サプライチェーンの問題により、多くの企業が危機的状況に陥っています。 制約のある供給の最適な配分により、危機を回避し、サプライ チェーンをより効率的に管理します。
需要をサポートするのに十分な在庫がない場合、または顧客がさまざまな製品構成や品揃えを求めている場合、製品を迅速かつ効率的に展開することは困難です。 サプライ チェーンの苦境は何十年にもわたって存在してきましたが、ここ数年のサプライ チェーンの危機は、あらゆる業界の企業の気概を試してきました。 迅速な反応と対応は不可欠ですが、急速に変化する状況への積極的なアプローチがなければ、それは不可能です。
2023 年 (およびその先) に待ち受けていることは、適切な製品の品揃えが店舗に到着し、流通センターに保持されている在庫が適切なサイズであることを保証するために、割り当てプロセスを自動化および加速するのに役立つインテリジェントなサプライ チェーン戦略が必要です。 戦略をサポートするには、不足に迅速に対処し、危機を回避するのに役立つソリューションが必要です。
供給不足が続く
直感に反するように思えますが、過去 XNUMX 年半の間にさまざまな時点で貨物船の数が激減したにも関わらず、船は荷降ろしを待つために港に停泊していました。 労働力不足 – 今日も続く問題であり、サプライ チェーンの混乱を悪化させる継続的な供給不足の一因となっています。
もちろん、輸送と配送の問題だけが問題ではありません。 自動車業界に影響を与えたコンピュータ チップの不足は、生産能力に関連していました。製造工場での火災、需要の増加によりチップを生産するための十分な工場が不足していること、およびさまざまな種類のチップの需要を正確に予測するための業界内の制限により、多くの自動車メーカーは、生産を停止します。
供給の制約は微妙で複雑であり、これらはそのような制約が世界規模でどのように展開するかを示す XNUMX つの例にすぎません。 サプライ チェーンの日常業務における供給不足の課題を回避するためのより良い方法を探していることは承知しています。 Logility®デジタルサプライチェーンプラットフォーム インテリジェントで最適化された割り当てにより、これらの課題に対処します。
解決策 1: フェア シェア – 誰もが何かを得る
フェアシェア方法論は、すでに低いレベルにある値に基づいて数量を分配または割り当て、基本的に既存の値に基づいて比例配分します。
これは、需要がなく、どのレベルでも利用可能な在庫がない場合、完全なフラット スプレッドのような単純なものに使用できます。 全員がほぼ同じ量の在庫を確保するために使用できます。 あちこちで切り上げまたは切り下げが行われる可能性がありますが、基本的には、割り当てられているさまざまなエンティティ間で均等に分散されます。
たとえば、XNUMX つの宛先ロケーションに配布する XNUMX つのサービス ロケーションを考えてみましょう。 フェア シェア分布を使用して、各目的地の予測を調べます。 利用可能な在庫を取得し、予測と同じ比率で場所に分散するフェアシェアまたはプッシュ比例配分を実行できるため、誰もが予測された量の比率で取得できます。
フェア シェア配分は、場所、アカウント、顧客、または需要の種類など、優先順位がまったくない場合に最適です。 追加の商品の到着が予定されていない場合にも、この方法を使用して、後で追加の供給を行うことができないため、すべての顧客が何かを受け取るようにすることをお勧めします。
解決策 2: 需要の優先順位付け – 先着順
フェア シェアとは反対に、この方法は優先順位付けに注目します。特定の場所に優先順位を付けたい場合、どのように需要を満たすことができますか? Logility プラットフォーム 優先度に応じて、アカウント、地域、顧客、チャネル、または場所の間で需要の優先順位付けを使用して、制約のある在庫をどこに送るかを決定できます。
通常の価格予測やプロモーション予測など、さまざまな種類の需要に優先順位を付けて、そこから優先度の低いものに移ることができます。 これにより、優先順位付けの動作がどのように行われるかについて、多くの柔軟性と洞察が得られます。
12 か月間の計画を検討していて、制約のある在庫があるとします。 供給制約の結果であるフルフィルメントの遅延、収益の損失、需要の損失、または需要の減少を簡単に特定できます。
このプラットフォームでは、さまざまなシナリオを見ることもできるため、計画にコミットする前に計画への影響を確認できます。 この機能のデモは、Web キャストでご覧いただけます。 危機回避: 制約された供給の配分を最適化する また、収益とサービス レベルに対する優先順位付けの直接的な影響を表示します。
需要の優先順位付けは、階層化された顧客、グループ、または場所 (既知の優先順位) がある場合、公平性よりも収益性などの指標を最大化する必要がある場合、または現在は供給が不足しているが、将来的にはより多くの製品が登場する必要がある場合に最適です。
解決策 3: ルールに基づく配分 – 複数の要因を考慮する
フェアシェアと需要の優先順位付けは鏡像ですが、ルールベースの割り当て方法では、複数の基準を取り、それらを順番に並べて、配布する数量を推奨することができます。
たとえば、アパレル会社は、配布する単一のスタイルの特定の色とサイズを選択する場合があります。 選択した基準によってワークフローが作成されます。これは、ビジネス ニーズに基づいて構成された一連の保存された割り当て基準です。 これらの基準は、製品ライン、ユーザー、組織に基づくことができますが、ビジネス要件を満たすようにリストを構成する必要があります。
ルールを使用して、このプロセスを自動化することもできます。 たとえば、特定のベンダーから何かを割り当てる場合は基準 A を使用しますが、別のベンダーから何かを割り当てる場合は基準 B を使用するか、同じベンダーで使用することもできます。
新しいアイテムがある場合は、基準 A を使用することを示すことができます。 これが既存のアイテムと見なされる場合は、基準 B などを使用します。これを自動的に無人で実行するように設定できます。 ワークフローについて考慮できる基準は多数あります。
ユーザーは事後にアクセスし、割り当てを確認し、必要な調整を行い、割り当てを承認または調整してプロセスを完了します。
優先順位やフェア シェアを予測するのではなく、複数の要因を考慮したい場合は、ルール ベースの割り当て方法が最適です。 さらに製品が入ってくるかどうかわからない場合は、ディストリビューションの一部をカバーし、残りは必要に応じて決めることができます。
解決策 4:「オープン ソース」 – 柔軟な構成
正式な用語ではありませんが、「オープン ソース」は、この方法論を使用して可能なことをまとめたものです。これは構成可能性の縮図です。 システムが使用する方法論やロジックは完全に構成可能であるだけでなく、製品の配布に使用でき、配布するもののソースと供給も構成できます。
XNUMX つのシナリオを見てみましょう。 優先順位付け、または「貪欲」(先着順)基準を使用できます。 顧客 XNUMX が最優先であるため、最初にサービスが提供されます。 顧客 XNUMX は残りの残りを受け取り、「貪欲」な方法論では、顧客 XNUMX は何も受け取りません。
これを、必要な優先順位付けロジックに構成することもできます。 これまで焦点を当ててきた在庫、供給、または製品に限定されません。 たとえば、時間の経過とともに使用可能なキャパシティを確認している場合は、製品で行ったのと同じように割り当てることができます。 どの製品が他の製品より優先されるかを優先して、他の製品に移る前に未使用のキャパシティを最初に満たすために使用されるようにすることができます。 これは、生産のために優先したい重要な製品 (新製品、利益率の高い製品など) に役立ちます。
その完全に柔軟な構成可能性により、あらゆる状況で、または制約のある供給の割り当てを効果的に最適化できる他の方法がない場合に使用できます。
ビジネス目標に沿ったより良いサプライ チェーンの意思決定を行う
制約のある供給の割り当てを最適化するためのこれらの XNUMX つの方法論を使用して、サプライ チェーンの危機に効果的に対処しながら、組織の目標に一致する方法で在庫の課題に対処できます。 これは画一的な提案ではありませんが、Logility プラットフォームを通じて入手できるデータは、より良い意思決定を行い、サプライ チェーン戦略全体を改善できることを意味します。 すべてプラットフォームの一部である方法論は、成長し、変化に適応するときに使用できます。
サプライ チェーンの課題と同様に、これらのソリューションは特定の業種や業界に固有のものではありません。 供給の制約は普遍的な問題であり、Logility には解決策があります。 統合された事業計画から需要と供給の計画と最適化、ベンダー管理と必要な高度な分析まで、回復力のある企業を強化するデジタルで持続可能なサプライ チェーンを提供します。 競争力を磨き、混乱を克服します。 サプライ チェーンは自然に修復されず、無駄にする時間はありません。 始めましょう.
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