ケーススタディ

ネットワーク最適化と在庫最適化の統合モデルを活用して、安全在庫を迅速に分析・調整

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以前使っていたソリューションとは違い、ラマソフトを活用することで在庫最適化のモデル化が非常に簡単になりました。プロセスや実行に要する時間が大幅に短縮され、需要分析の質も大きく向上しました。
グローバル・デマンド・マネージャー, 化学会社

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課題

ある世界的な大手化学会社では、サイクルタイムが数カ月単位と長いことから運転在庫を非常に重視していました。そのため、需要変動性に変化があった場合にサービスレベルにどう影響するかについて、「what-if(もしも)」の疑問に素早く答えを出す手段が必要でした。この会社が求めていたのは、安全在庫レベルを評価し、どこに在庫を追加する必要があるか、またはどこの在庫を削減することができるかを判断する正式なプロセスでした。全体的にこの会社では、グローバルネットワーク全体に渡って在庫やサービスレベルを繰り返し確認する方法がなく、例外や変化のパターンを素早く見極めることができていませんでした。

この会社がこれまで使っていた在庫最適化のソリューションは非常に複雑で、かつ、維持管理も大変でした。また、ITの協力がなければ、必要なデータをSAPから抽出することもできませんでした。安全在庫を評価するモデルを1回実行するにも一日がかりで、アウトプットデータのエクスポート、解釈、共有についても容易にはできませんでした。

 

ソリューション

この会社では、これまでに、ラマソフトのモデル化テクノロジーを活用してネットワーク最適化を実施したことがありました。そのため、その以前のネットワーク最適化の際に作成した既存モデルを使って在庫分析に取り掛かることができました。分析担当者は、在庫モデルの構築プロセスがこれまでのソリューションよりも遥かにシンプルで迅速であることにすぐに気付きました。数か月のうちに、これまでと同等の詳細レベルの在庫最適化モデルが完成しました。インプット要件がさほど複雑ではなく、すでに検証したラマソフトネットワークモデルともシームレスに接続できたため、遥かに迅速かつシンプルなプロセスでモデルを作成できました。

さらに、ラマソフトのソリューションには分布状況を基に需要を自動分類する機能があるため、これを使って、平準な正規分布を想定するのではなく、需要を動きの速さで区別することもできました。

正しいモデルを構築するまでの時間と労力が大幅に軽減され、今では分析担当者は以下のことができるようになりました。

  • IT部門に協力を求めなくても、ラマソフトのデータ分析ツールを使ってSAPの注文履歴や製品・施設のマスターデータを直接モデルに簡単に抽出。
  • 10分間で在庫モデルを完成
  • サービスレベルの感度分析を行い、在庫維持コストがどう増加するかをより深く理解することでサービスレベルを改善
  • 顧客サービスレベルを満たすために必要な安全在庫量が十分でない場合に発生するコストを把握、定量化
  • 経営陣レビュー向けに、需要変動やリードタイムなどはチャートやグラフを用いて分かりやすい分析を簡単に作成
  • 製品群と地域別に結果を細かく区分し、例外や変更のパターンを特定。大量のテキストファイルをアウトプットする必要がなくなった。

 

結果

ネットワーク最適化と在庫最適化のモデルを統合したことにより、モデル構築とレポート作業が簡単で低コストになり、結果のクオリティも以前の複雑なソリューションと同等のものが得られました。分析担当者はこの統合モデルを使って、ネットワーク構造の変化が運転在庫と安全在庫のレベルにどう影響するかを理解し、効率的サプライチェーン構築のための最適な戦略を評価できるようになりました。

同社のグローバル・デマンド・マネージャーは次のように述べています。「このモデルを実行することで当社のネットワークが確実にサービスレベルを維持できているかどうか四半期ごとに意識調査できるので非常に便利です。これは当社の最も重要な差別化要因です。根底にあるロジックは精緻ながら、透明性があり信頼できるものです」。