Case Study

消費財メーカー: 安全在庫最適化によりサービスレベルを維持しつつ在庫コスト27%減を実現

目標:

サービスに悪影響を及ぼすことなく
安全在庫を削減する

ソリューション:

  • ネットワーク最適化
  • 在庫最適化
  • シミュレーション

結果:

モデルは在庫削減を提案、サービス
レベルを99.5%に維持しつつ在庫コ
スト27%を削減可能

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消費財メーカー:
安全在庫最適化によりサービスレベルを維持しつつ在庫コスト27%減を実現

課題

安全在庫の適正レベルの判断は、大規模でも小規模でも、規模を問わずメーカーにとっての難問です。安全在庫が少なすぎるとカスタマーサービスにしわ寄せがいき、多すぎると在庫コストが上昇してしまいます。在庫コストを抑える手段を模索すべく、ある消費財メーカーは、カスタマーサービスに影響を及ぼすことなくどれほど安全在庫レベルを下げることができるのかの分析をラマソフトに依頼しました。

 

ソリューション

メーカーはこのプロジェクトでの調査対象として最も人気の2製品を選定しました。ひとつは主に北米で流通している製品、もうひとつはグローバルネットワークを通じて流通している製品です。このプロジェクトで目指したのは、在庫レベルを抑えつつ、少なくとも98%のサービスレベル目標を維持する方法を見つけることでした。

ラマソフトは、この課題を検討する上で次のようなツールを使用しました。

  • ネットワーク最適化:物流ネットワーク内の輸送中在庫と運転在庫のレベルを理解する
  • 在庫最適化:保有すべき安全在庫の量とロケーションを計算
  • シミュレーション:結果を検証

 

結果

メーカーは現在いくつかの物流拠点に対するリードタイムに応じて数週分の在庫を保有していますが、需要やリードタイムに関する統計分析を行っていなかったため、大幅な改善が期待できました。実際にサプライチェーンデザインプロジェクトを実施したところ、最終的な分析結果は予想を上回るものでした。ラマソフトのモデルは、メーカーがあるネットワークの在庫レベルを平均6.4日、もうひとつのネットワークでは平均7.9日短縮し、その一方で、サービスレベルを99.5%まで向上させることができることを示しました。総合して、両ネットワークにわたる在庫削減は27%となり、利益にかなりの影響を与えるに十分な結果となりました。

 

 

ForwardLookingInvは既存の在庫ポリシーで、需要変動性が高い製品の在庫が十分保有されていないために、欠品が生じたり、サービス目標を達成できなくなるという結果になることがありました。 一方、ModelInventoryは、ラマソフトソリューションによるモデルを示しています。こちらは、より安定した需要パターンの製品に対して、在庫量を減らしても 98%のサービスレベルを達成できることが分かり、在庫量の削減を推奨しています。間欠需要(Intermittent)あるいは高変動(high varibale)な在庫に対しては、サービスレベル目標の達成を確保するためには在庫を増加させる必要があるという結果となりました。