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サプライチェーン・モデル化を活用して自動車産業のリスクを緩和する

複数階層での在庫最適化

在庫はサプライチェーンにおける変動性に対する備えですが、最大の要因は、顧客需要です。しかし、需要の予測は非常に困難であったり鈍くて変動の小さい場合もあります。サービスパーツのフルフィルメントも同様です。

ラマソフトの在庫最適化では、綿密に分析した後、予想外の需要パターンを自動で分類し、エンド・トゥ・エンドの在庫レベルや適切な発注行動を推奨します。自動車業界サプライチェーンの各レベルにおける適正な在庫レベルを導き出します。

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サプライチェーン・モデル化を活用して自動車産業のリスクを緩和する

サプライチェーンが複雑化するほどリスクは拡大し、自動車サプライチェーンもどこまでも複雑化します。自動車メーカーはサプライチェーン・デザイン化技術によりサプライチェーンネットワーク運営、輸送ルート、在庫レベルのモデル化、最適化、シミュレーションが可能になり、それがコスト、サービス、持続可能性、リスク緩和の大幅な向上につながります。

サプライチェーン効率とリスク低減のバランスをとる

一般的な自動車には約3,500の部品が使われています。また、自動車サプライチェーンには通常3~5のレベルがあり、これを構成するサプライヤーが数千社に上ることがあります。このような数千社のベンダーと部品を持つ複雑なインバウンド・サプライチェーンでは、サプライチェーンの何らかのノードに重大な問題が生じると、損害や遅延で何百万ドルもの損害が生じることがあります。このような問題には、唯一の調達先となっているサプライヤーのシャットダウン、重要部品の品質問題、機械の故障、生産工程での部品在庫切れ、あるいはどこかの部品工場のストライキなどがあります。自動車業界の多くがJIT(ジャストインタイム)方式のリーンな製造方針に従って操業していることを考えると、こうしたリスクはさらに深刻です。JITでは、各車両が生産ラインを流れる際に、適切な部品が用意されている必要があります。

各メーカーは、深刻で費用のかかる混乱からサプライチェーンを守る必要があることを認識していますが、生産能力やサプライヤーの追加などの明らかな修正、低コストの外国メーカー設備へのシフト、在庫増大などが、サプライチェーンのリスクとコストを大幅に増大させる可能性があります。自動車メーカーは、どうすればサプライチェーンの効率とリスク低減のバランスをとることができるでしょうか。

ラマソフトは、ダイナミックな組織設計と、エンド・ツー・エンド・サプライチェーンネットワークのオペレーションの大幅改善を支援する、ソフトウェアと専門知識を提供します。自動車メーカーはサプライヤーチェーン・グルを特色とするラマソフトのサプライチェーン・デザイン・プラットフォームによって、サプライチェーンネットワーク運営、輸送ルート、在庫レベルのモデル化、最適化、シミュレーションが可能になり、それがひいてはコスト、サービス、持続可能性、リスク緩和の大幅な向上につながります。

モデル化技術を利用して現代の不安定な自動車サプライチェーン環境に対処する

これらの例は、サプライヤー、メーカー/アセンブリ、アウトバウンドなどを含め、サプライチェーン・デザイン技術が、どのようにして自動車サプライチェーンの全段階で、自動車リスクを緩和し得るかを明らかにしています。

サプライヤーのリスク:港湾閉鎖と出荷遅れへの備え

カリフォルニア州沿岸のドック労働者による、最近の大規模なストライキ騒動は、最前線へのカリフォルニア州の主要な港湾閉鎖という現実をもたらしました。ロサンゼルスとロングビーチの港は、米国の貨物の約半分を扱っており、自動車サプライヤーの主な地域であるアジアからの輸入の主要な玄関口となっています。もしストライキが起きれば、それは西海岸での労働者不足と、米国中の出荷遅れを意味します。

OEMはサプライチェーン・デザイン技術を利用して、現状のサプライチェーン・エンド・ツー・エンド・モデルを構築し、その上で代替入港ポイントとルートを組み込んだ、起こりうるシャットダウンの「仮説」シナリオをテストすることにより、予測されるサプライチェーンでの出来事に備えることができます。このシナリオ分析は、サプライヤー出荷遅れ(たとえば、長引くリードタイムを伴う海上輸送)などの、他の計画的または潜在的なサプライチェーンの混乱への備えに用いることが可能です。自然災害、火災、または政治的な激変など、予定外のサプライチェーンイベントが発生した場合、サプライチェーン・モデルを既に構築しているメーカーは、新たなシナリオを組み込むことによって素早く対応を行い生産とサービスレベルの混乱を最小に留める、最良の対応プランを特定することができます。

製造/組立リスク:ニアショア戦略と生産能力の評価

米国に本拠を置く多くの企業は、かつての大きなコスト優位性が失われ始めたことから、海外生産戦略を再考しています。上昇する労務費と、利益と品質に関わる懸念はすべて、増大する中国での製造リスクの一因となっています。メキシコへの「ニアショアリング」は、リードタイムの短さ、44カ国との有利な貿易協定、長い実績のある増大する自動車製造拠点など、多くの点で好ましいようにみえます。

基本的な設備立地に関する決定を下す際、各企業は、生産コストまたは投資コストだけを重視するという罠に陥ることが多く、エンド・ツー・エンドサプライチェーン全体に注目するのを忘れてしまいます。これには、輸送、在庫、税金など多数のコスト要因の相互依存が含まれます。優れた業績の企業は、モデル化技術を用いて、あらゆる異なるコスト要素全体のトレードオフを特定し、サプライチェーン全体にわたって最適化された決定を下します。

サプライチェーン・モデルは、世界中のさまざまな地域について、業界で認められたクラウドベースのリスク指標と関連コストを組み込むことができます。これには政治的不安定性、ロジスティクスのパフォーマンス、汚職、気候リスク、ビジネスの実行しやすさなどの指標があります。

製造オプションを検討する際、生産能力はもう一つの重要検討事項です。記録的な数の車両プログラムの市場への導入を支援する、正しい生産能力を整えることができますか?自動車業界は非常に数多くの車両を、エラーの余地がない現行能力に組み込もうとしています。製品への要求は、時とともに新しい地域または異なる数量へとシフトし、サプライヤーとコスト構造も変化します。こうした変化が生じるにつれて、生産拠点もこれに合わせた状態を維持するために変化が必要です。これはあるロケーションの追加生産能力への投資、あるいはおそらくネットワーク内の他の設備への生産能力の完全な移転を意味するかもしれません。生産拠点のモデル化と、さまざまなシナリオの分析は、企業が既存の能力とさらなる生産の追加に必要な投資のバランスを確保するのに役立ちます。需要やサプライチェーン構造の変化を考慮して、サプライチェーンパフォーマンスを予想するために、シミュレーションを用いることができます。

アウトバウンドリスク:最適統合ポイントと輸送ルーツを特定する

しかし輸出数量の増加により、自動車メーカーは、メキシコのインフラが急な増加を扱えるか疑問に思っています。問題は、限定的なインフラ、資産、サービスのうちの1つです。メキシコの港は混雑しており、投資計画は実現に時間がかかります。主要な米国への自動車輸出方法である鉄道輸送には、車両と軌道の投資が必要となるでしょう。

サプライチェーンのモデル化によって、メーカーは既存または潜在的なネットワークロケーションを仮定して、代替輸送オプションをテストすることが可能になります。一つのモードで混乱があったら、他の潜在的モードへの移行の影響をテストして、しわ寄せが最少となる代替策を特定できます。統合などの戦略をモデル化することができ、それが国境を越える際のリスクを最小化する可能性があります。メキシコでトラックロード(LTL)に満たない出荷は、地域化され費用が高くなり、メキシコの税関規制が原因で輸送時間が長くなります。統合により、タッチポイントの制限、説明責任の効率化、貨物ロケーション問題への対処が行われ、円滑で可視性の高い国境通過経験が確保されます。

有効な自動車サプライチェーンリスク管理戦略の3要素

LLamasoftサプライチェーン・デザイン・プラットフォームは、企業がリスクの高い地域で予定外の事象に迅速に対応するために、事前に計画を立てるお手伝いをします。サプライチェーンの生きたモデルを構築することにより、自動車OEMはサプライチェーンリスク緩和の3つの重要要素を可能にします。

1. 可視性:当社サプライチェーンの現在の構造と物の流れはどのようなものか?

サプライネットワーク可視化により、次のことが分かるようになります。
・リスクプロフィールとロケーション
・各部品の調達
・製品の流れ

掘り下げたレポートと指標が以下を提供することにより、お客様は一歩前進します。

・混乱の収益への影響
・リスク地域からの調達比率
・ 単一調達先比率

2. シナリオ分析:これを試したらどうなるか?当社のサービスとコストは、これによりどのような影響を受けるか?

現在運用中のサプライチェーンに関するデジタルモデルを手に入れたら、ある所与の時間において、御社ビジネスに最大のリスクをもたらすと決定した事柄に応じて、異なるシナリオに対して最適化ができます。このシナリオ分析は、御社リスク管理戦略の重要要素です。その事象が実際に発生したとき、現実世界でセオリーを試す代わりに、センシティビティ/シナリオ分析によって、予めデジタル環境で意思決定を行うことができます。センシティビティテストを用いて、あらゆる所与の時間に、御社ビジネスに最大のリスクをもたらすシナリオに対するアクションプランを策定する、幾つかの例をここに挙げます。

サプライヤーコンフィギュレーションの最適化
・単一ソースvs複数ソース
・低コストvsローカル
・ハイリスクvsローリスク
代替戦略の評価
・輸送モード選択
・生産拠点
・在庫保管場所と水準
「もし~なら」分析のシミュレーションと実行
・リードタイムの変動
・供給途絶
・需要の増加または減少
・燃料費の高騰

 

3. 迅速な対応:予想外の事象にどのように対応するか?

あらゆる所与の時間において、ビジネスに最大のリスクをもたらすと決定した事柄に応じて、異なるシナリオに対する最適化を行ったら、予想外の事象への準備が整った状態です。予想外の事象が発生したとき、それらを単にシナリオに追加して、迅速かつ賢明に対応することができます。

シミュレーションを活用して、個々の予想外の事象を緩和するさまざまな行動方針をテストできます。
・サプライチェーン・モデルを用いてコンティンジェンシープランを評価する。
・需要の変化に対して生産と調達のバランスをとる。
・供給不足の間、需要の優先順位を決める。