ハイブリッドデマンドセンシング：不確実な時期に備えたサプライチェーンの準備

今日のサプライチェーンは、製品ラインの急増、製品ライフサイクルの縮小、複雑さの増大、および大量のデータによって課題を抱えています。そのリストに追加するために、顧客はより要求が厳しく、予測不可能になっています。インターネットを利用したトレンドは急速に変化しており、プロモーションや販売は天候、新製品の紹介、経済の影響を受けます。

明日がもたらす可能性のあることに備えるために、企業はサプライチェーンの変化が需要にどのように影響するかを理解する必要があります。そうして初めて、顧客が望む製品を適切なタイミングで利用できるようになります。

デマンドセンシングは、その名前が示すように、本質的には、消費者が何を望んでいるかをより正確に予測するために、短期的な傾向を即座に把握する芸術と科学です。需要は、既知および未知の変数の数が無限にあるため、完全に予測することはできません。 KPMGとエコノミストインテリジェンスユニットの調査によると、企業の予測の22％のみが5パーセントポイント以内で正確でした。平均して、予測は13％ずれており、株価に大きな影響を与えています。

加重平均やその他の理解しやすい従来の方法を使用する予測アプローチに固執する純粋主義者はたくさんいます。このアプローチは快適でアクセスしやすいと感じるかもしれませんが、過去の需要パターンに基づいた予測しか得られません。需要とそれに影響を与えるものをほぼリアルタイムで表示できる重要なオンラインデータと外部データが不足しています。

今日、もっと良い方法があります。天気予報と同様に、インテリジェントな需要検知システムをトレーニングして、消費者の需要の混乱を高精度で予測することができます。これらのハイブリッドデマンドセンシングシステムは、複数の予測手法とデータタイプを適用します。

ハイブリッドデマンドセンシングは、単純な予測の代替手段よりも堅牢で、信頼性が高く、持続可能です。さまざまな計画アプローチを適用することでメリットが得られるだけでなく、追加のヒューマンインテリジェンスとデータセットが考慮されるため、より強力で応答性が向上します。

デマンドセンシングの大きな利点は、短期的な傾向をすぐに予測に組み込むことです。計画担当者は、60日または90日のウィンドウで同じ予測を使用する代わりに、最新の販売データを使用して予測を継続的に微調整できるようにする洞察を得ることができます。需要の変化に迅速かつ頻繁に対応するこの機能は、利益とサービスレベルを高め、無駄を減らすことにつながります。

デマンドセンシングが企業が洞察を有益な行動に変えるのにどのように役立っているかの例を次に示します。

• PoSデータを直接抽出することにより、アップストリーム計画を合理化します。 デマンドセンシングにより、POS（Point-of-Sale）データから直接関連情報を抽出できます。これにより、メーカーは販売業者や小売業者からの入力を待たずに販売予測の精度を向上させることができます。
• 生産計画の効率を改善する 。デマンドセンシングは、生産および供給業務へのより頻繁な入力を提供します。これにより、たとえば注文を迅速化または非迅速化することにより、それに応じて生産計画を調整することができます。
• アップストリームの在庫を継続的に微調整します。 需要検知は、地域の倉庫で利用可能な在庫と、予測される顧客の需要を場所ごとに考慮に入れることで、在庫を動的に最適化し、ネットワークのバランスをとるのに役立ちます。
• インバウンド/アウトバウンドのギャップを埋めます。 インバウンドチームは、倉庫を満杯にすることを望んでいます。アウトバウンドチームは、小売業者や顧客に出荷することで、それらを空にするよう努めています。需要検知は、需要の単一のグローバルな全体像を示すことにより、これら2つのグループを同期させます。
• 季節の需要をより正確に予測します。 流通ネットワークの可視性を改善することは、サプライチェーンの応答性を向上させるための鍵です。これは、1年の時間枠でしか販売されない可能性のある季節商品を正しく理解するために特に重要です。デマンドセンシングにより、たとえば、主要な小売業者の在庫がなくなったときにすぐに知ることができます。同様に、アイテムが期待どおりに売れない場合、メーカーは生産と在庫を調整して陳腐化を回避することで迅速に対応できます。
• 新製品の紹介に適したサイズの在庫。 製品のライフサイクルが短縮され続ける中、アイテムの置き換えを管理することは継続的な課題です。デマンドセンシングは、企業が顧客サービスレベルを満たすために新旧の製品バージョンの最適な在庫レベルを決定するのに役立ちます。
• プロモーションのパフォーマンスを向上させます。 デマンドセンシングは、プロモーション属性や製品や市場の詳細などのセルインデータを考慮に入れて、プランナーがプロモーションの上昇の背後にある要因を理解するのに役立ちます。これは、プランナーが将来のプロモーションの影響をより正確に予測するのに役立ちます。

交換用タイヤの販売代理店であるTireHubは、ローカルPoSデータを、機械学習で強化されたデマンドセンシングモデルに組み込んでいます。 SKUの急増と季節性という2つの課題により、TireHubは在庫を最適に配置することが困難でした。今日では、予測可能な需要変動（冬にピークに達するスノータイヤの販売など）だけでなく、さまざまな車種の数をローカルおよび地域で販売することにより、ローカル需要の複雑さも計画しています。このモデルを使用することで、TireHubは補充計画の多くを完全に自動化し、ビジネスの成果を改善し、わずか18か月で70,000ポイントの納品に対応する能力を構築することができました。

需要を感知する方法はいくつかあり、それぞれの新しい洞察は反応時間を短縮し、利益を増やすことができます。デマンドセンシングプロセスからの最大の利益は、次の3つの領域にあります。

セルインデータを使用した短期予測。 企業が需要の検知を開始する最も簡単な方法は、利用可能な最も詳細な履歴データを使用することです。これには通常、短期間の期間を使用して毎日の売り込み/出荷先需要データを分析し、それに応じて予測を調整することが含まれます。出荷履歴におけるこのタイプの需要検知要素は、ほとんどのサプライチェーン計画またはエンタープライズリソース計画（ERP）システムですぐに利用できます。一部の計画ツールには、継続的な需要の変化に対する予測の応答性を向上させるための短期統計予測が含まれています。

売り切れデータを組み込みます。 需要を感知するときは、予測を改善するために役立つ可能性のあるすべての有用なデータソースをブレインストーミングすることが重要です。たとえば、顧客、PoS、チャネルデータなどのダウンストリームの売り切れインテリジェンスは、需要の傾向を特定し、問題を早期に警告し、計画とサプライチェーンで実際に起こっていることとのギャップを埋めるのに役立ちます。

外部データを追加し、因果関係を要求します。 需要検知は、需要相関変数を統合して、既知から未知までの幅広い将来のイベントに対応できる堅牢な予測を作成することができ、また統合する必要があります。これらには、株式市場の変動、競合他社のプロモーション、バイラルソーシャルメディアのトレンド、新製品の紹介、天気、その他の外部要因が含まれます。

3つの要素すべて（売り込みと売り切れのデータ、および関連する需要カジュアル）をまとめると、可能な限り最も完全で結合された需要の全体像が得られます。また、高度に自動化されたデマンドセンシングの基盤を築き、プランナーがビジネス知識を適用して予測と顧客サービスをさらに改善できるようにします。

数え切れないほどの内部変数と外部変数が需要の変動に影響を与えます。これらは、今後の大きな変化の時期にのみ増加します。変動性を管理するための最良のツールおよび 高いサービスを保証するのは在庫です。デマンドセンシングは、企業が在庫を可能な限り最適に使用するのに役立ちます。ノイズから重要な信号を抽出して、予測の精度を高め、短期的な需要の可視性を向上させ、在庫を最小限に抑えながら、顧客へのサービスを向上させます。需要検知機能を強化するためのツール、プロセス、スキルに今日投資している企業は、明日がもたらす可能性のあるものすべてに真に備えることができます。

Robert Kaufholzは、ToolsGroupのソリューション設計担当ディレクターです。