S&OP、データ、および計画システムを進歩させる時が来ました
3月の年次顧客会議では、世界的なCOVID-19の大流行によってもたらされる計画の課題に焦点を当てるために、議題を見直しました。今年、顧客のプレゼンテーションは、「商業的オーバーライド」、「例外的な需要フィルタリング」、「ダミー需要」などの言葉で溢れていました。これらの用語はすべて、人間と自動計画システムの間の最適な共生を必要とする緊急の例外を説明しています。
「最適な共生」は誰もが望んでいることのように聞こえますが、それを達成するには実際に何が必要ですか?
S&OPの成熟度。 私たちの顧客は、人間の側では、協調的で部門を超えた計画と意思決定が必要であることにほぼ満場一致で同意するでしょう。例外なく、その共生関係を達成した人々は、販売および運用計画(S&OP、またはIBP、SIOP、SOEなどのバリアント)などのプロセスを導入しました。
危機の際には、確立されたS&OPプロセスを持つことが特に重要です。緊張が高まっているとき、個人的なアジェンダ、偏見、時間のプレッシャーは、一人の人やサイロ化されたチームの意思決定の判断を歪める可能性があります。比較すると、S&OPプロセスに固有のチェックとバランスは、信頼性が高く、健全で、最適なビジネス成果を生み出す計画を作成するのに役立ちます。
ただし、危機的な時期をうまく管理するには、ガートナーがステージ2の成熟度と定義しているものをはるかに超える必要があります。これは基本的に、さまざまなソースから履歴データを収集し、それをスプレッドシートに統合し、運用供給計画について合意するために月例会議を開催する「裏返し」のプロセスです。しかし、COVID-19のような展開している前例のない状況に最もよく対処するには、供給主導型であるか、歴史に頼ることはできません。少なくともステージ4にいる必要があります。正確な予測を行うには、需要信号を読み取って学習できる「アウトサイドイン」プロセスが必要です。
危機で発生する例外に対処するには、S&OPにさまざまな利害関係者を関与させる必要もあります。たとえば、マーケティングを取り入れることで、過剰な在庫状況に対処するためのプロモーションなどの需要形成活動を導入する機会が生まれます。新製品開発(NPD)を含めることで、チームは危機にある顧客をサポートするために新製品を発売するかどうかを決定し、これらが需要、戦略的調達、運用およびロジスティクス能力に与える影響を評価するのに役立ちます。
データの成熟度。 システムに取り組む前に、基本に立ち返り、データ衛生について話しましょう。偏った、不正確な、不適切にセグメント化された、または間違った形式のダーティデータで危機に陥った場合、状況を先取りすることはできません。危機が発生すると、対処するには複雑さが多すぎます。 COVID-19の間にお客様が直面したシナリオのほんの一部を次に示します。これらはすべて、意思決定を導くために優れたデータ衛生に依存しています。
- 冷蔵輸送と保管が必要な生鮮食品や医薬品の計画。
- 一部の顧客が買いだめしているときに、またはより可能性が高いのは「少し余分に」購入しているときに、すべての顧客にサービスを提供する方法。
- ジャストインタイムのサプライチェーンにおけるボトルネックに起因する陳腐化と無駄を最小限に抑えます。
- 「遠方から調達した」材料と完成品の供給不足。
- 流通ネットワークと販売チャネルの変更。たとえば、オンライン販売の急増に対処するためのミニ倉庫として、閉鎖された小売店または「ダークストア」を使用します。
- 「通常」に戻るための計画方法。
危機的状況では、需要信号と偏差パターンによってセグメント化された幅広いデータソースを計画に組み込むことのメリットを実感できます。これには、従来のエンタープライズデータソースを超えて、天気予報、ソーシャルメディアフィードでの顧客の感情、位置データなどの外部の原因情報を含めることが含まれます。計画に統合できるデータソースが多ければ多いほど、予測はより正確になります。
計画システム。 最後に、多様でビッグデータを考慮に入れる場合は、履歴データを利用し、加重移動平均などの日付の付いた単純な方法を使用するスプレッドシートや昔ながらの計画システムに頼ることはできません。これらのシステムは、現代のビジネスの複雑さに適合していません。危機を気にする必要はありません。それらを博物館に入れる時が来ました!
S&OPの聖杯はステージ5であり、Gartnerによると、「意思決定の重要な要素を適切に自動化したアルゴリズムSCP [サプライチェーン計画]への移行」が含まれています。私たちは長い間、予測を可能な限り自動化することを提唱してきました。これにより、計画に携わる人々は、例外的で変化する状況に関する状況に応じた知識を自由に適用できるようになります。場合によっては、予測を上書きして調整することもできます。
この余分な解放された時間で、S&OPの最大の力の1つを利用してみませんか。シナリオ計画を使用して、さまざまな需要と供給の混乱の「what-if」モデルを作成します。そうすれば、データがこれらのシナリオの1つに向かっていることを示唆し始めたときに、部門の枠を超えた計画をすでに立てています。これにより、市場の変化により迅速に対応でき、理想的には、より迅速な対応から競争上の優位性を得ることができます。
S&OPをサポートするのに最適なソフトウェアは、「確率論的」または確率予測手法を採用しています。これは、天気予報システムのように機能し、最も可能性の高いものを中心に、さまざまな可能な結果を提供します。
以下は、いくつかの例外的なCOVID-19計画ストーリーです。
Ulabox:家庭での食品配達に対する高まる需要に対応します。 一部の企業では、COVID-19が需要を急増させました。スペインで最初の純粋なオンラインスーパーマーケットであるUlaboxは、例外的な需要の急増に効率的に対応しました。同社は、輸送時間、容量の制約、貯蔵寿命の懸念、およびその他の複数段階の環境におけるその他の要因に対する変更の影響を理解することができました。 1つのこと(この場合は予測)を変更することにより、システムは在庫の方法と問題が発生する可能性のある場所を理解します。この「商用オーバーライド」機能は、危機的状況においても、Ulaboxがすべての「Aクラス」の目標サービスレベルを達成するのに役立ちます。
フランケ:需要をよりよく理解するために協力します。 スイスを拠点とする厨房機器メーカーのFrankeは、50を超える世界の地域で高度な計画ソフトウェアを使用しています。 S&OPプロセスをサポートするために、商業的オーバーライド、例外的な需要フィルタリング、ダミー需要の追加、販売カレンダーの部分的な閉鎖の考慮など、サプライチェーンの混乱を最小限に抑えるさまざまな機能を利用しています。これらの機能により、フランケは極端な需要の変化の中でより正確な予測を生成できるようになりました。
これらの調整された予測値は、「コラボレーションハブ」を介して共有されます。このハブでは、地域市場は、商業的オーバーライドが計画システムにインポートされる前に、地域の調整された予測を微調整するために2日間の猶予があります。
マクドナルドのメソアメリカ:レストランの課題への対応。 COVID-19がレストランに与える影響は甚大です。マクドナルドのメソアメリカにとって、主な課題は量の削減と予測の不確実性です。そのチームはまた、生鮮食品を管理しながら、非常に高いサービスレベルを満たす必要があります。同社は、倉庫、場所、アイテムごとにほぼリアルタイムですべての在庫を確認できます。また、牛肉、乳製品、ベーカリー製品などのカテゴリごとに地域ごとに統合することもできます。南または北、あるいは国または単一の倉庫で。
チームは現在、短期予測に取り組んでいます。彼らは4年間の情報に頼るのではなく、2日間の情報を使ってCOVID-19の現実をモデル化します。これらのツールにより、会社は重要な意思決定を非常に効率的に行うことができました。
S&OP、データ、および計画ソフトウェアの成熟度を高めることは、危機を乗り越えて管理するためだけのものではありません。これにより、会社は回復力があり、競争力があり、前向きな市場の変化を利用して利益を得ることができるなど、あらゆることに備えることができます。
David Bartonは、ToolsGroupの北米担当総支配人です。
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