S&OP、データ、計画システムを高度化し、将来の成功に備える

3月の年次顧客カンファレンスで、グローバルなCOVID-19パンデミックがもたらす計画課題に焦点を当てるようアジェンダを一新しました。今年、顧客プレゼンテーションには「コマーシャル・オーバーライド」「例外的需要フィルタリング」「ダミー需要」といった用語が溢れていました。これらはすべて、人間と自動計画システムの最適な共生を必要とする緊急の例外処理を表しています。

「最適な共生」は誰もが望むもののように聞こえます——しかし、実際にそれを達成するには何が必要なのでしょうか？

S&OPの成熟度

お客様のほぼ全員が、人間側の要件として、協働的なクロスファンクショナルな計画と意思決定が必要だと同意します。例外なく、その共生関係を実現している企業は、販売・運営計画（S&OP、またはIBP、SIOP、SOEなどの変種）といったプロセスを導入しています。

確立されたS&OPプロセスを持つことは、危機時に特に重要です。緊張が高まる中、個人のアジェンダ、バイアス、時間的プレッシャーが、単一の個人やサイロ化されたチームの判断を歪める可能性があります。比較すると、S&OPプロセスに内在するチェック・アンド・バランスは、信頼性が高く、妥当で、最適なビジネス成果を生む計画を生成するのに役立ちます。

しかし、危機期間を成功裏に管理するには、ガートナーが定義するステージ2の成熟度を大きく超える必要があります。ステージ2は本質的に「インサイド・アウト」のプロセス——異なるソースから履歴データを収集し、スプレッドシートに統合し、月次会議で運用供給計画に合意する——です。しかし、COVID-19のような展開中の前例のない状況に最適に対処するには、少なくともステージ4、つまり需要シグナルを読み取り学習して正確な予測を行う「アウトサイド・イン」のプロセスが必要です。

危機時に生じる例外に対処するには、多様な利害関係者をS&OPに巻き込むことも必要です。例えばマーケティングを参加させれば、プロモーションなどの需要喚起活動を導入し、過剰在庫状況に対処できます。新製品開発（NPD）を巻き込めば、危機下の顧客支援のために新商品を投入すべきか、それが需要、戦略的調達、運用・物流キャパシティに与える影響を判断できます。

データの成熟度

システムの話に入る前に、基本に立ち返ってデータ・ハイジーン（データ衛生）について語りましょう。 バイアスがあり、不正確で、不適切にセグメント化され、間違った形式の「汚いデータ」を抱えたまま危機に突入すれば、状況を先手で制御することは永遠にできません。危機が始まれば、対処すべき複雑さが多すぎるからです。COVID-19中に顧客が直面したシナリオのほんの一部を挙げます。これらはすべて、意思決定を導くために良好なデータ・ハイジーンに依存しています。

• コールド・チェーン輸送・保管が必要な生鮮食品と医薬品の計画
• 一部の顧客が買い占め——あるいはより正確には「少し多めに買う」——とき、どう全顧客に対応するか
• ジャスト・イン・タイム・サプライチェーンのボトルネックによる陳腐化と廃棄の最小化
• 「遠隔調達」素材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。例えば、閉鎖された小売店舗や「ダーク・ストア」をミニ倉庫として活用し、オンライン売上急増に対応
• 「正常」への回帰をどう計画するか

危機においてこそ、需要シグナルと偏差パターンでセグメント化された多様なデータ・ソースが計画に組み込まれるメリットが実感できます。これには、天気予報、ソーシャル・メディア上の顧客センチメント、位置情報データなど、外部の因果情報を伝統的なエンタープライズ・データ・ソースの枠を超えて統合することが含まれます。計画に統合できるデータ・ソースが多様であればあるほど、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・データを取り込むなら、履歴データに依存し、加重移動平均のような時代遅れで単純な手法を使うスプレッドシートや旧来の計画システムに頼ることは絶対にできません。これらのシステムは現代ビジネスの複雑さに対応できず、ましてや危機には不向きです。それらは博物館に置くべきです！

S&OPの聖杯はステージ5です。ガートナーによれば、これには「主要な意思決定要素の適切な自動化を伴うアルゴリズム・ベースのSCP（サプライチェーン・プランニング）への移行」が含まれます。我々は長らく、予測を可能な限り自動化すべきだと提唱してきました。これにより、計画担当者が、例外的で変化する状況に関する文脈知識を適用する——場合によっては予測をオーバーライドし調整する——ための時間が確保されます。

この浮いた時間で、S&OPの最大の力の一つであるシナリオ・プランニングを活用し、さまざまな需要・供給混乱の「ホワット・イフ」モデルを作成してはどうでしょうか？ そうすれば、データがそれらのシナリオのいずれかに向かっていると示し始めたとき、クロスファンクショナルな計画をすでに用意できています。これにより、市場変化により速く反応でき、より迅速な対応から競争優位を得られる理想的な状態になります。

S&OPを支援する最高のソフトウェアは、「確率的」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、最も起こりやすい結果を中心に、起こり得る結果の範囲を重み付けして提供します。

以下に、COVID-19例外計画の事例をいくつか紹介します。

Ulabox：家庭向け食品配達の急増する需要に対応

一部の企業にとって、COVID-19は需要の急増をもたらしました。スペイン初の純粋なオンライン・スーパーマーケットであるUlaboxは、例外的な需要スパイクに効率的に対応しました。同社は、配送時間、キャパシティ制約、賞味期限懸念、多階層環境でのその他の要因への変更影響を理解できました。一つのこと——この場合は予測——を変更するだけで、システムは在庫をどうすべきか、どこに問題が生じるかを理解します。この「コマーシャル・オーバーライド」機能により、Ulaboxは危機的状況下でもすべての「Aクラス」商品で目標サービス・レベルを達成できます。

Franke：協働で需要をより深く理解

スイス拠点のキッチン機器メーカー、Frankeは、50以上のグローバル地域で高度な計画ソフトウェアを使用しています。S&OPプロセスを支えるため、コマーシャル・オーバーライド、例外的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クローズ反映など、さまざまな機能を活用し、サプライチェーン混乱を最小限に抑えています。これらの機能により、Frankeは極端な需要変化の中でもより正確な予測を生成できています。

これらの調整済み予測値は「コラボレーション・ハブ」を通じて共有され、地域市場は自社地域の調整予測を2日間で微調整した後、コマーシャル・オーバーライドが計画システムに取り込まれます。

マクドナルド・メソアメリカ：レストラン課題への対応

COVID-19のレストランへの影響は甚大です。マクドナルド・メソアメリカにとって、主な課題は販売量の減少と予測の不確実性です。チームは、生鮮品を管理しながら、例外的に高いサービス・レベルを維持しなければなりません。同社は、倉庫、ロケーション、アイテム別のすべての在庫をニア・リアルタイムで把握できます。また、カテゴリ（牛肉、乳製品、ベーカリー製品など）、地域（南北）、国、単一倉庫ごとに統合することも可能です。

チームは現在、短期予測に取り組んでいます。4年分の情報に頼る代わりに、2日分の情報を使ってCOVID-19の現実をモデル化しています。これらのツールにより、同社は重要な意思決定において高い効率性を発揮しています。

S&OP、データ、計画ソフトウェアの成熟度を高めることは、危機管理のためだけではありません。それは御社をレジリエントで、競争力があり、あらゆる事態に備えたものにします——好ましい市場変化を活用し、そこから利益を得ることも含めて。

デビッド・バートン氏は、ToolsGroupの北米ゼネラル・マネージャーです。