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Teradata Supply Chain Intelligence
サプライチェーン全体の最適化を実現するTSCI
テラデータ・サプライチェーン・インテリジェンス(TSCI : Teradata Supply Chain Intelligence)は、サプライチェーン全体の パフォーマンスの可視化を実現することにより、企業の業績を継続的に管理、改善し、戦略的な意思決定を支援します。
製造業におけるSCMへの取り組み状況
企業の経営が顧客を起点としたスタイルへ変化している現在、『情報を共有し、全体最適によりパフォーマンスを改善』することが 重要視されています。部分最適を追求してきた為に対応が遅れてしまった企業はビジネスチャンスを失うだけでなく、コスト高の 悪循環から抜け出せなくなっています。サプライチェーン･マネジメントに対する取り組みに関しても、IT化が進み業務効率の改善 は見られたものの『川上から川下への在庫の押し付け』という実態は変わっていません。今まさに、顧客の変化（需要の変化）に 合わせた適正な在庫情報を、生産から販売の現場へ提供する体制への改善が求められているのです。
現在、サプライチェーン改革（グローバル調達、ウィークリー生産、セル生産方式など）が一段落した企業は多いでしょう。 これらの取り組みに莫大な投資を行った結果、一定の成果を出すことができました。特に生産プロセスの改善（集中購買、少量生産、 納期短縮）は大きな成果です。さらに、実行系／計画系のパッケージ導入や独自システム等を組み合わせ、業務改善に必要なシステム を構築した企業も多いでしょう。しかし、これら改革を進めてきた企業においても、いくつかの課題が発生しているのも事実です。
これらの課題が発生してしまう大きな原因は何でしょうか？サプライチェーン全体が複数のシステムにより構成されている場合、 全体の可視化、正確なパフォーマンスの評価と改善、日々の変化の認識、将来の問題予測、改善アクションの発見などの欠落が 原因と考えられます。
発生している課題は？
貴社のサプライチェーンは、以下のような問題を抱えていませんか？
- 全体が透過的に見えない
- 組織・会社間の壁があり、共通の情報に基づいた判断ができない
- 自社のサプライチェーンのパフォーマンスや組織の評価指標（KPI）を計測評価する仕組みがない
- 日々の変化や計画系と実行系のキャップに対し、業務担当者が何をすべきか認識できない
情報統合とインテリジェンスの必要性
これらの課題が解決しないままでは、問題に対する共通の認識が得られない、またはサプライチェーンの変化に即時対応できない などの悪影響が増加する一方です。その結果、信頼性の低い需要予測、過剰生産、在庫の偏在、無駄な物流費などの多くの問題が 次から次へと発生してしまいます。
従来のアーキテクチャでは、サプライチェーンに関連する人々は、計画と実績のギャップやそのギャップに連動する変化を的確に 認識し、迅速に判断する高度な能力が要求されていました。実際の業務を行いながらこの判断を行っていくのは、困難であり不可能 に近いでしょう。本来のサプライチェーン全体最適の効果は、時々刻々と変化するサプライチェーンの状況を情報として共有し、 追随し、無駄を排除していくことにより得られるものです。TSCI(Teradata Supply Chain Intelligence)は、統合化されたデータ により、サプライチェーンの管理者から現場での実務担当者までが、高度な判断も含めたパフォーマンス評価や原因分析を実施し、 瞬時に意思決定をサポートする強力なソリューションです。
TSCIで何が実現できるのか？
TSCI (Teradata Supply Chain Intelligence）の導入により、各システムから情報を統合することが可能で、 その結果サプランチェーン全体が見渡せるようになります。また、正規化された明細レベルのデータをもとに、 サプライチェーンの問題分析用に構造化された様々なモジュールを活用して企業の戦略的な意思決定を支援します。
バリューチェーンの可視化
サプライチェーン全体のすべての受注、出荷、入荷、在庫、生産、需要などの可視化
予測インテリジェンス
スケジュール、フォーキャスト、計画等の変更によるインパクトの予測と、サービスレベル、コスト、収益性等の状況変化によるインパクトの予測
優先順位付け
サプライチェーンを行き交う部品、材料、製品の流通速度を適切な優先順位付けにより管理。予約注文、顧客価値、マージン等、どの切り口でもその変化に基づき“サプライチェーンの円滑化”をサポート
アラートとイベント管理
意思決定、アクティビティの優先順位付け、およびサービスレベルにおいて最大の効果を得るための自動モニタリングとアラート機能
最適化
コストとサービスのパフォーマンス目標を達成するための優先順位付けや、サイクルタイム、在庫およびサービスレベルの均衡化
コラボレーション
ビジネスにおける多種多様なファンクションを共通目的に合わせて同期を取ることで、パフォーマンス向上とビジネスゴール到達のために1つのチームとしての作業を可能にする機能
TSCI のモジュール構成
TSCI は調達、生産、注文履行、ロジスティクスの4つの主要モジュールから構成されています。 各モジュールは、米国 SCC（Supply Chain Council）にて定義され、SCM のモデル設計・評価のための業界標準である SCOR( Supply-Chain Operations Reference-model)に準ずる KPI の提供、監視、将来の問題予測、アラーム、各種分析 などの機能を提供します。
調達
グローバル調達戦略を評価し、最も効率的なサプライヤのみを運用することにより購買を最適化します。
生産
マネジャーや経営幹部が原材料、人件費、キャパシティ等の生産要素を、完成品へと加工していく方法を測定し、向上させることを可能にします。
注文履行
予測在庫分析および収益性管理により、顧客サービスレベルとマージンを最大化します。
ロジスティクス
サプライチェーン全体における輸送手段や在庫、ロジスティクス運用の関連付け及び管理を行います。
Ford Motor Company事例紹介
Ford社のParts Supply & Logistics事業部は、同社の一事業部であり、北米ディーラーに対してOEMサービス部品を供給しています。同事業部は、注文履行率の向上と在庫削減の2つの目標を掲げていました。
2,000以上のサプライヤが複数のサプライチェーンを利用していましたが、Ford社は、既存の情報システムが不完全な可視性しか提供できず、しかも欠品を主体的に特定することができていないことに気付きました。
Teradata Supply Chain Intelligenceの導入により、Ford社は在庫、計画、ロジスティクスの各種データを企業規模のTeradataデータウェアハウスに統合することができました。現在では、サービス損失の状況を前もって予測し、主体的に回避することができるようになり、また同時にサービスレベルごとのインパクトに照らし合わせながら、優先順位付けをすることで効率的に作業を行うことが可能になりました。サービス・パーツ部門はさらに消費量や供給量の変化をモニタリングすることにより在庫レベルの最適化を行いました。その結果、同社は初めて目標としていた「高いサービスレベルの達成」と「低い安全在庫の維持」と相反する難問をクリアできました。
導入後の12ヶ月間で、Ford社は在庫レベルを10％削減し、予約受注残を20%削減し、トータル・サイクルタイムに至っては30%も削減することができました。これらの改善は、最終的に顧客の満足度を向上させ、同社の収益の向上につながっています。
