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CPFR
CPFR は、小売業と製造業が共有する、商品に関する統合的プロセス。
CPFR とは、小売業と製造業が協力しながら（Collaborative）、商品における計画（Planning）から予測（Forecasting）、補充（Replenishment）までを行う統合的なビジネス・プロセスです。従来の QR（クイック・レスポンス）などでは情報の共有は行われず、両者の協力的作業に関するガイドラインも規定されませんでした。このため、小売業は製造業の供給能力がわからず品切れを恐れて多めに発注します。一方、製造業は小売業からの突然の発注にも対応すべく多めに生産していました。結果として、常に小売業と製造業の間には余剰的な中間在庫が発生するという問題がありました。こうした問題を解決するために考案されたのが、CPFR というコンセプト。具体的には、小売業と製造業が店頭での売上実績、販促計画、在庫、生産計画などの情報を共有し、それらの情報を基に需要を予測して最適な発注量を決定し、全体の最適化をめざします。
CPFR のビジネス・モデル
- 製造業と小売業の間で基本同意書を交わす。
- 共同で、商品の販売と製造に関するビジネス計画を作成する。
- 販売予測を行う。小売業は POS データ分析により、製造業は POS データや出荷記録を利用し、予測結果を共有データベースに入力する。
- 販売予測に関する例外事項を確認する。販売促進、店舗新設、生産スケジュールの変更などの例外事項を共有データベースに入力する。
- 例外事項に関して共同で対応し、解決の努力を行う。
- 発注予測を作成する。小売業は発注予測を作成し、データベースに入力する。製造業は MRP（資材所要量計画）で生産能力、スケジュールを試算し、これに対応できかどうかを確認する。可能であれば製造過程へ進む。
- 発注予測の例外事項を確認する。生産能力、スケジュールが発注予測に対応できなければ、問題点を明確化する。
- 例外事項に関して共同で対応し、解決の努力を行う。
- 小売業は発注量を確定し、製造業へ通知する。両者が例外事項などの問題点を解決し、最終発注量の合意ができたら、発注量を確定し製造業へデータを送信する。
CPFR の共有プロセス例
| 商品番号 | 4912345678901 | 4912345678902 |
|---|---|---|
| 小売側予測数 | 1,100 | 12,000 |
| 製造側予測数 | 1,020 | 9,000 |
| 予測差違 | 80 | 3,000 |
| 許容範囲 | 100 | 1,000 |
| ステータス | OK | NG |
例えば、1番目の商品は、許容範囲 100 に対して小売業と製造業が導き出した予測数の差が 80 ですから、両者は了解できます。2番目は、差が許容範囲 1,000 を越えているので、互いにディスカッションして許容範囲になるように調整します。こうしてできあがったフォーキャストは、予期せぬ事態の発生以外では変更されず、両者が責任をもって実行していきます。
CPFR を実施するメリット
CPFR に取り組んだ、小売業／取引先／製造業者などのプレイヤーは、次のようなメリットを得ることができます。
- 需要予測における精度と信頼性の向上
- 在庫レベルの抑制によりコストを削減
- 顧客サービス・レベルの改善
（適量な商品を的確なタイミングでお客様に提供可能） - 売上の拡大
（欠品をなくすことで機会損失の削減が可能）
CPFRに取り組んだベストプラクティスの一つとしてウォルマートの事例があります。以下は 『チェーンストアエイジ』 誌に弊社コンサルタントが寄稿した、ウォルマートのサプライチェーンへの取組みに関する記事のリプリントです。
ウォルマートにおける取引先連携の考え方とそのシステム（2.07MB）
CPFR 実現を支援するTeradata DCM Solution
CPFR を実現するには、需要予測の精度向上が必須です。また、正確な需要予測を行うためには、長期にわたる明細データが必要となります。CPFR ソリューション実現のために、Teradata では DCM Solution を提供しています。Teradata DCM Solution は、Teradata データウェアハウス上に長期の明細データを蓄積し、小売業側の需要予測を支援するアプリケーションです。最終消費者の需要を起点とした DCM のコンセプトのもと、データウェアハウスに蓄積された売上や商品明細データを分析し活用することで精度の高い需要予測を可能とします。
