製造業のサプライチェーン（供給網）はグローバルに拡大し、それをとりまく環境の不確実性は高まる一方で、人権や環境への配慮がより求められるようになってきています。とりわけ、2020年の新型コロナウイルスの感染拡大によって、様々な業界におけるサプライチェーン上の需要が急増減し、一方で供給が分断され、大きな混乱が発生するという事態も発生しています。こうした時代においては、AIをはじめ、先進的な技術を積極的に導入し、それらに対応できた企業が競争力を高めていくと思われます。
このようなビジネス環境の変化の中では、経営とサプライチェーンマネジメント（SCM）を連携するS&OPという概念が重要になります。しかし、この導入に成功している企業は世界でも多くない状況といえます。S&OPのプロセスを導入し、在庫回転率の向上やROAの改善を達成するためには、各社のビジネスモデルやSKU数、環境、戦略に合わせ、アレンジしたオペレーションが必要となります。
また、S&OPを効果的に導入するためには、需要予測を可能な限り高度化しておく必要があります。需要予測の高度化にあたっては、不確実性の高い変化すべてをあらかじめ精度高く予測するのではなく、「いかに早期に環境の変化を察知し、可能な限り定量的に評価したデータと信頼性のある定性情報を使って、透明性の高いプロセスで意思決定し、すぐに実行できるか」というアジリティを担保することが重要となってきます。
YCP Solidianceでは、需要予測の実務的な知見を基に、現時点における企業各社の需要予測オペレーションの成熟度を評価できる無料診断ツールを開発・公開しています。この需要予測のオペレーション診断の結果を蓄積・分析し、本ホワイトペーパーにおいて製造業を例に、その診断結果や全体的な傾向も併せて紹介しています。
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