IBM Data and AI

「カネ」の視点で経営が変わる、収益最大化に導くPSI需給計画ソリューション

記事をシェアする:

社会のあり方が大きく流動的に変化し、ビジネス環境が不安定になった近年、製造・流通・小売業界では商品ライフサイクルがますます短くなり、需要・供給を正確に管理できるかどうかによって、あらゆる企業の業績に大きく影響を及ぼすようになりました。企業は、品切れによる機会損失と過剰在庫による収益悪化のリスクを最小限に抑えていかなければなりません。

当ブログでは、数量の視点だけでなく、金額の視点を加えた需給計画ソリューションをご紹介します。

生産・販売計画・在庫(PSI : Production Sales Inventory)管理に従事する現場では、「モノ」と「数量」の視点でオペレーションが行われていますが、「カネ」の視点で捉えることができず、たくさん売りたい営業部門と在庫を極力減らしたい在庫管理部門の間で主張の隔たりが起こり、製造部門や調達部門に計画修正の遅れを発生させています。また、経営層に対して十分な経営判断材料を提供できていないという問題点を抱えています。経営層もまた、「カネ」の視点を得られないことで、現場に対して具体的な指示を出せないもどかしさを感じています。

販売・生産・調達の一連の意思決定を早めるためには、「モノ」ではなく、「カネ」で需給バランスを取ることが求められているのです。

「モノ」の視点のみの需給管理における課題

前述のとおり、製品(もしくは商品)の戦略的な計画は数量だけではなく金額を考慮する必要がありますが、その場合サプライチェーン・マネジメント(SCM)の仕組みでは不十分です。

製品の数量と金額を適正に管理・計画・予測するためには、製品の仕入から出荷・販売に至るまでの各段階で、製品別、拠点別、顧客別という3軸で、適正にPDCAサイクルを遂行させることが重要です。

このサイクルを遂行するために、現状ではスプレッドシートで管理している企業が多数ですが、特に計画工程やオペレーションにおいて、スプレッドシートでは経営の3軸および組織間の連携を十分に取ることは困難であり、多大な時間を要することになります。

現場の業務効率を向上させ、経営の意思決定を支援し、収益を最大化するためには、この現状を変えるソリューションの導入が不可欠なのです。

ある企業では、成長の過程で数千の品目と数万に及ぶ販路に拡大したことで、スプレッドシートによる管理に限界を迎えていました。また、経営層、営業、マーケティングなどの部門間で商品の管理粒度が異なるため、それぞれ別のデータをもとに見込み検討を行わざるを得ず、その結果、部門間の意思疎通が不十分で意味のある議論ができずにいました。

同社は、生産・販売・在庫の状況を「モノ」と「カネ」の視点でタイムリーに把握できるように、スプレッドシートで行っていた販売予測をシステム化。さらに、全社で横断的に利用できるデータ環境を整備することで、市況に合わせたタイムリーな経営判断を行えるようになりました。

営業、購買、マーケティング、財務、企画といったあらゆる業務プロセス上のユーザーが、組織の垣根を越えて「計画の策定」「実績の把握」「多角的な分析」を一つのシステムで実現することで、業務を効率化するだけでなく意思決定を支援し、企業の利益を最大化できます。

例えば、取引先ごとの戦略的販売価格や値引率、返品率の設定や利益管理、それらを変更した場合に生じる財務インパクトなどをシミュレーションすることができます。

なお、ソリューション導入時は、テンプレートを活用することで導入のリードタイムを短縮し、業務プロセス自体の見直しと効率化を図ることが可能です。

企業内外の変化に迅速かつ柔軟に対応でき、経営管理の高度化を加速させるPSI需給計画ソリューションにご期待ください。

当ソリューションについての詳細なご説明やデモ、貴社業務課題への適用可否や有用性のご相談など、お気軽にお問い合わせください。経験豊富なスペシャリストが対応させていただきます。

土田 翼

土田 翼

株式会社アバント
マーケティング戦略部
ビジネスディベロップメントマネージャー


[関連情報]

More IBM Data and AI stories

データ・ロードマップ

IBM Data and AI

生成AIによるビジネス革新は、オープンなデータストア、フォーマット、エンジン、製品指向のデータファブリック、データ消費を根本的に改善するためのあらゆるレベルでのAIの導入によって促進されます。 2023 オープン・フォー ...続きを読む


AIロードマップ

IBM Data and AI

自己教師学習された大規模なニューラル・ネットワーク、つまり基盤モデルは、AIの生産性とマルチモーダル機能を倍増します。推論と常識的な知識をサポートする、より一般的な形式のAIが登場します。 2023 基盤モデルが、自然言 ...続きを読む


Netezzaとwatsonx.dataによる生成AIのための新しいデータ統合

Hybrid Data Management, IBM Data and AI, Netezza...

注)以下の記事は英語版ブログ「Unify and share data across Netezza and watsonx.data for new generative AI applications」(2024年6 ...続きを読む