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データドリブン経営を実現する食品製造業様向け基幹業務システム

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データドリブン経営を標榜し、それに向けた方法論と実装についてご相談をお受けする機会が増えてきました。そういった背景から、今回は食品製造業のデータドリブン経営の根幹を支える「基幹業務システム」とそのデータを基盤とした「SCM(サプライチェーン管理)と需要予測」について紹介します。

様々な食品製造業の基幹業務システム構築支援の経験から、共通して認識している課題は、主に下記の3点です。

  • 現在、起こっている事象を見るだけでなく未来予測型経営を実現していきたい
  • オペレーションの標準化・効率化を図り筋肉質な企業体質を作りたい
  • 安心・安全を支えるトレーサビリティーの仕組みを備えたい

IBMはこれらの課題に対して、迅速・正確に経営及び現場の判断が客観的に行われるための知見を蓄積した、食品製造業向け基幹業務システム「IBM Food Package(以下IFP)」を提供しています。

食品製造業向け基幹業務システム「IBM Food Package」

IFPは基幹業務システムにとどまらず、需要予測をトリガーとするSCM(サプライチェーン管理)の全領域にわたり、お客様の課題解決を支援し、食の安心・安全を根幹から支え、適正な原材料・半製品、在庫管理から廃棄ロスを削減すると共に、業務の効率化・標準化を図り、省人化を実現します。

加えて、この業務基盤のデータを活用した需要予測の仕組みから、SCM全体における最適な業務プロセスと運用を実現します。

IBM Food Package ERP-SCM適用業務全体図

食品製造業がデジタル変革を進める場合、対象となる領域は、「マーケティング」「セールス」「ファクトリー」「SCM(サプライチェーン管理)と需要予測」の4つに分類できると考えていますが、その中でも特にデータドリブン経営に欠かせない「SCM(サプライチェーン管理)と需要予測」についても併せて紹介します。

需要予測における課題例

  • 購買過多による原材料・包資材の削減(廃棄ロス含む)
  • 製造過多による製品在庫の削減(廃棄ロス含む)
  • 過少製造による販売機会損失
  • 製品出荷業務の軽減、倉庫保管費用や配送費用の削減
  • 原材料発注の自動化・入荷業務の軽減
  • ESG・SDGs対応
  • 需要予測業務の在宅業務化推進
  • 次年度の予算策定(予測精度の向上)

IBMでは需要予測情報からのデータドリブン連携全体図を下記の図のように捉え、需要予測モデルを構築し、さらにAIを用いて需要予測の自動化を支援しています。

IBM Food Packageにおける需要予測情報からのデータドリブン連携全体図

需要予測モデルの構築とAIを用いての需要予測の自動化

食品製造業における在庫最適化例–プロジェクトの位置付けと方向性

食品製造業の課題解決及びDXの実現へ向け、IBMの知見とテクノロジーで支援させて頂きます。是非ご相談ください。


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