SCP - Multi-echelon inventory Optimization

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MEIO

大企業向け在庫最適化

o9のMEIO(多段階在庫最適化)は、倉庫や工場などの単一の拠点での在庫管理にとどまらず、サプライチェーン全体の階層(エシュロン)を横断して在庫配置を最適化。

サービスレベルを維持しながら在庫を削減し、キャッシュフローの最大化を実現します。

Coca-Cola Bottlers Japan
Nissan
Asahi Kasei Microdevices Corporation
Roland
Olympus
Koki Holdings
Kubota
Amazon
Starbucks
Tapestry
PepsiCo
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世界中の大手企業に信頼されています

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エンドツーエンドでの在庫最適化

o9 デジタルブレインは、世界で初となる Graph 技術を用いた多次元データベースを採用し、水平・垂直統合(部門軸x時間軸)を実現。部門や階層の壁を解消し、サプライチェーンをエンドツーエンドでの適正在庫を可能にします。

拠点間の相互依存関係やリードタイム、制約条件をすべて考慮し、サプライチェーン全体の総在庫が最小になるように最適化します。

組織の壁を超える、スケーラブルな統合基盤

部門ごとに分断された計画とデータをo9デジタルブレインに統合し、「信頼できる唯一の情報源」とすることで、全社で一貫した計画と意思決定を可能にします。

ビジネスの成長や変化に合わせてデータモデルや機能を柔軟に拡張できるアーキテクチャを備えており、企業の進化を支える基盤として、長期にわたり価値を提供します。

課題と解決策

o9 デジタルブレインで解決できる課題

課題

在庫の偏在とサイロ化】各拠点が念のために在庫を抱える部分最適になっており、全体では欠品と過剰在庫が同時に発生している。

解決策

【エンドツーエンドのMEIO】全階層の在庫状況を可視化し、上流と下流の依存関係(リードタイムや変動)を考慮して、ネットワーク全体でサービスレベルを最大化する最適な在庫配置を算出します。

課題

マニュアル作業の限界】膨大な時間をかけてエクセルなどを用いて安全在庫を計算しているため、急な需要変動や市場の変化に対応できず、計算結果が常に古く欠品や過剰在庫が発生している。

解決策

在庫目標の動的自動更新】最新の需要予測やリードタイムの実績に基づき、毎週または毎月の頻度で在庫目標を自動再計算する。変化への即応力を高め、計算工数を大幅に削減します。

課題

【不確実な供給環境】リードタイムの変動やサプライヤーの不履行が安全在庫に正しく反映されておらず、トラブル発生時にすぐに欠品に陥る。

解決策

【リードタイムや変動性の自動解析】実際の輸送実績やサプライヤーの納期遵守率(OTIF)をAIが解析し、現実の不確実性を織り込んだ安全在庫数量を算出します。

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課題

在庫の質を考慮できない補充計画】賞味期限や有効期限が短い製品において、在庫の質(新鮮さ)を考慮した補充計画が立てられず、廃棄コストが利益を圧迫している。

解決策

期限考慮型の在庫管理】デジタルツイン上でロット別の有効期限を追跡。期限切れリスクを早期検知し、廃棄を最小化する拠点間のリバランスや補充アクションを提示します。

O9 platform

プラットフォームデモを見る

本プラットフォームデモでは、o9 デジタルブレインの実際の画面を通じて、ダッシュボードや需要予測、生産・供給計画等ソリューションのおおまかな特徴をご紹介。直感的なダッシュボード操作を体感いただけます(オンデマンドでご視聴いただけます)。

Solutions

その他のソリューション

o9 デジタルブレインの優れた拡張性が、シームレスな連携を実現します。 需要計画を起点に、供給計画やS&OPへと領域を広げ、エンドツーエンドのサプライチェーン変革を支援します。

IBP(統合事業計画)

従来のS&OP(販売業務計画)に財務の視点を取り入れた真の統合事業計画を実現。営業、サプライチェーン、財務などの各部門のデータや計画をo9 デジタルブレイン上でリアルタイムかつシームレスに連携。PSIバランスやコスト、収益、運転資本の最適化を図ります。

IBP - S&OP
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