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供給計画・分析

制約を考慮した最適な計画を高速に立案する供給計画

調達から製造、配送、顧客納品に至るまでのサプライチェーン全体を可視化し、生産能力、リソース、倉庫キャパシティなど様々な制約下でも、需要と供給のバランスを最適化。データに基づいた迅速かつ最適な意思決定を実現します。

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

SCP - Supply Chain Planning & Analytics

様々な制約を考慮した供給計画

o9デジタルブレインを用いることで、企業の複雑なサプライチェーンを、販売から資材調達まで1つのデジタルツインで可視化。製造能力、資材の可用性、倉庫容量、輸送リードタイムなどの制約条件を考慮し、実行可能な計画を自動立案します。

納期遵守率の向上や過剰在庫の削減などにより、顧客満足度の向上やコスト削減を実現します。

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

実行困難な計画】資材不足や設備能力オーバーを考慮せずに計画が作られ、現場での手修正や緊急対応が常態化している。

解決策

【制約ベースの計画】資材・キャパシティ・リードタイム等の制約を全て考慮し、実行可能な計画を自動立案。現場の混乱や緊急輸送コストを削減します。

課題

Level by Level(階層ごとの積み上げ)方式による弊害】キャパシティを確保したあとに部材不足が判明することがあり、作れない製品にキャパシティを割り当てることになるため、作れるはずだった製品が後回しになってしまい、納期遵守率の低下やマニュアル修正が発生する。

解決策

Order by Order(オーダー単位)方式】オーダーごとに一気通貫で計算。「今作れる最優先のオーダー」にリソースを割り当てるため、製造ラインの稼働率や納期遵守率を最大化できます。

課題

優先順位付けの困難さ】供給不足時、どの顧客の注文を優先すべきか判断できず、重要顧客への欠品が発生する。

解決策

需要優先度に基づく配分顧客ランクや納期、利益率などに基づいて需要に優先順位をつけ、限られた供給能力を自動的に最適配分する。

課題

【過剰在庫や欠品】安全在庫の設定に根拠がなく、各部門がバッファを含んだ計画を立てて過剰在庫を持ってしまったり、実行困難な計画により欠品を起こしてしまう。

解決策

【MEIO(多段階在庫最適化)】サプライチェーン全体を見渡し、目標サービスレベルを達成するための最適な在庫配置と数量を科学的に算出します。

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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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