自動車アフターマーケットの予測最適化
車両の寿命がこれまで以上に長くなる中、クライアントは常に道路走行可能な状態を維持することに対してますます高い期待を抱いています。車両が定期的なメンテナンス作業のために固定されている間に部品を待つための遅延日は、もはや受け入れられないとは考えられていません。しかし、部品の最適化のためのソフトウェアソリューションは数十年前から存在していましたが、Lokadは単純な洞察を具体的な在庫決定に変えることで画期的な成果を上げました。自動車アフターマーケットでは、最終消費者は部品を購入する人ではなく、それを必要とする車両です。当社の技術により、OEM生産現場からガレージまでの部品アソートメント、部品価格、部品在庫を、すべての中間エシュロンを考慮に入れて最適化することが可能です。
Tokićグループは、300以上の世界的に認知された自動車ブランドと自動車産業向けの追加機器を取り扱う最大の自動車部品小売業者です。クロアチアとスロベニアに140以上の小売店舗を展開しており、300,000以上の異なる部品を提供しています。
調達、補充、在庫管理に関して、当社のパートナーであるLokadは革命的であることが示されています。データサイエンティストの高度なチームと強力な機械学習予測ソフトウェアにより、当社は運用効率の前例のないレベルを達成しました。Tokićグループは在庫投資を削減し、収益を増加させ、サービス品質を向上させました。このような技術革新のみが、障害を機会に変えることで事業の持続的な成長を支援することができます。
Ivan Šantorić, CEO, tokic Group
ケーススタディ
Mister Autoは、自動車部品に特化したeコマース企業です。2007年に設立され、2015年以降はPSAグループの一部であり、20カ国で事業を展開しています。現在、彼らはヨーロッパで最大の自動車部品ディーラーです。
私たちは、Lokadを2年以上にわたり毎日使用して、販売価格を計算しています。私たちが事業を展開している20カ国を考慮に入れた、まさに私たちに合ったソリューションです。Lokadのビッグデータに基づくアルゴリズムモデルにより、私たちは価格設定を通じて価値を生み出す能力を飛躍的に向上させることができました。Lokadのソリューションは非常に強力であり、スピードと反応性を提供してくれます。これらの要素は、いかなるeコマースにとっても不可欠です。
Mathieu Pajot、営業および価格ディレクター、Mister Auto
Lokad TV
1ドルあたりの故障時間の削減時間
運用の観点から、自動車アフターマーケットの目標は、供給チェーンに投資されたドルまたはユーロごとの故障時間をできるだけ減らすことです。この目標はシンプルですが、クラシックなエンタープライズソフトウェアの設計とは大いに異なります。
サービスレベル、安全在庫、ABC分析は、時代遅れのサプライチェーンのアプローチであり、本質を見失っています。
Lokadの予測最適化技術は、エンドゲームに焦点を当てながら、OEMの生産現場から車両に取り付けられる部品の場所まで、チェーン全体のすべての意思決定に取り組みます。
最適化はOEMレベルで始まります。OEMは、購入する必要のある原材料やサブパーツを日々決定します。在庫の状況に基づいて、生産する数量も決定します。生産には新車の生産だけでなく、旧車のサービスも含まれます。
最適化は、ディストリビューターや卸売業者のレベルでも続きます。部品は多くの地理的な場所に効率的に割り当てる必要があります。この在庫割り当ては、最高品質のサービスを実現するだけでなく、MOQ（最小注文数量）などの運用コストを最小限に抑える必要があります。
最後に、小売レベルでは、車両にサービスを提供するために部品がすぐに利用可能でなければなりません。故障が発生した場合、複数の部品を対処する必要があるため、部品の利用可能性は故障の解決とは混同されるべきではありません。逆に、互換性のある代替品が利用可能であれば、欠落している部品は問題ではありません。
部品と車両の互換性マトリックス
故障した車両ごとに、機械的に互換性のある数十の部品が通常あり、問題を解決するために使用できます。
この側面は自動車アフターマーケットにおいて基本的です。そのため、Lokadはこの洞察を第一級の市民とするために、サプライチェーン技術を設計しました。私たちが提供する数値最適化は、この視点を無視するのではなく、この視点を取り入れるようになっています。
ヨーロッパの自動車市場には、10万以上の異なる車両と100万以上の異なる部品が存在します。北米の自動車市場も同様に複雑です。いくつかの企業は、これらの車両と部品の間のすべての機械的な（非）互換性を調査する包括的なデータベースを商業化しています。この情報は、特定の部品の過去の販売数量では反映されない需要の微細な構造を理解するために不可欠です。ただし、これらのデータベースは大規模であり（約1億行）、扱いにくいです。これらのデータベースは、クラシックな時系列分析のサポートには適していません。
Lokadは、いくつかのグラフ指向モデルを開発しています。部品と車両の互換性マトリックスは、二部グラフとしても見ることができます。これにより、時間によって利用可能な特定の部品番号を過度に強調するのではなく、需要の優れた予測モデリングが実現されます。
それによって、これらのモデルの活用は、購買、生産、在庫割り当て、価格設定に関する優れた意思決定をもたらします。
ブリヂストンは世界最大のタイヤとゴム会社です。彼らは数百のサイトを含む非常に複雑な国際的な多段階サプライチェーンを運営しています。
プロジェクトを開始する前、私が入ってくる前に、主な信念は、市場にできるだけ近い場所、バスにできるだけ近い場所に、最大限の在庫を持つ必要があるということでした。しかし、[Lokad]の多段階最適化を開始するとすぐに、実際にはそれは真実ではないことがわかります。在庫の大部分を製造工場に持っている必要があります...実際、ある市場が追加の時間を必要とする場合でも、タイヤは利用可能です。
ニコラ・ヴァンデプット、ブリヂストンを支援するサプライチェーンの専門家
Lokad TV
トライレンマ：資本、価格、サービス
アフターマーケットのサプライチェーンの最適化は、そのサプライチェーンに強く影響を与える3つの大きな要素に直面しています。在庫を増やすことで、バッチ生産と出荷の可能性が生まれ、コストが低下します。これらの在庫はまた、サービスの品質を向上させます。しかし、在庫を増やすと、必要な運転資本が増え、在庫の廃棄リスクも増えます。価格を上げることで利益率が向上しますが、市場シェアの持続的な浸食のリスクも伴います。顧客にとってサービスの品質が高いことは価値がありますが、通常はサプライチェーンネットワークの端に位置する在庫が増えるため、最もコストのかかる場所になります。
Lokadは、関連する経済的要素をすべて考慮に入れたエンドツーエンドの予測サプライチェーン最適化を提供します。在庫保有コストなどの要素は比較的明確ですが、顧客が繰り返し悪いサービスを受けることで競合他社に顧客を完全に奪われるリスクなど、他の要素はより微妙です。
当社のテクノロジーは、あなたの会社にとって優れたサプライチェーンの意思決定を正確に反映する柔軟性を持っており、複数の矛盾する要素を統合することを容易にするように設計されています。Lokadは、あなたのビジネス戦略についてのハードコードされた仮定を持っていません。それどころか、戦略を正確に反映する柔軟性を持っています。
さらに、考慮すべき非線形の制約条件がたくさんあります。最大日産生産スループット、最小注文数量（MOQ）、任意のサイトの最大保管容量、単一トラック出荷の最大輸送能力、調整形式（ボックス、パレットなど）などです。
Lokadのテクノロジーは、最適化された意思決定が迅速に実行できるように、さまざまな非線形の制約条件を強制できるように設計されています。従来のソフトウェアソリューションとは異なり、Lokadはサプライチェーンの専門家に、私たちが生成するすべての数値を手動で後処理することを期待していません。
AUTODOCは、自動車部品のオンライン小売業界でヨーロッパ最大手の企業です。この業界で最も成長している企業として、2020年の財務年度において売上高が約8億4200万ユーロ（2019年の6億1200万ユーロから37.6％増加）に成長しました。AUTODOCは、その地位をさらに発展させることを目指しています。成功した拡大により、AUTODOCはドイツを含む他の26のヨーロッパ諸国でも事業を展開しています。
Lokadは、2018年に最初に協力を始めて以来、Autodocにとって信頼できるパートナーであることが証明されています。Lokadのサプライチェーン科学者は、さまざまなカスタマイズされた最適化を通じて、独自のサプライチェーンの複雑さに取り組んでいます。Autodocは大幅に成長し、ヨーロッパのオンライン自動車部品アフターマーケットでトッププレーヤーとなりました。私たちは一緒に進化しようとするパートナーに頼ることができてうれしいです。
Stefan Micklich、副社長兼調達担当
Autodoc AG複雑な多重エシュロンネットワーク
自動車産業は通常、産業の中の産業と考えられています。自動車産業ほどの産業規模を持つ他の産業はありません。その結果、ほとんどのアフターマーケットの状況では、複数のエシュロン（つまり、生産、保管、配布のネットワーク層）が関与しています。
複数のエシュロンが関与すると、サプライチェーンネットワークの「中間」にある特定の意思決定の最終結果を評価することは非常に困難になります。Lokadは、どのサプライチェーンの意思決定でも遠隔経済的結果を評価するための技術を開発しました。たとえば、ネットワーク内の場所に1つの部品を移動することは、同じ部品を別の場所に移動する機会を失うことを意味します。各意思決定は、代替案や相反する意思決定と比較していくつかの機会費用があります。
この技術により、ネットワーク全体のサプライチェーンのパフォーマンスが最大化されます。
サプライチェーンソフトウェアのほとんどは、個々のSKUのサービスレベルやバッファに焦点を当てるローカルな視点を採用していますが、全体像を完全に無視しています。私たちの経験から、これらの単純化されたアプローチは、ソフトウェアの観点からは容易に実装できますが、サプライチェーンのパフォーマンスの観点では満足のいくものではありません。実際、これらの解決策は問題を解決するのではなく、問題を移動させるだけです。問題を解決するには、問題の多エシュロンの側面に正面から取り組む必要があります。