サプライチェーン管理は長い間グローバル化してきました。適切なビジネス機会を見つけた場合、小規模な企業でも海外から商品を輸入しています。しかし、サプライチェーンのデータは光の速さの一部で世界中を行き来できますが、物理的な商品はまだ主にコンテナで輸送され、リードタイムは数週間、場合によっては数か月かかります。さらに、コンテナは容積と重量の制約条件を課すことで、サプライチェーンの実務者のタスクをさらに複雑にします。

Lokadは、コンテナ出荷の制約条件を考慮しながら、多くの企業をサポートしています。以下では、需要計画とコンテナ出荷の組み合わせに取り組む際に収集したいくつかの重要な洞察を紹介します。

コンテナの取り扱いにおいて最も頻繁に見落とされる側面は、発注リードタイムの重要性です。実際、非常に大規模な企業を除いて、コンテナでの発注は同じサプライヤーへの連続した発注間に長い待ち時間を要します。発注リードタイムを無視すると、カバーする必要のある需要を大幅に過小評価し、コストのかかる在庫切れを引き起こします。したがって、発注リードタイムは需要予測だけでなく、リードタイム予測でもある必要があります。

次に、2番目に見落とされやすい要素は、コンテナ出荷に関連する制約条件がオーダー上限レベルやオーダー数量などの従来の発注ポリシーとどれほど不一致しているかです。実際には、このような発注ポリシーは必要な制約条件を満たすことができず、その結果、発注数量はコンテナの容量全体を超えるか、使用しきれなくなります。そのため、サプライチェーンの実務者は、コンテナの容量に一致する数量を得るために手作業で多くの時間を費やすことになります。より効率的な解決策は、優先順位付けされた発注ポリシーを使用することで、アイテムをコンテナがいっぱいになるまで追加できるようにすることです。

Lokadがコンテナ出荷の制約条件下で需要計画に取り組む際に取り組むべき主な質問は次のとおりです。

  • 次に発注する「最適な」コンテナの構成は何ですか(どのアイテム、どの数量)?
  • この次の最適なコンテナの予想利益はどれくらいですか?

これらの2つの質問に対応できる限り、サプライヤーからの発注は簡単なものになります。Lokadアカウントの予測「ロジック」を毎日更新し、次の「最適な」コンテナが特定の利益のしきい値に達するかどうかを確認するだけで、提案された数量を発注するだけです。このプロセスは、コンテナを満杯にするよりもさらに柔軟です。実際、各アイテムが次のコンテナに入れる価値があるかどうかは、利益分析によって決定されます。

正確な利益とコストの見積もりを計算するには、数多くのシナリオを考慮できる予測技術が必要です。Lokadでは、確率的予測を通じてこれを実現しています。私たちは平均需要を予測するのではなく、(ほぼ)すべての将来の需要レベルに関連する確率を予測します。確率的予測を通じて、すべてのシナリオを財務的に評価し、その確率に基づいて重み付けします。最終的には、各コンテナの潜在的な構成は、それぞれの需要シナリオに関連する確率で重み付けされた財務結果の加重平均によって評価できます。

ここで簡単に説明したコンテナ出荷の処理方法は、計算に関与する点でかなり集中的に見えるかもしれません。実際、サプライチェーンの実務者の時間と専門知識は、エクセルシートを微調整するために無数の時間を費やすにはあまりにも貴重です。

これにより、コンテナに関連する最も見落とされがちな第3の側面について考えることができます: コンテナの手動構成は非常に煩雑なプロセスであり、このプロセスはより基本的なサプライチェーンの改善に対する負担となります。実際、小規模企業では、コンテナをより頻繁に注文することができることがよくあります。しかし、コンテナの正確な構成を把握するプロセスは時間がかかるため、現実的には月に1回以上行うことはできません。同様に、大規模企業でも、同じ港から出荷する複数のサプライヤーからの出荷を統合する機会が頻繁に見逃されることがあります。これは実用的ではないためではなく、単に手動プロセスではサポートできない方法を使用する必要があるためです。

その結果、実際のところ、手動のコンテナ構成は企業に2つの異なる方法で影響を与えます: 第一に、コンテナの構成が最適化されていないため、第二に、サプライチェーン管理のほとんどのリソースを消費するため、サプライチェーン全体の改善には適していません。

Lokadのテクノロジーを使用すると、最適化されたコンテナを完全に自動化して簡単に構成することができます。自分で課題に取り組みたい場合は、Lokadの技術ドキュメントをご覧ください。実際、Lokadチームは、コンテナが企業が直面している唯一の制約ではないかもしれないため、企業が正しく対処するのを支援するためにここにいます: 最小注文数量、倉庫の収容能力などがあるかもしれません。