サプライチェーン マネジメントDX改革
マネジメントDX改革
現在に合わせてDX化
最適なチューニングを
マネジメントDX改革
現在に合わせてDX化
最適なチューニングを
サプライチェーンマネジメントDX化の重要性
時代の流れとともに形態も多様化
様々な課題が山積み
突発的なリスクへの対応
為替変動や社会情勢の変化
柔軟に対応可能な体制が
求められている
人材不足
2024年問題での輸送の能力の低下、ドライバー不足など深刻化
より効率の良い運用が求められる
ニーズの多様性
市場での製品クオリティの上昇
商品種類の増加により多様なニーズに応える必要がある
マーケットの変化に合わせてDX化し最適化することが
事業の競争力を高める唯一の手段
サプライチェーンにおける課題
調達
為替などの影響を受け原材料の科学が高騰
よりシビアな調達が求められている
物流
在庫量の増加に伴い倉庫が圧迫している反面、欠品も発生し機会損失が起きている
生産
生産計画と販売実績に乖離が発生する製造プロセスの標準化や部署間の連携がうまくいかない
販売
生産計画と販売実績に乖離が発生する製造プロセスの標準化や部署間の連携がうまくいかない
課題解決のための手段一例
散らばったデータを集約、見える化
導入前
- 部門ごとのエクセル管理
- 定性的な管理手法
改善
- 定量的なデータへ置き換え
- 単独ではなく相関分析
効果
オンタイムで進捗や相関性が把握出来る環境へ
- 問題の予防管理、早期発見、早期改善
- 業務の標準化による属人化解消
- 無駄の削減とリソースの最適化
売上、商品需要など過去データから予測
導入前
- 経験や勘
- 突発的な変化への未対応
改善
- 需要予測に合わせた設計へシフト
効果
余剰在庫の削減で利益最大化
- 脱紙、根拠ある目標設定へ
- 可視化と合わせて業務リソースの基準値制定
- 生産計画、販売計画など乖離を限りなくZEROへ
様々なシーンで最適解を導き出す
導入前
- 経験や勘
- 他社比較のみでの価格設定
改善
- 過去実績を根拠とした最適な価格設定方法を導入
効果
売上、利益率を追求した最適な設定へ
- 商品価格決定時における最適価格の算出
- 商品陳列における最適な配置を設計
- 的確な業務量に合わせたリソースの計画
顧客属性をより正確に把握
導入前
- 単純な顧客分析
- 企業目線だけで考えたジャーニー
改善
- 複数の要素を取り入れた顧客分析
- 顧客目線でのジャーニーの構築
効果
効果的な顧客状況の把握と管理が可能に
- RFMをはじめとした顧客セグメント
- 属性に沿ったアプローチの最適化
- 顧客満足度向上のための
- カスタマージャーニー作成
状況に合わせてあらゆるアプローチで支援が可能
得意領域
小売業
物流
製造
サプライチェーンでのあらゆるシーンや状況に対応が可能
小売から物流、製造まで広範囲でサポート
領域の特性に合ったソリューションをカスタムメイドで支援
結果が出せる理由
1. ヒアリング〜課題抽出
現状課題やご希望をヒアリング
抽象的な事から具体までをディスカッション
2. 提案整理〜ご提案
弊社コンサルタントが課題に合わせて最適なご提案を提示
納得がいくまで提案します
導入までステップ
本格導入までのステップは以下を想定
STEP1
実施項目
- 状況ヒアリング
- データアセスメント
- 検討事項整理
特徴
ソリューション実行前に現状の課題の精査やデータの確認を実施
状況に合わせたプランニングをDSコンサルタントにて作成
費用対効果等の試算まで提示
（ROI算出、課題整理、プラン策定）
STEP2
実施項目
- 計画に基づいて最小構成でのソリューション提供
- 効果検証まで実施
特徴
導入検討時に計画した全体構造から効果検証を主軸においたPOCを実行ミニマム構成
（POC準備、分析モデル構築、運用・効果検証）
STEP3
実施項目
- POCに基づいて本格運用フェーズへ
特徴
業務サイクルやオペレーションに合わせて落とし込み
POC時に生まれた改善点などを盛り込み
（定常運用、分析モデル改善、チューニング）
ああああ
サービス例
以前から販売量を予測しつつ安全在庫基準を独自設定
予測精度にばらつきが発生し余剰在庫が多く欠品数も複数発生している
需要予測を用いた在庫量の最適化
発注業務の簡略化・自動化
アセスメント
顧客データ
管理方法
販売データ
オペレーション
分析モデル構築
オペレーション落とし込み
適正在庫
需要予測を用いた在庫量の最適化
一般的な需要予測モデルを構築しテスト運用
過去データのみで分析した結果、イベントなどのタイムライン上での変動に追従できず精度が高いとは言えなかった
精度向上の為、イベントデータをマッシュアップ
需要予測にイベントデータを追加
イベントデータを取り入れた結果よりリアルに近い予測値のアウトプットに成功
プロならではの視点とスキルで最適にカスタムメイド
料金
導入検討ーPOCー本格導入
フェーズごとのプライシングは以下を想定
STEP1
基本無料
- 課題や状況のヒアリング、一定のROI算出までは無料にて対応
- プロのコンサルタントが貴社に合わせてご提案いたします
STEP2
30万円〜
- POCのスコープ次第で都度お見積り
- 良心的な価格でご提示させていただきます
STEP3
都度お見積り
- 運用スコープに合わせて都度お見積り
ああああ
導入前によくあるお悩み・ご相談
予測に必要なデータが準備できるか不安です
導入前のヒアリングで弊社コンサルタントが確認させていただきます。データの拡充方法もご提案可能です。
社内にデータに詳しい人材がいないのですが、それでも導入は可能ですか？
ヒアリング、設計、分析実行まで弊社所属の専門家が対応しますのでご安心ください。分析後の運用支援も行っております。
アルゴリズムの精度はどの程度まで対応可能ですか？
AI技術の業界共通ではありますが、お持ちのデータや環境などに左右される為、一概に精度についてはお応えできません。期待値に齟齬が出ないようご提案段階でしっかりとご説明いたします。