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こちら
Global LogisticsにおけるPDCA
Global eXchange Service Japan Corporation
Akira Uchida, Consultant
Agenda
„
Statistics
TMSにおけるPDCA
TMS Case Studies
B2Bネットワークの現状
„
配送計画における中長期計画とモニタリング
„
„
„
Agenda
„
Statistics
TMSにおけるPDCA
TMS Case Studies
B2Bネットワークの現状
„
配送計画における中長期計画とモニタリング
„
„
„
Statistics
GDPs of Top 15 Global Economies
17,797
18,000
アジア大洋州経済規模 (日本,中国,インド,韓国):
2000 – 6.8兆米ドル (27% of Top 15)
14,000
2030 – 18.3兆米ドル (32% of Top 15)
12,000
9825
10,000
2000
2030
8,631
8,000
6,000
4765
4,771
4,529
4,000
2,590
1866
2,000
1430
2,604
2,364
1305
1104
1073
2,604
1,997
1,716 1,965 1,881
1,362
1,258
898
707
606
580
561
510
462
388
370
C ly
an
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a
Br
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Sp
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n
So
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G
n
ni
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d
Ki any
ng
do
m
Fr
an
ce
C
hi
na
0
U
GPD (USD billions)
16,000
Statistics
中国ロジスティクス市場規模
中国ロジスティクス市場規模––RMB
RMB2,300
2,300billion
billion(=3兆1千億円)
(=3兆1千億円)
中国ロジスティクス市場は国内市場の発展と国際貿易取引の伸長により拡大を続
けている。
中国国内及び貿易取引市場
3,000
RMB
Bn
35%
輸入
30%
中国ロジスティクス支出
2,500
2260
2062
2,000
25%
1903
1770
1,500
20%
輸出
15%
平均成長率
8.5%
1,000
10%
5%
500
個人消費
0%
0
2000
2001
2002
Mercer Mgmt Consulting Analysis 2002
2003
2000E
2001F
2002F
2003
Statistics
日本企業が急速にグローバル化していく中でグローバルサプライチェーンにおけるロジスティクス管理が益
々重要になってきている。しかし、兵站が伸びきった結果、日本企業のロジスティクスチェーン上でのリード
タイム、在庫レベルは欧米のそれと比較して大きく後塵を拝している。
サプライチェーンネットワークのIT
整備が急務
日系企業の在庫日数(H14年度)
連結
単体−製品・商品
120
単体−原材料・半製品等
120
在庫日数
90
米国ハイテク企業:
56日
90
60
60
30
30
0
0
家電A
家電B
家電C
※出所:アビ-ムコンサルティング
家電D
事務機器E
事務機器F
事務機器G
精密H
精密I
精密J
精密K
Statistics
3PLにより使用されている情報システム (2003)
100%
80%
60%
71%
68%
71%
66%
75%
70%
66%
60%
52%
60%
55%
47%
32%
21%
20%
21%21%
15%
20%
15%15%
19%18%
7%
西欧州
求貨求車
サプライヤー管理
荷主注文管理
Webベース取引
貨物追跡
Visibility
倉庫管理
輸出入通関
輸送管理
0%
北米
16%
11%
8%
アジア大洋州
17%
7%
9%
サプライチェーン計画
33%
商品マーケットプレース
40%
Statistics
3PLによりニーズが高まる情報システム
60%
50%
44%
44%
41%
40%
35%
37%
36%
37%
35%
35%
31%
27%
23%
22%
20%
16%
25%
21%
16%
15%
13%
西欧州
貨物追跡
Visibility
商品マーケットプレース
北米
倉庫管理
輸送管理
Webベース取引
求貨求車
サプライチェーン計画
アジア大洋州
22%
21%
18%
18%
11%
10%
10%
0%
20%
荷主注文管理
27% 26%
サプライヤー管理
27%
輸出入通関
28%
30%
Statistics
荷主により求められているロジスティクスサービス
25%
20%
16%
15%
14%
12%
12%
10%
10%
7%
8%
8%
5%
ロ
ジ
Mercer Mgmt Consulting Analysis
検
品
通
関
送
間
輸
地
域
保
管
倉
庫
サ
ー
ビ
ス
0%
業
務
ス
テ
ィク
ス
IT
シ
コ
ス
ー
テ
ドス
ム
キ
ャ
ン
シ
ス
テ
ム
統
ロ
ジ
合
ス
輸
テ
送
ィク
管
理
ス
ネ
ッ
トワ
ー
ク
デ
ザ
ラ
ベ
イ
ン
リ
ン
グ
、再
梱
包
4%
輸
送
Percentage of Shippers
付加価値サービス
情報システム
輸送及び倉庫管理
20%
Agenda
„
Statistics
TMSにおけるPDCA
TMS Case Studies
B2Bネットワークの現状
„
配送計画における中長期計画とモニタリング
„
„
„
TMSにおけるPDCA
サプライヤー
(部品)生産
出荷
輸送業者
輸送
PLAN
(計画)
Do
(実行)
Check
(モニタリング)
Action
(対策)
アセンブリー
生産
出荷
輸送業者
市場
輸送
販売
MRP
CRM
DP
SCM
SCP
TMS
WMS
ERP
TMS
WMS
OMS
体系だった対策はないが
RFID、無線等でリアル
タイム化が進展
TMSにおけるPDCA
Planning & Do(Execution)
長期
中期
Inventory Mgmt
Demand Forecast
SCM
Optimization
Rescheduling/segueing
Resource Planning
Demand Planning
Network Planning
Optimization
Inventory Rebalancing
Scheduling
Pricing/Campaign
Facility Planning
TMS
短期
Check(Monitorin
g) & Action
Segueing
Order Mgmt System
Manufacturing Visibility
Production Planning
Transportation Planning
Tendering
Load Planning
Procurement Planning
Territory Planning
Executing
Scheduling
Service Planning
Vehicle Planning
Supply Chain Visibility
RFID
Routing
Auditing
GPS, Wireless
Rerouting/scheduling
TMSにおけるPDCA
TMS定義
Solutions that facilitate the procurement of transportation services, the
short-term planning and optimization of transportation activities, and the
execution of transportation plans. It also includes continuous analysis,
performance management, and collaboration.
2002 TMS売上 = 946億円
成長率 = 11.6 %
(Millions of US Dollars)
他 41.3 %
TMSにおけるPDCA
北米TMSベンダーシェア
(2002市場規模 = 656億円)
他 37.3%
欧州TMSベンダーシェア
(2002市場規模 = 196億円)
Other = 51.6 Percent
Other = 67.1 Percent
アジアTMSベンダーシェア
(2002市場規模 = 55億円)
TMSにおけるPDCA
Planning & Do(Execution)
長期
中期
Inventory Mgmt
Demand Forecast
SCM
Optimization
Rescheduling/segueing
Resource Planning
Demand Planning
Network Planning
Optimization
Inventory Rebalancing
Scheduling
Pricing/Campaign
Facility Planning
TMS
短期
Check(Monitorin
g) & Action
Segueing
Order Mgmt System
Manufacturing Visibility
Production Planning
Transportation Planning
Tendering
Load Planning
Procurement Planning
Territory Planning
Executing
Scheduling
Service Planning
Vehicle Planning
Supply Chain Visibility
RFID
Routing
Auditing
GPS, Wireless
Rerouting/scheduling
TMSにおけるPDCA
一般的広域TMS機能一覧
注文
管理
輸送
契約
管理
輸送
最適化
輸送
業者
選択
書類
作成
運賃
支払
管理
モニタ
リング
−注文管理
•顧客からの注文データをデータベースへインポート
•ウェブから注文書(アイテムレベル)まで閲覧できる
•各注文行を出荷行に割り当て管理(未出荷注文行などをモニタリング)
•注文内容と出荷内容の自動マッチング
•マッチングにおいて例外状況(出荷遅延、出荷間違(数、内容)など)が起こった場合は、E-mail、レポートなどで警告
−輸送契約管理
•輸送契約とは域内において複数のキャリアと交わすレート、タリフ(運賃)の詳細
•輸送契約データを入力、設定そして管理を行う
•輸送契約は小包、小口貨物(LTL)及び用車(FTL)を管理
•輸送形態毎の付加(もしくはディスカウント)料金なども柔軟に設定
•重量、容量など複数の単位で料金を保存
•アイテムカテゴリーにより同一方面、同一車両でも異なる料金を保存できる
•ユーザーはウェブ上から、貨物のカテゴリー、方面を入力するなどして、柔軟に料金を閲覧できる
•ウェブ上から改訂、修正可能
例外
状況
管理
業績
管理
TMSにおけるPDCA
一般的広域TMS機能一覧
輸送
契約
管理
注文
管理
輸送
最適化
輸送
業者
選択
書類
作成
運賃
支払
管理
モニタ
リング
例外
状況
管理
業績
管理
−輸送最適化
•輸送での最適化の成果は積載率の向上による輸送費用削減
•複数の物流拠点間(ノード)への輸送(ネットワーク)をニューラルのアルゴリズムに基づいて最適化
•所与の納期、数量に対してどのように輸送(拠点間移動)すべきかを自動回答
•Goal: 積載率最大化 Constrains: 納期、利用可能車両積載量、ドックキャパシティ・・・ Input Variables: 輸送単価、出発地、目的地・・・
アグリゲーション(Aggregation−集成)
ルーティング(Routing−ルート作成)
プーリング(Pooling−統合)
同一拠点からの複数輸送オーダーを集成
して積載率を向上させる。
同一車両に複数の輸送オーダーを割り振
ることで稼働率を上げる。
特定のドックを経由する貨物を統合し、積
載率を向上。
TMSにおけるPDCA
一般的広域TMS機能一覧
輸送
契約
管理
注文
管理
輸送
最適化
輸送
業者
選択
書類
作成
−輸送業者選定
•最適化後にベスト業者を選択する
•各ルート(レーン)において利用可能な運送業者とレートの一覧表示
•単価、総額ともに各業者、サービスで表示
•価格交渉(テンダー)に直接移動でき、最も競争力ある業者から順次交渉
−書類作成
・BOL(配送証明)などの書類を自動作成
−運賃支払い、監査機能
•EDI(電子商取引)による請求書受取及びアップロード機能(ゲートウェイ)
•運賃と実積載のマッチング機能 (配送表などとの突合せ不要)
•ファジーマッチング(規定%以内の差額は認証など)
•(自動)運賃支払い処理機能(勘定系(買掛金)への自動エクスポート
•支払い明細作成機能
運賃
支払
管理
モニタ
リング
例外
状況
管理
業績
管理
*域内業者選択での価格等条件の定義
一般的に下記のシナリオでの条件定義の許容が必要。
1)通貨 多国通貨(レートテーブルのメンテ必要)
1)単価
距離単価、重量単価、数量単価、コンテナタイプ単価、この混合
2)距離把握(ソースベンダー)
(欧州の場合)PC Miler、Rand McNally、 Great Circle Miles.
3)レーン(便)定義
国、州、3桁(もしくは全桁)のPostal Code、市、税関域
4)追加費用
停車場所当、シップメント当、ユニット当、単位重量当、M3当、
基本価格の乗数
TMSにおけるPDCA
一般的広域TMS機能一覧
注文
管理
輸送
契約
管理
輸送
最適化
輸送
業者
選択
書類
作成
運賃
支払
管理
モニタ
リング
例外
状況
管理
業績
管理
−モニタリング、例外状況管理、業績管理
•輸送業者より現在の貨物の位置をリアルタイムEDIで取得、注文アイテム毎にステータスを表示
•ETA(到着納期)を自動回答、実績に照らし合わせてETAを随時更新
•マイルストーンを設定し、マイルストーン毎に納期遅延を能動的に警告
•輸送業者毎に業績管理をKPI化し管理
•データウェアハウスとなっているので、ある拠点へいつ、どの位、どのアイテムが入ってくるかを最も新しいETAで問い合わせ可能(Checking)
•マイルストーン毎への到着実績(納期、重量)をデータとしてエクスポートし、再計画可能(Action)
•Multiple Legs(1輸送につき、複数の業者、荷物の分散)なども扱えるため、全ノード、ネットワークで管理が可能
最も難題は、どのようにリアルタイムの輸送ステータスデータを
業者から取得するのか?
•輸送ステータスメッセージの標準化
•DescartesがTransettlement買収(1997)
(ANSI 315, 214 EDIFACT IFTSTA RossetaNet PIP3B3)
•GXSがManugisticsと提携(1998)
•国際VAN
•GXSがCelarixを買収(2000)
•SterlingがYantraを買収(2004)
各種参照番号から検索可能
元々の輸送スケジュール(マイルストーン)
リアルタイムステータス情報(緑)
これまでに入ってきている結果日程から今後のそれぞれの地点での
ETAを計算(遅延している場合、警告レポート発行)
z当初のスケジュールは工場出荷から自動的に各地点でのマイルストーンが設定される
z物流業者からのデータは逐次実際日時(Actual Date)としてアップデートされる。データフォーマットはANSI X.12、
UN/EDIFACT CARGOIMP(CARGO2000)。X.12では315、214、310、856、UN/EDIFACTではIFTMIN、IFTSTAなど。
z既に入ってきた実際日時から今後の各地点でのETAが動的に再計算され、本来のマイルストーンとマッチングされる
z納期遅延が起こった場合は能動的に警告メールが出される
z時間単位までの閲覧が可能
Agenda
„
Statistics
TMSにおけるPDCA
TMS Case Studies
B2Bネットワークの現状
„
配送計画における中長期計画とモニタリング
„
„
„
B2Bネットワークの現状
B2Bネットワーク
1.
キャリア: 文字通り物理的通信回線(ISDN、PPP、IP網など)を持つ業者。NTT、KDDI、日本テレコ
ム、AT&T、BT、Equantなど。Gatewayがあれば専用線などで通信を行うことができる。
2.
VAN(Value Added Network): 上記キャリアと通信網賃借契約(コネクティビティ契約)を行い、
閉ざされたネットワーク環境を顧客に提供。主な付加価値はメッセージの蓄積、ルーティング、(フォー
マット、プロトコル、コード)変換。EAIツールの進展に伴い、BPM(ビジネスプロセスマネジメント)や
BAM(ビジネスアクティビティマネジメント)なども行っている。
3.
ASP: Salesforce.comの成功により、米国を中心に様々な業務アプリケーションがASP化され
ている。TMSもほぼASPサービスに移行しており、ネットワークインフラと併せた業務アプリケーショ
ン(Visibilityやデータプールなど)も増加している。
4.
Managed service: 米EDS、CSCなどが有名。ASPというより個別に開発されたシステムのホス
ティングを手がけている。
各サービスの境界の滅失
(キャリアからVAN、VANからASP、ITO(IT Outsourcing))
B2Bネットワークの現状
VANサービスシェア
国内大手VAN
20%
GXS
その他
大手ベンダー系:NEXS (NEC系)、富士通、TWX21(日立系)、
PanaVAN (松下系)
41%
独立VAN: インテック
QRS/Inobis
業界VAN: MediNet, JDNet, Planet, FINet
19%
GXS: .com exchange(NTT Communications)、旧IBM
IE/EXサービス、GEIS国際VANサービス (計40億円プラス)
Sterling
20%
•既存顧客数(例:GXS 20,000社)]
•インテグレーションのナレッジ、機会
S
•ASP、Managed Serviceの普及
•標準化の進展(GS1など)
•継続収入、グローバルリーチ
•集中処理(ERP)
•セキュリティー、ヘルプデスク
•グローバルSCM、コラバレーションニーズの高揚
•業務アプリケーション非保有
•ヒューマンリソースの不足(業務コンサルなど)
W
•インターネットの普及(AS2、VPN、RossettaNet)
•システムのリアルタイム化
•地域性への適応(ダブルバイトGUIなど)
•ゲートウェイツールの普及
•顧客認知(コンタクト部署、ブランド)など
•標準化の進展(RossettaNetなど)
O
T
B2Bネットワークの現状
•GS1同期化
GXS TradingGridコンセプト
•SCM Visibility
•Demand Chain Management
•RFID Solutions
(アプリケーション層)
(インテリジェンス層)
(メッセ−ジング層)
•同期化、
•メッセージ蓄積、交換
•BAM(分析、KPI)
•トランザクション監視
•BPM(プロセスマネジメント)
•データ、プロトコル変換
•コピー、再送配信
•EAIツール
GXS社メッセ−ジング層
-顧客ベースの拡大
-ツール、機能の強化
IBM社EDI事業を買収。(日本にお
いてはIE/EXサービス(NTTコミュニ
ケーションズ.comエクスチェンジサー
ビス))
EAI業界最大手のwebMethodsと
グローバルで広範に提携。次世代
B2Bゲートウェイツール共同開発
GXS社アプリケーション層
“GXSとECCnetのパートナーシップは4年以上カナダ全域ですべてのリテールセクター
において標準化されたデータ同期化が浸透することに大きく貢献してきた”
−GXSのデータ同期化(GS1)への取り組み
Art Smith - President Electronic Commerce Council of Canada (ECCC)
GXS Data Pool Services
–
–
–
–
–
–
–
–
GXSは多くのEANメンバーの機関向けのデータプールを管理している
ECCCカナダ – ロブロー、ソーベーズを含む2000を超える小売店などにデータ
プールソリューションをホスティングで提供
英国E.centre – Tescoを含む15000社向けにホスティングでデータプールサー
ビスを提供
豪州およびニュージーランドEAN.net – Woolworthsを含む1000社15000社向
けにホスティングでデータプールサービスを提供
韓国EAN KoreaNet – 韓国におけるカントリーデータプールプロバイダー
ロシアUniscan in Russia – 新データプールコミュニティ
EAN台湾 – 新データプールコミュニティ
中東(サウジアラビア、シリア、クウェート、エジプト)統合データプール
3月29日経産省委託事業流通SCM全体最適化促進事業成果報告会テキストより抜粋
∼GS1 Global Registryとの接続認証を受けたデータプール
•Click Commerce Data Pool v2.0
• GS1 UK Data Pool v5.0(e.center)
実際はGXS Data Pool Manager
他にもGS1認証を目指す15のカント
リデータプールを導入中
• ECCnet v5.0(ECCC: EC Council of Canada)
• Data Pool Manager v5.0 (GXS)
• Data Cod v1.0 (GS1 Algentina)
• CABASnet v2.0 (IAC Colombia)
• SINOFIS Data Pool Germany
• Transora Data Pool v5.0
• UCCnetTM Data Pool Services v2.4
• WorldSYNC DX Release v3.2 from WorldWide Retail Exchange (WWRE)
Source: Forrester Research, Product Information Management
Leaders Emerge, December 8, 2004
GXS社アプリケーション層
-GXS商品情報管理(Product Information Management)
ITリサーチ会社のフォレスター社の調査より;
• “GXSはデータ同期化及びサプライチェーンコラバレーションの
要件に合致している ”
• “GXSはもっとも多くのPIM(商品情報管理)ソリューションの顧
客を持つ”
• “(GXS社の)Product Information Managerは多くのコア機能
において非常に強力なツールである”
• “現在のオファリング、戦略及びプレゼンスにおいて、FullTilt
Solutions, GXS, i2, IBM, 及び SAPが全体的にはもっとも強力
なPIMソリューションを有している
GXS PIM
for Suppliers
GXS PIM for 250+ customers!
WWRE
GXS Data Pool
Manager
Piggy Wiggy
AFES
B-Trade, W/cent…
GXS PIM
for Suppliers
,for Retailers
GE Consumer
Bosch
UCCnet
-Walmart
Sponsore
-1000+ members
互換ベンダー:
GXS, Velosel,
Dole
IBM/Trigo
Scotts
Pfizer
GS1
-35 Retailers,
200 suppliers
互換ベンダー:
GXS, Velosel, wM,
IBM/Trigo
Transora
-Food Association
-100+ Members
互換ベンダー:
GXS, Velosel,
IBM/Trigo
GXS PIM
for Suppliers
SC Johnson
George
Pacific
Agenda
„
Statistics
TMSにおけるPDCA
TMS Case Studies
B2Bネットワークの現状
„
配送計画における中長期計画とモニタリング
„
„
„
配送計画における中長期計画とモニタリング
Planning & Do(Execution)
長期
中期
Inventory Mgmt
Demand Forecast
SCM
Optimization
Rescheduling/segueing
Resource Planning
Demand Planning
Network Planning
Optimization
Inventory Rebalancing
Scheduling
Pricing/Campaign
Facility Planning
TMS
短期
Check(Monitorin
g) & Action
Segueing
Order Mgmt System
Manufacturing Visibility
Production Planning
Transportation Planning
Tendering
Load Planning
Procurement Planning
Territory Planning
Executing
Scheduling
Service Planning
Vehicle Planning
Supply Chain Visibility
RFID
Routing
Auditing
GPS, Wireless
Rerouting/scheduling
配送計画における中長期計画とモニタリング
(1)Territory Planning(営業担当(エリア)計画)、Service Planning(ルート営業計画)
対象業界: 飲料メーカー、一般消費財メーカー、流通卸、タバコメーカー(自社営業員がルート営業を行っている会社)
目的:複数の営業員の営業活動の効率化
背景:1営業所でのルート営業員数はある飲料メーカーで平均30−40名である。当初地理的条件や顧客セグメンテーションに応じて、各30−
40名の週次営業活動(ルート)を決定する。実際はその営業所内の市町村に各営業員を割り当てるといった計画。当初30名の営業員の負荷
(時間、売上など)は均衡されるように計画を立案するが、人口動態、地理的変化(スーパーマーケットがあるエリアにできた、店がなくなった、縦
貫道ができたなど)及び取引内容の変更(新規取引が発生した、受注数量に大きな増減があった、取引が消滅したなど)で次第に各営業員の負
荷バランスが崩れていき、ある営業員は一日15時間働いているが、もう一人は7時間しか働いていないといった状況が生じる。また繁忙な地域
の営業員(本来数値の伸びが大きく、力を入れるべき地域)は日常業務に忙殺され 新規開拓 新製品プロモーション 棚管理 市場調査 な
どより付加価値の高い営業活動がおろそかになる傾向がある。現在のテリトリー計画は何も変わらないという前提で作られており、その中に営
業戦略というものも乏しいのが実際。
より高頻度に営業担当エリアを見直す必要性あり
某国際飲料メーカー日本ボトラー:一年に一回(所要時間3ヶ月)
VS 豪、韓国ボトラー(3ヶ月に一度、所要15日)
モニタリング、アクションに大きな差異
Goal: (営業員就業時間などの)バランシング (=営業員毎営業計画(日別訪問順序、ルート))
Constrains: 車両積載量、顧客別タイムウィンドウ、就業時間、ルート数、指定納期、道路条件、積みつけ時間…
Input Variables: 顧客別訪問頻度、サービス時間、(ラッシュ時も含めた)速度、地理情報、コスト(ドライバー、移動距離コスト、・・・
配送計画における中長期計画とモニタリング
国際飲料メーカー韓国ボトラーの事例
対象業界: 飲料メーカー、一般消費財メーカー、流通卸、タバコメーカー(自社営業員がルート営業を行っている会社)
z
一般情報
• 11発送担当者, 29配送センター, 46 営業拠点, 284 営業
人員, 580台の配送車両,95,000顧客
特徴
• 1テリトリー当り 1営業人員
• 営業と配送の分離 Å 伝統的なルートセールではない
• 平均輸送数量(1車両 2ドライバー) : 380~400 ケース/日
(1.23 ~ 3 回/日)
• ホスト基幹システムとのインテグレーション : 顧客、決済、配送など(デー
タインターフェースプログラム
• 平均ストップ回数 : 17~18回/日
• テリトリーとルートの分離Æ テリトリーに関係なく動的にルート決定
• 最低サービス頻度 : 2週間に一度
• ドライバーのKPI管理(指示されたルートにどれだけ従って)
• 季節要因 : 高需要期(6ヶ月, 4月∼9月) 低需要期(6 ヶ月,
10月∼3月)
• ベクトル地図を使用(5000:1 Scale, 韓国内市販地図)
• 営業人員による受注(93%)と電話注文(7%)
• 顧客タイプ別 標準サービス時間公式とサービス頻度
を動態調査により定義 Æ 28顧客タイプ
• 全国を網羅するルートネットワークを決定
• 継続的なルートネットワークの測定(発送担当者の役
割r)
• テリトリー調整サイクル : 6ヶ月 ~ 1年
• 営業人員用ルートガイド : 日別マスタールート(2週間,
毎に地図および顧客リスト配布)
• 携帯PCを使用し受注記録および顧客情報記録
ゴールと効果
• 経営戦略決定支援ツール
• テリトリーの再配置、労働生産性の管理など
• 新しいサービス、製品の迅速な展開
• 経営陣の戦略選択肢の効果のシミュレーションツール(例:営業人
員、輸送組織、人員の再構築の影響など)
• 営業戦略に準じた最適なテリトリー
• 車両利用率を最大化し、輸送能力調整をスムーズに行うための動的ルー
ト設定
• ルート削減
: 11 %
• 配送コスト(ケース当)
: 17.4 %
• 1ルートでの配送ケース増
: 13 % (235 Æ 264ケース/トラック)
• 情報共有 (各テリトリーでの標準ルートブック)
配送計画における中長期計画とモニタリング
8:00
AM
9:00
AM
10:00
AM
11:00
AM
ルート確認移動 営業 移動 営業
など (27分.)(7分)(5 ~ 7分)(7分.)
12:00
PM
…
1:00
PM
2:00
PM
3:00
PM
4:00
PM
5:00
PM
営業昼食
移動 営業 移動
(7分.)(45分.) (5 ~ 7分.) (7分.) (5 ~ 7分.)
6:00
PM
…
7:00
PM
8:00
PM
事務処理
営業 移動
(7分.)(33分.)(40分)
テリトリ−最適化ツール及びBPR前
移動時間
(37%)
事務処理
(31%)
正味営業時間
(32%)
テリトリ−最適化ツール及びBPR後
事務処理
(17%)
¾
移動時間
(31%)
顧客状況 プロジェクト前
総顧客数 35,764
訪問営業
22,122
電話営業 12,708
EDI
934
平均営業/日(時間)
4.4
正味営業時間
(52%)
プロジェクト後
35,764
20,852
13,978
934
5.6
*316の拡販対象顧客を電話営業から訪問営業へ変更
*1,586の少ロット顧客及び非拡販顧客を訪問営業から電話営業へ変更
¾
営業稼動時間内訳
プロジェクト後
プロジェクト前
社内時間
171
60
移動時間*1
134
82
移動時間*2
56
38
その他
98
90
正味営業時間
263
334
勤務時間計
722
604
*1 顧客間移動 *2車両から実働(営業、配送)開始までの時間
差異*
0%
-6%
10%
0%
27%
差異*
-65%
-39%
-32%
-8%
27%
-16%
配送計画における中長期計画とモニタリング
B
A
B1
顧客セグメン
テーション
プ
プ
ロ
ロ
ジ
ジ
ェ
ェ
ク
ク
ト
ト
準
準
備
備
E
チャネル分析
F
B2
損益分析
C1
Implementation
サービス
(頻度,サー
ビス時間)
時間/活動分析
現営業業
務分析
導入
顧客
方針定義
C
F
C2
現配送業
務分析
F1
F2
F1
詳細設計
Detailed
Design
F3
F2
F3
開発
テスト
Build
Testing
D
マスターデータ準備及びクレンジング
(顧客, 注文, 車両, etc.)
Phase I PhaseIIII- Phase
Phase III -
1.各拠点での現業務ヒアリング
2.KPI設定
3.顧客サービス政策決定
ABCコスト分析
ABCコスト分析
サービス時間、内容
4.ツール開発、導入
5.営業テリトリー、計画策定
6.BPR
7.モニタリング
実行支援
配送計画における中長期計画とモニタリング
¾時間活動分析
( 営業人員平均値 )
活動
¾チャネル分析
平均時間(分)
率(%)
チャネル
(損益分析 )
レジャーパーク・公園
計
移動
ケース当
19,657
ケース数
卸
計
小規模小売店
ケース当
333,997
計
ケース当
273,942
107.8
14.6%
最終顧客からの帰社時間
最初の顧客への移動時間
31.2
4.2%
顧客数
27.8
3.8%
受注単位ケース
車両から(へ)の移動時間
小計:
38.6
5.2%
正味売上
208,363,406 10,600 2,571,664,114 7,700 2,279,340,281 8,321
205.4
27.8%
売上原価
122,151,036 6,214 1,803,009,462 5,398 1,388,681,112 5,069
目標15-20%
72.4
9.8%
打ち合わせ(午前)
40.9
5.5%
粗利益率
打ち合わせ(午後)
20.2
2.7%
労務費(営業)
5,487,764
279
6,795,128
20
125,763,413
459
65.0
8.8%
労務費(配送)
16,672,792
848
32,622,713
98
210,259,897
768
34.0
4.6%
車両費用(営業)
740,806
38
1,110,837
3
20,571,601
75
232.5
31.5%
車両費用(配送)
3,891,760
198
7,614,788
23
49,078,828
179
66.3
9.0%
サービス費用計
26,793,122
1,363
48,143,465
144
405,673,739
1,481
26.7
3.6%
Contribution
59,419,249
3,023
720,511,186
2,157
484,985,429
1,770
16.1
2.2%
貢献率
109.1
14.8%
547.0
191.5
74.1%
25.9%
738.5
100.0%
顧客間移動
社内
注文内容、ルートの確認
書類整理
目標1時間
その他
小計:
その他
昼食
その他
電話
小計:
営業外時間:
営業時間:
勤務時間計:
粗利益
目標60%超
204
5
126
86,212,370
4,386
41%
損益分岐(ケース/顧客)
損益分岐(売上/顧客)
336
29%
768,654,652
3,856
5
2,301
30%
28%
890,659,169
3,251
39%
21%
2.7
76.8
4.6
28,515
591,109
38,314
配送計画における中長期計画とモニタリング
(2)Time Window Reservation & Routing(配送時間指定と動的ルート計画)
対象業界: 家電量販店、家具販売店、インターネットショッピング(一般消費者への宅配、且つ配送に対し消費者がセンシティブな商品)
<問題点>
<宅配物流課題>
<問題の源泉>
顧客配送依頼 (ジョブ)
入力
-顧客が配達指定不可
付加
-店舗・コールセンターでの配達可
顧客サービス向上
能時間確認ができない
目的
顧客サービス向上、物流費用削減
車両利用可否の情
-同日配送などの要望を確定できない
報不足
9
9
-トラック積載率の悪化・ルート数増
物流費用削減
加
-各車両が各店舗に従属(1店舗1-2
配送効率が悪い
9
制約条件
台店など)
9
-相次ぐ運賃値下げに対する不平増
管理ツール不足
加、モチベーション低下
契約運送会社管理
-業者間でのサービスレベルの違い
9
時間制約 ( 配送時間指定など)
道路制約 (道路のタイプ、スピー
ド、転回禁止 など) Å デジタル
マップとの融合
車両能力制約 (M3、重量、車両
種類、特殊積荷条件など)
ドライバー制約 (利用可能時間、
稼働時間、休憩時間、残業時間
「など)
ビジネスルール (配送エリア、夜
間/週末配送 など)
• 目標
配送時間指定の許
容
• 全配送コスト
• トラック、ドライバー
稼働率
情報の分散
-安全在庫の増加
中期成果
会計情報透明化
-店舗担当者と業者の運賃計上が
顧客満足レベルの向上
最適化された配送スケジュールとルー
ト計画
不明瞭
Vehicle Planning(車両数計画)
-配送時売掛回収、消し込みが煩雑
成果
• 必要車両数
• 特定車両の日次出動数
• 出動辺りの配送件数
配送計画における中長期計画とモニタリング
・
日本での時間指定
(スロット毎の受注数を事前設定)
ƒ
指定時間枠のキャパシティのみ考慮
ƒ
ƒ
> 09:00~11:00 : 8注文枠設定 Æ 6 Æ O
> 11:00~13:00 : 8 注文枠設定 Æ 4 Æ O
……
> 17:00~19:00 : 6 注文枠設定 Æ 6 Æ X
硬直的で非現実的ルート計画
最適化なし
月
08-10
火
水
木
金
・
・
・
・
・
08-09
O O O O O O
09-10
O O O O O O
10-11
X O O X O O
11-12
O X O O O O
13-14
X X O O O O
14-15
O X O O O O
15-16
O O O O O O
16-17
X O O O O O
18-19
X O X O X X
ƒ
19-20
X O X O X X
ƒ
事前設定された
事前設定された
スロット当たり最
スロット当たり最
大注文数
大注文数
動的ルート計画
システム
ƒ
月
利用可能時間スロット
インクリメンタル最適化エンジン (一定レスポンス時間内の必
要性)
火
水
木
金
08-10
X
10-12
10-12
配送効率に影響を与える様々な要因を考慮 (容量、運転時間/
距離、費用 etc.)
> 09:00~11:00 : 評価スコア = 45 Æ X
> 11:00~13:00 : 評価スコア = 80 Æ O
……
> 17:00~19:00 : 評価スコア = 57 Æ O
柔軟で現実的ルート計画
13-15
13-15
15-17
X
X X
X
X
事前設定さ
事前設定さ
れたスロット
れたスロット
当たり最大
当たり最大
注文数
注文数
X
X
X X
15-17
設定注文数 17 18 18 18 15
割当注文 15 17 11 18 12
指定時間ミス: 1 3
0 4 2
余剰注文枠: 3
1
9 1
5
割り当て済み注文
X 指定時間ミス
割り当てされず
あまった注文枠
配送計画における中長期計画とモニタリング
車両・サービス計画
Vehicle Days Distance
Depot A
Base Case
21 Slot Scenario
Nett Result (Weekly)
111
107
4
3.60%
$109.53
Depot B
Base Case
21 Slot Scenario
Nett Result (Weekly)
週次配送依頼
Time
日次スケジュール
Savings
15,481
972:18
10,251
894:05
5,230
78:13
33.78%
8.04%
$1,202.95 $1,014.00
$2,326
255
27,255
2109:41
200
18,511
1908:35
55
8,744
201:06
21.57%
32.08%
9.53%
$1,506.10 $2,011.10 $2,613.00
$6,130
日次配送オーダー
¿ ù È - ¼ö ¸ ñ ± Ý Åä
月 火 水 木 金 土
O
O
O
O
O
10-12
O
O
O
O
O
O
12-14
X
O
O
X
O
O
14-16
O
X
O
O
O
O
16-18
X
X
O
O
O
緊急配送依頼
…
旧ルート
配送依頼
配送依頼
(アイテム・数量))
(アイテム・数量))
O
日次ルート生成
各店舗、コールセンター、直販サイト
ウェブでの顧客による
配送日時指定画面
08-10
リアルタイム
O
13-15
08-10
配送先住所
配送先住所
入力
入力
自動位置認識
自動位置認識
ウェブ上で配送
ウェブ上で配送
可能時間回答
可能時間回答
リアルタイムで
リアルタイムで
可能指定時間抽出
可能指定時間抽出
及びルート最適化
及びルート最適化
配送可能
配送可能
時間から抽出
時間から抽出
修正した新ルート
修正した新ルート
を生成
を生成
08-10
10-12
10-12
13-15
15-17 15-17
????
08-10
新ルート
10-12
10-12
15-17
10-12
13-15
08-10
08-10
13-15
10-12
13-15
10-12
13-15
15-17 15-17
08-10
配送依頼終了
13-15
13-15
08-10
10-12
10-12
15-17
10-12
リアルタイムルート計画
(新しい注文も含む)
13-15
物流センター(店舗)
13-15
08-10
10-12
13-15
08-10
物流センター(店舗)
13-15
13-15
10-12
08-10
10-12
15-17
15-17
08-10
15-17
08-10
15-17
08-10
10-12
08-10
10-12
13-15
08-10
10-12
10-12
13-15
13-15
物流センター(店舗)
08-10
08-10
15-17
15-17
10-12
15-17
08-10
10-12
10-12
15-17
15-17
10-12
08-10
13:00~15:00 : 評価スコア = 61 Æ O
10-12
13-15
10-12
15-17
15-17
10-12
13-15
13-15
13-15
15-17
10-12
10:00~12:00 : 評価スコア = 46 Æ X
13-15
物流センター(店舗)
13-15
10-12
15-17
08-10
08:00~10:00 : 評価スコア = 97 Æ O
10-12
13-15
10-12
10-12
10-12
13-15
13-15
10-12
15:00~17:00 : 評価スコア = 78 Æ O
M
T
W
T
F
S
09-10
42
74
80
66
88
84
10-11
38
90
57
48
76
96
11-12
92
30
68
76
83
96
12-13
81
30
68
76
83
96
13-14
73
38
71
78
88
89
14-15
65
48
67
77
84
93
M
T
W
T
F
S
09-10
X
O
O
O
O
O
15-16
65
68
73
72
89
95
10-11
X
O
O
X
O
O
16-17
55
73
82
67
93
79
11-12
O
X
O
O
O
O
16-17
46
73
82
67
93
79
12-13
O
X
O
O
O
O
13-14
O
X
O
O
O
O
14-15
O
X
O
O
O
O
15-16
O
O
O
O
O
O
16-17
O
O
O
O
O
O
16-17
X
O
O
O
O
O
ユーザースクリーン
レスポンスタイムシミュレーション
120
100%
注文数
90%
97
100
80%
74
80
67
70%
72
60
60%
65
57
55
50%
43
42
40%
36
40
23 25
20
9
0
30%
24
18 17
20%
17
9
0
0
10%
0%
0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6 1.7 1.8 1.9 2.0
配送計画における中長期計画とモニタリング
(2) Service Planning & Vehicle Planning(サービスレベル計画と(調達)車両数計画)
顧客サービス
-より頻繁な配送/サービス
-より多くの時間枠
-より短い指定時間枠
-サービス/配送の変更
-使用センター、車両、スキル
-在庫保管場所
・現在時間指定サービスを展開しているが、もっと狭い時間
枠を要求されているが、どんな財務的影響があるのか?
・現在のリソースでどの程度の顧客サービスを実現できるの
か?
・顧客要求を満たすためには、どの程度、何を増やせばい
いのか?
・どのような車両サイズが適当なのか?
サービス費用
-車両(用車)費用増加(固定費)
-燃料費(距離)増加(変動費)
-労働時間増加(変動費用)
・・・
・どのデポがどの顧客にサービスするのか?
費用
Output Variables(or Constrains):
時間枠数、時間枠単位、デポの配置、
車両種別、日別用車数、
(契約)労働時間
Input Variables: 車両用車費用、
燃料費、労働単価、受注シナリオ(件数
、種別、時間)
効率性向上
サービスレベル増
サービスレベル
配送計画における中長期計画とモニタリング
*1:運送会社のサービス戦略(異なるサービス毎に運賃設定、損益を考察)
2箇所のデポからの宅配を想定
(配送価格)
1.日付のみ指定 ¥1,300.-/件
2.午前・午後指定 ¥1,600.-/件
3.2時間枠指定
¥2,000.-/件
注文
拠点A (21スロットシナリオ)
現況
21スロット
比較(週)
拠点A (35スロットシナリオ)
現況
35 スロット
比較(週)
拠点B (21スロットシナリオ)
現況
21 スロット
比較(週)
拠点B (35スロットシナリオ)
現況
35 スロット
比較(週)
シナリオ2: 一週間で35スロットを設定
−70%は日付のみ
−20%は半日指定(10% 午前 / 10% 午後)
−5%は午前2時間枠指定(午前8時から10時)
−5%は午後2時間枠指定 (午後6時から8時)
シナリオ1: 一週間で21スロットを設定
−96%が日付のみ指定と仮定
−4%は午前/午後を指定
停車数
用車車両数
距離
時間
車両
注文/日
停車数/日
距離
/停車
時間
/車両
/停車
/車両
4,469
4,469
0.00%
1,784
1,773
11
0.62%
111
107
4
3.60%
15,481
10,251
5,230
33.78%
972:18
894:05
78:13
8.04%
40
42
-2
-3.74%
16
17
-0
-3.10%
9
6
3
33.37%
139
96
44
31.31%
0:32
0:30
0:02
7.47%
8:45
8:21
0:24
4.61%
4,469
4,469
0.00%
1,784
1,838
-54
-3.03%
111
114
-3
-2.70%
15,481
12,304
3,177
20.52%
972:18
998:16
-25:58
-2.67%
40
39
1
2.63%
16
16
-0
-0.32%
9
7
2
22.86%
139
108
32
22.61%
0:32
0:32
0:00
0.35%
8:45
8:45
0:00
0.03%
5,537
5,537
0.00%
4,031
4,141
-110
-2.73%
255
200
55
21.57%
27,255
18,511
8,744
32.08%
2109:41
1908:35
201:06
9.53%
22
28
-6
-27.50%
16
21
-5
-30.98%
7
4
2
33.89%
107
93
14
13.40%
0:31
0:27
0:03
11.94%
8:16
9:32
-1:16
-15.35%
5,537
5,537
0.00%
4,031
4,359
-328
-8.14%
255
228
27
10.59%
27,255
22,344
4,911
18.02%
2109:41
2048:41
61:00
2.89%
22
24
-3
-11.84%
16
19
-3
-20.94%
7
5
2
24.19%
107
98
9
8.31%
0:31
0:28
0:03
10.20%
8:16
8:59
-0:42
-8.61%
配送計画における中長期計画とモニタリング
用車車両数(日)
拠点A
現況
21スロットシナリオ
比較 (週)
拠点B
現況
21スロットシナリオ
比較 (週)
距離
時間
削減コスト
111
107
4
3.60%
¥11,500
15,481
10,251
5,230
33.78%
¥126,310
972:18
894:05
78:13
8.04%
¥106,470
¥244,280
255
200
55
21.57%
¥158,130
27,255
18,511
8,744
32.08%
¥211,166
2109:41
1908:35
201:06
9.53%
¥274,365
¥643,661
年間削減コスト ¥291,511,290
拠点A (週間売上予測)
配送時間
%
運賃
停車数
08h00 - 20h00
94%
08h00 - 13h00
3%
13h00 - 18h00
3%
1500
売上高
¥
1,300
¥
48
¥
1,600
¥
76, 800
48
¥
1,600
¥
76,800
¥
拠点B
配送時間
%
停車数
1,950,000
2,103,600
売上高
運賃
08h00 - 20h00
94%
3893
¥
1,300
¥
5,060,900
08h00 - 13h00
3%
124
¥
1,600
¥
198,400
13h00 - 18h00
3%
124
¥
1,600
¥
198,400
¥
5,457,700
年間売上高増加額予測
¥
2,409,164,310
配送計画における中長期計画とモニタリング
用車車両数(日)
拠点A
現況
35スロットシナリオ
比較 (週)
拠点B
現況
35スロットシナリオ
比較t (週)
距離
時間
111
114
-3
-2.70%
-¥8,626
15,481
12,304
3,177
20.52%
¥76,726
972:18
998:16
-25:58
-2.67%
-¥35,490
255
228
27
10.59%
¥77,633
27,255
22,344
4,911
18.02%
¥118,593
2109:41
2048:41
61:00
2.89%
¥83,265
コスト削減額
¥32,655
¥279,510
年間コスト削減額 ¥78,772,890
拠点A (週間売上予測)
配送時間
08h00 - 20h00
08h00 - 13h00
13h00 - 18h00
08h00 - 10h00
18h00 - 20h00
%
配送時間t
08h00 - 20h00
08h00 - 13h00
13h00 - 18h00
08h00 - 10h00
18h00 - 20h00
%
運賃
停車数
70%
10%
10%
5%
5%
1117
160
160
80
80
¥
¥
¥
¥
¥
2899
414
414
207
207
¥
¥
¥
¥
¥
1,300
1,600
1,600
2,000
2,000
¥
¥
¥
¥
¥
¥
売上高
1,452,100
256,000
256,000
160,000
160,000
2,284,100
1,300
1,600
1,600
2,000
2,000
¥
¥
¥
¥
¥
¥
売上高
3,768,700
662,400
662,400
414,000
414,000
5,921,500
拠点B
停車数
70%
10%
10%
5%
5%
年間売上高増加額予測
運賃
¥
2,651,534,760
配送計画における中長期計画とモニタリング
*2:韓国某ハイテクメーカー商品宅配プロジェクト・シミュレーション
1時間枠
Results
# of Drops
# of Time
Violations
Start
End
Total Working Time
Total Driving
Distance
1301
12
0
09:00
18:04
9 hr 4 min
62.56 km
1346
7
0
09:00
18:41
9 hr 41 min
91.23 km
1365
11
0
09:00
18:20
9 hr 20 min
73.33 km
2542
10
0
09:00
18:40
9 hr 40 min
72.55 km
2743
10
0
09:00
17:48
8 hr 48 min
69.45 km
50
0
46 hr 33 min
369.12 km
Drops
# of Time
Violations
Start
End
Total Working Time
Total Driving
Distance
1301
13
0
09:00
18:55
9 hr 55 min
64.59 km
1346
7
0
09:00
18:52
9 hr 52 min
97.86 km
1365
10
0
09:00
16:49
7 hr 49 min
50.88 km
2542
10
0
09:00
17:17
8 hr 17 min
69.30 km
2743
10
0
09:00
18:05
9 hr 05 min
67.87 km
50
0
44 hr 58 min
350.50 km
- 3.4%
- 5.0%
Truck
Kang
nam
Serd
aem
un
Total
2時間枠
Results
Truck
Kang
nam
Serd
aem
un
Total
Reductions
配送計画における中長期計画とモニタリング
車両・サービス計画
Vehicle Days Distance
Depot A
Base Case
21 Slot Scenario
Nett Result (Weekly)
Depot B
Base Case
21 Slot Scenario
Nett Result (Weekly)
111
107
4
3.60%
$109.53
週次配送依頼
Time
$2,326
255
27,255
2109:41
200
18,511
1908:35
55
8,744
201:06
21.57%
32.08%
9.53%
$1,506.10 $2,011.10 $2,613.00
$6,130
配送状況入力
配送状況入力
リアルタイム
Savings
15,481
972:18
10,251
894:05
5,230
78:13
33.78%
8.04%
$1,202.95 $1,014.00
日次配送オーダー
日次ルート生成
緊急配送依頼
…
配送担当者
配送担当者
(Dispatcher)
(Dispatcher)
配送員(PDA、GPS)
配送員(PDA、GPS)
トラック A
日次スケジュール
PDAによりリアル
タイムデータ転送
ステータスの更新
ステータスの更新
(到着、完了
(到着、完了 …)
…)
配送活動
配送活動
配送状況入力
配送状況入力
トラック C
配送状況入力
配送状況入力
リアルタイムモニタリング
リアルタイムモニタリング
&
& 事前警告
事前警告
…
トラック B
緊急輸送依頼管理
緊急輸送依頼管理
新スケジュールを
新スケジュールを
配送員に送信(PDA)
配送員に送信(PDA)
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