サプライ・チェーンの最適化システム

サプライ・チェーンの最適化システム
最近の動きと将来について
伊倉義郎
（株）サイテック・ジャパン
2005年 7月23日
Tel: 03-5950-1143
Email: [email protected]
発表の目的と意図
• サプライ・チェーン・ソフトの１０−１５年後の予想
• SCN研究部会での話題提供
• 研究開発機関へのフィードバック
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目次
1. SCソフトウェアとベンダーの歴史
2. SCソフトウェアの現状
3. 新しいアプリケーションやプロバイダー
4． 将来について
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１．SCMシステムの変遷
MRP
機能と重複
MRP II
VRP
APS
ERP
CRM
SCP
SCE
TMS
WMS
顧客サイドの混乱
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4
サプライ・チェーン・ソフトウェアの主なイベント
•
１９８０年：
MRPII, DRP, 古典的 Inventory &
Forecasting Management
•
１９９２年：
ERPの台頭
•
１９９６年：
Supply Chain Council, SCORモデル
•
１９９９年：
ERPにSC・アプリが登場
•
２００１年：
SCE の再登場
•
２００３年：
ERP・SCMベンダーの再編成
•
２００４年：
sourcing, portals, exchangesによる
インターネット・サービス強化
1995年： Window 95
2000年： インターネットバブル
2001年： ９・１１と不況
Larry Lapide, INFORMS Spring Meeting, 2005
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ソフトウェア・ベンダー再編の歴史
•
ERP：
SAP（55B), Microsoft (280B), Google (85B)
2003年 People SoftのJD Edwards 買収
2004年 Oracle（90B)のPeople Soft 買収
•
SCM:
1997年 ILOG (238M) が Cplex を買収
1998年 Baan がCAPS logistics を買収
1998年 Aspen Tech(227M)がChesapeake DSを買収
2002年 Manhattan（290M) がlogistics.comを買収
2003年 SSA Global(841M)がBaan, EXE Tech を買収
i2 (376M), Manugistics (440M)は伸び悩みか。。
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業界の主力プレーヤーの見通し
主力 SCMソフトウェア ベンダー： ２００３−２００５年売り上げ
700
600
$M
500
2003年売上げ
2004年売上げ
2005年売上げ(予想）
400
300
200
100
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0
From 2004 AMR Research Report
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SCMソフトウェア業界の変遷
•
最適化アプリケーションは、大学かベンチャーによるニッチプレイヤーで
スタート
•
ある程度成功したニッチプレーヤーは、中堅ソフト会社に買収か吸収
•
中堅ソフト会社は競争が激しく、買収合戦が続く
•
中堅ソフト会社は成功して生き延びるか、大手ベンダーに買収
•
大手ベンダーは、基本技術とマクロ経済の中で存亡をかけ寡占状態へ
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8
最適化技術の役割と限界
•
中堅会社での差別化戦略としての位置づけ
•
買収・合併の流れで、序々に存在感が低下
•
より広範囲のユーザーに使用されるようになる
•
創始者の高齢化、世代交代
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9
日本では。。
•
米国からの技術輸入に頼る傾向
•
コスト高の技術提供
•
大手システムベンダーが業界を牽引
•
今後は、大学とベンチャーによる起業に期待
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SCP現状のアセスメント
• 部分最適化ツールの普及
SCE、WMS、CRM、TMS、．．．
• 少数のSCMエリート、高利益を享受
SCP
７％の企業が７５％以上の利益率
（SAP、MIT 2004年3月)
APS
MRP/ERP
SCE/WMS/CRM
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ＳＣＭのエリート企業では。。。
•
HP: Supply Chain Council
– デジタルカメラの国別配送センターを中国に集中化、
在庫３０％削減し、総物流コスト５％削減、年間４０億円の効果
– プリンター部品の９０％を航空輸送から海上輸送へモーダル・シフト、
在庫が微増、年間３０億円の物流コスト削減
•
IBM: Supply Chain Optimization
– 半導体部門の在庫最適化、需要予測、イベント管理、SCMシステム．．
７５０億円のコスト削減
•
DELL: Inventory Management
– VMI 拠点の在庫最適化、
５０億円のコスト削減
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活用の先鋭化
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その一方で、大部分の企業では
• 勘と経験よる意思決定
• Excel ベースの分析手法
• 最新IT技術応用への遅れ
• 激しい存続環境での生き残り作戦
• 例。。。
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SCPの新しいアプリケーション
• Network Inventory Optimization
• Combinatorial Auction
• Profit Optimization & Dynamic Pricing
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Network Inventory: ローカルな最適化の弊害
すべての拠点で安全在庫を配置
単純な計算による過剰と不足
原材料の抱え込み
過剰な生産時間
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ローカルな意思決定の問題点
ブル・ウィップ効果
80
70
製品個数
60
工場
配送
卸業
小売
顧客
50
40
30
20
10
月
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16
21
19
17
15
13
11
9
7
5
3
1
0
ネットワーク在庫の最適化アプローチ
•
複数拠点の在庫レベルの同時最適化
•
近年の最適化数理モデルの開発
•
一部ベンチャーの立ち上げ
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ネットワーク型在庫分析
配送リード
2日
入庫リード
5日
入庫リード
2日
欠品率
0.05%
欠品率
1%
総安全在庫量
拠点
安全在庫日数
安全在庫量
P001
2日(-4日)
85.1(-42%)
W001
4日(-1日)
65.5(-11%)
W002
4日(-1日)
98.4(-11%)
W003
4日(-1日)
22.4(-11%)
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-23.7%
総コスト
-20.7%
SCの究極のトレードオフ： リードタイムとコストの関係
50
45
40
35
30
25
20
15
10
5
0
400
350
安全在庫量
300
250
200
150
100
50
0
0
1
安全在庫量
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2
3
4
リードタイム
リードタイムコスト
19
5
b
在庫コスト
コスト
在庫コスト、安全在庫量、リードタイムコスト
組み合わせオークションによる効果
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組み合わせ入札による投資効果
•
P&G: 原材料購入の最適化
– 2200億円相当の原材料購入の一元管理と入札最適化
２７５億円のコスト削減
•
Motorola: 原材料購入の最適化
– $ 16 billions 相当の原材料購入入札のWeb化と組み合せ最適化
$ 600 millions のコスト削減
•
Carrier Selection：路線業者選択
– Profit Bids by logistics.com, SBIDS by SAITECH, …
10 ~ 20 % の路線業者費用の削減
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路線業者選択： 路線と輸送需要の予測
主要
顧客
40
DC
50
30
120
80
200
50
主要
顧客
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工場
70
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原料
輸送会社と路線の割り当て問題
•
路線と輸送需要の決定
•
輸送会社への見積もり依頼
•
輸送会社からの料金・条件の見積
•
輸送会社と路線需要の割り当て最適化
•
輸送会社との交渉
•
最適化案の実施と管理
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路線業者選択システムの投資効果
•
輸送コストの削減 (5 – 20%)
•
SBIDS データベースによる効率の良いデータ管理
- トランザクション
- 路線定義
- 入札料金
•
料金その他に関するシナリオ分析
•
グラフ表示による種々のレポート
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Reaｌ-time Profit Optimization & Dynamic Pricing
•
需要と在庫に合わせた製品値段の動的決定
•
Marketing と SCM の融合
•
例： 米国内航空券、レンタカー、ホテルルーム
CRM、Pricing
収入増大
Yield Management
sales, marketing, pricing,
service automation
dynamic pricing, inventory
management, profit optimum
ERP
コスト削減
SCM
financials, HR, order booking,
cost tracking
purchasing, inventory, logistics,
Logistics, manufacturing
内向的
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外向的
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イールド・マネージメント： 各個人にあった価格
単一価格
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顧客層別価格
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SCMの将来について
•
ベンダー淘汰（統合・合併）の流れ加速、寡占化
•
ニッチベンダーの始業継続
•
超大手ベンダーの参入
- Microsoft enabled supply chain
- Google supply chain search
•
Continuous virtual real-time enterpriseへ向けて
- Real-time data tracking (RFID)
- total system integration (ERP, SCM, TMS)
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成功の方程式
Min cx
ＳＡＩＴＥＣＨ ＝ 最適化
Ax = b
l ≤ x≤u
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