1. サプライチェーンマネジメントの成功事例

多くの企業が実際にサプライチェーンマネジメントを活用して、適正な在庫管理や物流の効率化に成功しています。ここでは、サプライチェーンマネジメントを活用した企業の成功事例を紹介します。

花王株式会社

花王は、サプライチェーンマネジメント（SCM）を競争優位の要として、原材料調達から販売までを統合管理しています。需要予測技術を活用し、小売店への直接配送を実現する独自の仕組みを構築しており、全国8万店舗に迅速かつ効率的に商品を供給することが可能です。

また、物流拠点の在庫を需要に応じて最適化し、欠品を防ぎつつコスト削減と環境負荷の軽減に成功しました。さらに、鉄道輸送を推進してエコレールマークを取得するなど、持続可能な物流体制の構築に取り組んでいます。

※参考：株式会社花王,サプライチェーンマネジメント

トヨタ自動車株式会社

トヨタ自動車は「ニンベンのついた自働化」と「ジャスト・イン・タイム」を柱とするトヨタ生産方式でサプライチェーンマネジメントを革新しています。

「自働化」は機械に人間の知恵による作業改善を取り入れて、品質向上と工数削減を実現する過程を意味します。「ジャスト・イン・タイム」は、必要な部品を必要な時に供給し、停滞を防ぐ仕組みであり、生産性を向上させます。これにより、無駄を排除しつつ、高品質な製品を効率的に市場へ届けることが可能となりました。

※参考：トヨタ自動車株式会社,トヨタ生産方式

Amazon

Amazonは「予測発送システム」に購入履歴や閲覧データを活用することで、在庫拠点を増やさずに当日配送を実現しています。また、Amazon Echoを通じて収集した音声データを戦略的なマーケティングに活用しています。

無人店舗「Amazon Go」では来店客の行動データを分析し、店舗運営や商品戦略の改善に役立ててきました。これらの取り組みによって、物流効率と顧客体験の両立を追求し、SCMにおける革新を続けています。

株式会社トーハン

出版取次大手、トーハンは「TONETS ネットワーク」を通じて出版社と書店をつなぎ、情報共有を促進しています。

このプラットフォームで書店の売上データや出版社の在庫情報を一元管理し、需要予測や販売施策の実施に活用しています。その結果、書籍流通の効率化と、市場チャンスの拡大につながりました。

また、書籍の供給と販売を最適化し、業界全体の販売促進にも貢献しています。

※参考：株式会社トーハン,事業内容

株式会社日本アクセス

総合食品商社、日本アクセスはメーカーや小売業者と連携し、入荷時間の指定やパレタイズ納品を導入しています。これらの取り組みにより、サプライチェーン全体の効率化と食品ロスの削減を達成しました。

コカ・コーラ ボトラーズジャパン株式会社

コカ・コーラ ボトラーズジャパンは、需要と供給の調整を最適化する独自の「S&OIプロセス」によって安定供給とコスト削減を実現しました。

このプロセスは従来のS&OPを進化させたもので、需要変動を想定したシナリオ作成や部門間連携により効率性を向上させています。特に夏季の需要増加時には、在庫削減と輸送コストの最適化を達成し、安定した製品供給に成功しました。

※参考：コカ･コーラ ボトラーズジャパン株式会社,【市場変化や物流2024年問題へ対応】安定的な製造・販売を実現する、コカ･コーラ ボトラーズジャパンの「S&OIプロセス」

株式会社シーエーシー

ITコンサルティングサービス企業、シーエーシーは、商品発送用の箱の自動封函作業にAIモデルを導入し、倉庫での業務効率化と品質向上を実現しました。独自開発のAI技術により、不適切な封函やルール逸脱を自動検知し対応する仕組みを構築しています。これにより作業負担を軽減するだけでなく、顧客満足度も向上させました。

また、発送箱の色やデザイン変更には、柔軟に対応できる汎用性の高いモデルを採用しました。経済産業省のDX認定制度を活用することで、サプライチェーン全体の生産性向上に成功しています。

株式会社セイノー情報サービス

物流システムを展開するセイノー情報サービスは、入出荷検品や品質検査にAIと画像認識技術を活用した「iSCAN」を開発しました。現場で撮影した画像や動画をAIが解析することで誤出荷を減少させ、検品精度とリードタイムを向上させています。

また、同社が開発したクラウド型倉庫管理システム（SLIMS）と連携し、物流現場の効率化にも成功しました。これにより、サプライチェーン全体の精度向上と業務の最適化が実現しています。

2. サプライチェーンマネジメントにデジタル技術を活用するポイント

企業の成功事例からもわかるように、最近ではサプライチェーンマネジメントにおけるAIやloTなどのデジタル技術の活用が進んでいます。ここでは、デジタル技術の活用のポイントを解説します。

需要予測技術の活用

AIや機械学習を活用した需要予測技術は、過去の販売データや市場トレンドを分析し、効率的な生産計画と物流運用を支えるツールです。在庫不足や過剰在庫を防ぎ、供給チェーン全体のコスト削減を実現します。

データの可視化を通じてプロセスの透明性を向上させれば、課題の早期特定や迅速な意思決定も可能です。また、シナリオモデリングを用いたリスク管理やリアルタイム在庫分析を組み合わせることで、突発的な需要変動にも柔軟に対応できます。顧客満足度を高めるとともに、競争優位性を強化するでしょう。

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配送効率の向上

配送効率の向上は、サプライチェーン全体のコスト削減と顧客満足度向上に貢献します。AIを活用した配送ルートの最適化システムを導入すると、自動で交通状況や納品時間を考慮した効率的な配送計画が可能になります。

また、複数の物流拠点を統合することで管理コストを抑え、運営の効率性を高められます。複数企業の荷物をまとめて輸送する共同配送を行えば、トラックの積載率が向上し、輸送コスト削減・環境負荷の軽減につながるでしょう。

環境負荷の軽減

AIやIoTを活用した配送ルートの最適化は、効率的な輸送計画を可能にし、CO2排出量の削減や燃料消費の抑制につながります。また、モーダルシフトや共同配送を採用することで、トラック輸送への依存を減らし、輸送全体の環境負荷を低減します。

リサイクル資材の利用や再生可能エネルギーの導入によって物流プロセスを脱炭素化することも、企業価値の向上に直結します。配送ルートの最適化は、地球環境への配慮だけでなく、社会的責任を果たす企業としての信頼性を高めるとも言えるでしょう。

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3.まとめ

サプライチェーンマネジメント（SCM）は、効率性向上だけでなく、持続可能性や顧客満足度の向上につながる重要な取り組みです。需要予測技術やデジタルツールを活用し、在庫、配送の最適化や環境負荷軽減に取り組むことが、サプライチェーンマネジメントのポイントです。

本記事で紹介した事例を参考に、自社の課題に適した手法を取り入れることをおすすめします。