1. サプライチェーンの最適化とは

サプライチェーンの最適化とは、原材料の調達から製品の生産・流通・最終的な顧客への配送までの全プロセスを効率化する取り組みです。単にコストを削減するだけでなく、在庫管理の改善やリードタイムの短縮、高品質な製品の安定供給を目指します。

サプライチェーン最適化によって企業は過剰在庫や欠品を防ぎながら迅速な対応が可能になり、顧客満足度の向上を実現できます。また、デジタル技術を活用することでリアルタイムのデータ分析やシステム連携が進み、複雑化するグローバル市場の課題にも柔軟に対応できるでしょう。

環境問題への意識が高まるなか、サプライチェーンの最適化は企業の競争力を高めるだけでなく、持続可能な成長を実現する鍵です。

関連記事▶サプライチェーンマネジメント（SCM）とは？メリットや最新トレンドを解説

2. サプライチェーンの最適化の方法

サプライチェーンの最適化を実現するためには、全体のプロセスを見直し、効率化を図る具体的な手法を導入することが必要です。ここでは、サプライチェーンの最適化の方法8選を解説します。

データの可視化

データの可視化はサプライチェーン最適化の基本であり、全体のプロセスを見える化することで課題や改善点を明確にする手法です。過去の販売データや市場トレンドを分析し、需要予測の精度を向上させることで、在庫切れや過剰在庫を防ぎます。

さらに、AIや機械学習を活用することで、より効率的な生産計画の立案や迅速な意思決定を支援します。データの可視化をすることで、コスト削減やリードタイムの短縮、顧客満足度の向上につながるでしょう。

AIの活用

AIはサプライチェーン最適化において、需要予測の精度向上や業務効率化に役立ちます。AIや機械学習を活用することで、過去のデータや市場トレンドを分析し、在庫不足や過剰在庫を防ぐ生産計画の立案が可能になります。

また、配送ルートの最適化やリアルタイムでの在庫追跡は、コスト削減やリードタイム短縮にも貢献します。シナリオモデリングを用いれば、リスクを事前に察知し、柔軟な対応策を講じることでサプライチェーン全体の安定性と競争力を高めることができるでしょう。

予測モデリング

予測モデリングは、過去の販売データや市場トレンドを分析して需要を予測し、サプライチェーンを効率化する手法です。需要予測の精度を高めることで在庫切れや過剰在庫を防ぎ、生産計画や物流を最適化できます。

AIや機械学習を活用すればより正確な予測が実現し、迅速な意思決定とリスク管理に役立つでしょう。企業が競争力を強化し、顧客満足度を向上させるために欠かせない要素です。

生産と在庫の最適化

生産と在庫の最適化とは、需要予測を基に適正な生産量と在庫レベルを計画し、コスト削減と供給の安定化を実現するプロセスです。

AIや機械学習を活用した需要予測は、過剰在庫や在庫切れのリスクを軽減し、生産計画の効率化を可能にします。また、IoTやRFID技術を用いることで、在庫をリアルタイムで追跡し管理する精度が向上します。

生産と在庫を最適化することは、倉庫スペースの有効活用や無駄の削減を実現し、顧客満足度の向上にもつながるでしょう。

輸送と物流の効率化

輸送と物流の効率化は、コスト削減や配送速度の向上に直結します。物流管理システムを導入すると、輸送状況をリアルタイムで把握し、最適な配送ルートを選定することが可能になります。

具体的な取り組みとしては、輸送ルートや手段の最適化、倉庫管理の効率化が挙げられます。例えば、物流管理システムを活用することで、配送状況をリアルタイムで確認し、最適なルートを迅速に選定できます。また、共同配送やモーダルシフトの導入は、輸送コストの削減や環境負荷の軽減につながるでしょう。

アウトソーシング

アウトソーシングは、非中核業務を外部の専門企業に委託する方法です。アウトソーシングによって、企業はリソースを重要な業務に集中でき、コスト削減や運営効率の向上を実現します。

例えば、物流業務をサードパーティ・ロジスティクス（3PL）企業に委託することで、配送ルートの最適化や迅速な商品配送が可能になります。また、需要に応じたスケーラビリティを実現し、固定費を変動費に転換すると、キャッシュフローの改善にもつながります。

コストの最適化

コストの最適化は、サプライチェーン全体で無駄を削減し、効率を向上させる手法です。

需要予測を精緻化し、ジャスト・イン・タイム生産を実現することで過剰在庫や欠品を防ぎます。輸送ルートの最適化やエネルギー消費の削減によって、物流コストを抑えることも可能です。

AIや自動化技術を活用して発注や配送といったルーチン作業を効率化すれば、人件費の削減も期待できるでしょう。その結果、全体的な運用コストを最小化しながら競争力を強化できます。

サプライヤーとの関係強化

サプライチェーンの最適化において、サプライヤーとの関係強化は欠かせません。信頼性の高いサプライヤーとの連携により、供給の安定性を確保し、供給不足や遅延のリスクを最小限に抑えられます。

透明性のあるコミュニケーションを通じて需要の変動や供給課題に迅速に対応でき、全体の効率を高めます。共通の目標設定やデータの共有など、協力体制を構築することが重要です。

3. サプライチェーン最適化の成功事例と成果

サプライチェーン最適化に成功した企業は、コスト削減やリードタイム短縮、顧客満足度の向上や環境負荷の軽減を実現しています。ここでは、実際にサプライチェーン最適化に成功した企業の事例を紹介します。

株式会社オープンロジ

物流アウトソーシングのオープンロジは、賞味期限や温度帯指定の管理を手動で行っており、個別ロット管理や配送時の保冷対応が統一されていない状況に悩んでいました。また、冷凍・冷蔵商品の保管・出荷において統一性が欠け、物流オペレーションにばらつきが生じていたことも問題でした。

これらの課題に対応するため、プラットフォーム上に「賞味期限管理機能」と「温度帯管理機能」をリリースし、ユーザーポータルの管理画面上で一元的な管理を実現しました。さらに、独自の倉庫管理システム(WMS)を活用し、全国の倉庫をネットワーク化することにも成功しています。

また、API連携を通じて、ShopifyやYahoo!ショッピングなどのECプラットフォームと統合し、在庫管理や自動出荷を可能にしました。複数温度帯に対応した物流プロセスの効率化により、食品ロスを削減し、柔軟な販売戦略を支援しています。

株式会社オプティマインド

ルート最適化サービスを展開するオプティマインドは、ラストワンマイル配送の複雑化により、効率的なルート設定が困難な状況に直面していました。さらに、集配順序の決定はドライバーの熟練度に依存してアナログで行っていたため、配送キャパシティの増加や負担軽減が急務でした。

これに対して、同社はラストワンマイルに特化したルート最適化サービス「Loogia（ルージア）」を開発します。ドライバーの熟練度に関係なく安定した配送品質を実現するとともに、ルート作成時間や業務時間、走行距離を削減しました。

キャパシティ拡大や再配達対応の効率化により、顧客満足度も向上しました。また、リアルタイムのルート再計算機能を活用することで、より柔軟な対応も実現しています。この「Loogia」は佐川急便にも提供され、物流業務の効率化と配送品質の向上に貢献しています。

株式会社ライナロジクス

自動配車システムを運営するライナロジクスは、従来の手作業による配車計画作成に課題を抱えていました。特に難しかったのは配送先の増減への対応です。計画が土地勘や経験に依存していたため、引き継ぎが困難な状況でした。また、速度や道路規定、時間指定や運転手の休憩といった複雑な制約条件をクリアすることも容易ではありませんでした。

これらを解消するために開発したのが「LYNA 自動配車クラウド」です。その結果、配車業務の標準化が進み、経験や土地勘に依存せず誰でも短時間で正確な計画を立てられるようになりました。

LYNA 自動配車システムは、30日間無料試用やドライバー向けスマホ配信機能の無償提供を実施しています。2021年には「LYNA荷姿数量予測」サービスも開始しました。これらシステムの基盤となっているのが、独自開発のAIエンジン「ライナメタヒューリスティクス」です。今後も生産計画や需要予測を含むロジスティクス全般への展開が予定されています。

4.まとめ

サプライチェーンの最適化とは、製品やサービスの供給プロセス全体を効率化し、コスト削減や在庫管理の改善、リードタイム短縮を通じて競争力や顧客満足度の向上を図る取り組みです。

方法として、データの可視化やAIの活用、予測モデリングや生産・在庫の最適化などがあります。これらを通じて効率性の向上、リスク管理の強化、柔軟で効果的なサプライチェーン運営を実現できるでしょう。