top of page

全体最適のサプライチェーンDXをいかに進めるか?④

実はザ・ゴールがはっきりと分かっていなければ、生産性が上がったかどうかさえわからないところです。だからザ・ゴールありき出ないでいけないんだって。


まず手段ありき、どうこれ、ツールありき、どう?まずいっすよ。


実はザ・ゴールをつくっていくために、ある小売業のトップがやったものなんですけれども、ザゴールがあってと利益を上げて、ROIを上げて、運転資金を下げるんだと、そのために値引きを下げて売上を上げて在庫を増やすんだっていうことで回転率上げるってこと?でそれをするためにって言うと、企画購買から生産、物流、販売の中で全部一気通貫で全体最適を考えて、それで計画エンジンということで在庫計画、鮮度計画、品質&戦略を入れてでどれだけ作ろうと適正予算と最適品の品揃えですね。


最適な品揃えの推奨して売れ筋とね品揃え。

そして死に筋というのヘッド・ベリー・テールっていうんですけど、このマーチャンダイジングをどうするか?


そして、商品鮮度を計画するような購買ピラミッドを検討して行くということもしながら、そしてバーイベントコックピットでグローバルにどういうものが売れているかってのを常にその場でリアルタイム見れるようにする。


で、売れ筋で、売り場は最適補充をし、そして店舗別の品揃え店舗もそれぞれ特性が違いますから。それと品揃えと同時に固定するようにしなくちゃいけないよね。といって絵を描くんですね。


在庫管理 店頭在庫 需要予測 在庫削減 問題解決 DX化


で、そこでシーズンごとのシーズナリティ―もありますし、その販売についての収束でもちゃんと経過して。実は追加収束判断が出来て欠品減らし在庫過剰在庫を減らし、品揃えを増やして鮮度を上げるっていうことで、ライフサイクルのダイナミックにやっていく。


そして、在庫をオートパイロットして言って店頭間振替についても最小限しながら売り上げあげるようにしたらどうしたらいいかと在庫やりくりすることによって。利益を上げていくってことをする。偏在用です。


常に回収し続けるようなロジックをつくっていく。それを常にフィードバックフィードフォワードで回していって、そしてさらに原材料の確保にリードタイム短くて柔軟性を上げて生産の優先順位をリードタイムを下げて、そして多くの在庫順守率を上げていくわけですね。


そして、物流の優先順位、ついての柔軟性を上げていくっていうことは、戦略をして行くことによって、サプライヤーとか工場とのwin-win関係も作っていくってこと。すべてやっていく。それで結局、連休とか大型プロモーションについてもどういうことかって、機械学習でそれをベースにしてデータを回していくっていう。こういう全体像を描くってどうしよう。


我々こうなったらいい10年後こうなったらいいんだ。


そうすると。どのステップから初めてどのくらい実証実験して、どこで広げてってやればいいっていうことなので、そのとうりになったらどんどん変えていこうってこと、あるべき姿「ザ・ゴール」を作っていくことにして見えるんじゃないだろうか。


それをさらに意思決定としては、スループット最大化するために意思決定ができるようにし、これが全部実現できるような。値引き廃棄を減らし、そして回転率を上げ、粗利率を挙げ、キャッシュフローをあげるっていうことを常に結果を見えるようにする仕組みをつくっていく。はい、あなたの意思決定が結果に繋がってるかって見るんです。


というゆうような事を作っていうような仕組みを作ったらいいと、これをワンピクチャーで作る。これやろうよって、「まず第一に何するの」ってやってるわけですね。で、実はこれを成果を出したポルトガルのスポーツアパレルチェーンの事例をご紹介します。




動画はこちら

Comments


bottom of page