電子機器業界:短い製品ライフサイクルより一歩先を行く

電子機器製造メーカーにとって、今のグローバルなサプライチェーンは、諸刃の剣であるといえます。一方では、新規サプライヤからのコスト効率のよい部品を見つけることが以前に比べて容易になっていますが、そのまた一方では、出荷荷物の遅延や関税法などにおいて、複雑なサプライヤ網を維持していく上で、製造メーカーに大きなリスクをもたらします。生産の遅れを回避するために、必要部品を緊急調達しなくてはいけなくなる場合もあります。それを避けるために必要以上の在庫を保持しておくという非効率的な方法は、事業展開コストの一部であると認めている製造メーカーもあります。もっと良い方法で事業展開していくことができます。アドバンスト分析と機械学習機能を活用して、在庫回転を促進し、在庫保持コストを削減し、そして、間違えのない注文から配達までの作業を確立することができます。

Demand Solutionsのデジタルサプライチェーン プラットフォームは、電子機器製造メーカーが顧客サービスレベルを向上させ、しかも陳腐化に伴うコストを削減して、世界中の貿易パートナーとの同期を確立できるようにします。

Demand Solutionsを活用することで、電子機器製造メーカーは以下の事柄が実現できます:

  • ワンナンバー計画で、事業全体に一貫性のある単一の計画の実装。
  • 顧客特定の予測機能、「what-if」分析、及び時間段階的在庫ポリシーを使用したアカウントや市場サービス コストの評価。
  • 時間段階的な安全見通しを備えた最長72週先までの在庫の予想。
  • 可視性及び機敏性を向上させた、より正確な新製品紹介プロセスの採用による、新製品の市場参入の促進。
  • 複数レベルのサプライチェーン ポイントにおける割付の最適化による在庫の均衡。

市場で一歩先に進むための機敏性を維持する

電子機器製造メーカーにとって、計画通りに進めていくだけでは十分に挑戦したとは言えません。もし、需要の変動または信頼していた部品の不履行などの不慮の変化が生じたときは、責任が問われます。サプライチェーン及び生産作業のリアルタイムな状況を把握できるようにしておくことで、どんな課題にも対応できます。

Demand Solutions をご利用いただくことで、電子機器製造メーカーは、以下の事柄が行えます:

  • 最少の人材努力で最良な計画を推測する機械学習機能を使用したSKUレベルの予測。
  • 履歴データを基にした、部品不履行率の推定。
  • 完成製品における不良部品の修理または取替えの計画。
  • 需要計画及び在庫最適化を目指す企業全体に適用するアプローチを実施することによる補充計画の促進。
  • 新店舗開店、特売、広告などの効果をモデル化することで、突発的な需要高騰への対処。