パッケージ製品、食品・飲料、ライフサイエンスなどの消費財メーカーは、機会と課題の両方に直面しています。製品の売上高は増加傾向にあり、消費財(CPG)セクターは 2023年に10%の成長を遂げています。しかし、この成長の多くは価格の上昇に起因する可能性があります。消費財企業も販売量の増加を達成する必要があります。
しかし、いくつかの課題が立ちはだかっています。これらの課題の1つ目は、サプライチェーンの混乱です。異常気象の頻発化、航路の遮断、地政学的な事象、労働力不足など、混乱は最も慎重に定義された需要と供給の計画を混乱に陥れる力を持っています。需要があることを知りながら、その収益を獲得するために製品をA地点からB地点に移動させることができない場合のフラストレーションは誰もが知っています。
消費財企業にとっても同様にイライラするものですか?市場のボラティリティ。インフレの継続、金利の低迷、その他の経済動向は、消費者の購買行動や嗜好に影響を及ぼし、時には驚くべき形で影響を及ぼします。プライベートブランドに切り替える買い物客もいれば、厳しい時期に「ちょっとした贅沢」を楽しむ買い物客もいます。さらに、雇用の堅 調な伸び は、多くの消費者が購買力を高めていることも混乱を招いています。
消費財メーカーは、将来の需要を正確に予測することだけを求めています。しかし、今日のビジネス環境の信じられないほど予測不可能な性質は、ダイナミックな消費者行動と相まって、大きな障害となっています。
市場のボラティリティやその他の破壊的な力により、消費財企業が微妙な需給バランスを間違えると、コストは高くなります。これには、製品の不足、過剰在庫、売上の損失、値下げ、小売業者と消費者の両方の関係への損害が含まれます。正確な需要と供給の計画を達成することは、かつてないほど重要になっていますが、これほど困難になったことはないでしょう。
このような不確実性の中で、消費財メーカーは、サプライチェーンのパフォーマンスと財務結果をより確実に達成するために何ができるでしょうか?その答えは、高度な人工知能(AI)と機械学習(ML)によって可能になる計画プロセスを通じて、需要と供給のよりダイナミックなマッチングを実現することにあります。
Blue Yonderでは、このアプローチを 「Demand and Supply Planning」と呼んでおり、消費財、食品・飲料、ライフサイエンスのお客様に真に変革的な結果をもたらしています。
変革的な結果のための変革された計画
需要と供給の計画とは正確には何ですか?これは、バリューチェーン全体のサプライチェーン機能を市場環境の変化にシームレスに合わせるとともに、機能的なサイロを排除し、エンドツーエンドのプランニングオーケストレーションに置き換えるアプローチです。
バリューネットワーク全体で統一された需要と供給の計画を達成することは、サプライチェーン管理に対する従来のサイロ化されたアプローチとは相容れません。しかし、このより流動的でダイナミックなアプローチは、絶え間ない混乱と継続的な市場の変動の嵐を乗り切りたいメーカーにとって、急速に不可欠になりつつあります。
需要情報をほぼリアルタイムで高水準で処理し、サプライチェーン全体で動的かつ流動的に再計画するには、完全なデジタルトランスフォーメーションが必要です。そのためには、最先端のAI、ML、分析、そしてリアルタイムで機能し、膨大な計算ニーズをサポートできるテクノロジーアーキテクチャが必要です。
