1.不確実性の中でのより確実な結果の必要性 不確実性、複雑性、変動性に直面している自動車メーカーは、より大きな意思決定の確実性を達成する必要があります。高度な技術により、さまざまな関税の影響、地政学的リスク、オンショアとオフショアの代替サプライヤー、需要の変動、潜在的な供給の混乱を考慮して、さまざまなwhat-ifシミュレーションと緊急時対応計画を作成できます。人工知能(AI)を活用した俊敏で正確なシナリオモデリングを活用することで、組織は、サービスレベル、キャッシュフロー、コスト、信頼性、リスク、収益性、および全体的な財務の健全性に対する意思決定の影響を評価できます。
顧客の需要や地域の嗜好の高まりにより、自動車プランナーが需要を正確に予測することはますます困難になっています。ICEの車両生産プランナーは、サプライチェーン内の膨大な数のコンポーネントと階層に取り組んでいます。多数のサプライヤーからの何千もの部品の流れを調整することは、物流上の悪夢であり、特定の構成の需要を予測し、余剰在庫や部品不足を回避することは非常に困難になります。この複雑さは、利用可能なICE車両オプションの膨大な配列によって増幅され、売れ行きの遅いモデルの過剰在庫と高価な割引の必要性につながります。
EVの生産は、部品点数という点ではシンプルですが、バッテリー生産という重大なボトルネックに直面しています。バッテリーは、EV製造のペースメーカーであり、最も重要で需要の高いコンポーネントです。バッテリーの入手可能性が限られていると、需要に関係なく、EVメーカーが生産目標を達成する能力に大きな影響を与える可能性があります。EVメーカーにとって、安定した十分なバッテリー供給チェーンを確保することは最も重要であり、不足は生産の遅延や販売機会の損失につながる可能性があるためです。さらに、バッテリー技術の急速な進化と、航続距離と充電速度の向上競争により、EVの生産計画はさらに複雑化しています。
自動車メーカーにとっての課題は変わらず、不要になった余剰在庫に溺れているか、現在の需要を満たすのに十分な在庫がないため、不足している部品を調達するために高い価格を支払わざるを得ない状況です。その結果、売れ残った製品、調達への過剰支出による利益率の低下、需要を満たせないことによる販売機会の損失など、ネガティブな結果が連鎖的に生じます。
車両構成のオプションの数が非常に多いため、火に油を注ぎます。どの構成がどの地域で売れるかを予測することは、暗闇の中で動くターゲットを打とうとするようなものです。これにより、売れ行きの悪いモデルの在庫が過剰になることが多く、利益を損なう割引を解消する必要があります。米国だけでも、2024年初頭の売れ残った新車の供給台数は261万台で 、前年比50%増となりました。
変化のスピードの速さと複雑さに直面している大手自動車メーカーは、需要パターンの変化を早期に感知し、リアルタイムで自律的に修正するためのAI対応技術を導入しています。バウンダリーレス・シナリオ・プランニングとは、長期、中期、リアルタイムの視点を統合して、ビジネスのロジスティックと財務状態を総合的に表す常時接続のデジタルツインを作成することを意味します。その利点は、自動車メーカーが混乱を先取りし、顧客とビジネスの両方の成果の観点から結果を最適化できることです。
2. 階層間の透明性と可視性の欠如 自動車業界は、ディーラー、相手先ブランド製造会社(OEM)、Tier 1およびTier 2サプライヤー、サードパーティロジスティクスプロバイダー(3PL)、電子機器製造サービスの複雑なエコシステムに依存しています。
この複雑さは、調達から流通までのサプライチェーン全体にわたる追跡と追跡の強化が求められている環境規制の増加によってさらに悪化しています。自動車メーカーは、規制やコンプライアンスのリスクを軽減するために、材料や部品の原産地とライフサイクルを綿密に監視する必要があります。これは特にEVバッテリーのような主要部品に当てはまり、エンドツーエンドのサプライチェーンを明らかにするためには、追跡と追跡の強化が重要です。
これらの階層間での効果的な計画とコラボレーションは、すべての原材料とコンポーネントが必要な場所に必要なときに正確に配置されるようにするために不可欠です。これを達成するために、自動車会社は、需要の急増やサプライヤーの混乱によって引き起こされる潜在的な供給ギャップを軽減するために、すべてのサプライヤーの在庫レベルをリアルタイムで可視化し、サプライチェーン全体を俯瞰的に把握する必要があります。
このエンドツーエンドの可視性がなければ、自動車メーカーはサプライチェーンの管理を維持するのに苦労し、遅延、コストの増加、潜在的な生産の混乱に対して脆弱になります。
エンドツーエンドの可視性は、上流の原材料と下流の完成品の流れの混乱を予測し、顧客の需要を満たすために重要です。サプライヤーや工場から配送センター、小売業者、顧客に至るまでのサプライチェーン全体を可視化することで、自動車メーカーは供給の変化、需要の変化、その他の混乱の影響をリアルタイムで評価し、無駄のないレジリエントなプロアクティブなリスク軽減戦略を実現することができます。
たとえば、混乱が特定されると、高度なテクノロジーはwhat-ifシナリオを使用して計画を動的に再調整し、リスクを軽減し、財務成果を最適化できます。AIと機械学習(ML)に支えられたデジタルソリューションにより、組織はトレードオフを行い、競合する優先事項のバランスを取り、多くの場合、人間の介入なしに驚くべきスピードと俊敏性で対応することができます。
部品の配送漏れが発生した場合、最新のテクノロジーでは、元のソースからの交換を迅速化したり、別の場所から部品を調達したりするなどの代替案を分析できます。また、最適化エンジンは、運送業者の速度とルート効率を評価して混乱を最小限に抑え、最も費用対効果の高いソリューションを確保し、サプライチェーンの中断からの迅速な回復を可能にします。
3. 実行から切り離されたセールス&オペレーションプランニング 世界の自動車業界では、1つのサイズですべてに対応できるわけではありません。自動車会社は、顧客の要求に応えるために、さまざまな部品を扱う必要があります。EVはICE車とは異なるエンジン、バッテリーシステム、電子機器を搭載していますが、スマート車や自動運転車には高度なセンサー、チップ、ソフトウェアが必要です。共通のシャーシ上に構築された異なるボディスタイルでさえ、異なる部品を必要とします。
バラエティが増すと、生産スケジュールが複雑になり、生産能力の利用を最適化することが難しくなります。需要の変動と混乱により、製造業者は工場をフル稼働させるのに苦労する可能性があります。彼らは、予期せぬ注文に対応するために、生産ラインが遊休していたり、残業を余儀なくされたりして、利益が減少する可能性があります。この課題は、ICEとEVの両方の生産を両立させなければならない従来のOEMにとって、さらに顕著です。各サプライチェーンと製造プロセスに固有の複雑さを管理しながら、これらの並行生産ストリームのしばしば異なる要求を調整する必要があります。
需要や供給の小さな変化でさえ、生産プロセス全体に波及する可能性があり、スケジュールの絶え間ない調整が必要になります。需要、供給、製品構成の継続的な変化により、最適化され一貫した生産フローを目指すパールチェーンモデルを確立することは困難です。これは、非効率性、コストの上昇、納期の遅れにつながる可能性があります。
これらの課題に対処するには、サプライチェーン全体でのコラボレーションと透明性の向上が必要です。顧客へのコミットメント日付の正確性を確保し、カスタマイズされた車両の要求をサポートするためには、生産と販売の間のコミュニケーションを改善する必要があります。
「自動車専門家のうち、デジタルまたはリアルタイムのアプリケーションやインターフェースを通じてサプライヤーと双方向のコミュニケーションをとっていると報告しているのはわずか30%です」 ボストン・コンサルティング・グループ(BCG)
これを達成するために、製造業者はシームレスなセールス&オペレーションの計画と実行を可能にする必要があります。エンドツーエンドで接続性が高く、応答性の高いデジタルサプライチェーンツインは、ボリュームプランニング、ミックスプランニング、スロッティング、シーケンシング、詳細なスケジューリング全体で意思決定を同期させることができます。これにより、リアルタイムのインサイトを活用して、消費者のニーズを正確に評価し、サプライチェーンを適応させながら、収益性を維持し、生産能力を最大化できます。
4. サプライチェーンのリスクエクスポージャーが高い 製造業者は、地政学的な混乱、長いリードタイム、変動する需要を緩和するために、サプライチェーン戦略をますますシフトしており、国内および近郊のサプライヤーネットワークを拡大することで、遠方の外国サプライヤーへの依存を減らしています。このトレンドは、リショアリングまたはニアショアリングと呼ばれることが多く、より回復力があり、応答性の高いサプライチェーンを構築することを目的としています。フォードはその一例で、米国の半導体チップメーカーであるグローバルファウンドリーズと協力して 、海外のサプライヤーへの依存を減らしています。
サプライチェーンのレジリエンスの開発には、サプライチェーンネットワーク設計を再検討して、グローバルおよび地域のサプライチェーンフローを再構成し、地元のサプライヤーから重要なコンポーネントを調達し、ニーズ、コスト、サービス、リスクシナリオ分析に応じたトレードオフを行うことが含まれます。リショアリングとニアショアリングは、一部の地政学的リスクを軽減できますが、サプライチェーンの新たな課題ももたらします。新しいサプライヤーとの関係を確立するには時間がかかり、これらの新しいパートナーシップが確立されて強化されるにつれて、初期のボトルネック、品質の問題、または容量の制約が発生する可能性があります。これらの課題は、部品や材料の円滑な流れを乱し、生産スケジュールに影響を与え、コストを増加させる可能性があります。
進化する顧客の要求と相まって、自動車業界は、個々の部品や原材料だけでなく、組み立てられたコンポーネント、最終組立前の車両、さらには完成車両についても、調達、保管、輸送に対して、より機敏で適応性の高いアプローチを採用することを切望しています。
そのためには、原材料の抽出から最終製品の配送まで、サプライチェーン全体を完全に統合し、全体像を把握する必要があります。製造業者は、堅牢な計画および予測機能を開発し、柔軟な製造システムを実装し、サプライヤーネットワークとの緊密な協力を確立する必要があります。これにより、コンポーネントの一貫した信頼性の高い供給を確保し、混乱を最小限に抑え、最終的に顧客の要求を満たすことができます。
5. 今日の複雑さを管理するための高度なテクノロジーの欠如 1900年代のICEを搭載したF1カーでレースをしようとしているところを想像してみてください。誰もそれを作らないでしょうし、現代のエンジンを搭載した競争力のある車に追いつくこともできないでしょう。しかし、多くの自動車メーカーは、今日のダイナミックな市場の需要に対応するための設備が整っていない時代遅れのレガシーシステムに依存しているという、同様のハンディキャップを抱えて運営しています。
これらのレガシーシステムは、多くの場合、数十年前に構築され、サイロ化して動作し、重要な意思決定を妨げる情報の盲点を生み出しています。自動車メーカーは、これらの時代遅れのシステムに新しいテクノロジーを注入するのに苦労しており、リアルタイムの可視性、サプライチェーン全体の在庫レベルの全体像、または需要変動を正確に予測する機能を提供しないソリューションが残されています。複数のプラットフォーム間でのサイロ化、静的、バラバラの意思決定は、需要ミックスの変化や供給の混乱への対応を遅らせ、非効率性につながり、収益性に大きな影響を与えます。
これらの課題を克服し、業務を近代化するために、自動車メーカーは従来のサイロ化された製品から脱却する必要があります。彼らはそのレースカーに最新のエンジンを搭載する必要があります。エンドツーエンドで接続され、応答性の高いデジタルサプライチェーンツインは、ボリュームプランニング、ミックスプランニング、スロッティング、シーケンシング、および詳細なスケジューリングにわたる意思決定を同期します。
クラウドベースのソリューションは、費用対効果が高くスケーラブルな代替手段を提供し、企業がAIやMLなどの最先端テクノロジーにオンデマンドでアクセスできるようにします。統合されたAI対応のクラウドプラットフォームを活用することで、自動車会社はデータの真の価値を引き出すことができます。AIアルゴリズムは、膨大な量のデータをリアルタイムで分析し、サプライチェーンのダイナミクスに関する貴重な洞察を提供し、潜在的なリスクを特定し、最適な行動方針を推奨します。これにより、組織はより迅速で情報に基づいた意思決定を行い、運用効率を向上させ、急速に進化する自動車市場で競争力を獲得できます。
Blue Yonderでパフォーマンスを向上させ、今日の課題を乗り越えましょう Blue Yonderは、自動車メーカーがこれらの複雑さを乗り越え、オペレーショナルエクセレンスを達成できるように設計された、AIを活用した包括的なソリューションを提供しています 。当社のソリューションは、AI主導のプランニング、シーケンシング、スケジューリング、倉庫保管、ロジスティクスを網羅しており、これらはすべてn層のサプライチェーンネットワークにシームレスに統合されています。これにより、利益を最大化し、リスクを最小限に抑える自動車製造への現代的なアプローチが可能になります。
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統合された需要と供給のシナリオプランニング により、自動車メーカーは、需要の実現、供給の混乱、持続可能性のシナリオに基づいて、さまざまなwhat-ifシミュレーションとコンティンジェンシープランを作成できます。ICE、EV、ハイブリッド車間の適切な組み合わせを決定するだけでなく、予測精度の向上や在庫の最適化など、運転資本を削減するための戦略を策定できます。多層的な可視性とコラボレーションにより、 自動車メーカーはサプライチェーンネットワークを照らし、n層のコラボレーションを促進して、可視性の向上、プレミアム貨物の削減、二酸化炭素排出量の削減を実現できます。実行の同期化 により、自動車メーカーはロジスティクスを内製化してより効果的な戦略的コラボレーションを行うことができ、ロジスティクス機能の制御の改善、輸送コストの削減、CO2排出量の削減につながります。受注生産(CTO)は、 OEMが60日間の在庫を保持する必要がある従来の見込生産の「ゾーンの氾濫」アプローチから脱却するのに役立ちます。代わりに、受注仕様、さまざまなICE、EV、ハイブリッドパワートレインを活用して在庫レベルを削減し、EVイニシアチブに資金を提供するハイブリッドの「プッシュ」および「プル」ベースのモデルを受け入れることができます。コネクテッド・セールス&オペレーションズ・プランニングとエグゼキュー ションにより、ボリュームプランニング、ミックスプランニング、スロッティング、シーケンシング、詳細スケジューリングにわたる意思決定を同期させる、エンドツーエンドのコネクテッドで応答性の高いデジタルサプライチェーンツインを作成することができます。
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