自動車メーカーは、業界がこれまで経験したことのないほど予測不可能な需要環境の中で事業を展開しています。現在、電気自動車 (EV) 、ハイブリッド車、従来の内燃機関 (ICE) モデル間の移行は、計画サイクルが調整できるよりも速いペースで起こっています。インセンティブはほとんど予告なく変更されます。金利は予測できない形で購買行動に影響を与えます。消費者がオンライン構成ツール、ディーラーロット、消費者直販モデルの間を移動するにつれて、チャネルの好みさえも不安定になってきています。
従来の予測プロセスは、このレベルの偏差を想定して設計されていませんでした。彼らは過去の需要と発売予定カレンダーに依存していますが、それでは今日の市場が実際にどうなるかは不完全な見通ししか得られません。その結果、自動車メーカーは実際の需要とは一致しない生産計画を立てることが多い。このギャップは、サプライチェーンの隅々まで影響を及ぼす波及効果を生み出します。
予測の失敗の本当のコスト
予測の失敗はダッシュボード上の精度パーセンテージを下げるだけではありません。これらは、収益、効率、顧客満足度に影響を与える実際の運用上の結果を生み出します。
よくある例としては、初期の市場指標に基づいて新しいハイブリッド モデルに対する強い需要を予測するメーカーが挙げられます。当初の予測では販売量が多いと予想されていたが、新たなインセンティブの登場により消費者の関心はEVへと移っている。在庫が蓄積され始めます。ディーラーは値引きを始めます。生産スケジュール担当者は調整に追われています。サプライヤーは変動する注文に対応するのに苦労しています。物流チームは、リードタイムと配送の優先順位の絶え間ない変化に直面しています。
それぞれの誤った仮定は、次の誤った仮定を増幅させます。予測の失敗は生産の失敗につながり、それが物流の失敗につながり、最終的には財務の失敗につながります。自動車業界のリーダーたちはこのサイクルをよく知っています。彼らに欠けているのは、それを打破できる計画システムであることが多い。
予測モデルが崩壊し続ける理由
自動車業界の組織のほとんどの予測モデルは、市場のシグナルが変化する速度に対応できるほど機敏ではありません。データ ソースが改善されたとしても、プランナーは依然としてスプレッドシート、手動プロセス、または変動の激しい環境で動作することを想定していなかった古いプランニング ツールに依存しています。
予測が失敗し続ける主な理由は 3 つあります。
- 1. 消費者の行動は静的に予測するにはあまりにも動的です。好みはパワートレイン、トリム、機能の間で急速に変化するため、プランを常に更新する必要があります。
- 2. 計画チームはサイロ化されたデータ ソースによって制限されます。市場データ、ディーラーの洞察、供給制約、生産の実現可能性が単一のモデルに一致することはほとんどありません。
- 3. 自動車業界では、真に反復的な計画プロセスの導入が遅れています。月次サイクルでは週次または日次変化に対応できません。
自動車メーカーが前進するためには、市場の変化と同じスピードでそれに対応する計画アプローチが必要です。
