車両物流はなぜ盲目的運転を許されないのか

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車両物流はなぜ盲目的運転を許されないのか

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入手しやすさは、手頃な価格に変わりました。利益率は縮小している。生産予測は縮小されつつある。需要は勢いを失いつつある。原材料不足からエネルギー価格の高騰まで、自動車業界は数々の混乱に直面しています。こうした重圧の下には、柔軟性に欠け、軋みを生じさせている旧来の物流システムが横たわっており、サプライチェーンのあらゆる混乱が、すべてを完全に停止させる恐れがある。

Automotive Logistics & Supply Chain Global 2025 では、トップのサプライチェーンリーダーが集まり、物流チームとサプライチェーンチームが
性と混乱に耐える、より効率的で回復力に優れたデジタル接続ネットワークを構築する方法について議論しました。

車両物流における主な課題

市場のボラティリティ

自動車に対する消費者の需要は常に変化しているだけでなく、消費者の嗜好も変化しています。購入者がEV、ハイブリッド車、ICE車の中から選択するため、企業は需要を正確に予測することが困難になっています。複雑な規制、変化する貿易政策、関税の不確実性、地政学的緊張が混乱をさらに悪化させています。こうした急速な変化により、自動車メーカーにとって生産と実際の需要のバランスを取ることがますます困難になっており、一部の地域では在庫過剰、他の地域では不足が生じています。

意思決定におけるサイロ化

各部門はサイロ化して運営されており、コラボレーションを妨げる従来の方法を使用して、別々の方向に進んでいます。車両識別番号 (VIN) は、部品の不足により配送センターで何日も放置されることがよくあります。一方、ディーラーは、特に船舶やトラックが遅延に直面している場合、それらの VIN がいつ到着するかをほとんど、または全く把握できません。

生産が下方修正された予測に基づいて稼働していることを考慮せずに、入荷注文部品が入荷します。出荷予定は200台のトラックだが、部品不足のため生産は150台しか完了していない。入荷、出荷、輸送、倉庫保管、生産、計画がそれぞれ独立して行われる場合、意思決定はサイロ化され、コストの増加、遅延の増加、チェーン全体の効率の低下を招きます。

運用上の非効率性

サイロを超えると、各業務の奥深くに非効率性が潜んでいます。多くの OEM および Tier 1 サプライヤーは依然として時代遅れのシステムと手動プロセスに依存しており、これによりワークフローが遅くなり、人為的エラーの可能性が高まっています。各部門が独自のタイムラインで作業し、連携していないツールを使用している場合、小さなボトルネックでも連鎖反応を引き起こし、配送の遅延、輸送費と人件費の増加、全体的な生産性の低下を招く可能性があります。こうした非効率性により、最終的には利益率がさらに圧迫され、自動車メーカーが機敏性を維持することがさらに困難になります。
 

柔軟な車両物流に向けた取り組み

ネットワーク全体の連携強化

OEM は、多層ネットワーク全体でより強力なコラボレーションと情報共有を可能にするテクノロジを採用しています。これにより、サプライヤー、3PL、物流プロバイダー、ディーラー全体にわたるエンドツーエンドの可視性が構築されます。中断が早期に検出されれば、より多くの対応オプションが利用可能になり、コストの削減とサービスの信頼性の向上につながります。
 

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シナリオモデリングによる不確実性への対応計画

関税から港湾閉鎖に至るまで、不安定さと世界的な不確実性を管理するために、自動車メーカーはさまざまな結果に備えるのに役立つシナリオおよびシミュレーション計画機能に投資しています。貨物輸送の半分を内製化する、ハイブリッド需要が 20% 増加するなどの「what-if」状況をモデル化することで、企業はコスト、利益率、CO₂ 目標への影響を評価できます。これらのシミュレーションでは、物流能力に関する潜在的な問題も事前に明らかにし、意思決定者が収益性、サービス、持続可能性のバランスを最適に取る戦略を選択できるようにします。

戦略、計画、実行の各段階にわたって柔軟性を組み込む

車両物流の柔軟性は単一の取り組みではなく、サプライ チェーンのあらゆる層に組み込む必要があります。

  • 戦略的な視野:柔軟性はネットワーク設計レベルから始まります。シナリオ計画、ネットワーク モデリング、シミュレーションを組み合わせることで、メーカーは供給の中断を予測し、代替ルートや運送業者を評価し、地政学的または関税の変更に対するネットワークのストレス テストを行うことができます。
  • 計画期間:計画プロセス自体に柔軟性を組み込む必要があります。輸送と倉庫の制約を販売と業務に直接組み込むことで、企業は複数の需要と供給の実現をモデル化できます。これにより、計画が実行可能になり、実際の容量と一致することが保証されます。これは、EV、ハイブリッド、ICE の生産のバランスを取る際に重要です。
  • 実行範囲:混乱が発生した場合、柔軟性はリアルタイムの可視性と応答性に依存します。ある地域で半導体の供給が遅れている場合でも、別の地域で部品が不足している場合でも、実行レベルのシナリオ計画により、チームは出荷ルートを変更したり、注文を迅速化したり、代替のサプライヤーや運送業者を即座に選択したりして、生産をスケジュールどおりに進めることができます。

統合プラットフォーム上で計画と実行を連携

大手メーカーは、入庫、出庫、倉庫保管、輸送を統合する接続された計画および実行プラットフォームに注目しています。この統合により、エンドツーエンドの可視性が実現され、リードタイムが短縮され、ネットワーク全体の俊敏性が向上します。たとえば、部品や完成車を積んだ船舶が遅延した場合、システムが自動的に生産を再割り当てし、倉庫の作業指示を更新し、積荷計画を調整し、出荷をリアルタイムで再入札することができます。その結果、ディーラーと顧客にとっての到着予定時刻の精度が向上し、配送パフォーマンスが向上し、物流業務の回復力が高まります。

インテリジェントエージェントの役割

データはインテリジェント物流の基盤です。強力なデータ戦略は、組織が達成したい具体的なユースケースと測定可能な成果から始まる必要があります。

今日のテクノロジーにより、物流チームはスピードと精度のどちらかを選択する必要がなくなりました。AI、機械学習、インテリジェントエージェントにより、その両方が可能になります。これらの機能は現在、自動車サプライ チェーン全体の可視性、予測可能性、自動化を推進する幅広いユース ケースをサポートしています。

  • 自律チューニング:輸送やリードタイムなどのサプライ チェーンのパラメータを予測し、動的に調整します。これにより、部品表の破損、注文数量の無効、ネットワーク定義の欠落などの問題を早期に検出できます。
  • 混乱予測:将来のデータが利用できない場合でも、AI/ML を活用して潜在的なサプライ チェーンの混乱を感知し、予測します。これには、道路上のトラックから海上の船舶まで、複数の層にわたるリスクを特定し、ディーラーや顧客に至るまでの下流の影響をマッピングすることが含まれます。
  • コラボレーションの実現:サプライヤー、3PL、運送業者と連携する際の最大の課題の 1 つは、オンボーディングとデータ共有です。最新のハブ間コラボレーション フレームワークは、メーカーと物流パートナーがシームレスに接続し、情報を安全に共有し、共通の真実の情報源に基づいて作業するのに役立ちます。


これらのコア機能を超えて、 AI エージェントは日常の物流業務を再定義しています。

  • 在庫エージェントは、フルフィルメントの遅延や在庫切れの原因を特定します。
  • 倉庫エージェントは、ピッキング、スロット、入庫受領における非効率性を検出します。
  • ロジスティクス エージェントはルートを最適化し、空車距離を削減し、車両利用率を向上させます。
  • 関税代理店は関税露出を評価し、代替調達またはルーティング オプションをモデル化します。
  • 生成 AI アシスタントは、データを要約し、例外を強調表示し、自然言語による対話を通じてシナリオ計画をサポートします。


今後を見据えて

今後数年間でボラティリティはさらに高まると予想されます。自動車メーカーが今後進むべき道は、サプライチェーンの引張強度を高めるテクノロジー、接続されたネットワークによる柔軟性、リアルタイムの可視性、 AI 主導の意思決定を可能にするシステムに投資することです。