Personal Collection社

Personal Collection社、Blue Yonderの導入により製品可用率99.3%を達成
製品可用率を達成
安全在庫の削減
企業概要
ビジネスの課題

ソリューション

「これまで手作業のシステムに過度に依存していたことで、欠品が発生し、十分に販売できないディーラーの不満を招いていました。私たちは、需要に応じて生産と調達をより効果的に計画する必要がありました。現在では、Blue Yonderフルフィルメントの支援により、製品可用率は99.3%に達し、安全在庫も26%削減されました。今ではディーラーの満足度も高まり、社内のプランナーたちも、より意欲的かつ戦略的に動いてくれています。」
オムニチャネル販売におけるフルフィルメントの改善
Personal Collection社は、需要・供給計画業務に課題を抱えていました。
Personal Collection 社の販売はオムニチャネルで展開されており、主にディーラーによる戸別訪問での対面販売、店頭での購入、電話での注文、トラックなどの仮設販売所を通じて行われています。地域全体で数百万のディーラーが家庭に商品を販売し、何百もの店舗から商品を集荷して届けるという仕組みは、需要管理とフルフィルメントに大きな負荷をかけていました。
同社には、複数の中央および地域の配送センター、サードパーティの物流業務、マレーシアとフィリピンの自社製造工場、海外の多数の契約製造業者で構成される、複雑で多階層の調達ネットワークもあり、管理すべきリードタイムはすべて異なります。
手作業による生産計画のため、製品可用率が80%に
従来、Personal Collection社の生産計画は手作業で部門ごとに分断されており、誤った製品を誤った数量で生産してしまうことが頻繁にありました。また、データの不正確さも生産や納期遵守に悪影響を及ぼしていました。その結果、製品可用率は80%程度と低く、欠品が頻発していたのです。この「プル型」モデルにおいて、Personal Collection社は市場の需要に十分に応えることができていませんでした。
2022年、Personal Collection社は、最優先で取り組むべき最大の課題は供給のフルフィルメントであると判断しました。適切な製品を適切なタイミングで店舗に並べるためには、まず供給体制の最適化が必要だったのです。
「当初は、何としてでも製品可用率を改善する必要がありました。そのため、販売への影響を抑えるべく、在庫と安全在庫を積み増して対応しました。その結果、製品可用率は最大で96%にまで向上し、ディーラーの満足度も高まりました。しかしこれは、在庫にあまりにも多くの運転資本を割いていたため、持続可能なモデルではありませんでした。私たちにはサプライチェーン全体の最適化が必要だったのです。私は以前の職務で、ある世界的製薬大手においてBlue Yonderのソフトウェアを導入した経験があり、その性能には絶対的な信頼を持っていました。」—Abigail Parazo、ゼネラルマネージャー、Personal Collection Direct Selling, Inc.
Blue Yonderのパートナーがプロジェクトの完了、そしてその先の成長まで力強く牽引
プロジェクトを成功させるために、Blue YonderのパートナーであるGenieXとSmartlinksは、データ統合、バッチフレームワーク、影響評価、トレーニング、変更管理、サポートサービスなど、Personal Collectionにさまざまなサービスを提供しました。
Blue Yonderフルフィルメントは、MRP(資材所要量計画)を使用しています。これはPersonal Collection社のNetSuite ERPシステムと連携し、同社の在庫および補充計画を最適化します。これにより、時間軸に沿った在庫計画(現在はわずか5日で完了)が作成できるようになり、日、週、月といった複数の時間軸を考慮しながら、カスタマーサービスと在庫投資におけるネットワーク全体の相互依存関係を把握できるようになります。
現在、フルフィルメントの導入が完了したことを受け、GenieXおよびSmartlinksのチームは、2025年に予定されているBlue Yonderの需要計画ソリューションの導入を通じて、Personal Collection社が「プル型」から「プッシュ型」の環境へと移行できるよう支援していきます。この取り組みにより、プロモーションや予測に関する情報の精度が向上し、Personal Collection社は店舗主導ではなく、中央集約型の運営体制を構築できるようになります。
需要予測の精度向上で、安全在庫はさらに削減される見込み
より安定した信頼性の高い需要シグナルを得ることで、製品の発注最適化や、安全在庫レベルの適切な計画が可能になります。最終的には、需要予測の精度向上により、店舗ごとの安全在庫がおおよそ3日分削減されると見込まれており、これにより無駄の大幅な削減とキャッシュフローの改善が期待されています。