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SCMにデータ分析を活用し、物流効率を最大化する方法

[updated: 2024-11-20]

はじめに

株式会社Elcamyでは日々、データ分析を活用して企業の課題を解決するお手伝いをしています。今回は、サプライチェーン・マネジメント（SCM）におけるデータ分析の重要性と、それを活用して物流効率を最大化する具体的な方法について解説します。初心者にも分かりやすく、専門用語の解説を交えながらお話ししますので、ぜひ最後までお読みください。

SCMとは？物流における役割を再確認

SCMの定義と目的

  • サプライチェーン・マネジメント（SCM）とは、原材料の調達から製造、流通、そして最終的に消費者の手元に届くまでの全プロセスを管理し、効率化する手法です。その目的は、コスト削減、納期短縮、品質向上といった企業活動の改善にあります。物流はSCMの中核を担い、製品を正確かつ迅速に届けるための重要な役割を果たします。
項目内容
調達必要な原材料や部品を適切な供給元から調達。
製造製品を計画通りに生産。
在庫管理在庫量を適切に管理し、欠品や過剰在庫を防ぐ。
物流（配送）製品を適切なタイミングで顧客に届ける。

物流の課題をデータ分析で解決する方法

物流業界が直面する主な課題

課題内容
配送の遅延渋滞、天候、需要の急増など、さまざまな外部要因で配送スケジュールが乱れることがあります。
コストの上昇燃料費や人件費の増加が物流コストを押し上げる要因です。
在庫管理の非効率性需要予測の精度不足や部門間の情報共有不足による過剰在庫や欠品の発生が問題となります。

データ分析で課題を解決するプロセス

物流の課題解決において、データ分析は以下の手順で進められます。
No.ステップ内容
1データ収集配送記録、在庫データ、交通情報、気象データなどの必要なデータをシステムやセンサーから取得。
2データクリーニングデータに含まれる欠損値や誤った情報を修正し、正確な分析を可能にします。
3モデリング需要予測やルート最適化、予測モデルを作成し、分析の基盤を構築。
4可視化グラフやダッシュボードを用いて、分析結果を視覚化して意思決定を支援。
5意思決定支援分析結果をもとに改善策を立案し、実行します。
6改善策の実施モデルに基づく提案を現場に実装し、結果をモニタリング。

データ分析を活用した物流効率化の具体例

1. 需要予測の精度向上

事例：敷島製パン株式会社
敷島製パンでは、BIツールを活用して生産管理と勤怠管理を統合。これにより、需要に応じた生産調整が可能となり、無駄な作業を削減しました。その結果、業務効率化とコスト削減が同時に実現しました。

2. 配送ルートの最適化

事例：株式会社日立物流
日立物流は、BIツールを用いて配送ルートを最適化。KPIを可視化し、運転手の労働時間や燃料消費量を削減しました。この施策により、複数拠点で年間数千万円のコスト削減を達成しています。

3. 倉庫管理の自動化

事例：アマゾン
アマゾンは、自動倉庫ロボットを導入し、ピッキング作業を効率化。従来の手作業と比較して、倉庫内の作業スピードを大幅に向上させ、配送スピードの短縮を実現しています。

導入時の課題とその解決策

データ収集とシステム導入のコスト

初期投資が課題になることがあります。しかし、**ROI（投資対効果）**を事前に試算することで、長期的な利益を予測し、経営陣を説得できます。

データサイロの問題

部門ごとに独立してデータを管理している場合、統合が難しくなる「データサイロ」が発生します。この問題には、クラウド型のデータ連携ツールや統合プラットフォームの導入が効果的です。
導入時の課題解決策
高コスト長期的な投資効果を試算し、適切な予算配分を行う。
データサイロの発生統合プラットフォームを導入し、部門間でデータを共有。

まとめ：データ分析で物流効率を最大化する未来

データ分析の活用により、物流業務の課題を正確に把握し、効率化を図ることができます。さらに、AIやIoTとの組み合わせによって、物流のさらなる自動化や高度化も実現可能です。企業が競争力を高めるためには、今こそデータ分析を活用すべきです。

参考情報とリンク

データ分析の導入を検討中の企業様は、ぜひ株式会社Elcamyまでお問い合わせください。貴社の課題に合わせた最適なソリューションをご提案いたします。