LeeapLabs inc.『レベルプランナー・プラットフォーム』のコントロールタワー
サプライチェーンをエンド・ツー・エンドで可視化
サプライチェーンに関わる社内外全てのデータをエンド・ツー・エンドでリアルタイム連携し、可視化して即時的アクションに繋がる洞察や示唆を得ることができます。
例外的なイベントや遅延など不測の事態に対する現状認識や、将来起こりうる得る兆候などを察知し、計画とのズレを最小化する施策の考察と先手を打った実行に活用できます。
また、今後発生する影響を先取りし、サプライヤーや工場・各国のリーダーと明確にコミュニケーションをとることが可能になりました。
関連部門の横断的なリアルタイム・コラボレーション
サプライチェーン全体で起きている進捗状況を一元管理することで、対処すべき問題に関連する部門間で発生していた「事実確認に利用するシステム間でのデータ反映時間ラグ問題」を解決します。
また、対応までの電話やEメールでの煩雑なやり取りの往復を、該当者のみに対してグループチャットUIでリアルタイムでのやり取りを可能にすることで、問題解決までの追跡と把握のUXを大きく改善します。
収益性の向上
コンスタントな需要変動で起こる在庫切れや、供給キャパシティ不測などの様々なリスクに対する予測アラートにより、機会損失を最小化することで収益を押し上げます。
また、物流網の最適化エンジンの施策推奨によるコスト削減だけはなく、実行オペレーションのモデルによる生産性向上を促し、大きく収益性の向上が期待できます。
自動供給調整シミュレーションによる推奨施策
絶え間なく変動する需要変動を予測し続け、その度に変更差分に対して供給調整を行うサプライチェーン管理は極めて難しいものです。
そんな従来困難だった短期での正確な需要予測を需要センシング*1という技術で大きく改善し、その予測結果を、通常ベテラン社員のみが経験と勘に頼ってできる在庫量やロケーション、製造スケジュールや補充輸送などの様々な供給調整を自動化したモデル*2への入力とすることで、需要変動の差分の認識から、施策としての供給調整までを一気通貫で提供できます。
*1天候や交通情報、経済情報やイベント行事などの外部の様々なサプライチェーン関連のデータと企業の過去実績データを併用することで、従来難しかった短期での高精度な予測が可能
*2実行オペレーションをデジタルツインとAIを融合した技術でモデル化し、本来は実行の効率化や生産性向上、コスト削減に用いる技術を、将来の正確な供給調整シミュレーションとして計画フェーズで用いる「実行系データを計画系に活用し、需要変動を吸収するスコープを計画系まで広げている部分」が特徴。
