食品・日用品・機械など、メーカーのサプライチェーンでは、需要の変動、販促や季節要因、多品種化、出荷頻度の増加などにより、計画と現場の双方が複雑化しています。
営業部門の販売予測と工場の生産計画が合わず、欠品を防ぐために在庫を積み増した結果、余剰在庫が発生する。需要予測や生産計画がExcelや特定の担当者に依存し、組織を横断した改革が進まない。
一方、物流現場では、多品種・多サイズ・混載の商品を扱う複雑な作業が人に依存し、物量変動への対応や人材確保が大きな課題となっています。システムや自動化設備を検討しても、あるべき姿や着手すべき工程が定まらず、導入に踏み切れない企業も少なくありません。
本セミナーでは、船井総研からゲスト講師をお招きし、メーカー物流が直面するこうした課題に対し計画領域と物流現場の両面からサプライチェーン改革を考えます。
このセミナーで分かること
01. AI需要予測の仕組みと、業務改革への活用方法
需要予測を単なる数値予測で終わらせず、販売・生産計画の意思決定に活用するための考え方を学べます。
02. サプライチェーンに点在する課題と、改革を阻む組織の壁
営業、工場、生産管理などに分散する課題や、脱属人化が進まない背景を整理します。
03. 複雑なメーカー物流現場を自動化する考え方
多品種・物量変動・混載など、自動化を阻む課題と、自動化構想を具体化するためのアプローチを解説します。
04. 実践事例から学ぶ、サプライチェーン改革の進め方
AI需要予測と物流自動化の事例をもとに、企業が抱えていた課題と、構想から導入までの取り組みを紹介します。
このような方におすすめです
- ・営業・生産・物流の連携不足により、欠品と余剰在庫が同時に発生している
- ・需要予測、生産計画、物流運用がExcelや担当者の経験に依存している
- ・多品種・物量変動への対応を人手に頼り、物流自動化が進んでいない
- ・SCMシステムや自動化設備を検討しているが、あるべき姿や着手順序が定まらない
- ・経営・計画・現場が分断され、サプライチェーン全体を最適化できていない
プログラム
＜第一講座＞ 14:00～14:45
販売・マーケティング領域における
AI需要予測を起点にしたサプライチェーン改革
ゲスト講師：船井総研FSC 中野 好純 氏
- ・点在するサプライチェーンの問題
- ・超えられない組織の壁
- ・進まない脱属人化
- ・改革の起点はAI需要予測から
- ・AI需要予測の仕組
- ・AI需要予測の実践事例
＜第二講座＞ 14:45～15:15
メーカー物流におけるサプライチェーン自動化の実践手法
講師：Mujin Japan 嶋田 岳史 氏
- ・複雑化するメーカー物流の課題
- ・失敗を招く「設備ありき」の改革
- ・構想から稼働までをつなぐステップと実践法
- ・メーカー物流の自動化事例
