自社物流への切り替えに伴う物流拠点の立ち上げから、SCM改革におけるAIやIoTなどの活用を支援します国内の労働者人口の減少や企業のグローバル化に伴い、AI・ロボットの導入による効率化やグローバルサプライチェーンマネジメントの導入など、物流部門に求められるミッションは複雑化しています。企業のこれまでのSCM改革におけるミッションは「在庫適正化」や「納期遵守率の向上」が中心でした。経営層の「事業計画」と、現場で策定する「業務計画」が分断されている課題も多くの企業で見受けられます。i-commonでは、物流の専門家やテクノロジーの専門家が多数登録しています。SCMが需給管理の手法から、経営と現場、計画と実行をつなぐ機能へと進化が進むなかで、専門家のノウハウやネットワークを提供し支援します。Planning)」を推進できる人材がいない企業における物流部門に求められることSCMにおいては、機能として物流部門と需給部門に分けることができます。物流部門には需給部門のコントロールによる、正確にスピーディかつ整然とした物流業務標準、プロセス/システム化連携による物流業務が求められます。標準教育、倉庫内の最適な動線、頻度別レイアウトの維持、最適な配送動線管理です。3PLへのコスト、品質の月度管理なども求められています。リサイクル/廃却管理などが求められます。最近ではこれらの基本機能に加えクラウドやIoT・AIを活用した最適化や効率化、ロボットによる自動化も求められています。中堅企業以下ではこれらの適用はコスト・リソース的に導入が難しい場面もあります。需要予測システムや受発注業務システムなどの連携によるSCM管理は必須のため、システム化は切り離せないテーマです。加え、システムエンジニアと話ができるレベルの基本的なテクノロジーは業務機能として熟知していることも求められています。物流・需給部門によくある課題1手段がない標準的なSCM業務プロセスや共通的なシステムプラットホームがない。これは地理的にもコスト的にも致命的になる場合があります。システム開発のためのSCM業務要件や基本設計を作成するノウハウがないケースもよくあります。2KPI管理の共有があいまいSCMのKPI管理がないあるいは不十分。絶対値の管理しかしていないという課題も多いです。中期/年度/月度といった実績改善管理というバランスのとれた目標に基づく施策課題解決ができなくてはなりません。物流・需給部門が連携して、KGI(重要目標達成指標)から逆算したKSF(主要成功要因)の共有、そして役割と権限に合致するKPI(重要業績評価指標)まで、落とし込むことが重要になります。持った推進者、協力者がいない。協業あるいは指示教育できる人材が必要です。SCMの改善というケースがよくあります。向上による「売上/利益、資産の改善」という本質的な依頼であることが多くあります。商品の買い方入れ方、量から実物流までの領域です。しても本質的な解決に至ることは難しいです。お金をかけて闇雲に物流現場へテクノロジーを入れても効果を最大化することは難しいです。物流現場の課題の原因を特定し、需給プロセスやシステム改善を行う。比較的うまくいきます。外部人材活用のメリットテクノロジーの導入や人材不足による物流費の高騰、またグローバル化などの外部環境の変化により、物流部門の課題は複雑化しています。S&OPの運用方法も、世界に広く普及しているコンセプトであっても、日本に深く根付いている現場主導のボトムアップ型とは正反対のアプローチであるために、なじまないとされてきました。いう組織層の縦軸をつなぎ、調達から生産、物流、販売にいたる横軸を横断する業務プロセス改善は「日本型S&OP」として、これから進んでいくと思われます。在庫管理の常識が変わろうとしているなか、SCMを分析し、経営や需給・物流部門に向けて、具体的な需給や物流施策の実行を推進できる人材は、各社が求めている状況であり、採用の難易度も比較的高くなっています。ノウハウを持ったi-commonの専門家を外部人材として活用することが、企業にとって有効な活用方法です。人手不足を背景に、ロボットの導入を検討したが、社内にノウハウが無く要件定義が難航。物流領域のシステム・ロボットの専門家を顧問に迎え、倉庫の自動化と標準化を実現。現在は海外拠点への展開を実施中。取扱製品の多様化に伴って物流体制の再構築が必要となっているが、物流の専門家が社内におらず、ノウハウがない。顧問のアドバイスにより新たな拠点拡充に関する地場ネットワークの構築が進んだ。