需要計画とは、企業が将来の需要を予測し、その予測に基づいて製品やサービスなどの企業の生産活動を適切にカスタマイズできるようにするためのサプライチェーン・マネジメント・プロセスです。
需要計画は、効果的に無駄のない供給バランスを達成し、維持することを目的としています。つまり、店舗における製品の在庫が、需要に対して過不足のないようにします。 充足と余剰の間に存在する完全にバランスのとれたポイントを見つけることは、特に難しいことです。 このバランスを維持することは需要計画の重要な課題ですが、プロモーションを効果的に活用して需要を形成するための継続的な取り組みも重要です。
効果的な需要計画を作成するには、通常、需要予測の手法を使用して需要トレンドを正確に予測する必要があります。これには、企業の効率性や顧客満足度を向上させるなどの付加的なメリットもあります。
需要計画は効果的なサプライチェーンの要であり、2つの重要な機能を提供します。このため、需要計画はビジネスにとって二重の重要性を持つことになります。
まず、販売の機会を逃さず、期待される収益を確実に生み出すという基本的な役割が常に存在します。 しかし、小売業者は在庫がないものを販売することはできません。 そして、今日の消費者が企業に対する固定的な印象を持ち、その企業に需要を満たす供給能力があるかどうかを判断するのに時間はかかりません。 需要計画は、小売業者が在庫切れを回避して次の販売に備えられるように、適切な場所に適切な正しい量の在庫を持っていることを確認するのに役立ちます。
しかし、販売機会を守るだけでは十分ではありません。 ビジネスをより効率的に運営することも重要です。 需要計画は、在庫スペースをよりスマートに管理できるようにすることで、効率化を支援します。 なぜ企業は必要以上の物理的なスペースに投資する必要があるのでしょうか。 需要計画は、企業が過剰在庫のリスクを回避するのに役立ちます。過剰在庫のリスクとは、例えば、在庫保有コストが増加したり、在庫をできるだけ早く販売して過剰在庫を軽減するために製品割引やその他の一時的な手段を使用しなければならない財務状況に陥ったりすることなどです。
特に、気象現象、経済動向、世界的な緊急事態など、多くの外部要因によって需要が形成あるいは再形成される可能性があるため、需要計画と予測はこれまで以上に重要になっています。
効果的な需要管理を行うには、製品とそのライフサイクルを包括的に理解する必要があります。 製品ポートフォリオ管理では、製品の誕生から最終的な段階的廃止までの製品のライフサイクル全体を詳細に把握することができます。 また、多くの製品ラインは相互に依存しているため、製品ポートフォリオ管理では、需要の変化が「隣の」製品にどのように影響するかも示してくれます。
通常、統計的予測では、過去の歴史が将来のパフォーマンスの最良の予測因子であるという従来の概念に基づいて、複雑なアルゴリズムを使用して過去のデータを分析し、サプライチェーンの予測を作成します。 統計的予測法の数学は進歩しており、正確な処理を行うためには正確なデータ（異常値、除外値、仮定値など）が必要になります。
需要センシングは、気象、感染症の動向、政府のデータなどの新しいデータ・ソースと過去のトレンド・データを組み合わせて使用し、AIを適用することで、混乱や需要の影響をほぼリアルタイムで検出します。
競争の激しい小売業で生き残るためには、潜在顧客の関心を喚起することが重要になります。 トレード・プロモーションやその他のマーケティング戦略では、特別なイベント（割引価格や店頭でのプレゼントなど）を利用して消費者の需要を喚起します。 トレード・プロモーション管理は、このような機会が適切に実施され、期待される利益を確実に得られるようにするのに役立ちます。
需要計画プロセスへのアプローチ方法は組織によって大きく異なりますが、多くの場合に企業が従う標準的な一連のステップがあります。 これらのステップには以下のものがあります。
- データの整理と準備
- 予備的予測の作成
- 市場データの統合
- ボトムアップ予測とトップダウン予測の調整
- 最終予測の作成
- 分析を使用したプロジェクト・パフォーマンスのモニター
成功している企業では、厳密な一連の導入ステップを確立することに加えて、多くの場合に以下のような需要計画のベスト・プラクティスに取り組んでいます。
複雑な予測を処理するために、効果的な需要計画には膨大な量のデータが必要です。 賢明な企業では、洗練されたデータ・マイニングと集計技術によってデータの準備を支援する、メトリクス・レポートを活用しています。
需要計画ソフトウェアを選択する際には多くの選択肢がありますが、企業は独自にニーズに基づいて選択する必要があります。 目標は、需要予測方法の微妙な違いを反映するのに十分な洗練性と、レポート作成タスクを処理するのに十分な堅牢性を兼ね備えたソリューションを見つけることです。
経験豊富な需要プランナーは、通常、記述的分析データを使用してテストのベースラインを作成することからプロセスを開始します。 次に、実際の計画を作成し、その計画を育成、改良するために人員とリソースを投入し、具体的な実施ステップに取り組みます。
確かなことは、未来はデジタルであり、需要計画の見通しも同様であるということです。 サプライチェーン・マネジメントにおける需要予測は、機械学習の進歩によってますます精度が向上しているため、企業は正確な在庫更新や予測をリアルタイムで受け取れるなど、大きな恩恵を受けられるようになります。
このような継続的な進歩により、企業は需要計画を通じて推進される理想に近づいています。 顧客の需要を満たし、市場の一時的な変動に耐えるのに過不足ない在庫を持った企業は、無駄のない在庫戦略によって、より効率的で収益性の高い経営を実現できます。
お客様のビジネスは常に進化しているため、継続的なインテリジェント・プランニングが必要です。
同期化された迅速なサプライチェーン計画の作成プロセスを合理化する方法について説明します。
原材料の在庫状況やサプライヤーからの注文から顧客への配送まで、在庫を一元的に把握できるビューを提供します。