投稿日:2024年11月26日

購買部門が取り組む資材のロットサイズ最適化とその成果

資材のロットサイズ最適化とは

製造業において、資材のロットサイズ最適化は、コスト削減や在庫管理の効率化に直結する重要な取り組みです。
ロットサイズとは、一度に製造または購買する商品の量を指します。
適切なロットサイズを設定することで、製造工程の無駄を削減し、資材調達の効率化を図ることができます。
購買部門では、ロットサイズ最適化が求められる理由として、在庫費用の抑制、サプライチェーンの安定化、そして資材不足のリスク軽減などが挙げられます。

ロットサイズ決定の基本的な要素

ロットサイズの決定には、いくつかの基本的な要素を考慮する必要があります。
まず、一つ目は需要予測です。
需要を正確に予測することで、過剰在庫や在庫不足を防ぐことができます。
次に、コスト要因の考慮です。
これは、購入コスト、在庫保持費用、そして運輸コストのバランスを取るために重要です。
加えて、リードタイムも考慮すべき要素です。
リードタイムが長い資材は、余裕を持って注文する必要があるため、ロットサイズが大きくなる傾向があります。

デマンドプランニングとその重要性

デマンドプランニングは、需要予測の精度を上げるための取り組みで、ロットサイズ最適化には不可欠です。
しっかりとしたデマンドプランニングを行うことで、無駄な在庫を抱えるリスクを削減できます。
デマンドプランニングには市場の動向や季節変動、顧客の購買傾向の把握が含まれます。
特にデジタル技術を活用したデータ解析を取り入れることで、より正確な予測が可能になります。

在庫とリードタイムの管理

在庫管理とリードタイム管理は、ロットサイズ最適化を考える上で密接な関係があります。
在庫が多すぎると保管コストが増え、少なすぎると供給不足に陥るリスクがあります。
リードタイムを適切に管理することで、供給を安定させつつ在庫を最小限に抑えることが可能です。
このため、リードタイム短縮を目指したサプライヤーとの連携強化や、緊急発注時の合理的な対応策を整備することが必要です。

ロットサイズ最適化の具体的手法

ロットサイズ最適化には、いくつか具体的な手法があります。
最も一般的なのは、経済的発注量(EOQ)モデルの活用です。
EOQモデルは、発注コストと保持コストの合計を最小化する発注量を算出するもので、最適なロットサイズを決定するための基本的な手法となります。
また、JIT(Just In Time)の導入も非常に効果的です。
JITは必要な物を必要な時に必要な量だけ手配する方式で、過剰な在庫を持たずに需要に応じた生産を行うことができるため、無駄を大幅に削減できます。

経済的発注量(EOQ)モデルの事例

ある製造業の会社では、EOQモデルを導入したことにより、発注コストと在庫保持コストの削減に成功しました。
具体的には、需要予測の精度向上と発注サイクルの見直しにより、年間で15%のコスト削減を達成しました。
この会社では、特に定期的に見直しを行うことで、市場の変化に対応しやすい柔軟な運用体制を構築しました。

JIT導入による効果と課題

JIT導入による効果として、資材在庫の最小化、製造工程の無駄省きが挙げられます。
ある自動車部品メーカーでは、JITを導入し、在庫回転率を20%向上させました。
一方で、JITにはサプライヤーからの迅速な供給が前提となるため、サプライチーンの強化や供給リスク管理が課題となります。
このため、緊密なサプライヤー関係の構築や、リスク分散のための複数供給者の選定が重要です。

技術革新と資材ロットサイズ最適化の未来

近年、技術革新が資材ロットサイズ最適化に新たな変革をもたらしています。
特にIoT(モノのインターネット)やAI(人工知能)の活用が注目されています。
これらの技術を用いることで、リアルタイムでの需要分析が可能となり、さらに精緻なロットサイズ管理が実現します。

IoTとAIの活用

IoT技術により、製造現場の機械や設備がインターネットに接続され、リアルタイムでのデータ収集が可能になります。
これにより、生産計画の精密化や、即座に需要変動に対応した生産調整が可能となります。
例えば、ある電子部品メーカーでは、IoTデバイスを活用して製造ラインの状況を常時監視し、需要予測の精度を高めることに成功しました。

また、AIを活用することで、膨大な過去データを解析し、より精度の高い需要予測を行うことが可能です。
AIによる予測モデルは時間の経過とともに学習し、継続的に精度が向上します。

ブロックチェーンとトレーサビリティの強化

さらに、ブロックチェーン技術の進展により、サプライチェーンの透明性が向上しています。
ブロックチェーン技術を活用することで、各サプライチェーンプロセスのトレーサビリティを強化し、資材の供給状況や製造履歴などの情報をリアルタイムで共有することが可能になります。
結果として、資材供給のリスクを減少させ、より安定した供給体制を確立することができます。

まとめ

資材のロットサイズ最適化は、製造業の競争力を高めるために不可欠な要素です。
適切なロットサイズの決定は、在庫管理の効率化やコストの削減に直接つながります。
さらに、最新技術を活用することで、より精度の高いロットサイズ管理と、供給リスクの低減を実現することが可能です。
今後も技術の進化とともに、新たな手法が開発されることでしょう。
購買部門としては、継続的な改善を図り、より持続可能なサプライチェーンを目指すことが求められます。

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