投稿日:2024年7月30日

「製造業の調達購買部門が知っておくべき購買データ分析の手法と活用例」

目次

製造業の調達購買部門が知っておくべき購買データ分析の手法と活用例

製造業における調達購買部門は、企業全体の生産効率やコスト管理において重要な役割を果たします。
そのため、購買データの分析は欠かせません。
この記事では、調達購買部門が知っておくべきデータ分析の手法と、その具体的な活用例について解説します。

購買データ分析の重要性

購買データ分析は、調達戦略の最適化、コスト削減、リスク管理など多岐にわたるメリットを提供します。
正確なデータ分析を行うことで、調達先の選定、価格交渉、在庫管理の精度が向上します。
これにより、企業全体の競争力が増し、持続可能な経営へとつながります。

コスト削減

購買データ分析により、無駄なコストを削減することが可能です。
例えば、購買履歴データを解析することで、定期的に購入している部品や原材料の量や価格を把握できます。
これに基づいて仕入れ先との価格交渉を進め、コストを抑えることができます。

リスク管理

購買データを分析することで、供給チェーンのリスクを可視化することができます。
例えば、特定の仕入れ先に過度に依存している場合、そのリスクを事前に認識し、複数の仕入れ先を確保することでリスク分散が可能になります。

調達の効率化

購買データ分析は調達業務の効率化にも寄与します。
具体的には、発注サイクルの最適化や在庫管理の改善などです。
これにより、過剰在庫や在庫不足のリスクを最小限に抑えることができます。

購買データ分析の手法

購買データ分析にはさまざまな手法があります。
代表的な手法を以下に紹介します。

ABC分析

ABC分析は、購買品目を重要度や使用量に基づいてA、B、Cの三つのグループに分類する手法です。
Aグループは全体の消費額が高い品目、Bグループは中程度の品目、Cグループは消費額が低い品目となります。
これにより、重要な品目に資源を集中させることができます。

ベンチマーク分析

ベンチマーク分析は、他社や業界標準と自社のパフォーマンスを比較する手法です。
これにより、自社の弱点や改善点を明確にし、最適な調達戦略を設計することが可能です。

回帰分析

回帰分析は、購買パターンや価格動向を予測するための手法です。
例えば、季節性の影響や市場トレンドを考慮して、未来の購買コストや需給バランスを予測するために使用します。

クラスタリング分析

クラスタリング分析は、購買データを複数のカテゴリーに分けて、それぞれの特徴を明確にする手法です。
たとえば、仕入れ先の地理的な分布や品質、コスト、納期などの要素に基づき、仕入れ先をクラスタリング(グループ分け)します。
これにより、仕入れ先ごとの最適な調達戦略を策定することが可能です。

バスケット分析

バスケット分析は購買データの相関関係を分析する手法です。
例えば、ある部品を購入する際に他の部品も一緒に購入される傾向が強い場合、その相関関係を把握します。
これにより、まとめ買いの提供や関連商品の提案など、マーケティング戦略の策定にも役立ちます。

購買データ分析の実践例

ここでは、実際に購買データ分析を活用した成功事例をいくつか紹介します。

コスト削減による成功事例

ある製造業の企業が購買データ分析を導入し、ABC分析を行いました。
その結果、Aグループに分類された主要品目に対して集中した価格交渉を行い、年間で10%以上のコスト削減に成功しました。
また、仕入れ先との長期契約により安定した供給を確保し、納期遅延リスクも低減させました。

供給チェーンの最適化

別の企業では、クラスタリング分析を用いて仕入れ先を分析し、地理的なアプローチを最適化しました。
これにより、物流コストを大幅に削減し、配送時間の短縮にも成功しました。
特に、地域ごとに仕入れ先を分散させることで、自然災害などのリスクにも迅速に対応できる体制を構築しました。

在庫管理の効率化

ある企業では、回帰分析を用いて需要予測を行い、その結果を基に発注サイクルを最適化しました。
この手法により、在庫不足や過剰在庫のリスクを低減し、在庫回転率を向上させることができました。
結果として、資金の効率的な運用が可能となり、財務状態の改善にも寄与しました。

分析結果の活用方法

購買データ分析で得られた結果は、戦略的な意思決定に大いに役立ちます。
そのためには、以下のような具体的なステップが重要です。

データの可視化

購買データの分析結果をグラフや表といったビジュアル形式で表示することは、理解を深めるために欠かせません。
データの可視化により、どの品目や仕入れ先が重要であるかを一目で把握でき、具体的なアクションを起こしやすくなります。

定量的な目標設定

分析結果に基づいて、具体的かつ定量的な目標を設定することが重要です。
例えば、購買コストを年間で5%削減する、在庫回転率を1.5倍にするなどです。
定量的な目標があることで、達成状況を客観的に評価しやすくなります。

PDCAサイクルの導入

購買データ分析の結果をもとに、計画(Plan)、実行(Do)、チェック(Check)、行動(Act)のPDCAサイクルを回すことが重要です。
これにより、常に最適な調達戦略を維持することができます。

まとめ

製造業の調達購買部門にとって、購買データ分析は欠かせないツールです。
さまざまな分析手法を活用することで、コスト削減、リスク管理、調達の効率化が実現できます。
各手法や実践例を参考に、自社の状況に合わせた最適な戦略を策定し、持続可能な経営を目指しましょう。

購買データ分析によって、製造業の競争力を高めるための重要な一歩を踏み出せます。

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