製造業の購買担当者がAIにかわることってあり得るの?
今日は購買部門が必要とする情報の第3回目になります
これから話す内容は、基本データ
少しブレイクダウンした話なんですけれども
今回も少し総括的な話も一部あります
購買部門が必要としたい情報なんですけれども
まず、具体的に原材料、部品をいつどれだけ欲しいと言ったときに
まず、工場でどれだけ作るという生産計画
これは具体的な日々の納入数量だとか
発注の量、そして具体的ないつどれだけという納期
場合によっては時間指定もあったりして
こういった発注書に記載される情報
これを確定するためには生産計画というのがまず必要です
そして需要予測、今後の発注の見込みとして
どれだけ増えるのか、減るのかというような
おおよその需要の予測
こういったものが必要になります
そして3つ目、経済予測
さらにもっと大きなトレンドで世界経済レベルで
競合他社、外国の企業
外資系企業はどういう動きをしているんだから始まって
例えば輸出をしているんだ、輸入してるんだということであれば
それぞれの地域が今、どういう状況になっているんだ
ということ共にこれから先、どのようになっていくんだという予測
予測が外れた時にどのようにリカバーするかというのは
また別途、リスクマネージメントでいきますけれども
こういった経済予測
そして4番目
気象予測、長期予報、短期予報、明日の天気
さらにはピンポイントで5分後とか10分後、30分後
例えば屋根のない球場が1時間後の雷雨の予報を
ウェザーニュースから買っています
そうするとお弁当やビールをどういう形で調達して売るのかとか
色んな事に使われたりするんですけれど
食品スーパーでいけば天気予報
明日、雨だから店頭に野菜が並べられないとすると
仕入れは抑えるかとか様々な形で気象予報生きます
さらに大きなメーカーでも
工場で原材料、部品を輸入するときに
海上輸送で途中、台風があって船が遅れる
納期が遅延するリスクがある
そうすると生産計画を少し調整しなければいけないというような形で生きたり
夏物、冬物の売れ行き予想とか
温暖化、冬が暖冬であれば冬物が売れなくなるとか
様々な形でこの気象予測、予報、データ、生きると思います
そして生産技術
効率的な組立て、加工、いかにユニット化、モジュール化
ネジ止め、溶接、どれだけ有利な加工組立て作業をするか
という情報が必要になります
そしてサプライチェーン(遅延)
原材料、部品が届いて物流倉庫、トラックで輸送されて届くまで
こういったプロセス
それぞれの工程や作業
どこにボトルネックがあるのかとか
渋滞で納期遅延しているのか
それを解消するためにはどうするんだ
というようなサプライチェーン(遅延)の情報
そしてサプライヤー
実際に原材料、部品を調達する
どこから、どんな企業、生産能力は、品質管理基準は、
様々なサプライヤーの情報が必要に
そして8番目
成功事例、失敗事例
これ過去の歴史ということなんですけれども
いかにその過去の情報を今後に活かすかということです
成功だけじゃなくて失敗も含めてどうやって活かすか
そしてエンドユーザー
実際に買ってくれたお客様がどのようにその製品を使っているのか
その製品に対してどのような不満を持っているのか
改善を望んでいるのか
どこに満足しているんだ
競合と比べてどういう風に思っているんだ
というようなエンドユーザーの情報
そしてさらにはこういった情報の情報源
電子媒体、紙媒体、さまざまな情報源があります
インターネット、書籍、雑誌や新聞、テレビ。ラジオ
様々なメディア、こういったものに関わる情報
情報源に関する情報
こういったものも含めて購買部門の基本データとして
しっかり押さえておく必要があると思います
常にこれは変化していくので最新の状態にアップデートしていく
ということが必要なります
今日はここまで
第3回目を終了して次回、第4日目は具体的に今度
生産活動に入っていきます
日々刻々と変化する中で購買部分が納期調整や数量の調整をしていく
という具体的な話でどんな情報が必要になっていくのか
という話をします
調達購買業務の効率化だけでなく、システムを導入することで、コスト削減や製品・資材のステータス可視化のほか、属人化していた購買情報の共有化による内部不正防止や統制にも役立ちます。