製造業の購買担当者がAIにかわることってあり得るの?

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調達購買部門で最も重要な「欠品させない」環境を整備するためには

調達購買部門で最も重要な「欠品させない」環境を整備するためには

今日は購買で一番大事な「欠品させない」ことについて話していきます。欠品しない?簡単じゃんそれだけ?と思うかもしれませんけどもこれができることはすごく難しいことです。

変化に速やかに対応できる調達購買部門

同じものを同じ数量だけ毎日ずっと作りづけている会社なんてどこにもありません。日々変化しています。この変化に対応できるか否かで会社の生産だけではなく販売や事業戦略、そしてお客様の利益、色んなところに影響します。工場できちんと生産計画が決まっていてその通りに原材料や部品を調達していれば非常に楽ですが実際の世の中いろいろな変化があってその通りにいかないことばかりです。

1年を通じても365日ずっと同じ数量を同じ品質で作り続けているわけではありません。工場によっては365日操業し続けているところもありますがそれでも設備のメンテナンス、工程点検もあります。当然人間も機械も休んだり、メンテナンスする必要があります。さらに生産したものは在庫され、それが販売され、お客様のところに届くわけですが全く同じ数量が売れているわけではありません。生産も売れる数量に合わせて変化します。作るものも仕様がかわったり、デザインやサイズが変わったり、色が変わったり、新しい技術が搭載されてより複雑な機能になったり、逆に質素になったりと色んな変化が起きています。さらに競争相手だとか、新しい代替品ができたなど同じものを創り続けられないいろいろな要因が待っています。この変化に合わせること、産計画や販売計画に合わせて調達すること、急な変化には事前に予測して多めに調達する。売れなくなったら慌てて調達や発注数量を減らすのではなくある程度予測をしながら購入数量を変えていくことも必要になってきます。

調達購買部門が必要な情報とは

会社によっては色んな事情がありそのたびに在庫を減らすのか、利益が減ってきたので売る数量を減らすのか社運をかけて大量生産するのか色んな戦略があります。それに合わせて購買は必要に応じた調節をしなければなりません。ではその情報をどうやって仕入れるのか、生産現場からこれが欲しいと言って合わせて調達して間に合うもの間に合わないもの、納期に時間がかかるものかからないもの商品によっていろいろあります。さらにその部品を作っている会社も原料の調達ができているかいないかという問題があります。経済的な要因だけでなく自然災害だとか新型ウイルスの影響だとか想定を超える変化があります。それを予測できることできないこと、できない時に欠品しないためにはどうしたらいいか?色々考えなければいけませんよね「ありません!」では当然ものは作れなくて売れなくて会社の利益が上がらなくなります。

そうならないために購買部門が欲しい情報ってなんでしょう?営業予測の情報でしょうか?経済予測の情報でしょうか?突発事故を想定して予備在庫が必要でしょうか?さらにその先の原料の調達も必要でしょうか?台風や水害で生産ができないことも想定しておくことでしょうか?

全てを想定することは無理ですよね。ですがだからといって何もやらないというわけにもいけません。

自分一人で決められない、購買部門だけでは決められない、そういった時にどこの部門、誰から、どんなサプライヤーからないしは、インターネット・テレビや新聞色んなところから得た情報、予測データ、今後の販売の予測だとか新しい製品でるの?でないの?

色んなことを考えながら欲しい時に欲しい品質のもの、欲しい場所に必要量を届けるそれができて一人前の購買です。

今では緻密な生産計画を組まれている会社では時間単位での納品も求められています。生産のスケジュールや原材料の置き場、管理に制限があればそれも含めて必要情報として盛り込んだ上で発注しなければなりません。そういったことを少しでも過去の経験値から未来を予測して調達する単に欠品しないという一言に隠れているさまざまな問題をクリアする人工知能(AI)で一部を補って自動化しようという取り組みもはじまっています。でも最終的に判断をしてコンピューターの予測ではこうだからその通りオーダーしよう!なのかだからこそ、それよりもさらに多めにオーダーしよう!なのか予測にないネガティブな要素が新しく得られた情報の中にあるので少し減らそうかこうした判断は人間の知恵・経験に基づくものです。

購買が人工知能にとって代われない付加価値のある仕事をするためにはこういったことも盛り込んでサプライヤーと話をしなければなりません。変化の激しい今購買に求められていることはたくさんあります。欠品しないという言葉に含められている意味をもう一度よく考えてみたいと思います。自動化されてもまだまだ人間が判断しなければならないことってまだまだたくさんあります。

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