フルスロットル:自動車サプライチェーンプロセスを最適化して効率性と俊敏性を高めましょう

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最近、自動車のサプライチェーンが順風満帆でないでこぼこ道を進んでいることは周知の事実です(多くの急カーブや予期せぬ障害物があります)。自動車関連企業は、3年にわたる世界的な半導体不足を乗り越え、ハイブリッド車や電気自動車(EV)の人気の高まりに対応し、さまざまな地政学的混乱に耐えてきました。最近では自動車輸入に対する米国の関税の脅威にも直面しています。この予測不可能な状況の中で生き残る以上のことをするには、自動車関連企業が新たな効率性を見出し、アジリティ(俊敏性)を取り入れることで、サプライチェーンの混乱に対するレジリエンス(回復力)を強化することが不可欠です。

しかし、自動車のサプライチェーンは複雑であり、広範囲にわたり多面的なプロセスを伴い、OEMメーカーからアフターマーケットのサプライヤーまで、複数の階層のサプライヤーが関与しています。これらの各要因は、サプライチェーンの混乱の影響を監視し最小限に抑えることを困難にするだけでなく、適切なツールなしには最適化を大きな課題にするような依存関係を生み出します。

良いニュースとしては、自動車のサプライチェーンを正当に変革できる技術とアプローチが存在するということです。これから一緒に、サプライチェーンプロセスのさまざまなコンポーネントを最適化するための最も先進的で実りある戦略を詳しく見ていきましょう。

自動車のサプライチェーンの特有の複雑さ

車には多くの動く部品があります。具体的には、平均的な内燃機関自動車(ICEV)には約30,000個の個別部品が含まれています。予想通り、それは自動車のサプライチェーン管理を独自に複雑なものにしています。しかし、自動車の物流を複雑にしている他の主な要因は何でしょうか?

階層化された供給ネットワーク

自動車企業は、Tier 1サプライヤー(部品メーカー)からTier 3原材料プロバイダーに至るまで、サプライヤーの多層ネットワークに依存しています。このサイロ化された構造は、高度に調整された調達を必要とするだけでなく、リスクを曖昧にし、混乱への迅速な対応が非常に難しくなります。

JITおよびJISの配送

在庫管理にジャストインタイム(JIT)またはジャストインシーケンス(JIS)アプローチを採用することで、自動車関連企業は余分な在庫を最小限に抑え、実際に必要なときにのみ部品を受け取ることができます。しかし、このサプライチェーン戦略では、部品が1つ遅れると生産が停止する可能性があるため、リアルタイムの可視性は非常に重要です。

製品の高い複雑性

現代の自動車に必要な何万点もの自動車部品は、多くの場合、世界中から調達され、注文に応じてカスタマイズされます。そのため、自動車のサプライチェーン管理者は、効率的な組み立てを実現し、コストのかかるダウンタイムを回避するために、仕様、リードタイム、相互依存性を調整しています。

需要の変動

変動する需要を正確に把握し続けることも、自動車関連企業にとって大きな課題です。自動車関連企業は、変化する消費者嗜好、地政学的な不確実性の影響、そして経済的不安定さに直面しています。

EVへの移行の遅れ

米国のいくつかの州と他の多くの国は、化石燃料を動力源とする車を段階的に廃止するための明確なロードマップを持っています。当然、この段階的な電気自動車への切り替えは、すでに自動車のサプライチェーンに影響を与えています。多くの自動車関連企業にとって、レガシーシステムとサプライヤーとの関係は内燃機関車(ICEV)の生産の生産に根ざしており、完全な見直しが必要です。

急速に変化する規制環境

排出目標は、貿易政策や安全規制の進化とともに、政権が変わるたびに変化します。遅れをとらないように、自動車メーカーも物流会社も迅速に適応する必要があります。規制コンプライアンスを監視し、リアルタイムのレポートを採用し、プロセスをすばやく(そして効果的に)変更するために、新しいテクノロジーを活用し、運用の俊敏性を取り入れる必要があります。

  • MAHLEの活用事例をご覧ください。この自動車サプライヤーがCelonis Process Intelligenceを活用してサプライチェーンの透明性と俊敏性をどのように高め、グループ全体で在庫を20%削減したかを確認してください。

舞台裏:サプライチェーン構成要素を最適化するための重要な戦略

自動車のサプライチェーンの複雑さは変革を困難にしていますが、自動車関連企業が採用できる最適化戦略は豊富にあります。

1 - 高度な需要予測とインテリジェントな在庫管理

AIと機械学習モデルによって強化された需要予測により、自動車関連企業は過去のデータ、広範な市場動向、その他の外部シグナルを分析することができます。これにより、サプライチェーンマネージャーは需要のピークと谷を先取りし、無駄を省き、欠品を避け、保管コストを最小限に抑えることができます。

2 - サプライヤーとの協力と透明性の強化

信頼でき、コミュニケーションが円滑なサプライヤーネットワークは、効率的なサプライチェーンの基盤です。しかし、適切なサプライヤーリレーションシップマネジメント(SRM)と在庫管理プラットフォームがあれば、連携と透明性を維持することがより容易になります。これらのツールを使用すると、自動車関連企業はOEMや他のサプライヤーとより効果的に連携できます。これにより、リードタイムが短縮され、パフォーマンスの追跡とリアルタイムのコミュニケーションが可能になります。最終的に、透明性の高い協調的なサプライチェーンにより、企業は混乱を最小限に抑えながら変動する需要に対応する俊敏性を獲得できます。

3 - エンドツーエンドの可視性のためのデジタルトランスフォーメーションの推進

包括的な物流効率化は、プロセスの自動化や分析の活用を超えたものです。正しく行えば、エンドツーエンドの可視性が高まり、サプライチェーン管理者が運用をリアルタイムで監視できるようになります。完全にデジタル化されたサプライチェーンにより、自動車関連企業はデータに基づいた意思決定を行い、ボトルネックを特定し、原材料の調達からラストマイルの配送に至るまで、スムーズな生産ラインを確保できます。

4 - 継続的な改善と俊敏性のためのプロセスマイニング

階層化され断片化された自動車のサプライチェーンには多くの盲点がありますが、プロセスマイニングはサプライチェーンのプロセスとシステムが実際にどのように機能しているかを明らかにすることができます。設計どおりに動いているかどうかだけではありません。プロセスマイニングにより、自動車関連企業は、さまざまなチームが互いに、また技術スタックとどのようにやり取りしているかについて深い洞察を得ることができます。これらの洞察を活用することで、組織は戦略的なプロセス改善を通じて、運用上の利益とより迅速な適応の機会を特定できます。優れた整備士なら誰でも言うように、車を修理(または性能強化する)前に、車のどこが悪いのかを知っておく必要があります。

断絶を埋める:プロセスインテリジェンスが効率性と俊敏性を促進する方法

自動車関連企業やそのサプライチェーンを構成する組織は、時代遅れのシステムや、同じ言語を話さないサイロ化された部門に苦しんでいます。MAHLEのグループロジスティクス責任者であるMarkus Lohrey氏が言うように、「グローバルサプライチェーンネットワークがますます複雑になり、プロセスが孤立したシステムを介して実行され、材料の可用性、需要、売上高が極端な変動にさらされている状況では、物流効率化は言うは易く行うは難いのです。」

この断絶は、サプライチェーンプロセスの全体的かつ正確な概要を把握することを妨げ、多くの企業が単一のサプライチェーンの課題に孤立して取り組むという場当たり的な方法で変革にアプローチさせてしまいます。


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