メーカーや消費者が内燃機関エンジン (ICE) モデルから電気自動車 (EV) へと切り替えつつある現在、グローバルな自動車業界は変革の真っ只中にいます。この抜本的な変化は環境に多大なメリットをもたらす一方、世界中の自動車の需要計画チームに課題や複雑さを生じさせています。

販売網や地域ごとに EV、ICE、そしてハイブリッドの適切な製品構成を提供することは困難です。この複雑さに加えて、今日の消費者は、製品のカスタマイズを要求してきます。スマート機能、電動パワートレイン、ハイブリッドモデルは引き続き提供しながら、新しいオプションが絶えず登場するため、この傾向は拡大すると予測されます。

選択肢が多いことは、自動車メーカーにとっては、市場の需要に合った適切な構成の予測が困難になりますます。これは、しばしば車両やオプションの過剰生産につながり、売れ行きの悪いモデルが販売店で在庫となり、利潤低下を招く割引をせざるを得ない結果となります。さらに、消費者の嗜好や需要がグローバル市場全体で非常に多様化しています。構成を間違えると、一方では過剰在庫が長期化し、他方では販売機会の喪失につながる可能性があります。OEMが消費者のニーズを正確に評価して、それにサプライチェーンを対応させることは、利潤確保の1つの方法です。

一方、自動車メーカーは、利益を生むという保証がない中で、新しいテクノロジー、工場、商品配送経路に高額の資本投資を行い、多様なモデルと消費者のニーズに対応する必要があります。さらに、後方視認ミラーは、世界的な半導体不足が断固としてあるため、自動車メーカーは今なお供給不足に直面しています。EV、ICE、ハイブリッドモデルを同時に生産するために、部品の大量在庫が必要というのがその理由のひとつです。部品不足で生産が停止すると、メーカーは利益率、売上、顧客ロイヤルティを失います。

しかしそれが最大の課題でしょうか？自動車メーカーは、業務用に構築されていない旧式ソリューションを使用して、この混沌とした複雑な市場環境を切り抜けようとしています。サプライチェーン計画チームは、すべてのモデル、地域、販売網で包括的な需要を予測できず、損失を回避するほどすばやく需要の変化を検出できません。また、混乱の予測や綿密な分析だけでなく最適な解決もできません。さらに、組織全体でリアルタイムデータを共有できないことや、機能的なサイロ全体で連携できないことが、多々発生します。

必要なソリューションとは何か？

市場の変化に対応しつつ、混乱を特定して管理するために、人工知能 (AI) を利用する高度なソリューションが、自動車計画担当者には必要です。

最適なソリューションは、人間の認知や手動分析を超越して機能し、大量でほぼリアルタイムの需要データを取り込むとともに、消費者物価指数 (CPI)、インフレ、国内総生産 (GDP)、金利、燃料価格、住宅着工件数などの重要な経済データも考慮します。さらに、高度なデータサイエンスと予測分析を活用して、正確な需要予測を作成します。その結果、予測も事実上静的ではなく動的になり、状況が変化しても、実際の市場のニーズに合った予測を維持できます。

この AI を活用したソリューションでは、すべてのモデル、販売網、地域で需要の複雑さを管理して、適切な製品を適切な時期に適切な場所で提供します。グローバルな自動車市場を特徴づける複雑な製品構成ですら、容易に管理できます。

最後に、最適なソリューションは、高度な人工知能 (AI) やデータサイエンスだけでなく、機械学習 (ML)、クラウドコンピューティング、予測分析も活用して、計画から意思決定までの期間を数日から数分へと短縮します。予測定義では、数百もの what-if (仮定) シミュレーションをすばやく実行し、現実世界の需要要因となる変数の影響を把握して予測します。この強力なソリューションにより、最適な推奨案を自律的に作成して、かつてないレベルの意思決定スピード、応答性、および俊敏性を実現できます。

Blue Yonder Cognitive Demand Planning による改善点

前述の最適といわれるソリューションはあまりにも現実的でないと思われる場合は、Blue Yonderの Cognitive Demand Planning をお試しください。AI を活用したこの革新的なプランニングソリューションで、自動車の需要計画担当者は以下のメリットを享受できます。

  • ほぼリアルタイムのデータ分析。Cognitive Demand Planning は、高度な統計モデルと ML モデルを使用して、詳細な予測を状況の変化に伴い動的に調整し、さまざまな期間、地域、販売網、製品全体の需要を正確に予測します。これは、CPI、GDP、インフレ、金利、燃料価格などの、数百もの原因因子や需要要因となる変数を取り込んで、正確な予測を生み出します。また、リスクと需要予測も照合します。
  • 統合計画プロセス。Cognitive Demand Planning により、分断化された意思決定ツールやプロセスが、機能全体において統合かつ協働の計画、シナリオモデリングに置換されます。サプライチェーンで可視性を向上することで、グローバル市場全体で生産を需要にインテリジェントに合わせます。ユーザーは単一の共有データモデルを活用して、最新の最も関連性の高い知見に確実につながります。意思決定は、信頼できる唯一の情報源に基づいて行われます。
  • シナリオ計画の加速。Blue Yonder の AIを活用したソリューションにより、需要計画チームはその仮定をデジタルで組み込み、追跡、向上するだけでなく、需要結果に影響する変数を正確に特定できます。計画担当者は複数のシナリオを作成、実行、テストして、アクション可能な計画を迅速に策定するとともに、はるかに動的に計画を更新できます。サイクルが、数週間、数日、または数時間から分単位に短縮されるため、計画は静的ではなく、継続的になります。

(最適化) エンジンの始動

需要計画担当者は、今こそ変化を起こすときです。EV がグローバルで自動車産業に革命を巻き起こしているのと同様に、AI を活用した Cognitive Demand Planning は予測プロセスに大変革をもたらします。

業界をリードする自動車メーカーは、Blue Yonder の強力な最適化エンジンをすでに活用して、モデル、販売網、地域全体で適切な製品構成を実現し、売上、利益率、顧客満足度、資産利用率の向上を推進します。結果の改善に向けたレースが今、はじまります。