サプライチェーンの強化と需要変動対応

このような課題を解決できます

Solution

PROBLEM

01

サプライヤー・在庫・物流状況がリアルタイムで把握できず、全体最適な判断が困難

SAP S/4HANA Cloud + SAP Extended Warehouse Management (EWM)

  • 在庫・入出荷・物流の情報をリアルタイムで統合管理。
  • 拠点間・倉庫間の状況も可視化し、全体最適な意思決定を支援。
SAP S/4HANA Cloud
SAP Extended Warehouse Management

SAP Integrated Business Planning (IBP)

  • サプライチェーン全体を統合的に計画・最適化。
  • サプライヤーの納期遅延や在庫不足などのリスクを早期に把握。
SAP Integrated Business Planning

PROBLEM

02

過去データに依存しており、突発的な市場変動やトレンド変化に追随できない

予測分析・需要計画の高度化

  • SAP® IBP の予測機能により、季節変動や市場トレンドを反映した需要予測を実施。
  • 機械学習AIを活用して、突発的な需要変動や外部要因にも迅速に対応可能。
SAP Integrated Business Planning

リアルタイムデータと予測の統合

  • SAP S/4HANA と IBP を連携し、実績データと予測データを一元管理。
  • 過去実績だけでなく、将来の変化を見越した意思決定を可能に。
SAP S/4HANA Cloud
SAP Integrated Business Planning

PROBLEM

03

ERPやSCMツールが部門・拠点ごとに分かれ、データ連携や分析が困難

SAP Datasphere / Data Intelligence によるデータ統合

  • 複数システム・拠点のデータを標準化・統合。
  • 部門横断でサプライチェーン全体の分析が可能に。
SAP Datasphere

SAP Analytics Cloud (SAC) による可視化

  • KPIやダッシュボードを統一し、意思決定者がリアルタイムに状況を把握。
SAP Analytics Cloud

API連携・イベント駆動型アーキテクチャ（EDA）の活用

  • 外部サプライヤーや物流パートナーとのリアルタイム連携を実現。

他にもこのような課題を解決します

Other

経営可視化と意思決定スピードの向上

  • 部門が独自システムやExcelを使っており、経営層が全社の数字を一元的に把握できない
  • データ集計やレポート作成に時間がかかり、経営判断時点では古い情報になっている
  • 経験や勘に頼った判断が多く、データ活用が形骸化している

業務効率化と人材不足対応

  • 業務手順が標準化されておらず、特定の担当者しか対応できない作業が多い
  • 業務効率化＝自動化と捉え、根本的な業務プロセス改革が後回しになっている
  • デジタル化・業務改革の方向性に対して、現場のスキルが追いついていない

クラウド移行と老朽化システム対応

  • オンプレミスシステムとの連携やデータ移行が複雑で、想定より時間・コストがかかる

  • 古いハード・ソフトの保守費用の高騰や保守終了により障害発生時の復旧も困難

  • レガシー設計のため、新機能を追加できない

サプライチェーンの強化と需要変動対応

  • サプライヤー・在庫・物流状況がリアルタイムで把握できず、全体最適な判断が困難
  • 過去データに依存しており、突発的な市場変動やトレンド変化に追随できない
  • ERPやSCMツールが部門・拠点ごとに分かれ、データ連携や分析が困難

多拠点・海外展開におけるガバナンス確立

  • 各拠点や国ごとに運用ルールや会計・コンプライアンスの基準が異なり、全社統一が困難
  • 国ごとの法制度、会計基準、労務規制が異なり、ガバナンス対応が複雑化

データセキュリティとコンプライアンス

  • 社内外への不正アクセスや紛失・盗難による機密情報の漏洩リスクが存在

  • クラウドサービスや在宅勤務環境の利用拡大に伴い、セキュリティポリシーの適用範囲が不明確

データプラットフォームとデータ連携基盤

  • 複数のクラウド・オンプレミス環境が混在し、統一的なデータプラットフォーム構築が困難

  • ERP、CRM、MES、SCMなど複数システムのデータを連携する際、フォーマットや粒度の違いで統合が難しい

  • 連携エラーやデータ不整合対応に多くの工数を割かざるを得ず、効率化が進まない

生成AIと機械学習AIの有効活用

  • DX・業務効率化の観点からAI導入が急務となっているが、リスク管理や運用ルール整備が追いついていない

  • 各システム間でデータ形式が異なり、AI活用のためのデータ基盤が整っていない

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