データサイエンスを駆使し、複雑な自動車ビジネスのシナリオプランニングを解明する

地政学的な変動やサプライチェーンの混乱が続く中、自動車業界は複雑な生産計画を乗り切るために機敏な戦略を採用しなければならない。例えば、パンデミック後、自動車業界は深刻な世界的半導体不足に直面し、フォード、ゼネラルモーターズ、トヨタなどの大手OEMは突然の生産停止や規模縮小を余儀なくされた。

この混乱は、急速なサプライチェーンのシフトに対処するための、従来の静的な計画手法の限界を露呈した。この供給不足は、リアルタイムのデータ統合と適応的予測の欠如が、いかに大幅な生産の遅れ、販売目標の未達、運用コストの上昇につながるかを浮き彫りにし、プロアクティブにシナリオを可視化し、その場で戦略を調整できるデータサイエンス主導の生産計画の緊急の必要性を浮き彫りにした。

従来、生産スケジュールの策定には、ルールベースのアドバンスト・プランニング・システム（APS）とExcelを駆使した手作業プロセスの組み合わせに頼ってきた。しかし、これらの方法はリアルタイムの変化に対応するのに苦労し、ますます不安定になる環境ではその有効性が制限される。

したがって、需要と供給のバランスをとり、リソースの利用率を最適化し、収益性を確保するには、効率的で適応性の高い生産計画が必要となる。これを達成するために、自動車OEMは、変動する需要、生産制約、潜在的なサプライチェーンの混乱など、複数の動的要因を考慮する必要があります。

この記事では、OEMのビジネス戦略における生産計画の重要な役割を探り、従来のアプローチの限界を検証し、データサイエンス主導の最適化によって効率性と対応性を高める方法を示します。

OEMにとっての生産計画プロセスの意義

生産計画は、自動車生産が市場の需要や利用可能なリソースと整合するようにします。その方法を理解しよう！

ICE車やハイブリッド車で市場を独占している、世界で最も売れているOEMを分析することで、その複雑さを定量化することができます。

図1：プランニングにおける意思決定変数の多さ

自動車エコシステムは、各プレーヤーが明確な役割を持つ複雑なネットワークである：顧客は適切な自動車を要求し、サプライヤーは不可欠な部品を提供し、ディーラーは販売とサービスの橋渡しをする。その中核となるのがOEMであり、顧客のニーズ、サプライチェーンの能力、ディーラーのサポート、規制、技術のバランスを取った自動車を生産することを任務としている。

各段階では、データ、意思決定、依存関係が複雑に絡み合い、販売、サプライチェーン、財務、オペレーションにまたがるシームレスな調整が必要となる。サプライヤーの遅延、需要エラー、生産ボトルネックなどの混乱は、システム全体に波及し、計画生産高と実際の生産高のギャップを拡大する可能性がある。

図2：需要データの収集から生産計画の実行まで、エンドツーエンドの生産計画プロセスの主要段階を概説する。

この図は、各段階が前の段階の上にどのように積み重なり、計画プロセス全体に連鎖的な影響を及ぼすかを示しています。サプライヤーの遅延、需要の計算ミス、生産のボトルネックなど、ある段階での小さな混乱でさえ、システム全体に波紋を広げ、計画した生産量と実際の生産量のギャップを増幅させる可能性があります。

さらに複雑さを増すのは、異なる部門が独自のKPIを設定し、しばしば相反する目標を設定していることだ。営業部門は顧客満足と収益を優先し、サプライチェーン部門は効率とコスト管理を重視し、生産部門は生産能力の最適化とダウンタイムの最小化を目指す。これらの優先順位のバランスをとるには、全体的な整合性を確保するためのトレードオフが必要です。

従来のアプローチでは、このエコシステムにおける膨大なデータポイント、制約、相互依存に対応するのに苦労していた。課題を予測し、トレードオフを評価し、組織の目標に沿った情報に基づいた意思決定を行うには、高度なシナリオ可視化によってサポートされたプロアクティブな考え方が不可欠です。

現在の生産計画 手法の課題

• 手作業による介入： 大規模な手動データ入力と調整が必要で、リアルタイムの変化への対応が遅れる。
• 限られたスケーラビリティ： 大規模なデータセットを処理し、最新の生産シナリオの複雑さを管理するのに苦労する。

• 静的なプランニング： サプライチェーンの混乱、需要の急増、予期せぬ制約に適応できない。

• 断片的なデータとバラバラのプロセス： 部門（営業、サプライチェーン、生産）間の連携と統合が限定的で、シームレスなプランニングと調整が妨げられる。

• リアルタイムの不測の事態が発生しない： コンティンジェンシープランを作成する機能がないため、影響の発見が遅れ、最適な意思決定ができない。
• エラーが発生しやすいプロセス： 手作業への依存度が高いため、非効率や計画ミスのリスクが高まる。
  

図3：現在の生産計画手法における課題

データを活用した生産：意思決定ドライバーの合理化

データサイエンスは、自動車メーカーが生産計画を自動化し、リアルタイムの変化に対応した、より効果的で応答性の高い計画を作成するのに役立ちます。Nagarroでは、データサイエンスに基づくアジャイルな生産計画アプローチを策定しました。

私たちの革新的なアプローチは、4つの重要なステップを踏んでいます：

図4：Nagarroの生産計画作成アプローチ

識別とインジェスト - データポイントと制約

複雑な生産計画シナリオにおける効果的な意思決定は、主要な意思決定ドライバーを特定し理解することにかかっています。これらのドライバーは、さまざまな時間スケールで膨大なデータ量、制約、および望ましいビジネス成果を評価することにより、トレードオフの意思決定を形成するのに役立ちます。以下は、生産計画の意思決定に影響を与える重要なインプットです：

データポイントは 、最適な生産計画を生成するために解決しなければならない変数です：

• 生産数：生産数：需要予測、生産能力、サプライチェーンの制約によって左右される、時間枠ごとの生産数。

• モデルミックス：顧客の需要、工場の生産能力、部品の供給能力を反映した、様々な車種の割り当て。

OEMは、市場のニーズと操業能力に合致した正確な生産計画を作成するために、これらの変数を注意深く分析し、バランスをとる必要がある。

制約条件は 意思決定を大きく左右するものであり、それを理解することが複雑なエコシステムを乗り切る鍵となる。重要な制約には以下のようなものがある：

• 需要制約：市場の需要を満たすために必要な最大生産量を定義し、過剰生産（および高いキャリングコスト）または過小生産（および販売損失）を防止する。

例えば、過度に楽観的な予測は、サプライチェーンや生産ラインに負担をかける可能性があり、過度に保守的な予測は、顧客の需要を満たせず、販売店に不満を残す可能性がある。

• 生産制約：工場の生産能力、従業員の稼働率、操業スケジュール、メンテナンスサイクルなど、生産量を制限するすべての制約が含まれる。

• 関係制約：異なるモデルがどのように特定の生産ラインや部品の割り当てに対応するかを検討する。たとえば、複数のモデルにまたがって使用される部品は、遅れたり使用できなかったりすると、ボトルネックになる可能性があります。

• 供給制約：リードタイム、サプライヤの信頼性、およびサプライチェーンにおける潜在的な混乱を考慮して、サプライヤからの部品の入手可能性に焦点を当てる。

調整、調整、変換 - パイプラインのクリーン化、正規化、構造化

適切な構造化と前処理を行わなければ、不整合と断片化が非効率とミスアライメントにつながります。変換パイプラインは、高度なモデリングのために多様なソースからのデータをクリーニングし、標準化し、最適化するために重要です。

最新の生産計画では、生産スケジュール、機械の稼働率、在庫レベルから、労働力の利用可能性、財務制約、販売需要予測、ロジスティクスの詳細まで、構造化データと非構造化データの両方を活用します。各要素は、正確、迅速、かつコスト効率の高い生産計画を立案するために不可欠です。

堅牢な変換パイプラインにより、次のことが保証されます：

• データのクレンジングと整合：データの整合性を維持するために、不整合、重複、欠損値を削除します。

• タイムウィンドウをまたがる集計：短期、中期、長期のプランニングのための需要とキャパシティデータの構造化。

• 正規化と標準化：多様なデータフォーマット（例えば、サプライヤーの納期スケジュールとプラントの運転スケジュール）を統一された構造に変換する。

• データタイプの統一：数値データ（コスト指標、納期）と非構造化ソース（メンテナンスログ、センサー読み取り値）の統合。

この前処理段階により、生産能力を販売需要、財務制約、ロジスティクスと整合させ、リニア・プログラミングのような最適化モデルの展開を可能にし、コスト効率を高め、ダウンタイムを最小化し、市場対応力を強化する。断片化されたデータを実用的な洞察に変換することで、トランスフォーメーション・パイプラインはリアルタイムのシナリオ・プランニングとデータ主導の意思決定の基礎を築き、今日の複雑な自動車業界で必要とされる俊敏性をOEMに提供します。

最適化とオーケストレーション - 高度なテクニックを使用したカオス

自動車産業における生産計画の最適化は、高度なデータサイエンスと数学的最適化モデルを必要とする多次元的な課題である。需要予測、生産能力、サプライチェーンの制約、財務上の制約、持続可能性の目標、市場の変動といった制約がある中で、OEMは意思決定を合理化し、効率を最大化するために、堅牢でデータ駆動型のアプローチを採用しなければならない。

よく実行されたデータサイエンスモデルは、生の洞察を最適化された生産計画に変換する：

• 目的関数の策定：目的関数の策定：主要目標を定義する（例：生産量の最大化、ライン効率の改善、コストの最小化）。

• 重要な制約条件の組み込み：現実的な計画を確実にするために、需要の上限、連続処理の制限、労働力の利用可能性、工場のスケジュール、およびサプライチェーンの制約に対処する。

• 意思決定変数の最適化：リソースの最適配分（生産量、モデルミックス、工場稼働率など）を特定する。

複雑性に対処するため、さまざまな最適化手法が適用される：

• 線形計画法（LP）：線形計画法（LP）：機械、労働力、材料を効率的に使用するための資源配分を最適化する。

• 整数計画法（IP）：サプライヤーの選択、生産バッチ、作業シフトなどの離散的な意思決定を管理する。

• 非線形計画法（NLP）生産効率とエネルギー消費または排出削減のバランスをとるような複雑な関係をモデル化します。

• メタヒューリスティック手法（遺伝的アルゴリズム、アントコロニー最適化など）：適応型スケジューリングやルーティング最適化のような大規模で動的な問題を探求します。

• 確率的最適化：需要と供給の不確実性を考慮し、弾力的なプランニングを行います。
• 強化学習(RL)：市場の変化に動的に対応するリアルタイムで適応的な意思決定を可能にします。

自動車メーカーは、これらの技術を包括的な最適化パイプラインに統合することで、コスト効率、資源 利用、持続可能性、市場対応力のバランスを とり、機敏で弾力性があり、データ駆動型で、将来に対応できる生産計画戦略を確保することができます。

測定とマスター - 異なる時間スケールで異なるビジネス目標

OEMは、生産プロセスのどの時点においても、生産計画の決定がさまざまな時間軸のビジネス成果にどのような影響を与えるかを評価する必要があります。

主なビジネス目標には、以下のようなものがあります：

• ライン効率：最適な生産ラインパフォーマンスを確保することで、スループットを最大化し、ダウンタイムを最小化し、コストとサイクルタイムを削減する。

• 収益性：生産計画を最適化することで、コストを削減し、需要を満たし、品質基準を維持する。

• 需要の充足：過剰生産（過剰在庫と保管コスト）または過小生産（在庫切れと売上損失）を回避するために、正確な予測に基づいて生産を調整する。

• 持続可能性と資源の最適化：効率的な資源利用、エネルギー効率の高いオペレーション、効果的な廃棄物管理を通じて、スコープ1およびスコープ2の排出を最小限に抑えることで、資源の浪費を削減し、ESG目標を達成する。

持続可能な生産計画は、環境への影響を軽減するだけでなく、規制への適合性を確保し、ブランドの評判を高める。

これらの各決定要因は、OEMの目標に沿った包括的な生産計画を形成するために連動します。データポイント、制約条件、望ましいビジネス成果の相互関係を理解することは、情報に基づいた意思決定を行い、業務効率を維持するために極めて重要である。

さらに、 データ科学に基づく最適化技術の上にGenAIを搭載したインテリジェント・アシスタント（ ）を組み込むこと で、生産計画プロセスにより高い効率性とインテリジェンスを導入することができます。

このAI駆動型アシスタントは、プランナーに直感的なアクセスを提供し、サプライチェーンの混乱、生産能力、需要変動などのシナリオに関する洞察を容易にシステムに照会できる 。

さらに、このアシスタントは、不測の事態に対応するためのプロアクティブな推奨プランを生成することができ、プランナーが混乱に迅速に対応し、生産スケジュールを動的に調整できるよう支援します。

効率的なプランニング機能でシナリオに取り組む

リアルタイムのシナリオ・プランニングは 、生産の遅れを回避するのに役立ちます。 たった1台の部品出荷の遅れでさえ、500～1,000台の生産を停止させ、1日あたり数千ドルの潜在的な損失を引き起こす可能性があります。

エンド・ツー・エンドの同期化により 、 需要予測、サプライヤのスケジュール、工場のオペレーション、ロジスティクスを 調整し 、バリュー・チェーン全体の混乱を最小限に抑えることができます。

多目的最適化 効率性を解き放ちます。工場の稼働率が1％上がるごとに、年間100万ドルの節約になります。

バリュー チェーンに沿った 教訓の 適用

OEM における生産立ち上げの成功は、原料供給会社やサプライヤが、増大する需要に合わせて生産量を拡大できるかどうかに大きく依存しています。この相互関連性は、合理的で効果的な立ち上げを達成するために、バリューチェーン全体にわたる協力の重要性を強調している。

OEMの立ち上げを複雑にしているのと同じ課題が、サプライヤーにも影響を与えることが多い。例えば、サプライヤーは、設備投資の制約により、生産能力を増強する上で大きなハードルに直面する可能性がある。OEMに比べ、すでに利益率が薄く、蓄えも限られているサプライヤーは、需要増に迅速に対応するのに苦労するかもしれない。

このような課題に対処するには、データの共有、協力的なプランニング、先を見越したシナリオ・モデリングなど、エコシステム全体の努力を調整するための同期化されたアプローチが必要である。OEMとサプライチェーン・パートナーが協力することで、リスクを軽減し、回復力を強化し、よりスムーズな生産スケーラビリティを確保することができる。

生産計画の未来は、AIを活用した最適化によって従来のツールの限界を克服し、ダイナミックな自動車業界において成功を収めることにある。 先進的なデータサイエンス技術を採用することで、OEMはリアルタイムの適応性を実現し、機敏な緊急時対応計画を作成し、効率性と収益性を最大化するためにオペレーションを最適化することができる。

ビジネス・シナリオ・プランニングのプロセス全体を変革し、変化し続ける市場で優位に立つお手伝いをさせてください。