コース概要

S&OP とは

  • 営業および運用計画とは何か?
  • S&OP の主な利点と課題
  • S&OP サイクルとサプライチェーン計画との統合

需要予測手法

  • 統計的予測手法(移動平均、指数平滑化)
  • 機械学習と AI の需要予測への活用
  • 季節性、トレンド、需要変動の取り扱い

S&OP ためのデータ分析

  • データソースと需要シグナル分析
  • Excel と Power BI を使用した需要計画
  • データに基づいた予測モデルの構築

予測精度の最適化

  • 予測誤差とバイアスの特定
  • 予測精度を向上させる手法
  • クロスファンクショナルチームを調和させるためのベストプラクティス

在庫と供給計画

  • 需要変動に応じた在庫レベルのバランス
  • 在庫補充戦略の最適化
  • 資材品と非資材品の管理

クロスファンクショナルな協力

  • S&OP における営業、運用、財務の調和
  • 予測と計画のコンセンサスの構築
  • S&OP 会議における効果的なコミュニケーション戦略

S&OP ためのテクノロジーとツール

  • 現代の S&OP ソフトウェアの概要
  • デジタルダッシュボードの実装によるリアルタイムの意思決定
  • 成功した S&OP 実装の事例研究

S&OP での継続的改善

  • S&OP プロセスの監視と改善
  • 主要パフォーマンス指標 (KPI) の測定
  • 95% の予測精度を達成するための戦略

まとめと次なるステップ

要求

  • サプライチェーン管理の原則の理解
  • 需要計画と予測手法の経験
  • Excel またはサプライチェーン分析ツールの基本的な使用能力

対象者

  • 需要計画者
  • サプライチェーン専門家
  • 運用管理者
 14 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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