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コース概要
S&OP入門
- S&OPの定義とその重要性
- 導入によるメリットと直面する課題について解説
- S&OPサイクルの仕組みおよびサプライチェーン計画との関連性
需要予測の手法
- 移動平均法・指数平滑法などの統計的手法
- 機械学習およびAI技術がもたらす需要予測への革新
- 季節変動や長期的傾向、需要の不規則性への対応法
S&OPにおけるデータ分析技術
- 様々なデータソースと需要シグナルの解析方法
- ExcelおよびPower BIを用いた需要計画の推進手法
- 客観的証拠に基づく予測モデル構築法
予測精度向上のための戦略
- 誤差や偏りの要因を特定するための検証手法
- より精確な予測結果を実現する各種テクニック
- 多部門間で整合性を維持するための手順
在庫管理および供給計画の最適化
- 需要変動に見合う適切な在庫水準の設定方法
- 補充タイミングを最適化するための対策例
- 生鮮品・非生鮮品における管理戦略の相違点
部門間連携強化のポイント
- 販売・運営・財務各部門がS&OPにおいて歩調を合わせるための仕組み
- 予測計画立案時における合意形成の取り組み
- S&OPミーティングで有効なコミュニケーション技術
S&OP支援用ソフトウェアとデジタルツール
- 現代のS&OPソフトウェア概観と基本機能説明
- リアルタイムな判断支援用デジタルダッシュボード構築法
- S&OPを成功に導いた実際のケーススタディ例
継続的改善プロセスの推進方法
- S&OP体系を定期的に見直し・洗練させる手法
- 重要業績指標(KPI)の測定および活用方法
- 95%という高い予測精度を達成するための戦略例
講座総括および今後の展望
要求
- サプライチェーン管理に関する基本的な知識があること
- 需要計画および予測手法の実務経験があること
- Excelやサプライチェーン分析ツールを基礎的に扱える能力が求められます
受講対象者
- 需要計画担当者
- サプライチェーン関連の専門職
- 運営管理責任者
14 時間
お客様の声 (1)
他の産業からのインプットを通じてトレーナーが提供します。
Lars Schacht - Scandlines Danmark ApS
コース - Advanced Sales and Operations Planning (S&OP) for Demand Forecasting
機械翻訳