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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

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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