タイトルは「サプライチェーンの遅延分析を行う場合にはどんなデータ項目が必要となるか」ですが、汎用的な表現にすれば「○○プロセスの○○分析を行う場合にはどんなデータ項目が必要となるか」となります。
このような汎用的な表現にすることで、より深いデータ分析項目を生成AIがあげてくれると思います。

（私の問い）
サプライチェーンの遅延分析を行う場合にはどんなデータ項目が必要となりますか

（Geminiの回答）

 

サプライチェーンにおける遅延は、顧客満足度の低下、販売機会の損失、コストの増大など、企業経営に深刻な影響を及ぼします。その根本原因を特定し、将来の遅延を予測・防止するためには、網羅的かつ正確なデータに基づいた詳細な分析が不可欠です。

本記事では、サプライチェーンの遅延分析を行う上で必要となるデータ項目を、サプライチェーンの各フェーズに沿って、その目的と共に詳細に解説します。

 

遅延分析の基盤となる主要フェーズとデータ項目

 

サプライチェーンの遅延分析は、大きく分けて「調達」「製造」「在庫・倉庫管理」「輸送・配送」そして「販売・顧客」の5つのフェーズで捉えることができます。各フェーズで収集・分析すべきデータは多岐にわたります。

---

 

1. 調達フェーズ：サプライヤーからの供給安定性を測る

 

調達フェーズの遅延は、その後の製造、販売プロセス全体に波及する最も根源的な問題の一つです。サプライヤーのパフォーマンスを正確に把握し、リスクを管理することが重要です。

分析のポイント:

• サプライヤー納期遵守率の算出: 希望納期やサプライヤー回答納期と実納品日を比較し、サプライヤーごとの納期遵守率を算出します。これにより、信頼性の高いサプライヤーとリスクのあるサプライヤーを特定できます。計算式は次の通りです。

  $$\text{納期遵守率}(\%)=\genfrac{}{}{0ex}{}{\text{納期内に納品された注文件数}}{\text{総注文件数}}\times 100$$

• 発注リードタイムの分析: 発注日から実納品日までの期間を計測し、製品やサプライヤーごとにリードタイムの平均値やばらつき（標準偏差）を分析します。リードタイムが長い、あるいは不安定な要因（サプライヤーの生産能力、地理的要因など）を深掘りします。

---

 

2. 製造フェーズ：生産プロセスのボトルネックを特定する

 

製造ラインの効率性やキャパシティは、製品の供給能力に直結します。製造工程における遅延要因を特定し、生産計画の精度を高めることが求められます。

分析のポイント:

• 生産リードタイムの計測: 実生産開始日から実生産完了日までの時間を計測し、製品ごと、製造ラインごとに分析します。計画と実績の乖離を分析し、ボトルネックとなっている工程（特定の設備、段取り替えなど）を特定します。

• 不良品発生率と原因分析: 不良品数とその発生工程を記録し、原因（材料の問題、設備の不具合、作業ミスなど）を分析することで、品質改善と手戻りによる遅延を防ぎます。

---

 

3. 在庫・倉庫管理フェーズ：欠品と過剰在庫のリスクを管理する

 

倉庫内での作業効率や在庫レベルの適正化は、迅速な出荷とキャッシュフローの改善に繋がります。

分析のポイント:

• 倉庫内リードタイムの分析: 受注からピッキング、梱包、出荷準備完了までの一連の作業時間を計測し、非効率な作業や動線を特定します。

• 欠品率と原因分析: 欠品が発生した製品とその頻度、原因（需要予測の誤差、発注漏れ、納品遅延など）を分析し、安全在庫の見直しや発注プロセスの改善に繋げます。

---

 

4. 輸送・配送フェーズ：物流ネットワークの最適化

 

最終的な顧客への納品を担う輸送・配送は、遅延が最も顕在化しやすいフェーズです。天候や交通状況など外部要因の影響も大きく受けます。

分析のポイント:

• オンタイム配送率（OTD: On-Time Delivery）の算出: 到着予定日と実到着日を比較し、配送業者ごと、ルートごと、顧客ごとにオンタイム配送率を分析します。

  $$\text{オンタイム配送率}(\%)=\genfrac{}{}{0ex}{}{\text{予定通りに到着した配送件数}}{\text{総配送件数}}\times 100$$

• 輸送リードタイムと遅延原因の相関分析: 輸送リードタイムと、天候データ、交通情報、通関にかかった時間などの外部データを組み合わせることで、特定の条件下で遅延が発生しやすい傾向を把握し、リスクの高いルートや時期を特定します。

---

 

5. 販売・顧客フェーズ：需要変動と顧客への影響を把握する

 

顧客からの注文情報や要望は、サプライチェーン全体の動きの起点となります。需要の変動を正確に捉え、顧客への影響を最小限に抑えるためのデータ分析が重要です。

分析のポイント:

• 受注から納品までのトータルリードタイム分析: 受注日から実到着日までの全期間を計測し、どのフェーズが全体のリードタイムに最も影響を与えているかを特定します（例：調達リードタイムが50%、製造が20%、輸送が30%など）。

• 需要予測精度と実績の比較: 販売計画や需要予測データと、実際の受注データを比較し、予測誤差がどの程度サプライチェーンの混乱（急な増産による遅延、過剰在庫など）を引き起こしているかを分析します。

 

分析を高度化するマスターデータと外部データ

 

上記のトランザクションデータに加え、分析の精度と深度を高めるためには、以下のデータも不可欠です。

• マスターデータ:

  • 製品マスター: 製品コード、品名、仕様、重量、サイズなど

  • サプライヤーマスター: サプライヤーごとの契約条件、リードタイム、評価など

  • 顧客マスター: 顧客ごとの所在地、取引条件、重要度など

  • 拠点マスター: 工場、倉庫、配送センターの所在地、能力など

• 外部データ:

  • 天候データ: 過去の気象情報、気象予報

  • 交通情報: 道路交通情報（渋滞、事故、工事）、港湾や空港の混雑状況

  • 市況データ: 原材料価格の変動、為替レート

  • 地政学的リスク情報: 紛争、貿易規制、関税の変更、自然災害情報

 

まとめ：データ駆動型のアプローチで遅延に立ち向かう

 

サプライチェーンの遅延分析は、単一のデータ項目を見るだけでは不十分です。調達から販売に至るまでの一連のプロセスから得られる多種多様なデータを統合し、それらの相関関係を読み解くことで、初めて遅延の根本原因が明らかになります。

近年では、IoTセンサーによるリアルタイムな貨物追跡や、AI（人工知能）を用いた需要予測、遅延リスクの予測など、テクノロジーの活用も進んでいます。これらの先進技術を効果的に活用するためにも、まずは自社のサプライチェーンにおけるデータの流れを整備し、今回挙げたような基本的なデータ項目を正確に収集・蓄積することが、強靭なサプライチェーンを構築するための第一歩となるでしょう。

---