サプライチェーン設計とコスト削減のためのデジタルツイン

概要:

ICP Group は、米国を拠点とするコーティング剤、接着剤、シーラントの大手メーカーで、ヨーロッパとアジアでも事業を展開しています。プライベート エクイティ ファームの Audax に買収された同社は、世界各地に複数の拠点を構え、グローバルに事業を展開しています。

SimWell は、米国およびカナダにおける anyLogistix ソフトウェアのプレミア パートナーです。同社は、シミュレーション、最適化、人工知能、およびデータ サイエンスを活用して、先駆的なビジネス リーダーが自信を持って意思決定できるよう支援しています。世界規模のコンサルタント チームを擁する同社は、シミュレーション コンサルティングの分野で大きな役割を果たしています。

課題:

ICP Group は 2015 年の設立以来、有機的成長と買収を通じて急速に成長し、サプライ チェーン設計に複雑さをもたらしました。北米に 20 を超える製造施設、約 30 の配送センター、10,000 を超える SKU を持つこの複合企業は、業務の合理化という課題に直面していました。それに加えて、競争の激しい市場からのプレッシャー、需要の増大、およびサプライチェーンの混乱もありました。

同社は以下のことを目指しました:

• エンドツーエンドのサプライチェーンの可視性の向上。
• 顧客へのサービスにかかる総コストの最適化。
• サプライチェーンの回復力と柔軟性を高める。
• 成長を加速する。

サプライチェーンのコスト削減、輸送、配送に関して具体的な疑問が生じました:

• 新しい施設はどこに設置すべきか、またその収容能力はどの程度か?
• 冗長性を排除するために資産をどのように再編成するべきか?
• 製品を移動させるにはどのような種類の車両を使用すればよいか?

複雑なサプライチェーンの課題に対処するために、SimWell はデジタル ツインを作成することを決定しました。anyLogistix シミュレーション モデリング ソフトウェアは、配送センターと工場の場所を最適化でき、運用効率とコスト削減に貢献します。このデジタルツインにより、ICP は包括的かつデータに基づいた意思決定を行うことができます。

ソリューション:

デジタル ツインの実装の課題に対処するために、SimWell と ICP は、いくつかの主要コンポーネントを統合した統合データ アーキテクチャを開発しました。まず、ICP のサプライ チェーン ネットワーク全体の業務を統合および標準化するために不可欠な強力なシミュレーションおよび最適化プラットフォームとして anyLogistix を選択しました。

このプロジェクトで使用する anyLogistix の主な機能は、グリーンフィールド分析 (GFA) とネットワーク最適化 (NO) でした。SimWell チームは ICP と緊密に連携し、まずGFA で潜在的な配送センター (DC) の場所を特定できるようになりました。DC の候補地が選定されると、NO を実施しました。GFA と NO の間を行き来するこの繰り返しのプロセスにより、SimWell は最も効果的なサプライ チェーン設計ソリューションを見つけることができました。

プラットフォームの技術的機能に加えて、ユーザーからのフィードバックも開発プロセスの不可欠な部分でした。ダッシュボードは Power BI を使用して作成され、リアルタイム検証とフィードバックを提供し、継続的にモデルを改良するのに役立ちました。これらのダッシュボードは、Alteryx ワークフローを通じて管理されるデータ パイプラインと更新によって駆動されました。このツールにより、SimWell チームは ICP データベースから anyLogistix に情報を受信し、統合して転送できるようになりました。

統合データアーキテクチャ

このアーキテクチャにより、拡張性と柔軟性も実現しました。たとえば、新しいノードをネットワークに簡単に追加してその影響を確認したり、必要に応じて製品、ノード、輸送コストを調整したりできます。

結果:

デジタル ツインの実装により、ICP に具体的かつ実用的な成果がもたらされました。anyLogistix を使用することで、チームはグラフィカルな表現を作成し、ICP 経営陣が北米での事業に必要な倉庫の数について十分な情報に基づいた決定を下せるようにしました。

視覚的な表現により、倉庫の数を増やすことで、平均の配達距離を短くして顧客の需要を満たすことができ、より効率的なサプライ チェーン ネットワークが実現できることが示されました。

さらに、このモデルはさまざまなサプライ チェーン設計シナリオをシミュレートするのに役立ち、ICP はさまざまな距離にわたって顧客の需要をより効果的に満たすことができました。

このモデルは、500 マイルおよび 1,000 マイル以内に 40 の配送センターを設置するなど、特定の範囲内で需要の何パーセントを満たすことができるかを示すことができます。このデータは、管理者にとって、ネットワークの現在の状態だけでなく将来の可能性も理解する上で非常に貴重なものでした。

ICP の当面の計画と将来の制限を表すために、最適化されたベースライン モデルが作成されました。2022 年の過去の基準と比較すると、サプライ チェーンのコストを大幅に削減する機会が特定されました。

実際、最初の実験だけでも ICP に 7% の節約の機会があることが判明しました。これにより、同社は将来のサプライチェーンのコスト削減に向けたロードマップを手に入れ、継続的な業務最適化のツールとしてデジタルツイン技術を強力に支持することができました。

このデジタル ツインのケース スタディは、技術的なマイルストーンであるだけでなく、戦略的な成功でもありました。ICP は anyLogistix の機能を活用することで不確実性を大幅に削減し、継続的な最適化のための持続可能な道筋を確立しました。

SimWell の技術およびサプライ チェーン設計の専門知識と ICP の深い運用知識とのパートナーシップにより、長期的なメリットを約束するソリューションが実現しました。

このケーススタディは、ICP Group の Kendra Sakoian 氏と SimWell の Isidro Liñan 氏によって anyLogistix Conference 2023 で発表されました。

スライドは PDF として入手できます。