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【ざっくり解説】SAP IBPのモジュール、基本的な機能説明

皆さん、こんにちわ。突然ですが、SAP IBPというソリューションをご存じでしょうか。

SAP IBPは、SAP社が提供するサプライチェーン計画のソリューション、ツールです。

SAPは以前よりSAP SCMというソリューションを提供しており、その中にAPO:Advanced Planner and Optimizerというモジュールがあるのですが、SAPのサプライチェーン計画といえばこのAPOが対応していました。

SAP IBPは、このAPOの後継に相当するソリューションであり、ツールであるのですが、実態としては単純な機能のアップデートではなく、UIも全く違うものとなっています。

このSAP IBP、比較的新しいソリューションであり、日本企業への導入事例はなかなか少ない状況ではあるのですが、運よく導入に関わる機会がありましたので、そこで学んだSAP IBPの機能概要を解説していきたいと思います。

今回は、SAP IBPに含まれるモジュールについて解説していきたいと思います。

まだまだ日本では導入事例が少なく、SAP IBPの知見を持つ方も少ない状況ですが、SAP社としても日本企業への導入には注力している様子ですので、もしSAP IBPの導入を検討されている、あるいは機能の概要だけでも調査したい、という方がいらっしゃいましたら本投稿が参考になれば幸いです。

想定読者

  • SAP社の提供するSAP IBPの導入を検討されている事業会社のご担当者
  • SAP IBPの導入PJに関与することになった事業会社のご担当者
  • SAP IBPの導入担当となったSIer, コンサルティングファームの方
  • 他ソリューションとの比較検討のためSAP IBPの機能を調査したい方

SAP IBPのモジュールについて

SAP IBPはサプライチェーン計画のためのソリューションであることはすでに述べたとおりですが、その中に6つのモジュールを持っています。

6つのモジュールは、基本モジュールであるIBP for S&OP、需要計画の機能を拡張したIBP for Demand、在庫計画機能を拡張したIBP for Inventory、供給・引当機能を拡張したIBP for Response and Supply、実際の需要に応じて補充計画を策定するDemand Driven MRP (DDMRP)、そして計画全体の監視とサプライチェーンの可視化を行うSupply Chain Control Towerとなります。

それぞれについて、以降のセクションでより詳しく解説していきます。

  • IBP for S&OP
    • SAP IBPの基本モジュール
  • IBP for Demand
    • 需要計画機能の拡張
  • IBP for Inventory
    • 在庫計画機能の拡張
  • IBP for Response and Supply
    • 供給、引当機能の拡張
  • Demand Driven MRP
    • 実需要に応じた補充計画機能の拡張
  • Supply Chain Control Tower
    • 計画全体の監視とサプライチェーンの可視化機能の拡張

IBP for S&OP

まずはSAP IBPの基本モジュールである、IBP for S&OPから解説していきます。

IBP for S&OPはSAP IBPの基本モジュールであり、SAP IBPを使用したい場合はIBP for S&OPのライセンスは必ず購入して頂く必要があります。

機能としては、IBP for S&OPだけで基本的なサプライチェーンの計画業務は実施可能であり、需要計画、供給計画、在庫配置計画、購買計画といった一連の計画が作成可能です。

もちろんS/4やその他のERPとの連携もこのライセンスのみで実施可能で、SAP IBPを導入する企業の大半はまずはIBP for S&OPだけを導入し、その後、必要に応じてほかのモジュールのライセンスも購入し、機能拡張をしていくこととなります。

IBP for Demand

需要予測に関係する機能を拡張したい、そんなときはIBP for Demandの仕様を検討するべきです。

IBP for S&OPでも需要計画業務は実施可能ですが、IBP for S&OPはあくまで基本モジュールであるため、使用できる需要予測のモデルあるいはアルゴリズムには制限が存在します。

しかし、IBP for Demandを用いると、多種多様な需要予測のモデルを利用することが可能となります。実際に利用可能な需要予測モデルはこちらのSAP Help Portalでご確認ください。

さらにはBest Fit機能という文字通り多くの需要予測モデルの中から、最もよくあてはまるモデルを自動で選択し実行するという機能や、通常は十数か月程度の過去実績がなくては実行できない需要予測に対して短期的な需要変動を検知する仕組みであるDemand Sensingといった拡張機能が利用可能となります。

Best Fit機能

製品の需要には数多くのパターンがあり、例えば指数平滑法が最もよくあてはまる、単純平均が当てはまる、クロストン法が良い、などの製品それぞれ、あるいは顧客の種別に対してよくあてはまる需要予測のモデルは多種多様となります。

そのような状況の中で、製品別に最もいいと思われる需要予測モデルを見つけ出し、設定しておくという作業は非常に困難です。

IBP for Demandのライセンスには、こうした問題に対処できるBest Fit機能というものが存在しており、この機能は数多く存在する需要予測モデルの中でも過去実績との検証の結果、最もよくあてはまるとされるモデルを自動で選択してくれます。

簡単に仕組みを解説しましょう。

ここに製品Aが存在するとします。製品Aは市場に投下されてからすでに2年(24か月)が経過しており、この製品がこの後の数か月、どのくらい売れそうなのか、需要予測をしたいとします。

しかし、どの需要予測モデルがいいのかわかりません。こういったときに、過去データを用いて最も製品Aに適した需要予測モデルを探し出すのがBest Fit機能です。

Best Fit機能は、まず過去2年(24か月)の需要実績を18か月(Month 1 ~Month 18)と6か月(Month 19 ~ Month 24)に分割します。

次に、過去18か月(Month 1 ~Month 18)の需要実績をもとに、IBP for Demandが持つ複数の需要予測モデルそれぞれを用いて、次の6か月の需要予測を行います。

そして、需要予測を実行したら結果を十先の6か月の需要実績(Month 19 ~ Month 24)と比較し、最も精度が良かったモデル、つまり最も答えに近かったモデルがどれかを計算します。

計算の結果、最も誤差が少なかったモデルがBest Fit機能により選択され、このモデルを用いて将来の需要予測(Month 25以降)が行われます。

これがBest Fit機能のイメージとなります。

なお、Best Fit機能が過去何か月分のデータを使用してモデルを取捨選択するか、その時に比較されるモデルは何か、という点は事前にカスタマイズして決めておくことになり、ここで取り上げた18か月、6か月という数字はあくまで例である点はご注意ください。

Demand Sensing 機能

需要予測というのは、過去の需要実績から将来の需要を推測するという処理ですが、通常は過去の需要実績として数年程度のデータが必要となり、予測は月レベル、あるいは四半期レベルで作成されます。

しかしながら、昨今はビジネスの環境変化も激しく、急激に需要が増えたと思ったらすぐに需要がなくなってしまうという製品も非常に多くなり、月や四半期ベースではなく、週ベースでどの程度の需要がありそうなのか、予測する機能が求められています。

IBP for Demand はDemand Sensingという機械学習を用いた需要のパターン認識機能を用いた機能を提供しており、これによって4~8週間程度の比較的短期の需要を週ベースで提供することを可能としています。

Demand Sensingは週ベースで需要のパターンの変化を検知するという仕組みになっているので、週ベースでの過去実績が必要となり、SAP社の推奨としては52週間程度の週ベースの実績情報があれば、精度の高い需要の変動検知が出来るとされています。

Demand Sensingは比較的Advancedな機能となりますが、Best Fit機能は非常に使い勝手が良く、多くのユーザーが好んで利用したいと考える機能であるため、実際にIBP for S&OPの導入と同時にIBP for Demandも導入される、あるいはIBP for S&OPの導入が完了して実運用がされた後の次のステップとしてIBP for Demandを導入される企業が多いようです。

IBP for Inventory

自社、あるいは自社グループの各拠点にとっての最適な安全在庫を計算したい、無駄な在庫配置を徹底的に排除しつつ、欠品のリスクは極限まで減らしたい、そんなときに検討するのがIBP for Inventoryです。

Inventory Planning

IBP for Inventory を用いると、Inventory Planningという機能が利用可能です。なお、以前まではInventory Optimizerという機能名称でした。

この機能は、ざっくりとした説明をすると非常に簡単なのですが、拠点ごとに最適な安全在庫を計算してくれます。

安全在庫数量の計算そのもの自体はすでによく使われている計算式があるということをご存じの方は多いかと思いますが、難しいのは在庫を配置する拠点が非常に多い時、そしてそれらの拠点間の物流網が複雑に絡み合っているときです。

SAP IBPのInventory Planningは、事前にマスターデータを整備し、物流網をきちんと定義しておくことで各拠点の安全在庫数量を確保しつつ欠品を防ぐという在庫数量の最適化を行ってくれます。

拠点数が非常に多く、物流網も複雑という企業であればIBP for Inventoryの利用を検討される場合もありますが、IBP for Demandほどよく使われる機能ではありません。

IBP for Response and Supply

供給計画の作成をより自動化したい、最適化したい、さらには顧客ごとの優先順位なども考慮して在庫の引き当てまで含めて計画したい、という要望がある場合は、IBP for Response and Supplyは検討対象となるでしょう。

基本モジュールであるIBP for S&OPでも供給計画は実施できることはすでにお伝えした通りですが、IBP for Response and Supplyを使用すると、供給計画の策定に使用できるPlanning Operator (自動で計画を作成してくれるプログラム)が拡張されます。

供給計画に使用するPlanning Operatorは計画作成の際に使用するデータによってTime Series Based PlanningとOrder Based Planningに分けられます。

Time Series Based Planningは需要計画をもとに供給計画を作成し、Order Based Planningは需要計画に加えて実際に顧客から頂いた受注をもとに供給計画を作成するというものなのですが、IBP for Response and Supplyは引き当てまで計画することを可能にするモジュールですので、Order Based Planningを実施したい場合はIBP for Response and Supplyが必要となります。

また、供給計画に使用するPlanning Operatorは計画作成の際に考慮する制約の違いによってHeuristicsとOptimizerの2種類に分けられます。Times Series Based PlanningとOrder Based Planningの双方にHeuristicsとOptimizerがあるのですが、Heuristicsは製造のキャパシティを考慮せず、また在庫についてもマイナスの数量を許可します。一方で、Optimizerはすべての制約を考慮したうえで供給計画を作成する、という違いがあります。

それぞれ、もう少し詳しく解説していきますが、いったんここまでで登場してきたPlanning Operatorを整理します。

  • 供給計画作成時の参照データの違いで2種類に分けられる
    • Time Series Based Planning:需要計画を参照する
    • Order Based Planning:需要計画に加えて短期の受注情報を参照する
  • 供給計画作成時の制約の考慮の違いで2種類に分けられる
    • Heuristics:一部の制約を考慮しない
    • Optimizer:すべての制約を考慮する
  • IBP for S&OPで実行可能なPlanning Operator
    • Times Series Based Planning – Heuristics
  • IBP for Response and Supplyで実行可能なPlanning Operator
    • Times Series Based Planning – Heuristics
    • Times Series Based Planning – Optimizer
    • Order Based Planning – Heuristics
    • Order Based Planning – Optimizer

HeuristicsとOptimizerは、考慮する制約に応じてさらに複数のPlanning Operatorに分かれるので、より詳細についてはTime Series Based Supply PlanningOrder Based Planning

についてのSAP Help Portalをご確認下さい。

Time Series Based Supply PlanningとOrder Based Planning

Time Series Based Planningは、需要予測の結果を用いた需要計画があれば、それを用いて供給計画を作成します。この時、実際に受注が入っていても、入っていなくても、それらは考慮せず、需要計画のみが参照されます。

一方で、Order Based Planningでは需要計画も考慮しますが、それに加えて確定された受注情報、製造指図、購買発注などの実際に登録されたOrderを考慮します。より短期のスパンでは実際の操業状況に合わせた計画を作り直していきたい、というときに利用できるのがOrder Based Planningとなります。

また、短期の受注データを考慮するので、受注それぞれに対する引き当ての優先順位なども考慮することが可能となります。

例えば、限られた在庫を数あるお客様の受注のうち、どれかに引き当てなくてはいけないという状況になったとき、より高い価格で購入してくださるお客様に優先的に引き当てる、もしくは輸送コストなどが低く利益が多く見込めるお客様に引き当てる、ということを実施することが可能となります。

HeuristicsとOptimizer

Heuristicsは供給計画作成の際に一部の制約を無視し、Optimizerは制約すべてを考慮した状態で最適な供給計画を作成してくれます。

Optimizerが考慮できる制約は複数あり、顧客ごとの優先順位、輸送コスト、在庫保管コストなどが含まれ、これらすべてを考慮します。

Heuristicsでも基本的な制約である生産リードタイム、ロットサイズなどは考慮するのですが、製造キャパシティを考慮しない、在庫数量については本来あり得ないマイナスも許容する計画を作成します。

こう説明すると、Heuristicsの存在意義は何なのか、Optimizerだけでいいのでは、という疑問を持たれる方が多いと思います。

この疑問に対する答えは、Optimizerは数多く存在する制約すべてを考慮して最適な計画を作成してくれるものの、結果だけを見てもなぜそういった計画になってしまっているのか判断がつかないため、制約の状況を理解するためにHeuristicsを補助的に使用することが必要となってくるからです。

例えば、いきなりOptimizerを実行してみたとします。結果を見てみると、顧客A向けに見込んでいる需要1,000に対して、500しか納品がされていませんでした。しかしながら顧客Bは需要2,000に対して2,000の納品がされています。

なぜこのような計画になってしまっているのか、という点についてOptimizerは何も説明してくれません。出来上がった計画を画面に表示しているだけです。こんな時、Heuristicsを実行してみると、なぜそのような計画になったのか、理解が進むことがあるのです。

Heuristicsを実行してみると、顧客Aと顧客Bの需要はそれぞれ100%満たされるという計画が作成されました。これはOptimizerの実行時は考慮されていた何かしらの制約をHeuristicsが無視しているからです。

もう少し深堀をしていくと、顧客Aと顧客Bに納品を行っている拠点X、その拠点Xに対して製品を提供している生産拠点Yにおいて、製造キャパシティが100%を大きく超え150%になっていました。

つまり、生産拠点Yの製造キャパシティがボトルネックとなり、拠点Xに対して必要な量の在庫配備が出来ないため、顧客Aと顧客Bの両方は需要を満たせなくなっているようだ、ということがわかります。

したがって、Optimizerを使う場面でも、同時にHeuristicsを活用することになります。

Heuristicsを実行し、その後制約を無視している個所をマニュアルで修正するというオペレーションをとることで制約をすべてクリアした計画に仕上げていくこともできますが、拠点が多くなる、または製品が多い場合はこうした対応は現実的ではありませんので、Optimizerを活用する企業は多いです。

安全在庫を多く積むことを前提としている、あるいは常に生産キャパシティ以下で背負う行で来ているという企業の場合は、Heuristicsの活用のみで十分というケースもあります。

Demand Driven Replenishment

Demand Driven Replenishmentのライセンス購入で、供給計画作成に使用できるPlanning Operatorがさらに拡張され、Demand Driven MRP(DDMRP)が利用可能となります。

DDMRPは、ざっくりとした説明をすると実際の受注に基づいてMRPを実行する、というものでより短期の需要変動に合わせて供給計画を作成する、修正をかける、というものです。

受注データを用いるので、Demand Driven ReplenishmentはOrder Based Planningの中の一つとなります。

とりあえず、かなりハイエンドな供給計画作成機能だと理解して頂ければと思いますが、詳しい説明は非常に難しいので本投稿では割愛させて頂きます。より詳細についてはこちらのSAPジャパン公式ブログをご確認ください。

高機能であるがゆえに、Demand Driven Replenishmentを使用されている企業は多くない印象です。

Supply Chain Control Tower

Supply Chain Control Towerは、SAP IBPで計画を作成したサプライチェーン全体を監視する機能を提供します。

拠点間の物流網をグラフィカルに表示するサプライチェーンネットワークモデルでは、在庫の状況や、キャパシティの状況などを確認することが出来、サプライチェーン上のどこにボトルネックが発生しているのかを容易に把握することが出来ます。

SAP IBP上のデータを棒グラフ、折れ線グラフ、面グラフなどのチャートにまとめ、ダッシュボードを作成することが出来るため、サプライチェーンのKPI管理なども可能となります。

よくある使い方としては、売上予算の達成状況を顧客別、製品別、地域別に確認するためのチャートをダッシュボードにまとめておき、月次の経営会議で確認する、という方法があります。

細かな表形式の情報だけではなく、グラフィカルにまとめた情報を用いてサプライチェーンの状況を監視したい、あるいは重要な指標を抜き出して議論したい、という要望がある場合はSupply Chain Control Towerを検討すべきでしょう。

終わりに

いかがでしたでしょうか。今回は、SAP IBPが持つモジュールごとの機能をざっくりと解説してみました。IBP for InventoryやDemand Driven MRPについてはかなり専門的な説明が必要になってしまうので、ここはザックリ解説ということで割愛させて頂きました。

今後はUIや機能の使い方、より細かな機能なども解説していきたいと思いますので、ぜひ興味のある方はご確認頂けますと幸いです。

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