The Value of Information ~ 情報の価値 ~

1. The Value of Information~情報の価値~ 5班 下木有生・穴水孝治・澤田英希

2. Outline この資料は、イタリアの大手パスタ製造メーカーBarilla社のケースをもとに、BullwhipEffectを説明したものです。 • Barilla社のケース（問題編） • BullwhipEffectの説明 • Barilla社のケース（解決編）

3. Barilla Incについて • Barillaは世界最大のパスタ製造業者 • イタリアのパスタ市場のシェア 35% • ヨーロッパのパスタ市場のシェア　　 22% • イタリアのベーカリー市場のシェア　 29% • 狙いはヨーロッパ各地への輸出 • イタリアのパスタ市場はあまり伸びない（みんな食べてる） • 安い主食を探している東欧人へ訴求

4. パスタについて • イタリアではパスタは主食 • 18kg/人・年…他の西洋諸国の3倍以上 • 季節に応じたパスタがあるので、総じて需要変動は小さい • パスタサラダ用は夏。エッグパスタはイースターの頃 • 製造工程 小麦と水から 生地作り 薄く延ばし た後成形 かまで 焼く 乾燥して 完成

5. Barillaの商品 • Fresh…パスタ（21-day shelf lives）　　　　　 パン　（1-day shelf lives） • Dry…パスタ・クッキー・ビスケットなど　　　　（18~24months, 10~12months shelf lives） Barillaの売り上げの75% 今回対象にするのはdry productsのdistribution

6. Dry productsのロジスティクス（1） Bariila Barilla dry product factoreis 35% 65% Barilla internally owned Regional depots Barilla central distribution centers Distributor Organized Distributors (DO) Grand Distributors (GD) 70% 30% retailer Chain supermarket Independent supermarket Small independent shops

7. Dry productsのロジスティクス（2） • Factoryからdistributorへのlead time（発注から到着までの時間）は10日程度 • Distributor (DO,GD)が週に1度在庫チェックをして発注を決定 • ほとんどのdistributorは、在庫が、あらかじめ定めた発注レベルを下回ったら注文をかける方法。 　　　＊最新のバーコードシステムを導入しているところは少ない

8. Bullwhip Effectの発生 ロジスティクスの問題点 • 1980年代が進むにつれ、distributorからの大きな需要の変動によって、在庫切れ、売れ残りが無視できなくなり、 Barillaの利益を圧迫し始めた。 • 小売の需要の変動が、Barillaには伝わっておらず、 かつdistributorでも適切な在庫管理がなされていない。そのため需要の変動が増大していく。

9. JITDの提案 • Distributorが発注した量をBarillaが供給する Just in Time Distribution (JITD) • Distributorの出荷データからBarillaが必要量を判断し、供給する。(No more, no less) • そのために、distributorはBarillaに毎日の小売への出荷量を報告する。 • 本当は小売の販売個数を把握して、投入量を決めるのがよいが、多くの小売はバーコードシステムを持っていない。 しかしながら多くの反発…

10. Outline • Barilla社のケース（問題編） • BullwhipEffectの説明 • Barilla社のケース（解決編）

11. 情報がサプライ・チェインの設計と運営に及ぼす影響情報がサプライ・チェインの設計と運営に及ぼす影響 • 予想される効果 　□サプライ・チェインにおける変動の低減に役立つ □販売促進や市場の変化に対応し、供給業者側の予測精度を高めるのに役立つ 　 □小売業者がよりすばやく、供給問題に対応、適応できる

12. Bullwhip effect① • Bullwhip effect:サプライ・チェインの上流にいくほど変動幅が広がること 生産リード時間 工場 物流業者 卸売業者 小売業者 ：配送リード時間 ：注文リード時間 外からの需要

13. Bullwhip effect② 　 サプライ・チェインの上の段階にいくほど顧客の需要量と各段階の業者の注文量との間に差が生じてくる サプライ・チェインにおける変動の増加 （bullwhip effect）を管理する技術・手法を 明確にすることが必要になる

14. 変動増加を引き起こしている要素 • 各業者の需要予測の変化 • リード時間の増加 • 価格変動 • 過剰な注文

15. Bullwhip effectの定量化 ・小売と製造業者からなる２段階のサプライ・チェインを考える ・小売はミニ－マックス在庫方策*をとるものとする ＊ミニ－マックス在庫方策：毎期在庫を補充目標点まで増やすように発注する方法 ・毎期、小売業者は平均需要、分散を直前の　期間における需要量を用いて予測するものとする 期の補充目標点　　は以下の式によって表せる 　　　 ：小売業者のリード時間 　　　　　：　期の顧客需要 　　　　　：安全在庫係数 リード時間の平均需要 安全在庫レベル

16. 顧客需要の分散と小売業者の注文量の分散の比較顧客需要の分散と小売業者の注文量の分散の比較 ：小売業者が把握している顧客需要の分散 ：小売業者から製造業者に対する注文量の分散 　　が大きく　が小さいとき,予測の誤りによる bullwhipeffectの影響は小さくなる

17. Bullwhip effectにおける情報集中化の影響 □どの業者の注文量も顧客の実需以上に変動している 各業者が需要予測をする際に、サプライ・チェイン上の 一つ下流の業者からの注文ではなく顧客の実需データ を使えば、需要予測精度があがるはず 需要情報が集中化された場合、 されていない場合を比較してみる

18. 需要情報の集中化、非集中化における変動の検証①需要情報の集中化、非集中化における変動の検証① • 需要情報が集中化されている場合 ：サプライ・チェイン内の　番目の業者からの注文量の分散 ：小売業者が把握している顧客需要の分散 ：段階　と段階　　　　との間のリード時間

19. 需要情報の集中化、非集中化における変動の検証②需要情報の集中化、非集中化における変動の検証② • 需要情報が集中化されていない場合 ：サプライ・チェイン内の　番目の業者からの注文の分散 ：小売業者が把握している顧客需要の分散 ：段階　と段階　　　　との間のリード時間

20. 需要情報の集中化により、bullwhip effectは低減 させることが可能だが消滅させることは不可能である 需要情報の集中化、非集中化における変動の検証③ • 結論 情報が集中化されていれば（顧客の需要情報が各業者に 提供されていれば）需要予想の変動幅は非集中化のとき に比べてはるかに小さなものになる

21. Bullwhip effectの対処法 • 不確定要因の低減（需要情報の集中化、同じ予測メソッド） • 変動の縮小（EDLP） • リード時間の短縮（クロスドッキング、電子データ交換） • 戦略的提携（ベンダー管理在庫、情報開示による奨励金制度）

22. Outline • Barilla社のケース（問題編） • BullwhipEffectの説明 • Barilla社のケース（解決編）

23. サプライ・チェインの導入 達成されること：在庫レベルの減少 　　　　　　　　　　小売店へのサービスレベルの向上 　　　　　　　　　　出荷動向の平準化　 情報はより有効な予測を可能にする 将来の需要予測に関する要因を取り込めば取り込むほど、予測は正確なものに 具体例 1996年～ 消費財製造業者ワーナーランバートと量販店のウォルマート ：協力型計画予測補充システム（CPFR） P&Gなども

24. サプライ・チェインの複雑性 製造、倉庫、輸送、小売・・・システム間のトレードオフが存在 システムはつながっている →１つのシステムの出力情報が、他のシステムの入力情報になる 複数のシステムを効率的に運用するには、調整が必要 Global Optimization を考えると・・・ ＜問題点＞ 各施設での仕事量に差が出る 局所的なマイナスが全体のプラスの場合もある ◎誰が最適化するのか？ ◎費用削減効果をサプライチェイン内の施設間でどう配分するのか？

25. サプライ・チェインの統合 ・・・サプライ・チェインにおける各業者の目的 ≠ 互いに補い合うこと 実は、それぞれに相反する目的が存在する、しかし 入手可能な情報を注意深く利用することで、システム全体の費用を削減することが出来る サプライ・チェインはトレードオフの集まり？？ ●ロットサイズと在庫のトレードオフ ●在庫と輸送費のトレードオフ ●リード時間と輸送費 ●製品の多種製と在庫 ●費用と顧客サービス

26. 相反する目的 要求 プレイヤー 材料の組み合わせに変動がないこと 数量も安定していること 出荷時期に制限が無いこと（まとめて配送できる） 需要量が大きいこと 原材料の供給業者 製造業者 需要変動が少ないこと （製造の切り替え時、品質が落ちる 　生産の効率化、製造費の低減 　高い生産性が達成できる） 倉庫（物流） 量的割合の恩恵、輸送費用の削減 在庫レベルを最小化 在庫の早急な補充 リード時間が短いこと 効率的、正確に注文を配送してもらうこと 小売 顧客 商品在庫、種類の多さ、低価格

27. ●ロットサイズと在庫のトレードオフ 製造：大きなロットを望む 大きなロット：単位あたりの段取り費が低減 　　　　　　　　個々の製品への専門知識増加 　　　　　　　　工程の管理が容易 しかし 注文は大きな単位で来ない 大きな製品単位で製造した結果、在庫が増加する 解決法 製造革命（８０年代） いかに小さなロットサイズに 対応する製造方式に転換するか 在庫削減、製造システムの対応能力の改善 Ex.段取り時間の短縮 　　カンバン方式　　　

28. ●在庫と輸送費のトレードオフ • 自社トラック有りの場合 固定費：減価償却費、運転手の人件費 変動費：燃料費 トラックが満載であれば、商品は増加、商品ひとつあたりが分担する 費用は少なくなる ートラックをいつも満載にすれば、輸送費を最小化できる • 持っていない場合(配送の外注) しかし 多くの場合、需要量はトラック１台よりも少ない 輸送会社は通常、量的割引を提供する 商品がはけるまでの在庫費用がかさむ 同様に、トラック満載の方が安く上がる ●リード時間と輸送費のトレードオフ 満載に出来るように十分に在庫を蓄積すること リード時間を短縮するためにすぐ出荷すること 解決法 トラックが満載になるように、製品の製造を遅らせる トラックへの混載

29. ●製品の多種製と在庫のトレードオフ 製品多種→サプライ・チェインの管理は複雑に 小さなロットで多品種製造→製造費上昇、製造効率の低下 少ない品種と同様のリード時間では、より少ない量で倉庫に出荷 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　より多くの種類の製品を保持しなければいけない 製品の種類の増加⇔輸送費と在庫費がかさむ ＜内在する問題＞ 各製品の需要を正確に予測することは難しい 製品同士が顧客に向けて競合 多品種の製品を供給する会社が解決しなければいけない課題 ・・・需要と供給のバランスを効果的に適合させるか？ 解決法 多品種生産の効率化 商品の遅延差別化 仕様が分かれる直前の商品が、出来るだけ下流まで流れるようにする

30. ●費用と顧客サービスのトレードオフ 在庫費用、製造費用、輸送費を削減すると・・・顧客サービスが犠牲になる 解決法 輸送方法の変更 ・・・倉庫から顧客の自宅に直送する →中抜き？ JITDの未解決問題 予測は短期システムには反映されるが 長期の生産計画の決定は、いまだに製造部門によって行われている。

31. まとめ • 鞭効果（Bullwhip）とは、サプライ・チェインの上流において、需要の変動幅が広がることに伴って、業務処理の効率が著しく低下すること • サプライ・チェインを運営することは異なる段階内、段階間の一連のトレードオフを調整すること • 情報こそが、サプライ・チェインの異なる段階の統合を可能とする鍵