新しいKPIでできること

新しいKPI：面積原価利益率によって実現できるのは、以下の2つです。

A．生産性の見える化
B．生産性のシミュレーション

その結果として、ダイナミック・サプライチェーン・オプティマイゼーションが実現できます。

A．生産性の見える化

面積原価利益率による生産性は、会社のあらゆるレベル、粒度で見える化することができます。

下図は、工場、製品、製造ロットの各レベルにおける生産性の見える化の例です。

グラフの横軸は生産性：面積原価利益率、縦軸は利益率：粗利です。

ブランドレベル、工場レベル、製造ロットレベルで生産性を把握することができます。

B．生産性のシミュレーション

生産性のシミュレーションでは以下が可能です。

●サプライチェーンのシミュレーション
●サプライチェーンの生産性（ROTIC)の計算

●サプライチェーンのバリエーションの設定と最適解の探索

AIの活用によって、迅速・低コストでシミュレータを作成≫することが可能です。

サプライチェーンのシミュレーション

SCのシミュレーションでは、各社のSCモデルを定義するとともに、そのオペレーションをシミュレーションします。

SCモデルの定義では、SCノードとSCネットワークの定義を行います。

SCオペレーションのシミュレーションでは、各拠点の情報流、物流オペレーションの方法を定義します。

●生産方式
●発注・在庫管理方式
●デカップリングポイント
など

サプライチェーンの生産性（ROTIC)の計算

SCのシミュレーション結果に対して、生産性：ROTICを計算します。

なお、ROTICの評価においては実需に対する欠品の影響を反映するため、下記の実質利益を用いています。

名目利益 = 売上 － コスト
名目ROTIC = 名目利益 / TIC

 

実質利益 = 売上 ー コスト ー 機会損失
実質ROTIC ＝ 実質利益 / TIC

サンプラーチェーンの最適解の探索

定義したサプライチェーンに対して、モデルやオペレーションのバリエーションを設定し、それぞれの生産性を計算します。
さらに、そのバリエーションの中で最も生産性の高いモデルやバリエーションを探索します。

以下は、SCのバリエーションの最適解を探索した事例です。

事例1：日用品製造企業における欠品と過剰在庫の削減、生産性最適化 ≫
事例2：PC生産のデカップリングポイント変更（MTS→BTO）≫
事例3：ビール充填工程のプロダクトミックス生産性最大化 ≫
事例4：自動車部品歯切りラインのまとめ生産による生産性改善 ≫

なぜ、貴社のサプライチェーン・シミュレータを迅速・低コストで作成できるのか？

以下の3つの理由です。

理由1：AIでのシステム拡張に耐えるモデルベース
–サプライチェーン要素のオブジェクト化、モジュール構成
–シミュレーション高速化のためのコンパイラー言語選択 C#

理由2：Claude Code活用による対話型システム実装
–シミュレーション手法
–要件定義、コード生成、テスト（生産性：10倍以上）

理由3：生産性を正しく評価できるKPI：面積原価利益率

さらに、ご提供するシミュレータをベースに貴社ご自身でシステムをメンテナンス・育成していくことが可能です。