概要:

BarTenderの新しいTrack & Traceロジスティクスおよび在庫管理APIにより、在庫照合が定期的な作業から継続的なプロセスへと変わります。四半期末になって在庫差異に気付くのではなく、現場の荷受け段階でそれを把握できるため、わずかな差異が損失処理や架空の発注、あるいは仕入先とのトラブルに発展するのを未然に防ぐことができます。

  • 照合は自動的に行われます。ロジスティクスAPIは、実際に受け取った品目と (WMS、ERP、またはEDI 856経由のASNに基づいて) 予定されていた品目を照合し、各出荷について一致した品目、不足分、過剰分を返します。これは、担当者が抜き打ち検査した出荷だけではなく、すべての出荷を対象に行われます。
  • 在庫データは推定値ではなく、実際の状況を反映しています。在庫管理APIは、実際のRFIDおよびラベルスキャンデータに基づくリアルタイムのスナップショットと分析情報を提供します。これにより、ERPやWMSの数値は、次回の全面棚卸し時ではなく、継続的に照合された状態を維持できます。

  • ギャップの早期発見は、後になって発見するよりも10～100倍の価値があります。受入時に見つかった在庫差異は、すぐに修正できます。四半期末に同じ在庫差異が発見されると、在庫評価損や重複購入が発生し、さらには証拠ではなく記憶に頼って問題を解決せざるを得なくなります。

     

あらゆる業務は、ERP上の在庫と現場に存在する実在庫という2つの在庫情報を基に稼働しています。両者の間のギャップは周知の事実であり、それは理由があって存在し続けており、この原因は担当者の能力とはほとんど関係ありません。

そのギャップを埋めるためのプロセスは、後回しにできる作業として扱われ、先送りや省略されたりすることが少なくありません。プレッシャーのかかる状況では、このように任意と見なされた作業は実行されません。循環棚卸は来週に延期され、この在庫差異に関する調査は未解決のまま放置されます。サプライヤーへのチャージバック請求も、証拠をまとめるのに4時間もかかり、その時間を確保できる者がいないため、見送られてしまいます。

このような実態は、失敗として認識されることはありません。誰もが暗黙のうちに「あくまで概算値」として扱う、ERP上の数値として表れるだけなのです。

 

残高が合わない帳簿のような在庫管理の実態

銀行の残高を確認するために、財布の中の現金を数える人はいません。帳簿上の残高と実際の残高はシステムによって絶えず照合されており、差異が生じれば数秒のうちに検出されます。その照合作業は極めて自動的に行われるため、私たちはもはやそれを「プロセス」として意識することすらありません。

一方で在庫は、多くの組織が依然として手作業や手動プロセスで管理され、場合によってはまったく管理されていない、数少ない重要資産の一つです。最後の全面棚卸以降、実在庫との照合が行われていないERPシステムは、6ヶ月間も残高照合していない帳簿のようなものです。画面に表示されている数字が、間違っているわけではありません。それは、あくまで最も妥当な「推定値」に過ぎません。

この2つの間のギャップこそが、見えないコストを生み出します。測定されていない在庫差異を、安全在庫で埋め合わせています。すでに現場のどこかに存在する資材に気付かず、重複して発注される場合があります。在庫評価損は予期せぬ形で発生します。サプライヤーとのトラブルは、どちらの側にも証拠がないため、記憶力を頼りに調整せざるを得ません。

 

照合が自動化されると、何が変わるのか

BarTenderのTrack & Traceロジスティクスおよび在庫管理APIは、その本質において、照合作業をスケジュールに基づいて実行するものから自動的に実行されるものへと変える手段です。

検証はもはやサンプル検査ではなくなります。出荷事前通知 (ASN) とは、積荷目録、つまりトラックに何が積まれているかを示す申告書のことです。従来、この申告内容を抜き打ち検査と署名によって検証していました。ロジスティクスAPIを使用すると、WMS、ERP、またはEDI 856フィードから作成されたASNが出荷物の想定内容となり、BarTenderで印刷されたラベルを用いたスキャン (Track & Traceと同期) が検証手段となります。「受領数量と予想数量の比較」という処理を実行すると、担当者が確認できる一部の項目だけでなく、すべての項目について、一致、不足、および超過の情報が返されます。以前はデータの収集に4時間かかっていた在庫差異の分析が、今では1回のスキャンで完了するようになります。

在庫可視化はもはや一大プロジェクトではなくなります。在庫管理APIでは、Track & Traceが推測ではなく、実際のRFIDやラベルスキャン作業から導き出した在庫データに基づき、現在の在庫状況のスナップショット、CSV形式でのエクスポート、分析クエリを提供します。ERPやWMSとの在庫照合は、四半期末の一時的な作業ではなく、日常業務の流れの中で定期的に行われるプロセスとなります。In-Stock Window (在庫状況ウィンドウ) は、そのデータが、最後に担当者が確認できた時点での推定値ではなく、直近で確認された在庫状況を反映するようになります。

在庫差異を早期段階で検出します。ここで、累積的な影響が表面化します。搬入口で在庫差異が見つかれば、簡単な調整を行うだけですぐに問題が解決します。四半期末に発見された同様の差異は、損失処理、架空の発注、サプライヤーとの関係悪化につながる問題であり、その是正にかかるコストは、問題を未然に防いだ場合と比べて10倍から100倍にも膨らむ可能性があります。

 

コスト削減効果は、どこから生まれるのか

この取り組みにおける経済的なメリットは、当初、人件費の削減として捉えられることが多くあります。入荷処理速度の向上は事実ですが、それが最も注目すべき数値というわけではありません。

本当に大きな効果は、照合時のギャップによってひそかに正当化される過剰支出です。需要ではなく不確実性に備えて確保された安全在庫。建物内にすでにあった資材の重複購入。異議申し立てをする手間に見合わないという理由で、そのまま受け入れてしまった請求。財務状況からはその存在が確認できない、在庫として滞留している資本。

これらはいずれも、解決すべき問題としてレポートには記載されていません。こうした費用は事業運営コストの一部として吸収されています。というのも、現時点で何をどこに保有しているかを正確に把握するための代替案は、歴史的に見ても、どの業務体制でも一貫して遂行する能力がないほどの労力を要してきたからです。

照合作業をプログラムによって自動で実行し、ワークフローに追跡機能を統合することで、この状況は変わります。これは、チームのミスが減るということではありません。これまで誰も手が回らなかった確認作業が、すべての入荷に対して、毎日、システムと連携して自動的に行われるようになった点が、本当の変化なのです。

 

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Seagull Softwareのプロダクトマーケティング担当シニアディレクターであるJeff Browningは、製造、サプライチェーン、産業分野におけるエンタープライズテクノロジー、クラウドインフラストラクチャ、IoTソリューション、AIを活用したイノベーションで20年以上の経験を有するプロダクトマーケティングリーダーです。