製造業におけるフォーキャストとは?管理を行う手順とポイント

著者:ものづくりコラム運営 製造業におけるフォーキャストとは?管理を行う手順とポイント        
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製造業において、適切な在庫管理や生産計画は企業の収益性に大きく影響します。そこで注目されているのが、データに基づいた未来予測を行う「フォーキャスト管理」です。フォーキャストとは、過去の売上や市場動向をもとに未来の需要や売上を予測し、在庫管理や生産計画に活かす手法です。今後のビジネス戦略を立案する上で、データに基づいた予測は経営の安定・成長において大きな役割を果たします。この記事では、製造業でのフォーキャストの意義や具体的な管理手順、そして予測精度を高めるためのポイントについて詳しく解説していきます。

1.製造業におけるフォーキャストとは

製造業におけるフォーキャストの概要

フォーキャスト(forecast)とは、直訳すると「予測」や「予報」を意味し、生産実績や販売実績、さらには市場動向といった過去の各種データを分析し、将来の売上や需要を予測する管理手法です。経験や勘に頼るのではなく、定量的なデータをもとに未来を見通すため、予測の精度が非常に高いことが特徴です。さらに、予測と実際の差異を検証し、必要に応じた対策を講じることで、業績の安定化と企業全体の利益向上につなげることができます。

製造業がフォーキャスト管理を行う目的

製造業では、在庫管理や原材料の発注、生産計画などの各業務が非常に複雑な環境の中で行われます。フォーキャスト管理を導入する主な目的は、在庫数や発注数、生産量を最適化し、機会損失や過剰在庫を防ぐことで、企業全体の利益目標を達成することです。具体的には、需要の急な変化に迅速に対応できる体制を整え、不必要なコストの発生を防ぐとともに、安定的な供給体制を維持することが求められます。
≪フォーキャスト管理導入のメリット≫

機会損失の回避 需要予測に基づいて適切な在庫を確保することで、商品切れによる販売機会の喪失を防ぐことができます。
過剰在庫の削減 必要以上の在庫を持つことによる保管コストや廃棄ロスを抑えられます。
生産効率の向上 需要に応じた生産計画を立てることで、生産ラインの稼働率を最適化できます。
コスト削減 適切な原材料の発注や人員配置により、無駄なコストを削減できます。

製造業にとって、フォーキャスト管理は単なる未来予測の手法ではなく、企業の経営戦略の要です。精度の高い予測により、在庫リスクの低減や生産計画の最適化を実現することで、企業の利益を最大化し、市場競争力を高めることができます。安定した経営基盤を築くためには、日々変化する市場環境に応じた柔軟な対応が不可欠であり、フォーキャスト管理はそのための有力なツールとなるのです。
≪フォーキャストが重要視されるポイント≫

企業の存続 適切な在庫管理や生産計画により、資金繰りの改善や経営の安定化が図れます。
市場競争力の向上 需要予測に基づいた迅速な生産・供給体制により、顧客ニーズに素早く対応できます。
経営の安定化 データに基づいた意思決定により、リスクを軽減し、安定した経営が可能になります。
業務効率の向上 予測に基づいた計画立案により、各部門の業務効率が向上します。
戦略的な経営判断 将来の市場動向を見据えた戦略立案が可能になります。

このように、フォーキャスト管理は製造業にとって非常に重要な役割を果たしています。次に、具体的なフォーキャスト管理の手順について見ていきましょう。

2.フォーキャスト管理を行う手順

フォーキャスト管理を効果的に行うためには、適切な手順に従って進めることが重要です。ここでは、フォーキャスト管理の基本的な3つのステップを詳しく解説します。

Step1:過去のデータ集めと分析

まずは、直近のデータを含む過去の生産実績、発注実績、販売データ、市場の動向など、幅広い情報を集めることから始まります。より広範囲で詳細なデータを収集することで、季節性や顧客の需要パターン、さらには市場全体のトレンドなど、多角的な視点での分析が可能になります。これにより、単一の期間に偏らない、より正確な市場動向の把握が実現します。
また、収集したデータをもとに、製品ごとの売上傾向、地域ごとの需要変動、さらには季節ごとの変動などを細かく検証し、予測に役立つ各種パラメータを抽出します。ここでのポイントは、データの網羅性と正確性であり、より広範囲のデータを集めることで短期的な変動だけでなく、中長期的なトレンドも把握できるようになります。

データの範囲 直近のデータだけでなく、できる限り広範囲のデータを収集します。狭い範囲のデータでは、特定の期間の市場動向が大きく反映されすぎてしまい、正確な予測が難しくなる可能性があります。
必要なデータの種類 ・生産実績
・発注数
・販売数
・市場動向
・顧客情報
・競合他社の動向
・経済指標
データの精度 収集したデータの正確性を確認します。誤ったデータがあると、予測の精度に大きく影響します。
データの分析 データ収集後、以下のような観点で分析をしてみます。
・季節性の傾向:商品の需要に季節変動があるかどうか
・顧客状況による需要変動:特定の顧客層や地域による需要の違い
・トレンドの把握:長期的な需要の増減傾向
・特殊要因の影響:イベントや災害などによる一時的な需要変動

これらの分析を通じて、過去のデータから将来の需要を予測するための基礎情報を得ることができます。

Step2:売上(着地点)の予測

次に、解析したデータを基にして、今後の売上や需要の予測を立てます。過去のデータから得られる季節性、顧客の行動パターン、さらには市場の拡大・縮小の兆候などを取り入れ、具体的な数字やグラフとして予測を行います。そして、この予測結果は、生産量の決定、製品のラインアップ、原材料の調達計画、そして発注スケジュールの策定に大きく寄与します。正確な予測が立てられれば、余剰在庫の削減や欠品リスクの最小化が期待でき、全体の生産効率が向上します。
≪予測時に考慮しておきたいポイント≫
 ・季節性の考慮:過去のデータから得られた季節変動の傾向を反映させます。
 ・市場動向の反映:業界全体の成長率や競合他社の動向など、市場の大きな流れを考慮します。
 ・顧客状況の組み込み:主要顧客の動向や新規顧客の獲得見込みなどを予測に反映させます。
 ・外部要因の考慮:経済情勢や法規制の変更など、外部環境の変化が及ぼす影響を検討します。
 ・複数のシナリオ作成:楽観的なケース、悲観的なケース、最も可能性の高いケースなど、複数のシナリオを準備します。
これらの要素を考慮しながら、具体的な数値目標を設定します。この予測をもとに、生産量や生産スケジュール、原材料の発注数や発注スケジュールを決定していきます。

Step3:予測と現状の差異への対策

立てた予測と実際の数値を定期的に比較し、差異があればその原因を明確にします。予測との差異が生じた場合は、原因分析を行い、直ちに適切な対策を講じることが求められます。例えば、需要が予測以上に伸びた場合は生産量の増加や原材料の追加発注、あるいは逆に需要が予測を下回る場合は在庫調整や販売促進策の見直しを実施します。これにより、常に現状に即した柔軟な経営判断が可能となり、企業の収益性や市場対応力が大幅に向上します。

差異の確認 予測値と実績値を定期的に比較し、その差を把握します。
原因分析 差異が生じた原因を詳細に分析します。内部要因(営業努力の不足、生産トラブルなど)と外部要因(市場環境の変化、競合他社の動きなど)の両面から検討します。
対策の立案 分析結果に基づいて、差異を解消するための具体的な対策を考案します。
(例)
 ・販売促進活動の強化
 ・生産計画の見直し
 ・在庫調整
 ・価格戦略の変更
 ・新規顧客開拓の強化
対策の実行 立案した対策を迅速に実行に移します。
効果の検証 実施した対策の効果を確認し、必要に応じて更なる調整を行います。

上記のようなPDCAサイクルを継続的に回すことで、フォーキャストの精度を高め、経営目標の達成につなげることができます。

3.フォーキャスト管理のポイント

製造業におけるフォーキャスト管理を成功させるためには、いくつかの重要なポイントがあります。ここでは、予測精度を高めるための注意点と、管理手法の改善点についてご紹介します。

最新の情報で常にアップデート

フォーキャストの精度向上には、常に最新のデータを収集し、予測モデルをアップデートすることが不可欠です。その理由は以下の通りです

データの変動 時間の経過とともに、市場環境や顧客ニーズは常に変化しています。そのため、過去のデータも常に更新される必要があります。
予測精度の向上 最新のデータを反映することで、より現状に即した売上予測を立てることができます。
迅速な対応 市場の変化をリアルタイムで捉えることで、素早い意思決定と行動が可能になります。
トレンドの把握 定期的にデータを更新することで、長期的なトレンドや新たな市場動向を見逃さずに捉えることができます。
予測モデルの改善 新しいデータを取り入れることで、予測モデル自体の精度も向上させることができます。

また、情報更新の頻度は業界や商品特性によって異なりますが、一般的には以下のようなタイミングで更新を行うことが推奨されます。

日次 日々の販売データや在庫状況
週次 週間の売上推移や市場動向
月次 月間の業績や経済指標
四半期 四半期ごとの業績レビューや市場分析
年次 年間の事業計画や長期戦略の見直し

市場環境や顧客ニーズは時間とともに変動するため、定期的にデータを更新し、現状に即した予測を行うことで、より信頼性の高い管理が実現します。また、更新頻度を高めることで、予測と実施状況の乖離を迅速に把握し、必要に応じた修正が行える環境が整います。

正確なデータ収集の重要性

予測の基となるデータは、正確でなければ精度の高い未来予測は望めません。そこで、生産管理システムや自動化されたデータ収集ツールの導入が有効です。システムを活用することで、手入力によるヒューマンエラーを最小限に抑え、正確な情報を効率的に取得することが可能になります。

①生産管理システムの導入
生産管理システムを導入することで、以下のようなメリットが得られます。
 ・自動データ収集:生産ラインや在庫管理と連携し、リアルタイムでデータを収集できます。
 ・データ統合:異なる部門や拠点のデータを一元管理できます。
 ・分析機能:収集したデータを自動的に分析し、レポートを生成できます。
 ・ヒューマンエラーの削減:手作業によるデータ入力を最小限に抑えられます。
②IoTの活用
製造設備にセンサーを取り付け、稼働状況や生産数量を自動的に記録することで、より詳細かつ正確なデータを収集できます。
③バーコードやRFIDの利用
製品や原材料にバーコードやRFIDタグを付けることで、移動や在庫の正確な追跡が可能になります。
④クラウドベースのデータ管理
クラウド上でデータを管理することで、リアルタイムでの情報共有や、遠隔地からのアクセスが容易になります。
⑤データクレンジング
定期的にデータの品質をチェックし、不正確なデータや重複データを除去します。
⑥従業員教育
データ入力や管理に携わる従業員に対して、正確なデータ収集の重要性と方法について教育を行います。
⑦外部データの活用
市場調査会社のレポートや公的機関の統計データなど、信頼できる外部データソースを活用し、自社データを補完します。

これらの方法を組み合わせることで、より正確で信頼性の高いデータを効率的に収集することができ、フォーキャスト管理の精度向上につながります。

部門間での情報共有と連携体制の強化

フォーキャストは一部門だけで完結するものではなく、生産、販売、調達など複数の部門が連携して取り組む必要があります。各部門で収集されるデータを統合し、共有することで、全体としての精度が向上します。また、部門間の円滑なコミュニケーションにより、予測に基づいた具体的なアクションプランも素早く策定できるため、全社的なフォーキャスト管理の効果が高まります。可能であれば、企業の共通言語として生産管理システムといった同じツールを各部門で使用し、同じデータを部署関係なく誰でも見れる環境を整えることで、より効果を発揮できると考えます。
 

4.まとめと「フォーキャスト 製造業」による戦略的経営の実現

本記事の内容を総括すると、製造業におけるフォーキャスト管理は、単に未来の売上を予測するだけでなく、在庫管理、生産計画、そして経営戦略全体を左右する重要な手法であることが明らかになりました。広範なデータ収集と詳細な分析により、季節性や市場変動を正確に把握し、適切な対策を講じることで、企業は経営リスクを最小限に抑え、収益性を向上させることができます。また、最新の情報での定期的なアップデートと、正確なデータ管理システムの活用、さらに、部門間の十分な情報共有が、成功するフォーキャスト管理のポイントとなります。
「フォーキャスト 製造業」というキーワードに込められた意味は、単にデータによる未来予測の精度の向上だけでなく、製造業が持続的な成長と市場競争力を獲得するための戦略的経営手法としての意義にあります。未来を的確に見据え、柔軟かつ迅速な経営判断を実現するために、各企業はフォーキャスト管理の重要性を再認識し、実践に取り入れていくことが求められます。これにより、常に変動する市場環境においても、安定した経営と持続的な成長が実現されるでしょう。

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