数据驱动的供需规划帮助日商摆脱了依赖个人的流程，同时实现了库存减少和防库存。

公司简介

• 工业： 贸易公司——汽车零部件、电子元件、工业材料
• 收入： ¥500–1000
• 员工人数： 1,000–5,000

我们采访了日商株式会社的四位领导人，了解他们为何采用基于SaaS的供应链管理系统PlanNEL，他们旨在实现什么目标，以及自此以来运营发生了哪些变化：日泽圭介，管理基础设施部主管兼主管;内田惠美子，企业管理部执行官兼总经理;工商管理部物流计划部副总经理辻田真司;以及同属后勤计划部的田中彰。

您能先介绍一下您的业务吗？

日产成立于1958年，作为日斗电气株式会社的销售部门。如今，我们是一家专业贸易公司，专注于工业磁带和胶片、电子材料、汽车零部件及工业材料。

秉持着企业理念“通过新理念为客户创造价值”，我们服务于各行各业的客户——以汽车行业为核心。不仅仅是销售产品，我们还帮助优化整个供应链，包括采购、物流和库存管理。

尤其是近年来，企业越来越多地被评判其对全球化和需求突变的响应能力。可靠的产品供应和优化库存也已成为我们的优先事项，我们专注于在高层次实现这两者。

你们的部门是如何组织开展供应链管理的？

首先，我们的销售部门捕捉客户需求，并将这些信息传递给每个站点的运营团队，由他们负责订单和供需协调。随后，信息通过PlanNEL与运营内部的物流规划部门共享，后者负责库存管理、物流战略以及流程和规则的设计。

我们没有专门负责供应链管理端到端的部门。这正是我们目标建立一个结构，使每个部门都能利用PlanNEL中相同的共享数据，并能做出最佳决策。

在采用PlanNEL之前，您面临了哪些挑战？

在PlanNEL之前，每个人都在自己的Excel文件中管理信息，或依赖我们内部的自动订购系统，因此运营高度依赖个人经验和专业知识——一切都变得依赖于个人。由于我们依赖个人电子表格，数据分析耗费大量精力，平衡库存减少与防缺货极为困难。

具体来说，当销售传递客户需求时，每个站点的运营团队被要求保留库存，这些请求的依据取决于销售人员的直觉和经验——这些数据并不客观。而在接收方，每个运营人员都用自己的Excel文件和方法进行回应。没人能看到别人在做什么，数据不共享，也无法互相掩护。

我们确实有操作手册，但很多还是靠工作中的口头交接。结果是一系列反复出现的问题：库存设置背后的理由不透明，需求波动的响应能力依赖于具体个体。当零件数量达到数万个时，手工搬运显然已达到极限。我们需要系统化工作，从根本上减轻运营负担。

你是如何最初了解到PlanNEL的？为什么选择它？

我们最初是在物流行业刊物LOGI-BIZ上的一篇文章中接触到PlanNEL。

当时我们评估供应链管理系统，目标是消除个人依赖，并在减少库存与防止缺货之间取得平衡，我们比较了大约三款产品。

我们研究的其他供应链管理系统停止于管理单个站点或仓库的进出流动。相比之下，PlanNEL能够优化整个供应链——包括跨越多个站点和客户的横向连接——其核心理念与我们的运营方式自然契合。

在功能方面，PlanNEL将需求预测、需求规划、库存规划和补货计划等所有事务都集中管理。它还引入了现有系统所缺乏的能力和思维方式——基于人工智能的需求预测、统计安全库存计算、ABC-XYZ分析、仪表盘可视化以及订单数量和交付日期的自动计算。它涵盖了将库存管理提升到更高级水平所需的一切。

随着试验的推进，我们能够彻底验证手术与手术的契合度和结果。我们还体验到了只有SaaS解决方案才能提供的灵活性——ZIONEX迅速开发并部署了我们要求的功能——以及ZIONEX团队的准确响应式支持。所有这些因素都深深影响了我们采用PlanNEL的决定。

自从采用PlanNEL以来，您看到了哪些变化和成果？

自从我们采用PlanNEL已经大约一年了，最大的成果是我们将库存管理从“直觉与体验”转向“数据与逻辑”。

过去每个人都在自己的Excel文件或系统中管理库存，而PlanNEL让我们能够标准化工作。因此，这种理由——“这个数字是这样移动的，所以我们设定库存是出于这个原因”——现在对员工和管理者来说都是透明的。有了数据可视化，各部门共享了共同的理解，交接或覆盖工作变得更加容易。我们的运营团队每周召开会议，还会为其他部门举办学习会，进一步推动采用。

我们也看到了日常工作中显著节省的时间。例如，复杂案例的生产、销售、库存管理表的构建过去大约需要一周时间;现在，一旦我们打开PlanNEL，它就已经完成了。此外，我们曾经手工订购的大约90%已被PlanNEL自动订购取代，这大大减轻了工作负担。

你未来希望对PlanNEL做些什么？

我们希望积极利用PlanNEL进行计划与实际库存管理及差异分析，这是我们以前从未有能力做到的。随着我们使用PlanNEL的次数增加，系统中积累的数据也越来越多——因此我们希望利用这些数据进一步提升需求预测的准确性，并进一步推进防缺和库存优化。

我们还希望将PlanNEL与核心业务系统集成，实现数据自动采集，实现整个供应链的更大优化。

最后，您对本案例读者有什么想说的？

许多在库存管理方面遇到困难的公司，正努力平衡库存减少和防止库存过货。

我们也面临同样的挑战，但我们把PlanNEL看作不是单纯的系统推广，而是作为企业转型的机会。

重要的不是引入系统本身，而是利用它来标准化运营，建立数据驱动决策文化。在我们公司内部，我们喜欢说：“没关系，不能完美掌握——只要别回到老路。”

我们相信，PlanNEL是一个强大的系统，从基层支持这一转型。我们将不断改进，继续努力建设更强大的供应链。

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工业： 户外装备与服饰
年收入： ¥100–500亿
员工人数： 500–1,000

我们采访了Snow Peak销售规划部的川上武先生，了解采用基于SaaS的SCM解决方案PlanNEL的原因、公司在实施前面临的挑战以及实施后实现的益处。

你能跟我们说说雪峰的生意吗？

雪峰是一家户外生活方式公司，成立于1958年，地处新潟县三条市，该地区以其制造业传统闻名。

在我们的企业口号 “将户外带入日常生活” 以及“ 连接人们与自然及彼此之间，通过户外体验恢复人类”的使命下，我们开发 露营装备和服装，同时向全球扩展至食品饮料、区域振兴和商业解决方案等领域。

你们的供应链管理组织是如何组织的？

我们的总部规划部门根据库存和销售数据制定全公司政策，并协调组织内的分配决策。

虽然每个国内外地点都有自己的人员负责规划活动，但总部在采购、库存分配和供应规划等关键决策中承担主导权。

在实施PlanNEL之前，您面临了哪些挑战？

在推出PlanNEL之前，露营产品的需求在COVID-19疫情期间激增，导致供应无法跟上需求。

当时，我们的最高优先事项是满足客户需求。我们没有专注于复杂的规划流程，而是专注于确保供应链中最大的产能。

然而，随着业务的持续发展，一个根本性的问题浮现出来：

“我们现在的订购流程真的足够应对未来吗？”

这次讨论最终促成了我们销售规划部门的成立。

此前，订单往往是在产能可用时下达，缺乏结构化流程来评估这些订单是否真正符合未来需求。我们需要一个框架，能够实现更明智和客观的决策。

最初，我们用Excel管理了一个基本的PSI（生产、销售和库存）计划流程。然而，管理全球运营与小团队带来了巨大的工作量。

Excel 也让版本管理变得困难。由于主数据无法在规划周期间有效管理，必须每月单独创建文件。因此，比较计划版本、跟踪变更和持续分析变得极具挑战性。

在与外部供应链管理顾问讨论后，我们得出结论，实施专门的供需计划系统是最佳解决方案。

你是如何了解到PlanNEL的？为什么选择它？

我们的评估过程是在与金泽工业大学研究生院上野义伸教授的咨询后开始的。

自然，我们评估了几种替代方案。然而，在功能与成本的权衡中，PlanNEL是唯一满足我们需求的解决方案。

说实话，这个决定最终只有两个选择：

“实施PlanNEL，否则继续原有运作。”

由于我们的产品组合和规划需求相对简单，我们不需要大量定制。我们认为PlanNEL的标准SaaS功能完全满足了我们的需求。

最初，我们的主要目标是通过人工智能驱动的需求预测来提升预测准确性。

然而，通过与ZIONEX的讨论，我们了解到PlanNEL可以提供涵盖以下内容的综合解决方案：

• AI 需求预测
• 销售计划
• 补给计划

所有这些都在一个平台上。

这对我们来说非常有吸引力。

使用独立系统传输和同步数据将需要大量精力。PlanNEL通过为整个规划过程提供统一平台，消除了这种复杂性。

此前，规划主要依赖本地团队生成的预测和基于Excel的分析。借助PlanNEL，我们现在可以将人工预测与AI生成的预测并排进行比较和评估。

除了提高预测准确性外，这还使我们在利益相关者提出问题时能够提供客观、数据驱动的解释：

“为什么这些数字？”

这种能力尤其宝贵。

自实施PlanNEL以来，您体验到了哪些好处？

我们看到了两个主要的好处。

1. 库存管理的新方法

最初，我们的重点是防止缺货。

然而，随着运营的成熟，重点转向保持库存在最佳水平。

此前，我们对所有产品采用相同的安全库存政策。

实施PlanNEL后，我们采用 了ABC-XYZ分析，根据产品销售贡献和需求变化在九单元矩阵中进行分类。这使我们能够为每个类别制定量身定制的库存政策。

尽管多项改进举措促成了这些成果，但库存水平却稳步下降。

与此同时，缺货率也有所下降，显示出库存规划的准确性和有效性有了显著提升。

2. 规划工作量的显著减少

对于需求模式稳定的产品，我们主要依赖PlanNEL的预测建议。

对于需求变化较大的产品，如季节性商品，规划师运用专业知识和判断力来优化预测。

这种混合方法极大地提升了规划效率。

随着销售规划部门的成熟，与之前基于Excel的流程相比，运营工作量有了显著的减少。

我们非常重视的另一个功能是能够直接在系统内记录规划假设和决策。

由于这些注释在不同规划版本中被保留，我们可以轻松回顾历史规划并理解：

• 发生了什么事
• 为何做出具体规划决策
• 支持这些决策的假设是什么？

随着团队的壮大，保存和分享这些知识变得越来越重要。

你打算如何使用PlanNEL？

目前，我们集中生成所有仓库的需求预测，并将所得数据分发到每个地点。

展望未来，我们希望朝着协作规划模式迈进，由地方站点自行贡献预测和规划输入。

我们的愿景是在每个地点分配合格的供需规划师。这些规划师将结合PlanNEL预测与本地市场情报，制定计划，并整合成全公司范围的计划。

我们已经在雪峰整体上改进了库存管理，但各个地点之间的详细库存优化仍是一个需要改进的领域。

未来，我们计划利用PlanNEL支持更高效的库存转移和地点间的平衡活动。

对考虑PlanNEL的公司有什么最后的建议吗？

PlanNEL特别适合希望在企业中建立统一数字集，并以此作为决策和沟通基础的组织。

每家公司都面临基于预测的需求预测与预算目标不符的情况。

当这种情况发生时，组织常常面临一个艰难的选择：

我们应该根据预算订购，还是根据实际需求？

许多公司都经历过按预算目标下单导致库存过剩的后果。

在这种情况下，PlanNEL为客观决策提供了坚实的基础。

因为讨论可以从以下共同理解开始：

• 规划逻辑
• 预测算法
• 当前最优推荐

团队可以专注于确定弥合预算与预测之间差距所需的行动。

例如，讨论可以转向以下问题：

• 商品陈列应该如何调整？
• 应实施哪些推广活动？
• 哪些行动有助于实现业务目标？

PlanNEL为这些战略决策提供了强有力的支持。

对于管理大型SKU组合的公司来说，效率提升可能相当可观。如果您的组织面临类似挑战，PlanNEL非常值得一试。

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