スチール社

クライアントはオランダの鉄鋼製造会社です。同社は在庫スケジュールをより正確に予測するための高度なアナリティクスツールへの投資を検討しています。また、即時のコスト削減方法も模索しており、以下の点についてご支援をお願いしたいと考えています。 A) 現在、鉄鋼コイルは工場から顧客へ鉄道、トラック、船舶、バージの4つの方法で輸送されています。これら4つの方法を分析し、コスト削減の機会を提案してください。 B) 近い将来のコスト削減に向けた代替手法を提案してください。

ある鉄鋼製造会社が、4つの輸送手段（鉄道、トラック、バージ、船舶）全体にわたるコスト削減と、即時のコスト削減機会を模索しています。分析の結果、稼働率の最適化により730万ドル、船舶のKPIを稼働率100%から95%に調整することで在庫管理を改善し、さらに54万ドルの削減ポテンシャルが明らかになりました。

主要なインサイト：

1. コスト削減ポテンシャルは、各輸送手段における未使用キャパシティ（100% - 稼働率%）に輸送量と単位コストを掛け合わせることで算出される。
2. 船舶は100%の稼働率で運航されているが、配送頻度が低く（14日ごと）、桟橋での在庫積み上がりを引き起こし、中間週に高コストのトラック使用を余儀なくされている。
3. 根本原因分析が必要である。トラックの稼働率が高い（75%）ことは効率的に見えるが、実際には最適なオペレーションではなく、在庫管理の問題を反映している。
4. KPIの修正（船舶稼働率目標を100%から95%へ）により、在庫のバックログを削減し、高コストのトラック（1トンあたり30ドル）から低コストの船舶（1トンあたり10ドル）へ輸送量をシフトできる。
5. 各データの相互関係から、個々の指標を単独で最適化するのではなく、オペレーションデータを総合的に検討することの重要性が示されている。