ベンダー管理在庫

ベンダー管理在庫( VMI ) は、商品のサプライヤー (通常は製造業者) が販売業者が保有する在庫の最適化を担当する 在庫管理手法です。

VMIでは、小売業者は在庫データをベンダー（サプライヤーと呼ばれることもある）と共有し、ベンダーが発注量を決定する意思決定者となります。一方、従来の在庫管理では、小売業者（ディストリビューターまたはバイヤーと呼ばれることもある）が発注量に関する決定を独自に行います。したがって、ベンダーは小売業者の発注コストを負担する一方、小売業者は通常、在庫の所有権を取得し、自らの保有コストを負担する必要があります。あるサプライチェーン管理用語集では、VMIを次のように定義しています。

小売業者が、通常は小売POSと在庫データの受信に基づいて、サプライヤーに注文のサイズとタイミングを決定する責任を負わせる慣行。[ 1 ]

2008年の記事では、VMIの標準的な定義はなく、VMIプロセスをサポートする企業間で用語の使用法が「大きく」異なると指摘されています。[ 2 ]

需要と供給のギャップを調整することで、購入者が必要な在庫レベルを確保できるようにするために、サードパーティの物流業者が関与することもあります。[ 3 ]

概要

VMIを成功させる鍵の一つは、リスクの共有です。在庫が売れない場合、ベンダー（供給業者）がバイヤー（小売業者）から商品を買い戻すケースがあります。また、商品は小売業者が保有しているものの、販売が行われるまでは小売業者の所有物とならないケースもあります。この場合、小売業者は、事前に定められた手数料または利益（委託在庫と呼ばれることもあります）と引き換えに、商品を保管（および販売支援）するだけです。この手数料ビジネスの特殊な形態として、スキャンベース取引があります。この取引ではVMIが通常適用されますが、その使用は必須ではありません。[ 4 ]

これは、ウォルマート、プロクター・アンド・ギャンブル[ 5 ]、その他多くの大型小売業者が採用している成功したビジネスモデルの一つです。[ 6 ]石油会社は、供給先のガソリンスタンドでガソリン在庫を管理するためにテクノロジーをよく利用しています（ペトロルソフト社を参照）。ホーム・デポは、この技術を大手製造品サプライヤーに使用しています。VMIは、電子データ交換フォーマット、EDIソフトウェア、統計的手法を用いてサプライチェーンにおける正確な在庫を予測・維持することで、サプライヤーとメーカー間のより緊密な理解を促進しています。

ベンダーは、ディスプレイをより細かく制御でき、従業員が顧客とより多くの接点を持てるようになることでメリットを得られます。小売業者は、リスクが軽減され、店舗スタッフの知識が向上し（ベンダーと小売業者の両方のブランドロイヤルティが構築されます）、ディスプレイのメンテナンス費用が削減されるというメリットを得られます。

VMIの活用は、不要な在庫の保有を防ぎ、ひいては全体的なコスト削減につながります。さらに、バイヤーとサプライヤーの協力関係においてVMIアプローチを採用することで、ブルウィップ効果の程度も軽減されます。 [ 7 ]

消費者は、部品やサービスが必要になった際に、メーカー（ベンダー）の担当者と頻繁に連絡を取り合える知識豊富な店舗スタッフの恩恵を受けることができます。店舗スタッフは、あらゆるベンダーが提供するほとんどの製品ラインに精通しており、競合製品の中から最適な商品を選ぶお手伝いをしたり、店舗が提供するサービスサポートを提供したりすることができます。

商品製造レベルにおいて、VMIは倉庫の溢れや不足、そして人件費、購買費、会計コストの増大を防ぐのに役立ちます。VMIにより、企業は適切な在庫を維持し、最適化された在庫は人件費を削減しながら、容易なアクセスと迅速な処理を実現します。[ 8 ]

派生モデルとしては、サプライヤーやメーカーが所有権を保持する「委託VMI」や、バッファー在庫がサプライヤー側に残る「動的VMI」などがあり、サプライヤーと小売業者が十分に近い場所に位置している場合に有利であり、バッファー在庫を流通業者間で共有することができる。[ 2 ]

VMIは共生的なビジネス関係であるため、企業が意図せず在庫切れになる可能性を低減し、サプライチェーンにおける在庫を削減します。さらに、店舗におけるベンダー（サプライヤー）担当者は、商品の適切な陳列と店舗スタッフによる商品ラインの特徴把握を徹底することで、ベンダーに利益をもたらします。同時に、店舗における商品ラインの整理整頓にも貢献します。しかしながら、 2003年に実施されたハイテク分野の調査では、VMIの下では「相当な在庫負担が顧客からサプライヤーに転嫁され」、その結果「サプライヤーにとって大幅な追加運営費用」が発生するという結論が出ています。[ 9 ]

コンポーネント

1. 在庫場所

VMIの実務において、在庫の保管場所はベンダーと顧客の間の取り決めによって決まります。第一の選択肢は、在庫を顧客とサプライヤーの両方の施設に置くことです。サプライヤーにとって、これは短納期や生産サイクルのずれに対する安全策となります。[ 10 ]一方、この取り決めは、材料の保管、追跡、取り扱い、そして在庫陳腐化の脅威のために、在庫保有コストの上昇につながる可能性もあります。[ 11 ]

もう一つの選択肢としては、ベンダーが顧客の中央倉庫、あるいはサードパーティの倉庫に配送することが挙げられる。後者は、物流業務の一部または全部を外部委託しているバイヤーにとっての解決策となり得る。中央倉庫で在庫を管理することで、配送の最適化、コスト削減が可能になり、最終的にはバイヤーが規模の経済を最大化することができる。[ 11 ]しかし、これは常に選択肢となるわけではなく、サプライヤーの倉庫がバイヤーの倉庫から遠すぎる、あるいはバイヤーが保管が難しい特定の種類の商品の保管に不慣れであるなど、様々な問題に対する解決策となることが多い。[ 10 ]

在庫は、購入者の敷地内の倉庫、生産ライン、または作業現場などに直接置かれることもあります。[ 11 ]しかし、これらの特定の場所での在庫補充は、サプライヤーにとってコストがかかり、整理が難しく、全体的に管理が困難になる可能性があります。[ 10 ]

2. 在庫の所有権

在庫所有権とは、在庫の所有権と小売業者への請求書発行時期を指します。ベンダー管理在庫（VMI）では、支払いと所有権の移転に関して複数のソリューションが存在します。[ 11 ]

最初の選択肢では、ベンダーは顧客の敷地内にある在庫の所有者となります。請求書は在庫から商品が出荷された時点で発行されます。2番目の選択肢では、小売業者が在庫の所有権を引き継ぎますが、納品時に請求書を受け取ります。ただし、ベンダーへの支払いは、顧客が在庫から商品を出荷するまで、合意された支払条件に従って一定期間内に行われません。[ 11 ]これにより、小売業者は陳腐化リスクを負い、ベンダーは資本コストと在庫価格の変動に責任を負うため、両者のリスク分担が可能になります。[ 10 ]

3番目の選択肢は、従来の注文配送における標準的なプロセスとも呼ばれ、小売業者は配送時に在庫を所有し、ベンダーは出荷後に小売業者に請求書を発行します。[ 11 ]この設定では、小売業者は在庫投資と保管コストの責任を負いますが、価格変動から身を守る選択肢があります。[ 10 ]

3. 需要の可視性レベル

これらの要素は、顧客が共有する需要情報のタイプを指し、サプライヤーの在庫管理を支援します。VMIプログラムでは多くの種類の需要情報が共有されます。サプライヤーが確認できる需要情報は、販売データ、在庫の引き出し、生産スケジュール、在庫レベル、輸送中の商品、バックオーダー、受注、返品です。データと在庫を共有することで、サプライヤーの生産計画が改善され、より安定して、可視性が向上すると言われています。また、季節変動をよりよく理解し、重要な時期を把握するのにも役立ちます。したがって、サプライヤーはこの情報を利用して、顧客の要求に合わせて生産を調整し、より迅速に対応できます。情報の可視性が高まるにつれて、サプライヤーは補充手配の時間枠が長くなります。[ 12 ] サプライヤーはリアルタイムの可視性も得られるため、バイヤーの需要予測のために在庫を把握することができ、将来の需要に基づいて在庫を予測して、在庫をターゲット（最小化または最大化）することができます。[ 13 ]この安定性と協調性により、ブルウィップ効果を軽減することができます。[ 14 ]メーカーはサプライチェーンをより明確に把握し、今後の需要を概観できるようになります。[ 15 ]小売業者側では、在庫管理に関連するすべてのコスト（保管コスト、不足コスト、腐敗コストなど）が大幅に削減されます。例えば、小売業者は在庫切れに直面することはほとんどなく、必要最低限​​の在庫を保有しているため、保管コストは最小限に抑えられます。[ 16 ]

データは通常毎週更新され、EDIを介して送信されるため、実際の市場動向を予測することが可能です。データは実際の生産量と販売量に基づいています。この情報共有協定は、必要な商品の安定した供給を維持することを目的としています。

数学モデルのクラス

1. 二層VMI数学モデル

VMIの最初のクラスである二階層VMI数学モデルは、サプライチェーンにベンダーと小売業者という2つのレベル（階層）を含みます。このクラスから開発されたVMI数学モデルには、単一ベンダー単一小売業者VMIモデル[ 17 ] 、単一ベンダー複数小売業者VMIモデル[ 18 ]、複数ベンダー複数小売業者VMIモデル[ 19 ]の3種類があります。このクラスは大きく発展してきました。例えば、単一ベンダー単一小売業者VMIモデルは、複数製品の場合[ 20 ] 、委託在庫（CS）[ 21 ] 、割引[ 7 ]に拡張されました。

2. 多層VMI数学モデル

2番目のクラスは、単一製造業者・単一ベンダー・複数小売業者（SM-SV-MR）VMIモデルなどのマルチレベルVMI数学モデルである。 [ 22 ]補充頻度をモデル化できなかった研究はここに分類できない。

補充頻度は、サプライチェーン全体のコストを削減するための統合在庫モデルにおいて重要な役割を果たしますが、多くの研究ではそれを数学的な問題でモデル化できていないことが指摘されています。[ 22 ]

参照

参考文献

  1. ^サプライチェーンマネジメント専門家協議会、「サプライチェーンマネジメント用語集」、2008年秋更新、2023年3月13日アクセス
  2. ^ a b Chhabra, N., Collaborative Fulfillment、APICS e-News、2008年9月24日公開、2023年3月13日アクセス
  3. ^ What Is Vendor Managed Inventory? Archived 2016-09-01 at the Wayback Machine , Datalliance, 2016年8月16日閲覧
  4. ^ベンダー管理在庫：それを機能させるための3つのステップ、NC州立大学サプライチェーンリソース協同組合、2016年8月16日閲覧
  5. ^ Clear Spider、「ベンダー管理在庫（VMI）の利点」、2015年5月26日発行、2022年10月10日アクセス
  6. ^ Sila Çetinkaya & Chung-Yee Lee、「ベンダー管理在庫システムにおける在庫補充と出荷スケジュール」、Management Science、第46巻第2号、2000年2月、217-232ページ。2014年6月9日アクセス
  7. ^ a b Sadeghi, Javad; Mousavi, Seyed Mohsen; Niaki, Seyed Taghi Akhavan (2016-08-01). 「ハイブリッド帝国主義競争アルゴリズムを用いた、あいまい需要、バックオーダー、割引を考慮した在庫モデルの最適化」応用数理モデリング. 40 ( 15–16 ) : 7318–7335 . doi : 10.1016/j.apm.2016.03.013 . ISSN  0307-904X .
  8. ^「パッケージング問題に関する内部情報のヒント」CGR Products、2016年8月16日閲覧
  9. ^ McBeath, B.、「VMIの真実：ハイテクサプライチェーンにおけるVMIに関する2003年のESCA-ChainLink調査研究からの啓示と勧告」、 2022年6月19日にWayback Machineにアーカイブ、Chainlink Research、2003年5月発行、2022年5月2日アクセス
  10. ^ a b c d eラズアン、カマルディン;アブドゥル・ラヒム、モフド・カマルル・イルワン。ムフド・ナウィ、モフド・ナスルン。マズリ、ヤコブ（2018年1月）。「ベンダー管理の在庫慣行: 製造会社の事例」。サプライチェーンマネジメントの国際ジャーナル。7 (4): 196–201。
  11. ^ a b c d e f Elvander, Mikael; Sarpola, Sami; Mattsson, Stig-Arne (2007年11月). 「VMIシステム設計の特性評価のためのフレームワーク」 . International Journal of Physical Distribution & Logistics Management . 37 (10): 782– 798. doi : 10.1108/09600030710848914 .
  12. ^エルヴァンダー、ミカエル;サーミ、サルポラ。マットソン、スティグ・アーン (2007 年 11 月)。 「VMI システムの設計を特徴付けるためのフレームワーク」。 37 (10): 782–798。土井: 10.1108/09600030710848914。
  13. ^ E2open (2016)、 効果的なベンダー管理在庫プログラムの構築
  14. ^ Guillaume Marquès、Jacques Lamothe、Caroline Thierry、Didier Gourc. ベンダー管理在庫：コンセプトからプロセスまで、統合ビューを実現。ILS 2008 - 第2回国際情報システム・ロジスティクス・サプライチェーン会議、2008年5月、ボルドー、米国。p.536-546。hal-00444174
  15. ^ Xihang (Eastman) Kou、「ベンダー管理在庫予測の最適化と統合」、MIT論文要約、2008年
  16. ^ 「サプライヤー管理在庫によるコスト削減戦略 | SIPMM出版物」 . publication.sipmm.edu.sg . 2019年1月12日. 2022年7月7日閲覧。
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  18. ^ Sadeghi, Javad; Sadeghi, Saeid; Niaki, Seyed Taghi Akhavan (2014-07-10). 「あいまい需要を考慮したハイブリッドベンダー管理在庫・輸送問題の最適化：改良型粒子群最適化アルゴリズム」. Information Sciences . 272 : 126–144 . doi : 10.1016/j.ins.2014.02.075 . ISSN 0020-0255 . 
  19. ^ Sadeghi, Javad; Mousavi, Seyed Mohsen; Niaki, Seyed Taghi Akhavan; Sadeghi, Saeid (2013-09-01). 「マルチベンダー・マルチ小売業者のベンダー管理在庫問題の最適化：2つの調整されたメタヒューリスティックアルゴリズム」. Knowledge-Based Systems . 50 : 159–170 . doi : 10.1016/j.knosys.2013.06.006 . ISSN 0950-7051 . 
  20. ^ javad, sadeghi; ahmad, sadeghi; mohammad, Saidi mehrabad (2011-09-29). 「単一ベンダー単一小売業者の複数製品および複数制約条件におけるベンダー管理在庫モデルのためのパラメータ調整型遺伝的アルゴリズム」 . Journal of Optimization in Industrial Engineering (9): 57– 67. ISSN 2251-9904 . 
  21. ^ザヴァネッラ、ルシオ；ザノーニ、シモーネ（2009年3月1日）「単一ベンダー複数購買者統合生産在庫モデル：『委託在庫』の事例」国際生産経済誌. 118 (1): 225– 232. doi : 10.1016/j.ijpe.2008.08.044 . ISSN 0925-5273 . 
  22. ^ a b Sadeghi, Javad; Mousavi, Seyed Mohsen; Niaki, Seyed Taghi Akhavan; Sadeghi, Saeid (2014年10月1日). 「調整されたハイブリッドバットアルゴリズムを用いた3階層サプライチェーンの2目的在庫モデルの最適化」. Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review . 70 : 274– 292. doi : 10.1016/j.tre.2014.07.007 . ISSN 1366-5545 . 

さらに読む

  • テンペルマイヤー, H. (2006). 『サプライネットワークにおける在庫管理 - 問題、モデル、解決策』, Norderstedt:Books on Demand. ISBN 3-8334-5373-7。
  • Franke, PD (2010). 高価値部品のベンダー管理在庫 - 大手国際製造企業を対象とした調査結果. ISBN 978-3-7983-2211-0
  • Roberts C. (2003)、「VMIの台頭」、アジア太平洋開発、pp.99-101。
  • Ozpolat, K. および Dresner, M.、「長期 VMI 関係の暗い側面：サプライチェーンの信頼」、Research in Logistics and Production、2018 年、第 8 巻、第 2 号
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