著者は最近、幅広い業種の 247 社のアウトバウンド ロジスティクス パフォーマンス指標の広範な分析を完了しました。 この記事では、この研究の結果と、企業のアウトバウンド ロジスティクス運用および戦略に対するその意味を要約します。
アウトバウンド ロジスティクスは、Council of Supply Chain Management Professionals によって「生産ラインの最後からエンド ユーザーへの製品の移動と保管に関連するプロセス」と定義され、サプライヤーの全体的な顧客関係管理プロセスにおいて重要な役割を担っています。 小売業者は、サプライヤーに対して、非常に厳しい製品納入基準を課している。 サプライヤーが小売店の顧客に信頼できるサービスを提供できない場合、多額の金銭的ペナルティが課され、小売店の製品ポートフォリオからサプライヤー製品のリストが削除されることさえあり得ます。 したがって、アウトバウンドロジスティクスのパフォーマンスは、サプライヤーの製品を仕入れるかどうかの小売業者の決定における主要な要因を表し、したがって、サプライヤーのサプライチェーンおよびビジネスの成功の重要な決定要因も表します。 たとえば、企業は異なる独自のアウトバウンド物流戦略に基づいてグループ化または分類することができるかどうかを評価しました。 さらに、異なるアウトバウンド・ロジスティクス戦略が、異なるレベルの企業の収益性に寄与しているかどうかを検証した。 我々の分析と発見の基礎となったのは、企業向けソフトウェア プロバイダーである SAP から入手した 247 社のアウトバウンド物流パフォーマンス指標と企業の収益性に関するデータベースである
パフォーマンス指標は、アウトバウンド物流戦略など、企業の業務重点と戦略に関する洞察を提供します。 具体的には、ある企業のさまざまな業務におけるパフォーマンスの強さを（そのメトリクスを通じて）評価することで、その企業がどのような業務や戦略を重視しているのかを見極めることができるのです。 要約すると、我々の目的は以下の通りである：
- 明確なクラスタ（すなわち。
サプライ チェーンの実務家は、アウトバウンド物流の改善は企業の財務的収益性にプラスの影響を与えるはずで、アウトバウンド物流のパフォーマンスには業界間で違いがあるという一般的な信念を持っています。
オンタイムパフォーマンスが鍵
研究目的を最大限に達成するために、アウトバウンドロジスティクスの一連のパフォーマンスレベルおよびコストに関する実際のパフォーマンスデータが、洞察に満ちた事実に基づく視点を促進すると判断しました。 そこで、アウトバウンド・ロジスティクスのすべての主要な構成要素を網羅する、簡潔な変数のセットに関するデータを作成した。 我々の目的のために、我々はアウトバウンド・ロジスティクスを以下からなると定義した：
- 生産された在庫の管理（顧客に配送する）
- 流通過程（すなわち、倉庫管理および輸送）
- 顧客へのサービス（すなわち、,
- 需要予測やサプライチェーンプランニングのための能力とコミットメント。
先ほど定義したプロセスと能力に基づいて、私たちは研究に含めるべき以下の変数を特定しました。
- 在庫維持コスト
- 陳腐化在庫コスト
- 手元在庫日数
- 倉庫コスト
- 輸送コスト
- 納期順守パフォーマンス
- 予測精度
- サプライチェーン計画費用
在庫維持コスト.倉庫コスト
サプライチェーンプラニング費用 サプライチェーン計画費用
予測コスト
予期精度 予期精度
予期精度 予期精度 手元在庫日数、陳腐化在庫コストは、企業の在庫コスト、顧客に提供できる在庫を持つことに対するコミットメント、そして企業がどの程度在庫計画を立てているかを示す観点となります。 倉庫業と運送業は、流通過程の主要な構成要素である。 したがって、コストの観点からは、この2つの要素を把握することが重要であると考えた。 サプライチェーンの実務者を対象とした調査では、サプライヤーが顧客に提供するサービスの中で最も重要な指標として、必ずと言っていいほど納期を評価することが分かっています。
予測精度は、需要と供給の一致という重要な領域で短期計画を実行する企業の能力の良いバロメーターです。 さらに、企業の予測精度は、生産計画や納品計画など、他の重要な計画や意思決定に影響を与えます。 長期計画に対する企業のコミットメントを評価するために、我々はサプライチェーン計画コストを選択しました。これは、長期サプライチェーン計画の策定に関連する支出で、アウトバウンド・ロジスティックスを含むものと定義しています。 この変数を含める根拠は、サプライチェーン計画に対する企業の支出レベルを、顧客の配送ニーズを満たすことに対する企業のコミットメントの代用として考えることができるからである。 営業利益率は、在庫を顧客に引き渡した（販売した）後の収益性を反映している。 営業利益率はEBIT（金利税引前利益）として測定された。
サンプル間で営業利益率を比較できるように、企業の実際の営業利益率から（Compustatから取得した）該当業界および年度の営業利益率の中央値を差し引き、調整後の営業利益率を得た。 本研究のデータは、SAPのサプライチェーンプランニングのベンチマークプログラムから得たもので、さまざまな製造業やサービス業のサプライチェーンマネージャーから2007年から2012年にかけて収集したデータを使用しています。 製造業はサンプルの83.1%を占め、サンプル企業の年間収益は1億ドル未満（7%）から50億ドル以上（8%）までと幅広く、1億ドルから50億ドルの間が大半（85%）を占めています。
業務フォーカス
クラスター分析や分散分析などの手法を用いた数々の統計テストにより、この研究の247社は4つの明確かつ統計的に有意なクラスターに分類されることが結論されました。 具体的には、各グループ内で、すべての個別企業が同様のアウトバウンド・ロジスティクスのパフォーマンス指標を重視しており、したがって、暗黙のうちにアウトバウンド・ロジスティクス業務に関する同様の戦略をとっていることが分かった。 1780>
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Low-Cost, Low-Service Providers - Heavy Distribution Spenders
- Planners and Efficient Distribution Spenders
- Inventory Investment Minimizers.
これらのクラスターの名称はこれら4グループそれぞれのアウトバウンド物流業務の中心を示していると言えるでしょう。 表3は、各クラスターと全247社の営業利益率およびアウトバウンド・ロジスティクスの指標の平均値をまとめたものである。 クラスター1：低コスト、低サービスプロバイダー
クラスター1を構成する製造企業56社の売上高に対する物流費の割合は、全企業の平均を下回っている（全企業の4.7％に対し4.1％）。 また、全247社の平均と比較した場合、Cluster 1の企業のオンタイム・パフォーマンスは平均以下である（全企業平均88.0%に対し74.3%）。 オンタイム・パフォーマンスは、デリバリー・サービスの重要な要素であり、この分野のパフォーマンスが非常に低いことから、これらの企業はローコスト・ローサービスプロバイダーとみなされる。
クラスター2：配送に多額の費用をかける企業
このクラスターを構成する22社は、他のどのクラスターよりも、倉庫と輸送の組み合わせに売上高のかなり高い割合を費やしています。 クラスター2の企業は、総収入の約7.9%をこの2つの機能に費やしており、他のクラスターが総収入の4.7%以上を流通に費やしていないのに対し、このクラスターは、総収入の4.7%を流通に費やしている。
クラスター3：計画的で効率的な流通支出者
この48社のクラスターは、流通に対する支出（売上高に対する割合）が4つのクラスターの中で最も低いレベルを示している。 全企業の平均が4.7％であるのに対し、クラスター3の企業は総収入の3.8％を流通に費やしている。 同時に、クラスター3の企業は、サンプル全体の平均と比較して、サプライチェーン計画（売上高に対する割合）に2倍を費やしていることがわかる。 このように、相対的に低い流通支出に加え、計画を重視していることから、我々はこれらの企業をプランナー、効率的な流通支出者と呼ぶことにする。
クラスター4：在庫投資最小化企業
4つのクラスターの中で最大のクラスター4の121社は、売上高に対する陳腐化在庫の割合が最も低く（4.2%）であった。 また、クラスター4の企業は、売上高に対する在庫維持コストの割合も最も低い（全企業の平均2.0％に対し、1.2％）。 さらに、Cluster 4の手元在庫日数の平均は46日で、全クラスタの中で最も少なく、全企業の平均である64日を大幅に下回っています。 全体として、3つの在庫管理指標はすべて、クラスタ4の企業が他の3つのクラスタの企業よりも在庫投資の最小化に重点を置いていることを示している。
興味深いことに、クラスタ4の企業は、すべてのクラスタの中で2番目に優れたオンタイム・パフォーマンス（92.1%）と、最高レベルの予測精度（83.1%）を見せている。 最後に、これらの企業の流通支出（売上高の4.68%）は、全企業の流通支出の平均値（4.66%）とほぼ同じである。
営業利益とクラスター帰属
表3に示すように、4つのクラスターの平均修正営業利益率は、クラスター3（プランナー、効率的流通支出者）の高い5.6％からクラスター4（在庫投資最小化者）の低い3.4％まで、65％の違いがある。 サンプル全体の営業利益率は4.2%であるから、クラスター3と4の平均値の差は大きいように見える。 しかし、厳密な統計学的観点から分析した結果、クラスタの平均値の差は統計的に有意ではないことが示された。 この結果には、各クラスタの営業利益率の平均値に対する標準偏差が比較的高いことが大きく寄与しているようである。 これらの結果は、より高い収益性をもたらす唯一のアウトバウンド・ロジスティクス戦略は存在しないことを示唆している。
No Single Approach Is Superior to Other
我々の分析は、調査対象の247社のグループごとに、異なる運用および計画の優先順位を重視していることを示している。 サンプルの約 49% を占める最大のグループである「在庫投資最小化」グループは、在庫投資、在庫維持、および陳腐化のコストを厳しく管理することに重点を置いています。 次に多いのは、サンプルの23%を占める「低コスト・低サービスプロバイダー」で、流通コストを低く抑えることに重点を置き、そのためにオンタイムのサービスレベルを犠牲にしています。 プランナーと効率的な流通支出者（サンプルの19％）は、サプライチェーンのプランニング活動に多くのリソースを投資し、これにより比較的低いコストで優れたオンタイム・デリバリー・サービスを提供することができます。 サンプルの最小グループ（9％）であるHeavy Distribution Spendersは、その名前が示すように、倉庫や輸送に多額の資金を費やし、その結果、優れたオンタイム・デリバリー・サービスを実現しています。 簡単に言えば、これは、他のすべてのものより優れた収益性のレベルをもたらす1つのアウトバウンド・ロジスティクス運用アプローチは存在しないことを示唆しています。 むしろ、異なる企業は異なるアウトバウンド・ロジスティクス・アプローチによって最適な利益を達成する可能性があり、重要なのは、各企業が独自の最適なアウトバウンド・ロジスティクス戦略を決定することである。
タン・ミラー氏は、ライダー大学経営学部のグローバル・サプライチェーン・マネジメント・プログラムのディレクターであり、MH&Lの編集諮問委員会のメンバーでもあります。 Matt Liberatore氏は、ヴィラノヴァ大学ビジネススクールの経営学教授であり、ヴィラノヴァのビジネス分析センターのディレクターです。
この研究のデータ入手に協力いただいたSAPのDavid Kargman氏、Jack Schmidt氏、Rick Wenger氏、Katharina Muellers-Patel氏、Jakub Wawzczak氏に感謝の意を表したいです。