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パンデミック、地政学リスク、少子高齢化といったさまざまな環境変化が生じる昨今、企業は以下のような複雑な課題を踏まえて意思決定を行うことが求められています。
このような不確実な事業環境下では、企業における意思決定の難易度は増し、次のような課題が発生する可能性があります。
これらの課題に対しPwCでは数理最適化技術をコアとし、各種ドメインにおけるビジネス知見を加えた意思決定高度化ソリューションを提供しています。
ビジネスにおいては、経営判断はもとより、人事から現場オペレーションまでさまざまな局面において意思決定がなされています。この意思決定は多くの場合、限りあるリソースをいかに効率よく活用し、利益を最大化するか、あるいはコストを最小化するか、という形で表現されており、数理最適化問題(あるいは単に、最適化問題)と呼ばれています。この種の意思決定の自動化・高度化を支援する技術がModule based Planning & Streamlining(フレキシブル計画・意思決定最適化ソリューション:以下「MPS」)です。
複雑な計画・意思決定には非常に多岐にわたる要素が関係しているため、現代のコンピュータリソースを用いても正確に解くことは難しいと言われています。またベテランの計画者や意思決定担当が行っている計画プロセスは明文化されていないことが多く、自動化のためにはこの問題構造を明らかにする必要があります。
PwCのMPSは最適化問題の専門知識に加え、多数のプロジェクト経験と豊富なビジネスドメインのナレッジに基づき、各企業・部門の課題に適したソリューションを提供します。
現実の意思決定に対してソリューションを適用していくためには、問題構造を整理する必要があります。最適化問題においては、特に次の3つを明らかにする必要があります。
何を意思決定し、それはどのような値をとり得るのか。意思決定要素であり、計画においては計画値そのもの。
何を最大化、もしくは最小化したいのか。計画においては結果の評価指標となるコストや収益などであり、同時に複数の指標が存在することもある。
意思決定するうえで守るべきルール、条件は何か。計画値の上下限など、運用・実行するうえで守るべき制約を具体化したもの。
これらを基に最適化モデルを構築し、計画値を求めます。このモデルはさまざまな意思決定に活用できることが知られています。以下、いくつか例をご紹介します。
典型的な導入方法の例として、基幹システムやEPM・MRPといった各種パッケージとの連携によるMPSの導入をご紹介します。
計画、意思決定のINPUT情報の典型例は長期の計画や受注・出荷情報、調達・発注情報などであり、これらの多くは基幹システムなどに格納されています。基幹システム・EPM・MRPにも計画機能は存在しますが、それらは汎用的に設計されているがゆえに、オペレーション上の複雑な制約を取り込むためには多大なコストと時間がかかってしまいます。そこで本ソリューションを活用いただくことで、ボトルネックとなっている箇所に特化し、基幹をはじめとする各種システムと連携しながら、より短期間で課題解決に導くことが可能となります。