EDITOR'S NOTE
掲載にあたって
以下はいずれも実際のご支援をもとにしていますが、守秘義務のため業種と規模帯のみを記載し、社名と特定につながる数値は伏せています。記載した効果は各案件における結果であり、同様の成果をお約束するものではありません。
CASE STUDIES
支援事例一覧
後発医薬品メーカー（従業員約800名）
限定出荷からの復帰計画
主力品目が限定出荷となり、復帰の見通しを立てられない状態でのご相談でした。
製造能力の配分、原薬の入荷見込み、需要の回復シナリオを一つの計画表に統合し、どの品目からどの順で通常出荷に戻すかを月次で判断できる形にしました。
あわせて、限定出荷の判断基準と解除の基準を文書化し、営業部門への説明の型を整えました。
新薬メーカーの日本法人（売上規模400億円台）
月次計画会議の立ち上げ
需要計画は本社側の様式で作られ、国内の供給側の制約とかみ合っていない状態でした。
国内の月次会議を再設計し、需要・供給・財務の三者が同じ数字を見て判断する場をつくりました。
使用期限の残り日数を在庫評価に組み込んだ結果、期限切れによる廃棄額が前年比で三割強減少しています。
地域医薬品卸（年商約900億円）
返品と廃棄の削減
返品率が長年ほぼ横ばいで、対策の優先順位が決まらないというご相談でした。
返品を発生元と理由で分解したところ、金額の大半が少数の品目群と特定の取引条件に集中していることが分かり、対象を絞った運用変更に切り替えました。
あわせて在庫日数の管理を支店単位から品目群単位に改め、滞留の検知を早めています。
医療機器メーカー（従業員約300名）
識別コード対応と貸出在庫の可視化
包装への識別コード表示は完了していたものの、医療機関に置かれた貸出在庫の所在が台帳と合わないという課題がありました。
出荷記録と貸出台帳を突き合わせる手順を整え、期限が近い在庫を自動で抽出する仕組みを設計しました。
回収が必要になった場合の対象特定に要する日数を、実地の演習で検証しています。
調剤薬局チェーン（120店舗）
発注の自動化と店舗間融通
発注が店舗ごとの経験に依存し、同一チェーン内で欠品と過剰在庫が同時に起きていました。
品目を回転の速さで分類し、自動発注に載せる範囲と人が判断する範囲を切り分けたうえで、店舗間で在庫を融通する際の基準と運用手順を整備しました。
供給が不安定な品目については、代替品の候補を事前に登録する運用を追加しています。
CDMO（従業員約450名）
受託枠の計画精度の改善
委託元からの需要変更が頻繁で、製造枠の確保と実際の稼働が乖離していました。
委託元ごとの変更の傾向を過去実績から分析し、確度に応じて枠を段階的に確定させる運用に切り替えました。
技術移管中の案件については進捗の共通様式を定め、委託元への報告の手戻りを減らしています。
NEXT ACTION
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サプライチェーンの現状と課題をお聞かせください。
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