Lubrizol Corporation

SAS の導入により需要予測精度を 2 倍以上向上 SAP、MS Excel、MS Access に分散している既存データを統合

米国オハイオ州クリーブランドに本社を構える Lubrizol Corporation は、「未来への洞察は過去の貴重な教訓に基づく」という信条に基づき、75 年にわたって流体技術の分野で成功をおさめている。年商 20 米億ドルにのぼる Lubrizol は、潤滑油の特殊添加剤の分野で著名なリーダー企業である。同社の潤滑油と燃料技術は、輸送機器の作業効率を高めると共に、地球環境への負荷を軽減している。

Lubrizol は、世の中の流れを円滑にする製品を製造する一方で、SAS の予測システムを活用することで、自社業務のスムーズかつ効率的な運営に努めている。「需要計画および需要予測は、財務、販売、マーケティング、製造など、Lubrizol のほぼすべての部門の業務に影響を及ぼします。財務部門では、我々の現状や今後の方向性、翌年度の見込みを把握するために、需要計画および需要予測を知る必要があります。製造部門では逆に、何をいつまでに製造する必要があるのかを算出するために必要となるのです」（同社、オペレーションマネージャー兼アナリスト、Robert Wojewodka 氏）

迷わずに SAS を選択

全世界 100 カ国以上で 2,000 を超える顧客にサービスを提供している Lubrizol が処理すべき予測は、毎月合計 30,000 以上にのぼる。顧客担当者は、製品／地域別に顧客ごとの予測を行なう必要があり、SAS を導入するまではこうした予測は非常に骨の折れる作業であった。Lubrizol では、「直感」に依存した手作業による業務や日々のミーティングを通じてこれらの作業をこなしていたが、予測が複雑であり、しかも予測プロセスをサポートするツールがなかったため、予測結果のばらつきが大きく、また、予測が更新されない場合も多かった。

履歴データを分析することで、Lubrizol は予測精度を高めることができると気づいたものの、不正確な予測、間違った顧客に割り当てられた予測、および予測の偏りなどの問題が顕在化していた。これらの不正確な予測は、サプライチェーンに影響を及ぼし、物流、製造、原料調達の効率低下を招いていた。

このため、Lubrizol は、業務を迅速かつ正確に遂行できる方法を模索し、これを実現するために有能で強力なチームを結成した。絶えず変化する業務の性質上、Lubrizol では、非常に高性能かつ操作性に優れ、さらにカスタマイズが容易なソリューションを求めていた。「Lubrizol では、15 年以上にわたり研究開発、ビジネス分析、オペレーション分析などさまざまな分野で SAS を使用してきました。また、SAS の性能を認めていたので、この種類のプロジェクトの分析エンジンとして SAS を選択することに迷いはありませんでした」（Wojewodka氏）

自動化により大量の予測に対応

SAS の導入により、Lubrizol における予測プロセスの自動化が実現した。SAS は、SAP、MS Excel、MS Access といった複数のシステム上に分散している既存データを統合して、需要の最新の傾向を考慮に入れながら今後 26 ヶ月の統計的予測を自動的に生成する。さらに SAS は、Lubrizol が重要と判断した付加的なビジネスルールの適用を可能にすることで、システムの柔軟性とインテリジェンスを高めている。

「自動化を進めたことで、120 名の顧客担当者の作業が軽減されました。彼らは膨大な仕事量から解放されて、より重要な業務に取り組めるようになりました。顧客担当者はこれについて非常に感謝しており、上級管理職からも同様の反響がありました」（Wojewodka 氏）

「以前は処理に非常に長く時間がかかったり、全く処理できなかったりした予測が今では数分で完了します。自動化が進んだため、顧客担当者は、予測プロセスにさらに重要な情報を追加することに集中できるようになりました。顧客担当者は、統計的に生成される予測を修正するために顧客固有のトレンドやアクティビティに関する情報を追加したり、モデルにない情報を取得して入力する作業に専念するよう求められています。『顧客は注文を製品 A から B に変更しようとしているか？』『顧客は注文量を増減しようとしているか、新しい生産拠点に出荷しようとしているか？』これらは、予測モデルを修正する際に顧客担当者のみが提供できる重要な情報の例です。こうした情報を反映してさまざまなレポート、グラフ形式のサマリ、KPI（主要業績評価指標）がシステムから提供され、販売活動および経営活動を支援できるのです」（Wojewodka 氏）

「顧客担当者は、高額製品の需要の見直しに重点を置いており、その他の製品に対しては統計モデルを適用するよう求められています。現在では、顧客担当者は大量に更新を行なう作業に時間を費やすのではなく、重要な差異レポートを積極的に見直しています」（同社、Business Information Manager、Cherie Sutherland 氏）

顧客担当者は、将来顧客が持つべき製品量についてサマリレポートやグラフを使用して顧客に説明できるようになりました。これは SAS を導入するまでは容易に実現できなかったことです。我々の目的は、製造工場でこの情報をさらに活用して「製品製造や原材料輸送の順序を決定したりすることで、最終的には、調達部門でこの情報をさらに使用して、需要のある材料を事前に確保できるようにしたいと考えています。また、計画支援グループでは、予測から得られた経済情報を活用して、コストを最小限に抑えつつ製品を製造できる場所を決定していきたいと考えています」（Wojewodka氏）

You've got new sales

Lubrizol が SAS を使用することで得たメリットのうち、Lubrizol 特有のものとして、これまで起こり得なかった新しい営業機会を発見できるようになったことが挙げられると、Wojewodka氏は述べている。新しい事象が起こると、SASはこの状況を表すレポートを自動作成し、顧客、製品、地域をリストアップする。そして、該当する顧客担当者宛てに「You've got new sales（新たな売上があります）」という件名でこのレポートを電子メールで送信する。

「これにより、顧客担当者は顧客にコンタクトを取ったり、需要を把握することが可能となります。このことに関して顧客担当者から非常に感謝されました。また、顧客が気づいていなかった製品トレンドや購入トレンドがわかるケースが多かったため、顧客からも反響がありました」（Wojewodka 氏）

Lubrizol では、需要予測を行なう際に開発した多くのビジネスルールを処理するためにも SAS を使用している。たとえば、このシステムは、廃止予定の製品に関するデータを検出し、それに応じて予測を修正している。今までは、販売担当者は、廃止予定の製品であることを把握せずにその製品を販売する場合も多く、販売プロセスと製造プロセスにおいて効率が悪化していた。SAS が廃止予定の製品の検出および廃止計画を支援することにより、 Lubrizol は、以前よりも製品をめぐる取引関係をより効率的に管理できるようになった。「同一のプラットフォーム内でビジネスルールと正確な統計分析を簡単に統合できる機能は、SAS の強力な特徴です」（Wojewodka 氏）

2倍の精度がもたらす利益

SAS ソリューションを導入後、Lubrizol の予測精度は、2 倍以上に向上した。「弊社の計画支援グループでは、予測精度を1％高めることにより、20 万米ドル相当の出費が削減できると算出しており、これは非常に素晴らしいことです。SAS のおかげで、我々は将来の案件に取り組み、費用効率を高めることができます。また、我々が顧客に見込む数量を示すことで、顧客とより意義ある話ができるようになりました。これにより両者にとってメリットのある形でコスト削減や顧客サービス向上を進められるので、顧客との関係を強化し、真のビジネスパートナーとなることができます」（Wojewodka 氏）

「しかしながら、すべては始まったばかりです。予測の精度は当初から2倍に向上しましたが、改善の余地はまだ残されています。新しく組織された需要計画チームは言うまでもなく、効率的な活用や顧客担当者と顧客からのインプットに応じて、モデル作成プロセスをさらに改善することができます。実際に効果を上げるためには、全社員が効率的に協力する必要があります」（Wojewodka 氏）

「SAS の強みはスピードと使いやすさにあります。実際の業務で役立つのは、性能、スピード、そして柔軟性です。SAS では、データを抽出、処理して、データの編成や前処理を行なうことができ、XML、テキスト、グラフなどの標準レポートや HTML 形式で分析してレポートを生成できます。SAS は、分析および予測エンジンとして非常に優れた機能を備えています。単独のプラットフォーム内でほぼすべての作業を実行できるので、非常に強力であると考えています」（Wojewodka 氏）

「SAS を使用すると、コーディングをほとんどせずに非常に複雑なデータ操作を行なえます。リアルタイムで専門的なグラフを生成して、これらのグラフを Web インターフェイス上で使用することも非常に簡単です」（同社、Senior Information Technologist、Ellen Rosen 氏）

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