内示と確定オーダーの差を掴み、ライン停止リスクを先に消す
得意先からの内示と確定オーダーの差は、担当者のExcelにしかない。乖離の傾向は組織に残らない。多階層BOMの部材欠品が完成品に効いてくる前に、影響範囲を先に出す。
業界に共通する課題
内示と確定の乖離が見えない
得意先からの内示と確定オーダーの差が担当者のExcelにしかなく、乖離の傾向が組織に蓄積されない。「あの得意先は内示が甘い」が感覚知のまま。
多階層BOMの欠品波及が読めない
部材1点の欠品が、どの完成品・どの得意先オーダーに効くのかを逆算できない。気づくのはライン停止の直前。
かんばん運用が拠点最適
工場ごとに在庫水準の決め方が違い、全社で見ると過剰と欠品が同時にある。共通部材の取り合いも把握できない。
モデル企業の前提
会社・売上・拠点数は、すべて架空の数字です。
データはどこで切れているか
システムは揃っていますが、データが分断されている状況です。
- 得意先の内示（EDI／Excel）
- 確定オーダー（EDI）
- 生産計画（基幹）
- PLM／BOMマスタ
- MES（ライン別実績）
- WMS（部材・完成品在庫）
- 購買システム（発注残）
- 海外工場の日報
症状：内示はEDIとExcelで得意先ごとに届き、確定オーダーは基幹、在庫はWMS、発注残は購買システムにある。BOMはPLMにあるが多階層で、部材から完成品への逆引きが基幹では実質できない。このため「この部材が遅れたらどの得意先が止まるか」を算出する経路がなく、安全在庫を経験値で厚く持つことで対応している。
W3 Data Platform 適用シナリオ（想定）
つなぐ → 揃える → 使う の3ステップ。既存システムは入れ替えません。
つなぐ
基幹・MES・WMS・PLM（BOMマスタ）・購買を接続。得意先からの内示EDI・Excelもそのまま取り込みます。海外拠点の日報も同じ基盤に載せます。
揃える
内示・確定オーダー・BOM・在庫・発注残を同一粒度で統合。BOMを展開して「部材→完成品→得意先オーダー」の逆引きができるデータセットを作ります。
使う
内示と確定の乖離傾向の可視化、部材欠品の影響インパクト分析（どの得意先が止まるか）、発注案・生産順序変更案の生成→承認→MES/購買へ連携。
BOMマスタも、基盤に載せる対象です。基幹やPLMには手を入れません。レイク側でBOMを展開してしまえば、部材から完成品への逆引きは1クエリになります。基幹の制約は、そのまま残しておけます。
AIとのやりとり
MCP接続により、AIが統合データを直接参照します。SQLの記述もBIツールの操作も不要で、会話で引き出せます。
PLMのBOMを展開し、在庫と発注残、確定オーダーを部材単位で結合しました。指定の部材から完成品と得意先へ逆引きしています。
| 得意先 | 完成品 | 該当オーダー数 | 在庫でカバー可能日数 | 影響 |
|---|---|---|---|---|
| Tier1 M社 | ASSY-1140 | 4,200 | 6日 | ライン停止リスク |
| Tier1 N社 | ASSY-2071 | 1,800 | 19日 | 要監視 |
| Tier1 O社 | ASSY-1140 | 900 | 31日 | 影響小 |
Tier1 M社向け ASSY-1140 が6日でライン停止リスクに達します。① 代替部材PT-4820Bへの切替可否をPLMで確認（形状互換あり・承認要）、② 影響小のTier1 O社向け在庫を一時的にM社向けへ振替（想定 9日分の猶予）、③ 購買へ緊急発注案（代替サプライヤー2社の納期回答付き）。承認すれば生産順序変更案をMESへ、発注データを購買へ連携します。
※ 画面・数値はイメージです。実際の項目・粒度は接続するシステムとデータ内容により異なります。
揃えたあとのデータの並び
各データの列名・粒度・書式を同じ定義に揃えます。拠点ごとのExcelも、同じ表の中に入ります。
mart.bom_coverage- 部品番号
part_no - 親部品番号
parent_no - BOM階層
level - 顧客コード
customer_id - 確定受注数
firm_order - 内示数
forecast - 手持在庫数
on_hand - 発注残数
on_order - 在庫充足日数
cover_days
BOMを展開して部材から完成品・得意先オーダーへ逆引きできる形に。内示（forecast）と確定（firm_order）を並べて保持するため、乖離の傾向が数字として蓄積されます。
誰が、いつ、何に使うか
定型の集計とアラートは自動で届くため、担当者がダッシュボードを開く必要がありません。
- 朝 7:30生産管理
「充足日数が閾値を切った部材」と「影響する得意先」がAIから能動アラート。
- 昼 13:00調達
緊急発注案（代替サプライヤーの納期回答込み）を承認。購買システムへ自動連携。
- 夕 16:00工場長
生産順序変更案を承認。MESへ反映され、翌日のライン計画に組み込まれる。
- 月次営業
得意先ごとの内示精度（内示 vs 確定の乖離率）をデータで提示。安全在庫の負担配分を交渉できる。
想定効果（仮定に基づく試算イメージ）
記載の数値は代表値・想定値です。実環境（データ量・システム構成・ネットワーク）により変動する可能性があります。費用は対象システムの仕様確認が必要なため、個別にお見積りいたします。
3つの使い方のうち、どれを使うか
3つは排他ではありません。Cだけで始めて、あとからBへ広げることもできます。
W3 WMS × AI照会
弊社WMS（W3 sirius / W3 mimosa）のデータをデータレイクに取り込み、MCP経由でAIが直接参照します。SQLの記述もBIツールの操作教育も要りません。聞けば返ってきます。
データレイク蓄積（データ基盤 格納型）このモデルケースの主軸
他社システムのデータ連携サーバー、基幹DB、ECカートなどをCDC（変更差分取得）で接続し、毎日流れてくるデータをraw／mart 2層に溜め込みます。既存システムは無改修です。溜まったデータを、自然言語の指示で分析・加工できる状態にします。
ETL単体（システム直接連携）併用
データレイクを作らないまま、「抽出→変換→格納」だけのシステム間インターフェースとして使えます。個別IF開発をノーコードのGUI設定に置き換えることで、IF開発費が従来比 1/3〜1/2 になります。ここから始めて、あとからBへ広げることもできます。
本ページは架空のモデルケースです。記載の企業は実在せず、数値・効果は仮定に基づく試算イメージであり、実際の導入実績ではありません。効果は対象業務・データ規模・システム構成により変動します。
記載の数値は代表値・想定値です。実環境（データ量・システム構成・ネットワーク）により変動する可能性があります。費用は対象システムの仕様確認が必要なため、個別にお見積りいたします。