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在庫管理の最適化とは？課題と対策・製品を解説
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AI・人工知能における在庫管理の最適化とは？
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アメリカの工業用アルミニウム会社へ、「o9デジタルブレイン」を
導入した事例についてご紹介いたします。
同企業では、生産工程は多段階のプロセスで、社内と外部の
オペレーションが含まれており、稼働時間を最大にするために
順序付けが必要で、従来はExcelで計画していました。
導入後は、プロセスを可視化することにより、需要充足率を改善し、
パフォーマンスに影響を与える異変などの解決策をプロアクティブに
特定できるようになりました。
【事例概要】
■課題
・既存のIT環境は複雑で、計画業務はすべてExcel上で実施されていた
■結果
・計画プロセスをオープンなクラウドネイティブプラットフォームに
統合することで、社内外の業務間でよりスムーズで、統合された
データ連携を実現することができた
※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
【o9デジタルブレイン導入事例】金属業界
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AI・人工知能における在庫管理の最適化
AI・人工知能における在庫管理の最適化とは？
AI・人工知能の在庫管理の最適化とは、AI技術を活用して、需要予測の精度向上、発注量の適正化、保管コストの削減、欠品リスクの低減などを実現し、在庫を最も効率的な状態に保つことを指します。これにより、企業の収益性向上と顧客満足度向上を目指します。
課題
需要予測の不確実性
過去のデータだけでは捉えきれない市場の変動や季節要因、トレンドの変化による需要の予測困難さ。
過剰在庫・欠品リスク
需要予測の誤りやリードタイムのばらつきにより、不要な在庫を抱えたり、逆に販売機会を損失する欠品が発生する。
保管・管理コストの増大
過剰な在庫は倉庫スペースの圧迫、陳腐化、破損リスクを高め、管理コストを増加させる。
人的リソースの限界
複雑な在庫状況の分析や、膨大なデータに基づいた意思決定を、人的リソースのみで行うことの限界。
対策
高精度な需要予測
AIが過去の販売データ、市場トレンド、気象情報、SNSの動向などを分析し、より精度の高い需要予測を行う。
動的な発注量最適化
予測された需要に基づき、リードタイムや安全在庫を考慮した最適な発注量をリアルタイムで算出・提案する。
在庫配置の最適化
複数の倉庫や店舗間の在庫移動を最適化し、欠品を防ぎつつ、全体の保管コストを最小限に抑える。
異常検知とリスク管理
在庫の異常な動きや、欠品・過剰在庫のリスクを早期に検知し、アラートを発して対策を促す。
対策に役立つ製品例
需要予測・在庫最適化システム
AIが大量のデータを分析し、将来の需要を予測し、最適な在庫レベルや発注タイミングを提案するシステム。
サプライチェーン可視化・分析ツール
サプライチェーン全体の情報をリアルタイムで収集・分析し、ボトルネックやリスクを特定して改善策を導き出す。
自動発注・補充システム
AIの予測に基づき、設定されたルールに従って自動的に発注や補充指示を行うシステム。
倉庫管理・最適化ソリューション
AIが倉庫内のレイアウト、ピッキングルート、人員配置などを最適化し、効率的な運用を支援する。
