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在庫・発注の適正化とは?課題と対策・製品を解説

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調達・購買DXにおける在庫・発注の適正化とは?
製造業における調達・購買プロセスをデジタル技術で変革し、在庫水準の最適化と発注業務の効率化・精度向上を実現すること。これにより、過剰在庫によるコスト増大や欠品による機会損失を防ぎ、サプライチェーン全体の競争力強化を目指します。
各社の製品
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【製造業向け】AceHozen:予備品・保全部品管理システム
【製造業向け】クラウド型生産管理システム『GEN』
【鉄鋼業向け】AceHozen 予備品・保全部品管理システム
【機械向け】クラウド型生産管理システム『GEN』
機械業界において、原価管理は、利益を最大化するために不可欠です。正確な原価計算には、部品の在庫状況、製造にかかる時間、人件費などの正確な把握が求められます。不正確な原価計算は、不適切な価格設定や利益の減少につながる可能性があります。クラウド型生産管理システム『GEN』は、在庫管理機能を備え、リアルタイムな在庫状況の可視化を実現します。これにより、適切な原価計算が可能となり、コスト削減と利益率の向上に貢献します。
【活用シーン】
・機械製造業における原価管理の効率化
・リアルタイムな在庫状況の把握
・正確な原価計算
【導入の効果】
・原価管理コストの削減
・利益率の向上
・正確な在庫管理による機会損失の防止
【動画資料】材料、仕掛品、完成品。どの状態で在庫を持つか?
配合型生産管理システム 「生産革新 Blendjin」
進化のプロセス S&OP(販売・生産計画)
食品メーカーの需要予測とは?AI活用で食品ロス削減と収益最大化を
食品メーカーにとって、需要予測の精度は経営を左右する重要な要素です。予測を誤れば、在庫過多による食品ロスや欠品による販売機会損失が発生し、利益を圧迫してしまいます。近年はSDGsへの対応や市場競争の激化により、従来の勘や経験に頼った予測手法では限界が見えてきました。
そこで注目されているのが、AIを活用した需要予測です。膨大なデータをもとにした高精度な予測は、食品ロス削減や収益最大化を実現し、持続可能な経営にもつながります。特に食品メーカーでは、変動の激しい需要を捉えるためにAIの活用が急務となっています。
本記事では、食品メーカーを取り巻く環境や需要予測の課題、AI需要予測のメリット、そしてノーコードで活用できるAI需要予測サービスまで解説します。
※ブログの詳細内容は、関連リンクより閲覧いただけます。
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。
【導入事例】適正在庫








