CASE
STOCK
POINT
ビジネス上の課題
需要予測を人が経験と勘で実施しており、見込みと実績に乖離がある。在庫不足や過剰在庫の問題が生じる。
予測分析による解決
AIを利用し市場変動や季節性を考慮した正確な需給予測を実施。さらに、最適化アルゴリズムを用いて在庫不足と過剰在庫のリスクを最小化する発注量を特定。
必要データ
過去の出荷数のデータや、現場知に基づく、カレンダー情報、気象情報、マクロ経済指標など
効 果
在庫不足や過剰在庫を最小限に抑えることで、年間数千万円規模のコスト削減を実現でき、利益率を改善。
従来の在庫管理システムは、過去のデータに基づいて需給を予測しますが、市場変動や予測外の要因に対応できません。 これにより、在庫不足や過剰在庫の問題が生じ、収益に悪影響を及ぼす可能性があります。 過剰在庫は資本の浪費を招き、費用がかさむ原因となります。逆に、在庫不足は売上機会の損失を意味します。正確な在庫管理が難しい場合、企業は効率的なキャッシュフローを確保できなくなります。
AIは過去の大量のデータを分析し、市場変動や季節性の要因を考慮に入れた正確な需給予測を提供します。さらに、最適化アルゴリズムを用いて在庫不足と過剰在庫のリスクを最小化する発注量を特定。 このような、AIによる在庫最適化は、資本の効率的な利用を可能にし、浪費を削減します。企業は必要な在庫を最小限に抑えつつ、売上機会を最大化ができるようになります。
過去の出荷数のデータや、現場知に基づく、カレンダー情報、気象情報、マクロ経済指標など
データイメージ
「需要予測と発注量の最適化により、在庫不足や過剰在庫を最小限に抑えることで、年間数千万円規模のコスト削減を実現でき、利益率を改善できます。 企業は必要な在庫を最小限に抑えつつ、売上機会を最大化できます。
