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予備品の在庫管理とは？課題と対策・製品を解説
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予防・予知保全（製造）における予備品の在庫管理とは？
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株式会社飯田塗料は、塗料を主とする塗装関連資材の販売、各種塗装に
関わる施設、設備の設計、導入、アフターメンテナンスを行う会社です。
クオリティーなどの塗装工程に関わるトータル的な課題解決のため
塗装工程管理のアウトソーシングや、お客様独自の塗装方法の検討、
導入サポートにも取り組んでおります。
近年では、国内にとどまらず海外のネットワークを活用し
お客様のお役に立てる情報を提供しております。
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【弊社のこだわり】
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株式会社飯田塗料 事業紹介
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予防・予知保全（製造）における予備品の在庫管理
予防・予知保全（製造）における予備品の在庫管理とは？
製造業における予防・予知保全では、設備の故障を未然に防ぐために、定期的な点検や異常の兆候を早期に検知します。その際、交換が必要となる部品（予備品）の在庫を適切に管理することは、ダウンタイムの最小化と生産効率の維持に不可欠です。過剰な在庫はコスト増を招き、不足は生産停止のリスクを高めます。この管理プロセスは、設備の稼働率を最大化し、予期せぬトラブルによる損失を最小限に抑えることを目的としています。
課題
需要予測の不確実性
設備の故障頻度や部品の劣化ペースが予測困難なため、必要な予備品の数量を正確に見積もることが難しい。
過剰在庫によるコスト増
将来の故障に備えて多くの予備品を抱え込むと、保管スペースの確保や陳腐化による廃棄ロスが発生し、コストが増大する。
部品不足による生産停止リスク
予期せぬ故障が発生した際に、必要な予備品が在庫切れだと、設備の修理に時間がかかり、生産ラインが停止するリスクがある。
情報共有の遅延と非効率性
各担当者間での在庫状況や使用状況の共有が遅れたり、手作業での管理が中心となったりすることで、非効率な運用や人的ミスが発生しやすい。
対策
データ駆動型の需要予測
過去の故障データ、稼働状況、センサーデータなどを分析し、AIや統計モデルを用いて予備品の需要をより高精度に予測する。
最適在庫レベルの設定と自動発注
リードタイム、コスト、故障リスクなどを考慮し、各予備品の最適な在庫レベルを定義。在庫が一定以下になったら自動的に発注する仕組みを導入する。
リアルタイム在庫可視化システム
IoTセンサーやバーコードスキャンなどを活用し、予備品の在庫状況をリアルタイムで把握できるシステムを構築する。
予備品管理プラットフォームの導入
予備品の入出庫、使用履歴、発注状況などを一元管理できる統合的なソフトウェアプラットフォームを導入し、情報共有と業務効率を向上させる。
対策に役立つ製品例
予備品管理最適化システム
過去の稼働データや故障履歴に基づき、AIが予備品の必要数量を予測し、過剰在庫や品切れを防ぐための在庫レベルを提案・管理する。
IoT在庫監視システム
予備品の保管場所や数量をリアルタイムで把握し、在庫レベルの低下を自動検知して担当者に通知する。これにより、迅速な補充が可能となる。
予知保全データ分析ツール
設備の稼働データやセンサー情報を分析し、将来的な故障の可能性を予測。これにより、故障前に必要な予備品を特定し、計画的な調達を支援する。
サプライチェーン連携型発注システム
在庫状況とサプライヤーのリードタイムを連携させ、最適なタイミングでの自動発注を実現。これにより、品切れリスクを低減し、調達コストを最適化する。
