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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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AI・機械学習には、統計を利用した比較的簡単なものから、最新のAIである深層学習を利用したものまで、50種類を超えるさまざまな仕組みがあります。
AI・機械学習が提供する主な機能について以下に記載します。
回帰 － 傾向分析や予測などを行います。また、結果に対する複数の項目の貢献度を導き出すこともできます。
クラシフィケーション － 分類することですが、画像の分類や与信審査など、様々な使い道があります。
クラスタリング － こちらも分類ですが、ソフトウェアが独自の判断を行い分類しますので、今まで人間が気づかなかったことを発見することもあります。
その他にも、話題の深層学習（ディープラーニング）を初めとする各種の仕組みがあり、応用分野は広がっています。
人工知能（AI）・機械学習ソリューション
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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・人工知能を活用し、需要予測の精度向上、発注量の最適化、欠品・過剰在庫の削減などを実現することで、在庫管理全体の効率化とコスト削減を目指す取り組みです。
課題
需要予測の不確実性
季節変動、トレンド、突発的なイベントなど、多様な要因による需要の変動を正確に予測することが困難です。
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、必要な時に商品が品切れになったりするリスクがあります。
管理コストの増大
人手による在庫確認や発注作業は、時間と労力がかかり、人的ミスも発生しやすく、管理コストが増大します。
サプライチェーンの非効率性
サプライヤーとの連携不足や、物流プロセスの最適化が図られていないため、全体のサプライチェーンが非効率になっています。
対策
高度な需要予測モデル
AIが過去の販売データ、市場トレンド、気象情報などを分析し、高精度な需要予測を行います。
リアルタイム在庫最適化
AIが常に在庫状況と需要予測を照合し、最適な発注タイミングと数量を自動で提案・実行します。
自動化による効率化
AIを活用した自動発注システムや在庫管理システムにより、人的作業を削減し、ヒューマンエラーを防ぎます。
サプライチェーン連携強化
AIがサプライヤーの生産能力やリードタイム、物流状況を考慮し、サプライチェーン全体の最適化を図ります。
対策に役立つ製品例
予測分析システム
過去のデータと外部要因を統合的に分析し、高精度な需要予測を生成するAI基盤を提供します。
自動発注・在庫管理システム
AIによる需要予測に基づき、最適な発注点と発注量を算出し、自動で発注処理を行うシステムです。
サプライチェーン可視化ツール
AIがサプライチェーン全体のデータをリアルタイムで収集・分析し、ボトルネックの特定や改善提案を行います。
在庫最適化コンサルティングサービス
AI技術を活用した在庫管理プロセスの診断と、具体的な改善策の提案・実行支援を行います。
