製造業の購買担当者がAIにかわることってあり得るの?
ここでは製造業におけるマーケティングとサプライチェーン管理について、需要予測と在庫最適化の視点からお話ししたいと思います。
製造業にとって需要予測は大変重要な作業です。
過去データから傾向を分析しながら、 seasonsality(季節性)や特殊要因を考慮に入れる必要があります。
最近ではAIを活用した予測アルゴリズムの発達が著しく、 producibility(生産可能性)や新製品の導入などに基づく多因子分析が可能になりました。
製品ライフサイクルも短縮している現在、 AIを活用した需要予測はますます重要性を増しています。
在庫管理は生産・輸送・販売など全サイクルで重要な要因で、過多在庫や売れ残りによるコストダウンが課題です。
IoTによる実時間在庫管理とブロックチェーン技術による信頼性向上が重宝されており、需要予測データと組み合わせることで在庫最適化が可能になっています。
サプライチェーン全体の可視化と透明性向上が求められる中、新技術の活用が不可欠となっています。
以上、製造業におけるマーケティングとサプライチェーン管理について簡単にお話ししました。
需要予測と在庫最適化は深く関わる課題で、 AIやIoTなど最新技術を活用することで効率化が図れると考えられます。
技術の進歩は製造業の競争力向上につながると思います。
調達購買業務の効率化だけでなく、システムを導入することで、コスト削減や製品・資材のステータス可視化のほか、属人化していた購買情報の共有化による内部不正防止や統制にも役立ちます。