製造業のセールスとサプライチェーン：需要予測と在庫最適化の連携

需要予測と在庫最適化の重要性

需要予測と在庫最適化は、製造業にとって重要なテーマの1つです。

正しい需要予測に基づき在庫を最適化することで、生産性と採算性の向上が図れます。

需要予測では過去の需要実績データを分析し、季節要因やトレンドなどから将来の需要量を推定します。

需要予測の誤差が大きいと、生産オーバーorアンダーとなり引き止めコストや流通コストが増加します。

在庫最適化では、需要予測データと生産ラインの能力を考慮し、必要最小限の在庫水準で需要に即応できる体制とします。

在庫が少なすぎれば品切れリスク、多すぎれば保管・管理コストが上昇します。

セールスと生産・在庫管理は、正しい情報共有と連携が重要です。

セールスが把握する需要トレンドデータを生き生きと反映し、在庫最適化モデルを見直す必要があります。

AIとIoTを活用した需要予測と在庫管理の例

需要予測にAIを活用する例が増えつつあります。

過去データからパターンや因子を自動学習し、簡易な回帰分析からニューラルネットワークによる予測まで、演算力の向上により精度が向上しています。

IoTデバイスを利用し、在庫状況や利用データを収集・分析することで、需給ギャップを見越した在庫調整が可能になります。

センサーやRFIDタグから収集したデータをクラウド上のAIモデルにフィードバックし、自動運用できるシステムも登場しています。

産業IoT基盤の整備とともに、需要予測と在庫最適化のDXは急速に進みつつあります。

生産現場のDX導入は採算性向上につながり、製造業の競争力強化につながる重要な取り組みだと言えます。