消耗品の過剰在庫を防ぐための需要予測と発注システム最適化

はじめに：過剰在庫問題の本質を知る

製造業の現場で、消耗品の過剰在庫は常に大きな課題です。

「在庫が少ないと現場で止まる」「多すぎるとキャッシュが固定化する」

こうしたジレンマは、昭和の時代から令和にかけてまで変わらず続いています。

ただし、昨今はAIやIoT、DX推進など新しい技術が登場し、在庫管理の最適化が現実味を帯びてきました。

今回は、消耗品の過剰在庫を防ぐための需要予測と発注システム最適化について、20年以上の現場経験に基づき掘り下げます。

製造現場や購買の担当者はもちろん、サプライヤーがバイヤーの思考を理解する手助けにもなる内容です。

なぜ消耗品の過剰在庫が起こるのか

現場感覚で見抜く過剰在庫の背景

現場で在庫が増える一番の要因は「念のため」という人間心理にあります。

例えば、万一部品が切れたらラインが停止してしまう。

それを恐れるあまり、不安に対する“保険”として通常より多くの在庫を抱えてしまいます。

また、昭和の名残で「前年実績＋α」という過去データ頼みの発注が標準化されています。

これにより、毎年わずかながら在庫が増加する傾向が見られます。

調達購買部門と現場との温度差

調達・購買部門が安全在庫を多く持つことを是とする価値観もあります。

理由は、「一度現場でトラブルが起きると評価が下がるため」です。

コスト管理や在庫削減を目指すプレッシャーよりも、“現場を止めない”という大命題に引きずられがちです。

この温度差が積もり重なり、過剰在庫につながっています。

標準が通用しない実態：サプライヤーとバイヤーの攻防

サプライヤーが知るべきバイヤーの心理

サプライヤーからは「なぜそんなに多くの在庫を…？」と疑問に感じることもあるでしょう。

バイヤー側は会社のリスク回避、市場価格の急変、サプライチェーン混乱時の備蓄も意識して行動しています。

価格交渉や納期交渉もその裏には“備蓄量の余裕”が関与していることを忘れてはいけません。

業界に根付くアナログ習慣の功罪

多くの工場では、手書き伝票・エクセル記録や棚卸し結果で在庫量を調整しています。

これは一見、効率が悪そうに見えますが、実は現場の「勘」と「経験値」が反映されているとも言えます。

システム化にはそれなりの障壁と根強いアナログ文化の壁が立ちはだかっています。

需要予測のポイントと最新トレンド

データの質が命、精度を上げるコツ

需要予測の精度を高めるカギは「データの質の向上」です。

過去の消費データだけでなく、突発的な設備故障・メンテナンス周期、季節変動、イベント要因などの定性情報も取り込む必要があります。

現場のオペレーターや保全部門の“肌感”をヒアリングしながら数字と結びつけていくことが重要です。

AIと現場経験の相乗効果

AIを活用した需要予測モデルも登場しています。

ただし、AI単体では現場特有の事情や急な設備更新、人員異動、内製化といったイレギュラーには弱い面も残ります。

現場の経験的な知見を活かし、AIの予測傾向と人による修正をうまく織り交ぜるのが現実的です。

これを“ハイブリッド予測”と呼びます。

ベンダー一体型の協業体制

サプライヤーとバイヤーがシステムを共有し、在庫量や消費実績、今後の生産計画をオープンにし合う企業も増えています。

これにより、サプライヤー側も計画的な生産・納入が可能となり、全体最適が図られます。

ASC（自動発注システム）やVMI（ベンダー在庫管理）といった仕組みがそれにあたります。

発注システム最適化の具体策

ABC分析による在庫管理のスリム化

消耗品と一口に言っても、全てを一括りに扱うのは危険です。

使用頻度・金額・緊急性等でランク分け（ABC分析）し、A品目（重要な品目）は厳密な管理、C品目（少額・消費頻度が低いもの）は簡素管理に分けます。

限られたリソースの中で集中管理ポイントを絞るのが有効です。

定量発注方式の定期見直し

ほとんどの工場では「発注点方式」や「定量発注方式」を採用しています。

ただし、発注点（在庫がこれだけ減ったら発注）やロットサイズが長年見直されないまま固定されている場合が多いです。

マンスリーでの実績確認とシステムデータの見直しサイクルを定着させましょう。

自動発注＆アラート活用のポイント

昨今のERPシステムやIoTによって、在庫量自動計測、発注アラートが実用段階になりました。

特に、消耗ペースが急変しがちな用品（例：安全用品、定期交換パーツ）は、現場とシステム双方からのアプローチが安心を生みます。

最小・最大在庫設定やリードタイム短縮など段階的に自動化を進めるのがおすすめです。

システム最適化の成功事例と教訓

実践！失敗から学ぶケーススタディ

ある大手部品メーカーでは、IoTセンサで日次の消耗品消費データを自動収集し、AI予測＋購買システムと連携を図りました。

初期はAIの予測をそのまま採用しましたが、納入遅れや誤差が重なり現場が混乱した事例があります。

その後、現場のベテラン担当者をプロジェクトに巻き込むことにより、「予測の微修正」や突発注文の反映、納入リードタイムの短縮が実現しました。

このように、現場の知恵とシステムの融合が成功の秘訣です。

突発需要や不良発生への備え方

予測不能なトラブル、天災リスク、パンデミック等への“リスク在庫”をどこまで許容するかは、企業のリスク許容度によります。

例年の平均消費数値＋αだけでなく、経営レベルで「どこまでのリスクを業務継続計画に組み込むか」を定期的に協議しましょう。

BCP（事業継続計画）との紐付けも忘れてはなりません。

まとめ：今こそ業界の変革期、防衛的在庫管理から攻めの最適化へ

消耗品の過剰在庫問題は、昭和から続く“守り”重視の文化、現場の不安心理、人手不足や属人化など、多くの要素が複雑に絡み合っています。

一方で、現場力とテクノロジーの融合、需要予測精度アップ、自動発注システムの進化など、変革の土壌も整ってきました。

単なる在庫削減だけではなく、現場を止めず、利益の最大化も図れる“攻めの最適化”こそが世界標準になろうとしています。

製造業に携わる皆さま、まずはデータと現場の会話から始めてはいかがでしょう。

一歩踏み出すその先に、必ずや“新しい地平線”が広がるはずです。