購買管理のデータ分析が中小企業の意思決定をサポートする方法

購買データの収集と整理

まずは過去の購買データをどのように収集、整理していくかが重要だ。
粗朶なデータではアナリシスが難しい。
注文履歴、請求書、受注状況などを過去1-2年分をExcelや購買管理システムなどに入力する。
商品コード、仕入れ価格、数量、納期などを入力項目とする。

データから洞察力を得る

入力完了後は、様々な視点からデータを分析する。
例えば、品目別、仕入先別、月別などの集計を行ない、売上高や仕入れコストの推移をグラフ化する。
また人工知能(AI)を活用し、相関関係の自動分析も可能である。
これらから過去の傾向や問題点を洗い出せる。

意思決定を支援するシステムの構築

分析結果をもとに、在庫管理や購買計画を支援するシステムを構築する。
たとえば需要予測AIを活用し、在庫警告や品物別最適なOrderサイクルを算出する。
また、仕入先比較機能で価格や納期から最適仕入先を自動選定し、注文手順を自動化する。
これで管理部門の意思決定がデータドリブンになる。

定期的な分析と活用で効率化を図る

定期的な分析と活用がキチンと行なわれる必要がある。
季節変動などに影響されやすい業界では、月1-2回程度の分析が望ましい。
分析結果から購買計画を見直し、在庫オーダーポリシーの見直しも行なう。
システムも最新データを用いて自動運用し、企業の購買力量を向上させることが可能になる。