製造業の購買担当者がAIにかわることってあり得るの?
製造業における営業・マーケティング活動の成果を測定し、その効果を分析する上で重要な指標の1つが生産性です。
生産性とは単位時間当たりに生産できる出力量や商品数を表します。
生産性向上を図るには生産ラインの自動化とロボット導入が効果的な方法です。
最新のIoT技術を活用し、生産設備のセンサーから得られる生産データをリアルタイムに収集・解析することで、製品欠陥の原因究明や生産効率化を実現できます。
また品質管理の観点からは、不良品率や返品率などの指標を分析することが大切です。
不良品対策にAIを活用し、製品や生産プロセスから学習した知見をフィードバックすることで、品質レベル向上につながります。
価格競争力は売上高増加に直接結びつきますが、原価率管理も営業力向上のポイントです。
原材料コストの最適化、生産設備充実による生産能率向上などコストダウン対策を図りましょう。
最新のDX技術を活用し、これら生産性や品質、コスト管理面のデータを集約・分析することで、製品開発から販売までのプロセス最適化を実現できるでしょう。
その結果として顧客満足度向上と売上アップが期待できそうです。
新製品や新市場への参入こそが、事業拡大と成長の原動力といえます。
開発製品数や特許出願数は企業の技術力と革新力を表します。
一方で新市場への進出は大変リスクも伴います。
事前アンケート調査による需要予測の精度向上が重要です。
SNSなどデジタルツールを活用した顧客フィードバックの分析も参考になるでしょう。
実際の販売面では、初期販売台数や1ヶ月・3ヶ月後の販売台数増加率などが開発製品の需要喚起度を示します。
新規市場では初期販売国・地域数も指標になります。
製品開発から販売までのスピードと効率こそが、未来技術と需要動向への対応力です。
革新的技術と柔軟な経営手法を併用することで、成長企業に成り得るでしょう。
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。