2023年オフショア開発の 概要・動向(最新版)
2023年オフショア開発の 概要・動向(最新版)
もっと見る

AIによって在庫管理業務はどう変わるか

1月 6, 2022

在庫管理とは必要な資材を、必要なときに、必要な量を、必要な場所へ供給できるように、各種品目の在庫を好ましい水準に維持するための諸活動です(JIS Z 8141 生産管理用語)。在庫が見えないことは会社の状態が分からないと同様なので、在庫管理を上手く行わないと商品の価値が低下、お客様からの評価が下がってしまい、利益減少につながります。この重要な企業経営の基幹業務を徹底するためには、AIを活用した在庫管理がオススメ!

AI活用在庫管理システムの利点と言えば、下記の3つのメリットが挙げられます。

1. 在庫管理の適正化、柔軟性の向上

AIシステムを導入する以前の在庫管理業務では、人間のスタッフが入力で、膨大な商品・製品の在庫の管理を行っていました。

過去のデータを参照しながら在庫数の確認と発注をしていたが、人間の勘や経験則に限界があるので、予測の失敗や単純な数え間違いなどの人為的ミスは決して避けられないものです。そういうヒューマンエラーは仕入れの過多やそれに伴う値下げなどのロスを起こしたり、1度の発注に数時間かかるという問題に繋がります。

しかし、AIによる在庫管理システムは入出庫時にバーコードなどでシステム入力ができるので、上記の人為的ミスを防ぐことが可能です。

それに加え、入出庫を直ぐにシステム登録するのでリアルタイムで在庫状況を把握できます。それにより、サプライチェーンは即時に対応ができるようになり、サービスにさらなる柔軟性をもたらしています。また、スマートフォンを操作するだけで手軽に在庫管理ができるというAIシステムも開発されました。このシステムの導入で、スマートフォンに搭載されたカメラで商品のバーコードを読み取って、簡単な操作で在庫管理を始めることができるようになります。

2. 需要予測精度の改善

AIによる在庫管理では、過去の売上のみならず、顧客属性・需要変化なども、全てデータとして補完・分析するのです。需要予測が正確になることで、余剰在庫・滞留在庫・在庫不足を防いで販売機会損失を抑えられ、保管コストも削減できます。その結果、顧客満足度が向上し、さらには、ブランド認知度と顧客ロイヤリティも高まります。

その上、AIを活用した在庫管理システムの大きな利点は、需要に対するより深いインサイトの提供で、新しい戦略開発に役立つという点です。特定の商品に対する需要がどこに眠っているのかを見出すことができるため、次の新製品の生産・販売計画が効率化されるでしょう。

AIソリューションを実装することで、次のようなテクノロジーの機能により、在庫過剰と在庫不足のリスクを最小限に抑えることができます。

  • 需要の洞察を正確に分析して相互に関連付けます。
  • 特定の製品に対する需要の変化を検出して対応します。
  • 場所固有の需要を考慮してください。

AIベースのソリューションには、配達の計画、保管、およびスケジューリングを成功させるために不可欠なすべての可能な要因と状況を分析する柔軟性と能力があります。 在庫管理のエラーや問題を減らすことで、ビジネスは顧客満足度を高め、コストを節約できます。

AIによる在庫管理の需要予測性能の優勢に関して、詳細はAIによる需要予測の導入メリットをご覧ください。

3.在庫管理業務の生産性の向上

従来の在庫管理では、情報収集や入力作業に手間と時間が非常にかかります。

小売業者はAIによって、ほぼ全在庫プロセスを自動化することが可能になり、商品が指定店舗に配送されるまでの時間が大幅に短縮されます。紙やExcelへの入力作業も不要になるため、従業員やスタッフの労力が削減され、業務の効率化が実現されます。

その結果、見えにくい分かり辛い費用だと言われている人件費を有効的に削減できるようになります。

ロジスティクスで最も重要なコンポーネントの1つは、ルートの最適化です。 AIソリューションを実装することで、企業はトラフィックで失われる時間を削減し、配信時間を短縮し、コストを節約できます。 これは、AIが次のことに役立つためです。

  • 考えられるすべてのバリエーションを学習し、顧客に注文を配信するための最速かつ最も費用効果の高い方法を見つけることにより、送料を削減します。
  • 最適なルートを計画します。 AIは、時間の経過に伴うトラフィックパターンを学習し、受信したデータを分析し、ルーティング中にさまざまな要因を考慮することができます。 これにより、ドライバーは渋滞をより効果的に回避できます。
  • より正確な納期の計算。 AIテクノロジーは、複雑なアルゴリズムを使用して、履歴データとリアルタイムデータ、最適なルート、および配信効率に影響を与える可能性のあるその他の要因を考慮して、配信時間をより正確に計算できます。

まとめ

AIによる在庫管理は上記の大きなメリットが多々ある一方で、AIシステム導入コストや情報漏洩のリスクなどのデメリットも伴います。この両方をきちんと検討した上で、在庫管理システムを最新AIと統合することによって、小売業者は将来にわたって持続的な成功が期待できるでしょう。

—————————————————————————————-

参考:

https://www.ecommercetimes.com/story/AI-Powered-Inventory-Management-A-Make-or-Break-Tool-for-Retailers-85913.html

https://www.datasciencecentral.com/profiles/blogs/how-to-use-ai-for-intelligent-inventory-management

参考