AIで在庫管理を最適化する、需要予測システムについて徹底解説
需要予測の精度を上げるには、膨大な情報のなかから関連データを収集・分析せねばなりません。この作業に最適なのがAIによる機械学習システムで、収益を最大化させるために必要な売上予測、在庫管理のサポートにも役立ちます。在庫管理に有益な需要予測システムのメリット、導入の注意点とはどういったものでしょうか。
在庫管理で役立つ、需要予測システムとは？
効率的な在庫管理のためには需要予測が欠かせません。
需要予測とは、市場内でヒットしそうなものを予測することです。販売統計データや最近の人々の行動をもとに、基準在庫や安全在庫を算出します。これを応用したのが需要管理で、その企業が取り扱う商品の在庫のうち「何が」「いつ」「どのくらい」出庫される、あるいは販売されるのかを予測し、これをもとにした仕入れを行います。在庫管理における問題・不良在庫を避けるためにも、適切な需要管理にもとづいた商品の仕入れが必要です。
・需要予測を信用しすぎてはいけない
もっとも、現時点ではどんなに大量の、あるいは精巧なデータを用いても需要予測は「必ず当たる」とは言いきれません。需要予測は大切ですが、過信しすぎないこともまた大切です。
とはいえ、「100パーセント確実ではない需要予測に意味がない」わけではありません。需要予測に基づいた在庫管理は、売り上げが伸びなかった場合の対策を事前にとっておくことができます。これによって、損害を最小限に抑えることで、リスクヘッジをとることができます。
・在庫管理システムの概要
需要予測システムを導入することで、次のことが可能になります。
・過去の販売データから市場の需要を予測
・在庫管理の過不足がない管理
さらに発注数などのデータを最適化することで、
・人件費の削減
・労働時間の短縮
・従業員の負担軽減
といった日々頭を悩ませていることの解決にも繋がります。
機械学習システムは将来の需要や販売数を予測し、必要最低限の在庫数を割り出すものです。それだけではなく、欠品のリスクを防ぐことも得意としているため、在庫管理にも活用されているのです。流通業などにおける在庫量の最適化を可能にできる需要予測システムを導入することが、収益の最大化をもくろむ企業には欠かせなくなってきています。
需要予測システム導入による3つのメリット
AIによる需要予測システムの導入は、多品種少量生産への転換や意思決定などに役立っています。そこで、主要なメリット3つについて見ていきましょう。
1. 在庫量の最適化
需要予測によって適正な在庫量を割り出すため、在庫過多や欠品などのリスクを防げます。これにより、製品在庫の最適化が可能となります。AIは過去の売り上げ、顧客属性、立地条件、為替、天候など膨大なデータを分析し、適正な在庫量を計算することに役立つため、最適化に向いているのです。
2.業務の効率化が可能
AIが自動で需要のパターンを見つけ出し、現場担当者の負担が軽減、業務効率の改善に役立ちます。需要予測にAIを活用すれば、「根拠のあるデータに則った信憑性」を持って来客、来場者予測値を導き出し、設備や人材の配置を適切なものとすることができます。
3.人的ミスを防いで正確な分析ができる
機械学習システムを導入することにより、ヒューマンエラーの少ない正確な分析、運用が実現できます。需要予測の精度を上げるためには膨大なデータとその分析が必要です。しかし、情報分析、処理能力は人間が行うとヒューマンエラーによるミスが起こりやすいことは言うまでもないでしょう。人的な理由による精度の低下も、機械学習システムなら心配無用です。
AIによる在庫管理の特徴
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