どこを見ても、人工知能 (AI) は企業とその従業員のあらゆる活動の限界を押し広げています。膨大な量のデータを分析し、情報に基づいた意思決定をリアルタイムで行う機会は、業務効率を向上させるだけでなく、より高いコスト削減と顧客満足度を促進する革新的なモデルの作成にもつながります。在庫計画と最適化も同様です。

動的なインベントリ ビューの構築

在庫AI+ は、ユーザーフレンドリーなダッシュボードの開発など、前例のない機能を提供します。 AI が組み込まれた在庫計画と最適化は、将来および過去の計画データを使用した例外の構成と更新など、計画の主要な課題に対処します。

ダッシュボードには、在庫計画および最適化ソースからデータを取得し、この知識を 1 つのソースに統合するウィジェットのライブラリが含まれているため、リアルタイムの更新と最小限の遅延が可能になります。このイノベーションにより、計画プロセスが合理化され、よりスマートなデータ主導の意思決定が可能になります。さらに重要なのは、インテリジェンススコアリングシステムに基づいて作業に優先順位を付け、財務詳細を活用して在庫の不足または過剰を判断することです。

調整とインテリジェンスによるプロセスの自動化

AI が有益であることが証明されるもう 1 つの分野は、散発的な需要にもかかわらず、低コストで高いサービス レベルを達成することです。このようなシナリオでは、従来の在庫計算や単純な経験則によるアプローチは現実的ではない可能性がありますが、InventoryAI+ は収益機会の逸失や過剰在庫のリスクを排除するのに役立ちます。

自動化された在庫ポリシー機能により、確率的な予測が作成され、適切な安全在庫レベルが決定されます。このアプローチにより、複雑な計画プロセスが簡素化され、計画担当者はビジネスの他の側面に集中できるようになります。このような大きなメリットは正確なデータと分析によって裏付けられており、在庫管理の改善における自動在庫ポリシーの有効性が実証されています。

さらに、自動化された在庫ポリシーにより、複雑な計画が簡素化され、実装の複雑さが軽減され、計画担当者は重要なビジネス領域に集中できるようになります。データ主導のアプローチにより、変化する需要パターンへの適応性が確保され、効率と有効性がさらに向上します。

リスクをより低コストで迅速に解決

注文を急ぐべきかどうかの決定は、その人の視点によって異なります。顧客の観点からは、これらのアクションは成功したと考えられるかもしれません。しかし、運用の観点から見ると、コストやリソース利用の観点からは最適ではない可能性があります。

InventoryAI+ は、仮想プーリング機能でこの課題に対処します。この機能は、消費財の大規模顧客と協力して開発されたもので、定義された地域内の密接に配置された配送センター間の需要の変動を統合して、顧客の注文をシームレスに履行します。プール内の各拠点には個別の目標が与えられますが、配送センターで不足が生じた場合でも注文を履行するためのキャパシティをある程度残しておきます。

在庫計画と最適化に AI を使用するもう 1 つの重要な利点は、リード タイムの精度が向上することです。多くの企業は依然として実際のリードタイムとシステムに記録されたデータとの間の一貫性を必要としていますが、AI はデータ管理に対するより戦略的なアプローチへの扉を開きます。

Inventory AI+ の一部として、リードタイム プロファイル ツールは、取得したリード タイムに対してトランザクション データを分析します。ある場所から別の場所までの実際のリードタイムの​​変化を評価し、定義されたしきい値内の増加または減少を捕捉します。このソリューションは、データ内の外れ値を特定するのにも役立ち、マスター データと実績値を一致させるためのルールの設定も可能になります。

在庫管理の成果の基準を引き上げる

AI は間違いなく、在庫計画と最適化に新しい未来をもたらします。しかし、プランナーや関係者はこの瞬間を利用するために待つ必要はありません。Logility の InventoryAI+ は、今日から始めるために必要な包括的なツールキットを提供します。

InventoryAI+ を使用すると、動的な在庫ビュー、自動化されたプロセス、仮想プーリングなどの機能を使用して、在庫管理の実践を再構築できます。これらの進歩を活用することで、競合他社を上回り、市場の変化に適応し、収益性を高めることができます。在庫管理の未来が到来しました。Logility InventoryAI+ は、計画、最適化、ビジネスの成功に変革的な影響を与える準備ができています。