在庫最適化・需要予測AI【自動車部品メーカー】 
OEMの内示情報だけでなく、過去の出荷実績や季節変動をAIに分析させ、最適な材料・部品在庫量を算出するシステムを導入する施策です。過剰在庫によるキャッシュ圧迫と、欠品によるライン停止リスクのバランスを取ります。メリットは、在庫回転率の向上と、発注業務の自動化です。
 職種 |
情報システム |  施策難易度 |
★☆☆☆☆ |
|---|---|---|---|
 業界① |
機械・電気 |  目的 |
在庫適正化 |
| 業界② |
自動車部品メーカー |  対象 |
物流・調達部門 経営層 財務・経理部門 |
 費用 |
300〜3000万円 |  実施期間 |
120 |
主なToDo
- 入出庫データを正確に記録・連携する
- AIモデルに学習させ、予測精度を検証する
- 発注推奨リストを自動生成し、担当者が確認・確定する
期待できる効果
「勘と経験」の発注から脱却できる。死蔵在庫（デッドストック）の発生を防げる。
躓くところ
OEMの突発的な減産などはAIでも予測できないため、人の判断との併用が必要。
狙えるチャネル
