AI需要予測・「適正在庫」・物流センター配置最適化【機械部品メーカー】 
過去の出荷実績、顧客企業の生産計画、市場トレンドをAIが分析し、部品ごとの最適な在庫量と、配送リードタイムを短縮するための「どの倉庫に何を置くか」を自動決定するシステムです。部品メーカーは欠品を恐れて在庫を積み増しがちですが、本システムにより過剰在庫を削減しつつサービスレベルを維持。社内SEは、全拠点のWMSデータと外部の生産指数をデータレイクに集約。物流2024年問題への対応として、輸送回数を減らす「配送共同化」のシミュレーション機能も搭載。経営企画として、全社のサプライチェーンコストをテクノロジーで最適化し、キャッシュフローと脱炭素目標の達成を両立させます。
 職種 |
経営企画 |  施策難易度 |
★★★★☆ |
|---|---|---|---|
 業界① |
機械・電気 |  目的 |
コスト削減 収益最大化 |
| 業界② |
機械部品メーカー |  対象 |
在庫最適化 |
 費用 |
300〜2500万円 |  実施期間 |
120 |
主なToDo
- 過去3年分の出荷・在庫・構成データ（BOM）の整備
- 外部マクロ経済API（製造業指数等）との連携構築
- 予測結果に基づく「自動発注・在庫融通」の運用策定
期待できる効果
在庫評価損を15-20%削減。キャッシュフロー改善。配送コストの抑制。
躓くところ
製品世代交代の速さによる過去データの陳腐化。特注品への対応精度。
