PSI・在庫コントロール強化支援

計画プロセスの整流化に向けたAI化ツール開発~実装(需要予測/調達計画/生産計画/配送車両手配)
(例:必要車両台数予測ツール(通常・増車)/運賃ダイナミックプライシングツール)

需要変動・供給制約・人手不足が常態化する中で、PSI(Production / Sales / Inventory)および在庫コントロールを、担当者の経験に依存した運用から脱却し、計画精度・意思決定スピード・実行力を同時に高めるサービスです。

需要予測、調達計画、生産計画、配送車両手配までの計画業務を一気通貫で捉え、データ基盤の整備 → AIモデル開発 → 業務プロセス整流化 → KPI運用 → 定着までを段階的に実装します。

PoCで終わらせず、既存システム(ERP/WMS/TMS等)との整合、End-to-End(E2E)での業務接続、段階導入を通じて、現場で回り続ける計画オペレーションへ移行します。

Contents

よくある課題

1. 計画が分断され、全体最適になっていない

  • 需要・調達・生産・在庫・配送の計画が部門別に分断され、在庫過多と欠品が同時に発生する
  • サプライ(供給制約・能力制約)とデマンド(需要変動)を同一軸で捉えられず、都度の場当たり対応に陥る
  • 物流(配車・輸送力・リードタイム)を計画前提に組み込めず、後工程で破綻して緊急対応が常態化する

2. 属人化と合意形成コストで、意思決定が遅く

  • 計画が属人化し、経験者が不在だと意思決定が止まる/精度がばらつく
  • 予測・計画の前提(需要イベント、制約条件、在庫方針)が曖昧で、部門間の合意形成に時間がかかる(会議が“調整”で終わる)
  • 例外対応(特急手配、緊急生産、増車、外注)が増え、計画が常に上書きされ続ける

3. データと運用が整わず、“導入しても戻る”

  • データが散在・欠損・粒度不統一で、計画に使えるデータになっていない(Excel運用が前提化)
  • 計画と実績の差異が追えず、原因分析と改善が回らない(予測・計画の精度が上がらない)
  • システム導入をしても、現場運用・KPI・例外処理ルールが整わず、結局Excelに戻る

得られる成果

  • 欠品リスクを抑えつつ在庫削減(適正在庫化/滞留・過剰の抑制/廃棄・評価損の低減)
  • 需要変動に対する計画の追従力向上(再計算・再配分が速い/意思決定がブレない)
  • 調達・生産・配送まで含めたトータルコスト最適化(緊急対応・増車・外注・残業の抑制)
  • 需給調整の“共通言語”を整備し、部門間の合意形成を高速化(会議を意思決定の場に変える)
  • 計画業務の標準化により、属人性を排除し、教育・引継ぎが可能な運用へ
  • KPIに基づく運用定着と継続改善(モデル精度・業務精度・コスト効果の更新が回る)

アプローチ

見える

現状可視化/データ整備/課題構造化

狙い

需給ギャップ、在庫偏在、計画と実績のズレを工程横断で可視化し、どこで全体最適が崩れているかを明らかにする。

主な内容

  • 計画業務の棚卸し:需要予測、発注、製造指示、配車、在庫調整の業務フロー・判断点・例外処理を整理
  • データ診断:販売実績、受注、在庫、入出庫、LT(調達/製造/輸送)、配車、運賃等の品質・粒度・欠損を評価
  • PSIの見える化:品目×拠点×期間の需給ギャップ、在庫推移、欠品・過剰の発生箇所を定量把握
  • 差異分析の仕組み化:計画と実績のズレを工程別に分解し、「ズレの原因」を特定できる状態にする
  • 重点論点の特定:どこを直すと効果が大きいか(需要予測か/配分か/発注ロジックか/配車か)を明確化

決める

あるべき姿の設計/AI適用設計/KPI・運用設計

狙い

需要予測・発注・生産・配車のどこにAIと運用改革を入れるべきかを見極め、実行可能な計画プロセスとKPIを定める。

主な内容

  • あるべき姿の計画プロセス設計:S&OP/需給調整の会議体、責任分界、判断ルール(誰が何を決めるか)を定義
  • AI適用範囲・優先順位の決定
    • 需要予測(SKU別・拠点別・チャネル別)
    • 調達計画(発注点/発注量/LT考慮/例外ルール)
    • 生産計画(能力制約/段取り/投入順序/在庫目標)
    • 配送車両手配(物量予測/波動対応/積載・便数最適化)
  • KPI設計:欠品率、在庫回転、滞留、OTIF、緊急手配率、増車率、運賃単価、物流費などを“運用できる形”に定義
  • PoC設計(短期実証):対象品目/拠点/期間、評価方法、Go/No-Go基準、期待効果試算(ROI)を明確化
  • ツール群の設計(例):
    • 必要車両台数予測ツール(通常・増車):物量予測×波動×運用制約から便数/台数を算出
    • 運賃ダイナミックプライシングツール:需給・距離・時間帯・荷姿等を踏まえた価格設計/交渉材料の提示

動かす

開発→統合→本稼働→定着(成果が出るまで伴走する)

狙い

ツール開発から既存業務・システムへの統合、例外対応を含む運用定着まで進め、Excelに戻らない計画業務へ移行する。

主な内容

  • データ基盤構築:データソース統合、マスタ整備、更新頻度設計(リアルタイム/日次等)、権限・ガバナンス整備
  • AIモデル開発・検証:精度評価(MAPE等)だけでなく、業務判断に耐える形での説明性・例外処理を設計
  • 既存システムとの統合:ERP/WMS/TMSとの連携、E2Eテスト、段階導入(拠点・品目・機能の順次拡大)
  • 運用設計と定着:アラート、例外対応フロー、会議体(週次/月次)、KPIレビュー、意思決定ログを整備
  • 継続改善:モデル再学習、ルール調整、効果測定を回し続け、計画業務を“資産化”する