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製造業で「在庫削減」をする方法|IT化・DXが重要な理由も解説

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最終更新日:2025年12月18日

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AIを活用した需要予測の自動化事例も紹介し、実務にすぐ活かせるポイントもわかる

製造業における在庫削減は、単なるコストカットではなく、回転率の改善や欠品率の低減、キャッシュフローの健全化に直結する経営課題です。特にサプライチェーンの不確実性が高まる近年では、「どれだけ在庫を持つか」よりも「いつ・どれだけ発注するか」を正確に管理することが重要になっています。 本記事では、製造業で在庫削減を進めるための基本ステップから、安全在庫の設定方法や発注点の設計、発注量の最適化といった具体的な手法を解説します。 ※ブログの詳細内容は、関連リンクより閲覧いただけます。  詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。

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製造業で「在庫削減」をする方法|IT化・DXが重要な理由も解説

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無料セミナー:ベテランの勘を“仕組み”に変える AI需要予測×業務標準化で実現する需給継承モデル

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製造業や卸売業の現場では、需要予測や需給判断が一部のベテラン担当者の経験や勘に依存し、判断根拠や調整ノウハウが属人化してしまうケースが少なくありません。 さらに、天候や販促、曜日・季節要因などを踏まえた判断が明文化されず、再現や継承が難しいという課題もあります。 その結果、若手への引き継ぎが進まず、担当者の異動や退職で業務品質が不安定になり、AIを導入しても現場で十分に活用されないことがあります。 本セミナーでは、AI需要予測エンジン「Deep Predictor」と業務基盤「Pleasanter」を組み合わせ、ベテランの知見を“仕組み”として再現・蓄積する「需給継承モデル」の考え方をご紹介します。 外部要因も加味しながら、判断根拠や例外対応を記録・共有し、属人化の解消や業務の標準化、継続的な改善につなげる進め方を、実務の視点から分かりやすく解説します。 詳細は以下の「詳細・お申し込み」リンクからご確認ください。

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