市場の変動、供給の不確実性、コスト上昇、サービスレベルへの期待。サプライチェーン部門は、欠品を防ぎながら在庫を抑え、限られた運転資本を最適に活用することが求められています。
一方で、多くの在庫計画はいまも手作業、スプレッドシート、分断されたシステムに依存しています。変化が起きてから対応する運用では、リスクの発見が遅れ、過剰在庫や欠品、再計画の負荷が高まりがちです。
本資料では、AIエージェントが需要を予測し、在庫・コスト・サービスレベルのトレードオフを最適化し、補充や発注などの実行まで支援する方法をわかりやすく紹介します。
この資料でわかること
在庫管理においてAIエージェントが注目される背景
サービスレベル、コスト、運転資本のバランスを最適化する考え方
AIエージェントが需要変動や供給リスクを予測し、最適なアクションを導く仕組み
補充、発注、在庫移動、計画調整をより自律的に進めるためのヒント
在庫管理を、事後対応型から継続的な最適化へ進化させる方法
このような方におすすめです
サプライチェーン、調達、生産、物流部門の責任者・担当者の方
欠品や過剰在庫、在庫偏在のリスクに課題を感じている方
需要予測や補充計画の精度を高めたい方
在庫管理におけるAI活用の具体像を知りたい方
在庫管理を、変化に追われる業務から、変化を先読みして動く業務へ。
まずは本資料で、AIエージェントがサプライチェーン全体の在庫最適化にどのように貢献できるのかをご確認ください。