AI統合の需要予測で在庫管理を最適化し、過剰在庫の問題を解決しました。
支援背景
企業はシーズンごとの需要の変動が激しく、在庫管理の精度が低いため、過剰在庫または在庫不足が頻繁に発生していました。これにより売上機会の損失や過剰在庫による財務負担が問題となっていました。
課題
在庫管理の自動化と最適化が不足しており、需要予測の不正確さによる在庫の過剰または不足が常に問題となっていました。
支援内容
在庫追跡機能: Power Appsを使用して開発されたアプリにより、各商品の在庫状況をリアルタイムで追跡可能にしました。
AI統合需要予測: AIモデルを統合して過去の販売データと市場トレンドを分析し、未来の需要を予測し、予測内容に基づき自動で在庫補充の提案を行います。
自動補充システム: AIの予測に基づいて自動的に発注を行うシステムを実装し、在庫レベルを最適化しました。
支援結果
在庫管理システムの導入後、在庫の正確性が95%以上に向上し、過剰在庫によるコストは30%削減されました。また、需要予測の精度向上により、売上機会の損失が大幅に減少しました。
お客様の声
新しい在庫管理システムのおかげで、以前は常に問題となっていた在庫の過剰または不足が大幅に改善されました。AIによる需要予測が非常に正確で、自動補充システムにより、私たちは市場の変動に迅速に対応することができるようになりました。これにより、顧客満足度も高まり、売上が向上しています。