在庫戦略

複雑な条件により考慮すべき項目が増える中でも、最適な在庫レベルを実現

課題:

グローバルな事業展開、取引先の数と所在地の増大、製品数の急速な拡大、納入までの期間短縮を求める顧客を前に、効果的な在庫戦略や在庫ポリシーの管理、策定はますます難しくなっています。このような様々な要素がオペレーションをますます複雑にし、リードタイムの長期化や需要変動の拡大をもたらすこともあります。このため、在庫に関する意思決定を行う際には、サプライチェーン全体を考慮することが必須となります。それができない場合には、運転資金コストの増大やサービスレベルの問題につながりかねません。

解決策:

llama.aiプラットフォームにより、企業は需要を分析して適切に分類し、既存および新規のサプライチェーン構造の在庫のすべての側面を考慮し、実世界の行動をシミュレートし、企業の業務の実態を理解することができます。導入前に、在庫戦略とポリシーを作成します。結果は、サプライチェーン全体にわたって適切なフォーム、機能、配置、在庫レベルの処方箋となります。より良い、より完全な在庫決定を行うだけでなく、関連するパフォーマンス インジケータを正確に監視し、非常に反復可能なプロセスを通じて必要に応じて調整することができます。

  • 運転在庫、安全在庫、前倒し生産、仕掛在庫、輸送中在庫などの様々なタイプの在庫への影響を考慮しながら、全体的なサプライチェーンデザインの疑問に対応
  • 信頼性の高い繰り返し可能な在庫最適化プロセスを構築できるため、複数の「what-if(もしも)」シナリオのテストに適用可能
  • 消費者需要とサービスレベルについて理解を深めることで、サプライチェーンの全ての階層で適切な安全在庫目標を見いだし、顧客の要求と企業の目標を同時に実現

より多くの選択肢を分析する力を備えた適切な在庫戦略を導入し、コストとサービスの理想的なバランスを実現します。

llama.aiは広範囲なサプライチェーンの分析に特化したAI型(ベース)エンタープライズ向け意思決定プラットフォームです。3つの主要な分析能力を単一のプラットフォーム上で統合し、複数のファンクションに渡ってサプライチェーンを隅々まで深く分析できる高度なアナリティクスを提供します。また、サプライチェーン・エコシステム全体から継続的にデータを抽出し集中的に保管しているサプライチェーン・デジタル・ツインを構築・活用でき、オペレーションの傾向やパターンを明らかにし、トレードオフを検証することができます。llama.aiは、ビジネス意思決定にかかる速度を向上するとともにその高いクオリティの意思決定を可能にします。

「ソリューション ケース スタディ」を参照してください。

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