製造業のための現実的な環境対応型需要予測と在庫最適化事例
背景・課題
製造業では、環境負荷低減やCSRへの対応要求が高まる中、在庫の過剰や欠品を抑制し、無駄な廃棄や資源消費を減らすことが課題となっています。しかし、天候や需要変動、不確実な外部要因の影響も強く、過去データや経験則に頼った需給調整には限界があり、現場では手探り状態が続いていました。
AI活用ソリューション
まず過去3年分の実データをもとに、AIによる需要予測のパイロットを一部製品群で実施。AIモデルは、天候・季節性・プロモーションの有無など主要因の分析に重点を置き、月単位で予測精度をモニター。現場スタッフと協働する形で、実際の調達・在庫計画に部分反映。段階的な展開により現場ノウハウも蓄積し、予測精度と運用効率が徐々に向上しました。
AI導入前後の変化
導入前 (Before)
- 従来はベテラン担当者の勘やエクセル記録を根拠に発注判断し、機会損失や過剰在庫が慢性的に発生。廃棄や急な調達対応が必要になることが多く、環境負荷・コスト両面で改善余地が大きかった。
- 在庫データの集計・調整にかかる時間が月20時間程度から12時間へ削減。現場工数としては40％減の実感あり。
導入後 (After)
- 導入後、パイロット対象製品での発注タイミングの見直しやリードタイム最適化が進み、在庫量は平均8％減少。廃棄品も7％削減し、波動の大きいシーズンで欠品リスクも低減した。
イメージ図
成果・効果・ROI
AIベースの段階導入により、現場のオペレーション効率と環境面の負担が実際に減少。全社展開は検討中だが、現状はパイロット対象でコスト削減と継続可能な需要予測の目処を得ており、ROIは初年度で100％弱。今後も現場ノウハウを反映しながら対象範囲を順次拡大予定。
実事例
東京都の中堅製造企業A社では、AIによる需要予測のパイロット適用で在庫量約8％削減、廃棄品7％減。現場スタッフとAIの協業で発注判断精度が上がり、運用負担も減少。コストと環境対応両立の糸口をつかみ、今後全社展開を計画中。
さらなる展開
今後は生産・物流工程にも段階的に最適化対象を広げ、CSRやサステナビリティに取り組む体制強化を推進予定。また、他部門との横断的なデータ活用や、パートナー企業との需要情報共有による全体最適化も視野に。
導入ロードマップ
- 現状把握と課題整理 - 実在庫管理や需要予測の現行手法を分析。現場ヒアリングも実施して課題を特定。
- パイロット導入 - 特定製品を対象にAI需要予測を試験運用。予測精度や業務効率を確認。
- 現場検証と改善 - 現場側とのフィードバックを受けAIモデルを再調整し精度・運用体制を強化。
- コスト・環境効果評価 - 導入効果を定量評価し追加展開の方針を検討。
- 全社展開計画 - 成果と現場浸透度を基に全社展開ロードマップを作成。
ご相談・お問い合わせ
まずは無料相談から承りますので、AI活用のことならお気軽にお問い合わせください。