在庫管理AI自動化
在庫データをAIが自動分析し、最適な発注タイミングと数量を提案。
欠品リスクを95%削減し、過剰在庫コストを大幅圧縮する次世代在庫管理システム。
95%
欠品リスク削減
40%
在庫コスト削減
85%
作業時間短縮
体験デモ
実際の在庫データを入力して、AIによる自動分析と発注提案をご体験ください。
在庫管理AI自動化
在庫データを入力すると、AIが自動で在庫状況を分析し、最適な発注タイミングと数量を提案します。
サンプルデータ:
AI分析プロセス
1
データ取込
既存システムから在庫データを自動取得
2
需要予測
過去データと季節性を考慮した予測
3
最適化計算
コストと在庫リスクを最小化する発注量算出
4
自動発注
承認後に仕入先へ自動発注処理
従来の在庫管理
- 手動での在庫チェックと発注判断
- 経験と勘に頼る需要予測
- 欠品による販売機会損失
- 過剰在庫によるキャッシュフロー悪化
- 月末の棚卸し作業で大幅な時間ロス
SAiのAI在庫管理
- リアルタイム在庫監視と自動アラート
- 機械学習による高精度需要予測
- 欠品リスクを95%削減
- 適正在庫でキャッシュフロー改善
- 自動棚卸しで作業時間85%削減
業界別活用例
小売業
季節商品・トレンド商品の需要予測と最適発注
製造業
部品・原材料の調達最適化とライン停止リスク回避
飲食業
食材の鮮度管理と廃棄ロス最小化
導入効果試算
コスト削減効果（年間）
過剰在庫削減 -40%
欠品による機会損失回避 -95%
在庫管理人件費 -85%
倉庫保管コスト -30%
業務効率改善
発注業務時間 週20時間→2時間
棚卸し作業 月2日→0.3日
在庫確認業務 手動→自動
年間ROI 480%
技術的特徴
AI予測エンジン
- • 時系列分析による需要パターン学習
- • 季節性・トレンド・外部要因の統合分析
- • 在庫切れリスクと過剰在庫コストの最適化
- • 仕入先別リードタイム自動調整
システム連携
- • 既存POSシステム・ERPとのAPI連携
- • 仕入先EDI自動発注システム
- • リアルタイムダッシュボード
- • モバイルアプリでの在庫確認・発注承認