在庫管理の自動化
。
手作業による在庫管理は、ビジネスにとって好ましくないことです。従業員がどんなに勤勉で注意深くても、ミスはあり得ますし、その結果、顧客が怒り、売上が減少する可能性があります。また、手作業で在庫を数えるのは時間がかかり、スタッフにとってもフラストレーションが溜まります。その時間を、もっと生産的に使うことができるかもしれません。
良いERPの在庫管理システムは、はるかに効率と精度で、このタスクに対処することができます。すべての関連する販売および購入データは、同じシステムになるので、在庫レベルがリアルタイムで更新され、それがはるかに簡単inventory.
を追跡することです。
機械学習と人工知能を活用した在庫管理の効率化
。
倉庫業務では、機械学習や人工知能(AI)が一般的になりつつあります。この技術は、データを分析して現在のパターンと将来の傾向を確立し、その結果に基づいて意思決定を行うことができます。機械学習により、サプライチェーン全体の商品などの流れを管理し、材料が適切な場所に適切なタイミングで届くようにすることができます
。
ABC分析の検討
。
ABC分析とは、在庫を分類する方法で、在庫を大きく3つのカテゴリーに整理する。
- カテゴリーA:売上の80%、または総在庫の20%を占める売れ筋商品
。
- カテゴリーB:売上の15%、または総在庫の30%を占める中級品
。
- カテゴリーC:収益の5%を占めるか、または総在庫の50%を占める最低消費財
カテゴリーC:収益の5%を占めるか、または総在庫の50%を占める最低消費財 。
カテゴリーC:収益の5%または総在庫の50%を占める最低消費品目。ABC方式は、需要に基づくものです。いったん項目を分類すれば、それに応じて時間を配分し、より重要な項目の管理を確立し、より効果的に予測を立てることができます。また、このアプローチにより、市場の需要に基づいたより戦略的な製品の価格設定が可能になります。
このシステムが要求の厳しいものであることを認識することが重要です。ABC分析は、その運用を維持するために必要なデータの収集と測定を常に行うため、従来の原価計算手法よりも多くのリソースを必要とします。
しかし、より厳しいだけでなく、収益性を阻害する可能性もあります。売上を重視し、在庫を基準にすることで、始まったばかりのトレンドを見逃してしまうかもしれません。
「JIT(ジャスト・イン・タイム)」アプローチのテンプレート
。必要な直前に商品を製造したり、製造するための材料を調達したり、サプライヤーからの注文に合わせて生産スケジュールを調整する仕組みのことです。倉庫では、ジャストインタイム在庫管理を実施することで、効率化、廃棄物の削減、在庫保有コストの削減を図っています。
これは中小企業にとって良い方法です。なぜなら、在庫への投資が少なくて済み、キャッシュフローを健全に保つことができるからです。保管スペースを節約し、商品の陳腐化を防ぐことができます。
しかし、JIT在庫管理にはリスクもあります。ミスが許されないのだ。このシステムを成功させるためには、一定の間隔で商品を供給し続ける必要があり、商品が足りなくなる危険性がある。それだけでなく、このシステムでは、サプライヤーが納期に間に合わなければ、ビジネスに甚大な損害を与えることになる。