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発注判断が一人に頼っている会社へ—SmartOps、需要予測からコンテナ割付まで自動算出する機能を追加

本記事はプレニカ編集部が外部の発表情報をもとに解説を加えた編集部記事です

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発注判断が一人に頼っている会社へ—SmartOps、需要予測からコンテナ割付まで自動算出する機能を追加

デフィデ社のSmartOpsに海外調達対応の需要予測機能が加わり、発注案まで自動算出されることに注目の発表

プレニカ編集部による要約

デフィデ株式会社は、社内業務クラウド「SmartOps」において、海外調達・輸入販売企業に対応した「需要予測」機能の提供開始を発表した。海外調達では船便のリードタイムが数ヶ月に及ぶため、需要の読み違いが欠品や緊急空輸を招き、逆に過剰在庫は保管・資金コストを増大させるという課題がある。本機能は過去の出荷実績から将来需要を予測し、リードタイムや在庫状況、コンテナの容積・重量制約を考慮したうえで、発注数量・発注時期・コンテナ割付を提示する。予測値の提示にとどまらず、空輸単価、保管単価、粗利率、欠品時の機会損失といった商品ごとのコスト条件を設定することで、欠品と在庫保有のコスト差を踏まえた発注数量の補正や、複数品番をまとめた積載率を考慮したコンテナ割付、残容積がある場合の前倒し発注候補の提示にも対応する。また、実績が予測から乖離した場合の欠品リスク検知や、船便で間に合わせるための最終発注時期の確認、季節性やトレンドなど予測の背景確認も可能とする。基幹システムの入れ替えは不要で、過去2年分の品番別出荷実績(CSV可)から検証を開始でき、導入前には過去の一時点に戻した予測と実績の比較などを無償で確認できるとしている。

※ この要約はプレニカ編集部が発表情報をもとに独自に作成したものです。

発表の原文(冒頭より引用)

デフィデ株式会社(東京都港区赤坂2-4-6、代表取締役:山本 哲也)は、社内業務クラウド「SmartOps」において、海外調達・輸入販売企業にも対応した「需要予測」機能の提供を開始します。海外調達では、数ヶ月に及ぶ船便のリードタイムにより、需要の読み違いが欠品や緊急空輸を招く一方、欠品を避けるための過剰在庫は保管・資金コストを増大させます。本機能は、過去の出荷実績から将来需要を予測し、リードタイムや在庫状況、コンテナの容積・重量制約などを考慮して、発注数量・発注時期・コンテナ割付を提示。担当者の経験や勘に依存していた発注判断をデータで補完し、欠品リスクと過剰在庫を抑えながら、調達・在庫・輸送を含めた総コストの最適化を支援します。基幹システムの入れ替えは不要で、過去2年分の品番別出荷実績(CSV可)で精度検証を開始できます。 ■「予測値」で終わらない。発注数量と発注時期まで提示 一般的な需要予測では、将来の販売数や出荷数を予測しても、「結局、何個をいつ発注するのか」は担当者が判断する必要があります。海外調達では数ヶ月先の需要を見越して発注するため、その判断の難易度はさらに高まります。 SmartOpsは、需要予測値に加え、リードタイムから逆算した発注推奨日と推奨数量を提示します。空輸単価、保管単価、粗利率などの条件を設定することで、欠品と在庫保有のコスト差を考慮し、コスト最小化の観点から発注数量を補正します。 担当者は予測グラフを読み解いて数量を組み立てるのではなく、実際の発注判断につながる「発注案」を確認できます。   ■欠品コストと過剰在庫コストの「非対称性」を考慮 海外調達では、欠品と過剰在庫の損失は同じではありません。欠品時に航空便で緊急輸送すれば輸送費が急増し、販売機会を逃す可能性もあります。一方、在庫を持ちすぎれば保管料や資金固定が継続的に発生します。

引用元: https://www.value-press.com/pressrelease/381105 (冒頭のみの引用です。全文は下記リンクからご覧ください)

プレニカ編集部の見解 ※ 事実の報道ではなく編集部の意見・分析です

この機能の意義は、読者である調達・在庫管理の担当者にとって、「予測値を見て自分で発注数を組み立てる」工程を省ける点にある。船便の長いリードタイム下では判断を誤ると欠品か過剰在庫のどちらかを強いられやすく、発注推奨日や数量、コンテナ割付まで出してくれる仕組みは、判断の負担軽減と属人化対策に実際に役立つ場面が想定される。特に、品番ごとのコスト構造に応じた発注判断への切り替えや、判断根拠を残すことで担当変更時の引き継ぎを容易にする設計は、実務上の利点といえる。導入前に自社データで無償検証できる点も、効果を確かめてから進められる安心材料だろう。とはいえ、予測精度は商品特性やデータ品質に左右されることが発表自体にも触れており、過去2年分の実績だけでは季節変動や市場環境の急変を捉えきれない可能性もある。提示された発注案を鵜呑みにせず、自社データでの検証結果と現行判断との差をよく見極める姿勢が重要だろう。

発表の全文を元記事で読む(出典)

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