18%の在庫削減 データとAI活用の舞台裏

Celonisで実現する全体最適化

在庫削減や調達リードタイムの最適化は、今なお多くの現場で悩ましいテーマではないでしょうか。サプライチェーンの変動が激しさを増す中、複数システムに分散したデータを前提に、精度の高い意思決定を行うことは容易ではありません。
例えば、次のようなお悩みはないでしょうか。

• 過剰発注や余剰在庫が、気づかないうちに積み上がってしまう
• 納入遅延や需要変動に迅速に対応できず、在庫リスクが高止まりしている
• 経験や属人的な判断に依存した調達オペレーションから抜け出したい
• 在庫要因を“全体として”理解できず、改善効果が出にくい

本ホワイトペーパーでは、約1,000億円規模の在庫を抱えるサーバ・ストレージ事業において、プロセスマイニングツール「Celonis」とAIを活用し、過剰発注・余剰納入の抑制を通じて在庫を18％削減した取り組みをご紹介します。

• 分散データの統合とプロセス可視化のステップ
• AIによる一次評価と人の判断を組み合わせた新しい発注プロセスの設計
• 組織横断で全体最適を進めるためのポイント

など、在庫・サプライチェーン改革を前に進めるための具体的なヒントを整理しています。
在庫の適正化とリスク管理の両立に向けて一歩踏み出す材料として、ぜひご覧ください。