在庫管理の自動化の必要性

在庫管理で自動化を活用すべき理由

メーカーはサプライチェーンのボトルネックに直面しています。需要が高まっている一方で、計画や予測に割ける時間がほとんどなく、ましてや増えることはありません。無駄や繰り返しの手作業を減らすため、メーカーはインテリジェントオートメーション（IA）による在庫管理の最適化を検討すべきです。

IAはデジタルワーカーを導入して段階的なタスクを実行し、ワークフローを簡素化します。IAは、AI（人工知能）をロボティックプロセスオートメーション（RPA）や業務プロセス管理（BPM）と組み合わせることで実現しています。IAのデジタルワーカーとは、業務プロセスの簡素化を支援するアシスタントと捉えることができます。

それでは、デジタルテクノロジーを在庫管理に直接適用する方法をご説明します。

在庫管理の自動化

「少ない方が豊かである」といわれますが、在庫管理に関しては特に当てはまります。IAの活用により、メーカーは在庫管理へ注力する必要が少なくなり、研究開発や需要創出にリソースを割り当てることができるようになります。

自動化を導入しない場合、従業員はERPシステムで処理を自動実行しなければなりません。IAを導入すると、人の介入を必要とせず、デジタルワーカーが古くなった製品を停止し、新しい製品の取引を実行します。

レガシーシステムや大量の在庫データがある場合でも、IAが役に立ちます。デジタルワーカーを使って在庫状況を追跡し、倉庫の傾向や過去の需要などの標準要因と、天気予報などの不確定な指標を組み合わせて、適切な在庫水準を特定します。

また、デジタルワーカーは、倉庫のスペースを考慮に入れながら、在庫回転率、待機時間、コストを調査して、個々の構成要素に最適なリードタイムを算定することにより、供給に関する意思決定を行うことができます。

手動による在庫管理が抱える課題

手動で在庫状況を追跡する場合、従業員が多くの時間を費やして大量のデータを分析しなければなりません。また、そのような退屈で時間のかかる作業のために、望ましくないミスややり直しが発生しやすくなります。ペンと紙のスプレッドシートは過去のものです。不正確な在庫数、売上の損失、時間と労力の無駄を避けるため、従業員は作業方法の改善を必要としています。

自動化の計画方法

自動化プロセスの計画策定の初期段階と開発では、ベストプラクティスを取り入れることが役立ちます。最初に自動化する対象として最適なプロセスを判断します。タスクマイニングやプロセスマイニングなど、自動化の対象となるプロセスを特定するための手段を用いることで、現行のプロセスを分析し、ボトルネックや改善の余地の有無を判断することができます。

SS&C Blue PrismとWonderBotzの在庫管理事例

製品ラベリングの異常検出により、グローバル製菓企業が700万ドルを節約

配送センターの取扱量が膨大なため、ラベリングのミスが発生し、配送されなかった製品が大幅に値下げされたり、破棄されたりといったことが起こっていました。デジタルワーカーによって製品ラベリングの誤りを素早く検出できるようになり、年間700万ドルの逸失利益を抑制できました。

「開発プロセスを検討する際は、素直になり、創造性を備え、想像力を発揮してください。」

Martin Rupert（The Hershey Company業務プロセス自動化責任者）

事例を読む

在庫管理における自動化の効果

手動による作業の場合、在庫管理プロセスの各ステップで人為ミス、速度低下、無駄が発生しやすくなります。各ステップでIAデジタルワーカーがもたらす効果には、次のようなものがあります。

需要・供給計画：デジタルワーカーは、注文予測と在庫をリアルタイムで比較して材料不足を検出します。
調達：デジタルワーカーは、代替の調達経路やサプライヤーを介して再調達を手配します。
生産中の未完成品（WIP）：デジタルワーカーは、利用可能な材料と既存のWIPを関連付けて、生産の乱れを最小限に抑えます。
製造オペレーション：デジタルワーカーは、リソースの可用性と場所に基づいて生産注文を再構成します。
製造品質保証：デジタルワーカーは、設計により、不良ゼロの規制コンプライアンスを確保します。
配送：デジタルワーカーは、自動、瞬時、継続的に顧客への情報提供を行います。

IAの活用により、メーカーは予定どおりの出荷を確保し、ガバナンスと一気通貫の可視性を高めて、困難を伴う期間であっても顧客プロセスを最適化できます。

在庫管理における自動化の活用方法

自動化の対象とするプロセスを決定することと同様、適切な管理システムを選択することが重要です。在庫管理の自動化の事例をいくつかご紹介します。

運輸・物流

顧客との連絡の維持や運用効率の維持は、運輸・物流業者が常に抱えている課題です。幸いにも、IAを活用することで、顧客プロセスの変革、貨物管理の最適化、データからの洞察の取得を促進できます。IAの効果には次のようなものがあります。

顧客：IAの活用により、顧客からの問い合わせやコンプライアンスの問題に迅速に対応できるようになります。また、顧客は出荷ステータスと配送状況をリアルタイムで確認できます。IAは、価格動向、ステータス変化、見積管理、苦情処理にも対応しています。
貨物管理：IAは、連携システムとシームレスに統合し、陸海空の貨物管理を円滑化します。また、リアルタイムに洞察を取得できるため、価格の変動や市場状況の変化への対応が可能になります。
洞察：IAにより、データを理解しやすい情報に変換して意思決定に役立てることができます。また、需要と供給の予測を改善して機敏性を保つことができます。最後に、IAにより予測保守が可能になり、ダウンタイムを最小限に抑え、パフォーマンスを改善し、処理能力を向上させることができます。

インテリジェントオートメーションの活用によりWaitroseが店舗の在庫需要を満たし、上回ることができた事例をご覧ください。

製造

製造の自動化は、市場力学の移り変わり、スキル不足、新たな競合への対処に役立ちます。税制の急速な変化、政策の変化、国際的な貿易戦争、原材料不足の中、メーカーは、デジタルトランスフォーメーションの取り組みの基礎としてRPA、IA、AIを取り入れることが欠かせません。IAの効果には次のようなものがあります。

顧客：IAを活用することで、シームレスなデジタル体験によりパーソナライズした製品・サービスを提供することで、メーカーは顧客の需要を満たすことができます。
サプライチェーン管理：サプライチェーンの自動化により、メーカーは、世界規模の調達、生産、流通が求められる複雑なサプライチェーンに対応できるようになります。デジタルワーカーは、自動的に、実際の在庫と比較して在庫水準を確認し、供給品の発注書を生成し、必要に応じて見積もりを発行することで、遅延を最小限に抑えることができます。
規制：IAの活用により、メーカーは最新の規制を自動的に追跡することで、規制の変化に対応できるようになります。

RPAの活用によりメーカーが在庫管理にかかる労力を35%削減した事例をご覧ください。

自動在庫管理システムの選び方

IAソフトウェアは多岐にわたりますが、ビジネス目標、インフラ要件、拡張の取り組みに応じて、適切な製品を選択する必要があります。自動化が可能な業務には次のようなものがあります。

再注文とオーダーフルフィルメント：バックエンド業務において、オーダーフルフィルメントと再注文は、重要であると同時に、ミスが起きやすいプロセスでもあります。これらのプロセスにより、顧客による製品の購入を確保します。在庫が尽きると、顧客は他のサプライヤーに頼る場合があります。
在庫アラート：在庫プロセスのすべての段階で最新情報をリアルタイムで取得できるツールを選択しましょう。在庫水準の低下、在庫過剰、輸送の遅延が発生した場合にアラートが送られるようにすべきです。
倉庫管理：在庫が複数の倉庫に分散している場合、在庫を適切な場所に保管して、需要を満たせるようにする必要があります。移送管理機能を備えた自動化ソリューションを選択しましょう。
注文管理：発送プロセスを自動化して、小売業者や卸売業者による配送先への荷物の仕分けを支援します。IAの活用により、バーコードの読み取り、ラベルの印刷、配送チャネルの最適化を支援します。
複数の販売チャネル：POS（販売時点情報管理）システムなどの他のeコマース管理ツールと統合されている在庫管理ツールを選択することで、チャネル間での効果的な相互運用が可能になります。これにより、同じ製品を誤って2回販売することも防止できます。
在庫予測：一部の自動在庫管理システムは需要予測ツールとの連携が可能です。これは、過去の販売データから各製品の注文量を把握する必要がある場合に役立ちます。
レポーティング：意外かもしれませんが、自動在庫管理の成功と最適化にはレポーティングが不可欠です。より多くの情報を基に意思決定を行いたい場合は、リアルタイムのデータ分析を用いてプロセスを追跡できるシステムを選択しましょう。

在庫管理における自動化のメリット

初期パラメーターを設定すると、デジタルワーカーは自律して動作するようになり、在庫フローが自動的に管理されます。デジタルワーカーは休みなく正確に作業を行うため、注文の作成、在庫不足を伝えるアラート、フルフィルメントが不十分な場合の代替サプライヤーの検索など、プロセス全体を最適化できます。

在庫管理の自動化で得られる効果には、次のようなものがあります。

在庫の最適化による不安定さの軽減

IAは次のような方法で在庫の削減を実現します。

生産のリードタイムを削減して対応を迅速化します。
供給側の拡張性を用いることで「緩衝」在庫を不要にします。
リアルタイムでスケジューリングを行い、常に適切な注文プロセスを確保します。

リアルタイムの問題対応

IAは次のような方法でプロセス中の無駄を排除できます。

不足状況をモニタリングし、直ちに検出します。
優先度の高いタスクに対応し、措置を講じます。
新しいサプライヤーのプロセスを最適化して遅延を減らします。

緩衝在庫の不要化

IAは次のような方法で埋め立てごみを削減できます。

リアルタイムで在庫量をモニタリングします。
一定の間隔または必要に応じて、在庫の削減や補充を行います。
過剰生産コストの削減。

供給の拡張性

IAは次のような方法で全体のコスト削減を進めます。

受注生産を行い完成品在庫を排除します。
品質不良を検出する時間を最小化します。

生活フィールドを最大化します。
サプライチェーンを単純化します。

次にすべきこと

在庫管理は複雑である必要はなく、無駄が多い必要もありません。インテリジェントオートメーションを在庫プロセスに取り入れることで、サプライチェーンを最適化し、直接的なコスト削減を実現できます。在庫の自動化により、精度が高まり、無駄が減り、システムの連携により拡張性が向上します。

メーカーは自動化を進める必要があります。自動化により、利用可能な人的資源や資金が増え、堅牢な業務の維持や能力の拡張が可能になります。時間のかかる繰り返しタスクを減らし、インテリジェントオートメーションの展望に目を向けましょう。

詳細については、SS&C Blue Prismにお問い合わせください。また、サプライチェーンの最適化方法に関する電子書籍をご覧ください。

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