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在庫管理が在庫を追跡する方法を示す図
在庫管理とは

サプライチェーンの重要な要素である在庫管理は、メーカーから倉庫、そして倉庫から販売店舗までの在庫を追跡しています。在庫管理は、適切な商品を適切な場所に適切なタイミングで配置することを目的としています。

在庫管理には、在庫の可視化、注文のタイミング、注文数、在庫の保管場所の把握が必要です。マルチチャネルの注文処理業務では、通常、サプライチェーンの多くの場所に在庫が分散しています。企業は、顧客からの注文を確実に履行し、出荷にかかる時間を短縮し、在庫切れ、過剰販売、値引きを最小限に抑えるために、在庫を正確に把握する必要があります。

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在庫管理の仕組み

在庫管理の基本的な手順には、以下のようなものがあります。

  1. 在庫の購入:すぐに販売できる商品を購入し、倉庫または販売店舗に直接配送します。
  2. 在庫の保管:在庫は必要になるまで保管します。商品または資材は、配送準備が整うまでフルフィルメント・ネットワークを通じて転送されます。
  3. 在庫からの利益獲得:販売する商品の量を管理します。注文を履行する際に完成品を引き出します。商品を顧客に発送します。
在庫管理が重要な理由

在庫は企業にとって最も重要な資産となる場合があります。在庫管理は、サプライチェーンのすべての要素が集約される場所です。必要なときに必要な量の在庫を確保できていないと、顧客を不満にさせてしまう可能性があります。しかし、大量の在庫には、保管や保険にかかるコスト、腐敗、盗難、破損のリスクといった負債が伴います。複雑なサプライチェーンや製造プロセスを持つ企業は、過剰在庫と過少在庫のバランスをうまく取る必要があります。

AIが在庫に関する課題を解決する方法を読む
在庫管理の種類

定期的な在庫管理
定期的に在庫の棚卸を行うシステムは、財務報告を目的とした棚卸資産を評価する方法で、一定の間隔で実地棚卸を実施します。この会計方法では、期首に在庫を計上し、期間中に新たに購入した在庫を追加し、期末の在庫を控除して売上原価(COGS)を算出します。


バーコードを使った在庫管理
企業は、バーコードを使った在庫管理システムを使用して、販売する各製品に番号を割り当てます。サプライヤー、製品の寸法、重量、さらには在庫数などの可変データを含む複数のデータ・ポイントを割り当てた数字に関連付けることができます。


RFIDを使った在庫管理
RFID(Radio Frequency Identification:無線周波数識別)は、製品のIDを固有のシリアル番号の形式で無線で送信するシステムです。アイテムを追跡し、詳細な製品情報を提供します。 RFIDに基づいた倉庫管理システムは、効率を向上させ、在庫の可視性を高め、受領と配送の迅速な自動記録を保証します。

効果的な在庫管理における主な特徴
在庫追跡

サプライチェーン全体における在庫の正確な場所を把握します。

注文管理

料金体系のカスタマイズ、見積書の送付、注文の追跡、返品の管理を行います。

転送の管理

対象商品を最も価値の高い場所に移動します。

レポートと分析

プロセスのパターンを評価して、将来の需要と売上を予測します。

購買

発注書の作成と管理を行います。

配送機能

配送を自動化して、配達の遅れや誤配送などのエラーを減らします。

在庫管理システムとは

スプレッドシート、手作業による在庫数カウント、手作業による発注は、高度な在庫追跡ソフトウェアにほぼ置き換えらえています。在庫管理システムは、エンドツーエンドの生産、経営管理、需要予測、会計処理を自動化することで、発注、在庫管理、在庫使用のプロセスを簡素化できます。

保守、修理、運用(MRO)の在庫を最適化
在庫管理の未来

グローバリゼーション、テクノロジー、そして消費者の購買力向上により、企業の在庫管理方法は変化しています。サプライチェーンのオペレーターは、サプライチェーンのパフォーマンスを向上させる方法について重要な洞察を提供するテクノロジーを活用して、物流コストやパフォーマンスに異常が発生する前にその異常を予測し、自動化によって大幅なスケールメリットが得られる場所についての洞察を得ることができます。

将来、これらのテクノロジーは在庫管理にさらなる変革をもたらすでしょう。

AI(人工知能)

インテリジェントで自己修正機能を備えたAIにより、在庫管理がより正確になり、材料の無駄が削減されます。

モノのインターネット

IoT(モノのインターネット)センサーからのデータは、在庫の場所や状況についての洞察を提供します。

ブロックチェーン

すべての取引に関する統一された変更不可能な記録を通じて異種の関係者がつながります。

インテリジェントな注文管理

サプライチェーンは、需要予測の改善と自動化によって在庫の可視化を習得します。

量子コンピューティング

かつてないほどの計算能力により、これまで解決できなかった問題が解決されます。

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