高い品質の商品を、できるだけ原価を安くし、短期間で作ることが企業の利益に深く結びついているからです。この記事では生産管理と、その一工程である品質管理の関係性を整理しながら、AIを活用した事例についても紹介します。製造業や小売業において、在庫管理の成否は業績を大きく左右するポイントです。大型受注を取っても十分な在庫がなければ機会損失になり、逆に過剰な在庫があれば保管費や処分費用によって利益を圧迫するでしょう。本記事では、企業にとって重要な在庫管理の基礎を解説します。手順やコツに加え、AIを活用した管理手法まで紹介するので、在庫管理に携わる企業担当者はぜひ参考にしてください。過去の販売データを元に商品の発注数や売れ行きを予測するのは、小売業界では当たり前に行われています。経験や勘に頼った予測は個人の力量に依存するため、予測に再現性がありません。予測の精度も人によってバラバラなため、常に高い精度で予測することは難しいです。した課題を解決する方法の1つとして、AIを使った需要予測が注目されています。AIを使うことで、スキルに依存しない高精度で需要予測が期待されているのです。本記事では、AIを使った需要予測の仕組みや導入事例について解説していきます。需要予測をして在庫管理の最適化や売上増加を狙っている方は、ぜひ参考にしてみてください。在庫管理を正確に行うことは経営を行ううえで非常に重要です。在庫管理が正しく機能していないと、企業経営に大きなダメージを与えることになります。在庫管理を手作業で行う場合、その成果を担当者の経験やスキルに依存してしまうことが多く、属人化しがちな業務です。作業工数もかかってしまうため、ツールを用いてもっと簡単に在庫管理をしたいという人も多いのではないでしょうか。言えいきなり有料のシステムを導入するのもハードルが高いため、まずは無料で使えるツールを導入したいですよね。この記事では、無料で在庫管理ができるツールとその使い方、それぞれのメリット・デメリットについて紹介します。工場の生産管理におけるAIの活用法とは?時間とコストを削減したり、不良品の発生を防いだりする際に役立つのが生産管理システム。最近ではこのシステムを利用して工場の生産管理をAI化する企業が増えています。活用方法と題して、生産管理システムの機能やメリットを紹介します。製造業の在庫管理におけるAI活用とは?事例5選とともにご紹介AppleのSiriやGoogleのAlexaなど、AIはここ数年で一気に身近な存在になりました。AIとは、データを学習することで人間の活動を再現できるシステムのことです。お掃除ロボットや翻訳機能といった身近なところから、医療現場や農業など様々な領域で活用されています。日々の生活だけでなく、企業の課題解決にも利用され始めているAI。最近では特に、製造業での活用が注目されています。即した在庫管理など、製造業の現場では日々様々な問題が発生しています。これらの問題がAIで効果的に解決できるとしたらどうでしょうか。本記事では、AIを使って在庫管理に成功した事例や、製造工数を削減した事例をご紹介します。テクノロジーを使って製造業の課題を解決したい場合は、ぜひ参考にしてみてください。製造業において、製造管理にはどのような役割があり、なぜ重要なのでしょうか?生産管理と同義に捉えられることが多いですが、管理の目的や範囲にはそれぞれ違いがあります。製造管理の役割や意義を的確に把握したうえで、業務にあたることが大切です。今回は、生産管理とも比較しながら製造管理の役割を明らかにしたうえで、その必要性やメリットを解説します。現代の製造業において需要が高まっているAI活用についても、製造管理の現場にもたらす効果や導入事例を紹介するので、ぜひ参考にしてみてください。アパレル業界における生産管理には効率化が求められます。生産量や販売時期の予測から始まり、納品までの一連の流れには多くの工程が存在するため、管理が大変です。そこで、現状の課題から、アパレル業界における生産管理の基礎知識を合わせて解説します。すればアパレル向けの生産管理システムを効率化できるのかも紹介します。小売業界で、AIの活用が進んでいることはご存知でしょうか。これまで人の管理に依存していた、在庫や発注管理をAIが代わりに担うようになってきています。AIを活用することで、担当者の主観に頼らずデータを分析でき、より確度の高い予測ができるといったメリットがあります。AIを使った商品の需要予測にはどのようなメリットがあるのか、具体的な事例を踏まえてご紹介していきます。昨今、多くの企業で『需要予測』が注目されています。目まぐるしく変わる社会の変化に合わせて、無駄なく製品の提供するには需要予測が欠かせません。需要予測の目的は、「消費者が製品を必要とするタイミングや量を予測し、適切に供給する」ことにあります。精度の高い需要予測を実現することで、人・物・コストの流れを最適化することができ、企業によっては数億円のインパクトになることもあるでしょう。これまで、需要予測はベテラン従業員のKDD(*1)に頼る傾向がありました。近年では「AI」「機械学習」などを活用した新しい手法も身近になりました。本記事で『需要予測』について、そのメリットや最新のAI・機械学習を活用方法について解説していきます。KKDとは日本語の「経験」(KEIKEN)、「勘」(KAN)、「度胸」(DOKYOU)の頭文字を取ってできた言葉で、製造業を中心に職人の技として尊重されてきた手法です。人々がスマホを片手に生活するようになり、SNSへの投稿が活発になるなどして、企業は様々なデータを取得できるようになりました。したデータを需要予測をはじめとしたビジネスシーンに活用しようという動きが強まっています。需要予測とは、市場において「会社の商品やサービスがどれくらい売れるか」「在庫がどれくらい必要になるのか」などを、予測することです。この記事では、その需要予測を行うにあたり、どのようなデータが必要となるのかについて説明します。膨大な量となるビッグデータを扱うに当たって、欠かせないAIについての活用についても触れていきます。生産計画を策定する際には、原材料調達から出荷までを円滑に行うため、全体を見渡した設計が必要になります。生産計画に落ち度があれば、原価アップや品質の悪化、納期遅れなどにつながるため、会社の業績を左右する重要な役割です。中小規模の製造業であれば、エクセルで生産計画を作成しているケースは多いでしょう。エクセルは生産計画以外でも業務に使用する頻度が高く、多くのビジネスパーソンにとって使い慣れたツールです。エクセルの機能を使いこなせれば、生産計画を作成・管理する効率も格段に向上させることが可能です。エクセルで生産管理を行うことにデメリットはないのでしょうか。本記事では、生産計画をエクセルで作成・管理することのメリット・デメリットを徹底解説します。エクセル以外の専用ツールを導入する価値についても紹介するので、ぜひ参考にしてみてください。製造業における生産管理といえば、自社製品の製造・原価・品質に大きな影響を及ぼす重要な職務です。近年では、システムやAIの導入により生産性を大きく向上させる企業が増えています。生産管理におけるDX(デジタルトランスフォーメーション)の推進は、人員の確保や次世代への技術継承に悩む企業の解決策となりつつあります。本記事では、AIが生産管理という仕事にもたらしている変化や、生産管理職の将来像についてご紹介します。AIの生産管理への活用方法とは?実例とともに解説!近年は少子高齢化による就労人口の低下により、多くの産業において、付加価値や生産性の向上、業務効率化といった課題が明確になってきております。製造業界では、労働力不足が深刻化しています。過去にはこれらの課題を解決するための有効な手法としてIT化が推進されてきました。最近では、さらにAI・人工知能を導入する企業も散見されています。製造業をはじめとした生産管理において、AIを活用する企業は年々増加しています。生産管理の分野において、AIを活用し生産性向上を目指しています。本記事では、生産管理の場面で、具体的にどのようにAIを活用していくのか、そのメリット・方法・事例も含めてご紹介をさせていただきます。Excelを使った在庫管理のやり方、表の作り方、使える関数をご紹介!企業の活動において、消費者であるユーザーが欲しがる商品を、欲しいタイミングで、欲しい分だけ適切に提供できることが、企業が目指すひとつの理想の形ではないでしょうか。実際、「適正な在庫水準とは何か?」という問いにパーフェクトに答えるのは難しいとはいえ、ある程度の健全な在庫水準を保ち、欠品を防止に務めるのは、およそ商品を扱う企業にとっては共通の使命ともいえるのでしょう。適性な在庫水準を保つために必要となるのが在庫管理表です。実際に、紙での在庫管理をしていることも少なくないと思いますが、扱う商品などのアイテム数が多い場合、紙の在庫管理表では管理しきれなくなる可能性も出てきます。そこで便利でかつ的確な在庫管理を可能にするのが、Excelです。企業活動を円滑に行うには「今後の予測をいかに正確に立てることができるか」にかかっているといっても過言ではありません。食品・飲料など売上に季節要素が高い業界の活用は必須と言えるでしょう。そのために、季節・トレンドなどの時間的変化を考慮しながら「時系列予測」を立てる必要があります。この記事では「時系列予測」を行うメリット、やり方、AIを使った便利なデータ分析方法について紹介します。AIを使った在庫管理の事例6選!AIカメラを使った在庫管理とは?在庫管理を行う場合、次のような課題を抱えている企業は多いのではないでしょうか。した課題も、AIを活用した在庫管理を導入することで解決できます。この記事ではAIを活用した在庫管理のメリットや、導入方法、実際に導入している業界の活用事例を解説していきます。「AI」を使って売上予測ができることをご存じですか?在庫を抱える小売業にとって、売上予測を正確に行うことは大きな課題です。多くの在庫を抱えることは経営にとって大きなリスクとなるからです。大量に仕入れた在庫の多くが売れ残ってしまった場合、企業は大きな損害を被ります。その誤差をできるだけ少なくする技術として、注目を集めているのがAIによる売上予測です。この記事では、売上予測にAIを活用した場合のメリット、やり方、導入事例などについて紹介します。業務効率化や売上拡大のため、ビジネスでのAI開発・活用が進んでいます。AI活用に「データ前処理」が重要であることはあまり知られていません。データ前処理は、AI開発までの作業工程の8割を占めるとも言われるほど重要な工程です。本記事では、AIにおけるデータ前処理とは何なのか、具体的なデータの前処理方法を解説していきます。製造業ではビックデータを使ったAIによる需要予測を行うことにより作業の自動化が進み、人手不足問題の解消や生産ロスの解消にも貢献します。商品やサービスの需要をAIによる時系列分析でより正確に予測していきます。高精度な需要予測ができれば、データに基づいた仕入れや生産の計画ができます。