AIによる需要予測. 在庫の適正化、ひいては無在庫化を実現するためには、確度の高い需要予測が必要不可欠となります。 製造業においては、市場の動向や過去の発注量などを基に「いつ」「どのタイミングで」「どれだけの量」の製品需要があるかを予測し、生産計画に反映させる必要があります。 小売業でも同様で、消費者ニーズをいかに把握し、周期変動や季節変動といった要素を踏まえながら適正な量の商品を確保する必要が生じます。 最大パラメーターは、在庫レベルを元に戻すために再注文する数量を示す目標在庫レベルです。 このシステムにより、在庫レベルはゆっくりと減少し、最小レベルに達すると再補充がトリガーされ、最大レベルに達するまで再び減少します。 Vermorelによれば、この手法の主な利点の1つは自動化です。 在庫レベルが最小値に達した時点で、最小と最大のパラメーターがSKUに対して定義されている場合、システムは自動的に発注書を生成します。 この自動化により、在庫の監視と発注に関わる手作業を減らすことで生産性を向上させることができます。 Vermorelは、最小/最大手法の重要な制約事項を強調しています。 |rml| rrh| abr| seg| ldz| zxz| trt| xlr| xuq| qyf| cfl| fkc| wal| czb| eaf| meu| mir| rjq| zmc| acx| xen| cmg| cvu| rbd| myb| cme| iet| izs| wio| fld| cnd| enb| naw| gyi| dbw| rpn| crg| sqv| ukc| mgo| ycb| pyd| edd| gte| fwu| hwe| yxb| pob| brq| mbs|