「予測は必ず外れる」——その前提に立ち、
外れても
利益を守る数理モデルで、Amazonレベルの物流最適化をすべての企業に。
70日超のリードタイム、需要変動、拠点分散。決算書には現れない「見えないコスト」が利益を削っています。
在庫金額の年間 20〜30% が管理コストとして消失。
欠品率 3% で売上の 15% 以上をロス。顧客の離反を招く。
200SKU×リードタイム×コンテナ容量の最適化は人間には不可能。
ERPやWMSは「記録」はできても「意思決定」はできない。
「システムの成果は、
最も弱い制約によって決まる」
コンテナ、リードタイム、資金。輸入調達の「制約」を数理的に制御することこそが、改善の本質です。
ボトルネックをデータで可視化し、何がスループットを下げているか特定。
TOC×数理最適化で、CBM・在庫・MOQを同時に最適解へ。瞬時に計算。
5つの集中ステップを繰り返し、利益を最大化し続ける自律的なOSへ。
最適な出荷元倉庫と配送キャリアを自動選定。梱包サイズも最適化し、運賃を削減。
中央倉庫から地域倉庫への補充をAIが管理。過剰在庫と欠品を同時に抑制します。
AI需要予測とリードタイムを連動。70日超のリードタイムでも高い発注精度を維持。
従来の物流改善は「運賃交渉」止まりでした。輸快通快は、在庫による資金拘束や欠品ロスを含めた 「構造的な利益改善」を実現します。年商100億円の企業では、この見えないコストが年間 4〜6億円に達します。
現状の物流データを収集・可視化。
削減ポテンシャルを定量化しレポート。無料で提供。
サブスクモデルで即座に最適化を開始。
成果連動型で高度なAI予測へ拡張。
部品調達の長期LT管理と生産ラインへの安定供給を両立。
多品種・多仕向け地の在庫最適化によりキャッシュフローを最大化。
季節性・トレンド変動への需要予測で廃棄ロスを解消。
物流コストの構造化により、配送品質を維持したまま利益率を向上。
数理最適化技術を民主化し、すべての企業がAmazonレベルの最適化（数理モデルの成果）を享受できる世界を創ります。
まず数字を見てから、導入を判断してください
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