70日超のリードタイム、複数工場からの部品調達、BOM展開の複雑さ——製造業の輸入調達が抱える固有の課題を、TOC×数理モデル×AIで解決する。
単なる在庫管理の問題ではない。リードタイムの不確実性・BOMの複雑性・複数拠点の連携——これらが重なり合う構造的問題です。
60〜120日超の調達LTに加え、海上輸送の遅延・港湾混雑・通関トラブルで実際のLTは毎回ばらつく。
❌ 現状：固定LTで過剰在庫を積む完成品の需要から包材・部品・原材料への展開が必要だが、多階層BOMを手作業で展開するには限界がある。
❌ 現状：担当者の頭の中で計算欠品→ライン停止の連鎖を避けるため、安全在庫を必要以上に積む。その結果、在庫金額が膨らみキャッシュフローが悪化。
❌ 現状：過剰在庫コストが年間数億円国内工場・海外工場・物流倉庫・販売拠点にまたがる在庫の全体最適化ができず、横持コストが発生し続ける。
❌ 現状：拠点ごとの部分最適のみ「念のため＋20日分バッファ」を一律適用。根拠のない安全在庫が過剰在庫の温床に。
実績分布から統計的に安全在庫を計算。必要最小限のバッファで欠品ゼロを実現。
Excelで完成品→原材料を手動展開。ミスが多く、属人化が深刻。引継ぎに数ヶ月かかる。
完成品需要から原材料発注量を自動計算。クリティカルパスを特定し、優先順に通知。
各自バラバラに発注。全体で見ると在庫過剰なのに特定拠点では欠品という矛盾が発生。
中央倉庫に集約し、売れた分だけ補充するプル型物流。拠点間の在庫偏在と横持コストを解消。
DCO・IPO・O²の3エンジンが製造業固有の課題に対して、それぞれ特化した最適化を提供。すべてが連携して統合物流コストを最小化。
コンテナキャリア選定をLTとコストの2パラメータで自動判定。CBM最大活用と口割れゼロを両立。長距離・複数積み地の輸送でも最適解を瞬時に算出。
需要予測＋機械学習で工場別・倉庫別の最適在庫配置を自動算出。中央集約＋プル型補充で拠点間の在庫偏在をゼロにし、横持コストを削減。
ROP = SS + (Pred × LT)をリアルタイム更新。LTの実績ばらつきを統計処理し、過剰バッファなしで欠品をゼロに近づける。WAPE動的重み付けで予測精度75%。
製造業特有の多段BOM構造に対応。完成品の需要予測値から、包材・中間品・原材料への発注量展開を自動化する（Phase 2実装）。
完成品の需要予測値から、歩留まり・ロス率を含む各階層の必要量を自動算出。LT・MOQを考慮し最終発注量を決定。
BOM全階層のリードタイムを積み上げ、「最も時間のかかる調達ルート」を自動特定。優先度順に通知します。
複数製品で共通する原材料の総需要を合算計算。MOQ未満発注や取り合い問題を自動解消しコストを最小化。
現在は完成品レベル。今後、完全多段BOM、サプライヤー連携へと段階的に展開予定です。
従来の物流費に加え、過剰在庫コストと欠品損失を統合した「統合物流コスト」の観点で最適化。製造業平均14.8%の削減ポテンシャルは業界最大水準。
過剰在庫の解消で在庫回転率が向上。15億円の在庫が最適化されれば、年間数億円規模のキャッシュが設備投資・商品開発に活用できるようになる。
月額サブスクリプション費用に対して年間削減額は数百倍のROI。製造業規模では初期導入から6〜12ヶ月での完全投資回収が現実的。
Phase 2以降のBOM自動展開が実装されると、原材料調達の最適化が加わり削減効果はさらに拡大。製造業向けの最終的な削減余地は売上高比6.5%に達する見込み。
350品番のシーズン在庫を感覚で発注していたが、輸快通快のO²エンジンでROP自動計算を導入。GYR管理でシーズン終わりの過剰在庫を60%削減。DCOエンジンでコンテナ積載効率を92%まで改善し、輸送費を年間8,000万円削減。
外装・チューブ・薬剤・原材料の4階層BOM発注を担当者が手計算していた。Phase 2のBOM展開機能で原材料Aの70日LTをクリティカルパスとして自動特定。発注漏れゼロ・ライン停止ゼロを実現しながら、在庫金額を2億円圧縮。
ROI診断から始まり、段階的に最適化を拡張。製造業の複雑な要件にも対応する実績ベースの導入フロー。
年商・在庫金額・LT・SKU数・BOM階層数などの基本データを収集。統合物流コストと削減ポテンシャルを定量化したレポートを無料で提供。
DCO（配送キャリア選定）＋IPO（在庫配置）＋O²（ROP計算・GYR管理）の3エンジンを稼働。最初の3ヶ月で輸送費・在庫コスト削減を確認。
製造業向け多階層BOM展開を実装。完成品需要から原材料への自動展開とボトルネック特定が稼働。
需要予測・サプライヤー連携・全拠点統合へと拡張。売上比6.5%削減の最終状態を目指す。
ROI診断では、年商・在庫金額・LT・SKU数を入力するだけで統合物流コストの削減ポテンシャルを定量化してお届けします。
まず数字を見てから、導入を判断してください。