発注量・発注タイミング・総コストを3軸で同時最適化. 需要予測エンジン・経済性評価・制約条件の3層アーキテクチャが、人の勘に頼らない自律的な発注判断を実現。
EOQ・安全在庫・予測需要を統合し、過剰でも不足でもない最適な発注量を自動算出
ROP（発注点）を ROP = SS + (予測需要 × LT) でリアルタイム更新. 最適な発注日を自動通知
発注コスト・在庫保有コスト・欠品コストを統合した統合物流コストを最小化する最適解を導出
発注最適化を「需要予測」「経済性評価」「制約条件」「動的調整」の4クラスターに分解し、それぞれ専用エンジンが協調動作。
輸快通快の哲学は予測精度の向上ではなく、「外れても利益を守る数理モデル」の構築. 確率的安全在庫とROP自動更新が、70日超のリードタイムでも欠品を防ぐ構造を作る.
予測値は AI予測 × 実績平均の重み付け + 上下限 ±25% でクリップ. 外れ値による急激な発注変動を抑制し、実務的に使えるなめらかな発注推奨を実現.
発注点（ROP）は日次で自動再計算され、しきい値を下回ると即座にアラートが発動. 週次レビューでαパラメータを更新し、予測精度を継続改善するサイクルを維持.
古典的EOQ（経済発注量）を統合物流コスト最小化に拡張. 発注コスト・在庫保有コスト・欠品コストを統合した目的関数で最適発注量を算出する.
全SKUのGYR状態を日次で自動更新. GREEN→YELLOW への変化を検知した時点で発注推奨アラートを発動し、リードタイム中の欠品リスクを事前に排除する.
GYRのゾーン境界値はROPと安全在庫の計算値に連動. リードタイムや需要予測が更新されると、GYRの判定しきい値も自動的に再設定される.
YELLOW・RED状態のSKUを優先度順にリスト化. 発注推奨量・推奨発注日・優先サプライヤーをセットで通知し、意思決定を即座にサポートする.
現在庫 + 入荷予定 - 予測需要 × リードタイムを日次で計算. マイナス転落リスクを検知した段階で即時アラートを発動. 欠品が発生する前に対処できる.
在庫回転率の低下・GYR GREEN継続期間の異常検知によって過剰在庫リスクを識別. 廃棄・評価損が発生する前に値引き・補充停止・配送移動を提案する.
需要の急増・急減を統計的に検知（±2σ超の変動）. 予測モデルの再学習トリガーとして機能し、発注計画の即時見直しを促す. 季節性・イベント需要にも対応.
入荷予定日 vs 実績日のモニタリングで調達遅延を検知. 遅延が確認された時点でROPを即時上方修正し、安全在庫バッファを動的に拡大して欠品リスクを遮断.
「いつ・何個発注すべきか」の判断基準を毎日自動で計算し直します。在庫が多すぎるか・少なすぎるかを色で管理し、予測精度に応じて発注量を自動調整します。
製造業向けの機能です。「完成品が100個売れる」という予測をもとに、必要な部品・包材・原材料の発注量を自動で算出します。担当者が手計算する手間をなくします。
「平均何個売れるか」だけでなく「どれくらいブレるか」を確率分布で予測。過去実績から自動学習し、過剰在庫と欠品リスクを同時に最小化する自律型エンジンへ。