在庫管理とは、コストを管理し、無駄と損失を最小限に抑えながら、顧客の需要を満たすために適切なアイテムを適切なタイミングで手元に置くことです。クラス最高の在庫管理手法を採用している企業は、購入する在庫の量を推測せず、さまざまな流通を通じて、原材料、仕掛品、完成品が製造から消費者に移動する安定した流れを維持します。チャネル。
しかし、栄光に甘んじてクラス最高の状態を維持する人は誰もいません。企業は、在庫管理のトレンドを常に把握し、その背後にある推進要因を理解し、早期採用者になることが理にかなっているかどうかを判断する必要があります。または、他の誰かにバグを解決させる必要があります。
在庫管理とは何ですか？
在庫管理は、4つの主要なタイプの在庫を取得、保管、販売、または使用するプロセスです。進行中の作業（WIP）; 完成品; および保守、修理、運用（MRO）の在庫。
4つの主な在庫タイプの説明
原材料：このカテゴリには、砂、木、羊毛などの腐りにくい材料、または加工食品の製造に使用される生の果物、野菜、穀物、肉の両方が含まれます。
仕掛品：仕掛品は、ガラス板、窓枠、布地、小麦粉など、仕掛品ですがまだ販売の準備ができていない商品です。
完成品：完成品は、窓、スーツのコート、パンなど、すぐに販売できるアイテムです。完成品は、衣料品メーカーへの生地やサンドイッチ店へのパンなど、別のメーカーに向かう中間財、または小売業者や直接消費者（D2C）販売向けの消費財のいずれかです。
メンテナンス、修理、運用： MROアイテムは、工具やスペアパーツなどの生産ラインの稼働を維持するために必要なアイテム、または塗料やパッケージなどの目的地に製品を届けるための消耗品です。
すべての企業、特に製造業、小売業、外食産業などの在庫集約型産業の企業は、無駄と収縮を最小限に抑えながら、必要以上の現金を在庫に縛り付けないようにする必要があります。成功する企業は、在庫モデルを使用してこれを達成します。
在庫管理における在庫モデルの重要性は何ですか？
在庫モデルは、企業が商品を生産するための最適な方法を決定するために使用するシステムです。在庫モデルまたは使用中のモデルは、手元に多すぎたり少なすぎたりしないことを目的とした原材料またはMRO在庫の注文頻度、生産待ちのアイテムの追跡と保管の最適な方法の決定などの領域を管理します。トランジットと顧客の注文を迅速かつ高精度で処理する方法。モデルを選択する際の要因には、業界、生産ライフサイクルに関する特別な考慮事項、およびモデルリーダーが商品や原材料への投資を最大化すると考えるものが含まれます。
在庫モデルを理解することは、企業がリソースを最大化し、コストを管理し、高品質の商品を時間どおりに顧客に届けるのに役立ち、効果的な在庫管理の第一歩です。これは、各モデルには、リーダーが手元にある在庫の量を決定するのに役立つ特定の手法があるためです。たとえば、より複雑な製造およびサプライチェーンプロセスを持つ企業は、ジャストインタイム（JIT）や資材所要量計画（MRP）などの方法を使用して在庫のバランスを取ります。経済発注量（EOQ）、経済生産量（EPQ）、在庫の日数販売（DSI）などの人気のあるモデルも役立ちます。
中小企業はスプレッドシートを使用して手動で在庫を追跡する傾向がありますが、大企業は専用のエンタープライズリソースプランニング（ERP）ソフトウェアまたは専用の在庫管理アプリケーションを使用することでメリットが得られます。
企業がモデルを決定したら、競争上の優位性を模索する時が来ました。そして、それには、独創的な考え方、高度な計画、およびテクノロジーとプロセスの進歩を活用することが必要です。
トップ14の在庫管理トレンド
在庫管理の最新のトレンドに遅れないようにすることは、どのビジネスに携わっていても不可欠です。これらのトレンドの多くは、企業がリソースを投資する場所を評価するのに焦点を当てていますが、他のトレンドは、利害関係者からより多くの賛同を得て、データと成長へのロードマップ。
かなりかっこいいものもあります。
AGVとAMR
顧客はこれまで以上に速い配達を要求しているので、企業はますます効率的に作業する方法を探しています。無人搬送車（AGV）と自動移動ロボット（AMR）は、倉庫のオペレーターがデッキやパレットから製品を収集するのに役立つツールです。AGVはしばらく前から存在していましたが、AMRはブロックの中でより新しいものです。
AGVは、磁気ストリップまたはワイヤーを使用して倉庫内の固定パスをたどります。つまり、フロアプランを変更したり、多くの人が移動したりする施設には適していません。AMRは、新しいクラスの「協働ロボット」の1つであり、自動運転車で使用されるようなスマートセンサーが含まれているため、スペースをナビゲートするために固定ルートに依存する必要はありません。彼らは人間の労働者と「対になる」ことさえできます。
どちらのタイプの車両も、倉庫内でアイテムを移動するのにかかる時間を短縮し、他のタスクのために人員を解放して、注文をより迅速に処理できるようにします。AMRは、AGVをガイドするための配線など、インフラストラクチャへの追加投資を必要としないため、想像以上に費用効果が高く、比較的簡単に作業できます。
人工知能
倉庫と在庫管理に関しては、人工知能（AI）と機械学習（ML）機能を備えたシステムは、これらのIIoTイニシアチブと連携して機能します。問題は、現在収集しているデータの多くがスプレッドシートにうまく収まるように構成されていないことです。製品の画像、AMRが倉庫内を移動するときに撮影された動画、さまざまなSKU形式、あらゆる種類のセンサーによって生成されたデータを考えてみてください。とスキャナー。機械学習を使用して、欠陥のある製品やパッケージを特定し、顧客が高品質の製品のみを入手できるようにすることができます。また、インベントリの性質は、データセットが継続的に成長および変化していることを意味します。そのため、分析が困難になります。
クラウドベースのソリューション
在庫をリアルタイムで追跡する機能は、あらゆるビジネスにとって大きな変革をもたらす可能性があります。クラウドベースのソリューションでは、会社のすべてのデータを安全かつ一元的に保存し、どこからでもアクセスできるため、意思決定者は在庫の問題に迅速に対応して解決できます。また、クラウドは、サービスとしてのソフトウェアと同様に、オンプレミスアプリケーションに比べて他の利点もあります。購入するハードウェアがないため、初期費用が削減され、実装が迅速になり、常に最新のソフトウェアが提供され、ほとんどの組織が構築できるよりも優れたセキュリティと復元力が得られます。彼ら自身。
在庫管理の観点から、中央の場所にデータを配置することで、店舗にポップアップフルフィルメントセンターを作成する場合でも、新しい倉庫の場所を簡単に追加できます。一元化により、移動中のパレット、コンテナ、または配送車両をリアルタイムで追跡して、アイテムが目的地に到着する時期を予測するGPSロケーションプロジェクトが可能になります。次に、そのデータをマイニングして、繰り返し発生する遅延の理由を見つけることができます。
SaaS /クラウドまたはオンプレミスに関係なく、選択したクラウドベースの在庫管理ソフトウェアは、財務および会計および注文管理システムと統合し、アイテムが倉庫にあるかどうかに関係なく、SKUまたはバーコードまで在庫をきめ細かく追跡できるようにする必要があります。または輸送中。
分散在庫管理
複数の倉庫に在庫を分散させることで、輸送コストを削減し、納期を短縮できます。適切な製品を適切な場所に配置し、顧客に最も近い倉庫から一貫して商品を発送できる場合です。
成功するには、注文がどこから来ているのか、在庫がどこにあるのかを確認するためのデータ分析、データに基づいて適切なサイトに配送センターを設置する柔軟性、およびサプライヤに出荷を適切に分割するように指示するテクノロジーが必要です。
ほとんどの場合、企業が少数の巨大な場所ではなく、より多くの小規模な倉庫を管理している場合、在庫をより厳密に管理できます。
予測ピッキング
この場合も、この傾向はデータ分析に依存します。この場合、非構造化データを使用して、相互依存性とパターンを認識して動作を予測します。予測ピッキングソフトウェアは、注文が行われる前にフルフィルメントを開始するように企業に指示することができます。成功は、計画されたマーケティングキャンペーン、天気、季節性などのデータを編集して、顧客の注文を高い精度で予測することにかかっています。
それが複雑に聞こえるなら、そうです。大規模な成功には、多くのデータと強力な分析ツールが必要です。しかし、ほとんどの製造業者と小売業者は、過去のデータを分析して特定の製品の需要の急増を特定することで予測パスを開始できます。次に、人間の知性を使用して、スパイクが発生した理由と、それが再発する可能性があるかどうかを判断できます。もしそうなら、会社は手元に十分な在庫を持っており、出荷時間と手間を最小限に抑えるフルフィルメントプロセスを設計することができます。そして、そのデータ自体が最終的に予測ピッキングプログラムに送られる可能性があります。
トレンド採用の成功戦略
あなたのビジネスにとってどのトレンドが理にかなっていますか？それはあなたの会社の戦略的目標、予算、規模、そしてテクノロジーへの欲求に依存します。トレンドを評価する際に考慮すべきいくつかのポイントがあります。費用便益と他の長期、中期、短期のプロジェクトを比較検討し、計画の成功を定義できるエグゼクティブスポンサーがいることを確認します。
倉庫プロジェクトの費用便益分析テンプレート
- 提案されたプロジェクト
- エグゼクティブスポンサー
- 影響を受ける場所/部門
- バジェット
- 誰が実装しますか：スタッフまたは請負業者？
- 費用、見積もり
- 設備、資本
- ライセンス、ソフトウェア/ストレージなど。
- トレーニング
- ITスタッフまたは請負業者
- 継続的なサポートコスト、その他。
- メリットの例、評価または$の節約を添付
- 在庫精度の向上
- 運送費の削減
- 在庫切れが少ない
- デッドストックが少ない
- ハードコストの節約（項目化）
- ビジネスケースの妥当性を評価する
- プロジェクトの全体的な実行可能性を評価する
パーソナライズ
在庫管理のパーソナライズとは、顧客の購買習慣を深く理解することです。そのため、関連する製品を在庫して提案し、過去の行動に基づいたシームレスなエクスペリエンスを確保できます。堅牢な在庫管理システムにより、企業はパーソナライズデータを利用して売上を伸ばすことができます。たとえば、小売業者はオンラインで閲覧したりチェックアウトしたりする顧客に追加の製品を提案し、製造業者は製造する機械のメンテナンスキットなどの補完的なアイテムの在庫を開始することができます。
パーソナライズデータのソースは次のとおりです。
役職や場所など、個人の人口統計/ペルソナデータ。
従業員数、収益、業界などの会社のデータポイント。
Webサイトまたは顧客の注文履歴から収集された行動データ：初回購入者と再購入者、消費されたコンテンツ、購入数量の変化、またはSKUの多様性。
顧客がサイトにアクセスした時刻、週、月などのコンテキストデータ、または注文がモバイルデバイスまたはデスクトップから開始されたかどうか。
クリエイティブファイナンス
特に新しいメーカーの場合、創造的な資金調達を使用して在庫の支払いを行うことで、競争力を高めることができます。
小さい側では、Kickstarterのように、製品が生産される前にメーカーが小売収入を増やすことができる「プレテール」販売を可能にするサイトについて考えてみてください。これらの販売は、原材料の購入と製造能力に資金を供給することができます。
大規模な製造業者は、在庫自体が担保である通常の在庫ローンを超えて検討する可能性があります。新しい資金調達を探す前に、請求書の運送費を削減できるかどうかを確認してください。ARローンまたはファクタリングは、請求書ファクタリングとも呼ばれ、売掛金に対して借入を行うか、未払いのARを「ファクタリング」に売却することを伴います。これにより、会社はこれらの請求書の総額のパーセンテージ（多くの場合、70％から90％）を支払います。
在庫が動いていない企業は、魅力的な割引を提供したり、人気のない商品を強い売り手にバンドルしたりして、古い在庫を現金に変換するなど、流動性を高めるための措置を講じることもあります。または、従来の独自モデルやリースモデルではなく、より柔軟なレンタルオプションを検討してください。サブスクリプションモデルや定期的な収益源をビジネスに追加することには、大きな利点があります。
オートメーション
自動化とは、企業がワークフロールールを設定して、人間の介入なしに、または最小限の関与で特定のアクションをトリガーする場所です。ロートタスクを自動化することで、従業員は成長や製品品質の向上を促進するプロジェクトなど、より価値のあるプロジェクトに集中できるようになります。
たとえば、小売の自動化には、注文が販売プラットフォームで処理されるときに在庫数を自動的に更新することが含まれます。売り過ぎのリスクはなく、顧客は注文の確認を待つ必要がありません。その他の例としては、SKUマッピングの自動化、注文の取得、リアルタイムの配送料の更新、再注文の通知などがあります。
倉庫の自動化は、最小限の人間の関与で在庫を倉庫に出し入れすることに焦点を当てた特定の分野です。それは、デジタルプロセスと物理プロセスの二重の焦点を取ります。基本的なレベルでは、倉庫の自動化により、機械学習、ロボット工学、データ分析が統合されます。例としては、次の24時間に出荷される特定のSKUの数に関する情報を収集し、繰り返しの旅行を避けるためにそれらのアイテムを一度に選択するように作業者に指示する倉庫管理システムがあります。より高度な倉庫自動化では、AI、カメラ、センサーを使用して、AMRが倉庫をナビゲートし、人間の助けなしに注文をまとめるのを支援できます。
リアルタイム分析への移行は、小売業者がパーソナライズを可能にし、供給コストの変化を監視して在庫レベルを再計算し、どのサプライヤーが会社の基準を満たしていないかを特定するための一般的な方法です。
3PL
サードパーティロジスティクス（3PL）は、流通および倉庫保管またはその他の活動をサードパーティにアウトソーシングする場所です。これらのサービスは、インフラストラクチャの開発に伴うコストをかけずに、企業がより多くの顧客にリーチしたり、より効率的に運営したりするのに役立つ可能性があります。企業は、ロジスティクスプロセス全体をアウトソーシングするか、オペレーションを選択するかを選択できます。3PLで成功するための鍵は、メーカーと3PLプロバイダーを含むすべての生産サイトを接続して、それらがまとまりのあるサプライチェーンとして機能するようにすることです。
より多くのeコマースは、リターン、別名リバースサプライチェーンが利益の増大する流出を表すことを意味します。返品処理のために3PLと契約することで、コストを削減できます。これらの企業は、運送業者とのより良い料金や、可能な限り安価で効率的に返品を実行するように調整されたプロセスなど、規模の経済を実現する傾向があるためです。
ハイブリッド倉庫と配送
ハイブリッド倉庫は複数の活動を組み合わせており、いくつかは典型的なもの（保管、ピッキング、出荷）であり、一部は、たとえば小売店の場所と倉庫の間の境界があいまいな場合のように一般的ではありません。たとえば、一部の大型スーパーセンターでは、未使用のスペースを直送場所に変換しています。これはスペースを効率的に使用しますが、小売店の従業員は再トレーニングが必要になる場合があります。
また、小売業者がこれらの3PLと提携して在庫を保管し、注文をエンドカスタマーに直接出荷して、従来の倉庫保管と出荷にハイブリッドレイヤーを追加していることもわかりました。小売業者が在庫を所有することはなく、顧客に直接商品を送るためにメーカーに支払うドロップシッピングも、小売業者が少数の人気のあるドロップシッピング商品を在庫することを選択した場合にハイブリッドフレーバーを持つことができるため、プレミアム配送オプションを提供できます。倉庫管理への創造的なアプローチは、企業がそれらの追加のSKUを提供し、コストを削減できることを意味します。
オムニチャネル在庫管理
簡単そうです。チャネルを調整して、顧客がオンラインで特定の商品が近くの物理的な場所で購入できるかどうかを確認し、購入してから店舗に足を運び、商品を受け取ることができるようにします。ああ、そして棚のアイテムのコストが買い手が支払ったものと同じであることを確認してください。
実際には、オムニチャネルの在庫管理では、実店舗とオンラインの在庫を調整し、価格と割引または販売の同等性を確保するために、店舗、流通センター、およびeコマースオペレーション間の調整が必要です。オンラインで50ドルで商品を購入し、それを手に取って店内を歩き回り、同じ商品が39.99ドルで販売されているのを目にした顧客は、元気ではなく、価格調整のためにすぐに列に戻る可能性があります。
それでも、競争力を維持するには、オムニチャネル戦略が必須です。成功するには、企業は、接続されたサプライチェーン、可視性を提供するほぼリアルタイムの在庫調整プロセス、高度な需要計画、非常に正確な注文処理、データ分析、顧客のいる場所に近い追跡および配送センターを確保する必要があります。
ブロックチェーン
ほとんどの人は、ブロックチェーンをビットコインのようなデジタル通貨の基盤と考えています。しかし、それはほんの始まりに過ぎません。blockchainは、単にデータベースである記憶トランザクションデータという。一度作成されたトランザクションは変更できません。分散型台帳を使用すると、誰にでも、またはプライベートコンソーシアムのメンバーにも透過性を持たせることができます。
在庫管理と管理にブロックチェーンを使用している企業の例はたくさんあります。デロイトは、2020年がブロックチェーンの10年の始まりであると主張し、APローンを確保するためにブロックチェーンを使用している企業など、可能性を示す革新的なユースケースをいくつか挙げています。現在、ブロックチェーンを使用しているトップ業界は、ライフサイエンスとヘルスケアであり、多くの場合、臨床試験や健康記録のデジタル化に使用されています。サプライチェーンでは、WalmartとNestleは、IBM Food Trustブロックチェーンを使用して食品の安全性と鮮度に関する不確実性を取り除き、サプライチェーン全体の効率を高めて無駄を最小限に抑える食品小売業者の1つです。
ブロックチェーンを使用してサプライチェーンの確実性と洞察を提供しようとしている企業は、業界内で機能するコンソーシアムにサインオンする必要があります。デロイトは、ガバナンスについて透明性があり、参加者に対して平等主義的なアプローチを取り、市場で広く採用されているコンソーシアムを選択することをお勧めします。
レポートと分析
これらの傾向の多くに共通するスレッドは、リアルタイムのデータ分析を使用して意思決定を行い、より顧客中心のビジネスモデルを作成し、コストを最小限に抑えながら効率を高めることです。
在庫の観点から、よりデータ主導になることで、企業はより良い需要予測を行い、ジャストインタイムの在庫補充に移行し、供給または出荷がどこにあり、いつ到着するかについてほぼリアルタイムの更新を取得して提供できます。彼らの目的地。
ただし、大量のデータにアクセスするだけでは十分ではありません。企業はそれをリソースと見なし、競争力を維持するために使用する必要があります。より多くのデータ駆動型になるためのベストプラクティスは次のとおりです。
今どのように使用するかわからない場合でも、データを収集します。IoTデバイスからのセンサーデータであろうと、倉庫ロボットフリートからの画像であろうと、提供する入力が多いほど、最終的な予測分析とレポートはより正確になります。
相互接続されたソフトウェアとデータソースを選択します。サイロは分析に適していないため、財務および会計、ERP、注文および顧客管理、その他のコアソフトウェアと相互接続できるシステムを探してください。カスタム統合には費用がかかります。
決定はデータに基づいており、アサーションをバックアップするためのレポートがあると主張します。ロジスティクスKPIやサプライチェーンKPIなど、会社にとって重要な指標を選択し、それらを一貫して追跡します。
すべての製品会社は、在庫管理と管理について深く掘り下げることで恩恵を受けることができます。
洞察に基づいて行動を起こします。データの分析とレポートの発行に取り組んでいるが、その努力に基づく動きがまったく見られないチームは、落胆するでしょう。メーカーにとっては、基本的なデータ分析でさえ、品質や適時性、生産のボトルネック、または非効率的な倉庫レイアウトが不足していることが多いサプライヤーを明らかにする可能性があります。機械学習を追加すると、予測アクションの実行を開始できます。
以上のように、すべての業種というわけではありませんが、在庫管理と一言で言っても多岐にわたる確認事項などが発生したりします。
だからこそ、大変だったりするわけです。
こういった事をクラウドで在庫管理システムを提供している会社もあります。
例えば以下のサイトなどがそうです。