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2024年

ロジスティード(在庫適正化AI)

AIを活用した物流センターの在庫適正化サービスを開発。杏林堂薬局の物流センターでの実証実験で在庫量6〜15%削減と、担当者のデータ処理業務の月25時間短縮を確認。

企業規模大企業(1,000名〜)
地域日本
導入段階実証実験(PoC)
使用ツールAI在庫適正化サービス

背景・課題

物流センターにおける在庫の過不足が保管コスト増大や欠品リスクの原因に。従来は担当者の経験に基づく在庫管理が行われていたが、データに基づく最適化が求められていた。

取り組み内容

AIが在庫管理のためのデータを分析し、シミュレーションにより在庫の過不足を可視化するサービスを開発。杏林堂薬局の物流センターで実証実験を実施。

成果・効果

在庫量6〜15%削減、担当者のデータ処理業務月25時間短縮

実証実験の結果、在庫量の削減に加え、担当者のデータ処理・分析業務を月25時間短縮できることが判明。データに基づく在庫調整の有効性を実証。

教訓・ポイント

在庫最適化AIは削減効果だけでなく、担当者の業務時間短縮にも貢献。可視化による意思決定支援が現場の納得感を高める。

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