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IA

MODULE IA

在庫分析

Inventory Analyzer(IA)

在庫の滞留・回転率・配置効率を映します。

在庫推移(在庫数、入出庫)
在庫推移(在庫数、入出庫)日ごとの在庫数の棒と入庫数・出庫数の折れ線を同じ時間軸に重ね、在庫の増減と入出庫の動きをあわせて確かめます。

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01About

概要

在庫量・滞留・回転率を分析し、在庫配置の判断につなげる概念図
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庫内在庫の状態を在庫量・出庫ABC・滞留・回転率分析の複数切り口で多角的に分析し、在庫配置の最適化判断を支援します。従来、Excelで手作業集計していた在庫分析を、リアルタイムかつ視覚的に実現することが目的です。

IAが解決する課題

  1. 在庫配置の非効率

    出荷頻度の高い商品が遠いロケーションに配置され、ピッキング動線が長くなっている。配置見直しの判断材料がなく、非効率が放置される。

  2. 滞留在庫の放置

    長期間出荷のない商品がゴールデンゾーン(取りやすい棚位置)を占有。本来そこに置くべき高回転商品が遠い場所に追いやられている。

  3. 在庫回転率の見える化不足

    商品別の回転率が把握できず、補充タイミングや配置変更の判断が遅れる。過剰在庫・欠品のリスクが高まる。

  4. ABC分析の手作業依存

    Excelでの集計に数時間〜数日かかり、リアルタイム性がない。分析頻度が月次程度に留まり、変化への対応が遅い。

02Workflow

業務の流れ

  1. 1

    データが集まる

    在庫数量と入出庫・出荷頻度

  2. 2

    画面で見える

    日ごとの在庫数と入出庫の推移

  3. 3

    気づく

    遠くに置かれたA品と滞留在庫

  4. 4

    手を打つ

    SOと連携して配置を見直す

  5. 5

    結果が変わる

    動線の短縮と保管スペースの有効活用

実画面で確かめる画面で見える

IAによる在庫分析は4つのステップで構成されます。

  1. Step 1

    在庫量把握

    • 在庫ツリーマップで全体俯瞰
  2. Step 2

    出庫ABC分析

    • 出荷頻度によるABC分類
  3. Step 3

    滞留分析

    • 商品別の滞留日数確認
  4. Step 4

    配置最適化

    • ロケーション再配置の提案

まず在庫量の全体像を把握し、次にABC分析で出荷頻度に基づく分類を行い、滞留分析で改善対象を特定、最後にSOと連携して配置最適化を実行します。

IAの分析は一度きりではなく、定期的に繰り返すことで効果を最大化します。季節変動や商品入替に応じてABCランクは変化するため、月次〜四半期ごとに分析を更新し、SOによる配置見直しを実施することを推奨しています。

03Features

主な機能

  • 在庫推移(在庫数、入出庫)
    在庫推移(在庫数、入出庫)

    在庫量分析

    在庫量分析は、IAによる在庫分析の第一歩です。倉庫内の在庫がどのカテゴリにどれだけ存在するかを視覚的に把握し、在庫の偏在や推移を確認します。

  • 出庫ABC分析の出庫ABCパレート。SKUを出庫頻度の順に並べた棒と、累計比率の折れ線(デモ画面)
    出庫ABCパレート

    出庫ABC分析

    出庫ABC分析は、IAの中核機能です。出荷頻度に基づいて商品をA(高頻度)・B(中頻度)・C(低頻度)にランク分けし、現在のロケーション配置が出荷効率の観点から適正かどうかを多角的に評価します。

  • 滞留商品分析の滞留在庫ヒートマップ。倉庫マップのマス目を庫内滞留日数で青から赤に色分け(デモ画面)
    滞留在庫ヒートマップ

    滞留商品分析

    滞留商品分析は、長期間出荷のない「眠っている在庫」を特定し、保管スペースの有効活用を促進する機能です。

  • 在庫回転率

    在庫回転率は、一定期間内に在庫がどれだけ入れ替わったかを示す指標です。回転率が高いほど在庫効率が良く、低いほど在庫が滞留していることを意味します。

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ABC分析の基本

一般的にA品(上位20%の商品)が出荷量全体の約80%を占めます(パレートの法則)。A品を出荷口に近い「ゴールデンゾーン」に配置することで、ピッキング動線を大幅に短縮できます。IAはこの分析をリアルタイムで自動化します。

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