本記事では、在庫データの監視と分析が不可欠な理由を解説します。在庫分析の種類と、顧客満足や最大収益性を実現するために在庫分析を活用する方法について学習しましょう。

在庫分析とは

在庫分析とは、現時点で存在する商品、資産、原材料に焦点を当てて測定を行うことです。分析の目的は、在庫水準をモニタリングすることです。現在の在庫水準はビジネス・プロセスに影響を与えるため、改善が必要な領域が明確化されます。

要点のまとめ:

  • 在庫管理ソリューションでは、原材料から最終製品の販売に至るサプライチェーン全体で商品がモニタリングされます。
  • ABC分類では、ビジネスにもたらす価値に基づいて在庫品目を分類します。
  • 競争力を維持し、商品をオンデマンドで入手したいという消費者の期待に応えるため、企業は商品の在庫切れ、バックオーダー、配送の遅延を回避する必要があります。

在庫の分析方法

在庫には、原材料、仕掛品、完成品が含まれます。マネージャは在庫の数量と品質を調査して、将来の需要を予測します。このデータから、現在と将来のニーズに関するインサイトを得ることができます。

在庫パフォーマンスの分析方法

在庫分析をモニタリングする最も一般的な理由の1つは、在庫パフォーマンスを理解して改善することです。在庫マネージャは、在庫管理のキー・パフォーマンス・インジケータ（KPI）をモニタリングして、業績の良い領域や注意が必要なプロセスを特定します。多くの企業がKPI目標を定義し、進捗を定期的に監査しています。

在庫パフォーマンスのモニタリングに必要なデータは、通常は在庫管理システム内に存在します。このシステムでは、原材料の購入から販売に至るサプライチェーン全体で商品が追跡されます。モニタリングの目的は、過剰在庫や過少在庫の状況を回避することです。多くの在庫管理ソリューションでは、リアルタイムのデータ、履歴データ、顧客データを参照できます。

在庫システムで参照できるデータ

在庫管理ソリューションでは、次のような重要なデータを参照できます。

製品

  • 製品ID
  • 品目名
  • 品目の場所
  • 品目番号
  • 測定単位
  • 開始在庫
  • 最小限の必要数

注文

  • 姓
  • 名
  • 製品ID
  • 出荷数
  • 注文日

サプライヤー

  • サプライヤーID
  • サプライヤー名
  • サプライヤーのメールアドレス
  • サプライヤーの電話番号

調達

  • サプライヤーID
  • 製品ID
  • 受領数
  • 購入日

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在庫分析の種類

ある企業は目標に基づいて在庫メトリックを分類し、別の企業は部門のパフォーマンスをモニタリングするためにメトリックを使用しています。たとえば、発注サイクル・タイムは出荷効率の測定に役立ちます。

在庫分析のカテゴリ

在庫分析のカテゴリは、そのデータがもたらす価値に基づいて分類することもできます。記述的な分析、診断的な分析、予測的な分析、規範的な分析といった各種の在庫分析があり、それぞれに価値があります。

  • 記述的な在庫分析: 記述的な在庫分析は、何が発生したかを示します。これは最も簡単に実行できる分析であり、ほとんどの在庫管理ソリューションでは、事前定義済の記述的な分析をすぐに利用できます。これには、手持ち品目数や単位あたりの原価など、ダッシュボードで一般に参照できる分析が含まれます。
  • 診断的な在庫分析: 診断的な在庫分析では、事象がなぜ発生しているかを示す分析です。データを提示する際に行う基本的な分析である根本原因分析は、診断的な分析の1つです。例えば、企業が月次成長を経験したという事実だけでは役に立ちません。成功を他の部門や製品ラインに波及させるため、リーダーは成長の理由を理解する必要があります。
  • 予測的な在庫分析: 予測的な在庫分析は、将来に起きる可能性が高いことを在庫マネージャに伝える分析です。ニーズに合わせて準備や調整を行う際はこの分析を使用します。この分析では機械学習などのテクノロジーを使用して、過去から未来を予測します。専門家は、前年の季節的な需要を参考にして予測分析を行うことがあります。また、Brexit(イギリスのEU離脱)のような出来事に関する過去の知識を活用することもありますイギリスのEU離脱計画は、サプライチェーンが混乱する可能性を多くの企業に早期に警告するものとなりました。対照的に、世界的なパンデミックは十分に前もって予測できなかったため、医療提供者からの要求の急増に合わせてPPEの生産量を調整することができませんでした。
  • 規範的な在庫分析: 規範的な在庫分析はさらに高度な在庫分析の方法であり、何をすべきかを示します。たとえば、在庫管理分析ソリューションで適切なデータを使用することで、3日間の受注量の90%を満たすために必要な品目の数量を知ることができます。

在庫分析ダッシュボードの例

在庫ダッシュボードを使用すると、記述的な在庫メトリックを視覚的にモニタリングできます。システムから収集されたデータに基づく情報が、わかりやすい単一のビューで表示されます。

たとえば、手持ち品目、販売数量が上位の品目、在庫切れ品目などを確認できます。

次のダッシュボードの例では、在庫数量、販売数量、在庫切れ品目、販売までの時間に関する分析が示されています。経営陣はこのダッシュボードから現在の在庫状況を一目で把握できるため、容易に計画を立てることができます。

  • カテゴリ別の在庫
  • 本日の売上数量
  • 在庫切れの品目
  • 売れるまでの平均時間（日数）

企業がダッシュボードに含めることのできる要素の詳細については、在庫計画ガイドをご覧ください。

在庫分析のベストプラクティス

分析のベストプラクティスを確立し、適切な人材を見つけて効果的なテクノロジーを最初から導入することで、企業は間違った方向に導くデータ分析への投資を避けることができます。ベストプラクティスには、以下のものがあります。

  • データの集中管理: データを単一のシステムで管理すれば、分断されたサイロで管理する場合とは対照的に、すべての利害関係者が部門を越えたコラボレーションとコミュニケーションを行えます。
  • 在庫の分類: すべての在庫品目を分類すれば、モニタリングが簡単になります。まずABCランキングを実施し、最も詳細にモニタリングする製品をAランクに分類します。これは利益に重大な影響を及ぼす製品です。次いで、もたらす利益がAランクの品目に及ばない製品をBランクに分類し、利益が最小の製品をCランクに分類します。その後に、アパレル、電子機器、家庭用品、アウトドア用品など、より詳細な分類を行います。このように分類することで、様々なパラメータに基づいてデータを参照することが可能となります。
  • システム全体での正確な情報の取得: サプライチェーンの複数の可動部分に関連するデータをテクノロジーによって集中管理すれば、正確かつ完全な情報に基づく意思決定を保証できます。
  • リアルタイムのダッシュボードの使用: 最新の状態でないデータは何の役にも立ちません。正確にニーズを計算して予測を実行するため、在庫管理では常に現在の在庫水準を把握する必要があります。リアルタイムの有用なメトリックを1つのビューでまとめて表示するテクノロジー・ソリューションを使用すれば、スタッフと経営陣がステータスや生産性をすばやく簡単に把握できます。

在庫管理で予測分析を使用する方法

在庫管理で予測分析を使用することで、企業は自社製品に対する需要が大きいハイペースな市場で成功する可能性を向上できます。たとえば、天候、休日、経済動向に基づいて需要を予測すれば、バックオーダーや過剰在庫レベルを削減できます。

残念ながら、多くの企業は在庫データを手動で追跡するか、その時点で何が起きているかを示すだけの記述的分析を使用しています。今後の動向やパターンを予測するソリューションを採用すれば、過剰在庫のコストを削減し、在庫切れの状況を最小限に抑え、需要と収益性をより正確に予測できます。

また、予測的な在庫分析により、在庫マネージャは次のことを行えます。

  • 収益性と需要に基づいて在庫に優先順位を付ける。
  • 生産者、製造業者、サプライヤーの調達レベルを正確に判断する。
  • サプライチェーンの混乱を取り除く。
  • 需要と収益を予測する。
  • 輸送ルートを最適化し、必要に応じて調整する。
  • 無駄を削減する（サプライヤーから届く破損品目の傾向がソリューションによって検出された場合）。
  • 購入者の傾向、過剰在庫、人気の高い品目に基づき、マーケティング・チームが提案型販売を実施できるようにする。

在庫分析によって在庫の最適化を改善する方法

測定と分析の機能をビッグデータと組み合わせれば、需要の予測が可能となり、在庫に関する一般的な課題を克服できます。正確な予測のもとでデータに基づく意思決定を行うことにより、在庫不足、過剰販売、内引き（この3つはどれも、コストを増加させて収益性に直接影響する）を防止できます。

消費者は要求がすぐに満たされることを望み、大半の品目について24〜48時間以内の配送を期待しています。このような環境で競争するため、小売業者は商品の在庫切れや配送の遅延を回避する必要があります。売り手が2日以内の配送を約束している場合、消費者は品目が48時間以内に届くことを期待します。商品が時間内に到着しなければ、購入者は次から競合他社に切り替えるかもしれません。

ロイヤルティは購入者の優先事項ではありません。重要なのは、希望した製品を希望したタイミングで購入できることです。

現代の消費者ニーズに応えることは困難です。大量のデータを中央のウェアハウスに保存し、最新の在庫管理ソリューションにつなげる必要があります。インテリジェントな意思決定のため、顧客、製品、注文、サプライヤー、調達に関するすべてのデータが必要です。過去のビッグデータを取り込んだ予測ベースのモデルを使用することにより、在庫管理を最適化し、顧客満足度と収益性を向上させることができます。

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