在庫配置最適化

Datumixが解決する課題
  • ・SKU数(商品数)の増加により、効率的な在庫配置を決めることが困難
     なため、物流倉庫内の作業効率が落ちている
  • ・季節波動により、注文される商品が変化する

 

Datumixのソリューション
  • ・過去の注文データから各時期の売れ筋商品やボトルネックを分析
  • ・オーダー傾向を考慮した最適な在庫レイアウトを再設計
  • ・季節や時期に応じて、AIが最適な在庫配置を提案

 

Datumixのソリューションによるメリット
  • ・出荷件数の多い商品の出庫が行いやすい場所への配置
  • ・作業員やロボットの作業時間の短縮化による運用コストの削減
  • ・新商品などのこれまでに扱ったことのない商品の配置場所もAIが的確に判断
  • 価格ボトルネック・商品分析プラン:600万円~
    ボトルネック・商品分析 + AIモデル構築プラン:900万円~
  • 期間ボトルネック・商品分析プラン:2ヶ月~
    ボトルネック・商品分析 + AIモデル構築プラン:3ヶ月~
  • 費用対効果ピッキング所要時間 20% DOWN

STEP

在庫配置最適化の手順

  1. STEP1
    データ収集
  2. STEP2
    商品分析
  3. STEP3
    報告書の提出
  4. STEP4
    AIによる最適な在庫配置
  5. STEP5
    在庫レイアウトの
    マップデータ提供
    在庫配置アルゴリズム提供

STEP1

データ収集

現状の在庫配置に関するデータを収集させていただくことで、目指すゴールの明確化を行います。スコープを明確に定義することで、トライアルを越えることが出来るか、という実現性や事業性、予算感を吟味します。

STEP2

商品分析

過去の注文データから、各時期の売れ筋商品やボトルネックを分析いたします。

STEP3

報告書の提出

商品分析によって得られた情報を報告書にまとめ、提出いたします。

STEP4

AIによる最適な
在庫配置

季節や時期に応じて、AIが最適な商品の在庫配置を提案いたします。

STEP5

在庫レイアウトのマップデータ提供
在庫配置アルゴリズム提供

一般の物流倉庫を管理している企業様に対し、商品在庫のレイアウトを示したマップデータを提供いたします。
自動物流倉庫を管理している企業様に対し、倉庫内の機械向けに在庫配置アルゴリズムを提供いたします。

対象ユーザー

 
                                                                                 
 

最先端のAIを導入して物流に革新を。