在庫記録は決して完全に正確ではないため、物理的な在庫カウントが必要です。受領エラー、ピッキングエラー、損傷、盗難、トランザクションのタイミングから不一致が忍び込みます。問題はカウントするかどうかではなく、最大の影響のためにカウントリソースをどのように配分するかです。
従来のサイクルカウントは、ABC分類に基づいてカウント頻度を割り当てます:Aアイテム(高価値)は頻繁にカウントされ、Bアイテムはそれほど頻繁ではなく、Cアイテムは最もカウントされません。これは合理的な出発点ですが、重要な要因を無視しています:需要変動性。AIは、より効果的なカウント戦略を作成するためにXYZ次元を追加します。
ABCだけでは不十分な理由
年間ドル使用量に基づくABC分類は、高価値アイテムをAカテゴリーに配置します。これらは最も頻繁にカウントされます。しかし、2つのAアイテムを考えてください:1つは安定して予測可能な需要を持ち、もう1つは非常に変動する需要を持ちます。安定したアイテムは、予測可能な使用パターンによりトランザクション分析からエラーが検出しやすいため、大きなカウント不一致を持つ可能性は低いです。変動するアイテムは、予測不可能な使用により不一致を見つけにくいため、カウントエラーがはるかに発生しやすくなります。
毎月安定したAアイテムをカウントすることは不要かもしれません。毎月変動するAアイテムをカウントすることは十分でないかもしれません。
ABC-XYZフレームワーク
XYZ分類は、需要変動性によってアイテムを分類します。Xアイテムは滑らかで予測可能な需要を持ちます。Yアイテムは中程度の変動性を持ち、しばしば季節パターンを持ちます。Zアイテムは非常に散発的または予測不可能な需要を持ちます。
ABCとXYZの組み合わせは、マトリックスを作成します。AXアイテムは安定した需要を持つ高価値です。AZアイテムは不安定な需要を持つ高価値です。CXアイテムは安定した需要を持つ低価値です。各組み合わせは、在庫不正確のリスクと影響に基づいて異なるカウント戦略を取得します。
AIがカウント計画を最適化する方法
AIは、価値と変動性を超える追加の要因を考慮することにより、このフレームワークをさらに進めます。各アイテムの履歴カウント精度を評価し、過去に不一致があったアイテムにより多くのカウント努力を集中させます。アイテムにより多くのトランザクションがあるとエラーの機会が増えるため、トランザクションの量を考慮します。不正確の下流への影響を評価します:重要な生産ラインを供給するアイテムは、重要でない機器の予備部品よりも高い精度が必要です。
AIは、在庫精度の予想される改善を最大化するためにカウントリソースを配分する動的なカウントスケジュールを生成します。最も予想される不一致と最も高い不正確の影響を持つアイテムが最も頻繁にカウントされます。強力な精度履歴と低い影響を持つアイテムは最もカウントされません。
カウント結果と根本原因
カウントが不一致を明らかにすると、AIはパターンを分析します。アイテムの一貫した過剰は、受領カウントエラーまたは注文より多く出荷するベンダーを示している可能性があります。一貫した不足は、未報告のスクラップまたは間違った場所からのピッキングを示している可能性があります。AIはこれらのパターンを識別し、調査のために根本原因をフラグ付けします。
製造業におけるAI在庫最適化の詳細については、FirmAdapt製造業分析ページをご覧ください。