株式会社ナピル
2023年3月5日
在庫最適化管理システム
需要予測と在庫シミュレーションにより、在庫過不足を最小化
過剰在庫によるコスト増加や欠品による機会損失が深刻な課題となっており、精度の高い需要予測と動的な在庫管理が求められています。
主な成果
本システムは以下の技術的特徴を備えております：
欠品率
在庫回転率
発注コスト
需要予測精度
技術的課題
開発にあたっては、以下の課題に直面しました：
- 季節性や販促影響を含む複雑な需要変動の予測
- カテゴリや拠点別での予測モデル最適化
- リアルタイム在庫連携とサプライチェーン統合
XGBoostおよびLSTMベースのハイブリッドモデルを導入し、ERP・WMS連携によるリアルタイム分析基盤を構築しました。
今後の展望
外部要因（天気・SNSトレンド）との連携や、AIによる自動発注・最適補充タイミングの提案機能を強化してまいります。
技術スタック:
- Python
- scikit-learn
- Pandas
- NumPy
- PostgreSQL
