小売チェーンC社は経験値依存の発注で頻繁に在庫不足・余剰在庫が発生。廃棄ロスと機会ロスが合計で25％に達し、収益を圧迫していました。
BinaryTechは時系列分析に季節性・販促イベントデータを組み込んだ機械学習モデルを構築。Odoo ERPと連携し、月次・週次の自動発注提案をダッシュボードで提供しました。
私たちが開発・導入したアプリケーションの画面や機能を視覚的にご確認いただけます。導入事例から得られるリアルなイメージをぜひご覧ください。
ダッシュボード 1
在庫推移のグラフ
ダッシュボード 2
在庫管理テーブル
AIによる需要予測のおかげで、過剰在庫と欠品のリスクを大幅に削減できました。過去のデータをもとに正確な予測ができるので、発注判断が迅速かつ合理的になりました。
経営判断に必要な数値が見える化され、部門間での意思統一がスムーズになりました。予測モデルの精度も高く、週次レポートの信頼度が上がりました。
AI予測を導入してから、売上の変動要因を事前に把握できるようになり、販売計画の立案が非常に効率的になりました。特に季節や地域による需要の違いを正確に捉えられるのが強みです。
