在庫の最適化は、多くの問題解決と同様、入念なプロセスと複数のステップを必要とします。在庫切れを防ぐ最も簡単な方法は、在庫をたくさん置いておくことです。ですが、在庫を最適化しないと悪影響があります。過剰生産し、過剰在庫を維持すると、製品が傷んだり、腐敗したりする可能性があります。過剰在庫は、今日のコストになるだけでなく、将来のコストにもなります。棚に長時間置かれていた製品を交換するために、より多くの製品を製造する必要がでてくるからです。
最適化を計算する、さまざまな方法があります。これについては以下で説明しますが、在庫を最適化するための核心ステップは3つです。在庫に影響を与える要因をブレインストーミングし、データを収集し、データを分析します。各ステップに入る前に、在庫切れについて、基本的なことを少し見ていきましょう。
簡単に言うと、在庫切れとは、在庫がないために製品を販売または発送できないことを意味します。これは、製品の需要が予想を上回っている、または在庫が少なすぎて現在の需要を満たすことができないなどにより、発生します。
一言で言えば、そうです。私たちの誰もが何らかの顧客であり、望む製品やサービスが利用できないことは、気分の良いものではありません。現在の顧客体験の質を落とすだけでなく、ブランドと顧客関係に長期的な影響をおよぼします。
では、どうやって在庫切れを減らせばいいのでしょうか？
在庫切れを防ぐ最大の要因は、在庫レベルです。在庫が十分にない場合、在庫切れになります。ですが、在庫は1要因にすぎません。輸送中の在庫、販売予測、過去の販売実績、さらにはサプライヤーからの影響など、変動するサプライチェーンに影響を与えるすべてのものを認識する必要があります。
在庫レベルを、顧客の需要を満たすぐらいまで多くし、同時に、過剰在庫にならないぐらいまで少なくするには、どうすればいいのでしょうか？在庫レベルに影響を与える要因をブレインストーミングします。CT木や特性要因図（魚の骨図）などの構造化された問題解決ツールを使用すると、成功に向けた環境を整えることができます。
以下は、Minitab Workspaceの特性要因図を使用する、ブレインストーミングツールの例です。
在庫切れに影響を与える重要な要因を確立したら、それに関するデータを収集します。複数のソースとシステムから在庫データを収集することになるでしょう。そして、データの要求と準備には時間がかかる可能性があります。収集しなければならないデータ量を考えます。
たとえば、5年前にさかのぼるとしたら、その期間に発生したすべての変更を考えると、多すぎるでしょう。数か月のデータの方が合理的かもしれないため、工程の代表的なスナップショットを得る点で、最善の判断をしてください。IT部門の助けを借りて、Minitab Connectなどの強力なデータ統合ツールを活用し、分析のためにデータにアクセスし、データを統合して用意することができます。
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データを収集したら、お楽しみの分析です！従来のビジネス分析と視覚化は、ここで不十分になる可能性があります。「在庫が少ないほど、在庫切れが多い」が視覚化されるだけになる可能性が高いからです！これはすでにわかっていることであり、特定したいものは以下のことです。在庫切れの主な要因として際立っている別の重要な要因はあるか？過剰在庫や過剰生産なしに、在庫切れを最小限に抑えられる最適な在庫レベルはあるか？
なぜ予測分析なのでしょうか？在庫切れに影響を与えるすべての要因を予測変数として、在庫切れを応答として、方程式を作ることを想像してみてください。高校の代数と同じように、このさまざまな要因にさまざまな重みがあり、結果にさまざまなレベルの影響をおよぼします。Minitabで、この問題を解決できるソリューションを特別に開発いたしました！
実際に予測分析を用いて在庫を予測する様子を、以下のビデオでご覧ください。