AIによる需要予測と生産計画の自動連携で、製造業の在庫最適化と納期短縮を実現

中堅の部品製造業A社では、月次の販売計画と営業からの見込みを基に、ERPで生産計画を立案していましたが、需要の変動や営業予測の精度不足により、在庫過多・欠品・納期遅れなどが課題。
ゼンクは、既存の生産管理システムと連携可能な需要予測AI（AI-Hawk）を導入。過去の出荷実績、顧客別注文傾向、営業入力、業界動向などを学習させ、品目ごと・得意先ごとの需要を週単位で予測。この予測値を既存のERPに連携することで、生産計画作成時のベースデータとして自動反映される仕組みに刷新。
その結果、見込める成果として

• 需要予測の精度は平均30%以上向上
• 過剰在庫の月間回転率が15%改善
• 部材手配のリードタイムが2日短縮

などが上げられ、属人的だった「生産の読み」をデータドリブンに転換することで、現場と経営の判断スピード・精度が飛躍的向上に繋げる。

「熟練技術の勘」をAIに再現。工程最適化を支えるAIモジュール開発

ある部品製造企業では、工程ごとの進捗と品質データを現場から収集しているが、その活用は報告用途に留まり、実運用には反映できていない。
ゼンクでは、既存の工程管理システムと連動する形で、AIによる「工程順・割付・遅延予測」モジュールを新規開発。蓄積された過去の工程実績を学習させ、「この組み合わせなら不良率が下がる」「この順序なら納期リスクが減る」といった知見をAIが提示。
AIは、各製品の品目構成や作業者のスキル、使用する設備状況まで考慮して、現場に即した提案を明示。
システムは現行の工程画面に自然に溶け込むよう統合され、作業者の負担なくAIを利用できるUXを実現。結果、リードタイム短縮と歩留まり改善に大きく貢献。

仕入れ担当者の経験”を数値化。AIによる自動仕入れ提案エンジン

ある地域チェーンの小売企業では、店長が販売管理システム上で在庫と売上を見ながら手動で仕入れ判断をしており、「判断が人によってバラつく」「担当者が変わると仕入れにズレが出る」などの課題を抱えていた。
そこでゼンクは、店舗ごとの販売管理データと在庫データをAPI経由で収集・解析するAIモジュールを新規開発。来店客数や商品ごとの回転率、天候情報などを総合的に加味し、「次週に仕入れるべき商品数」を自動で提示する仕組みを構築。
このAIは既存の販売管理画面内に統合され、担当者はワンクリックで提案内容を確認し、承認するだけで発注作業を完了可能。業務フローを変えることなく、判断の精度とスピードを両立。発展的な活用方法として需要と仕入れの予測から適正価格を導き出すダイナミックプライシングとしても期待できる。