概要
燃料費の高騰や需要変動により最適な物流戦略を立てにくく、データ活用や自動化も進みにくい状況です。
さらに、現場への定着が十分でないため、効率化の実現が難しくなっています。
AI・データサイエンス×物流専門性で、
物流・SCM 改革を一気通貫で支援
AI とデータサイエンスの知見に加え、現場のオペレーションに根差した専門知見を掛け合わせることで、
サプライチェーン全域の物流課題に対して、戦略立案から実行支援まで一気通貫での支援を提供します。
燃料費の高騰や需要変動により最適な物流戦略を立てにくく、データ活用や自動化も進みにくい状況です。
さらに、現場への定着が十分でないため、効率化の実現が難しくなっています。
燃料費や人件費の高騰、需要変動や災害リスクなどにより、物流コストは増加し続けています。しかし多くの企業では、拠点配置や輸配送ネットワークの設計、中長期的な投資判断が十分に行えず、持続可能な物流戦略の構築が困難となっています。
在庫管理や需要予測が属人的に行われ、全体最適が図れないケースが多く見られます。システムやデータが分断され、紙や旧来型の業務フローが残存していることで、生産性向上や省人化が進まず、DX 投資の方向性も不明確になりがちです。
戦略やシステムを導入しても、現場に定着せず成果につながらないことが少なくありません。作業標準が未整備で品質や生産性にばらつきが生じたり、KPI がないため改善効果が測定できない状況も見られます。また、人材不足やスキルギャップにより改善活動が一過性で終わるケースも多く存在します。