物流データ整備・収益構造分析
WMS・TMS・ERP・請求データを統合し、SKU別・顧客別・拠点別の採算を可視化します。
原価ロジック設計
人件費、輸配送費、保管費、波動対応費、イレギュラー費まで分解し、月次で原価差異を管理します。
KPI・KGI体系構築
納期遵守率、誤出荷率、在庫回転日数、積載率、1件あたり物流コストなどを定義し、経営KGIと連動させます。
意思決定ダッシュボード設計
Power BI、Looker Studio等で現場・プロセス別のダッシュボードを設計し、週次会議で即時活用できる状態にします。
AI活用による最適化設計
需要予測、配車最適化、在庫補充提案、異常検知を組み込み、運用負荷と欠品・過剰在庫を同時に抑制します。
データドリブン経営の実現
物流データを整備・分析し、経営判断に直結するダッシュボードを構築します。KPI定義、データ整備、可視化、運用定着までを一気通貫で支援します。
例として、倉庫・配送センター別の処理件数、注文から配送までの期間、コスト構成を日次で見える化します。
コスト・利益の透明化
原価ロジックを設計し、収益構造を見える化して意思決定を支援します。
配送距離、出荷件数、保管面積、作業時間などのコストに影響する要因別に採算を分解し、顧客・案件ごとの赤字要因を特定します。月次の原価差異分析と例外要因レビューにより、粗利改善の打ち手を具体化します。
AIによる最適化
AI活用により、ルート・在庫・配車などを自動最適化します。
需要予測モデルや異常検知ルールを段階導入し、まずは上位20%の高コスト領域から改善を着手します。
導入後は、欠品率の低減、積載率向上、手配工数削減などの成果をKPIで追跡し、3か月単位で改善サイクルを回します。
まずはお気軽にご相談下さい
貴社の課題に合わせて、最適な進め方をご提案します。