発注・配分業務は、限界を迎えています。
多品種・短サイクル化が進むアパレル業界では、発注・配分業務の複雑性が年々増加しています。
しかし現場では今もなお、Excel集計や属人的な判断に依存した運用が多く残っています。
人手不足
限られた人数で膨大な商品・店舗・在庫を管理。
Excel管理の限界
複数CSVの加工や集計に多くの時間を消費。
システム分断
ERP・POS・EC・WMSなどが連携されていない。
在庫リスク増加
欠品・過剰在庫が利益を圧迫。
業務の複雑化を放置すると、在庫リスクはさらに拡大していきます。
発注・配分業務を、AIで再設計する
TREASUREは、分断されたデータを統合し、発注・配分業務をAIによって再設計します。
これまで担当者ごとに行われていたExcel集計、在庫確認、分析、配分調整を自動化し、
MDが本来注力すべき“戦略業務”へ集中できる環境を実現します。
“作業するMD”から、“戦略を考えるMD”へ。
- Excel集計に時間がかかる
POS・EC・在庫データを毎回手作業で加工。 - データが分断
複数システムを横断しながら確認。 - 属人的な判断
経験や勘に依存した配分。 - 転記作業が多い
別システム入力やメール共有が発生。 - リアルタイム性がない
分析中にも在庫状況が変化。
- データを自動統合
必要な情報をリアルタイムで集約。 - AIが最適提案
販売傾向・在庫・店舗特性を分析。 - 判断基準を標準化
属人化を防ぎ、業務品質を安定化。 - API/CSV自動連携
計画データを自動出力。 - リアルタイム分析
最新状況をもとに即時判断。
分断されたデータを、一つのプラットフォームへ。
TREASUREは、ERP、POS、EC、WMSなど、複数システムと柔軟に連携。
必要なデータを自動で統合・分析し、発注・配分業務を一気通貫で支援します。
バンニングマスター は、異なる業種や空間に対して容積率を最適化する計算を行うことができます。
トラック・コンテナ向け積載計画
輸出・輸入業務
コンテナへの積載計画・コンテナローディングプランの作成に活用。発注データに対し瞬時に計算、イレギュラー業務に合わせた積荷の修正が可能。
製造工場からの幹線輸送向け
カゴ車への積込み
カゴ車（JITBOX）同一製品の積載量、棚の設置可能位置、及び混載条件を考慮し、棚ごとの空間に対する積載最適化を計算。
通信販売における梱包改善向け
段ボール箱への詰め合わせ
BOX専用アルゴリズムにより、どの外装箱を使用し、どれだけ梱包できるかを計算。宅配料金の低減に直結します。
積載計画に大きなメリット
バンニングマスター は、主要な電機メーカーや自動車メーカーを含む多くの企業に採用されています。
通常、業務プロセスは、事務担当が注文を受け付け（受注）ます。
次に、商品を仕入れ先に発注し、受け取った商品を倉庫に保管し、必要に応じて商品を加工し、最終的に配送します。
