SCM・物流管理の方へ、
毎日の定型業務をAIに任せませんか。

ここに向く拠点、倉庫、輸送経路、在庫配置の最適化に強く、物流網の再設計やBCP検討に向きます。

こう使う工場、倉庫、配送先、運賃、リードタイムを入れ、コストと欠品リスクのシナリオ比較を行います。

ここに向く車両や現場データを解析でき、配送安全、稼働状況、燃費、遅延要因の管理に使いやすいです。

こう使う車両位置、運転挙動、配送遅延、点検データを集め、危険運転や待機時間の改善対象を出します。

ここに向く工場の機械・センサー・業務データを統合でき、生産と物流のボトルネック分析に向きます。

こう使う設備稼働、ロット、歩留まり、出荷実績をつなぎ、納期遅延の原因を工程単位で可視化します。

ここに向くIoTセンサーで設備故障を予測でき、出荷遅延につながるライン停止リスクを先回りで管理できます。

こう使う振動、温度、磁気データから異常兆候を検知し、保全計画と代替生産計画を組み合わせます。

ここに向く物流メールや書類処理の分類に強く、配送依頼、遅延連絡、例外対応の振り分けを自動化できます。

こう使う受信メールを納期変更、欠品、破損、通関、請求に分類し、担当者と対応期限を自動付与します。

ここに向くMicrosoft 365や基幹システム連携に強く、出荷通知や在庫アラートの自動化に導入しやすいです。

こう使うExcel在庫表、Teams通知、Outlookメールを連携し、欠品予兆や入荷遅延を関係者へ通知します。