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SATLYSKATA(サトリスカタ)
保守部品在庫最適化

保守部品在庫最適化の特長

~ 故障履歴から適切な調達数を予測し部品在庫を最適化 ~

予測 部品の故障時期/数量
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管理 適正在庫の把握
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最適化 (1) 在庫枯渇リスク低減 (2) 在庫管理費用削減
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部品在庫数30%削減(※当社PCサーバーの保守部品管理での適用による数値)

過去の保守履歴データから保守部品種ごとの故障モデルを作成し、AI分析により、いつごろ、どれくらいの故障が発生するのかを予測して、在庫数量を最適化します。

「SATLYSKATA 保守部品在庫最適化」を利用すれば、AIの専門知識をもたない方でも保守部品の在庫最適化を実現できます。これにより、過剰な保守部品の保管や廃棄のコストを削減し、保守の継続性を担保しながら棚卸資産の圧縮が可能となります。

こんな課題を解決します!

製品の保守部品の在庫が枯渇するリスクを減らしたい
過剰在庫をなくして購入・管理費用を削減したい

導入事例、他

当社では、PCサーバーの保守部品管理に適用し、余剰在庫を30%程度削減できることが確認できました。

ご提供内容

故障履歴データから、将来の故障数を予測するサービスをSaaSで提供します。

過剰在庫をなくして購入・管理費用を削減したい

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