AI を利用して需要を予測し、優先順位に基づく、ほぼリアルタイムの供給計画を通じて在庫に関する意思決定を行い、在庫切れや過剰在庫を排除します。

資材所要量計画とリソース プランニングを数分のうちに完了して、計画担当者がほぼリアルタイムで需要の変化に対応し、補充サイクルと出荷のリード タイムを短縮できるようにします。

Azure Machine Learning による、AI を活用した予測を使用して履歴需要データを強化し、将来の供給レベルの予測を向上させます。

注文の優先順位、現在の在庫レベル、優先順位に基づく計画による予測在庫を基に、高需要品目の補充を自動的に優先させます。

チャネル全体の在庫を示す単一のビューと、特定のニーズまたは顧客に対する在庫の配賦機能により、適切な製品を適切な時期に適切な場所に準備します。

Microsoft Teams を使用して、営業、マーケティング、運用部門間で効果的なコミュニケーションを行い、営業および運用計画を合理化します。

仕入先コラボレーション ポータルを使用し、仕入先カタログにリンクすることで調達プロセスを合理化してコスト管理を向上させます。

単一のアプリケーションを使用して、発注書管理、見積依頼 (RFQ) の入札、セキュアなポータル アクセスによる請求など、調達プロセス間で仕入先と共同作業を行います。

企業が定義した購買ポリシーに基づいて交渉済み価格を自動的に適用することにより、コスト削減を最大化します。

直接購買および間接購買に関する購買要求、RFQ、売買契約のためのクロス調達ワークフローを使用して購買業務を合理化します。

外部の仕入先のカタログへのリンクや代替製品の提案を有効にすることで、クリティカルな供給品の冗長性を自動的に構築して部品不足を軽減します。

搭載されている Power BI テンプレートを使用した組込み購買分析情報により、仕入先のパフォーマンス、リード タイム、品質を効果的に追跡します。

既存の生産システムと組み合わせて、モノのインターネット (IoT) と Mixed Reality を利用し、俊敏な製造プロセスを構築します。

生産と在庫のリアルタイム ビューを使用して製造現場をプロアクティブに管理し、最新の製造現場実行ユーザー インターフェイスを使用して、品質の向上、スループットの増加、ダウンタイムの削減を実現します。

モノのインターネット (IoT) で持続可能性と適応性に対応した製造プロセスを実装し、新製品を市場に投入するまでの時間を短縮します。

外部の製造実行システムのデータを組み込んで、製造実行システムの統合を通じてデータのサイロの排除、品質の向上、生産プロセスの最適化を実現します。

Dynamics 365 Guides の対話型ホログラフィック エクスペリエンスで、安全性を改善し、効率を高め、エラーを削減します。

在庫の最適化、倉庫業務の自動化、スループットの向上を通じて納期を短縮します。

リアルタイム在庫および納期回答可能在庫 (ATP) データを使用して、注文入力時に正確な在庫情報を顧客に提供し、引当を行います。

柔軟なリベート計算、ターゲット トランザクション、取引割引管理機能を使用して、一貫性のある価格決定を行います。

リアルタイムの在庫可視化、配送業者データ、材料処理イベント情報によって推進される包括的な管理モジュールを使用して、倉庫データを統合します。

材料処理のロボティック オートメーションにより倉庫スタッフを補強することで、人手不足を軽減します。

音声ピッキングやハイコントラスト ユーザー インターフェイスなどの機能を持つ組み込みモバイル アプリケーションを使用して、倉庫業務の正確さと効率を維持します。

予測的に機器メンテナンスを実施し、ダウンタイムを削減して、技術要件の変更管理で正確性を確保します。

予測、修正、条件ベース、予防など、あらゆる種類のメンテナンスを予測的に実施し、資産のライフサイクル全体でビジネスに不可欠な機器を管理します。

IoT と Mixed Reality を活用して、ミッションクリティカルな資産のスループットの増加、品質の向上、ダウンタイムの削減を図ります。

高度なスケジューリング機能を使用して、地理的に分散した資産について、リソース キャパシティの稼働を最適化し、メンテナンス作業や生産活動の競合を回避します。

直感的なモバイル アプリで合理化および自動化されたサイクル棚卸プロセスを実行します。

製品の改訂を効果的に管理して、技術要件の変更管理によって品質問題の予測と解決を達成し、効率の高い生産ラインを維持します。