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保全設備メンテナンス×AI：部品需要予測の進め方
欠品と過剰在庫を同時に減らす
部品需要予測は、在庫最適化の中でも効果が見えやすいテーマです。 ただし予測精度だけでなく、発注判断にどう使うかを設計しないと定着しません。
1. 対象部品の選び方
- 欠品時の影響が大きい部品を優先する
- 単価・納期・使用頻度でABC分類する
- まずは対象を20〜50品目に絞る
2. 必要データの整備
- 交換履歴、故障履歴、発注履歴を統合する
- 品番の揺れや代替品ルールを整理する
- 設備停止との関連がわかる粒度で時系列化する
3. 運用ルールを先に決める
- 発注点と安全在庫の見直し頻度を定義する
- 予測誤差が大きい品目の手動確認フローを作る
- 調達部門と保全部門で共通KPIを持つ
4. 評価指標
- 欠品件数
- 在庫回転率
- 緊急調達比率
- 在庫金額の変動
まとめ
部品需要予測は、データ整備と運用ルールの設計が成果を左右します。 少数品目から始め、KPIを見ながら対象を段階的に広げる進め方が有効です。
