なぜ在庫管理には、「ハンディターミナル」と「クラウド上のレポート」が必要なのか。
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日本のネット通販市場は、年々伸びています。ネット通販市場の売上規模は、2019年度で19.4兆円（前年18兆円、前年比7.65％増）となっています。このうち、物販系の売上高は9兆2,992億円で伸び率8.09％増です。そして、今年2020年度は新型コロナウイルスによる外出自粛や感染を避けるなどの理由から、ネット通販による市場はより一層急拡大しています。特に、緊急事態宣言後のリアル消費が急減したのに対して、ネット通販による消費が急増しているのはクレジットカードの決済金額から推測できます。こうした状況から見えてくるのは、小売業や卸売業など流通では今後もさらにネット通販市場が拡大することです。また、製造業においても少量多品種生産への対応によって、製品生産に必要となる原材料や部品の調達数量が小さくなるのに伴って、調達頻度は少量で入庫受入の頻度が増えています。また、顧客やユーザーからネット経由で直接取引によって製品や修理パーツ、サプライ品などを届けることも今後増えていくと予想されます。これからは、従来の見込み生産に対応したサプライ型の在庫管理ではなく、都度ごとの注文に対応したデマンド型の在庫管理への対応が求められます。

出所：経済産業省 ニュースリリース 2020年7月22日発表
電子商取引に関する市場調査の結果を取りまとめました
https://www.meti.go.jp/press/2020/07/20200722003/20200722003.html

出所：netShopインプレス 記事 20207月7日より
コロナ禍でEC・通販の利用が全年代で増加。業種別・年代別伸び率調査
https://netshop.impress.co.jp/node/7800

現状の在庫管理業務には、いくつかの課題があります。その課題を紐解くことで、課題を解決することが可能です。ポイントは、商品の入出庫オペレーションを簡素化するとともにそのデータが直ちにシステム上で更新される仕組みにあります。例えば、流通業では、顧客からの注文に従って物品（商品など）を在庫から出荷します。もし、出荷しますが在庫している商品の数量が不足していれば、不足分を調達して数量が揃ってから出庫するなどしなければなりません。在庫管理の対象となる作業には、仕入先から倉庫や物流センターなどへ持ち込まれる入庫と、顧客からの注文に従って出庫があります。この入出庫のオペレーションは、通常は人が１つ１つ処理します。出庫処理は、注文で指定された納期に合わせて行なうためあらかじめ計画を立ててオペレーションすることが出来ます。しかし、入庫のオペレーションについては仕入先からのトラックが同じタイミングに重なって到着することや、交通渋滞などトラブルによって計画通りに荷物が到着しないことが良くあります。つまり在庫管理を速やかに行なうためには、まず入出庫のオペレーションを極力簡素化する必要があります。その最適な手段として最も有効なのが、ハンディターミナルによる入庫処理の簡略化・自動化です。

YOUTUBE紹介動画
https://youtu.be/K45poLznuyc

これまでの在庫管理オペレーションの問題点は、入出庫処理を紙ベースで行いそのデータをパソコンで入力するという作業の多重入力です。このやり方では、入出庫の際にメモを取るというオペレーションと、そのメモをパソコンで入力するオペレーションが生じます。ハンディターミナルを使うことで、この２度の入力オペレーションを１回で済ませることが出来るうえに、転記の入力ミスを無くすことが出来ます。入出庫オペレーションにおける在庫棚卸が、ハンディターミナルのバーコード認識によって迅速に処理出来ます。さらにハンディターミナルで取得した入出庫データは、クラウドERP（基幹システム）の標準在庫管理と連携することで常に最新の在庫状況を把握することが可能となります。これまでのシステムでは，ハンディターミナルを利用していてもその集計データをCSVファイルなどで一旦出力して、これをバッチ処理して基幹システム（ERPや在庫管理システムなど）に取り込む処理が必要でした。ハンディターミナルで取得した入出庫データを、クラウドERPと連携することで完全自動化処理することが可能となります。

①調達した商品の受領（入庫処理）
②受入した商品を検品して検収（不良品の返品処理や廃棄処理などを行なう）
③研修した原材料を所定の場所・棚で保管する
④所定場所・棚で商品を保管管理（実地棚卸と帳簿棚卸）
⑤集計した実地棚卸データとシステム上にある帳簿棚卸データの在庫差異の管理
（差異が生じた場合は、システム上の帳簿棚卸データを調整して更新）
⑥顧客からの注文に仕上がって出荷（出庫処理）
⑦商品の在庫数量推移や商品別滞留状況、安全在庫など各種レポート作成
製造業の在庫管理は、流通より少し複雑になります。原材料と部品を工場に入庫して、これを工程ごとに加工、組立て仕掛品から完成品（製品）を生産するので、仕入先から原材料や部品を入庫する原材料在庫、工程ごとの仕掛品在庫、そして完成品の製品在庫などの在庫管理業務があります。

①仕入先から原材料や部品などの受領（入庫処理）
②受入した原材料や部品を検品して検収（不良品の返品処理や廃棄処理などを行なう）
③検収した原材料や部品を所定の場所・棚で保管する
④所定場所・棚で原材料や部品を保管管理（実地棚卸と帳簿棚卸）
⑤集計した実地棚卸データとシステム上にある帳簿棚卸データの在庫差異の管理
（差異が生じた場合は、システム上の帳簿棚卸データを調整して更新）
⑥製造指図に従って原材料や部品を生産工程へ払い出す（原材料在庫データの更新）
⑦原材料や部品の在庫数量推移や製品別滞留状況、安全在庫など各種レポート作成

⑧生産工程ごとに仕掛品を指定場所で一時保管管理
（工場内における滞留やリードタイムなどを把握）
⑨完成品の品質検査後に製品在庫として保管管理
（生産リードタイムや歩留などを把握）
⑩顧客からの注文に従って製品を出荷（出庫処理）
⑪製品の在庫数量推移や製品別滞留状況、安全在庫など各種レポート作成

Blue Tiger Consultingでは、ハンディターミナルで取得した在庫データ（入手子データ）をWi-Fiなど無線接続によってクラウドERPのクラウドERPと常に連携しています。その基本機能は４つあります。
基本機能－１：受領処理
注文書より受領：未受領の注文書を照合し受領
顧客からの返品を受領：顧客からの返品を照会の上受領
移動伝票の受領：承認済移動伝票による社内倉庫間受領
基本機能－２：出荷処理
受注より出荷：未出荷受注の詳細を照合し出荷
仕入先への返品：未処理の仕入先への返品伝票より出荷
移動伝票の出庫：未出庫社内移動伝票を照合し出荷
基本機能－３：その他在庫機能
在庫移動：社内移動実績を入力
在庫調整：ロットやシリア部番号、バーコード読み込みに対応
棚卸処理：バーコード読み込みで棚卸処理を加速化
基本機能－４：レポート
出荷レポート：出荷済みや出荷対象の在庫を一覧で表示
受領レポート：受領済みや受領対象の在庫を一覧で表示
在庫活動：バーコード読み込み既存在庫や受領場所を検索（商品番号で検索）
この４つの基本機能は、クラウドERPの標準在庫管理と連携しているため外出先からネットで処理や照会が可能となります。また、出荷／受領／在庫活動など各種レポートもモバイルで見ることが可能ですから、顧客からの問い合わせにも即時に対応が出来ます。

また、オプション機能として、次の機能を利用することが可能となります。（別途見積）
アドバンス受領機能：
・不明仕入受領
・検品作業
・検品後受領
・不良品処理
アドバンス出荷機能：
・一括出荷
・ヤマトB2連携（ヤマト運輸対応）
・E飛伝Web連携（佐川急便対応）
・ゆうパックプリントSKY連携（日本郵便対応）
文字認識対応：
・バーコードの無い在庫品に対し、文字認識で在庫品を認識し管理
（画像スキャンによるAI-OCR機能連携）
その他機能：
・例：端末よりアイテムラベル／受注予定一覧／発注予定一覧を印刷する等
（ラベルプリンターによる出力連携）

在庫管理業務における現状の課題は、物品管理において入出庫データを集計する作業（メモなどによる記録）とそのデータを基幹システムに入力する作業、在庫状況を確認して対処する作業など煩雑なオペレーションが生じることです。繁忙期やトラブルによる問題が生じた場合には、各オペレーションの負荷が高まって情報の更新にタイムラグが発生するケースが良くあります。これによって、流通では注文に対する欠品が生じて機会損失を生じます。また、製造業では、原材料や部品が不足して仕掛品が滞留したり指定された納期に製品が出荷できなかったりする事態が生じます。商品が出荷出来なければ、売上を計上することは出来ませんから、在庫管理とこれに伴って顧客からの注文に対応した商品の出荷を迅速かつ柔軟に行なうことが企業の業績を大きく左右するのは言うまでもありません。しかし、新型コロナウイルスによる影響は、今後もしばらく続くと予想されるため、倉庫や拠点全ての在庫管理を把握する必要があります。ハンディターミナルによる入出荷管理の簡略化・自動化とその取得データをクラウドERPであるクラウドERPに常に連携することは、在庫情報を共有化する最適な手段だと言えます。新型コロナウイルスによる影響は、これまでのCSVファイルをバッチ処理してデータ更新する従来のやり方では変化に対応することが出来ません。こうした課題を解決するうえでも、ハンディターミナルとクラウドERPの連携は解決の有効な手段となります。さらに、AIを活用して在庫管理業務の処理を加速することで省人化・省力化にも効果が期待出来ます。

以上