SMIモビリティ、KYMCO補修部品のAI在庫管理を導入

SMIモビリティは、KYMCO補修部品の在庫適正化に向け、AI在庫管理・発注支援システムの導入を進めています。
1万品目以上の販売実績や出荷、在庫データを分析し、部品の需要や発注時期を予測します。
導入後1年間で、部品欠品によるバックオーダー件数を現状比30％削減することを目指しています。

記事の概要

本取り組みは、グループ会社の三明インターナショナルが主体となって実施します。
東京都足立区の「令和8年度 足立区IT・IoT導入補助金」を活用します。
SMIモビリティ柏サービスセンターでは、KYMCOの補修部品を1万品目以上保管しています。
AIは車両や補修部品の販売実績、出荷状況、在庫状況などを分析します。
分析結果から、今後必要となる部品番号、数量、必要な時期などを予測します。
予測結果は、SMIモビリティが部品を取りまとめ、台湾の供給元へ発注する調達プロセスに反映します。
高需要部品の欠品と低需要部品の過剰在庫を抑え、販売店への供給リードタイム短縮や発注業務の効率化を図ります。
システムの導入はすでに始まっており、完了は2026年10月頃を予定しています。

記事のポイント

1. 1万品目超をAI分析： 販売、出荷、在庫のデータをAIで分析し、補修部品ごとの需要や発注時期を予測します。
2. 欠品と過剰在庫を抑制： 需要の高い部品を先回りして確保し、需要の少ない部品は在庫を抑える運用を目指します。
3. 調達プロセスと連携： AIの予測結果を台湾の供給元への発注に反映し、販売店への供給体制を強化します。

このニュースがもたらす影響

• 導入を検討する企業： 1万品目超の需要予測だけでなく、予測結果を海外調達までつなぐ設計が焦点になります。導入時は精度に加え、発注判断や効果検証の運用も定める必要がありそうです。
• 同業のサービス提供者： 車種・年式・仕様で需要が分かれる補修部品では、汎用的な予測機能だけでなく、部品番号単位の分析や調達業務との連携が提案価値になり得ます。
• KYMCO販売店： 欠品によるバックオーダーが減り、供給リードタイムが短縮されれば、修理やメンテナンスの予定を立てやすくなる可能性があります。導入後の効果を注視する段階です。

このニュースの背景

KYMCOの補修部品は、車両のモデル・年式・仕様や修理需要によって、部品ごとの出荷頻度に差があります。
SMIモビリティは1万品目以上を保管しており、すべてを一律に在庫するのではなく、販売・出荷実績に基づく管理が必要になっています。
部品は同社が取りまとめ、グループ会社を通じて台湾の供給元へ発注する体制です。
東京都足立区のIT・IoT導入補助金を活用し、導入は始まっており、2026年10月頃の完了が予定されています。

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詳しい記事の内容はこちらから（引用元）

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