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在庫最適化の未来、
M-Stock（エム・ストック）で実現。

鉄鋼をはじめ、素材流通業界の特性を考慮した
在庫最適化ソリューションです。

発注量決定に関わる一連の業務を効率化・高度化します。

統計理論をベースとした
適正在庫算出アルゴリズム／需要予測等で最適在庫を
実現可能です。

在庫最適化の未来、
M-Stock（エム・ストック）で実現。

鉄鋼をはじめ、素材流通業界の特性を考慮した在庫最適化ソリューションです。

発注量決定に関わる一連の業務を効率化・高度化します。

統計理論をベースとした
適正在庫算出アルゴリズム／需要予測等で最適在庫を実現可能です。

M-Stockとは
・アルゴリズムを活用し、最適な仕入・発注量を計算できる在庫最適化ツール。
・熟練者のノウハウに頼っていた発注数量の判断を標準化。
・手作業で行っていた伝票作成業務などを半自動化。
M-Stock を導入してみませんか？
機能やサポート内容などのサービス資料はこちら
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費用や導入の流れなどのお問い合わせはこちら
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例えば、こんなお悩みはありませんか •••？

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仕入れ業務担当者のお悩み
仕入れ業務担当者のお悩み
CASE.01
過剰在庫・欠品
 
想定が外れ、過剰在庫や欠品が
頻繁に発生。
 
過剰在庫や欠品の解消に向けた
打ち手に悩んでいる。
CASE.02
膨大な業務工数
 
データ取込や発注伝票作成を
手作業で実施。
 
取扱明細が多いと、発注数量決定に
時間がかかる。
CASE.03
発注ノウハウの継承
 
発注数量決定の判断は
担当者のノウハウ頼み。
 
仕入れ担当者の
代わりがきかない。
経営者視点でのニーズ
経営者視点でのニーズ
CASE.04
資産効率強化
 
資産利回り (ROIC etc) への
投資家要求が高まっている。
 
キャッシュフローの最適化が課題。
 
CASE.05
在庫レベル可視化
 
経営目線で在庫レベルの
フォローアップが必要。
 
過剰在庫／欠品の経緯及び
解消に向けた打ち手を把握したい。
CASE.06
PL改善
 
過剰在庫解消による在庫管理コスト
(廃棄、金利 etc) の改善が必要。
 
欠品に伴う失注や仲間買い発生による
利益率悪化の改善が必要。
M-Stock の導入でお悩み解決！
統計理論を活用し、01
在庫最適化を実現！
 
適正在庫算出アルゴリズムや需要予測を活用し、
最適な発注量を推奨します。
必要データ取込等の 02
手間を減らし、
業務効率化！
 
基幹システム、発注管理表、発注書間の情報を
半自動で連携可能です。
熟練発注担当者の　03
ノウハウ・知見の
反映が可能！
 
発注数量決定ノウハウを M-Stock 上でも再現するため、
熟練発注担当者以外でも業務品質を維持できます。
在庫最適化により、04
資産効率を強化！
 
在庫最適化により、在庫回転率や利益率の向上を実現し、
限られた経営資源を最大限活用可能になります。
見たい粒度で　　   05
出荷・在庫状況を
可視化・分析可能！
 
出荷・在庫の実績データを分かりやすくグラフで可視化します。
全体・品目毎等、見たい粒度で表示・分析可能です。
在庫最適化により、06
収益力の強化
 
在庫管理コストの削減や、販売機会損失の最小化が可能です。
M-Stock の導入でお悩み解決！
統計理論を活用し、01
在庫最適化を実現！
 
適正在庫算出アルゴリズムや需要予測を活用し、最適な発注量を推奨します。
必要データ取込等の02
手間を減らし、
業務効率化！
 
基幹システム、発注管理表、発注書間の情報を半自動で連携可能です。
熟練発注担当者の　03
ノウハウ・知見の
反映が可能！
 
発注数量決定ノウハウを M-Stock 上でも再現するため、熟練発注担当者以外でも業務品質を維持できます。
在庫最適化により、04
資産効率を強化！
 
在庫最適化により、在庫回転率や利益率の向上を実現し、限られた経営資源を最大限活用可能になります。
見たい粒度で　　　05
出荷・在庫状況を
可視化・分析可能！
 
出荷・在庫の実績データを分かりやすくグラフで可視化します。
全体・品目毎等、見たい粒度で表示・分析可能です。
在庫最適化により、06
収益力の強化
 
在庫管理コストの削減や、販売機会損失の最小化が可能です。
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会社概要
会社名　　　三菱商事株式会社

代表者　　　代表取締役 社長 中西 勝也

URL　　　　www.mitsubishicorp.com

創立年月日　1954年7月1日（設立1950年4月1日）

資本金　　　204,446,667,326円