発注頻度を維持しながら在庫量を削減する：菓子の例＝最適化シミュレーションを行い、発注入荷回数が24回→25回、在庫数量比64.7％にできます。

在庫量削減を最優先とする：菓子の例＝最適化シミュレーションを行った結果在庫数量が6584ピース→4095ピースと62.2％（約40％減）にできます。

発注頻度の微増で在庫量最適化：在庫過剰の対策を重視し最適化ロジックで抑制し、逆に在庫過少となる時期【決算対策？】では欠品発生を防ぎます。

在庫量を削減します：日用品化粧品卸売業で在庫日数16日を11日にできます。加工食品では10日を6日にできます。ケースのみ・バラのみ・ケース＋バラの3種類の保管パターンに対応。

棚卸情報を駆使して数量誤差/アイテム誤差を最小化する改善提案をご提供：アイテム誤差＝7％→1％、数量誤差2.7％→0.23％

特別欠品対策：AIなどで得意先イベントとの関連・地域催事との関連・等々で欠品を避ける設定ができます。特別在庫過多対策：定期的・定例的な企画商談を分析し大きな余剰発生を防ぎます。

年末年始／大型連休／夏季休暇対策として±10日程度のメーカー配送と卸売業物流センターの稼働を考慮し事前発注を行いその後の余剰在庫も防ぎます。

全国にサービス拠点を展開するサービス業のコスト管理をアクティビティ別に算出し、拠点個別の最適化の改善から拠点配置についての提案まで行えるシステム化。

原価と経費をはっきりさせて経常利益に近い値を個別に積み上げて全体を算出するもので営業部門や物流部門のコスト把握を目的としています。

トラブルを限りなくゼロにする設計思想で性能優先とはぜず、破綻しない止まらない運用システムを構築し長く使えるセンターにします。