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DX事例のご紹介

~品質・在庫最適化・新素材開発~

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需要予測業務へAI技術を適用し「欠品防止」と
「余剰在庫の45%削減 」を実施

事例の概要

導入前の課題や背景

  • 製品はお客様の仕様に応じて1台ずつ生産する受注生産方式を行う中、「10万通り以上の組み合わせ」がある。
  • 「受注から最短4営業日で出荷」を実現する中、部材リードタイムを考慮し、見込み発注を行っていた。
  • フォーキャスト提示~確定発注まで多段階発注方式を行うも、計画の前倒しなど毎回調整が発生していた。
  • 管理部門において欠品による販売機会損失を恐れ、部材発注時に毎回多めに部材を発注していた。
  • 経営層からは余剰在庫により棚卸在庫が増加していることを指摘されていた。

解決策

  • エスノグラフィー調査によりAI技術が最も効果的に活用できる業務領域を分析
  • 現場への定着を考慮し、現状業務への負荷を少なくする導入工夫を実施
  • ホワイトボックス型のAI技術適用により、AIが提示する計画値の原因分析が可能
  • 売上実績などの社内データだけでなくカレンダー情報、マクロ経済指数などの社外データも学習データとして活用

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