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商品生産量の最適化

商品の生産量や原材料の調達を最適に
調整・管理し、機会損失や廃棄ロスを
無くしたい

小売
サービス業
製造業
マーケティング
生産
物流
需要予測
生産管理
調達
在庫管理

業務背景

製品の過剰生産や不足による機会損失を防ぐため、適切な生産管理が必要になる。
製造に必要な原材料の調達や物流、適正な在庫など、需要に応じた供給量を達成するためにはさまざまなデータを利用しなければならない。しかし、勘と経験に依存しているケースが多く、結果のバラツキと将来に向けた不安が課題となっている。

AIで実現できること

01
過去の販売データとともに気温・
天気の気候情報などを利用して
需要を予測
情報の揺らぎを考慮した照合パターンの学習により、最適な消込候補を提示
02
販売機会を逃さず、
かつ最適な商品供給を実現する
生産計画の策定
機械学習アルゴリズムによる高精度な入金・請求マッチングが可能
03
周期性、季節性の影響範囲を
データに反映し
最適な製造量に調整
過去の照合パターンの学習と適用により継続的に精度を向上

業務課題と改善イメージ

Before

データの分析が担当者の勘と経験に依存し、分析結果や予測の精度が人によってばらつく

データの分析が担当者の勘と経験に依存し、分析結果や予測の精度が人によってばらつく
  • 気温や天気などの季節要因の影響を、販売や生産計画に反映させにくい
  • 一般的なデータ分析では、相互に関連する多種多様なデータを利用した予測が難しい
  • 需要の変動を読み切れず、欠品や余剰在庫の発生リスクが払しょくできない
AIを活用することによって

After

過去の販売データだけではなく、曜日等の周期性や季節要因を加味して予測することで、需要予測の精度を向上

過去の販売データだけではなく、曜日等の周期性や季節要因を加味して予測することで、需要予測の精度を向上
  • 曜日や祝日など日付の周期性、天気や気温などの気象情報をデータに反映することで、予測精度を向上
  • AIが予測した需要と生産能力、在庫状況により、迅速かつ柔軟な生産計画をサポート
  •  
     

従来反映が難しかった要因を加味した予測が可能となり、無駄のない生産計画を推進することで、
需給バランスの安定とコスト削減による利益向上が期待できます。  

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