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需給調整をトータルに支援し、業務の効率化及び在庫の適正化を実現需給調整システム FOREPALS
FOREPALS(フォアパルス)は、様々な業種への適用経験から得た業務ノウハウをもとに作成したソフトウェアです。
適正在庫と業務の効率化を実現するために、アラート情報を使用した業務効率の向上と様々な情報をグラフで可視化することができ、お客様が日々行われている煩雑で手間のかかる需給調整を支援します。
FOREPALS(フォアパルス)とは
お客様より、「製品の販売特性にあった予測ができていない」、「需要計画や供給計画を効率的に策定する仕組みがない」、「需要計画と供給計画が連動していない」、「需要計画と供給計画を評価する仕組みがない」、「需要計画や供給計画を部門間で共有する仕組みがない」と言った様々な課題を解決することが求められています。
FOREPALSでは「需要予測を活用して、いかに需給調整を効率よく進めるか」という点に主眼を置いて、市場での商品の需要を満足しつつ供給と在庫のバランスを考慮した需要供給計画を策定する各種機能を用意しています。
導入メリット
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在庫適正化
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需要予測をベースに在庫をシミュレート(適正化)して補充または発注指標を算出します。在庫の回転率を上げることで破棄ロスを減らします。
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品切れ防止
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製品の売れ行きや製品特性に合った需要予測を行うことで、機会損失の抑制を行います。
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業務効率化
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計画策定に必要な情報を参照しながら計画策定が可能です。運用に沿った業務支援メニューと各種アラートによる効率的な計画業務を実現します。
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情報共有
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過去・現在・将来にわたる需要・供給・在庫情報を一元管理し、各部門で最新の情報をタイムリーに入手することができます。また、部門間で同じ情報を共有することができます。
特長
FOREPALSは利用者が分りやすい操作性を実現しています。煩雑で手間のかかる需給調整を効率よく行うため、データをわかりやすく可視化し、直感的に把握できるよう工夫しています。計画策定や需給調整の業務をスムーズに行えるように操作性の高い機能が利用者を支援します。
FOREPALSの予測手法等は日本国内にて特許登録済みです。(特許番号:3767954)
FOREPALS's forecasting method is covered by one more of the following Patents United States Patent NO(6032125).
FOREPALSは、富士通の「環境貢献ソリューション(富士通サイト)」認定製品です。
主な機能
機能 | 内容 |
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需要予測・補充勧告 | 予測値を算出し、安全在庫から供給指標を自動的に算出します。製品の新旧の紐付けや、新製品の予測も可能です。 |
需給計画メニュー | 様々なデータを一元的に可視化します。需要計画、供給計画を並行して策定することが可能です。計画値の変更に対してリアルタイムに連動し、将来の状態をシミュレーションします。 |
分析メニュー | 経営的な判断や需給調整に役立つ分析メニューから、課題や改善点を見つける“気付き”をサポートします。 |
メンテナンスメニュー | マスタ情報や予測手法やパラメタの変更など容易にメンテナンスできます。基本的にバッチ処理でのマスタ差分処理が可能です。 |
予測エンジン | 多種データベースに対応し、並行処理機能を搭載しました。大規模な需給調整が可能です。 |
各種サービス
お客様のご要望や目的に応じて、各工程でサービスをご提供しています。
工程 | サービス | 内容 |
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企画・構想 | データ検証サービス | 主な製品の販売実績データをお預かりし、需要予測・在庫シミュレーションを実施し、需要予測を利用してどの程度の在庫の適正化が行えるのか検証します。 |
Fit/Gap分析 | 実際の業務とシステムイメージを照らし合わせることで導入の検討やカスタマイズ機能を構想します。 | |
需給調整ショートレビュー | FOREPALSを活用して需給調整を行う仕組みや基幹システムなどと連携したデータ共有などを構想します。 | |
システム構築 | システム構築サービス | お客様の業務や目的に合わせ、最適な運用効果が得られるように、独自のカスタマイズ機能を開発します。 |
導入支援サービス | データベースの構築や各種パッケージのインストールなど導入におけるセットアップと支援を行います。 | |
トレーニング(テクニカル、オペレーション) | 導入後のシステム活用のための具体的な操作と運用をレクチャーします。 | |
評価・運用 | システム保守サービス | トラブル発生時のQ/Aサポートなど安定した稼働を得るため支援を行います。 |
予測モデル保守サービス | 稼働後の評価やデータの傾向が著しく変化したことにより精度が不安定になった場合など、予測モデルを再検証(チューニング)します。 |
導入事例
FOREPALSは、製造・流通業をはじめとした様々な業種にわたる、200社以上のお客様に導入いただいています。
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製造業 A社様
既存ERPシステムとのコラボレーションによる生産の効率化
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製造業 B社様
リードタイム短縮と棚卸し在庫の圧縮による収益力の強化とキャッシュフローの改善
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食品製造業 C社様
予測と計画の精度向上/維持を行うと共に、計画サイクル短縮、在庫削減の実現
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食品製造業 D社様
販売管理システムと需給調整システムを連携した在庫管理の最適化と計画業務の負荷軽減
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資料ダウンロードお客様情報の入力が必要となります。
動作環境
サーバ
OS | Windows Server 2016 以降 |
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データベース | SQL Server 2016 SP1 以降 |
クライアント
OS | Windows 10 Windows 11 |
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Webブラウザ | Microsoft Edge Google Chrome |
FAQ
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予測は「あくまでも予測」であるので、「当たります」とは言い切れません。
予測精度について、一概に判断することは困難ですが、FOREPALSは、より安定した予測値が得られるように複数の予測モデルや予測手法を内包しています。商品(お客様)によってデータの性質や傾向が異なるので、導入を検討 される場合、事前に検証作業(データをお預かりして、どの程度の精度が期待できるのかを検証)を行い、「使える」か「使えない」をご判断(了承)して頂いた上で導入となります。
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標準機能ではありませんが、実績以外の付加要因(天候など)を加味することは可能です。
外部要因を予測のファクターとする場合には、本当にその要因が実績の変動に影響を与えていることが明確でない場合は、安定した精度が期待できない場合もあります。
取り込み方として、予測する時点で、それらの要因をデータとして盛り込む手法と実績のみによって得られた予測値に対して、付加要因による変動を加える方法などが考えられます。また実際にシステム化(カスタマイズ)する場合にどの 外部要因のデータをどのようにして入手(設定)するのかも考えておく必要があります。これらのことも考慮して、外部要因の予測モデルへの組み込みをおこなえば効果は高いでしょう。
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FOREPALSでは、商品のライフサイクルの段階に合わせて4つの考え方を選択できます。
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販売開始前:(市場投入前)
商品を市場に出す前段階において、販売開始後にどの程度の売上が見込めるかを予測します。この段階においては、実績が存在しないため新規に販売する商品の特性(構成・性質)から予測を行います。
(注) この予測については、コンサルティングを含めたサービスとして提供しています。 -
販売開始直後:(成長期)
商品を市場に出してから数(週/月)経過後で初期販売実績が発生した段階において、対象商品が今後どの程度まで売上が見込めるかを予測します。この段階においては、存在する実績と過去の類似商品の同時期の販売実績 (傾向)から予測を行います。 -
通常期間:(安定期)
商品が市場において認知され需要・供給とも安定した段階です。この段階においては、蓄積された対象商品の実績を使い、今後の商品の売上を予測します。 -
販売終了前:(終息期)
販売終了、後継商品の発売などにより商品寿命を終えようとする段階です。この段階については、特に意識する必要はありません。上記3.の手法の延長線上と考えられ、商品の傾向として終息状況にあると捉えられます。FOREPALS では、傾向変化を把握するため自動的に終息傾向の予測を行います。
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FOREPALSでは、基本的に予測商品数に制限はありません。
ただし、運用サイクルや利用状況に合わせて、処理の規模に似合った機器構成とデータベースを装備する必要があります。また、計画策定の作業において、対象商品数が多くなった場合、全ての商品の計画を立案(調整)するこ とも実際の業務においては難しいものと思われます。
そこでFOREPALSでは、各種アラームや予測モデル監視(プロットグラフ)という仕組みで対象商品群の誤差分布を参照することを可能としており、ここで実績(数量)が多く誤差が大きいものに着目して計画値の調整を行うことを可能とし ています。
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