需要予測データ起点の計画と業務プロセスの効率化

より確かな販売数を先読みする

需要をより正確にとらえたマネジメントが多くの企業の重要な経営課題となっています。このようなビジネス状況において、製造・流通・電力などの各業界では、サプライチェーン最適化を実現するために、一連のプロセスの起点となる計画立案の質を高めることが不可欠となっています。そして、計画立案で重要となる精度の高い需要予測を実現するために、様々なデータを組合せてAIで予測する取り組みが行われています。例えば、将来の販売数・出荷数などを高精度に予測しています。
現場の発注・生産・調達・販売計画をデータドリブンで最適に立案することで、コストがかかる計画変更や販売機会ロス・廃棄ロスを削減することができます。また、担当者の勘と経験による見込数作成作業から脱却できるため、現場作業の自動化によるローコストオペレーション・働き方改革にも繋がります。
富士通は、特徴の異なる複数のモデルを用いて予測を行い、機械学習により各モデルの統合比率をダイナミックかつデータ起点で自動最適化する富士通独自の「動的アンサンブル予測」技術により、高精度で安定的な需要予測を実現します。

生産計画の適正化

課題
  • 従来の需要予測では特売活動の効果や指標変化の影響によるニーズ変動に対応できず、生産量調整の負荷が高い
  • 営業部門からの生産依頼数が常に多く、需給調整部門が製造過多で問題視される
効果
  • 過去出荷実績に加えて、営業活動・特売情報・企業外データ(気象、経済指標など)といった様々なデータを組合せた需要予測により高精度に予測
  • ニーズ変動に対応し、生産計画変更の負荷を軽減・廃棄ロスを削減
  • 変動し続ける状況に応じて、機械学習によりデータ起点でパラメーターのチューニングを自動化し、人手を介さず常に需要予測モデルを最適化・精度維持

関連業界
  • 製造

発注業務の省力化

課題
  • 大規模チェーン顧客からの注文により多様な仕入れ先への発注業務を行っており、様々な特性を持つ数万の商品を取り扱うため、煩雑かつ大量の作業が発生
効果
  • 既存システムではできなかった「商品特性」ごとの需要予測を行うことで予測精度を向上

関連業界
  • 流通(卸)

店舗発注業務効率・在庫最適化

課題
  • パートタイムが多い量販店では発注精度のバラつきが多く、品切れや廃棄が頻繁に発生する
  • 人の判断による発注作業に時間がかかり、重点売り場作りや品出しなどが手薄
効果
  • 高度な需要予測により精度の高い客数予測、販売数予測から最適な発注量を算出
  • 勧告された発注量を元に、発注業務の削減・発注頻度の平準化によるローコストオペレーションを実現
  • 在庫適正化およびロス削減による魅力ある売場=顧客満足度向上

関連業界
  • 流通(小売、卸)
関連情報

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