更新日： 集計期間:2025年12月10日～2026年01月06日
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食品メーカーの見込生産の際に重要となる需給調整や生産計画の効率化を目的として、誰でも手軽にAI予測!
販売実績データを取り込むだけで販売数量を自動で予測するサービスです。AIやデータ解析に精通していない人でも、ボタンを押して待つだけの手軽さでAI予想結果が得られます。 今後の展望 弊社が独自開発した需給調整システム『需っ給さん』との連携により、販売計画から需給調整までの業務をシームレスに繋げて生産計画の効率化、食品ロスの削減に貢献していきます。 需給調整システム『需っ給さん』サービスサイト https://jukkyusan.sigmacrest.com/
製造業向け｜現場担当者でも使えるノーコードAI需要予測サービス
『Deep Predictor』は、現場担当者でも簡単に使えるAI需要予測・意思決定支援サービスです。 お客様のデータに外部データを組み合わせることで、高精度な需要予測と高い業務改善効果をご提供します。 単に将来の需要を高精度に予測するだけでなく、予測結果をもとに最適な発注量を自動算出する機能も搭載。 「現場で実際に使えるAI需要予測サービス」としてご利用いただけます。 【Deep Predictorの強み】 ▶ 外部要因を考慮した高精度な予測 ・気象データや経済指標などの外部データを自動取得 ▶ 導入しやすく、運用が簡単 ・貴社の課題に合わせた活用方法をご提案し、誰でも簡単に運用できる環境を構築 ・「貴社の現場で運用できること」を前提とした導入サポート ▶ 最適な発注量まで自動算出 ・予測結果に、在庫状況・発注リードタイムなどを加味し、最適な発注量を自動で算出 ▶ 他品目の予測にも強い設計 【解決できる課題例】 ・在庫の最適化 ・リードタイムの改善 ・生産計画の最適化 ・フードロスの改善 ・人員配置の最適化 など
予測分析サービスの導入を検討中の方必見！需要予測AIサービス導入の大まかな流れに沿ってご説明
本書は、「AIサービスの知識が薄く、どのように検討を進めればよいか 分からない」「導入に失敗したくない」といった方に向けた、サービス 導入フローと設計フローを解説する資料です。 サービス導入/設計の大まかな流れの他、専門知識は不要のノーコード AI需要予測ツール「Deep Predictor」もご紹介。 導入検討の際にも参考になる一冊となっておりますので、ぜひダウンロードして ご一読ください。 【掲載内容】 ■需要予測AIサービス導入の流れ ■需要予測AIサービス設計の流れ ■さいごに ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
食品ロス削減と欠品防止を両立するAI需要予測の進め方が分かる
食品メーカーにとって、需要予測の精度は経営を左右する重要な要素です。予測を誤れば、在庫過多による食品ロスや欠品による販売機会損失が発生し、利益を圧迫してしまいます。近年はSDGsへの対応や市場競争の激化により、従来の勘や経験に頼った予測手法では限界が見えてきました。 そこで注目されているのが、AIを活用した需要予測です。膨大なデータをもとにした高精度な予測は、食品ロス削減や収益最大化を実現し、持続可能な経営にもつながります。特に食品メーカーでは、変動の激しい需要を捉えるためにAIの活用が急務となっています。 本記事では、食品メーカーを取り巻く環境や需要予測の課題、AI需要予測のメリット、そしてノーコードで活用できるAI需要予測サービスまで解説します。 ※ブログの詳細内容は、関連リンクより閲覧いただけます。 詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
ICTを駆使して海象をDX！ 有義波高や風速などの海象情報をクラウドで一元管理！ 安全対策や防災対策に大活躍！
【気象・海象総合ポータルサイト羅針盤PLUS】NETIS登録番号QSK-210001-VEは、日本海域すべてのエリア(N23°~N46°､E120°~148°)の海象情報を1kmメッシュ最長10日先まで素早く的確に予測します。 20地点いつでも自由に簡単に登録でき、クラウドで複数地点の海象情報を遠隔監視することが可能です。 【特徴】 ■1kmメッシュ毎に、海象予測(有義波高 波向 周期 風速 雨量 暑さ指数(WBGT))を最長10日先まで素早く的確に予測 ■最大20地点登録・閲覧可能 ■有義波高の観測 オプション【デジクラゲ】 ■施工現場の気象観測と予測 オプション【Ｎセンサー】 ■電光掲示板や回転灯による情報表示と警報表示 オプション【防災灯】 ■カメラの静止画・ライブ映像の閲覧 オプション【Webカメラ】 ■水位を観測 電池式水位計【オプション】 ■台風情報の閲覧 ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
現場に関わる様々な気象情報を収集し続ける習慣こそが、安全性を高める大きなカギ！
近年、豪雨災害の増加傾向が顕著であり、豪雨の発生頻度や日数、 そして土砂災害の件数はいずれも増加傾向にあります。 局地的な集中豪雨による被害を避けるためには、警報や注意報を見る だけではなく、雨や雲の情報から「局地的豪雨の兆候」を早期発見し、 判断基準と照らし合わせて「複合的に判断する」ことが重要です。 関連カタログでは、気象情報を活用した判断の推奨する流れをご紹介 しています。現場の安全性向上や作業判断にぜひ、お役立てください。 【5つの気象情報チェックポイント】 ■向こう1週間で雨が降る日・時間帯はないか？ ■雨に関して注意報・警報はでていないか？ ■線状降水帯に関する注意情報は発生していないか？ ■降雨予想の時間帯、1時間毎に雨はどのくらい降るのか？ ■現場基準以上の雨を降らせる恐れのある強い降水域が 現場に接近していないかどうか ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
AIにより将来の電力需要を予測し、工場最適化に向けた運転をサポート
株式会社MHIパワーコントロールシステムズでは、三菱重工業の独自の AI&IoT技術“ENERGY CLOUD(R)”を駆使したエネルギーソリューション サービス「電力デマンド予測サービス」を展開しております。 関連部門間で電力需要を把握し、電力需要への意識を向上させると共に 契約電力設定の見直しや自家用発電設備の適切な運用など 工場一体となった運営に適した対応が可能です。 【特長】 ■工場一体となった運営に適した対応 ■電力需要ピークに備えた事前検討 ■計画変更への柔軟な対応 ※詳しくはPDFをダウンロードして頂くか、お気軽にお問い合わせ下さい。
工数・費用を削減！小売業での「Learning Center Forecast」導入事例をご紹介
B-Rサーティワンアイスクリーム株式会社様では、データ分析を外部委託 していましたが、外部ベンダーは業務面での知見が必ずしも豊富でないため、 予測に使う特徴量の追加・選択のヒアリング等に工数を費やし外部依託費が 膨れ上がっていました。 当製品導入後は、データ分析の外部委託費の大幅な削減と、出荷量構成比の 予測頻度の改善を達成。費用をおさえて高精度な分析が可能となりました。 【導入した効果】 ■データ分析サービスの外部委託費を大幅に削減 ■出荷量構成比の予測頻度を改善できた（3ヶ月から随時へ） ■AIを活用して、客観的に分析できるようになった ■高精度な予測を実現 ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
