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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/
在庫・発注・生産問題を解決。高精度な予測に加えて、その先の運用まで自動化！現場担当者でも使えるAI需要予測サービス。
「Deep Predictor（ディーププレディクター）」は、製造業・卸売業に強いAI需要予測・運用サービスです。 専門知識がなくても数十万SKU規模まで簡単に予測でき、発注をはじめとする予測の後工程まで自動化。 導入して終わりではなく、現場で使われ続けるAIです。 Deep Predictorは、高精度な予測に加えて、その先の運用まで自動化するのが特長です。 【製品特長】 ■アクションの自動化：発注量の算出（代表例）に加え、出荷調整・価格最適化まで対応 ■大容量SKU対応：数万〜数十万SKUの大規模な品目管理にも対応 ■外部データ連携：気象・カレンダー・経済などの外部データを取り込み、予測精度を向上 ■API連携による自動化：基幹システムやERPとAPIで連携し、データの受け渡しを自動化 ■データ処理の自動化：データの取り込み・加工・更新を自動化し、運用負荷を軽減 Excelや担当者の経験・勘に依存していた需要予測や発注判断を標準化し、在庫問題や発注業務の課題を改善。 運用が継続的に回る業務の仕組みづくりを、定着まで専任担当が伴走支援します。
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。
現場担当者でも使えるノーコードAI需要予測サービス
小売業界では、需要変動への対応と在庫の最適化が重要です。特に、食品ロスや売れ残りのリスクを最小限に抑え、利益を最大化することが求められます。Deep Predictorは、高精度な需要予測と最適な発注量の算出により、これらの課題解決を支援します。 【活用シーン】 ・店舗の在庫管理 ・季節商品の販売予測 ・最適な発注量の算出 【導入の効果】 ・在庫の最適化 ・フードロスの削減 ・発注工数の削減
欠品による機会損失と過剰在庫を改善。AI需要予測サービスで、売上機会を最大化する適正発注を実現
当社のノーコードAI予測分析サービス「Deep Predictor」が解決する 課題の一つとして、「在庫の最適化」があげられます。 AIは過去の大量のデータを分析し、市場変動や季節性の要因を考慮に入れた 正確な需給予測を提供。さらに、最適化アルゴリズムを用いて在庫不足と 過剰在庫のリスクを最小化する発注量を特定します。 需要予測と発注量の最適化により、在庫不足や過剰在庫を最小限に抑える ことで、年間数千万円規模のコスト削減を実現でき、利益率を改善できます。 【必要データ】 ■過去の出荷数のデータ ■現場知に基づく、カレンダー情報、気象情報、マクロ経済指標など ※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。
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。
