更新日： 集計期間:2025年12月24日～2026年01月20日
※当サイトの各ページの閲覧回数を元に算出したランキングです。
更新日： 集計期間:2025年12月24日～2026年01月20日
※当サイトの各ページの閲覧回数を元に算出したランキングです。
更新日： 集計期間:2025年12月24日～2026年01月20日
※当サイトの各ページの閲覧回数を元に算出したランキングです。
61～75 件を表示 ／ 全 437 件
売上機会の最大化や廃棄ロスの削減、在庫管理の効率化などのメリットが分かる
需要予測とは、販売した商品がどれくらい売れるのか(需要があるのか)を 予測することです。売上機会の最大化や在庫の適正化を実現するためには、 適切な需要予測が重要となります。 しかし、小売業や製造業の担当者のなかには「新商品の需要予測がうまく できない」「季節によって商品の売れ行きが大きく変わってしまう」などと 悩んでいる方もいるのではないでしょうか。 本記事では、需要予測の基本概念から、そのメリット、必要なデータ、 そして実際の活用事例までを詳しく解説します。 ※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。
在庫最適化に役立つおすすめの方法についても理解できる
在庫を最適化することで、キャッシュフローの最適化や過剰在庫の抑制、欠品の防止、商品の品質維持などのメリットが生まれます。しかし、小売業や製造業の担当者のなかには、「どのようにすれば在庫を最適化できるのかわからない」という方も多いのではないでしょうか。 そこで本記事では、在庫最適化をおこなうメリットや従来の在庫最適化の手法・課題、在庫最適化における需要予測の選択肢などを解説します。 ※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。
在庫過多(過剰在庫)の解消に役立つツールについても理解できる
在庫過多(過剰在庫)とは、商品の需要量を上回る在庫を抱えている状態のことです。必要以上の在庫を抱えることで、在庫コストが増加し、さらには不良在庫の増加やキャッシュフローの悪化などを引き起こします。小売業や製造業の担当者のなかには、「在庫過多(過剰在庫)を何とかしたいが、どうすれば在庫を適正化できるのかわからない」と悩んでいる方もいるのではないでしょうか。 そこで本記事では、在庫過多(過剰在庫)の原因やデメリット・リスク、対策方法などを解説します。 ※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。
需要予測の基礎から手法・事例まで分かり、精度を上げられる
需要予測とは、商品の売上や、仕入れに必要な数など、さまざまな「数の需要」を予測することです。 この記事では、需要予測の基礎知識から具体的な手法、最新の技術を活用したアプローチまでわかりやすく解説します。 ※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。
AI需要予測のメリット・デメリットが分かり、導入判断ができる
ITの進化によって、近年特に注目を集めているのがAI技術です。 本記事では、AIを活用した需要予測の基本知識や、注目を集める社会的背景、活用のメリット・デメリット、具体的な導入手順、活用事例などについて解説します。 ※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。
AIを活用した需要予測の自動化事例も紹介し、実務にすぐ活かせるポイントもわかる
製造業における在庫削減は、単なるコストカットではなく、回転率の改善や欠品率の低減、キャッシュフローの健全化に直結する経営課題です。特にサプライチェーンの不確実性が高まる近年では、「どれだけ在庫を持つか」よりも「いつ・どれだけ発注するか」を正確に管理することが重要になっています。 本記事では、製造業で在庫削減を進めるための基本ステップから、安全在庫の設定方法や発注点の設計、発注量の最適化といった具体的な手法を解説します。 ※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。
私たちが大事にしている考え方をご紹介！アイデアをカタチにする技術者集団です！
私たちの根底にあるのは、「お客様の課題に対し、ものづくりで応える」 ということです。 「こんなことができないかなぁ」という声をスタート地点に、自らの技術と 経験と諦めない姿勢でものづくりに取り組み、カタチにします。 それが、私たちの喜びであり、進むべき道なのだと自負しています。 私たちはいつまでも、アイデアをカタチにする技術者集団であり続けます。 【特長】 ■要件定義から開発、設計、試作、生産、納品後のメンテナンスまで 一貫して対応 ■高精度なものづくりに欠かせない、高い技術をもった外注加工メーカー とのネットワークを保有 ※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。
CodeAGIはプログラムコード・テストケース/データを⼈の数百倍の速度で⾼精度に⽣成することを可能にします！
当社にて「CodeAGI」と他社生成AIの比較検証を実施しました。 約5人日の作業が、1日で完成。CodeAGIを用いる事でコーディング は不要に。AIだけですべてのクラスの作成が完了します。 手組みは修正とデバッグのみ。 また、複雑で時間の掛かるクラス程時間短縮率が高いです。 【概要】 ■検証者：上級PG(10年目) ■検証内容：デバッグ完了までの時間 ※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。
製造業で生成AIを使うなら！Microsoft365Copilotがおすすめ
AI技術は、近年めざましい発展を遂げており、その中でも生成AIは、 従来のAIとは一線を画す革新的な技術として注目を集めています。 生成AIは、単にデータを分析するだけでなく、文章の作成、画像生成、 音楽作曲など、人間の創造性を模倣するようなことができるのです。 しかし、多くの企業が、この生成AIの持つ潜在的な力をまだ十分に 活用できていないのが現状です。 このまま生成AIを無視し続ければ、競争に打ち勝ち、生き残るのは困難な 状況になるでしょう。 ※コラムの詳細内容は、関連リンクより閲覧いただけます。 詳しくは、お気軽にお問い合わせ下さい。
ロボットシステム案件の成功率を高め、顧客満足度向上を実現！
ロボットシステム案件において、エンドユーザーヒアリングはプロジェクトの 成功を左右する重要なステップです。 しかし、ヒアリングは時間と労力を要し、聞き漏らしや質問漏れなど課題も 多く存在します。 生成AIは、これらの課題を解決し、ヒアリングの質と効率を大幅に 向上させる革新的なツールです。 本記事では、生成AIがエンドユーザーヒアリングにどのように活用できるのか、 具体的な事例を交えながら詳しく解説します。 ※コラムの詳細内容は、関連リンクより閲覧いただけます。 詳しくは、お気軽にお問い合わせ下さい。
製造業界に革命をもたらすAI活用戦略！実際の製造業でのAI活用事例もご紹介
現代の製造業界は、絶えず変化する市場の要求に迅速に対応するため、 技術革新の波に乗る必要があります。 この文脈で、生成AIの活用は業界全体に大きな変革をもたらしています。 AI技術は、単なる自動化ツールを超え、業務効率の向上、品質管理の均一化、 コミュニケーションの最適化など、製造業界の様々な課題を解決する鍵と なっています。 本記事では、当社にご相談をいただいた実際の製造業でのAI活用事例を挙げ、 その効果と、これらの技術を取り入れる際の考慮点について解説します。 ※コラムの詳細内容は、関連リンクより閲覧いただけます。 詳しくは、お気軽にお問い合わせ下さい。
長時間の営業でも煮詰まりません！いつでもできたてのおいしさを提供
当社で取り扱っている『2液だしマシン』についてご紹介いたします。 当製品は、ボタンを押すだけで、味噌や出汁などをお湯と直前混合し、 風味豊かな作りたてに近い美味しさの味噌汁、うどんだしを提供。 また、材料をセットするだけで簡単に仕込み作業ができ、いつでも同じ味、 一定量、一定温度の味噌汁やうどん出汁を提供でき、作りすぎによる 廃棄ロスがなく、必要な時に必要な量を抽出できます。 【特長】 ■仕込み作業効率アップ ■味や量のムラなく作れる ■いつでも作りたて ■廃棄ロス削減 ※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。
太い物流網・船社や物流業者とのネットワーク・金融、売買機能により、お客様の課題を解決！調達代行
国際間での部品調達では、様々な業務・リスクが山積みです。 豊田通商の『Vendor to Vendor(V-V)』で、世界中に張り巡らされた 太い物流網・船社や物流業者とのネットワーク・金融、売買機能により、 世界中でお客様の課題を解決しています。 Streams Connectedで新しい輸送体験を確認ください。 https://connected.g-streams.com/login アカウント登録には、お問い合わせフォーム欄にて"Connected登録希望”と 記載ください。 ※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。
オノマトペ感性定量化技術をもとに感性を定量化し、ポジショニングマップで可視化！
当社の「感性AI MateriaLink」の機能「素材の質感の感性価値定量化」 について、ご紹介いたします。 素材の触覚的質感を、オノマトペで回答してもらう感性実験を実施。 オノマトペ感性定量化技術をもとに感性を定量化し、ポジショニング マップで可視化します。 感性実験の方法(触り方や室温等)に指定がある場合は、ご相談ください。 【ステップ】 1.素材サンプルを当社にご送付いただく 2.当社で素材の触覚的質感をオノマトペで回答してもらう 感性実験を実施 3.感性定量化技術により触覚的質感の感性を定量化 グラフやポジショニングマップで確認可能 ※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。
