製造・販売データや外部要因を基に需要を精緻に予測し、在庫適正化や欠品削減を実現！
当社にて、「需要予測最適化システム」の開発を行った事例をご紹介します。 従来の在庫管理では過剰在庫や欠品が発生しやすく、経営に損失を与えて いました。また、開発にあたっては、外部データ(天候、キャンペーン等)の 統合によるモデルの複雑化対応、などの課題に直面しました。 これらに対し、当社では特長量エンジニアリングとアンサンブル学習、 可視化ダッシュボードの整備を実施し、業務対応力を高めました。 【技術的課題】 ■外部データ(天候、キャンペーン等)の統合によるモデルの複雑化対応 ■少数事象(急激な需要変動)への過学習防止と柔軟性確保 ■学習結果を業務担当者が理解・活用しやすい形で提供する インターフェース設計 ※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。
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基本情報
【主な成果】 ■需要予測精度：約10％向上 ■在庫回転率：約15％改善 ■欠品率：平均20％削減 ■発注リードタイム：最適化により短縮 ※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。
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当社は、「ITプロフェッショナル」として「使命感」に基づき行動し、 お客様一人一人の「思い」に着目することで、お客様を成功に導きます。 AI・IOTを活用したエネルギーソリューションでエネルギー安定供給に貢献。 また、海外拠点を含む会社グループ全体で、グローバルでサービスを提供します。 ご要望の際はお気軽にお問い合わせください。
