発注最適化を支えるデータ設計と機械学習を解説
勘と経験の発注から、データに基づく需要予測へ。商品単位で「売れる確率」を予測するAIシステムを、どんなデータで・どんなモデルで・どう運用して作るのか。売上実績・イベント・天候・商圏属性を組み合わせた需要予測の実装と運用のポイントを解説します。詳しくは関連リンクの技術コラムをご覧ください。
この製品へのお問い合わせ
基本情報
【技術要素】 ・機械学習による需要予測（売れる確率の予測） ・売上実績・イベント・天候・商圏属性のデータ設計 ・発注最適化 ・運用設計 【カテゴリ】AIソリューション／小売DX ※需要予測AIの作り方をデータ設計から運用まで解説します。
価格帯
納期
用途／実績例
【想定用途】 ・小売・流通の発注最適化 ・在庫・欠品・廃棄ロスの削減 ・需要予測に基づく生産・仕入計画 【実績例】 ・売上実績や天候・イベント等を組み合わせた需要予測AIの設計・運用を支援。
企業情報
株式会社テクノスフィアは、AI・IoT・Webシステム開発など先進の技術領域で お客様の課題解決に取り組む大阪のシステム開発会社です。 2021年の創業以来、フラットなチーム体制を活かし、柔軟でスピーディな 開発スタイルを実現。 画像検査AI、スマートファクトリー支援システムなど、社会課題の解決に 直結するソリューションを手がけています。
