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サプライチェーン需要予測とは？課題と対策・製品を解説
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AI・人工知能におけるサプライチェーン需要予測とは？
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「AIの全体像」について、ご紹介いたします。
AIの土台には、物体認識や画像解析、危険予知など、蓄積した多くの
データからパターンを学習し、その学習結果を基にして予測や判断を行う
「機械学習(ディープラーニング)」があります。
また、文章を生成、動画を生成など、人が話す言葉を理解する
「生成AI≓ChatGPT」があります。
【AIの全体像の概要】
■機械学習(ディープラーニング)
・売上予測、物体追跡、認証、物体認識、画像解析、危険予知、故障予知
■生成AI≓ChatGPT
・文章を生成、動画を生成、画像を生成
※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の全体像
アメリカの工業用アルミニウム会社へ、「o9デジタルブレイン」を
導入した事例についてご紹介いたします。
同企業では、生産工程は多段階のプロセスで、社内と外部の
オペレーションが含まれており、稼働時間を最大にするために
順序付けが必要で、従来はExcelで計画していました。
導入後は、プロセスを可視化することにより、需要充足率を改善し、
パフォーマンスに影響を与える異変などの解決策をプロアクティブに
特定できるようになりました。
【事例概要】
■課題
・既存のIT環境は複雑で、計画業務はすべてExcel上で実施されていた
■結果
・計画プロセスをオープンなクラウドネイティブプラットフォームに
統合することで、社内外の業務間でよりスムーズで、統合された
データ連携を実現することができた
※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。
【o9デジタルブレイン導入事例】金属業界
オープンイノベーションが成功しない理由は大きく下記3つが要因です。
1.相手側との信頼関係が薄い為、ぶっちゃけトークで深層に辿り着けない
2.個別企業の特定テーマの売り込みは、接点が作りずらい
3.担当者の予算や決裁権が弱く、社内ネゴできない
からやぶり道場は、既成概念のからやぶり(ブレイクスルー)により、
イノベーションや新事業を創出する、
企業所属イノベーター1,900人の事業協創プラットフォームです。
当プラットフォームの特長として、相手側との信頼関係が有る、協創ハブ
との連携や、相手側は、予算や決裁権が有る役員幹部クラスがアテンドなどが
ございます。
【特長】
■相手側との信頼関係が有る、協創ハブとの連携
■相手側と、当社顧客との俯瞰的な丸ごとマッチングで協創確率アップ
■相手側は、予算や決裁権が有る役員幹部クラスがアテンド
※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、「イプロスを見た」とお問い合わせください。
オープンイノベーションが成功しない理由とは？
『Polymerize Labs』は、材料開発のプロフェッショナルによって設計された
シームレスなデータ管理とプログラミング知識不要なAI活用を可能にする、
オールインワン・マテリアルズ・インフォマティクスプラットフォームです。
様々な材料開発データの整理・AI活用に特化したデータ管理基盤と、
多種多様な機械学習アルゴリズムを備えた柔軟性の高いAIエンジンを
ベースに、様々な材料分野においてデータドリブンな開発プロセスを提供。
様々な研究開発部門が直面するリソース不足、高コスト体質や、環境規制対応、
サプライチェーンのボトルネック解消、そして市場変化への迅速な対応と、
企業競争力の向上に寄与し、AI時代の新たな研究開発プロセスのスタンダードを
構築します。
【特長】
■実験・材料データの一元管理
■ノーコードAIで重要な特徴量・変数を抽出
■追加学習に向けたデータ拡充・AI予測に基づく実験計画
■AIによる特性・推奨実験条件の予測
※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。
データ管理とAIエンジンで研究開発Polymerize Labs
●「AI画像検査システム」：Deep Inspection
人間では判断できるが、従来の機械・画像判定システムではうまく判別できない。そんな対象に力を発揮するのがDeep Inspection。
経験を積むほど判定精度を高め、極めて高いパフォーマンスの高速均一化を実現します。
●世界最高クラスの「データ分析」：Deep Analytics
「Kaggle（カグル）」での上位成績者で構成するAIのプロフェッショナルがオーダーメイドでシステムを開発。
お客様との二人三脚で、製造現場の課題解決や生産性向上を実現します。
●「AI＋Robotics」開発・実装：Deep Robotics
立体製品の360度外観検査や移動・動作を伴う難易度の高い検査にも柔軟に対応する高度なロボット制御と、製造業に特化した独自AIの開発から現場導入までワンストップでご提供します。
●「3Dデータ解析」：Deep Mesh
独自のニューラルネットワークを利用して、画像・映像から点群データに変換して対象を認識。ドローンカメラやレーザーレーダーを利用し、肌感覚で対象の的確な把握・分析が可能になります。
AI導入支援＆ソリューション開発
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AI・人工知能におけるサプライチェーン需要予測
AI・人工知能におけるサプライチェーン需要予測とは？
AI・人工知能のサプライチェーン需要予測とは、過去の販売データ、市場トレンド、季節性、さらには外部要因（天候、イベント、経済指標など）をAIが分析し、将来の製品やサービスの需要を高精度に予測する技術です。これにより、企業は在庫の最適化、生産計画の効率化、物流コストの削減、顧客満足度の向上などを実現し、サプライチェーン全体の競争力を強化することを目指します。
課題
データサイロ化と品質のばらつき
需要予測に必要なデータが各部門に分散し、統合・標準化されておらず、データの欠損や誤りが予測精度を低下させる。
予測モデルの陳腐化と適応性の低さ
市場環境や顧客行動の変化にモデルが追随できず、予測精度が時間とともに低下し、迅速な意思決定が困難になる。
リアルタイム性の欠如と遅延
最新の市場動向や突発的な需要変動をリアルタイムに捉えきれず、機会損失や過剰在庫のリスクを高める。
専門人材の不足と運用コスト
高度なAI・データサイエンスの知識を持つ人材が不足しており、システム導入・運用・保守に高額なコストがかかる。
対策
統合データプラットフォームの構築
社内外のデータを一元管理し、クレンジング・標準化を行うことで、予測モデルの基盤となる高品質なデータを用意する。
動的学習・適応型予測モデルの導入
市場の変化や新たなデータを継続的に取り込み、予測モデルを自動的に更新・最適化することで、常に高精度な予測を維持する。
リアルタイムデータ分析基盤の整備
ストリーミングデータ処理技術を活用し、最新の需要変動を即座に検知・分析することで、迅速な意思決定を支援する。
AI予測プラットフォームの活用
専門知識がなくても容易に利用できるSaaS型のAI予測ツールを導入し、運用負荷とコストを削減しながら予測精度を向上させる。
対策に役立つ製品例
統合データ分析システム
様々なソースからのデータを集約・加工し、分析可能な状態にする機能により、予測モデルの精度向上に不可欠なデータ基盤を提供する。
機械学習ベースの需要予測エンジン
過去データとリアルタイムデータを学習し、市場の変化に自動適応するアルゴリズムにより、高精度かつ動的な需要予測を実現する。
サプライチェーン可視化・最適化ツール
予測結果を基に、在庫、生産、物流の各段階における最適なアクションを提案し、サプライチェーン全体の効率化を支援する。
クラウド型AI予測サービス
専門的なインフラや人材が不要で、手軽に高度な需要予測機能を導入できるため、中小企業でもAI活用の恩恵を受けられる。
