日本ハム、AI活用した在庫引き当てと需要予測で欠品率を改善–在庫水準を最適化 – ZDNET Japan

日本ハムはAIを活用した在庫引き当てと需要予測により欠品率を改善し、業務効率を飛躍的に向上させました。
この取り組みは、データに基づく判断プロセスの標準化を進め、属人化を解消するものです。
業界全体において、AIの導入が業務改革の鍵となる可能性を示しています。

記事の概要

日本ハムは、基幹システムの再構築とAI活用による業務改革に取り組んでおり、欠品率の改善を目指しています。
プロジェクトはアクセンチュアと協力し、SAP S/4HANAとSAP Business Technology Platform（BTP）を導入しています。
これにより、在庫引き当てや需要予測がAIによって自動化され、業務の効率化が図られました。
特に、AIによる標準化された判断プロセスの導入により、欠品や過剰在庫の課題が解消され、業務負荷が軽減されています。
また、今後は生成AIを活用した新たな発注プラットフォームの構築も進めており、さらなる業務のデジタルトランスフォーメーションを目指しています。
全体として、業務効率の向上と欠品率の削減が実現され、企業全体としての競争力が強化されています。

記事のポイント

1. AIによる業務改革： 日本ハムはAIを活用して在庫引き当てや需要予測を高度化し、業務効率を向上させています。
2. 欠品率の改善： AI導入により欠品率の前年比削減が実現され、在庫水準の最適化にも成功しています。
3. 生成AIの新しい活用： 新たなフード発注プラットフォームを構築し、発注業務の効率化を目指しています。

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