AI需要予測の導入で生産計画作成時間を96％削減【A.T. カーニー】

A.T. カーニー株式会社は、AIによる需要予測の活用事例をまとめた論考を公開しました。
論考では、POSデータや天候、経済指標、SNSセンチメントなどを統合する手法を紹介しています。
生産計画作成時間の96％削減や、予測精度の10～40％改善などの事例を示しています。

記事の概要

A.T. カーニー株式会社は、論考『サプライチェーンマネジメントにおける需要予測高度化に向けたAIの役割』を公開しました。
論考では、過去の販売実績を中心とした予測から、複数の需要シグナルを統合する手法への移行を論じています。
対象となるデータには、POSデータ、顧客属性、経済指標、天候、SNSセンチメント、競合動向などがあります。
AIは季節性や販促、地域差を考慮し、SKU、製品、店舗などの単位で予測を生成できます。
P&Gは、COVID-19で過去データの信頼性が低下した局面で、リアルタイムデータを機械学習で分析しました。
日本では、P&GのAIベースの予測システムにより、配送トラックの車両規模を30％削減できるとされています。
LenovoのSupply Chain Intelligenceは、2,000社超のサプライヤーと世界33拠点の製造施設にまたがるネットワークで、800以上のデータソースを統合します。
Lenovoは、売上4.8％増、OTIF納入性能5％改善、製造・物流コスト約20％削減を成果として報告しています。

記事のポイント

1. 多様なデータを統合： AIはPOSデータ、顧客属性、天候、SNSセンチメントなどを統合し、SKUや店舗単位で需要を予測します。
2. Lenovoの導入効果： Lenovoは売上4.8％増、OTIF納入性能5％改善、製造・物流コスト約20％削減を報告しています。
3. 計画作成を効率化： C3 AIのアプリケーションは、食品メーカーで18のデータソースを統合し、計画作成時間を96％削減しました。

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