トランスコスモス、AIで需要予測から出荷指示まで支援

トランスコスモスは、サプライチェーン向けサービス「trans-scManager」の機能を拡充しました。
新たに需要予測、補充計画の立案、在庫配置最適化の機能を提供します。
AIとBPOを組み合わせ、在庫可視化から需要予測、出荷指示までを支援します。

記事の概要

「trans-scManager」は、企業が保有するPSI情報をもとに、在庫状況の可視化や入出庫分析、在庫診断、在庫補充を支援してきたサービスです。
今回の拡充で、在庫可視化・分析に加えて、予測・計画・実行まで支援するサービスへ提供範囲を広げました。
需要予測では、販売・出荷実績や販促情報、天候などの外部要因を活用します。
複数の予測モデルから商品ごとに適したモデルを選び、需要を予測します。
製品リニューアル時には名寄せ操作などで販売実績データの連続性を保ち、継続的な精度向上を支援します。
需給・在庫計画では、需要予測と現在庫、安全在庫、リードタイムをもとに発注数や補充数量を算出します。
さらに、在庫補充や在庫移動による欠品抑制と在庫適正化、確定計画に基づく出荷データの作成を支援します。
AIによるデータ収集・評価や調整案の作成に、BPOによる判断・承認、例外対応、進捗管理などを組み合わせます。

記事のポイント

1. 需要予測機能を追加します： 販売実績や販促、天候などを使い、商品ごとに予測モデルを選んで需要を予測します。
2. 計画から出荷まで支援します： 在庫やリードタイムをもとに補充数量を算出し、在庫移動や出荷データ作成まで支援します。
3. AIとBPOを組み合わせます： AIの予測・調整案作成と、BPOの承認や例外対応を組み合わせて継続運用します。

このニュースがもたらす影響

• 導入検討企業： 需要予測の精度だけでなく、分散したPSI情報の整備から承認、例外対応、出荷までを一連の業務として見直す必要が生じそうです。
• SCMサービス企業： 予測モデルの提供にとどまらず、補充計画や出荷指示、関係先との調整まで担う運用設計が、サービスの差別化要素になる可能性があります。
• 需給担当者： AIが予測や調整案の作成を担うことで、担当者には定型的な集計よりも、判断・承認や例外対応に注力する役割が求められそうです。

このニュースの背景

EC市場の拡大や消費者ニーズの多様化、商品サイクルの短期化に加え、天候や調達リードタイムなど需給を左右する要因が増えています。
販売実績や在庫、販促、天候などの情報が複数の部門やシステムに分散し、担当者が複数のツールで集計・判断するケースもあります。
こうした業務では、欠品や過剰在庫、緊急配送の増加につながる可能性があるため、予測だけでなく計画と実行までを継続的に運用する仕組みが必要になっています。

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