CASE 05INDUSTRY製造業

製造業のAI需要予測と発注・生産計画策定

機械学習深層学習

RESULT // HIGHLIGHT

AI需要予測に基づき発注・生産計画の策定を最適化

過去実績や市況変動から将来需要をAIで予測し、適正な発注・生産計画を立案。欠品や過剰在庫を抑制し、サプライチェーンの効率化と計画業務の属人化解消を支援。

OVERVIEW概要

製造業のサプライチェーン領域において、過去の出荷・受注実績、リードタイム、市場トレンドなどを加味して将来の需要を高精度に予測し、適正な原材料発注量と生産スケジュールを連動して算出する「AI需要予測・発注・生産計画システム」を開発しました。予測から計画立案までを一連のデータフローで繋ぎ、在庫の最適化と計画策定業務の省力化・標準化を実現しました。

INDUSTRY業種: 製造業
SCALE企業規模: 従業員数約1000名
CHALLENGE課題: 製品点数が多く部材調達のリードタイムも異なる中、需要予測や発注計画の立案がベテラン担当者の経験則や手作業のExcel集計に依存していました。急な需要変動や季節性の影響をタイムリーに計画へ反映しきれず、欠品による納期遅延や余剰在庫の滞留が発生していたほか、日々変動する状況に合わせて発注・生産計画を再調整する作業に多大な工数がかかっていました。
SOLUTIONソリューション: 需要を予測する機械学習モデルを構築しました。さらに、予測された需要量に対して、各工場の生産能力、制約条件、安全在庫基準、原材料の納入リードタイムを考慮して最適な発注タイミング・数量および生産計画を自動立案する独自の最適化ロジックを設計しました。
TECH技術: 機械学習深層学習
PERIOD期間: 6ヶ月
TEAM体制: PM 1名 / データサイエンティスト複数名

RESULT成果

需要予測の精度向上と計画策定の自動化により、欠品リスクを最小限に抑えながら適正在庫水準の維持を可能にしました。

需要予測に基づいて最適な発注・生産のスケジュールを素早く提示してくれるようになり、計画調整の負担が激減しました。
生産管理部門担当者

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