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Hitachi

ビッグデータ×AI(人工知能)

需要予測サービス

AIを活用して発注業務を効率化

需要予測サービスでは、欠品を防止するために多めに在庫を抱えていたり、廃棄ロスや転売差損が生じる、等の課題を抱える発注業務において、AI(人工知能)を活用して精度の高い需要予測値や発注量を算出し、お客さまの発注業務の効率化や在庫最適化を支援いたします。
また、お客さまの要件に応じ、予測モデルの構築から実施しますので、小売・卸、製造業、設備サービス他、需要予測が必要なさまざまな業務に対応します。

特長

AI活用により、外部要因の影響度を判定

受注動向に影響を与えるさまざまな外部要因の影響度を影響因子として定量化し、影響度とその確度を判定します。

複数の予測方式により、予測結果を導出

複数の予測方式を組み合わせ、対象商品別に最適な予測モデルを構築し、 需要予測値や発注量を導き出します。

予測が難しい新商品の発注量予測が可能

予測が難しい新商品については、類似商品の特定と受注が見込まれる得意先を推定し、需要予測値や発注量を算出します。

予実差フィードバックによる精度向上

受注実績と需要予測値とのかい離を学習して継続的に予測モデルを更新し、予測精度を改善します。

推奨発注量の提示により、意思決定を支援

需要予測値と在庫量に基づき、機会ロスや在庫過多を考慮したリスク値を算出、推奨発注量をわかりやすく可視化します。

在庫最適化を支援する需要予測サービスの特長紹介図

利用手順

需要予測サービスは、次のような流れでご利用いただけます。

需要予測サービスの利用手順の説明図

適用効果

<適用分野>小売・流通

課題の改善前と改善後
  Before After
1件目 課題1:受注実績や商品情報を活用し、需要予測を実施しているが、需要予測精度が上がらず、各種在庫指標が悪化している。特に、新商品の需要予測が難しく、最適な発注量がわからない。 解決1:需要予測サービスを利用し、特売情報や気象情報などのデータも日立に提供した結果、需要予測の精度が向上した上、機会ロスや在庫過多を考慮に入れた最適な発注量を日立から提示してくれるようになった。
2件目 課題2:発注量決定が担当者の経験とノウハウに依存しており、発注業務が属人化している。 解決2:日立から最適な発注量を提示してくれるため、発注担当者の熟練度によらず、発注処理の効率が上がった
改善前後のイメージ

改善前のイメージ

改善後のイメージ

ご提供価格

需要予測サービスの価格
  名称 概要 価格
詳細情報 需要予測サービス AI(人工知能)を活用して、需要予測の精度向上と、業務の効率化を支援いたします。業務課題の整理からKPIの設定、予測モデルの構築、予測値の算出、効果検証まで対応いたします。 個別見積

リーフレット

AIを活用した在庫最適化(PDF形式、1.28Mバイト)

AIを活用した需要予測(PDF形式、3.37Mバイト)
需要予測を誤れば、欠品による機会ロス、在庫過多による廃棄ロスを生む。しかし、需要予測作業は人手で実施しているのが現状・・・需要予測の「精度向上」と「業務効率化」を、日立のAIで実現します!