このようなお悩みを解決いたします
- セールやポイント還元など、販促・特売効果の影響をAIで正確に分析したい
- ドラッグストアやECなど、販売チャネル・地域別の需要特性を把握したい
- 販売実績のない新商品の需要を精度高く予測したい
- 容量や香りなどのバリエーションによる膨大なSKUの需要予測を効率化・高精度化したい
- 流通在庫の把握困難に伴う過剰生産や欠品リスクを回避したい
- 5年間の実績データと影響因子をもとに未来を可視化し、S&OP（販売・操業・在庫計画）の精度を高めたい
日用品メーカーにおけるS&OP AI需要予測とは
需要予測は企業のサプライチェーン戦略と深くひもづいており、顧客へのサービスレベルや収益性を決定づける根幹といえます。競争力の強化を進める企業は需要予測手法の見直しを行っています。
多岐にわたるSKUやチャネルごとの複雑な需要変動に対応すべく、需要予測の仕組みは見直されているでしょうか。また、特売施策による大きな需要変化や欠品に対し、有効な施策は検討されているでしょうか。
過去5年間の実績データや需要影響因子をAIで可視化し、求められる予測精度の向上をいかに図るのか、目指すべき供給体制の具現化に向けて、AIを活用したS&OP（販売・操業・在庫計画）の構築を行うことが競争力の強化につながります。
船井総研サプライチェーンコンサルティングの「AI需要予測」では、日用品メーカー特有の課題に対応する、強靭かつ高精度な需要予測基盤・サプライチェーンを策定します。
