01
システム本格導入の前にAIの有効性を検証
まずはAIの予測がどれくらい有用かをシステム導入前に多角度で検証できます。 属人的な計画から脱却するためにSCMシステムを検討する場合、未来の予測精度が上がれば各部門に大きなメリットが生まれます。
このような課題を解決できます
このような課題を 解決できます
販売計画が下振れすることが多く余剰在庫が残る
予想以上に売上が伸びた商品は欠品が起こる
販売部門、生産部門、調達部門の担当が別の予測をし、整合性がない
出荷量が読めないので物流の手配が後手後手になる
販売計画をワンナンバーで整合性を取りたいが関連部署を説得する材料がない
基幹システムにデータを貯めているだけで、需要予測にうまく活用できていない
船井総研SCのAI需要予測コンサルティングが選ばれる理由
船井総研SCの AI需要予測 コンサルティングが 選ばれる理由
02
SCM部門が主導でベースフォーキャストを算出
需要予測を活用するにはSCM部門が軸になり、各部門の計画数値の整合性を取る必要があります。 AIが予測した将来需要をもとに販売部門が販売戦略や販促の意思入れを行い関連部門に整合性のあるワンナンバー計画として確定する土壌を作ります
03
販売数量を決定づけた需要影響因子が見える
価格、季節、曜日、気温、天候、販促、など商品の需要を決定づけてきた需要影響因子はイメージはあるものの、定量的な検証をすることなく属人的な予測を続けるケースもあります。当プログラムでは未来の需要予測をするために、商品ごとの需要影響因子の仮説を設定し仮説検証を同時に行います
AI需要予測コンサルティングの流れ
01
課題ヒアリング・データ提供
AI需要予測を実際に行うために、過去の販売データ、出荷価格など重要なデータを共有いただきます。※機密情報を含むためNDAの締結も行います。
02
過去データの整理
基幹システムにある販売データを当社コンサルタントが加工し、AIが学習しやすいデータベースを作ります
03
需要影響因子の仮説設定
お客様とのミーティングにて、考えられる需要影響因子の仮説を整理し、検証方法を決めていきます
04
AIによる仮説検証
SCMシステムの需要予測モジュールを使って、設定した仮説を検証していきます
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コンサルタントによる仮説検証
SCMに標準搭載されていない、貴社独自の需要予測因子仮説については、整理したデータベースをもとに専門コンサルタントが仮説検証を行います
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未来の需要予測を算出
AIで最も精度が高くなる予測ロジックを選定し需要予測を行います。SCMコンサルタントが検証した需要影響因子についてはベースフォーキャスト後の意思入れに活用いただけるように提示します
よくあるご質問
Qどのような商品でも需要予測できますか？
A最低限、過去データの出荷量、出荷額が取れる商品であれば予測可能です。需要影響因子など取得しやすい商品であれば算出精度は上がります
Q受注生産の場合はどのように活用しますか？
A受注生産商品であっても、進め方は同じです。受注生産の場合、どれくらいの受注が将来見込めるかを自社主体で検証し、あらかじめ生産や調達が効率的に行えるように段取りをすることができます
QどのようなSCＭシステムを需要予測で活用しますか？
A当社とシステムパートナー契約にあるザイオネックス社のPlanNELをSCM計画系システムとして活用します。PlanNELは需要予測だけでなく、販売、生産、調達、在庫管理を一元的に計画できる統合SCMシステムになるので、需要予測だけでなくすべてのSCM計画管理に活用いただけます
Q将来的にSCMシステムを導入する際は船井総研サプライチェーンコンサルティングがサポートしていただけるのですか？
Aシステム導入効果を最大限高めるためにコンサルティングさせていただいております。具体的にはシステムにあわせた業務フローの改善、会議体など導入のために整備すべき体制づくりの支援を担当することになります
QAIを活用した場合、どれくらい需要予測の精度が上がるのですか？
AAIが一番活躍する領域は、過去データを学習し、実績に近づけるための需要予測ロジックの構築をすることです。それにより従来商品は十分な精度アップの効果が出ています。一方で新製品については不確定要素が多く、ベースフォーキャストに加えて販売計画立案者が最適な意思入れをする必要があります。当社では過去の新製品の出荷傾向をコンサルタントが分析し、意思入れの参考になる要素をレポートさせていただいております
