AIアプリケーション
サプライチェーン管理
Profet AIはサプライチェーン管理部門の需要変動予測、サプライチェーン計画の最適化、在庫コストの削減をサポートします。サプライチェーンのデータ分析を通じて、サプライヤーの選択と在庫管理を最適化し、サプライチェーンの効率を高めます。
アプリケーションシナリオ
需要予測、価格予測
最終発注量の予測
サプライヤーが提供する原材料または備品のライフサイクルが終了（EOL）する時、購買スタッフは最後の発注チャンスを逃さず、未来の需要量を予測して調達を行わなければならない。
問題分析：
- 在庫の制御が困難：調達量が多すぎると在庫コストが増加し、不足すれば企業の信用にまで影響する。
- 予測モデルがない：現在は固定された比率で各備品の最終発注量を計算しているが、在庫量が不正確になるという問題がしばしば発生する。
- 汎用モデルは予測が不正確：異なる製品や部品の返品保証（RMA）数量予測は違いがあるため、単一のモデルでは各製品や部品の予測ができない。
成果：
- モデルによって最終発注量の予測精度が20％向上し、在庫管理の効率が高まった。
- 経験に依存した需要分析から脱却し、データ駆動の客観的な分析と経験の伝承を実現した。
原材料価格の予測
原材料価格は企業の生産コストを左右する重要要素であり、その変動は直接利益に影響する。例えば国際原油価格が上昇すると、石油化学製品価格も上昇し、化学工業や紡績など川下産業の生産コストが増加する。
問題分析：
- 関連する変数が多い：原材料価格は需給関係、経済政策、国際情勢など多くの要素に影響を受け、これらの変化に大きく左右される。
- 情報が取得しにくい：企業は原材料価格の情報を即時に取得することが難しいため、調達の意思決定が遅れる。
- 予測の難度が高い：原材料価格の変動は不規則であるため、従来の方法では正確に予測することが難しい。
成果：
- 事前に原材料価格の変動トレンドを予測し、企業は調達戦略を即時に調整できるようになり、調達コストを12％削減した。
- 効率の向上：調達の意思決定の効率を高め、企業全体の経営効率が向上した。