製造業でのAIによる需要予測の活用事例
製造業ではビックデータを使ったAIによる需要予測を行うことにより作業の自動化が進み、人手不足問題の解消や生産ロスの解消にも貢献します。
在庫切れと過剰生産
「欠品を起さなければもっと利益を上げられたのに」
「欠品を防ぎたいから生産を多くしたら、過剰在庫や滞留在庫になってしまった」
このように在庫管理に悩みを抱える方も多いのではないでしょうか。
注文が入った時に製品がなければ販売機会を損失してしまい、売上を逃してしまうことになりますし、希望納期に応えられないと信用や満足度も低下してしまいます。
しかし、在庫を抱えすぎると倉庫を管理する人件費や光熱費がかかります。それだけではなく、余らせてしまった場合は廃棄処分にも費用がかかってしまいます。
これらのことを防ぐためには、状況に則した正確な生産計画を立てることが必要です。
AIを使った精度の高い需要予測
需要予測をすることで、適切な生産計画を立案し、在庫の課題を解決できます。
需要予測の目的は、「消費者が製品を必要とするタイミングや量を予測し、適切に供給する」ことにあります。
AIによる需要予測が導入されていない現場では、経験や慣例を重視する傾向にあります。それでは人によってバラツキが発生してしまいます。
きちんとデータを分析したうえで生産計画をつくることが重要になりますが、Excelなどで作業する場合は、時間だけでなく、担当者への負荷もかかります。
AIを活用することで、様々な要因が絡む複雑な状況からパターンを分類・抽出し、人間では判断が難しい傾向を見出すことが可能です。
生産計画で重要になる需要予測は、過去の売上実績だけでなくマクロ経済のGDPや各種物価指標の変動や気候変動などといった様々な情報を加味することで精度が増していきます。
データを統合的に分析し処理をすることで、より精緻な予測結果を得られるようになります。
MatrixFlowでスピーディに分析
MatrixFlowはAIを素早く簡単に作成することができる、AI活用プラットフォームです。
MatrixFlowでAutoFlow(自動構築AI)を使用することで精度が高く信頼性の高い需要予測を、ボタンをクリックしていくだけでスピーディに実現することができます。
プログラミングなどの専門知識を持たない人材でもAIの作成・運用が可能です。
予測結果と共に、結果に与えた影響度合いである重要度も見ることができます。
以下のチュートリアルでは、上の図のような結果を得ることができるAIの作成手法を説明しています。
AIによる需要予測を行い、生産計画をマネジメントしましょう
生産計画を策定するための、AIを活用した精度の高い需要予測の手法についてご紹介しました。
製造業においては、需要予測に基づいて生産に必要な部品や材料の仕入れをすることでムダなコストが削減できるほか、生産や出荷に必要な人員、また設備確保の計画に活用できます。
さらに、生産キャパシティを拡大したり、生産スケジュールを柔軟に変更して需要増減に備えた在庫準備をすることが可能となります。
人・物・コストの流れを最適化すれば、生産性の向上にもつながるのではないでしょうか。
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