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。MatrixFlowに関するご質問や、ご自身の持つ課題を解決することができるのか?といったご質問・ご相談がありましたら、右のお問い合わせ欄からお問い合わせください。
-
ビジネスのためのAI活用プラットフォームMatrixFlowについての詳細はこちら
MatrixFlowの製品情報ページ -
AI活用・導入の実現方法についてのご質問ご相談はこちら
お問い合わせ
関連した事例
-
AIを活用した在庫管理とは?メリットや導入方法、事例を紹介
在庫管理を行う場合、次のような課題を抱えている企業は多いのではないでしょうか。 ・担当者の知識や経験によって管理品質にバラツキがある ・データ入力や作業のミスが起こりやすい ・正確な需要予測ができずに在庫不足、在庫余剰が発生する こうした課題も、AIを活用した在庫管理を導入することで解決できます。 この記事ではAIを活用した在庫管理のメリットや、導入方法、実際に導入している業界の事例などをご紹介します。
-
売上予測にAIを活用するメリット7点!やり方・導入事例を紹介
「AI」を使って売上予測ができることをご存じですか?在庫を抱える小売業にとって、売上予測を正確に行うことは大きな課題です。なぜなら多くの在庫を抱えることは経営にとって大きなリスクとなるからです。大量に仕入れた在庫の多くが売れ残ってしまった場合、企業は大きな損害を被ります。その誤差をできるだけ少なくする技術として、注目を集めているのがAIによる売上予測です。この記事では、売上予測にAIを活用した場合のメリット、やり方、導入事例などについて紹介します。
-
AI・機械学習で必ず必要なデータの前処理とは?簡単にできる加工方法をご紹介
業務効率化や売上拡大のため、ビジネスでのAI活用が進んでいます。 ですが、AI活用に「データ前処理」が重要であることはあまり知られていません。 データ前処理は、AI実装までの作業工程の8割を占めるとも言われるほど重要な工程です。 本記事では、AIにおけるデータ前処理とは何なのか、具体的なデータの前処理方法を解説していきます。
-
AI・機械学習を用いた画像分類とは?その方法、実活用例を徹底解説
AIや機械学習を活用した画像分類は広がりを見せています。最近では、次のような活用事例があります。 1. パン屋さんのレジ業務への画像認識AI活用 2. バスケットボールなどスポーツ関連への画像認識AI活用 3. 運送会社の安全運行や防災分野への画像認識AI活用 4. 電車やバスの改札・空港の認証ゲートでの画像認識AI活用 5. 音楽フェスなどイベントでの画像認識AI活用 6. 製鉄所における作業者の安全管理業務への画像認識AI活用 7. Eコマースサイトへの画像認識AI・検索技術への画像認識AI活用 8. マグロの検品業務への画像認識AI活用 9. ワイン検査業務への画像認識AI活用 AI・人工知能の技術が積極的に活用されている分野の一つに画像認識があります。画像認識は、画像(動画)データからパターンを認識して、その特徴から対象物を特定します。画像認識はディープラーニングにより精度が飛躍的に向上したため、現在、さまざまな業種・業界で導入が進んでいます。 本記事では、AI・人工知能・機械学習を活用した画像分類について概観し、その方法、実際の活用例について、AIを活用した画像分類のおすすめツールを紹介します。
-
製造業でのAIによる異常検知と原因の特定
製造業において、日々稼働している生産ラインの中には、製品を作るためのさまざまな機器があります。これらの機器が突然、なんの前触れもなく故障し、停止してしまうと、生産ライン全体の停止、修理にかかる費用、新しい機器のリース代など、さまざまなコストがかかり、製造する上でのデメリットとなります。 上記から、異常検知は製造業においてクリティカルな問題です。また、異常検知の実施にあたっては現場の長い経験や、高度な技術も求められるため、工場や生産管理の現場担当者から見ると、異常検知は頭を悩ませる課題のひとつとなります。 今回は、そのような異常検知について、その概要、方法、さらには最新のAI・機械学習を活用した異常検知の方法についてもご紹介します。
-
担当者の経験に頼った需要予測を時系列予測で改善
商品やサービスの需要をAIによる時系列分析でより正確に予測していきます。 高精度な需要予測ができれば、データに基づいた仕入れや生産の計画ができます。
-
SNSの投稿に含まれる感情をテキストマイニングで分析する
SNSの投稿から感情を分析するなどのマーケティングのための作業を、AIによるテキストマイニングで効率化します。 AIによるテキストマイニングは業務効率化を実現するだけでなく、分析結果を用いて、商品開発や広告・宣伝をすることができます。