製造業の仕入部門必見 – MatrixFlow需要予測AIによる最適在庫管理の実現
DXによる調達業務の変革と競争優位性の確立｜98%以上の予測精度で欠品・余剰在庫を同時削減
カテゴリ：
- AI導入
- 在庫予測
- 需要予測
資料概要
製造業を取り巻く事業環境は、コロナ禍を経て大きく変化しています。サプライチェーンの分断、原材料価格の高騰、労働力不足、そして予測困難な需要変動が同時に発生し、従来の経験則による在庫管理では限界が露呈しています。
本資料では、ノーコードAIプラットフォーム「MatrixFlow」を活用した需要予測AIによる最適在庫管理の実現方法をご紹介します。
こんな課題をお持ちの方におすすめ
- Excelベースの属人的な需要予測に限界を感じている
- 欠品や余剰在庫によるコスト増大に悩んでいる
- データサイエンティストがいなくてもAI活用を始めたい
- 需要予測の精度を向上させたい
資料の内容
- 製造業を取り巻く環境変化と課題
- 日本国内でのAI需要予測活用動向
- AI需要予測による課題解決のアプローチ
- MatrixFlowによる実装と効果
- 導入事例分析（東証プライム上場企業の実績）
- ROI算定と導入効果の定量化
- 実装ロードマップ
主要な調査結果
- 製造業の76%が生産計画の見直しを課題として認識
- AI需要予測の導入により、主要品目の91%で従来比予測精度が大幅向上
- 適切な実装により98%以上の予測精度を実現し、欠品・余剰在庫を同時に削減
- 3年間ROI 599%を実現した事例あり