在庫抱えや廃棄ロスが問題視される中、多くの企業では需要予測に応じた在庫管理の最適化が求められています。
しかし、それが長年の経験に基づく者であったり、人によって管理精度がばらけてしまう事はありませんか?
正しく需要予測ができ、かつそれがシステム化できれば、在庫抱えや廃棄ロスを軽減できます。
昨今では、AIを使ったモデル構築によって、製造・小売・仲卸・設備管理・飲食・食品など様々な業界、業種における需要予測が可能になりました。
予測値を元にした需給計画の最適化によって企業のコストカットを実現、現場の負荷を軽減します。

在庫抱え・廃棄ロスに困っていませんか?

在庫抱えや廃棄ロスで在庫回転率の低下に困っていませんか?
個人の消費がオンライン化していくことで、オンライン上で適切に需給予測を立てられれば、企業が負うコスト(広告・在庫・廃棄etc)を最小限に抑えることができます。そのためには、正確なデータを基にした傾向分析を行い、先々の需給計画を立てる必要があります。
ただ、ツールをただ使うだけではこれらは容易には行なえません。どのデータを扱えば有効か、どういうアウトプットにすれば傾向がわかるかなど、計画・立案するためのノウハウが必要です。
AIさくらさんは、膨大なデータの中から、ニーズの可視化・トレンドの予測をすることができるため、企業の需給計画を丁寧に支援します。

担当者任せの発注管理に困っていませんか?

在庫管理・発注管理が、担当者の経験や勘に依存しているところはありませんか?
傾向を理解している人が管理するのあればある程度の正確性はあるかもしれませんが、人によって精度が異なる管理体制は企業側にとってそれは、リスクを抱えていることになります。
適切で精度が保証されている需給計画(在庫管理・発注管理)を立てるためには、人に依存しない需要予測システムを構築する必要があります。
一方で、需要予測システムは、企業にとってはコストが大きく悩ましい話です。しかし、AIさくらさんであれば、低コストで需要予測を立てられるため、人に依存しない使いやすいサービスを提供できます。

業界の需要予測に困っていませんか?

業界の需要予測に困っていませんか? いざ、ビッグデータを活用して需要予測をしようと思うと、業界ごとの特色や外的要因による影響度を考慮する必要があり、その予測は本来であれば非常に複雑です。 動向の変化が激しい業界の場合、ツールを使ってデータを投入してみても、信頼性のある予測が立てられないケースも多くあります。 300社以上の企業に導入されているAIさくらさんは、さまざまな業界ごとの特色も学習しています。類似した業界であれば、既にAIさくらさんが持っている既存の学習データと照らし合わせ、業界ごとの予測値を補正して、より精度の高い需要予測を立てられます。