o9ソリューションズ・ジャパン株式会社日本拠点
最終更新日:2024/08/09
o9導入事例集~AIを活用した需要予測~
【o9導入事例】大手グローバル食品メーカー
大手グローバル食品メーカーへo9を導入した事例をご紹介いたします。
同メーカーでは、リードタイムが長い指標に基づく低い予測精度、
異なるデータセットや仮定に基づいた需要予測、財務予測、商業予測を
作成していたことなど様々な課題がございました。
導入後は、機械学習機能により、予測精度を大幅に改善し、バイアスの
減少に成功。また、平均5~8パーセントポイントの予測精度向上の実現など
多様な効果をもたらしました。
【導入背景】
■リードタイムが長い指標に基づく低い予測精度だった
■需要計画担当者の業務時間の大半がエクセルを利用したプランニングに
費やされており、重要な業務に集中する時間がなかった
■異なるデータセットや仮定に基づいた需要予測、財務予測、商業予測を
作成していた
■SAP APOとBlue Yonderからの移行を検討していた
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【o9導入事例】大手グローバル乳製品メーカー
大手グローバル乳製品メーカーへo9を導入した事例をご紹介いたします。
同メーカーでは、予測精度と品質のばらつきが大きかった・予測プロセスは
エクセルで管理され、SAP APOを実行レイヤーとして使用されていたなど
様々な課題がございました。
導入後は、ほぼ全週でバイアスが改善。また、詳細なプロモーション情報を
加えることによって、プロモーションによるアップリフトを予測することが
グローバルで可能になるなど、多様な効果をもたらしました。
【主な導入内容・範囲】
■過去の異常値修正と製品ポートフォリオのセグメント化を自動化
■プロモーション、休日、天候などの社内外ドライバーを使用した
機械学習ドライバーベースモデルを含むベストフィット予測
■スマートAIアナリティクスを用いた過去の出荷実績の週次予測から
日次への予測分解
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AIによる需要予測ソリューション【ハンドブック進呈中】
現代のサプライチェーンは変化という荒波にもまれています。
消費者が求めているのは迅速な配達と多様な配送手段、そして何よりも
安くて最良の製品を購入できることです。
不確実性、複雑性、不安定さの中で、o9デジタルブレインは、企業が
積極的かつ大胆に時代に挑戦していくための支援を行います。
o9デジタルブレインの強力な自動化と分析力によって、現在の市場および
今後の市場予測が反映された知見を、企業戦略や制約とともに様々な
関連部門に提供できます。
【概要】
■顧客は常に正しい:消費者の行動は変化している
■先行指標を予測に活かす
■o9デジタルブレイン ビジネスの挑戦を支援
■o9デジタルブレインの機能
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【o9導入事例】カナダ最大級の小売企業
カナダ最大級の小売企業へo9を導入した事例をご紹介いたします。
同社では、店舗のキャパシティ制約を配慮した在庫計画が困難だった・
店舗在庫の可視性が低く、店舗の需要に応じた補充ができなかったなど
様々な課題がございました。
導入後は、店舗ごとの制約を考慮した優先配分を実現。また、プランナーの
生産性の向上など多様な効果をもたらしました。
【導入効果】
■AI/MLベースの予測精度が改善
■店舗ごとの制約を考慮した優先配分を実現
■店舗の制約を考慮した優先配分を実現
■マーチャンダイズとサプライチェーンおよび店舗オペレーションの
連携により、迅速な意思決定を実現
■プランナーの生産性が向上
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【o9導入事例】大手グローバルヘルスケア製品サプライヤー
大手グローバルヘルスケア製品サプライヤーへo9を導入した事例を
ご紹介いたします。
同サプライヤーでは、多くの業務を手作業に頼っていた、予測および関連する
仮定のサイクルごとの変遷追跡が困難など様々な課題がございました。
導入後は、セルイン予測精度が平均2~5%、セルアウト予測精度が
10%以上改善。また、効果の可視化や予測精度向上の実現など多様な
効果をもたらしました。
【主な導入内容・範囲】
■社内外の複数の指標を用いて、セルイン予測およびセルアウト予測を作成
■コラボレーションワークフローを備えた統合需要計画プラットフォームに
より、予測データを統合し、部門横断でのコラボレーションを実現
■o9のオープンアーキテクチャを活用し、業界最高レベルのアプローチと
アルゴリズムで予測の最適化を実現
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【o9導入事例】大手グローバル自動車部品サプライヤー
大手グローバル自動車部品サプライヤーへo9を導入した事例を
ご紹介いたします。
同サプライヤーでは、OEM各社からの予測の品質と精度に大きな
ばらつきがあった、需要予測とキャパシティの確認は、エクセルで
行われておりデータが散在していたなど様々な課題がございました。
導入後は、プランナーの生産性が15~25%ほど向上。また、タスクの
自動化率の向上など多様な効果をもたらしました。
【導入効果】
■需要予測精度が10パーセントポイント向上し、80%台の精度になった
■プランナーの生産性が15~25%ほど向上
■タスクの自動化率が向上(初期ベースラインの30%と推定)
■意思決定サイクルが月次から週次レベルになり高速化を実現
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