来月の需要が伸びる品番は？
概要
勘と経験の需要予測を、数字で支える
受注・出荷の実績に、季節性や市況などの外部要因を加えて需要を予測し、予測の前提も数字で確かめられるようにします。
来月、需要が大きく変わりそうな品番を教えて
受注実績_直近3年販売データ
12品番で大きな変動を見込んでいます。主な要因は、大口顧客の立ち上げ時期です。
生産計画への影響を試算して
ご相談
需要予測AI、まずは相談してみませんか
事例・デモご紹介
見て確かめる
近い業界・業務での取り組みと、需要予測AI のデモをご紹介します。
ご紹介する内容:
- 近い業務での取り組み事例
- 需要予測AI のデモ
- 御社の課題に近い使い方の例
- 導入までの進め方
無料デモ爆速開発
お話を聞いて、すぐ形に
御社の課題や業務の進め方をうかがい、それに合わせたデモを短期間でつくってお見せします。
デモ開発の流れ:
- 課題と業務のヒアリング
- ヒアリングをもとにしたデモの開発
- 実際の画面でのご確認
- 本格導入に向けた進め方のご提案
AI CoE+
AI 推進を任せる
AI 専門人材を採用せずに、御社の AI 推進部署の一員としてテーマ選びから導入まで伴走します。
AI CoE+ で支援すること:
- AI 活用テーマの洗い出しと優先順位づけ
- 技術・ベンダーの選定
- PoC・導入の伴走
- 社内の AI 推進体制づくり
どれから始めればよいか迷う場合も、お気軽にご相談ください。課題とデータの状況をうかがい、進め方をご提案します。
連携するシステム
いまのシステムのまま、つながります
需要予測AI は既存のシステムを置き換えず、必要なデータだけを接続して動きます。
ファイルサーバー
図面・仕様書・報告書など、ファイルサーバーやクラウドストレージにある文書
PLM / CAD
設計データと、品番・BOM の情報
MES
製造の実績・設備の稼働・工程のデータ
品質システム
検査結果・品質記録・不具合報告
ERP / SCM
受注・在庫・購買・原価のデータ
導入までの流れ
- 1
現状の整理
困っている業務と、データの在りかを棚卸し
- 2
テーマ選定
効果と実現性から、最初の一つを決める
- 3
接続・意味付け
必要なデータを接続し、オントロジーを定義
- 4
PoC・導入
実データで検証し、業務フローに組み込む
- 5
基盤へ集約・展開
成果の出た仕組みを基盤に残し、他拠点へ
よく寄せられる質問
- 受注・出荷・在庫の実績に加え、販促の予定や市況などの外部データを使います。まずは社内の実績データだけで始めることもできます。
- いいえ。MES・ERP・PLM などの既存システムはそのままに、必要なデータだけを接続して使います。
- はい。クラウドのほか、オンプレミス・閉域網にも導入できます。図面や品質記録のように外に出せないデータを扱う前提で設計しています。
- 困っている業務を一つ選び、そのテーマに必要なデータだけで PoC を行うところから始められます。現状の棚卸しとテーマ選びからご一緒します。
- はい。すべてのソリューションは Agentic Data Factory の同じデータ基盤の上で動くため、一つの部門で整えたデータと意味づけを他の部門でもそのまま使えます。
※ ページ内の画面・会話は利用のイメージです。実際の顧客・データを示すものではありません。
※ 機能と導入の範囲は、対象の業務とデータの状況によって異なります。