需要予測AIの構築
飲料メーカー / Machine Learning
季節性・イベント要因を織り込んだ需要予測AIを構築し、在庫計画の精度向上を支援。
需要予測時系列分析MLOps
BACKGROUND
課題
需要変動が大きく、在庫の最適化が難しかった。
APPROACH
支援の流れ
- 1
出荷実績・気象・催事などの要因データを統合し、予測に有効な特徴量を設計
- 2
商品・エリア別の需要予測モデルを構築し、実運用を想定した精度検証を実施
- 3
計画業務のフローに組み込むための運用設計と定着支援を実施
DELIVERABLES
主なアウトプット
- 需要予測モデルと予測パイプライン
- 精度検証レポート
- 計画業務への組み込みフロー
OUTCOMES
成果
- 経験則中心だった需要計画に、根拠ある予測値を提供
- 欠品・過剰在庫のリスクを事前に検討できる計画プロセスへ移行
※掲載事例には、代表者が当社設立以前または当社外で担当・参画した実績を含みます。
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