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SASが新製品、AI用い需要予測から在庫最適化機能強化

2016年12月7日 (水)

サービス・商品SASインスティテュート・ジャパン(東京都港区)は7日、人工知能(AI)技術を組み合わせて需要予測から在庫最適化までの機能を強化した「SAS for Demand-Driven Planning & Optimization」の最新版の国内提供を開始したと発表した。

新製品は需要シグナルの分析・探索、需要予測、需要予測のコンセンサス、在庫最適化・補充計画、サプライチェーン全体の評価といった需給計画業務に必要な機能を単一基盤上で提供する統合ソリューションで、精度の高い需要予測と在庫の最適化と自動化、需給計画業務の体系的な意思決定プロセスに必要な基盤を提供するものとなる。

同社の統計・機械学習アルゴリズムにより、消費需要に対するマーケティング・販売施策の効果や来店客数・棚割などの効果を詳細に考慮した上で、月・日・時間単位の精度の高い短期の需要予測結果を素早く得ることができる。

新製品の需要予測に使用する類似製品の選定、需要データのクレンジングと分類、予測モデルの作成・予測というステップを「一般ビジネスユーザーが人工知能アルゴリズムの導き出す推奨値」を参考にしながら対話形式で進め、精度の高い新製品需要予測につなげる。

また、多階層の在庫最適化に対応した独自のAI技術により、信頼性の高い補充計画を作成することで、従来のマニュアル発注業務が大幅に削減される効果が見込める。業務ルールの変更などがもたらす欠品率、サプライチェーンのコストへの影響を、一般ビジネスユーザーにも使いやすいインターフェイスでその都度シミュレーションしながら計画を最適化することができる。

計画業務に必要な機能群、ユーザー・インターフェイス群をあらかじめ用意し、追加の画面開発や機能統合のための追加開発を不要とすることで、導入時や市場の変化に対応するための変更コストと時間を最小化する。

■主な機能

需要シグナル・レポジトリ在庫データ、出荷データ、受注データや配送データに加え、予測精度の向上に不可欠なPOS/パネル調査、販売キャンペーン、価格、ソーシャルメディアなど、需要に関するあらゆるデータを一元的に管理
SAS Demand Signal Analytics需要に関わるさまざまなデータを使用して、営業・マーケティング・在庫管理各担当者にとって必要な洞察を得るためのインメモリ型ビジュアルツールを用いた分析・レポーティング環境
SAS Forecast Analyst Workbench価格、販促、マーケティング・イベント、来店客数や棚割り、気象情報その他の需要要因を考慮かつ大規模で精度の高い需要予測を提供
SAS New Product Forecasting類似製品の需要パターン、需要ボリューム、製品ライフサイクルなどをもとに、統計・機械学習アルゴリズムを適用して、これまでにない高い精度の新製品予測を実施
SAS Collaborative Planning Workbench対話型のウェブインターフェイスとワークフロー機能、業界標準の評価指標による、統合型の事業計画環境で、予測値のコンセンサスを得るための体系的なプロセスを提供
SAS Inventory Optimization Workbench在庫階層や製品階層などを自由に定義し、多階層ネットワーク全体を最適化する在庫補充計画を作成し発注業務のほとんどを自動化する。影響把握のためのシミュレーション機能も提供

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