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サービス・商品日本モウルド工業（愛知県安城市）は21日、気象データを活用した果実トレー需要予測モデルを開発したと発表した。青果物容器分野で課題となっていた過剰在庫や欠品リスクの低減を目指すもので、2024年の実証では在庫を3割削減した。
▲在庫を3割削減した2024年の実証データ（クリックで拡大、出所：日本モウルド工業）
同社は平均気温、降水量、風速などの気象ビッグデータと、20年分の販売実績データを組み合わせ、梨向け果実トレーの需要予測モデルを構築した。ホールサイズごとの需要を可視化することで、シーズン中の発注集中への対応精度を高めた。
青果物容器業界では、ユーザー側による事前需要予測が少なく、収穫期に発注が集中する傾向がある。このため、メーカー側は見込み生産による在庫積み増しを行ってきたが、生育状況次第で越年在庫や欠品が発生し、不要な製品移動による環境負荷も課題となっていた。
同社は24年、開発したモデルに実際の気象データを入力し運用を検証。その結果、在庫を3割削減し、需要予測精度向上による業務改善効果を確認した。
今後は梨以外の青果物容器への応用も進める方針で、予測データを取引先へ提供することで、部材在庫の適正化や輸送時の環境負荷低減にもつなげていく。
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