世界中の大手企業に信頼されています
o9 デジタルブレインの主な特徴
お役立ちコンテンツ
o9 デジタルブレインで解決できる課題
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【マニュアル業務の限界】
プランナーがエクセルを用いたマニュアルでの計画業務に多くの時間を要しており、日々の変化への対応が難しく、また他の付加価値を生み出す業務に時間を割くことが難しい。
【圧倒的な高速処理】
グラフデータベースにより、従来型DBと比較し約1,000倍もの高速なデータ探索・計算処理を実現。これまで数週間かかっていた計画業務が数十分で終わるようになった事例も多くあります。
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【エクセルやメールによる「バケツリレー」】
計画業務がエクセル、パワーポイント、メールに依存しており、部門間（営業、製造、調達、財務）でデータが分断されている。情報の伝達に遅延が発生し、意思決定が遅れている。
【単一プラットフォームによる統合】
独自の「エンタープライズ・ナレッジ・グラフ（EKG）」技術により、販売、製造、調達、財務などの全データを単一モデルで統合。データのエクスポート・インポートなしに、部門間でリアルタイムに情報を同期・共有します。
[3]
【過去の実績と勘頼みの予測】
過去の出荷実績と担当者の勘に依存しており、市場の急激な変化を捉えきれず、欠品や過剰在庫が発生。新製品の予測も、根拠の薄い希望的観測で決定されている。
【様々なドライバーの活用と貴社独自モデルの組み込み】
気象データ、競合価格、人流など、需要に影響を与えるドライバーをAIが分析。また、標準搭載された予測モデルの利用だけでなく、貴社がPythonやRで開発した予測モデルをo9 デジタルブレインに組み込み活用することも可能です。
[4]
【制約を考慮できない計画】
材不足や設備能力の限界を考慮せずに計画を立てるため、現場で実行不可能な計画になりがちで、過剰在庫や在庫不足などの問題も発生。
【様々な制約を考慮した計画】
在庫、人員、保管スペースなどの制約条件を考慮し、実行可能かつ最適な生産・供給計画を自動立案。サービスレベルを達成するために必要な適正在庫量を算出します。
[5]
【意思決定の遅れと財務影響の不可視】
トラブル発生時、影響範囲の特定に時間がかかり、対策が財務（売上・利益）にどう影響するかが即座に分からない。
【リアルタイム・シナリオプランニング】
「もし需要が急増したら」「部材が遅延したら」といったシナリオを高速にシミュレーション。数量だけでなく、売上・粗利・コストへの財務インパクト（P&L）を即座に可視化し、経営判断を支援するします。
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【サプライヤーリスクの不透明性】
サプライヤーの生産能力やリスクが見えず、部材不足によるライン停止が直前まで判明しない。
【サプライヤーコラボレーションと可視化】
サプライヤーと需要予測や生産計画を共有し、供給コミットメントを取り付けるほか、2次・3次サプライヤーのリスクも可視化するコントロールタワー機能を提供します。
主なソリューション
お客様への価値提供
“私たちの目標は、80％のタッチレスオペレーションを実現することです。o9との取り組みを通じ、マニュアル作業のほとんどを削減することに成功。さらに3週間かかっていたマテリアル＆キャパシティ計画におけるプランニングサイクルを、1週間に短縮することができました、”
ビジャイ ギリアム氏
グーグル社 テクニカルプログラム責任者
“社内から「これまでで最大の改善だ」や「お客様に品切れを告げる必要がなくなった」という声を聞いたとき、プロジェクトの成功を確信しました。”
ジェヤビンドゥ シン氏
スターバックス社 エンジニアリング＆品質保証 バイスプレジデント
“統合事業計画（IBP）は、従業員の共通の情報源となっており、上司や部下、また部門を横断しての業務遂行を強力にサポートしています。”
アティナ カニオウラ氏
ペプシコ社 最高戦略・変革責任者
“o9の導入により、需要変化に柔軟に対し、物流センターのリソースに合わせて柔軟に対応できるようになりました。o9なくして、この成功は成しえなかったと思っています。”
アシュリー ワード氏
ウォールマート・カナダ社 サプライチェーン シニアマネージャー
“特に私の期待を大きく上回ったのは、o9がチームにもたらした高度なコラボレーションと、メンバーの積極的な関与（エンゲージメント）です。現在では、400名を超える営業担当者、マネージャー、ディレクターがo9プラットフォームを利用し、予測情報をより精度の高いものへと磨き上げ、サプライチェーン計画チームと緊密に連携しています。”
ロドリゴ ロドリゲス氏
アンハイザー・ブッシュ・インベブ社 ロジスティックス バイスプレジデント
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貴社のサプライチェーン変革支援の流れ
