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ホワイトペーパー
AIや機械学習による予測で予測精度を急速に向上させることができるのでしょうか？
当ホワイトペーパーで、その方法をご紹介しています。
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AIによる需要予測
終息しないコロナウイルス感染症の流行で急速に変化している顧客の需要は様々な業界のあらゆる企業でますます悩みの種になっています。
予測の精度に関するよくある課題：
- 需要の先行指標と社内のデータを紐づけることは困難でしょうか？
- 現在の予測プロセスの周期は、週次でしょうか？それとも月次でしょうか？また、その予測プロセスでは、結果指標だけで統計による予測を生成しているのでしょうか？
- 予測における精度は、財務部門、営業部門、サプライチェーン部門間でのすれ違いで課題が発生していないでしょうか？
- 機械学習やAIによる予測を利用するのに適したデータがあるかどうかが不明瞭でしょうか？
上記の課題で1つでも当てはまる場合は、こちらをクリックしてください。.
需要プランナーの見解：予測の精度に関する課題
需要プランナーが、予測プロセスを管理する上で浮上する課題。
予測から発展するS&OP摩擦
営業部門とサプライチェーン部門のエピソードをご覧ください。
収益計画のプロセス管理はスムーズですか？
CROは適切なタイミングで正確なデータをまとめることに苦戦することが多々あります。そのため、計画と予測で生じた差分の原因を理解することに限界が生じ、その差分を埋める正確な手順を踏んでも、それが仇となっています。この問題を解決する手立てがあります。
o9の需要計画機能で重要な価値を明らかにする方法
o9の需要計画において、ユーザーは、対応が可能な分析情報を確認し、新製品発売にあたっては連携体制を簡単に整えてビルトインモデルを活用できます。また、機械学習によるドライバーベースの予測から様々なシナリオを実行することが可能です。
o9特有の機械学習で予測精度を向上させる方法
機械学習でデータを予測に変換できます。これは、次世代のサプライチェーン計画で極めて重要な役割を果たす強力な機能です。従来の予測モデルは、回顧的で先行指標や需要ドライバーを取り込まずに未来の需要を予測します。そこがo9のプラットフォームとの違いです。
o9の需要計画機能で重要な価値を明らかにする方法
o9の需要計画において、ユーザーは、対応が可能な分析情報を確認し、新製品発売にあたっては連携体制を簡単に整えてビルトインモデルを活用できます。また、機械学習によるドライバーベースの予測から様々なシナリオを実行することが可能です。通常、このプラットフォームで、売上損失が3～5％減少し、在庫が5～15％減少し、生産性が5～10倍向上します。
使用事例をダウンロードしてo9のAIによる予測機能を実装している業界を率いる企業の使用事例をご覧ください。
AIによる予測でどれくらい節約できるかを計算
どの程度コスト削減が可能になるか、簡単に計算することができます。右の計算機を使用してご確認ください。
オプション
デモを申し込む
o9の担当者がプラットフォームで機械学習による予測の活用方法とお客様の事業にとってのメリットについて紹介いたします。
研修を申し込む
機械学習による予測に関する90分のグループ研修を無料で提供いたします。この研修では、データ収集、特徴量エンジニアリング、機械学習のアルゴリズムに関して説明いたします。
エキスパートの話を聞く
お客様のプログラムや戦略などに関するご相談を承ります。1時間の打ち合わせで、o9のエキスパートより、機械学習による予測を加速させる方法について、実践的な内容を提案いたします。
