概要
コロナ禍における需給の急激な変化や、ネットショッピングの需要拡大による物流量の増加に伴い、サプライチェーンマネジメントの最適化（以下、SCM最適化）が求められています。
しかし、SCM最適化が進まない背景には以下のような課題があります。
- 需給の急激な変化により商品の需要予測が困難
- 在庫の基準が定められていない
- リードタイムが長い
SCM最適化ソリューションは、AIを使用した需要予測と、シミュレーションや数理最適化の技術の組み合わせにより、これらの課題を解決します。
特長
SCM最適化ソリューションの特長はAIによる需要予測とシミュレーションや数理最適化技術の組み合わせにより、プロセス全体の最適化を実現できることです。
AIによる需要予測
過去の在庫や販売に関連する実績データと外部データからAIを使用して需要予測を自動的に生成するため、予測に関する専門的な知見も必要とせず、また、予測をもとに在庫や人員、作業スケジュール、工場のレイアウトなど様々なものをシミュレーションし、目的に応じて全体の最適化を実現します。
シミュレーションおよび数理最適化技術
シミュレーションソフトウェアとしては、生産ラインや物流、交通、事務業務などの様々なプロセスを可視化し、計画の定量評価を可能にするLanner Group Ltd.が開発したWITNESSを使用しています。CTCは、日本国内の総販売代理店として、自動車の生産ライン、物流センターの人員配置、交通シミュレーション、金融機関の窓口業務など、多くのお客様にWITNESSを提供しています。また、数理最適化ソフトウェアは、パフォーマンスと信頼性で世界的に定評のあるGurobi Optimization, LLC.のGurobi Optimizerを使用しており、生産や物流拠点の最適配置、配送における最適経路の算出等で国内でも様々な場面で活用されています。
ソリューション
SCM最適化ソリューションは「AIによる需要予測」と「シミュレーションおよび数理最適化技術」の2つを組み合わせた構成となっております。
導入プロセス
お客様の現状の課題をヒアリングした後に、AI・最適化のモデルを作成しPoCのモデル評価を実施いたします。評価結果をもとに2回目のPoCの実施有無や、社内システムへの実装について提案いたします。
