最適な生産計画の出発点となるAI需要予測のポイント

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本セミナーでは、生産計画の基礎から解説し、需要変動や属人化で揺らぐ生産計画を、AI需要予測・生成AI・数理最適化で最適化するための留意点について詳解いたします。

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プログラム

需要変動や属人化で揺らぐ生産計画を、AI需要予測・生成AI・数理最適化で最適化するための実践セミナーです。売上・利益インパクトと実現性の概算、成功に必要なデータ/AI/運用設計、時間軸×対象商品×自動化範囲の導入ロードマップを事例で習得します。不確実性が高い現代において、特に重視すべきAI需要予測を起点とした生産計画最適化を実現するための実践的な方法について詳細に習得することを目的としています。

  1. 生産計画を作成する上での課題
    1. 需要ブレ・見直しの多さや属人化
    2. 生産量決定までの時間的ロスと心理的負担の大きさ
    3. 生産計画の制約の複雑さ
    4. 生産能力の見積の難しさ
  2. 生産計画の課題を解決する最新技術
    1. 生成AIや需要予測AIによる精度向上と自動化
    2. 生成AIによる網羅機な調査力・説明力を活用したコミュニケーションの効率化
    3. 予測AIによる生産能力の正確な見積
    4. 生成AIと数理最適化による制約を考慮した最適化
  3. 最新技術導入後の効果と実現性の概算
    1. AI需要予測
    2. 生成AI
    3. 数理最適化
  4. AI需要予測の効果と実現性の詳細な見積方法
    1. 在庫削減コスト
    2. 欠品防止による売上向上
    3. 自動化による工数削減
  5. AI需要予測を成功させるポイント
    1. ゴール設定
      • 精度向上幅と効果の紐づけ
      • 目標ROIの設定方法
    2. 条件整理
      • 予測の時間粒度
      • 予測の商品粒度
      • いつを予測するのか
    3. 必要なデータ
    4. 利用するAIアルゴリズム
    5. 運用設計と自動化すべき範囲
  6. AI需要予測を成功させるポイント:データ編
    1. 自社データ
    2. 外部データ
    3. データクレンジング
    4. 精度を上げるためのデータの作り込み (特徴量設計)
    5. データ収集と加工における生成AI活用
  7. AI需要予測を成功させるポイント:AIアルゴリズム編
    1. エクセルで実現できること
    2. 生成AIで実現できること
    3. AIツールで実現できること
    4. 需要予測専用のAIツールで実現できること
  8. AI需要予測を成功させるポイント:運用設計と自動化
    1. AIに入れる前にすべきこと
    2. AIからの予測値をもとに何をすべきか (イレギュラー対応)
    3. 精度のモニタリング方法
  9. AI需要予測の段階的導入方法 (ロードマップ)
    1. 利用するデータ
    2. 適用する業務範囲 (予測から生産計画、調達との連携)

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