製造業のAI導入。需要予測から生産計画の最適化まで

需要予測を起点に、生産計画・在庫・出荷・配車までをつないで最適化。ベテランの段取りに頼ってきた現場を、データで回る仕組みへと再設計します。

需要予測生産・配車計画在庫・出荷

業種製造

主な業務領域需要予測 / 生産・配車計画 / 在庫・出荷

進め方診断 → 構築・現場実装 → 定着

Outline／課題・背景

製造の現場では、需要の読みと生産・配車の段取りが特定のベテランに集中し、その人がいないと回らない状態になりがちです。

需要予測の精度が低いと、過剰在庫・欠品・急な段取り替えが頻発し、工数とコストを押し上げます。予測から生産・出荷までを分断せず、一気通貫で設計し直す必要があります。

Approach／対応施策

どう実装し、現場で動かすか。

販売実績・季節性・先行指標を取り込み、品目ごとの需要を予測。勘ではなくデータに基づく生産・仕入れ計画の土台をつくります。

予測を生産計画と配車計画に接続し、在庫・出荷のバランスを取りながら段取りを最適化。急な変更にも崩れにくい計画を実現します。

在庫の可視化と出荷伝票・帳票処理を自動化し、現場とバックオフィスの二重入力をなくします。

品質・実績データを蓄積・活用し、改善が回り続ける生産管理体制まで伴走します。

Outcome／期待できる成果

−30%

製造・在庫関連業務の工数（実績）

−20%

販売計画の誤差（実績）

属人化↓

段取りを仕組み化

※「（実績）」は過去のご支援先で得られた実測値（守秘のため社名は伏せています）。それ以外は本プランで狙う代表的な指標で、実際は各社で合意してKPIを設定します。

Process／進め方

Month 1–2 ／診断・設計

現状を可視化し、優先順位つきロードマップとGo/No-Go判断材料を提示します。

Month 3–6 ／構築・現場実装

上記の施策を構築し、マニュアル・教育・運用設計まで伴走。合意したKPIで効果を測定します。

Month 6– ／定着・拡大

改善を反復し、他部署・他テーマへ展開。効果が薄ければいつでも解約できます。

関連する業種：食品製造物流建設　／　料金は料金ページをご覧ください。

まずは現状をお聞かせください。あるべき姿の定義から、最初の一歩を一緒に描きます。