食品製造のAI導入。需要予測で廃棄ロスを削減

大手土産菓子メーカーでの業務改革で培った知見をもとに、需要予測から生産・受発注・期限管理までを一体で設計。作りすぎと欠品の“間”を、データで詰めます。

需要予測ロット・期限管理受発注

業種食品製造

主な業務領域需要予測 / ロット・期限管理 / 受発注

進め方診断 → 構築・現場実装 → 定着

Outline／課題・背景

食品製造は、需要の読み違いがそのまま廃棄ロスや欠品に直結します。賞味期限・ロット管理の負荷も高く、現場の判断に依存しがちです。

需要予測・生産・受発注がバラバラに動くと、計画の誤差が増幅。部署をまたいでオペレーション全体を最適化する視点が欠かせません。

Approach／対応施策

どう実装し、現場で動かすか。

POS・出荷・季節性データから品目別の需要を予測し、生産・仕入れ計画の精度を高めます。

ロット単位の管理と期限の可視化を仕組み化し、先入れ先出しと廃棄抑制を支援します。

受発注の入力・照合・帳票を自動化し、ヒューマンエラーと二重作業を減らします。

商品開発・製造・物流・店舗販売まで、部署をまたいだ全体最適を設計します。

Outcome／期待できる成果

−20%

販売計画の誤差（実績）

−30%

製造・在庫関連の工数（実績）

−30%

試作回数（実績）

月200h↓

レポート作成工数（実績）

※「（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：製造商社物流　／　料金は料金ページをご覧ください。

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