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        | 公開日 | 2017/08/08 | フォーマット | PDF | 種類 | 製品資料 | 
      
        | ページ数・視聴時間 | 2ページ | ファイルサイズ | 735KB | 
      
    
    
    
    
      要約
      
         卸売業やメーカーの受注予測は、精度が悪いとロスや機会損失が発生し、業績悪化の原因となる。しかし、受注予測は現場のベテラン担当者の経験や勘に依存しているケースも多く、担当者のスキルによって精度にばらつきが出てしまったり、退職や異動により業務に支障が出てしまうことも少なくない。
 新しい担当者を育成するにも時間やコストがかかるため、やはり人に依存するのではなく、システム化することで経験の少ない担当者でも一定の精度で受注予測データを得られるのが理想といえる。
 そうした企業の課題に対し、機械学習を用いたシステムにより過去の受注データやコーザル情報(予測に影響を与える外的要因についての情報)を分析し、約60~90%での予測精度を実現できるシステムがあるという。現場の無駄を削減し、適切な生産計画を立てたいと考える担当者はぜひ一読してもらいたい。