市場の在庫状況、SNSトレンド、自動車・建設業界の動向をAIが分析し、利益率と稼働効率を最大化する「圧延・加工スケジュール」を自動立案するシステムです。鉄鋼業界は大規模設備ゆえに切り替えロスが大きく、需要と供給のミスマッチが巨額の損失を生みます。社内SEは、SFAと生産管理システムを直結。AIが「どの製品を、どの順序で、どのラインで生産すべきか」を自動提示。経営企画として、利益の出ない汎用品の早期縮小や、高付加価値な特殊鋼・電磁鋼板へのシフトをデータに基づいて主導し、ROIC(投下資本利益率)を最大化させます。
職種 |
経営企画 | 施策難易度 |
★★★★☆ |
|---|---|---|---|
業界① |
機械・電気 | 目的 |
効率化 収益最大化 |
業界② |
鉄鋼メーカー | 対象 |
在庫最適化 |
費用 |
500〜4000万円 | 180 |
主なToDo
- 鋼種別の製造原価・切り替えロスの構造化DB構築
- AIによる需要予測および最適スケジュール生成ロジック開発
- 経営判断用プロダクトミックス・シミュレーターの構築
期待できる効果
在庫評価損の削減。生産効率の10%向上。収益性の最大化。
躓くところ
突発的な需要変動への対応。ベテラン生産管理者の経験との統合。

AI需要予測・「プロダクトミックス」最適化シミュレーター【鉄鋼メーカー】






