デフォルト画像 AI需要予測・生産計画最適化基盤【食品・飲料】

過去の販売実績、天候、特売情報、SNSのトレンドをAIが統合分析し、製品ごとの需要を日次で予測するシステムです。食品業界では、短賞味期限製品の「欠品による機会損失」と「過剰生産による廃棄ロス」の両立が最大の課題です。本システムにより、生産計画の精度を向上させ、適切な在庫レベルを維持します。予測結果は工場と物流拠点へリアルタイムに共有され、サプライチェーン全体のリードタイム短縮を実現。また、突発的な需要変動にも柔軟に対応可能となり、フードロス削減というESG課題への直接的な貢献とともに、営業利益率の向上を強力に支援する小売・卸との連携も視野に入れた基幹施策です。

職種 情報システム 施策難易度 ★★★★☆
業界① メーカー 目的 コスト削減 脱炭素
業界② 食品・飲料 対象 営業部門 物流部門 生産管理部門
費用 500〜3000万円 実施期間 180

主なToDo

  • 過去3年分の出荷・販促・気象データの収集とクレンジング
  • AI予測モデルの構築と特定ラインでの実証実験(PoC)
  • 生産管理システム(ERP)との自動連携および現場運用移行

期待できる効果

廃棄損を10-20%削減。過剰在庫による倉庫費用の抑制。機会損失の防止。

躓くところ

突発的なバズり(SNS)や競合のキャンペーンへの対応。AI精度への過信。

狙えるチャネル

社内システム