コスト削減
商品点数が多く、店舗も多数展開する製造小売業の店別・商品別の需要予測モデルを構築。従来の計画値と比べ精度を大幅に上回るモデルを構築することで過剰発注や欠品の軽減や発注業務の負荷軽減を実現
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多種多様な制約条件がある人員配置計画の立案業務を、将来予測と数理最適化技術を用いて自動化。
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将来のエネルギー消費予測とHEMS機器の特性、電力単価などの外部因子に基づき、最適な機器制御を算出し、コスト削減に貢献。
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店舗シフト管理システムへ数理最適化技術を活用し、熟練者と遜色ない高精度な勤務シフト作成の自動化を実現。
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過去の販売実績に基づいた需要予測を行い、さらにシミュレーションによって利益が最大化する在庫量の決定を支援。
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燃費改善によるコスト削減を目指し、運転履歴データから燃費が悪い運転を自動的に特定し、燃費の良い運転をするように適切な指導を行うしくみを実現。
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化粧品メーカー様にて、顧客データから購入の可能性が高い顧客を分析し、最適な商品をレコメンドすることで、販売員の業務を効率化。
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化学プラントから発生する蒸気量の近未来を機械学習を用いて予測し、プラントの運転に必要な電力、水、空気、燃料などを最適化。
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属人化していた配車計画の立案業務を、数理最適化技術を用いて自動化し、ルートや配車台数などの最適化によりコスト削減を実現。
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担当者の経験に大きく依存した需要予測について、過去データから高精度の予測値を算出するモデルを構築し、計画立案のための意志決定を支援。
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