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ECzine Day 2024 Autumn

2024年8月27日(火)10:00~19:15

ECzineニュース

SAS、AI技術を融合した需要予測・在庫最適化のための統合ソリューション最新版を国内提供開始

 SAS Institute Japan(以下、SAS)は、AI(人工知能)の技術を融合し、需要予測から在庫最適化までの一連の機能を強化した「SAS for Demand-Driven Planning and Optimization」の最新版を提供開始した。

 SAS for Demand-Driven Planning and Optimizationは、需給計画業務に必要な機能を単一基盤上で提供する統合ソリューション。主な機能は以下のとおり。

需要シグナル・レポジトリ

 在庫データ、出荷データ、受注データや配送データに加え、予測精度の向上に不可欠な、POS/パネル調査、販売キャンペーン、価格、ソーシャルメディアなど、需要に関するあらゆるデータを一元的に管理可能。

Demand Signal Analytics

 需要に関わる様々なデータを使用し、営業・マーケティング・在庫管理各担当者にとって必要な洞察を得るための、インメモリ型ビジュアルツールを用いた分析・レポーティング環境を提供する。

Forecast Analyst Workbench

 価格、販促、マーケティング・イベント、来店客数や棚割り、気象情報その他の需要要因を考慮し、大規模で精度の高い需要予測が可能。

New Product Forecasting

 類似製品の需要パターン、需要ボリューム、製品ライフサイクルなどをもとに、統計・機械学習アルゴリズムを適用し、高精度の新製品予測を実施する。

Collaborative Planning Workbench

 対話型のWebインターフェイスとワークフロー機能、業界標準の評価指標による統合型の事業計画環境で、予測値のコンセンサスを得るための体系的なプロセスを提供する。

Inventory Optimization Workbench

 在庫階層や製品階層などを自由に定義し、多階層ネットワーク全体を最適化する在庫補充計画を作成することで、発注業務のほとんどを自動化する。影響把握のためのシミュレーション機能も。

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ECzine編集部(イーシージンヘンシュウブ)

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