AI／AWS活用ケース ／ 製造業
需要予測で、欠品と過剰在庫を同時に減らす
想定業種：生活家電製造 など
想定できる効果（イメージ）
-35%
需要予測誤差（MAPE）
-30%
欠品率
-25%
過剰在庫
課題
- ▶需要予測が担当者の経験や感覚に依存し、季節変動の大きい商材で欠品と過剰在庫が同時に発生しやすい
- ▶生産計画の見直しにも多くの工数がかかる
解決策
Amazon SageMakerで過去の受注実績・販促施策・季節性データを学習し、品目別の需要予測モデルを構築。AWS Glueで予測結果を生産計画システムへ連携し、QuickSightで予測精度と実績の乖離を可視化する体制を整えられます。
Amazon SageMakerAWS GlueAmazon S3Amazon QuickSight
成果
- ✓需要予測誤差（MAPE）を最大35%改善
- ✓欠品率と過剰在庫を同時に抑制
- ✓生産計画の見直し頻度を減らし、計画担当者の負担も軽減
導入アーキテクチャ（概略）
収集
受注実績データ
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学習
SageMaker
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連携
AWS Glue
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可視化
QuickSight
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活用
生産計画システム
POINT
季節変動や販促の影響を受けやすい商材ほど、需要予測の効果を発揮しやすい領域です。
※ 本ページは、AWSを活用して実現できるケースの一例を紹介するものです。数値は想定される効果の目安であり、特定の企業の実績を示すものではありません。