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287件の事例 / 全1942件 定量効果あり

西友(日立AI自動発注)

2019

西友は日立のAI需要予測型自動発注サービスを弁当・惣菜部門に導入開始。自社工場で製造する約250品目を対象にAIが需要予測し発注を自動化。

全国の西友店舗に2019年10月から順次導入、約250品目対象
小売・流通 需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測

山崎製パン

2019

山崎製パンは全国20工場のリアルタイム受注情報を統合基幹システムで一元化し、ビッグデータ活用によって製品廃棄ロスを約4割削減。データに基づく生産計画の最適化を実現した。

製品廃棄ロス約4割削減、全工場対応で5割削減見込み
飲食・食品 需要予測・在庫管理生産管理・設備保全 需要予測・数値予測

アークス

2018

北海道・北東北で345店舗を展開するアークスは、グループ4社の基幹システムをSAP S/4HANAで統合し、AIによる来店客数予測・自動発注・陳列最適化の基盤を構築。

4社の基幹システムを統合、345店舗のデータ分析基盤構築
小売・流通 需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測

サイゼリヤ

2018

サイゼリヤがNTTドコモと共同でAIによるリアルタイム売上予測技術の実証実験を実施。モバイル空間統計や気象データを活用し、1〜数時間後の売上金額を予測。従来手法より予測誤差を25%改善した。

売上が平常時より伸びた時間帯の予測精度が従来手法比25%改善
飲食・食品 需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測

日本交通

2018

トヨタ・KDDI等と共同でAIによるタクシー需要予測システムを開発。東京都内を500mメッシュで分割し30分単位で乗車数を予測。予測精度94.1%、搭載車両の売上が平均20.4%増加。

需要予測精度94.1%。搭載車両の1日あたり売上が前月比で平均20.4%増加
物流・運輸 需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測

三井物産

2018

日立製作所と共同でAIを活用したスマート物流の協創を実施。数日かかっていた配送計画の作成時間を1時間に短縮し、トラック台数を最大10%削減。

配送計画作成時間を数日→1時間に短縮。トラック台数を最大10%削減
物流・運輸 物流・配送最適化 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

ハローズ

2016

ハローズはシノプスの需要予測型自動発注システム「SINOPS-R」「SINOPS-W」を導入し、全70店舗以上と物流センターで発注業務の自動化と在庫最適化を実現。

70店舗以上と物流センターで稼働
小売・流通 需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測