様々な業界で活用されている事例を紹介いたします。
サプライチェーンは、あらゆる製造企業や小売企業の基盤となるものです。また、最も大きなコストがかかります。
安全在庫を使用して倉庫の在庫レベルの最適化を定義するには、仕入先の動向や、構成部品の使用と消費、および明確に定義されたサービスレベルを深く理解する必要があります。
後者は、在庫管理者の重要な決定、すなわち在庫コストと在庫レベルのトレードオフを具体化します。
データサイエンティストのチームは、履歴データを使用して個々のコンポーネントレベルを分析します。
彼らは、将来の消費を予測するために時系列分析を行い、これを在庫管理者向けの分析サービスとして提供します。
予想される供給レベルと消費レベルを自動的に提供することで、在庫管理者の業務を簡素化し、精度を高めます。
期待されるサービスレベルを定義することにより、過剰在庫や不足在庫が明確に特定され、合意された方法論と基本データに沿ったものになります。
「KNIME」で作成された時系列分析モデルは、KNIME Serverを使用する分析サービスとして展開されます。
在庫管理者は、KNIME WebPortalを介して在庫レベルを表示し、計算されたオーダー計画をサプライチェーンマネジメントシステムに反映することで、在庫の最適化を行うことができます。
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