エンドツーエンドのAIドリブン型確率的計画

従来のサプライチェーン計画は、確実性と精度を重視する傾向がありました。しかし、変化の激しい市場環境では、この手法では十分な対応が難しくなっています。AIを活用した確率的計画では、サプライチェーンのあらゆる要素を確率的に分析し、適応力のある計画を策定できます。

AIドリブン型のQラーニングを基盤とし、変動要因を評価しながら、意思決定の精度を向上させます。不確実性をリスクとして排除するのではなく、適切に管理することで、計画の柔軟性を高めることができます。

Atlas Planning Platformは、調達、製造、需要、供給、コストといった要素に関する多様な確率的シナリオを取り入れています。単一の予測に依存せず、幅広い可能性を考慮した計画策定が可能です。

将来発生しうる事象の確率とその影響を評価し、戦略的な意思決定の精度を高めます。デジタルツイン技術を活用し、サプライチェーンの変化に応じて継続的に計画を見直すことも可能です。リスクの許容度や事業目標に応じて計画を最適化し、環境の変動に適応しながら成果を最大化します。

不確実性を排除するのではなく、計画に組み込むことで、変動の大きい市場環境にも対応できます。意思決定の各段階で、不確実性がもたらす影響を定量的に評価し、適切な判断を行うことが求められます。リソースの配分や調達のタイミングについても、不確実性を考慮しながら最適な計画を策定できます。