Atlas Planning Platformは、貴社が直面する独自の課題に対して、先進的なサプライチェーン分析の力を最大限に活用します。
Atlasの高度な機械学習モデルと強力なAI駆動アルゴリズムは、既存のデータ（構造化データおよび非構造化データ）を深く分析し、実行可能な推奨事項を提供します。
大量で多様なデータセットを迅速に分析し、パターンを発見し、リスクを特定・最小化し、サプライチェーンの洞察と可視性を得ることができます。チームは最新の関連情報を簡単に取り込み、脅威や機会に以前より迅速に対応できるようになります。
以下2項目では、Atlasの分析がどのように優れた計画を形作り、日々のサプライチェーン業務を効率化し、エンドツーエンドのパフォーマンスを劇的に向上させるかを示しています。
Atlasの基盤である高度な分析力
データインテリジェンスは、包括的なAtlas Planning Platformの中核を成しています。Atlasがサプライチェーン計画のあらゆる側面に高度な数学をどのように適用しているかをご覧ください。
- セグメンテーションで最適化：課題を分割し、迅速に解決
サプライチェーンの専門家として、恐らく「製品が多すぎる」「計画する時間が足りない」といった状況に直面することが多いでしょう。その場合、どこから手をつけるべきか分からないかもしれません。
Atlasのセグメンテーション手法と処方的分析により、チームは最も利益をもたらすタスクに集中し、結果に最大のポジティブインパクトを与える重要な意思決定を優先できます。
Atlasは、機械学習のワークフローを自動化することで効率を大幅に向上させ、データサイエンティストなしでデータをクレンジング、変換、学習するために、最先端の自動機械学習（AutoML）を活用します。このプロセスにより、計画担当者は面倒で時間のかかるデータ準備作業から解放されます。
Atlasは、POS、注文、出荷などのさまざまなデータストリームの予測価値を評価することによって、最適な計画アプローチを見つけ出します。利益率、予測精度、供給リスクへの回復力などの指標やKPIも組み込まれます。Atlasは、製品ライフサイクル段階、季節性、不規則な需要、収益、利益率、プロモーションプロファイル、注文ポリシーなど、重要な特性を基にデータをセグメント化します。
スマートなセグメンテーションにより、チームは在庫コスト、顧客サービス、利益率などの業務の優先事項に基づいて計画活動を最適化できます。
- What-Ifシナリオ分析でリスクを予測し、成功に導く
Atlasの高度な分析は、リスクを評価し、複雑なトレードオフのバランスを取り、より良い戦略的意思決定を支援します。
AI駆動のWhat-Ifシナリオにより、計画担当者は供給と需要の変更が与える影響を即座に確認し、すべての運用および財務的影響をモデル化できます。意思決定が行われる前に、あらゆる決定変数の結果を予測することで、チームはより利益性の高い、安定した、持続可能な事業計画を描くための有利な立場を得ることができます。
Atlasの分析上の大きな利点は、サプライチェーンの任意のレベル（カテゴリー、製品、SKUなど）で、あらゆる制約やパラメータに基づいた複数のシナリオの結果を比較できる点です。計画担当者は柔軟かつ速やかに試行錯誤を重ねることができ、任意のデータソースを取り入れ、リアルタイムでさまざまなシナリオのを趣味レーションができます。異なるアプローチをテストし、在庫コスト、サプライチェーンの回復力、顧客サービス目標、利益率などのビジネス優先事項間のトレードオフを管理する方法を模索できます。
Atlasは、ビジネスにとって重要な主要指標に基づき、最適な結果を処方します。What-Ifシナリオ分析は、計画外の停止やその他の中断によるリスクを軽減するためにも有効です。Atlasのシナリオ分析は、部門、企業、地域、パートナーを跨る利害関係者との共同作業の「先見的警告」を提供することができます。
