食品業界
廃棄ロスを減らし、ヒット商品を逃さない—食品業界特化の需要起点型サプライチェーン計画
賞味期限や消費傾向の変化を踏まえた、AIによる需給判断
Atlas Planning Platformは、食品・栄養業界の生産性を損なうさまざまな課題―限られた賞味期限、季節変動、消費者嗜好の変化、サステナビリティ要件など―への対応を支援します。
複雑な需要シグナルを捉え、分析し、不確実性を低減する具体的なアクションプランへと転換。社内外の連携を促進し、廃棄ロスの削減にも貢献します。
さらに、AIや機械学習により、供給業務の実行力を高め、S&OPプロセスの強化を実現。サプライチェーン全体を可視化し、社内チーム間の整合を図るとともに、サプライヤーや小売業者との連携を強化し、競合によって変化する市場環境に柔軟かつ迅速に対応できる体制を構築します。
分散する業務をひとつにつなぐ、統合型プランニング基盤
- リスクの高い事業環境下で、不確実性に備える
Atlasは、高度な分析技術と機械学習を活用し、サプライヤーや流通拠点を含むグローバルネットワーク全体における主要因がパフォーマンスに与える影響を把握します。これにより、各階層における在庫水準を適切に調整し、過剰在庫と欠品のリスクを抑制します。
- 構造化データと非構造化データの双方を統合し、より精度の高い計画立案を支援
- 新製品の上市から終売・代替に至るまでの、より直観的なライフサイクル管理に向けた既存データの活用
- 市場環境の変化に即応するためのWhat-ifシナリオシミュレーションをリアルタイムで実行し、迅速かつ確信をもった判断を支援
- 過去実績、販促施策、季節性プロファイル、そして変化する消費者嗜好に基づき、製品需要を予測
- 多様な変動要因を考慮に入れた確率的予測手法を採用し、柔軟性と耐性を兼ね備えたサプライチェーン計画を実現
- 可視化、分析、モデル化、同期化
エンドツーエンドのサプライチェーン可視化と高度な分析技術により、供給網の寸断を早期に把握し、単一障害点の特定、予測精度の向上、新たな機会の発見が可能に。
- サプライチェーンデジタルツインの構築と、What-ifシナリオ分析による計画/予測/意思決定の高度化
- 定型業務の自動化による、戦略的業務への人的リソースの集中
- サプライヤーや小売業者など外部パートナーとの連携・信頼構築を促進する、社内外の協調基盤の強化
- POS、気象、IoTなどのデータを活用した、日次・週次予測精度の向上
- 必要なデータを、必要なときに
変化し続ける市場動向、消費者の期待、規制要件に先手を打つために、意思決定の迅速化と精度向上を支える、適切な情報への即時アクセスを実現。
- 構造化データおよび非構造化データを含む複数データソースを統合し、分析可能な情報基盤へと変換することによる、新たな成長カテゴリーの特定
- 市場データを分析に組み込み、データドリブンインサイトによる新たな事業機会の創出
- 新鮮さ、健康志向、地域性、季節性といった要素に基づく、消費者嗜好や需要パターンの変化を迅速に分析
- VMI（ベンダーによる在庫さ管理）を軸に、サプライヤーおよび顧客との協調関係を構築
- 持続可能性への取り組みを実効性あるものに
食品・栄養業界のサプライチェーンにおいて、廃棄や品質劣化による損失は深刻な課題です。Atlasは、必要な製品を必要な場所・タイミングで供給することで、持続可能性の実現を支援します。また、輸送要件の最適化により、環境負荷および物流コストの双方に配慮した運営を可能にします。
- デマンドセンシングを活用し、需給整合性を高める計画立案
- 消費期限情報を取り入れた計画プロセスにより、廃棄/劣化リスクの低減を実現
- 環境面/経済面の両方における、輸配送活動の負荷の最小化
- サーキュラーエコノミーへの取り組みを支える、持続可能なサプライチェーン戦略の設計
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