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【講座の趣旨】
市場の変化に迅速に対応し、無駄のないモノづくりを実現するためには、AIを用いた需要予測と在庫管
理・生産計画が不可欠です。AIは、過去のデータから規則性を独自で学習し“この後どうなるか”予測することができま
す。AIを用いた需要予測AIを自社で構築するには、需要予測に必要なデータの種類と分析、データに対応した需要予測
モデル/手法(アルゴリズム)の選定が必要です。また、需要予測結果をどのように活用し、会社の業績を向上させるかも
事前に検討する必要があります。本セミナーでは、自社に適したAI需要予測モデル/手法(アルゴリズム)の選定ポイント
と需要予測を基にした在庫管理・生産計画の最適化手法を紹介します。在庫管理では、需要予測の変動に対応する安全
在庫の設定による在庫低減や定量発注方式の改善ポイントを紹介します。生産計画では、収益が向上する生産計画の作
り方、ボトルネックの解消や生産リソースの有効活用を実現する方法についても解説します。また、Python
in Excelに よる需要予測、安全在庫や経済発注量の設定、コスト的にメリットのある生産計画の自動立案、などを講師が提供する
Excelシートで体験して頂きます。Excel(Windows版 Microsoft 365
Personal)が利用できるパソコンをご準備くださ い。
【講座内容】
１．市場ニーズの変化に対応したモノづくり
1.1 経営環境の変化に対応したAI時代の生産・在庫管理
1.2 顧客ニーズの多様化と対応策
1.3 モノづくりにおけるAIの活用業務
1.4 リードタイムと在庫から見た3つのモノづくり作戦
1.5 在庫の定量分析と在庫を持つメリットとデメリット
２．需要予測にAIを適用
2.1 AIを用いた需要予測のプロセスとKPI
2.2 AIの学習に必要なデータとデータ分析のポイント
2.3 時系列データに対応する需要予測モデル/手法
2.4 クロスセッションデータに対応する需要予測モデル/手法
2.5 パネルデータに対応する需要予測モデル/手法
2.6 需要予測モデル/手法の比較・評価とＫＰＩ
2.7 予測結果活用と利用者連携のポイント
2.8 食品工場の需要予測事例
■演習:時系列モデルの需要予測
３．需要予測を活用した在庫管理のポイント
3.1 生産方式の特徴と在庫管理の基礎知識
3.2 需要予測対象製品の絞込
3.3 需要予測の変動に対応する安全在庫を設定
3.4 需要予測と安全在庫から最大需要を設定
■演習:需要予測データから安全在庫の設定
3.5 売れたら生産する定量発注方式による在庫低減ポイント
3.6 発注費用と在庫費用を加味してコスト的にメリットのある発注量を設定
3.7 需要予測データから発注点を変動させる変動発注点を設定
■演習:経済発注量の設定
４．需要予測に基づく生産計画の立案
4.1 需要予測の生産計画への活用ポイント
4.2 生産計画によるコストダウンと在庫活用
4.3 仕事量に応じた能力を準備
4.4 生産計画とコスト的にメリットのある負荷調整
■演習:コスト的にメリットのある生産計画の立案
4.5 ネック工程を活用する生産計画の立て方
4.6 生産のボトルネック特定と対策
4.7 需要予測データをもとに最適な意思決定を下す数理最適化
4.8 数理最適化で最適な生産計画を自動作成
【質疑応答】
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