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アルプススチールの挑戦:ノーコードAIプラットフォーム「UMWELT」で在庫削減と業務効率化を実現

製造業界のAIおよびDX導入事例をご紹介します。製造業界では、IoTを用いたシステム、ロボット化の技術、ビッグデータを用いた活用が多く報告されています。AIの導入の活用法は、業界ごとに異なり、採用されるシステムも多様です。
この記事を通して 「導入アイデア・あなたに使えるサービス・導入のポイント」 の参考になれば幸いです。弊社ではAI導入の最初の窓口としてAI総合研究所を運営しています。導入のお悩みはご気軽に弊社にご相談ください

アルプススチールの勝利:ノーコードAIプラットフォーム「UMWELT」で在庫削減と業務効率化を実現

【概要】

アルプススチール株式会社は、ノーコードAI需要予測プラットフォーム「UMWELT」を導入し、在庫削減と営業効率の大幅な改善を実現しました。
余剰在庫の問題を解決し、営業チームは本来の業務に集中できるようになりました。

【導入の背景】

アルプススチールでは、これまで営業チームが経験と勘をもとに品番ごとの生産数を予測していましたが、予測の精度にばらつきがあり、在庫の過剰や不足を引き起こしていました。

予測精度の向上と業務効率化を目指してAI導入を検討し、TRYETINGの「UMWELT」に辿り着きました。

【元々の課題】

不確実性の高い市場環境下で適切な在庫管理を維持し、経営効率を高めることが課題でした。
新型コロナウイルス感染症の影響によるサプライチェーンの混乱や、急変する需要に迅速に対応するため、高精度な需要予測が求められていました。

【解決策】

アルプススチールは、ノーコードで利用できるAI予測プラットフォーム「UMWELT」を導入しました。これにより、営業担当者の経験と勘に依存していた予測業務が自動化され、在庫管理の精度が大幅に向上。

さらに、IT導入補助金を活用することで、低コストでの導入を実現しました。

【効果】

「UMWELT」の導入により、需要予測の自動化が実現し、在庫管理にかかる業務負担が大幅に軽減されました。
予測精度の向上により、適正な在庫レベルを維持することが可能になり、営業チームも本来の業務に注力できる環境が整いました。

これにより、在庫削減と営業効率の改善を同時に達成し、経営の効率化に成功しました。

【出典】
PR TIMES

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編集者

坂本将磨

Microsoft AIパートナー、LinkX Japan代表。東京工業大学大学院で技術経営修士取得、研究領域:自然言語処理、金融工学。NHK放送技術研究所でAI、ブロックチェーン研究に従事。学会発表、国際ジャーナル投稿、経営情報学会全国研究発表大会にて優秀賞受賞。シンガポールでのIT、Web3事業の創業と経営を経て、LinkX Japan株式会社を創業。

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