概要
Alibaba Cloud AI Supply Chain ソリューションは、データインテリジェンスと AI 技術を活用して、サプライチェーンのエンドツーエンドのリアルタイムモニタリングを提供します。在庫の迅速な診断と最適化、ビジネスデータでトレーニングしたディープラーニングモデルによる高精度な需要予測、ビジネス目標と制約条件に基づく在庫シミュレーションによる欠品やサプライチェーンの混乱の回避を支援します。サプライチェーンのプロアクティブな計画と効率化、販売ロスの削減、資本効率の向上を実現できます。
Alibaba Cloud が選ばれる理由
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業界認定サプライチェーンソリューション
一貫したエンドツーエンドのサプライチェーン A&DI 機能が評価され、2023 Gartner Market Guide for Analytics and Decision Intelligence Platforms in Supply Chain の代表的なソリューションに選出されました。
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すぐに使えるソリューション
VPC またはSaaS ソリューションとしてデプロイできます。既存の技術インフラの置き換えや変更は不要で、時間効率と TCO（総所有コスト）を改善します。
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リアルタイムなサプライチェーン同期
サプライチェーン全体のデータを数秒で同期し、上流・下流の対応を加速します。エンドツーエンドのコラボレーションを促進し、欠品やサプライチェーンの途絶を防止します。
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高精度な需要予測
時系列アルゴリズムにより、予測精度を 20% 以上向上させます。業界のベストプラクティスとサプライチェーンデータに基づくディープラーニングモデルで、ビジネス要件に合わせたファインチューニングが可能です。
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営業に連絡
_Alibaba Cloud_
AI Supply Chain の仕組み
Alibaba Cloud AI Supply Chain ソリューションは、コントロールタワーによるサプライチェーンのエンドツーエンドなモニタリングと管理、在庫ヘルスの最適化、高精度な需要予測、予測結果に基づく補充提案を提供します。アジャイルでインテリジェント、コスト効率に優れたサプライチェーンの構築と管理を支援します。
コントロールタワー
在庫ヘルス
需要予測
インテリジェント補充
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AI Supply Chain の仕組み
Alibaba Cloud AI Supply Chain ソリューションは、コントロールタワーによるサプライチェーンのエンドツーエンドなモニタリングと管理、在庫ヘルスの最適化、高精度な需要予測、予測結果に基づく補充提案を提供します。アジャイルでインテリジェント、コスト効率に優れたサプライチェーンの構築と管理を支援します。
業界別ユースケース
季節性 FMCG 商品の売上予測
ある有名な FMCG ブランドは、AI Supply Chain のカーブフィッティングを活用して季節商品を特定し、需要予測精度を 10% 向上、欠品率を 1% 削減しました。過去データのバックテストに基づく予測により、最大数千万ドル規模の潜在的損失を回避しています。さらに、在庫回転期間が推定 10% 短縮され、年間数百万ドルの資本コストを節約しました。
商品需要予測の刷新
· 過去の売上データのノイズを分析・特定し、ノイズ除去と補完の設定を提供。ノイズ除去済みの過去売上に基づくベースライン売上を生成します。
· 複数のアルゴリズムモデルでベースライン予測を実行。モデルのトレーニングと選択により、ベースライン売上予測を生成できます。
· 過去の売上データのノイズを分析・特定し、ノイズ除去と補完の設定を提供。ノイズ除去済みの過去売上に基づくベースライン売上を生成します。
· 複数のアルゴリズムモデルでベースライン予測を実行。モデルのトレーニングと選択により、ベースライン売上予測を生成できます。
耐久消費財の売上予測
ある大手小型家電ブランドでは、データドリブン運営への需要が高まっていました。同ブランドは、サプライチェーンのデジタルトランスフォーメーションにおける課題の解決に、Alibaba Cloud AI Supply Chain ソリューションを活用しました。
在庫診断と最適化シミュレーション
· 在庫指標の警告に基づいて商品を迅速に特定・対応し、予測サイクルを 10 日から 1 日に短縮
予測精度の向上
· ディープラーニング予測アルゴリズムで予測精度を 10%〜30% 向上。ホワイトボックス機能による説明可能性の強化で精度寄与の可視化を実現し、マーケティング最適化を完了
棚在庫率の向上
· 在庫シミュレーションアルゴリズムで予測結果を分解し、実行可能で効果的な補充推奨に変換。棚在庫率を 2% 向上
· 在庫指標の警告に基づいて商品を迅速に特定・対応し、予測サイクルを 10 日から 1 日に短縮
予測精度の向上
· ディープラーニング予測アルゴリズムで予測精度を 10%〜30% 向上。ホワイトボックス機能による説明可能性の強化で精度寄与の可視化を実現し、マーケティング最適化を完了
棚在庫率の向上
· 在庫シミュレーションアルゴリズムで予測結果を分解し、実行可能で効果的な補充推奨に変換。棚在庫率を 2% 向上
人員スケジューリング
人員を必要とする業務シナリオに対して、時間単位・分単位の需要予測により、正確なスケジューリングを実現し、人件費を数千万ドル規模で削減できます。物流・配送、オンラインカスタマーサービス、コンテンツ審査などが対象です。
きめ細かな予測時間
· オープンソースアルゴリズムより 5%〜10% 高精度な時系列予測アルゴリズムで、予測時間を時間単位・分単位まで短縮（時間単位の精度 90%、分単位の精度 85%）
長期予測スパン
· 日、週、さらには数か月先まで、きめ細かな予測を計画可能
迅速なデプロイ
· ゼロから設定ベースで迅速にデプロイ。3 人日で導入完了
· オープンソースアルゴリズムより 5%〜10% 高精度な時系列予測アルゴリズムで、予測時間を時間単位・分単位まで短縮（時間単位の精度 90%、分単位の精度 85%）
長期予測スパン
· 日、週、さらには数か月先まで、きめ細かな予測を計画可能
迅速なデプロイ
· ゼロから設定ベースで迅速にデプロイ。3 人日で導入完了
E コマースの売上予測
ある有名な E コマースプラットフォームは、売上予測精度（オープンソースアルゴリズムより 5% 向上）と商品の棚在庫率を改善し、在庫回転日数を短縮しました。これにより、事前販売品や人気商品をフロントエンド物流センター（FDC）に移動し、配送時間を大幅に短縮するとともに、顧客体験の向上と物流コストの削減を実現しました。
高精度な予測
· 組み込みの時系列予測アルゴリズムにより、予測精度と安定性を確保
· アルゴリズムの支援でマーケティングキャンペーンカレンダーを注釈・更新し、主要な過去の変動に対するベンチマークで予測精度を向上
高い効率性
· 数百万のサンプルを複数のサーバと GPU で並列処理し、高い予測効率を実現
· 最適化された時系列データでメモリ消費量を 3〜5 分の 1 に削減し、クラウドリソースコストを節約
· 組み込みの時系列予測アルゴリズムにより、予測精度と安定性を確保
· アルゴリズムの支援でマーケティングキャンペーンカレンダーを注釈・更新し、主要な過去の変動に対するベンチマークで予測精度を向上
高い効率性
· 数百万のサンプルを複数のサーバと GPU で並列処理し、高い予測効率を実現
· 最適化された時系列データでメモリ消費量を 3〜5 分の 1 に削減し、クラウドリソースコストを節約
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