― 業界初気象データ×AIで果実トレー需要を高精度予測 ―
～新生産モデル導入で在庫３０％削減を実現！～
＜AIを活用した製造計画 概要＞
パルプモウルド製品の製造・販売を手がける日本モウルド工業株式会社(本社:愛知県三河安城、代表:石原 雄大)は、青果物容器分野における過剰在庫・欠品リスクの課題解決を目指し、気象ビッグデータを活用した青果物出荷量予測モデルを独自に開発しました。特にシーズン変動が大きい「梨」を対象とし、平均気温・降水量・風速などの複合データをもとに、ホールサイズごとのトレー需要を可視化。これにより、在庫3割削減という 大幅な業務改善が期待されます。
【概要PDF】
開発の経緯と今後の展望
＜開発するに至った業界の問題＞
これまでの青果物容器製造業界ではフォアキャスト(ユーザー側による事前発注予想)がなくシーズン中に製造能力を超えた発注量が限定された期間に集中するため、ある程度見込み製造で在庫を積み上げていた。品種が多岐にわたる為、青果物の生育状況によって多くの 越年在庫や欠品のリスクだけでなく、無駄な製品移動による環境負荷も発生していました。この問題解決を目指した日本モウルド工業株式会社 社長:石原 雄大は、自身が率先する形で「気象データアナリスト」のプログラムに参加し、青果物容器の販売数量と気象データ の相関性について分析を行った。その後石原をはじめとするプロジェクトメンバーは２０年分の青果物容器の販売実績と気象データを用いて、分析モデルを作成していった。２０２４年、実際に作成した分析モデルに同年の気象データを入力したところ十分機能し、 在庫３割削減を実現した。この業界初の取り組みは、今後他の青果物容器への応用のみならず、お客様に分析結果をフィードバックすることで、お客様側の部材在庫、輸送における環境負荷低減にも貢献することができると考えている。
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