ハウス食品グループ3社、AI需要予測で欠品件数50% 管理業務工数60%の削減目指す

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画像はUnsplashより

日本の食品ロスは年間600万トン、そのうち食品製造業や食品卸業など事業系食品ロスは324万トン(※)で、食品排気量の削減は食品製造業界で重要な課題である。

(※)平成30年度推計(農林水産省)

ハウス食品株式会社は11月4日、日本電気株式会社(NEC)のAIを活用して高度な需要予測を実現する「需給最適化プラットフォーム」を導入し、市場変動への素早い対応と食品ロスの削減を目指すと発表した。

ハウス食品は、NECの協力のもと、ハウス食品・ハウスウェルネスフーズ株式会社・サンハウス食品株式会社の3社が従来から利用してきた需要・生産管理システムを担うサプライチェーンマネジメントシステムを2021年4月に統合し、共通基盤による全体最適な運用を開始した。

3社それぞれ活用していたNECの生産管理システム「FlexProcess」を結合して「需給最適化プラットフォーム」と組み合わせ、全国のエリア・倉庫ごとに傾向の違う商品の出荷数や販売数などを予測する数万におよぶ予測モデルをAIが作成。需給計画や発注業務の効率化を実現する。

倉庫や店舗など社内外の組織間の情報を緊密に結合・連動し、市場ニーズへ素早く対応することで、サプライチェーン全体の効率化・最適化を実現し、過剰在庫や欠品の削減につなげる。欠品件数50%、製品・資材廃棄ロス10%、管理業務工数60%の削減を目指す。



(結合したサプライチェーンマネジメントシステム イメージ図)

NECの最先端AI技術群「NEC the WISE」の1つである「異種混合学習技術」を活用した「需給最適化プラットフォーム」を導入。

「異種混合学習技術」は、多種多様なデータの中から精度の高い規則性を自動的に発見し、その規則にもとづいて状況に応じた最適な予測を実現する。

販売動向に影響を与える販売実績や特売実績などのさまざまなデータやノウハウを組み合わせて解析し、需要予測の精度向上を実現するという。

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