<>
デジタルツイン × AI需給予測

需給調整システムで在庫を適正化
欠品ゼロを推進

「感覚と経験」から「数値と予測」へ。
サプライチェーンを自動で最適化。

自動化
93% 販売予測の自動化率
アラート的中率
36%78% アラート的中率
15人1人 要員最適化
3360分20分 作業時間軽減

※本数値は一例であり、すべての導入企業に同等の効果を保証するものではありません。

こんな課題をお持ちではありませんか?

在庫過多・過少

在庫過多・過少

人の勘や経験に頼った予測に依存し、
誤差による在庫の過多・減少が発生

需要変動への対応困難

需要変動への対応困難

市場の需要変化に追随できず、
需給バランスの崩れが発生している

欠品リスク

欠品リスク

商品を適切なタイミングで供給できず、 顧客からの信頼低下や売上損失に繋がる

3分の1ルールによる
返品・廃棄リスクの増大

販売期限が短いため在庫調整が難しく、
返品・廃棄が発生しやすい状況が続いている

物流人員不足による供給の不安定化

配送遅延や出荷制約が生じやすく、
計画通りに商品を届けられない状況が
拡大している

CASTORMとは

物理的なサプライチェーンをデジタル空間上に再現したデジタルツインモデル
リアルの実績データをもとに予測データを作成し、その結果を再び学習する
継続的改善のフィードバックループを実現

リアル

製造

製造

生産実績を記録

販売・出荷

販売・出荷

実績データを収集

在庫・物流

在庫・物流

在庫量・運用状況を更新

デジタル

販売予測

販売予測

需給トレンドを分析し、将来の販売を予測

生産計画立案

生産計画立案

需給バランスを最適化

アラート通知

アラート通知

欠品・過剰を検知し、自動で最適な調整を実行

キッコーマン様の取り組みをCASTORMが支援しています。
この取り組みが PR TIMES に掲載されました。

CASTORM 4つの主要機能

需給調整業務を自動化し、全体最適を実現する統合機能

01

製造・販売・在庫予測シミュレーション

過去1年分のデータを活用した販売予測のもとに、在庫計画から製造計画をSKU毎にシミュレーション。

  • SKU単位での販売予測
  • 在庫見込の自動算出
  • 生産計画の提案
  • 時系列統計モデル活用
02

実行支援(監視アラート)

生産・販売作業で確定した月の計画に対して日々実績を監視し
異常があればアラートを発出早期に対応する

  • PSI(製・販・在)進捗の自動監視
  • 過大出荷の検知・アラート
  • 欠品リスクの事前警告
  • 過剰在庫アラート発出
03

PDCAチェック(予測対実績)

1か月単位での予測対実績を自動実施。振り返りを行うため予測対実績表を作成し、手作業・Excelからの脱却と全商品対象の分析を実現。

  • 指定日のデータ自動保存
  • 翌月初に予実データ自動出力
  • SKU数に限度なく全商品対象
  • 予実比較が容易に
04

需給シミュレーション

突発的な増産 新製品・季節品の生産数量と最終製造(終売等)で、
製造ロットを保持するか崩すか等 実行する前にシミュレーションをする

  • 部門横断での全体最適化
  • 損益を基準としたシミュレーション
  • 複数シナリオの比較検証
  • 製販配の共通指標で意思決定

サービスのお問い合わせ・資料ダウンロードはこちらから

ご相談やご質問などもお気軽にお問い合わせください

CASTORM導入によるDX効果

3つのレイヤーでDX変革を実現

業務効率DX

業務効率DX

手作業から解放

  • Excel等での手作業を自動化
  • 時系列統計 AIモデル活用
  • 属人化・人材不足からの脱却
  • 定型業務の時間創出
効果業務時間 86%削減
イノベーションDX

イノベーションDX

新たな価値創出

  • CASTORM導入により業務を効率化
  • データを活かした新規ビジネスを創出
  • DXを"価値創出"へ転換する持続的変革を実現
効果企業変革を実現
全体最適DX

全体最適DX

サプライチェーン全体に波及

  • 個別最適から全体最適へ
  • 損益を基準とした全体最適シミュレーション
  • 経営判断をスピーディかつ精度高く支援
  • 継続的な企業変革を実現
効果人件費大幅削減

よくある質問

Q. 販促の情報を入れるときはどうすればいいですか?
A. システム内で販促(キャンペーン・特売など)の情報を直接登録できます。
販売チャネル別・商品別に入力でき、期間・内容を設定することで、販促施策が自動的に販売予測へ反映されます。
Excelや別システムでの二重管理は不要です。
Q. システムはスクラッチ開発ですか?
A. CASTORMはスクラッチ開発をベースにしていますが、基本モジュールは共通化しています。
お客様の業務プロセスやデータ構造に合わせて柔軟にカスタマイズ可能です。
Q. AIではなく統計モデルを使っている理由は?
A. 現状では時系列統計モデルを活用しています。
今後はデータ蓄積の進展に合わせて、AI・機械学習モデルによる高精度予測への移行を計画しています。
段階的にモデルを検証し、精度と運用性を両立させる方針です。
Q. SKU数が多く、季節品や限定品など生産リズムが異なる商品もあります。CASTORMはこうした多様な品目にも対応できますか?
A. はい、対応可能です。
CASTORMはSKUごとの販売・生産サイクルを自動で学習し、月1回生産品や季節限定品などの変動も考慮して予測・最適化します。
リードタイムや季節性もAIが反映するため、多品種生産にも柔軟に対応します。
Q. 既存システムとのデータ連携はどのように行いますか?
A. CASTORMは既存の基幹システムや在庫管理システムからのデータ連携に対応しています。
初期はCSVなどでの連携から始め、安定稼働後に自動連携へ移行する段階的な導入も可能です。
Q. 新商品のように販売実績が少ない場合でも、CASTORMで販売予測は可能ですか?
A. はい。CASTORMは、特性が似ている既存商品の販売データを活用し、AIが自動的に販売傾向を予測します。
すべての商品を「販売期間」「カテゴリ」などで分類し、新商品に最適なモデルを適用。
販売開始後は実績データを取り込み、AIが自動的に再学習して予測精度を高めます。
限定販売やPB商品のように販売先が特定されている場合も、予測が可能です。