商品管理と取引
データ駆動型の洞察と、グローバルな商取引を可能にする安全で俊敏なプラットフォームを通じて、取引エコシステムを変革する。
顧客とマーケティング戦略
パーソナライズされたつながりある体験を通じて顧客エンゲージメントを再構築し、信頼と長期的な価値を築きます。
デジタルエンジニアリング
アイデアをスケーラブルなデジタルソリューションへと転換し、デザイン・テクノロジー・エンジニアリングの力で加速させます。
ステーション・スタジオ
デジタルイノベーションでモビリティハブを再定義し、移動中の人々と企業に、よりスマートでサステナブルな体験を創出します。
サプライチェーン＆インダストリー5.0
変化を予測し、目的を持って効率性を実現する、強靭で知的な供給ネットワークを構築します。
持続可能性
責任あるイノベーションを推進し、組織がネットゼロ目標を達成し、将来の世代に良い影響をもたらすよう応援します。
AI主導型受注管理最適化
世界有数の消費財メーカーは、予測モデル、生成AI、またエージェントエンジンを組み合わせたAI搭載の注文管理フレームワークを導入しました。注文の集約を最適化することはもちろんのこと、異常の検知、サプライチェーンの効率の向上に向けて、受注から納品までのプロセスを一変させました。
1日の注文処理時間
+7,000
管理中のアクティブアイテム
+5,700
処理された一日の注文一覧
€2.37M
生まれた経済効果
手動発注レビューから自動化された最適な発注へ
受注から納品までのプロセスを管理するには、サービス品質、コスト効率、また業務上の複雑さを両立させる必要がありました。手作業による注文確認や数量の四捨五入におけるばらつき、数量の異常値が、顧客やSKUを問わず、業務の非効率化、ピッキングコストの増加、在庫切れのリスクを招いていました。
目的
数量の異常値を検知し、在庫リスクを未然に軽減すると同時に、手作業の負担を軽減し、サプライチェーンの対応力を向上させます。このように、AIを最大限活用し、注文の端数処理の決定を自動的に行います。
機会
予知予測と異常検知、ルールベースの照合検証をエージェント型フレームワークに組み込むことで、組織は大規模な在庫最適化を実現し、外れ値による在庫混乱がもたらす経営への影響を軽減することができます。
AIを活用した自律型オーダーインテリジェンス
予測分析、生成推論、エージェントによる調整を統合したハイブリッドAIソリューションの確かな実績により、受注から配送に至るプロセス全体で受注管理を効率化し、意思決定を促進します。
主な課題
注文確認では、手作業の負荷が高くなります。
箱単位への換算のばらつき
数量異常の未検知による欠品
受注リスク全体の可視化不足
解決策
スマートオーダーフレームワークを設計・実装。 予測AI、生成AI、エージェント型オーケストレーション機能を注文から配送までのワークフローに統合します 。
注文の四捨五入最適化モデルを開発。これにより、大量に扱われるSKUや顧客を対象に、箱単位での四捨五入によるまとめ買いのチャンスを自動的に特定できるようになった。
異常検知エンジンの実装。一日の注文の流れをリアルタイムに監視し、数量の異常なパターンを検知できるようにしました。
連携した自動解決ワークフロー。ビジネスルールや契約内容に沿ったアラートを設定し、注文の自動調整と関係者への通知を行います。
影響
スケーラブルでインテリジェントを兼ね備えた注文ガバナンス
注文プロセス全体における手作業を削減します。
最適化された丸め処理を行い、ピッキングと準備コストを削減します。
数量の異常値による在庫切れリスクを軽減します。
サービスの一貫性と顧客満足度を強化します。
