PRESS RELEASE
【プレスリリース】需要予測AIで食品ロス削減と工数削減の実現へ|「日の出みりん」を展開するキング醸造が、ノーコード予測AIプラットフォーム「UMWELT」を導入
名古屋大学発AIベンチャーの株式会社トライエッティング(本社:愛知県名古屋市、代表取締役社長:長江 祐樹、以下、TRYETING)は、キング醸造株式会社(本社:兵庫県加古郡、代表取締役大西浩介 、以下、キング醸造)に、ノーコードAI予測プラットフォーム「UMWELT」を導入したことをお知らせいたします。
家庭用みりん風調味料・料理酒でトップシェアを誇るキング醸造
キング醸造は、1900年に創業した調味料メーカーです。
1901年に白味淋の販売を開始。1960年に酒類の販売許可の制約を受けず使いやすさを追求した「日の出新味料」を発売。1975年には料理専用に発酵した「日の出料理酒」を発売。
現在では、家庭用みりん風調味料・料理酒でトップシェアを獲得しています。
背景
キング醸造では現場からの出荷予測をもとに生産計画を立てていますが、その予測にばらつきがあり、これまで在庫過多や欠品が発生していました。出荷拠点が複数あること、予測するSKU数(品目数)も多いことから、予測のための人的工数が多い状態にありました。
UMWELTを導入した理由
・現状の予測手法よりも予測結果が良い
指定された品目において、既存の手法で算出した予測値とUMWELTで算出した予測値を、実際に売れた数(実績値)と比較して検証を行いました。その結果、UMWELTで算出した予測値の精度が良いことがわかり、実際の運用において活用できそうだと判断しました。
・必要なデータがシンプルで簡単に準備できるものである
データの準備が大変そうだというイメージがありましたが、社内に存在する基幹システムや受発注システムのデータのみで良い精度の予測結果が出てきたので、運用のイメージが湧きました。
・業務に合わせて、出力結果を柔軟に得られる
アウトプットにおいて月間/週間など時間の単位を変更することが可能であること、出荷拠点ごとの出力が可能であること、原材料の予測など他部署への展開も可能であることなど、業務に合わせた柔軟な予測結果を得られるということが魅力的でした。
専門知識や膨大な金銭的・時間的コストを必要としない、自分たちで活用できるAI
キング醸造株式会社 生産管理部 需給管理課 藤田かおり
AIの運用というと、専門知識が必要で、お金と時間がかかる印象がありました。しかし、UMWELTは既存の予測手法と比較して精度が良く、かつ社内にあるシンプルなデータで業務に即した結果が簡単に出てきたため、私たちでもきちんと活用できるイメージが湧きました。
誰でも簡単に使いこなせるノーコードAI予測プラットフォーム「UMWELT」の特徴
UMWELTは専門的な知識がなくても、さまざまな数量を予測でき、日常業務で使用するExcelデータと連携することによりCSVをAI化し、業務を効率化できるノーコード予測AIです。
UMWELTで実現できる3つのこと
- データ収集・前処理
- AIモデリング・解析
- 実装・システム結合
データクレンジングなど非常に手間のかかる前処理部分を自動処理できるアルゴリズム。
AI部分である機械学習や需要予測などの計算、解析に必要なアルゴリズム。
現場で利用しているExcelなど各種ファイルに解析結果を結合。BI表示するなどスムーズな導入。
詳細は下記をご覧ください。
UMWELT:https://www.tryeting.jp/umwelt/
株式会社トライエッティング 企業情報
認識・未来予測・最適化を主とした「知能作業」を自動化する名古屋大学発AIベンチャーです。いわゆるAI技術の導入課題である「導入コスト・開発期間の長大化、専門人材の不足」を解決する、UMWELT(ウムベルト)システムを開発し、予測系業務の自動化ソリューションを企業の基幹システムへ提供しています。また、複雑なシフトもAIがワンクリックで作成する「HRBEST(ハーベスト)」を開発・販売。
在庫管理・勤務シフト管理を中心としたサプライチェーンに関わるヒト・モノの最適化を得意とし、メーカー・小売・物流・商社など幅広い領域で「知能業務自動化」に取り組んでいます。
会社名:株式会社トライエッティング(TRYETING Inc.)
代表者:代表取締役社長兼CEO 長江 祐樹
設立:2016年6月6日
事業内容:サプライチェーン領域における業務特化型拡張知能(AI)の製品販売事業
本社所在地:愛知県名古屋市中区葵1-20-22 セントラル名古屋葵ビル 4階
サイトURL:https://pr.tryeting.jp/ml
本製品URL:https://www.tryeting.jp/umwelt/
TRYETING
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