人工知能

人とマシンのインテリジェンスを組み合わせて強力な成果を生む

キナクシスのAI

デジタルサプライチェーンをインテリジェントに制御

): キナクシスは、人の知性とAI、コンカレントプランニング(同時並列計画)を組み合わせることで、迅速かつ信頼性の高い、データに基づいた意思決定をプランナーが行えるようにします。どのデータが計画に関連しているかを素早く知ることができ、そのデータから導き出された知見に迅速に対応できます。また、最大の付加価値をもたらす領域にプランナーが集中できるようになり、時間と人材の無駄遣いがなくなります。

01

効率の向上

機械学習(ML)ワークフロー全体を自動化することにより、MLをサプライチェーンプランニングに導入するためのエントリポイントがより簡単で低コストになり、データサイエンティストチームが不要になります。また、データ変換や予測モデルの選択など、時間のかかるプロセスを自動化することで、プランナーの時間に余裕が生まれ、影響の大きい問題の解決に専念できるようになります。

02

信頼性の高い意思決定

解釈しやすい可視化を通じて、需要予測に影響を与えるデータ機能の内訳と影響の程度を示すことで信頼を獲得し、機械学習の生成した結果をユーザがより適用しやすく、受け入れやすくなるようにします。

03

予測分析と処方的分析

機械学習と常時稼働している分析により、サプライチェーンは常に学習して効率を向上させることができ、リアルタイムの在庫、顧客の需要、サプライヤのステータスデータを使用して需要と供給のバランスをとることができます

04

データの融合

さまざまなソースからデータを自動的に取り込むことで、価値実現までの時間を短縮します。データラングリングは必要ありません。最先端のテクノロジによって、スキーマの定義付けという面倒な作業を行うことなく、新しい構造化または非構造化データソースを取り込むことができます。必要なのはドラッグアンドドロップと移動のみです。

05

自動機械学習

MLワークフロー全体を自動化することで、効率を向上させます。データサイエンティストは不要です。プランナーがデータの準備と操作の達人になることもありません。データのクレンジング、エンジニアリング、変換、トレーニングといった時間のかかるプロセスが自動化されるため、プランナーが最善を尽くすべき領域に専念できるようになります

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解釈可能性

予測を視覚的に説明することで、結果を適用しやすくなり、プランナーはシステムを信頼するようになります。数字をやみくもに信用することはなくなります。結果は明白で解釈しやすく、説明の分量も適切なため、プランナーはシステムが生成した推奨事項を容易に理解して受け入れることができます。

07

運用化

ネイティブAIソリューション、またはシームレスに統合されるAIソリューションをプランニングプラットフォームに使用することで、エントリコストを削減できます。独自のAIアルゴリズムを活用する、または既存のAIアルゴリズムやシステムからのデータをRapidResponseに組み込むことで、投資から真の価値を引き出せるようになります。

08

大規模なサプライチェーンSaaSデータセット

キナクシスは、SaaS形式のサプライチェーンプランニングソフトウェアを提供した最初の企業です。それ以来、膨大なデータを蓄積してきました。これを活用して、MLモデルのトレーニングと改良を行い、プランニングの実施上の問題を解決しています。

プランニング革命の推進

サプライチェーンのリーダーは、「これは重要か」、「どんな影響があるか」、「状況を改善するにはどうすればよいか」などの基本的な疑問に答えられなければなりません。AIを活用したコンカレントプランニング(同時並列計画)を使用すると、データ、プロセス、人の間のギャップを埋め、こういった疑問に瞬時に答えて対応することができます。

Take the guesswork out of demand forecasting.

Empower planners with highly accurate demand forecasts across all horizons using machine-learning based forecasting and sensing, while leveraging analytics, insights, and exception-based workflows to prioritize high value-add work. Incorporate the true drivers of your demand with both internal and external signals. Improve the starting point for your demand and supply plans with more accurate forecasts. Use confidence scores to focus consensus forecasting effort across the organization.

Drive costs out of your supply chain.

Balance trade-offs incorporating cost, revenue, on-time delivery, capacity and more using new modeling approaches and analytical solvers. Harness existing master data. Leverage flexible business objectives. Plan at any level of granularity. With Supply.AI you can solve a wide variety of business problems, including could-be-built to maximize margin by determining what products to build and how given available supplies and uncommitted capacity, and common blend, which lets you make the best use of available APIs and select the optimal processing techniques to maximize total demand satisfied.

Enhance performance and reduce risk.

The Self-Healing Supply Chain takes your ability to know sooner and act faster even further by examining supply chain design assumptions, comparing those with actual performance and then closing the gap automatically using machine learning. Spot potential issues sooner. Project future impacts on your business faster. And realize increased profitability with automatic monitoring and adjustments.

Put external algorithms to good use.

RapidResponse is the first and only concurrent planning platform that lets you create custom interconnected applications and algorithms and leverage external algorithms in practical, profitable ways across your supply chain. Run our core planning algorithms and build your own custom apps and algorithms on RapidResponse.

革新的な企業からの信頼

統合型ビジネスプランニングとデジタルサプライチェーンをインテリジェントに制御できるように支援しているキナクシスは、各種業界のあらゆる規模と成熟度の企業から厚い信頼をいただいています。Excelからの移行から完全なデジタルトランスフォーメーションまで、キナクシスが実証済みの成果をもたらしている、お客様の成功事例をご覧ください。

Levono
Lockheed
Ford
Dr Reddys
P&G
Jabil
Bose

Self-Healing Supply Chain™で検知、分析、修復

): 自己修復型サプライチェーンは、高度な機械学習アルゴリズムにより構築されており、サプライチェーンプランニングと実行結果の間のギャップを埋め、潜在的な問題を特定し、それらがプランニングのパフォーマンスに影響を与える前に是正措置を講じる必要があることを把握できるようにします。

The self-healing supply chain
最先端AI
「高度な機械学習機能により、供給計画の変更を自動で検出し、ビジネスへの影響を予測し、実施計画の代案を提案できるようになったため、Plexusは顧客ニーズに応える上で強みを得ることができました。」
Scott Theune氏, グローバルサプライチェーン担当シニアバイスプレジデント
Plexus Corp.

キナクシスの手法

キナクシスとコンカレントプランニング(同時並列計画)でできることについてご説明します。

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