需要予測・需給計画ソリューション「FOREMAST」の新バージョンを販売開始 AIモデル自動選択機能によるアンサンブル予測で予測精度が向上
2025年4月22日（火）11時47分 PR TIMES
※ 複数の予測モデルで予測し、それぞれの予測結果を踏まえて最終的な予測を行うこと
[画像: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/1375/958/1375-958-55fd8a416f7adf6020121fc2ded7cc38-1006x694.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]FOREMAST概要図
■背景
労働人口減少やセキュリティリスク、脱炭素への対応など企業を取り巻く環境は急激に変化しており、即応できなければ、ビジネス機会の損失や不要コストの発生に直結します。
先行きの予測が困難なVUCAの時代において、業務負荷軽減や在庫ロスの削減などの課題に対応するため柔軟かつ迅速なサプライチェーン意思決定の重要性が増しており、より高精度な需要予測が求められています。
■特長
“FOREMAST Ver.3.4”では、サプライチェーン上の在庫管理に伴う需要予測精度向上の手段として期待が高まる、AIを活用した予測モデル選択機能を搭載し、在庫補充計画の高度化に貢献します。
需要予測精度の向上
時系列予測モデルや日別按分モデルといった予測モデルを改良し、また適切な予測モデルをAIが自動選択することにより予測精度を向上しました。さらに、異常値の自動検出機能の強化により精度悪化も防止します。
需給管理業務の機能を拡充
倉庫能力を考慮した補充提案や仕入れ先からの発注残供給配分などの需給管理業務の機能を拡充し、業務の高度化を実現します。
分析機能を拡充
BIツールとの連携機能や在庫シミュレーション機能の搭載により、生産/販売/在庫の予測と実績の差異分析や生産/補充計画の最適なパラメータ検証が可能になり、計画精度の改善に寄与します。
■展望
キヤノン ITSは、「FOREMAST」とサプライチェーン計画ソリューション「SCPlanet」を軸としたサプライチェーンプランニングソリューションの提供とさらなる機能強化によって、廃棄物の削減や資源効率の高い運用に寄与し、サステナブルで強靭なサプライチェーンの構築に引き続き貢献してまいります。
〈FOREMASTについて〉
欠品削減と在庫削減の実現を支援する需要予測・需給計画ソリューションです。科学的な需要予測に基づき在庫管理を行い、在庫削減、需給計画業務の改善を実現します。お客さまの業務内容と保持データの分析から、要件に合わせた予測エンジン/計画画面の開発、導入後の運用定着化までトータルで支援し、在庫削減と需給計画業務の改善を実現します。
多くの実績に基づきさまざまな業務に対応するテンプレート
導入期間の短縮/低コスト導入を実現するベストプラクティスとして、各種「業種/業務テンプレート」を用意しています。
・単一工場向けテンプレート
需要予測、生産・発注計画のみという、機能を絞り込んだスタートアップテンプレートです。
・食品業向けテンプレート
消費期限がある商品の出荷期限考慮機能や、生産負荷/輸送負荷の自動調整機能など、食品製造業に必要な機能をすべて組み込んだテンプレートです。
・外食業向けテンプレート
店舗で利用する食材の在庫を倉庫で管理する外食業向けに、標準的な需給計画業務を想定したテンプレートです。外食業特有の機能として「出荷期限管理」「レシピ展開」があります。
●一般の方のお問い合わせ先 FOREMAST担当
https://reg.canon-its.co.jp/public/application/add/435
●FOREMASTホームページ
https://www.canon-its.co.jp/solution/industry/manufacturing/scm/foremast
●ニュースリリースホームぺージ
https://canon.jp/newsrelease
