微笑みを浮かべているCIO

サプライチェーン担当幹部 – 製造業

サプライチェーン担当幹部によるSAS® の活用法

内蔵されているAI機能や機械学習機能を用いて、新たなレベルの需要精度を達成し、現実的な需要計画を実現することで、各種のサプライチェーンKPIの改善を推進できます。

需要ストリームを一元的に把握できるシステム上で最適化機能を活用することにより、在庫レベルと顧客サービスをともに改善できます。

AIと機械学習を用いて自社のサプライチェーンをクラス最高レベルに引き上げることで、各種のサプライチェーン課題を解決し、可視性を改善し、競争優位性を創出できます。

注目のユーザー事例 | Nestlé社

SASは、Nestlé社における「幅広い影響や要因に基づき、サプライチェーン管理、生産計画、物流手配をグローバル規模で効果的に行うことによって、適量の商品が店頭に、さらには消費者の手に確実に届くようにする」という取り組みを支援しました。

Nestlé のロゴ
究極的に言えば、SASは当行に対し、自分たちの分析結果を信頼し、飛躍する力をもたらしてくれました。そのおかげで私たちは、カスタマー・エクスペリエンスを豊かにする方法を考案する際に、よりクリエイティブになれるのです。 Marcel Baumgartner Head of Global Demand Planning Performance & Statistical Forecasting

Nestlé社に関する事実と数字

>330,000

従業員数

469

全世界の拠点数

900億
スイスフラン

年間売上高

製造業のサプライチェーン担当幹部にお勧めのリソース

タブレットを使用中の女性

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新製品に関する予測機能を改善するために同業者はどのようにアナリティクスとテクノロジーを活用しているのでしょうか? 現状を明確に把握しておきましょう。

 

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予測が外れる場合も多々ある理由と、予測を改善する方法について理解を深めましょう。

 

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