ドライブAI

AIによる予測とシナリオ・プランニング

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気まぐれな市場、不安定なサプライチェーン、進化する顧客の期待の時代において、的外れの代償は驚異的である！

昨年は、多くの自動車メーカーが予測ミスによって収益を失った。欧州のOEMは、EV需要を過小評価したために、中国の競合他社に何百万ドルもの損失を与えた。最近では、半導体不足により自動車業界から2100億ドルが流出し、未完成の自動車が残り、生産目標が削減された。

マクロ経済の不確実性によって収益が変動することはありません。

当社のAIベースの予測およびシナリオ・プラニング・アクセラレータを活用し、正確な需要を予測し、在庫を最適化し、経営の俊敏性と財務予測可能性を確保しましょう。

確実な予測を可能にするOEM

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顧客体験の向上

市場対応力を高め、より良い需要対応を可能にします。需要予測の改善により、待ち時間と在庫切れを削減します。

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業務効率の向上

在庫計画における非効率を削減し、持続可能なサプライチェーン管理を可能にします。無駄のない数量予測により、品揃えを最適化します。

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財務パフォーマンスの最大化

キャッシュフロー計画と引当金管理のバランスをとり、運転資本効率を高める。予算の予測不可能性を最小限に抑えることで、利益率を高めます。

自動車業界の予測ニーズに取り組む

Forcastra AIは、ディープラーニング（深層学習）技術を活用し、数百の車両バリエーションと数千の部品SKUの動きを管理して予測を提供するML搭載ソリューションです。高精度を達成するために、複数の定性データソースで強化された時系列データセットを利用します。Forcastra AIからの洞察により、OEMは不確実性を減らし、過剰コストを削減し、リソース配分を改善することができます。

プロアクティブな意思決定のためのシナリオプランニングとシミュレーション

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高いアクセシビリティを実現する自然言語インターフェースとGen AIの統合

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モジュール式の機械学習／ディープラーニングで実装を高速化

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自動車のバリューチェーン全体にわたり、ビジネスに不可欠な予測ソリューションを提供

1. Dealer sales green

ディーラー販売予測
  • ディーラーレベルの販売傾向から車両配分を改善
  • ディーラーパフォーマンスの可視化
  • 販売・マーケティング戦略の強化
  • 在庫と市場需要の整合性を高める

2. Vehicle demand green

車両需要予測
  • 生産過剰と在庫切れの最小化
  • 市場対応力の向上
  • 生産効率の向上
  • 顧客販売体験の向上

3. Warranty claims green

保証クレーム予測
  • 予期せぬサービスコストの削減
  • リコールや高いサービス負荷に備えたサービス センターの準備
  • 財務上の予測不可能性を最小化
  • リソース配分を改善し、財務準備金を効果的に管理する

4. Inventory optimization green

在庫の最適化
  • 過剰在庫や欠品を防ぐサプライチェーン全体の予測を得る
  • 在庫保有コストの削減と在庫回転率の向上
  • キャッシュフローの改善

5. Serviceable parts green

修理可能部品の予測
  • 最適な在庫レベルの確保
  • サービスの遅延と中断の削減
  • 迅速なサービスによる顧客満足度の向上

6. Predictive maintenance green

予知保全
  • 部品の故障を予測してサービス時間を短縮
  • 計画外の車両停止時間の削減
  • 予期せぬ修理の減少
  • 車両LTVの向上

サクセスストーリー

アジアの自動車メーカーにおける在庫予測の変革

あるアジアの大手OEMは、整備工場、小売店、サービスセンターの幅広いネットワークを通じて流通するスペアパーツやアクセサリーの膨大なカタログの管理という課題に直面していました。過剰在庫と部品の陳腐化は、重要な痛手でした。当社は同社と提携し、ForcastraのAIを活用した高度な予測システムを開発しました。需要パターン、季節性、地域傾向、過去の販売データを分析することで、予測精度を向上させました。その結果在庫コストの削減、サプライチェーンオペレーションの合理化、リソース配分の最適化、顧客へのタイムリーな部品供給が実現しました。

OEMS向けナガロフォーキャスティング

自動車販売会社で年間0.5億SARのコスト削減を実現

メナト地域の大手自動車販売会社は、販売予測モデルの改革を望んでいました。当社は同社と提携し、販売キャンペーンに沿った車両アクセサリーとスペアパーツの販売予測モデルを作成しました。ForcastraのAIで開発されたMLモデルを使用し、93％の精度でSKU予測を可能にしました。同社は、発注プロセスの合理化、在庫の削減、非移動在庫の削減、スクラップ率の削減を目の当たりにし、年間0.5億SARの経常的なコスト削減を実現しました。
ナガーロ販売予測
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