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需要予測は、売上の把握だけでなく、ロス削減や人員配置の最適化に役立ちます。その需要予測をAIに任せることで、勘や経験に頼らない予測ができたり、省力化による業務効率化が図れたりできることをご存じでしょうか。 この記事では、代表的な需要予測の手法やそのメカニズム、分析法、AIで需要予測するメリット・デメリット、有効活用できる企業などについて、事例を挙げながら詳しく解説していきます。あなたの企業にとって参考になるAI需要予測の事例が見つかるかもしれません。 需要予測とは? そもそも需要予測とは、自社のサービスや製品の需要を予測することです。どれだけ需要があるかをより正確に把握することで、売上を予測できるだけでなく、過剰注文によるロスを削減できたり、人員配置の無駄を省いたりすることができます。 飲食店や製造業などの在庫管理が必要な業種では、担当者の経験則や勘による需要予測に基づいて発注している事業
製造業では、AIやIoTなどの最新技術の活用が盛んであり、その中でもAR技術は将来性が期待されています。主にデバイスを活用して人間の視覚を拡張する技術であり、製造業では情報の共有や研修などで活用されています。 本コラムでは、製造業で使われるAR技術について解説いたします。使われている事例もあわせて紹介するため、ぜひ参考にしてみてください。 AR技術とは ARとは、Augmented Reality(拡張現実)を略した言葉であり、コンピューターを使用して人が知覚する現実環境を拡張する技術・環境のことです。もともと人の持つ知覚は視覚・聴覚・嗅覚・触覚・味覚の5種類です。 AR技術はこれらの知覚を拡張させますが、特に「視覚」に対して現実環境を拡張する技術といった部分で活用されるケースが多いです。近年では、ARを含む生産現場で活用できる新しい技術が続々と生み出され、IoT、AI、ナチュラルインター
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