自動車アフターマーケット向けAI
停止時間を減らし、投資1ユーロあたりの稼働率を高めます。
fitment の複雑さと不安定なリードタイムを、何を買うか、どこに置くか、どう価格を付けるか、いつ移動するかという日次判断に変えます。
私たちが解決するアフターマーケットの課題
- たった1つの欠品で発生する車両停止。
- fitment の複雑さと long-tail demand。
- MOQ と price break による資本拘束。
- volatile lead time による stock-out と expedite。
- price と stock を別々に扱うことによる利益機会の喪失。
- Planner を表計算に埋もれさせる日々の fire-fighting。
進め方
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Supply Chain Scientists
専任のSCSが kickoff から go-live、継続改善まで伴走します。
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確率的予測
SKU-拠点レベルで需要分布を生成し、弱い point forecast を置き換えます。
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リスク評価
何百万もの将来シナリオを評価し、各意思決定を金額で順位付けします。
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AI自動化
最適化された注文をERPやWMSに直接戻し、planner を戦略業務へ解放します。
よくある質問 への回答
いつ成果が見えますか?
dual-run で6〜8週間ほどで初期効果が見えます。全面 go-live は通常6か月未満です。
fitment database を大規模に扱えますか?
はい。車両互換性は需要、リードタイム、在庫とあわせてネットワーク全体で扱います。
価格と在庫を同時に最適化できますか?
はい。price と stock は密接に結びついているため、Lokadは両方を金額で同時評価します。