dotData(AI分析サービス)活用事例

製造効率化(パラメーター分析)

品質を安定させるためには?

製造パラメーターを分析することで生産部門の業務を変えられます。経営層では、品質の安定化による企業イメージの向上、生産部門の属人化している機器設定を定量化し、品質の均一化、購買部門における購買計画の最適化などが行えます。

利用データ例

  • 材料情報、環境(室温など)、機材設定

dotDataによる分析結果

  • 製造機器設定値を算出

異常予知

製造ラインの実績データ、メンテナンス履歴などから機器異常の発生予知。

不良品分析生産計画予測

工程データ、完成品の判定結果を利用し、不良品発生の要因を予測。

生産計画予測

生産実績、販売実績、購買実績などを基に生産数量を予測。

需要予測

どのくらい製品が売れるのか?

販売製品の需要を知ることでさまざまな部門の業務を変えられます。経営層では予算策定の参考情報として活用できるほか、営業部門では担当顧客の売上予測を基にした営業活動の効率化、生産・購買では需要予測を基にした生産計画・購買計画の最適化などが行えます。

利用データ例

  • 売上、在庫、納期
  • 商品マスタ、顧客マスタ

dotDataによる分析結果

  • 顧客別売上予測
  • 倉庫別出庫予測

来店予測

入電実績、来店予測、売上予測などの結果からコールセンターの入電数を予測。

製品別需要予測

得意先別、商品別の受注実績、営業所・倉庫情報を基に商品別の売上予測。

商品別の売上予測

売上実績、プロモーション情報、周辺環境情報を基に店舗別の売上予測。

営業効率化

どの顧客がどの製品を買ってくれるのか?

成約率の高いターゲット分析で営業部門の効率化ができます。経営層では事業計画の参考情報として活用できるほか、営業部門では優良顧客の特徴を基に新規開拓活動の効率化、マーケティングではDM送付などのターゲティングに活用できます。

利用データ例

  • 販売実績、営業日報
  • 商品マスタ、顧客マスタ

dotDataによる分析結果

  • ターゲットリスト、優良顧客特徴リスト
  • 重点管理項目一覧

CVR分析

売上実績、顧客情報、Webアクセスログ、キャンペーン、DM情報を基にCVRの予測。

成約率予測

売上実績、顧客情報、請求・入金情報を基に成約率の高い顧客をリスト化。

離反分析

会員情報、来店実績、購入実績などのを基に解約候補を分析。

その他

人事部門でも人事データを利用したAI分析が取り入れられています。従業員が働きやすい環境を構築するためにもAIの活用が注目されています。

離職者分析

人事情報、営業成績、就労環境などを基に離職リスクのある社員をリスト化。

残業時間予測

勤怠実績、PC・入退ログ、人事情報、業務情報などを基に月の残業時間を予測。