NECフィールディング、ビッグデータ分析を活用した需要予測で約1万品目の補修用部品在庫を2割削減した事例を公表した。
補修用部品の在庫量最適化は製造業の共通課題の１つ。ITシステムのサポートサービスを担う、NECフィールディングでも同様の悩みを抱えていた。
しかし過剰在庫を抑えつつ、将来の部品需要を高精度に予測するには、従来型の統計的手法では限界があった。そこで同社では、NECのビッグデータ分析技術「異種混合学習技術」を活用することで出荷頻度の高い部品の需要を高精度に予測し、在庫を約2割削減。
本格的な在庫最適化に活用する一方で、保守業務のノウハウを活用したBPO（Business Process Outsourcing）にNECの需要予測を組み合わせたサービス展開も予定している。
