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トライエッティング/三井物産とサプライチェーン最適化実証実験

2020年01月08日/SCM・経営

名古屋大学発のAIベンチャー、トライエッティング(TRYETING)は1月8日、三井物産とサプライチェーン・バリューチェーン最適化を目指し、AI技術を活用した需要予測に基づくサプライチェーン業務効率化手法の共同実証実験を開始したと発表した。

実証実験では、TRYETINGのコア技術であるデータ・アルゴリズム集約プラットフォーム「UMWELT(ウムヴェルト)」の需要予測アルゴリズムと、三井物産の複数に渡る事業領域でのサプライチェーンオペレーションのデータを掛け合わせることで、同社のサプライチェーン業務効率化の有効性検証を目的としている。

TRYETINGは日本で数少ないサプライチェーン領域に知見を有するAI-SaaSベンダーの立場から、三井物産の幅広い事業領域、数多い出資先への技術適用機会を活用し、「UMWELT」を土台とした技術開発と価値提供機会の更なる拡大を目指す。

なお、TRYETINGは、認識・未来予測・最適化を主とした「知能作業」を自動化する名古屋の企業。いわゆるAI技術の導入課題である「導入コスト・開発期間の長大化」を解決する、 UMWELT(ウムヴェルト)システムを開発し、企業の基幹システムへ提供している。特にTRYETINGでは、在庫管理・勤務シフト管理を中心としたサプライチェーンに関わるヒト・モノの最適化を得意とし、メーカー・小売・物流・商社など幅広い領域で「知能業務自動化」に取り組んでいる。

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