[1L5-OS-15] モノづくりデータサイエンス基盤

[1L5-OS-15-01] 機械学習による不確実性の推定に基づく在庫適正化

〇南雲 亮佑¹、井岡 佑允¹、野田 龍志¹、易 銘¹、嶺岸 瞳²、三浦 康史² (1. パナソニック ホールディングス株式会社、2. パナソニック インダストリー株式会社)

キーワード：在庫適正化、PSI 計画、等角予測

電子部品を製造・販売する工場における製造・販売・在庫の計画策定の業務に機械学習技術を適用することで在庫の適正化を実現する．本稿では在庫を構成する要素のうち，販売計画の不確実性に対応するための安全在庫に着目する．従来の不確実性の推定においては状態空間モデルが使われてきたが，このモデルは不確実性を左右対称に推定すること，予測の残差データを完全には活用しないこと，という欠点が存在した．これらの欠点を克服するために我々は Sequential Predictive Conformal Inference (SPCI) を採用する．事業部の実データに対して本技術を適用することで，欠品リスクを増やさずに在庫数を削減する計画を立案できることを示した．