ビジネスの本当の勝負は、不確実性との戦いです。個人の成功も同じです。

BAYESIAN · MCMC

適用例 · 資材の定時入荷

生産日程は決まっている。資材は予定どおりに入荷するか？

納入実績は日付の記録だけではありません。仕入先の意思決定、生産能力、仕事の進め方が積み重なった結果です。EXAは自社の実取引データから、仕入先固有の納入特性を学習します。初回発注から定時入荷の可能性とリスクを示し、生産日程が崩れる前に対応できるようにします。

1. 01

   仕入先の納入特性を学習

   同じ品目でも仕入先によって納期リスクは異なります。実際の取引条件と納入結果でベイズモデルを更新し、MCMCで複合的な不確実性を評価します。平均リードタイムに隠れた遅延リスクも判断の根拠として示します。

2. 02

   初回発注からリスクを管理

   定時入荷の可能性と生産日程に連動するバッファを併せて評価し、重点管理対象を明らかにします。供給の進捗が変わればリスクも更新します。遅延が確定した後ではなく、対応時間が残っているうちに管理を始めます。

3. 03

   対応の結果を再び学習

   担当者の確認と措置、仕入先の対応、実際の入荷結果を併せて蓄積します。介入によって守れた納期と、介入なしで守れた納期を区別して学習に反映します。その企業がリスクに対応してきた経験が、次の予測と管理にフィードバックされます。

遅延の確認から、生産日程を守るための先手の管理へ。