LIXILは、PwCコンサルティングが提供するAI・機械学習アルゴリズムを用いた次世代型需要予測ソリューション「Multidimensional Demand Forecasting（以下、MDF）」を導入。サプライチェーン全体の最適化に向けた取り組みの1つとして、サッシ・ドアやエクステリアなどの建材事業を展開するLIXIL Housing Technologyの約120万機種の製品を対象とし、AI需要予測の試験運用を開始していると発表した。
LIXILは、資材調達リスク、コンテナ不足など世界的なサプライチェーンにおける問題が発生し事業環境が大きく変化する中、多岐に渡る製品コードを人の手で需要予測することは困難だとし、これから先に起きるイシューを予見し、迅速な対応が可能な体制を構築していく必要があると述べている。
そのために、調達から製造、販売までの各プロセスにおける状況を把握し、在庫管理や業務運営の効率化などサプライチェーン全体の最適化に向けた取り組みの1つとして、AI需要予測ソリューションを導入し、プロジェクトを始動したとしている。
2022年9月より、ハウジングテクノロジー事業の約半数を占める既存品の予測値を先行展開。そして2023年1月より、これまで予測できなかったモデルチェンジ品についても対応し、LIXIL Housing Technologyのほぼすべての製品をカバーする予測値の算出が可能になったという。
ハウジングテクノロジー事業においては、製品で約120万機種、販売エリア別に展開したSKUで230万を超える規模であることから、細かい粒度で需要の動きや特徴を捉えることは難しい状況にあったという。こうした背景から、さまざまなサプライチェーンリスク（欠品・リードタイム延長・過剰在庫・廃棄コスト・横持ち輸送コストなど）を低減することが喫緊の課題となっていた。
AI需要予測を活用することで、230万の予測対象1つ1つの特徴を捉えた、高解像度かつ高精度な予測算出が可能に。膨大な予測データを提供する環境構築には、LIXILのデータを一元管理するクラウド型のデータ統合基盤「LIXIL Data Platform」を採用し、各工場でデータ活用の自走化を促すためのデジタルスキル支援も並行して進め、多くの工場で潜在リスク低減に向けた実用化レベルの取り組みが加速していると述べている。
今後は、製品だけでなく副資材なども含め、需要予測の対象領域をさらに拡大していく予定だとしている。
