この記事の要点: 食肉加工業界は、市場環境に関わらず発生する生体供給の変動と、予測困難な顧客需要の双方から強い圧力を受けています。従来の表計算ソフトや部門ごとに分断された計画ツールでは、この複雑な需給バランスを維持することは困難です。本記事では、AI搭載の計画システムを活用し、原料から配送までの各プロセスを統合して収益性を最大化するアプローチについて解説します。
ニュースのポイント
- 部分最適の表計算シートから脱却し、全工程を統合した単一の計画で需給を再調整する
- 個体差のある原料から得られる部位を、最も収益性の高い需要へAIで自動割り当てする
- 16週間先までの需給・在庫を可視化し、賞味期限切れや値引きを伴う余剰発生を防ぐ
背景
食肉加工は、生体サイクルによる供給量の変動、到着まで確定しない原料品質、短いリードタイム、チャネルごとの需要変動という4つの不確実性が同時に発生する極めて複雑な産業です。牧場での飼育から顧客への配送まで5つの段階を経ますが、各段階で発生した問題が後続のプロセスへ連鎖し、最終的な利益を圧迫する要因となっています。
何が起きたのか
食肉加工の計画において最も困難なのは、1頭の動物から得られる固定された部位のセット（カーカス）を、顧客の需要へ最適に割り当てる「カーカスバランシング」です。AI計画システムは、品質グレードやサイズなどの属性情報に基づき、数千通りのカット計画パターンを瞬時に評価します。これにより、プレミアム製品を最適なチャネルへ誘導し、余剰が発生しそうな場合は数週間前にアラートを出すことで、値引き販売や冷凍保存による損失を最小限に抑えます。また、突発的な注文変更や配送遅延が発生した際も、リアルタイムで計画を自動再最適化します。
製造業・生産管理への見方
製造業や生産管理の視点において、本事例は「不均一な原材料から多様な製品を作り出す」分解型プロセスの生産計画におけるDXの好例です。一般的な組立製造とは異なり、投入する原材料の仕様が確定しない中で、賞味期限という厳しい時間制約と戦いながら歩留まりを最大化する必要があります。AIによるエンドツーエンドの可視化と自動再計画は、調達、製造、営業、物流の各部門が同一のデータに基づいて意思決定を行う環境を構築し、サプライチェーン全体の同期化とマージン確保に直結します。
現場で確認したいポイント
- 調達、生産、営業が異なる計画シートを使用し、情報の不一致が発生していないか
- 原材料の品質や重量のばらつきに対し、生産計画を迅速に修正できる仕組みがあるか
- 製品の賞味期限や保管コストを考慮した、最適な在庫パラメータが設定されているか
確認しておきたい点
本記事はRELEX Solutionsによるソリューション紹介に基づいており、導入効果や計画の自動再最適化の精度は、連携するデータの正確性やシステムの統合度合いに依存します。
出典情報
| 出典 | RELEX Solutions |
|---|---|
| 公開日時 | 2026-09-03T15:02:30+00:00 |
| 元記事 | RELEX Solutionsで読む |