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エンタープライズ予測

自動データロジスティクスと高度な機械学習技術。

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Enterprice Forecasting Use Cases

Findability Platform's Enterprise Forecasting Case Studies are powered by automated data logistics which maximizes efficiency and reduces pre-modeling time by up to 75% with our intuitive, no-code statistical data analysis platform.

With a comprehensive range of options for univariate, bivariate, and multivariate analysis at your fingertips, our platform simplifies and speeds up data pre-processing, paving the way for swift progression in your machine learning endeavors.It elevates your strategic insights by forecasting vital business metrics, including product sales, revenue, quantities, and pricing trends with our advanced multi-model prediction and time series forecasting tools.

Our automated, no-code prediction platform streamlines the AI model development and validation process, saving substantial time and effort.Craft and deploy rapid, low-latency solutions tailored for real-time or near real-time applications, enabling prompt and informed decision-making.

Demand Forecasting

Problem

A premier HVAC solutions provider in North America aimed to refine inventory planning and enhance sales predictions across more than 360 locations. The complexity was heightened by a diverse product range exceeding 6,600 SKUs, where stock-outs were leading to elevated warehousing and holding expenses.

Solution

To address this challenge, a specialized forecasting solution was engineered, leveraging both machine learning and deep learning algorithms. These techniques were combined in an ensemble approach to achieve superior accuracy over traditional time-series forecasting methods, offering a strategic advantage in inventory management and sales forecasting.

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Result

95%+ Accuracy
6,600 SKUs
360 Locations

Sales Forecasting

Problem

A major U.S. retail department store faced high inventory costs and inefficiencies managing 7,000+ products. Inaccurate demand forecasting frequently resulted in overstocks or stock-outs, impacting profitability.

Solution

Historical sales data and external market insights were integrated using NLP-driven predictive AI. Self-learning, multi-model technology provided dynamic, highly accurate weekly, monthly, and quarterly sales forecasts.

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Result

99% Forecast Accuracy
Significant Cost Reduction
Real-Time Insights

Predictive Maintenance

Problem

A Japan-based automotive components manufacturer used IoT sensors to track asset health, analyzing data on power, position, and stoppages to predict machine failures and optimize maintenance.

Solution

‍Findability Sciences structured graphical IoT sensor data into CSV files, built ML models to predict breakdown timestamps, and used time series analysis to identify failure patterns and key influencing factors.

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Result

90% Accuracy
Significant Cost Savings
Increased Operational Efficiency

Price Optimization

Problem

A top-tier microelectronics component manufacturer aimed to refine SKU-level pricing strategies for trade sales. Their existing price prediction algorithm was plagued by bugs, leading to extended processing times. The goal was to suggest price points that enhance the chances of winning transactions, thereby maximizing revenue without sacrificing profit margins.

Solution

Findability Sciences deployed its machine learning technology to analyze historical data on revenue, quantities, price points, deal success rates, and forecasted demand. This enabled the recommendation of optimal price points for each SKU.

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Result

98% Accuracy
MSE 0.4
Reduced time from 24 to 1.5 Hours

Realty Indicators

Forecasting of 8 real estate parameters for 24 months with over 90% accuracy

The biggest challenge for a real estate asset management company in the US was forecasting market conditions for investment and divestiture decisions. By forecasting rent, occupancy, and value with over 90% accuracy for 24 months, the company was able to use the forecasts for making financial and investment decisions. Additionally, an economic downturn forecast was conducted to determine the probability of a recession in 6 months, 12 months, and 24 months with 94% accuracy.

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Result

>90% Accuracy
1M+ Forecasts
Recession Prediction

Churn Prediction

Problem

A Japan-based multinational aimed to reduce employee churn and improve mentorship but struggled to identify root causes of voluntary attrition despite development investments.

Solution

Created a predictive model analyzing performance scores, supervisor relationships, assessments, managerial feedback, and work patterns to forecast churn likelihood.

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Result

Accurate Churn Prediction
Optimized mentorship
Improved talent allocation

Retail Analytics

A Top 5 retailer requires digital analytics for 4000 feature releases annually

Their analysts would require 8 weeks to provide analytics on the impact created by a website feature release. These were manually computed, based on just a differential between impressions and conversions. The FS incrementality computation included seasonality, attribution, and statistical significance. Business users could gain instant insights through a conversational interface. Additionally, forecasts were generated with a 22% uplift compared to internal accuracies for all product conversions to detect anomalies after a release.

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Result

+22% Accuracy
>90% Stat Sig
4 Weeks Saved

Data Migration & Logistics

Problem

A top Latin American sugar producer with operations across 5 continents needed to migrate data from SAP HANA Cloud and external sources to Google Cloud—ensuring unified processing, security, governance, and real-time accessibility.

Solution

Built a robust, scalable data pipeline using Airflow, BigQuery, and other GCP-native tools to automate extraction, categorization, governance, and access control—streamlining the entire data lifecycle.

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Result

Centralized Data Lake
Automated Pipelines
Role-Based Access

Transporatation
Demand Forecasting

Problem

Japan's leading B2B logistics provider needed robust forecasting to slash fleet idle time and significantly enhance operational efficiency across 27 locations.

Solution

Implemented Findability.AI’s sophisticated multi-algorithm forecasting, utilizing historical data, external variables, and targeted event indicators for accurate 45-day demand predictions.

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Result

95% Forecast Accuracy
7-Digit Cost Savings
Increased Customer Satisfaction

Commodity Price Prediction

Problem

A leading global MNC faced significant risks due to unpredictable aluminum market prices, impacting trading profitability. Traditional forecasting methods lacked precision, limiting effective risk management.

Solution

Implemented a customized commodity price prediction solution, providing accurate daily forecasts for aluminum prices (high, low, close) on the London Metal Exchange (LME), leveraging historical data, macroeconomic indicators, and business news analytics.

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Result

99% Prediction Accuracy
Continuous Functional Optimization
Real-Time Monitoring

Anomaly Detection In Accounts Payable

Problem

A leading US-based manufacturer set out to strengthen oversight of employee-generated SCM and inventory transactions. Existing controls missed near-duplicates and subtle irregularities. With 2 million records processed monthly and 2,000 flagged as fraudulent, the challenge was clear: uncover fraud, pinpoint procedural lapses, and expand anomaly detection across multiple categories to safeguard operations and scale resilience.

Solution

A rule-based and ML-driven system was designed to detect anomalies—near-duplicates, odd posting times, excessive transactions, and suspense clearing. Integrated dashboards empower managers with actionable insights. Even in pilot stage, it has uncovered previously undetected fraud, proving ROI potential, validating business impact, and setting the stage for measurable gains in fraud detection, operational efficiency, and executive oversight.

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Result

2M+ Records Monitored Monthly
2K+ Fraudulent Transactions Flagged
1 Undetected Fraud Exposed

ケーススタディ

Findability Platformのエンタープライズ予測ケーススタディは、直感的でコード不要の統計データ分析プラットフォームにより、効率を最大化し、プリモデリング時間を最大75%短縮する自動データロジスティクスによって強化されています。

単変量、二変量、多変量解析の幅広いオプションをすぐに利用できる当社のプラットフォームは、データの前処理を簡素化および高速化し、機械学習の取り組みを迅速に進めるための道を開きます。

高度なマルチモデル予測および時系列予測ツールを使用して、製品の売上、収益、数量、価格動向などの重要なビジネス指標を予測することで、戦略的洞察を高めます。

当社の自動化されたコード不要の予測プラットフォームは、AIモデルの開発と検証プロセスを合理化し、時間と労力を大幅に節約します。リアルタイムまたはほぼリアルタイムのアプリケーション向けに調整された、迅速で低遅延のソリューションを作成して展開し、情報に基づいた迅速な意思決定を可能にします。

1
Demand Forecasting
95% 以上の精度
6,600 SKU
360 ロケーション

Demand forecasting and inventory optimization for 6600+ SKUs across 350+ locations. Over 90%+ accuracy.

Challenge:
A premier HVAC solutions provider in North America aimed to refine inventory planning and enhance sales predictions across more than 360 locations. The complexity was heightened by a diverse product range exceeding 6,600 SKUs, where stock-outs were leading to elevated warehousing and holding expenses.

Solution:
To address this challenge, a specialized forecasting solution was engineered, leveraging both machine learning and deep learning algorithms. These techniques were combined in an ensemble approach to achieve superior accuracy over traditional time-series forecasting methods, offering a strategic advantage in inventory management and sales forecasting.

2
Retail Analytics
+22% の精度
4 週間保存
90% 以上のスターサイン

A Top 5 retailer requires digital analytics for 4000 feature releases annually.

Their analysts would require 8 weeks to provide analytics on the impact created by a website feature release. These were manually computed, based on just a differential between impressions and conversions. The FS incrementality computation included seasonality, attribution, and statistical significance. Business users could gain instant insights through a conversational interface. Additionally, forecasts were generated with a 22% uplift compared to internal accuracies for all product conversions to detect anomalies after a release.

3
Realty Indicators Forecasting
90% 以上の精度
100万件を超える予測
景気後退予測

Forecasting of 8 real estate parameters for 24 months with over 90% accuracy.

The biggest challenge for a real estate asset management company in the US was forecasting market conditions for investment and divestiture decisions. By forecasting rent, occupancy, and value with over 90% accuracy for 24 months, the company was able to use the forecasts for making financial and investment decisions. Additionally, an economic downturn forecast was conducted to determine the probability of a recession in 6 months, 12 months, and 24 months with 94% accuracy.

4
Demand Forecasting for Logistics
95% 以上の精度
7桁の節約額
45 日前まで

B2B logistics company with over 26,000 vehicles in service. Forecast daily demand of vehicles at 27 locations.

Challenge:
Japan's premier transportation company sought to significantly lower transportation costs through precise demand forecasting. The objective was to maintain operations only in stores where there was a clear projection of future demand.

Solution:
Leveraging the advanced multi-algorithm time-series forecasting capabilities of Findability Platform, the company was able to accurately predict: A 45-day advance forecast of package volumes to be transported across 18 specific location pairs. The overall volume of packages to be moved throughout Japan. These accurate daily predictions of package volumes enabled the client to efficiently allocate their fleet, optimizing both vehicle usage and store operations. This strategic approach not only enhanced customer satisfaction but also ensured high accuracy in forecasting for both specific routes and nationwide operations.

5
Price Predictions
98% の精度
ミューズ 0.4
時間を 24 時間から 1.5 時間に短縮

Optimized SKU Level Price.
51,000+ materials to forecast, across 35 plants and sales demand for individual material. Over 80% forecasting accuracy.

Challenge:
A top-tier microelectronics component manufacturer aimed to refine SKU-level pricing strategies for trade sales. Their existing price prediction algorithm was plagued by bugs, leading to extended processing times. The goal was to suggest price points that enhance the chances of winning transactions, thereby maximizing revenue without sacrificing profit margins.

Solution:
Findability Sciences deployed its machine learning technology to analyze historical data on revenue, quantities, price points, deal success rates, and forecasted demand. This enabled the recommendation of optimal price points for each SKU. To facilitate seamless integration, a custom middleware consisting of SAP application connectors and SAP BAPI was developed. This solution bridged the client's SAP systems with the Findability Platform, ensuring efficient communication and data exchange.

エンタープライズ予測とは何ですか?

データロジスティクスワイドデータ
内部および外部のソースからの構造化カテゴリと非構造化カテゴリの両方を含むデータ資産の収集、分析、統合、および準備。

データシナリオ
離散ターゲット、連続ターゲット、時系列ターゲット

データ探索
高度なアルゴリズムを使用してデータをふるいにかけ、統計的テストと視覚化を通じて情報に基づいた意思決定に不可欠なパターン、特徴、傾向、洞察を特定します。

データ品質
高度なアルゴリズムを採用して、欠損値、外れ値、バイアス、ドリフトなどを処理することにより、適切なデータ品質を保証します。

機能エンジニアリング
最先端の機械学習技術を活用して、エンコード、正規化、スケーリング、バランシングなどを通じてデータ属性を強化し、情報からノイズを除去することで、内部データソース、外部ソース、構造化データソース、非構造化データソースを組み合わせて予測環境の全体像を把握できます。このアプローチにより、関連するすべての要因が予測モデルで考慮されるようになり、将来の傾向と結果をより正確かつ微妙に理解できるようになります。

Data Logistics

マルチモデル予測分析
高度なマルチモデル予測および時系列予測手法に加えて、教師あり機械学習アルゴリズムと教師なし機械学習アルゴリズムの両方を採用しています。データから複数のパターンを見つけ、複数のモデルを作成し、予測データから各レコードに最適なモデルを選択します。この方法論により、単変量から多変量まで幅広い分析が可能になり、予測結果が非常に正確になります。

‍ 離散ターゲット変数データ
Enterprise Forecastingは、バイナリシナリオとマルチクラスシナリオを同等に処理します。対象となる変数データがバイナリの場合は、最小頻度のモデル、最も頻度の高い値のモデル、および両方の値のモデル(BV)の3つのモデル化モードが用意されています。最も頻度の低いオプションは、一般に、支払い傾向、ローンのデフォルト、従業員の解約などの対象アプリケーションに適しています。

連続ターゲット変数データ
Enterprise Forecastingは、ターゲット変数データが連続しているかどうかを識別し、マルチモデル推定用にデータをモデル化します。これはすべての回帰分析のようなアプリケーションに適しています。

時系列データ
エンタープライズ予測は、時系列データを処理し、モデリングと予測を実行できます。データには複数の時系列が含まれている場合があり、Enterprise Forecastingはそれぞれの時系列を個別に処理します。このデータには、より高い精度を実現する独自のアルゴリズムであるシーケンシャル・アディティブ・アンサンブルが使用されています。

Analytical Techniques


モデルインサイト
統計的測定値を含むモデルパフォーマンスメトリックを提供するだけでなく

カスタマイズ可能なインサイト普及
結果は、カスタムであっても、カスタマイズ可能なさまざまな媒体を通じて提供されます。

Insight Delivery

データロジスティクス

データロジスティクスワイドデータ
内部および外部のソースからの構造化カテゴリと非構造化カテゴリの両方を含むデータ資産の収集、分析、統合、および準備。

データシナリオ
離散ターゲット、連続ターゲット、時系列ターゲット

‍ データ探索
高度なアルゴリズムを使用してデータをふるいにかけ、統計的テストと視覚化を通じて情報に基づいた意思決定に不可欠なパターン、特徴、傾向、洞察を特定します。

データ品質

高度なアルゴリズムを採用して、欠損値、外れ値、バイアス、ドリフトなどを処理することにより、適切なデータ品質を保証します。

‍ フィーチャーエンジニアリング
最先端の機械学習技術を活用して、エンコード、正規化、スケーリング、バランシングなどを通じてデータ属性を強化し、情報からノイズを除去することで、内部データソース、外部ソース、構造化データソース、非構造化データソースを組み合わせて予測環境の全体像を把握できます。このアプローチにより、関連するすべての要因が予測モデルで考慮されるようになり、将来の傾向と結果をより正確かつ微妙に理解できるようになります。

高度な分析技術

マルチモデル予測分析
高度なマルチモデル予測および時系列予測手法に加えて、教師あり機械学習アルゴリズムと教師なし機械学習アルゴリズムの両方を採用しています。データから複数のパターンを見つけ、複数のモデルを作成し、予測データから各レコードに最適なモデルを選択します。この方法論により、単変量から多変量まで幅広い分析が可能になり、予測結果が非常に正確になります。

‍ 離散ターゲット変数データ
Enterprise Forecastingは、バイナリシナリオとマルチクラスシナリオを同等に処理します。対象となる変数データがバイナリの場合は、最小頻度のモデル、最も頻度の高い値のモデル、および両方の値のモデル(BV)の3つのモデル化モードが用意されています。最も頻度の低いオプションは、一般に、支払い傾向、ローンのデフォルト、従業員の解約などの対象アプリケーションに適しています。

‍ 連続ターゲット変数データ
Enterprise Forecastingは、ターゲット変数データが連続しているかどうかを識別し、マルチモデル推定用にデータをモデル化します。これはすべての回帰分析のようなアプリケーションに適しています。

‍ 時系列データ
エンタープライズ予測は、時系列データを処理し、モデリングと予測を実行できます。データには複数の時系列が含まれている場合があり、Enterprise Forecastingはそれぞれの時系列を個別に処理します。このデータには、より高い精度を実現する独自のアルゴリズムであるシーケンシャル・アディティブ・アンサンブルが使用されています。

カスタマイズされたインサイト配信

モデルインサイト
情報に基づいた意思決定を行うためのさまざまなタイプのアプリケーションに適した統計的測定や視覚化を含むモデルパフォーマンスメトリクスを提供し、影響要因を理解するための重要度の変化、理解を深め、法定コンプライアンスを深めるためのローカルレベルまたはモデルレベルの説明を提供します。

カスタマイズ可能なインサイト普及
結果は、カスタムダッシュボード、トリガー、アラート、シンプルなレポート、既存のレガシーシステムとのAPI統合など、カスタマイズ可能なさまざまな媒体を通じて提供されます。この柔軟性により、業務上および戦略上のニーズに最適な形式で実用的なインサイトにアクセスできるようになり、意思決定やビジネスプロセスへの統合が容易になります。

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