サプライチェーン・レジリエンス·調達・生産部門向け

計画は500トン、A等級。実際に届くのは何トンですか?

足りなければ、市場で高く買い足すか、お客様にお断りするしかありません。多すぎれば、在庫は滞留し、等級が落ち、廃棄になります。

ListenFieldが状況を分析し、計画を見直し、計画に対する実績を報告します。シーズンが目標どおりに管理されていることをご確認いただけます。

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2017年から商用サプライチェーンで稼働 · 日本 · タイ · ラオス · ベトナム · コロンビア
計画
実績
12週間
−16% 計画を下回る
+14% 計画を上回る
よく伺うお悩み

作物が変わっても、繰り返される三つの課題。

「500トンで計画しているのに、ある週は420トン、ある週は570トン。どちらでも損失が出ます。」

足りなければ、受けられたはずの注文を断ることになります。多すぎれば、滞留し、等級が落ち、廃棄になります。どちらに振れても機会損失です。

「ある地域が遅れていて、補うための代替案が必要です。」

不足を埋めるには、どの地域にまだ余力があるかを知り、しかも動かせるうちに知る必要があります。

「不足したことは分かりましたが、原因が分かりません。」

圃場ごとの記録がなければ、何を植え、何をいつ施用し、天候がどうだったのかが残りません。同じ事態が翌シーズンも繰り返されます。

需要から始める

出発点は、事業目標です。そこから圃場へ逆算します。

多くのシステムは圃場から始まります。当社は必要な量と品質を起点に、作付計画・管理計画・収穫計画を組み立てます。進捗と気象を併せて追跡し、まだ手を打てるうちに計画を見直します。

ステップ1 · 事業目標
どれだけの量を、どの品質で。

量と品質を併せて分析するため、予測は数量だけでなく品質についても精度を保ちます。

数量
500トン、第34週納品
品質
等級・糖度・水分・サイズ
ステップ2 · 計画
関係する皆さまと共に計画します。

まず収穫週。そこから圃場管理、養分管理、整地、播種へと逆算します。契約圃場のすべてを対象に、作物が必要な等級に届くよう組み立てます。

W34 収穫時期を確定
W28 最終施肥
W18 播種完了
W14 整地完了
ステップ3 · 実行
情報とリスク分析。

それぞれの役割に必要な情報が、生産者、農業技術者、圃場オペレーター、機械作業受託者へ届きます。完了した作業はシステムに記録されます。

生産者 農業技術者 オペレーター 機械作業受託者

圃場が計画からずれたときに変わるのは、計画であって、目標ではありません。 システムが日程を組み直し、影響を受ける方へ伝え、計画の基準となる数字を更新します。

圃場の追跡

すべての圃場を追跡します。整地から収穫まで。

ダッシュボードを開き続ける必要はありません。レポートをご自身で作る必要もありません。毎日、そして毎週、システムはすべての圃場を確認し、収量が目標に届かない原因を見つけ、さらに分析して原因を特定し、関係する皆さまへ新しい計画をお送りします。

11日
その圃場に残された時間
すべての警告は、問題の指摘だけでなく、残された時間とともに届きます。
お手元に届くもの

お受け取りになる情報は、生産工程の全体にわたります。

生産チェーン全体を管理するための正確な情報が、自動的に、そして継続して届きます。

01
工場に入る見込み量と、その等級
作物別・地域別に、日次と週次の数字を。数量だけでなく、見込まれる品質も併せて。気象の変化に合わせて毎日計算し直します。
02
リスク分析と通知
検知したリスクを報告し、影響を受ける方へ通知します。
03
計画見直しのご提案
他に買える三つの候補を、優先順位をつけて。お尋ねいただく前に用意します。
04
一圃場ごとの予測
圃場ごとの収量見込み、計画に対する生育状況、そしてリスク評価。
実際の画面 · クラスターごとの収穫時期、見込み収量、遅延状況
世界の主要な食品・農業企業で稼働中

商用稼働8年、日々改良を続けています。

ListenFieldは2017年から、実際に動いている食品・農業のサプライチェーンの中で稼働しています。データ、モデル、画面に出るすべての数字は、公表された研究と確立された科学に基づいています。

目標に対する播種進捗を、週ごとに。 地域ごとに、どれだけ作付けが済んでいるか、何トンを見込んでいるか、誰が担当かが分かります。
一つの圃場の、すべての履歴。 いつ播種したか、どんな天候だったか、同じ圃場が過去のシーズンに何を収穫したか。
国際規格に基づく測定

それぞれの分野で実証済みの、確立された四つの手法を一つのシステムに統合しています。

ISO/IEC 17025 に基づく近赤外スキャンによる土壌測定
ISO/IEC 29110-4:2018 に準拠して開発したAIモデルとソフトウェア
衛星画像を処理し、精度を検証
複数の情報源による気象・気候モデルと、規格に沿ったデータ管理基盤
現在モデルが稼働している作物
スイートコーン 大麦 ばれいしょ 野菜 サトウキビ キャッサバ ハーブ

この一覧にない作物でも、新たに何かを発明する話ではありません。設定して1シーズン学習させる話です。お客様の作物ではどうなるか、お問い合わせください。

まずは対象エリアを一つ選び、試験導入から。

次のシーズンの供給がどう見えるか、そしてどこが崩れやすいかをお見せします。30分、お客様自身の圃場で、スライドなしで。

デモをリクエスト
まずは2分の動画から。フォーム入力は不要です。