気象情報や販促データなどを取り込み、
AI（機械学習）を使った需要予測を行うことで欠品を防止気象情報や休日情報、経済指数、ディスカウント率など、さまざまな要素をAIエンジンにインプットデータとして取り込みます。
T³SmartSCMのBFモジュールでは、需要予測の方法の一つとして機械学習を使っています。

従来の予測方法と統計的モデル、AIモデルを比較し、
精度が一番高いデータを販売計画策定の参照値として自動提示。
予測精度向上を実現。Excelで計画策定した場合と、統計的モデル、AIモデルで計画策定した場合の3つの中から精度が一番高いデータを販売計画策定のためのBaseline Forecast（参照値）として自動で提示します。

需要予測をもとに販売計画を策定する際に、
取引先（小売店）の販促データを考慮でき、計画変更も短時間で可能。

数千種類におよぶ製品を販売特性や顧客、製品の重要度に合わせて分類。
数十種類の製品群に分け、 各製品群に合う販売戦略や安全在庫ポリシーを策定することで欠品や過剰在庫を防止。在庫グレードに合わせて在庫物量の管理をすることで、在庫を最適化します。