Kao

Problématique

La planification de la demande de cosmétiques nécessitait un travail conjoint des spécialistes en science des données et des équipes des marques pour analyser les ventes de produits similaires et les promotions passées. La tâche était encore plus difficile pour les nouveaux produits sans historique de ventes. Kao voulait réduire les ruptures de stock et les surstocks.

Approche

Kao a développé son propre modèle de prévision de la demande et lui a ajouté un agent d’IA. L’agent reprend la prévision, y intègre les plans promotionnels, les canaux de vente et les prix, et présente un projet de plan de demande avec son raisonnement. Le personnel des unités opérationnelles le relit, assure la coordination entre services et tranche. L’agent est entré en service pour KATE en juillet 2026, les autres marques de cosmétiques devant suivre.

Chiffres clés

Enseignement

Le chiffre de 25 % est un objectif annoncé, et Kao n’a pas publié de résultats de la première marque. Les décisions finales de planification restent aux mains du personnel.

Catégories

Taille

Grande entreprise

Secteur

Biens de consommation

Fonction de l’entreprise

Logistique et chaîne d’approvisionnement

Type d’innovation

Innovation de procédé

Technologie d’IA

Agents IAAnalyse prédictive et apprentissage automatique

Mode d’adoption

Développement interne

Objectif

Réduction des coûtsChiffre d’affaires et expérience client

Type de preuve

Déclaration de l’entreprise

Sources

1. Kao develops Kao-MIKOMIL, an AI agent that supports demand planning (Japanese news release)

   Kao·17 août 2026Publication de l’entreprise
2. Kao introduces AI agent for demand planning (Japanese trade press report)

   Advertimes·19 août 2026Article de presse

Résumés des sources

Les informations complètes figurent dans les sources d’origine.