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発注自動、売れ筋最適化
システム内容
店舗のPOSと在庫、天気やイベント情報をまとめて学習し、SKUごとに翌日の需要を予測します。
リードタイムや入数、棚容量を考慮して自動で発注数量を算出し、店長は画面で例外だけ確認・承認できます。
課題
経験則中心の発注だと、需要がぶれて欠品や過剰在庫が起きやすいです。
そのため各店で在庫・発注フォーマットがばらつき、確認に時間がかかり、鮮度ロスや棚埋まりも発生しがちです。
導入効果
自動算出で欠品が減り、売れ筋の機会損失を抑えつつ、過剰在庫と廃棄の低減が期待できます。
発注作業は例外対応中心になり、店長・SVの工数が削減されます。
結果として在庫回転が上がり、粗利と棚効率が改善します。
