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Lumada

注目ユースケース

Lumadaのユースケースコード:UC-01507S

需要予測を活用し、商品の発注業務を効率化!

〜需要予測型自動発注サービス〜

2021-08-25

消費者のニーズが多様化し、トレンドが急速に変化する現代。小売業は高精度な需要予測を求められています。日立の「需要予測型自動発注サービス」は、システムが需要を予測し、最適な発注量を算出。属人化しやすい発注業務の自動化を促進しつつ、基準の設定や運用を最適化できます。

この記事のポイント

  • 商品の過去の販売データから、システムが需要を予測
  • 発注業務の負担を軽減し、属人化を解消
  • 店舗ごとに、商品のデータと天候などの外部データを活用

つまり・・・

各店舗は、商品ごとのデータや、気象・季節といった外部データなど、複数の需要変動要因を適切に組み合わせた予測モデルを構築。商品の需要を予測して最適な発注量を決定し、自動発注します。さらに、データの分析レポートを作成。現場の業務負担の軽減や、属人化の解消、在庫ロスの削減などで、利益の最大化を支援します。

Lumadaで協創!システムでその日の需要を予測

商品の需要予測と自動発注

食品スーパーなどの小売業では、各店舗の担当者が、商品の発注業務に毎日多くの時間を割いています。

小売業での発注業務

各店舗は、商品ごとの過去の販売量・廃棄量、天候、イベント情報など、複雑な条件を考慮して発注量を決定する必要があります。
需要予測が難しく予測精度が低くなった場合、次の問題が起きるおそれがあります。

  • 欠品防止のために多くの在庫を抱えることで廃棄ロスが発生
  • 在庫ロスによって、商品を販売できず機会ロスが発生

さらに、需要予測は担当者の経験とノウハウに依存するため、発注業務が属人化し、特定の担当者の負担が増えるといった問題もあります。

「需要予測型自動発注サービス」を活用し、利益の最大化を実現

もし、適正な在庫基準を計算し、精度の高い発注量を算出できれば、発注業務を効率化するとともに、在庫を最適化できます。加えて、システムによる需要予測で発注担当者の業務時間を削減でき、また、発注業務の属人化が解消されるため、現場の負担を軽減できます。

Lumadaのソリューション「需要予測型自動発注サービス」では、発注システムに蓄積された販売履歴データ(商品ごとの販売量・発注量・廃棄量・販促イベントなど)と、外部データ(天候、曜日・祝日など)を収集。これらの多大なデータから、需要をシステムで予測の上、適正な在庫基準を自動計算し、適切な発注量を提案します。

「需要予測型自動発注サービス」の導入によって得られる効果は、次のとおりです。

  • 商品の欠品による機会ロスを防止
  • 在庫過多による廃棄ロスを削減
  • 発注業務の属人化を解消し、担当者の負担を軽減

これらが実現することで、利益の最大化を支援します。

技術コラム 需要予測による適切な供給で、食品ロスを削減

販売の機会ロスを防ぐための過剰な発注が、食品小売業で問題となっています。
日立はこのような社会課題に対し、食品スーパーなどに「需要予測型自動発注サービス」を提供。食品の在庫過多を防ぐことで、食品ロスの削減への貢献をめざしています。

食品ロスとは、まだ食べられるのに廃棄されてしまう食品のことです。日本では、年間で約600万トン、1人あたりに換算すると47キログラムもの食品ロスが発生しています。そのうち、事業系の食品ロスは324万トンにも上ります(2018年時点、農林水産省調べ)。

SDGs(持続可能な開発目標)の目標12「つくる責任つかう責任」では、2030年までに食品ロスを大幅に削減することを掲げています。
この目標を意識しながら私たち一人一人が食品を無駄なく、大切に消費することで、大量の食品ロスによって生じる次のような問題を解決できます。

  • 廃棄物の処理に多大なコストがかかる
  • 廃棄物の処理によるCO2排出などで、環境に負荷がかかる

過去の販売データを活用

「需要予測型自動発注サービス」

「需要予測型自動発注サービス」では、システムがその日の需要を日々繰り返し予測。最適な発注量を決定し、提案します。

「需要予測型自動発注サービス」による予測精度の向上

「需要予測型自動発注サービス」には、次の特長があります。

  • 複数の需要変動要因データを適切に組み合わせ、対象商品別に最適な予測モデルを構築し、需要予測値や発注量を算出
  • 予測が難しい新商品は、類似商品を特定してそのデータから需要予測値や発注量を算出
  • 需要予測値と受注実績などの販売結果を学習し、継続的に予測モデルを更新。それに伴い予測精度を改善

また、受発注量・在庫量の推移や需要予測などの分析用データを提供。BI(Business Intelligence)ツールと連携した見える化も容易に実現します。

「AI需要予測型」と「自動補充型」のアルゴリズム

「需要予測型自動発注サービス」には、AI需要予測型アルゴリズムと自動補充型アルゴリズムがあります。AI需要予測型アルゴリズムは取り扱う商品の特性などの条件を考慮して、需要を予測し、発注量を算出。自動補充型アルゴリズムは、販売頻度や在庫数でしきい値を設定し、その値を超えた場合に商品を自動で発注します。

「需要予測型自動発注サービス」は、これら2つのアルゴリズムをタイムリーに自動で切り替えることによって、より適切な発注を提案。店舗内で在庫回転率が高い商品と低い商品が混在していたり、季節や天候によって需要が変化する商品があっても、発注・在庫管理を自動化できます。

用語解説コラム「在庫回転率」

在庫回転率とは、一定期間内に在庫が何回入れ替わっているかを表す指標です。数値が高いほど倉庫に商品が出入りするサイクルが速い、つまり「売れている商品」と言えます。一方、数値が低いほど倉庫に長くとどまっている商品であることを示します。

在庫回転率を知ることで在庫の動きを見える化でき、商品の販売ペースや一定期間中にどの商品が売れたかなどを具体的に把握できます。また、在庫回転率で消費者ニーズも把握できます。数値が高い人気商品の欠品を発生させない、数値が低い商品の発注を抑えるといった工夫によって、販売の機会ロスを防いだり、過剰な在庫の保管による廃棄ロスなどで生じる無駄なコストを削減できます。

ワークマンが日立との協創を通じ、先進のデジタル技術で約10万品目の発注業務を自動化する新システムを全店舗に導入開始
商品の売れ行きに応じてAI需要予測と自動補充のアルゴリズムを動的に切り替える独自機能で、店舗の働き方改革と欠品抑制、在庫適正化を実現

続きは、ニュースリリースをご覧ください。

「需要予測型自動発注サービス」の今後の展望

消費者ニーズが多様化し、トレンドが急速に変化していく現代。小売業にとって発注・在庫管理は、店舗の売上・利益や運営効率に直結する重大な業務です。日立は、今後も「需要予測型自動発注サービス」の機能拡充を進め、衣料品やスーパーマーケットなどの小売業を対象に展開していくことで、社会価値、環境価値、および経済価値の向上に貢献していきます。
また、日立はお客さまの要件に応じて、「需要予測型自動発注サービス」の予測モデルの構築から対応します。これにより、小売業だけでなく、卸売・製造・設備サービスなど、幅広い業種にソリューションを提供できます。

ソリューションの詳細については、こちらをご覧ください。

需要予測サービス
需要予測AIを活用し、小売業の販売履歴を中心としたさまざまなデータを基に、需要を予測して商品を自動発注します。

まとめ

商品の需要予測と自動発注
Lumadaのソリューションの1つである「需要予測型自動発注サービス」は、システムが需要を予測し、商品を自動発注します。これにより、発注業務の効率化、業務の属人化解消、機会ロスや在庫ロスの低減を実現できます。
「需要予測型自動発注サービス」
このサービスでは、発注システムの販売履歴データ(商品ごとの販売量・発注量・廃棄量・販促イベントなど)と、外部データ(気象情報、曜日・祝日など)を収集します。システムが需要予測をし、適正な在庫基準を自動計算。適切な発注量を決定して、商品を自動で発注します。
ご自身のお仕事の中に、活用されていない大量のデータはないでしょうか。
小売業の店舗のように、日々データを発生させている現場はないでしょうか。
データを収集/分析することで、データの潜在力を引き出し、新たな価値を創出できます。

この記事のポイント

  • 商品の過去の販売データから、システムが需要を予測
  • 発注業務の負担を軽減し、属人化を解消
  • 店舗ごとに、商品のデータと天候などの外部データを活用

つまり・・・

各店舗は、商品ごとのデータや、気象・季節といった外部データなど、複数の需要変動要因を適切に組み合わせた予測モデルを構築。商品の需要を予測して最適な発注量を決定し、自動発注します。さらに、データの分析レポートを作成。現場の業務負担の軽減や、属人化の解消、在庫ロスの削減などで、利益の最大化を支援します。

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お問い合わせの際には、ユースケースコードをご記入ください。

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