シノプスと伊藤忠商事、需要予測を活用した食品バリューチェーン最適化の実証実験をウオロクにて開始

株式会社シノプスは、2023年8月17日、食品バリューチェーン最適化の実証実験を株式会社ウオロクにて開始したと発表した。

この実験は、シノプスが伊藤忠商事株式会社と共に構築を進める食品デマンド・チェーン・マネジメントの実証として行われるものだ。ウオロクが新潟県内で運営する食品スーパーマーケットにて、シノプスが算出した需要予測データにより在庫圧縮および納品リードタイム延長を図り、ひいては物流課題の解決を目指す。

＜本ニュースの10秒要約＞

• 様々なデータからAIが最適な発注数を算出する、シノプスの需要予測型自動発注サービス「sinops」
• 新潟県内のウオロク運営スーパーにて、需要予測データを用いて在庫圧縮と納品リードタイム延長を実現
• 物流センターの稼働効率向上や過剰在庫／欠品リスク抑制を実現し、最適なバリューチェーンを実現へ

需要予測型自動発注サービス「sinops」シリーズを開発したシノプス

シノプスは、「世界中の無駄を10％削減する」というビジョンに掲げ、在庫に関わる人／もの／金／時間／情報を最適化するITソリューションを提供している企業だ。1980年代から需要予測や自動発注の分野に着目し、販売実績／在庫情報／天気予報といったデータからAIが最適な発注数を算出する需要予測型自動発注サービス「sinops」シリーズを開発。「sinops」は高い評価を獲得し、食品スーパーマーケットを中心として小売業106社に導入されている。

同社は2022年1月、食品バリューチェーンの最適化を実現すべく、伊藤忠商事との間で「デマンド・チェーン・マネジメント プラットフォーム」構築に向けた業務提携契約書を締結した。このプラットフォームは、小売業の需要予測データを卸売業／製造業と接続することで、食品ロス削減や物流の効率化を図るというものだ。このプラットフォーム構築に向けた実証として、今回の実験は開始された。

「sinops」の需要予測データを再活用、物流センターの稼働効率を向上

今回の実験では、在庫の圧縮および特売品の物流センターへの納品リードタイム延長が、ウオロクの物流センターにて目指される。この物流センターは、ウオロクが食品スーパーマーケット43店舗を運営するため新潟市内に保有しているものだが、近年は在庫圧縮による稼働効率の向上が求められていた。

在庫圧縮については、既にウオロク全店に導入されている「sinops」のデータを活用する形で実験が進められる。「sinops」が算出した店舗の需要予測データを再活用し、物流センターの稼働効率の向上を図るという。

特売品の物流センターへの納品リードタイム延長については、従来は数日前に確定していた卸売業への特売品の発注を、「sinops」の需要予測を活用することで14日前にまで長期化する。このリードタイム延長により、在庫調整業務の負荷軽減や、物流センターの過剰在庫や欠品リスクの抑制を目指す。

最適なバリューチェーンを実現し、「2024年問題」などの解決を目指す

シノプス／伊藤忠商事／ウオロクによる今回の実証実験は、2023年8月から11月にかけて行われる予定だ。なおシノプスは、他の小売業でも同様の実証実験を行い、物流改善の効果を現場検証するとしている。

ドライバー不足が懸念される「2024年問題」や、物流センターのキャパシティー逼迫が喫緊の課題となっている現況において、シノプスはデマンド・チェーン・マネジメントプラットフォームによって最適なバリューチェーンを実現し、これらの課題の解決を目指すとしている。

参照元：PRTIMES

需要予測について詳しく知りたい方はこちら、また、需要予測に強いAI開発会社をお探しの方はこちらの記事もご参考ください。
 
 

　下記の記事も一緒によく読まれています

フライウィール、TSUTAYAの書店事業に提供しているAI需要管理サービス「Conata Demand Planner」の機能を拡張 イオンリテール、精度を最大40％改善した需要予測・発注システム「AIオーダー」を5月から約380店舗に導入 数理最適化とは？AIで意思決定を自動化するメリット・ビジネス導入事例8選徹底紹介！ データ・AIのアイディオット、物流課題を解消する配車計画アルゴリズムの開発などを3PL大手のAZ-COM丸和グループと開始 データビジネスのDATAFLUCTと化粧品ECのオルビス、機械学習による梱包サイズ最適化の実証実験を開始