DATAFLUCT、全日本食品が物流業務で機械学習活用の需要予測システム導入

データサイエンスビジネスを展開するDATAFLUCTは3月15日、全日本食品が物流業務で、同社の機械学習を使った需要予測システムを導入すると発表した。

導入したシステムは、DATAFLUCTの機械学習サービス「Perswell」とデータプラットフォーム「AirLake」を組み合わせ構築。全日本食品の社内データから加盟店の商品需要を予測し、その結果を物流センターの配車計画と人員配置の最適化に活用する。

「Perswell」は、社内にデータサイエンティストがいなくても、高精度の需要予測モデルを利用することで、作業工数の削減や、予測精度の改善で欠品・余剰・在庫回転率、配送計画を改善できるサービス。

今回の取り組みでは、分析に必要なデータを収集・加工するための仕組み作りからDATAFLUCTが支援し、新規店舗に類似の特徴を持つ店舗のデータを活用するなどの工夫で、データのない「新規店舗」や「特売商品」の需要・業務にも対応できるソリューションを構築した。

全日本食品では、システムで課題とする、流動的な発注による担当者の負担・配送のムダ削減を図る。ロス削減と、どの担当者でも最適な判断ができる体制を構築し、同社の利益最大化と加盟店支援の質の向上を目指す。5月から関東・北海道エリアでシステムを導入し、2023年度中に全国展開を予定。3年間で約7.2億円のコスト削減を見込む。

IoTNEWS編集部

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