画面右下のベルマークから『プッシュ通知』受け取れます(iOSなど一部環境を除く)

寺岡精工、POS・店舗基幹システムと連携した「AI需要予測型⾃動発注システム」を発売

寺岡精工、POS・店舗基幹システムと連携した「AI需要予測型⾃動発注システム」を発売

ヒューマンエラー防止、1日当たり5時間超の作業時間削減見込む

寺岡精工は1月12日、スーパーマーケットなど小売店の発注作業をAIによる需要予測で自動化する「AI需要予測型⾃動発注システム」を同日発売したと発表した。同社のPOS、店舗基幹システムと連携し、店舗を取り巻く環境要因からAIが需要を予測。適正な発注数を算出し、⼈による発注作業の軽減と発注ミスによる欠品・在庫過多を防止する。

新システムは天候、自店舗や近隣他店舗の販促イベント、過去の客数実績など店舗を取り巻く様々な環境要因を基に、独⾃開発のAIが予想来店客数を計算。従来は商品担当者のノウハウに頼って入⼒されていた日別の来店客数予測を自動化するのが特徴だ。計算された予想客数に加え、販売実績、商品支持率(PI値)、在庫数などから⾃動発注プログラムが適正な発注勧告数を割り出す。

新システムは同社のサーバー導入型本部/店舗システム「T@Web」のアプリケーションとして提供。POSから基幹システムまでが統合された「T@Web」に新システムを搭載したオールインワンの運用となることで、店舗POSからの売上状況・在庫状況をタイムリーにデータ反映し、予測の精度を高める。

また、運用を重ねるほどAIが運用結果を学習し、店舗ごとの状況に沿った的確な算出が可能となる。特に曜日や天候、イベントなどで販売数が変わりやすい商品群や、賞味期限が短く在庫リスクが高い日配品(牛乳・豆腐など)に最適で、食品ロス削減にも寄与すると見込む。

また、人の出による作業は、誤発注や発注忘れによる欠品、二重発注による在庫過多など、ヒューマンエラーにつながりやすく、欠品によるチャンスロスや過多となった在庫の値引き販売が起こりやすい。新システムを採用したと仮定したシミュレーションでは、毎日650件の発注作業を商品部門別に6人で行っていた場合、その70%を自動発注に移行すると1日当たり5.25時間の作業時間削減も可能と同社は見積もっている。

(画像は寺岡精工提供)
(ロジビズ・オンライン編集部)

テクノロジー/製品カテゴリの最新記事