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小売を最適化する AI ソリューション

Lokad の AI 自動化により、店舗網や ecommerce 拠点全体で棚在庫の可用性を高めながら、過剰在庫を削減します。
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小売を最適化する AI ソリューション
Worten

Worten は、店舗網と人の接点を活かしたデジタル戦略を推進しています。LOKAD との協業により、私たちはマネジメントをデジタル化し、その判断力を刷新できました。その結果、店舗は顧客が求めるものをより確実に提供できるようになります。最終的に、この協業はサプライチェーンの見方と運営の両面で、技術的にも経営的にも大きな転換点となりました。

Bruno Thiago Saraiva

Head of Stock, Worten

Trek

大規模なカスタムバイク事業を標準的な計画ツールで運営することは、顧客にもチームにも十分ではありませんでした。Lokad のカスタムアプローチと Supply Chain Scientists の専門性により、アナリストの時間を奪う作業が自動化され、事業の実態をより深く理解できるようになりました。

Dan Scharneck

Supply Chain Director | Project One, Trek

私たちが解決する retail の課題

  • 売れ筋商品の慢性的な欠品が、売上と顧客ロイヤルティを損なっている。
  • 過剰在庫と値下げが、キャッシュを拘束し利益率を圧迫している。
  • 何千もの SKU と SKU-拠点を計画するために、スプレッドシートへ膨大な時間を費やしている。
  • 店舗、DC、ecommerce 間の流れが分断され、高コストな移送や帳簿上だけの在庫を生んでいる。
  • 販促、季節変動、新商品の需要を従来型 forecasting では捉えきれない。
retail におけるサプライチェーン
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私たちの進め方

  • Supply Chain Scientists (SCS)

    各案件には専門家、または小規模な専門チームが付き、キックオフから go-live、その後の継続的改善までクライアントを伴走します。

  • 確率的 forecasting

    私たちの SCS は SKU-拠点単位で需要分布全体を生成し、弱い点予測や手作業の安全在庫表を置き換えます。

  • リスク評価

    各補充、配分、移送は、何百万もの将来シナリオをシミュレーションし、経済的インパクトで評価したうえで選択されます。

  • 微分可能プログラミング

    MOQ、価格階段、多階層構造、数百万の SKU を毎晩処理し、翌朝には最良の意思決定を用意します。

  • AI 自動化

    最適化された発注は ERP や WMS に直接連携されます。プランナーは、戦略やサプライヤー連携に時間を使えるようになります。

  • クラウドネイティブな構成

    新しいハードウェアや ERP の刷新は不要です。Lokad の判断は既存ソフトウェアへ日次で連携されます。

  • 迅速な立ち上げ

    平均して 6 か月未満で本番稼働に到達します。

プロジェクト導入

よくある 質問

効果はどのくらいで見え始めますか。

多くの小売企業では、本番稼働から 6〜8 週間で欠品と在庫の改善が見え始めます。

販促需要や強い季節性にも対応できますか。

はい。確率モデルが販促効果、季節性、その他の要因を取り込み、バッファを自動調整します。

ERP や WMS を置き換える必要がありますか。

いいえ。Lokad は既存スタックの上に重なり、ファイル、API、EDI でデータと判断をやり取りします。

プランナーは引き続きコントロールできますか。

はい。推奨内容の確認、固定、上書きができる一方で、繰り返し作業から解放されます。

価格体系はどうなっていますか。

ネットワーク規模に応じた月額サブスクリプションです。

履歴のない新 SKU はどう扱いますか。

私たちの SCS は、類似商品やカタログ属性から需要を推定し、初日から妥当な分布を生成します。

技術的な詳細

点予測ではなく確率予測

各商品は単一の数値ではなく確率曲線としてモデル化されるため、需要と供給の不確実性を経済価値として評価できます。

疎で爆発的な品ぞろえへの対応

SKU の高い入れ替わり、短いライフサイクル、単発売り商品は、類似商品の信号を移す属性学習によって扱われます。

ネットワーク全体の同時最適化

補充、配分、移送は別々のサイロではなく、ひとつの確率的プログラムとして解かれます。

多制約ソルバー

MOQ、スペース、輸送容量、作業時間帯、予算制約を一度の計算で考慮します。

サプライチェーン向け微分可能プログラミング

業務ロジックは Lokad の専用言語 Envision で記述され、forecasting と最適化が同じスクリプトに統合されます。

クラウドスケールとセキュリティ

日次ワークロードは Azure 上で自動的にスケールし、終了後に縮退してコストを抑えます。データは end-to-end で暗号化されます。
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