小売業界 デジタルブレイン

お客様はカナダ最大規模の小売企業です。アパレルや雑貨、家電、食料品を販売し、薬局や眼鏡センターなどのサービスも提供しています。400を超える店舗とオンライン・ネットワークは、人口の94%にサービスを提供し、毎日120万のアクセスと、75万のセッションが記録されています。

お客様は、短期的なネットワークフローの変動がボトルネックとなり、労働及び輸送計画に課題が発生していました。目標は、需要予測の改善による在庫切れの防止、及び労働力と輸送能力を併せて調整することでした。

サステナビリティへの貢献

全体の輸送量の削減と、緊急配送の削減を実現しました。

業務範囲での課題

90日フロープラン

商品を効率的に運びながら、加盟店からの要望に応えなければなりませんでした。需要の調整、シフト追加やフレックス輸送の活用などを、色々と検討する必要がありました。

o9の支援

前年データから、加盟店が計画したイベントにML(機械学習)アルゴリズムを適用することにより、ロジスティクス予測を作成することができました。シナリオプランニングは、DCや店舗での作業ボリューム、保管キャパ、輸送トラックキャパの計画のために活用されました。

21日フロープラン

実売の3週間前に、SKU・店舗レベルでの需要予測が把握できるようになると、プランニングチームは、人員やDCの出荷キャパ・マテハン能力の過不足などを検討する必要がありました。

o9の支援

現在の店舗需要から、SKU/店舗/日単位での週次計画が作成されました。これにより、フローを平準化する前に、キャパシティーの制約と、加盟店からの優先順位リクエストを考慮に入れることが可能になりました。

日次プランニング

毎日様々なキャパシティを考慮し、翌日の計画を立てる必要がありました。キャパシティや商品の優先順位を見直し、キャパシティと需要を一致させ、過剰な需要は見直す必要がありました。

o9の支援

店舗からの注文を確定するため、日次計画(1日1回実行)は、SKU/店舗/日レベルで作成されました。これにより、各フローをブロックする前に、キャパシティ制約と店舗での優先順位に基づいて、翌日のキャパシティ計画の変更が可能になりましたも。

価値提供

実装したコア機能

o9エンタープライズナレッジグラフ(EKG)は、統合されたエンドツーエンドでのプランニングモデルとML(機械学習)ベースのロジスティクス予測を構築するために使用され、DCの日次キャパシティ問題を効率的に管理できるようになりました。キャパシティと需要の整合性を図り、キャパシティや商材の優先順位を見直した上で、フローの平準化を実現しました。

リプレースしたシステム

Excel・PowerPoint

享受したメリット

成功要因―o9を採用した3つの理由

  1. 最適なDC人員計画、入出荷輸送計画、店舗入荷人員計画、DC保管計画を作成できました。
  2. 予測システムとフルフィルメントシステムを繋ぐ、有益、有効なシステムを持つことができました。
  3. 人員計画など、下流システムが必要な情報を、o9から出力することができました。
  4. 補充システムと連携し、DCから店舗への出荷オーダーの優先順位を変更できるようになりました。

達成したKPI

  1. 輸送コストを低減しました。
  2. 人件費を低減しました。
  3. 店頭での在庫切れを低減しました。

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