Activity 04T・AI~驚異の成果を生む 発注・生産・在庫管理AI

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特売はハイリスク?T・AIシステムを使った仕入れ、在庫計算の実例

T・AIシステムを使った仕入れ、在庫計算の実例

通常の「統計、価格フィルター」による仕入れ・在庫管理と違い、
特売品は「期間、曜日、日替わり」「POP、チラシ」など、
様々で複雑な条件があり、同じ方法での管理は難しいと考えられてきました。

そのため、特売品の仕入れ・在庫管理は現場の担当者が長年の経験と勘を生かして判断することが多く、
人件費の増加、不良在庫の発生など、特売をすることがリスクにつながることもあります。

この記事ではその判断を即座に完全自動で行うT・AI計算の実例とその結果を見ていきます。

1、特売

下図は、あるスーパーマーケットの豚肉バラ切落しの11月から12月にかけての日々の販売量グラフです。

グラフから特売が2回行われた様子がわかります。図横線は特売を識別するために設定された統計閾(しきい)値(統計フィルター;移動平均+2.5σ)ですが、
赤色の点がフィルター抜けしています。
統計フィルターだけでは特売関連の処理が難しい事が伺えます。

注)特売翌日も賞味期限の関係で、売れ残りを値引きして売り切ろうとする(処分売り)のが通常です。

下図は、あるスーパーマーケットの豚肉バラ切落しの11月から12月にかけての日々の販売量グラフです。<br />
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グラフから特売が2回行われた様子がわかります。図横線は特売を識別するために設定された統計閾(しきい)値(統計フィルター;移動平均+2.5σ)ですが、<br />
赤色の点がフィルター抜けしています。<br />
統計フィルターだけでは特売関連の処理が難しい事が伺えます。<br />
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注)特売翌日も賞味期限の関係で、売れ残りを値引きして売り切ろうとする(処分売り)のが通常です。<br />

2、価格フィルターは有効か?

価格情報を加えて考えてみましょう。 図は価格と数量の散布図ですが、明瞭な右下がりの需要曲線は見られません。

赤い点は主に特売後の処分売りを表しています。360円から220円当たりまで(約4割)値段を下げると大きく販売量は増加しますが、270円当たりだと販売増加は明確ではありません。

この様に、パック単価を用いて(価格フィルター)特売を識別するのも困難です。

注)1パックの容量にはバラつきがある為、270円以上の価格・数量の単純比較は困難です。その意味では価格フィルターにはg単価を用いた方が良いですが、同様な数量のバラつきがでます。

当初、TAI計算では特売をフィルターで除去して通常販売分だけ対応しようとしていました。
特売は人が発注すると想定したからです。

しかし様々な種類の特売が頻繫に行われている現状から、TAIで特売発注の自動計算が求められました。
そこで管理型特売を前提に、特売フラグを設定し自動計算出来る様にしました。

この様な処理を前提としてTAI仕入・在庫計算をしたのが下表です。

この様な処理を前提としてTAI仕入・在庫計算をしたのが下表です。<br />

図の様に、TAI仕入・在庫は特売に十分対応できることが示されました。

販売量、TAI仕入量

実際在庫vsTAI在庫