テクノロジー
青果の需要予測型自動発注システムで物流負荷軽減、シノプスが実証実験
・シノプスが農林水産省補助事業で青果物流合理化協議会に参画し、需要予測型自動発注システム「sinops-R」による実証実験を実施
・2024年10月から2025年1月まで西日本のドラッグストア2店舗で青果15商品を対象に実験を行い、発注作業50%削減、食品ロス25%削減を達成
・納品リードタイム延長や需要予測データ活用により、配送トラック削減や仲卸作業効率化の効果を確認
テクノロジー
ベイシア、シノプスの自動発注システムを全店展開へ 実証で食品ロス0.6%削減の成果
・シノプスがベイシア運営の食品スーパーマーケット136店舗に需要予測型自動発注サービス「sinops-CLOUD」を提供することが決定
・2024年12月からの実証実験で日配品の食品ロス0.6%削減、パンの開店時欠品削減効果を確認
・夏頃には全店舗での本格稼働を目指し、賞味期限の短い商品の発注精度向上と物流改善を実現
テクノロジー
シノプスと伊藤忠の「特売リードタイム長期化」に向けた取り組み、参画企業100社超え…前年度比440%の増加
・シノプスと伊藤忠商事が共同開発する食品バリューチェーン最適化プラットフォーム「DeCM-PF」の参画企業が100社を超え、前年度比440%の大幅増加を記録
・特売リードタイム長期化サービスにより、小売業の発注コントロールを通じて物流効率化と在庫最適化を実現
・2024年問題など物流業界の課題解決に向け、需要予測技術を活用した食品流通の最適化が業界から高い関心を集める
テクノロジー
日立とサミット、AIを活用したサプライチェーン最適化で協創 全店に自動発注システム導入
・日立とサミットが店舗のサプライチェーン全体最適化に向けた協創を本格化
・AIによる需要予測型自動発注システムを全123店舗に導入済み
・労働力不足や食品ロス削減などの課題解決を目指す
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おかやまコープ、需要予測型発注サービス「sinops-CLOUD」を全店に導入 パンの値引き・廃棄ロス17.5％改善など成果
・おかやまコープが日配カテゴリーに需要予測型自動発注サービスを導入
・発注作業時間を年間約8,680時間削減、値引き・廃棄ロス率も改善
・パンカテゴリーで特に効果が顕著、在庫金額14.0％減、ロス改善率17.5％
