顧客ニーズの多様化と急激な変化に呼応するように、商品のライフサイクルはますます短くなってきています。その結果、企業における新製品の販売数が増加し、同時に受発注担当者の勘や経験、古典的な統計に依存した無駄な発注作業が発生しています。本セッションでは、そのムダ・ムリ・ムラを天気や気温、新型コロナウィルス感染者の動向などの外部要因データと機械学習を使い最適化し、欠品・余剰・在庫回転率を改善させるサプライチェーンマネジメントについて解説します。
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