シノプスと伊藤忠商事、ハローズは3月26日、経済産業省の「持続可能な物流を支える物流効率化実証事業」において実証実験を行った結果を発表した。
これによると、受注予測を優先した発注コントロールにより、トラック積載率の向上や配送台数の削減を実現、特定商品のセンター在庫日数の低減といった成果が得られたという。
＜ハローズ 早島物流センター＞
中四国・近畿の7県に店舗を構える食品スーパーマーケットのハローズでは、2015年より需要予測型自動発注サービス「sinops-R（シノプスアール）」を採用。
バリューチェーン全体の効率化を必須事項として掲げ、2023年からはシノプスと伊藤忠商事が提供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（ディーシーエムプラットフォーム）」による物流改善に着手している。
＜実証実験のイメージ＞
実証では「DeCM-PF」を活用し、ハローズ店舗の需要予測をもとにしたメーカーへの発注を行ったほか、納品曜日を削減して配送車両の集約を行った。
これにより、トラック積載率を55％から79％に向上したほか、配送に用いるトラックの台数を27台から21台に削減（22％の削減）できたという。また、総荷待ち・荷役時間を19％短縮しており、物流施設での労働生産性もSKUあたりの人時を約10％削減している。
効率が良くなっただけでなく、店舗欠品率も0.74％から0.44％に改善、センター在庫日数を6.39日から6.22日に削減し、小売店舗・在庫の最適化を進めた。
＜ハローズ物流センターの様子＞
今回の実証実験結果について、ハローズの橋元克浩 上席執行役員は「今回の実証実験は、需要を起点として流通や販売等の全体プロセスを改善するチャレンジになった。実験では一部の卸、メーカーに限定したが、今後は多くの卸、メーカーにこの取り組みを波及させ、製配販の効率改善に寄与したいと考えている」と述べた。
シノプスは今後、卸へのメーカー向け発注勧告提供の対象を拡大し、在庫・欠品リスクを抑えつつ物流効率を最大化する同モデルの他小売業への展開を目指す。また、需要予測に基づいたセンターの人員割り当て・納品予約の最適化等についても検討を行い、社会課題の解決に寄与していくとしている。
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