小売/物流 × #データ活用 × #在庫最適化

小売/物流のうち、データ活用と在庫最適化のすべてに該当する記事を6件掲載しています。

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小売/物流2026年8月27日

価格の自動最適化は、適用できる商品と、避けるべき商品が明確に分かれます。値引きタイミングの判断、粗利と廃棄のトレードオフ、顧客の信頼を損なわない設計を実務ベースで解説します。

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小売/物流2026年8月20日

返品も不良在庫も、発生してから対処するのでは損失が確定しています。返品理由の分類設計、滞留在庫の早期検知、発注段階に原因を遡る方法を実務ベースで解説します。

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小売/物流2026年8月7日

拠点配置の見直しは、配送コストだけで判断すると誤ります。必要なデータ、輸送費と保管費のトレードオフ、リードタイムへの影響、段階的な移行の設計を実務ベースで解説します。

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小売/物流2026年8月2日

廃棄を減らす取り組みは、記録の粒度で成否が決まります。廃棄理由の分類、発注との突き合わせ、値引きタイミングの最適化、需要予測を活かす順序を実務ベースで解説します。

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小売/物流2026年7月1日

小売・物流のAI活用は需要予測・在庫最適化・配送計画・店舗運営の4領域に整理できます。予測精度だけを追っても在庫は減らない理由、SKU単位で成立する条件、配送最適化が現場に受け入れられる設計までを実務ベースで解説します。

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小売/物流2026年6月17日

予測誤差は改善したのに在庫金額が動かない。この状態の原因はモデルではなく発注ルール側にあります。予測値が発注計算のどこに入るのかの確認手順、安全在庫の再設定、現場の上書きへの対処までを具体的に解説します。

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