ファッション向けAIソリューション
トレンドを利益に変える。過剰在庫にはしない。
各SKUのライフサイクル全体について、購買、配分、rebuy、markdown の意思決定を最適化し、リスクと収益を金額で比較します。
私たちが解決するファッションの課題
- 新商品の不確実性、style・color・size 間の cannibalization と substitution。
- 正しい size curve を満たす assortments の設計。
- 店舗とDCの配分ミスによる欠品と過剰在庫。
- MOQと長いリードタイムによる供給制約。
- 返品と loyalty program による需要シグナルの歪み。
- margin を失う markdown price と timing。
進め方
-
Supply Chain Scientists
SCSチームが、margin、MOQ、size curve、物流、promotion rules をモデル化し、導入から継続改善まで支援します。
-
金額で優先付けされた意思決定
購入、移送、rebuy、markdown の各アクションに金融スコアを与え、capital、obsolescence、transport、promotion impact を同時に扱います。
-
AIと確率的予測
需要、リードタイム、返品、promotion uplift の分布全体をモデル化し、日次でネットワーク全体を最適化します。
-
現行プロセスとの並走
Lokad導入前に、現行プロセスとの財務差分を見える化してから切り替えます。
よくある質問 への回答
結果はどれくらいで見えますか?
dual-run により数週間で効果を確認できます。全面展開は通常6か月未満です。
新商品やsize curve、assortment を扱えますか?
はい。assortment レベルで予測し、商品類似性を捉え、配分と購買で size curve を守ります。
システムを全面入れ替えする必要がありますか?
いいえ。既存の ERP、WMS、e-commerce stack の上にLokadを接続します。