業界ディープダイブ
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ハードラグジュアリーストアの品揃え
ハードラグジュアリーマーケットの特性上、オンラインでの存在感が高まっているにもかかわらず、大多数の購入は依然として店舗で行われています。年に1～2点という非常に少ない販売数の場合、どの商品を店舗に展示すべきか、またその散発的な需要をいかに活かすかが困難になることが多いです。本 LokadTV エピソードでは、このジレンマについて議論し、ハードラグジュアリーストアが品揃えを最適化するために何ができるかを探ります。
新鮮食品供給チェーンの課題
新鮮食品業界のサプライチェーン最適化には、非常に短い消費期限の厳密な管理や、従来の非生鮮食品のサプライチェーン以上に不規則な複雑な季節性といった特有の課題があります。
自動車用スペアパーツの需要予測
自動車用スペアパーツの精度の高い需要予測は、お客様の車両が機械修理を必要とする際に高いサービスレベルを確保し、混乱を最小限に抑えるために重要です。しかし、異なる部品の種類や車両の種類が非常に多いため、予測プロセスは複雑になります。
ハードラグジュアリーの需要予測
ハードラグジュアリーは極めて少ない販売量が特徴です。時系列予測手法は、どのようなサプライチェーンの最適化も実現できません。しかし、品ぞろえ、在庫、価格の定量的最適化は、店舗などの最も細分化されたレベルで見た場合にも可能です。
ファッションの量的供給チェーン
ファッションブランドは斬新さによって駆動されています。これにより、割引率を下げるだけでなく、新コレクションのためのスペースを確保するために、ファッションのサプライチェーンに多大なプレッシャーがかかり、過剰在庫の削減が求められます。過剰在庫は通常、顧客需要の誤った事前予測によって引き起こされます。
航空宇宙業界の需要予測
航空宇宙における需要の予測は、需要が非常に不規則かつ断続的であるため困難です。また、TAT（ターンアラウンドタイム）も予測する必要があります。実際、航空宇宙産業で意義のある結果を得るためには、確率的予測が求められます。