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小売/消費財企業が OTIF (On-Time, In-Full) 配送を改善する方法

EC サイトで注文をして、荷物が遅れて届いたことはありませんか?あるいは、予定通りに荷物を受け取ったものの、一部の商品が欠けていたこともあるでしょう。私も最近、このような不満が残る経験をしたことがあります。週末の旅行で使用する予定で、Keen の新しいハイキングシューズを注文しました。旅行の前日に届く予定だったのですが、そのシューズが到着したのは旅行に出発後でした。もちろん不満で、そのシューズを返品しました。 また、Keurig のコーヒーメーカーと K-Cup カプセル1箱をオンラインで注文しました。コーヒーメーカーは予定通り届きましたが、カプセルが届きませんでした。またしても新しいコーヒーマシンを試すことができず、不満でした。K-Cup カプセルの注文をキャンセルし、代わりにコストコで購入しました。 この2つの状況で、小売業者は全部または一部の売上を失いました。同じような販売機会損失のシナリオが何度も起こっているとしたらどうでしょう。規模が大きくなってきたときの売上減は、小売業者の収益に大きな影響を与え、何度も起こると最悪の事態を招きます。私が説明したこれらの状況は、「Not-on-time but in-full」や「On-time but not in-full」と呼ばれています。もちろん、最適な状態は「On-time in-full」(OTIF) です。

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消費財企業の車両管理部門が考慮すべき 3 つの革新的テクノロジー

このシリーズブローグのパート 2「消費財企業と物流ベンダーがAWSデータレイクで車両管理を最適化する方法」では、消費財企業の車両管理部門が非常にスケーラブルな Amazon Web Services (AWS) データレイクを構築し、リアルタイムデータやドライバーの安全性スコア、車両テレメトリデータから実用的な洞察を得る方法について説明しました。続くこのブログではさらに一歩進んで、消費財企業が車両管理データレイクからさらに多くの価値を得るために実現可能な 3 つの最先端テクノロジーについて説明します。

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