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Tag: Supply Chain

消費財業界におけるデータおよびアナリティクス機能の勢いを加速させる

この記事は、”Accelerating Momentum in CPG Data and Analytics Capabilities” を翻訳したものです。 消費財(CPG)業界の最新のトレンドの多くは、サプライチェーン、製造、顧客施策の観点でのソリューションが中心となっています。これらのソリューションの基礎となるのは、イノベーション、進歩、スピードを加速するデータとアナリティクスの機能です。CPG 企業にとってデータとアナリティクスはどのように進化してきたのか、どこで新しいパターンと発展が起こったのか、そして今後何が期待できるのかを探ってみましょう。

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消費財業界におけるインバウンド滞留時間の改善戦略

トラック輸送の荷役に関わる滞留時間 インバウンド滞留時間とは、倉庫においてサプライヤー商品の搬入に要する時間のことであり、アウトバウンド滞留時間とは、倉庫から商品を目的の配送トラックに積み込むために費やされる時間のことを指します。荷役に関わる滞留時間の長さは、何年にもわたってトラック業界に圧力をかけてきました。これがドライバーと出荷者の両方に深刻な問題をもたらすことになりました。ドライバーは倉庫に到着すると、所定の時間内にトラックから荷を積み降ろしする必要があります。所定時間は運送業者によって異なりますが、一般的には 2 時間が適切なベースラインです。通常 2 時間を超えると「滞留時間」と見なされます。 このブログでは、荷役に関わる滞留時間を短縮するべくトラックの荷降ろしプロセスを最適化するために、取り組むべき滞留時間の課題と AWS サービスについて説明します。

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動的なサプライチェーンプラットフォームを構築する方法: 入門書

ダイナミックかつ急速に変化する世界で消費者のニーズを満たすために、組織は先を見越しつつリアルタイムに対応できるサプライチェーンプラットフォームを確立する必要があります。モノのインターネット(IoT)、人工知能と機械学習(AI / ML)、クラウドベースのプラットフォームなどの急速な技術開発による進化を活用することで、サプライチェーン全体でデータを捉え、人の介入を最小限に抑えて自動制御でイベントに対応できるスケーラブルなグローバルプラットフォームを構築できます。 このブログシリーズの 1 本目では、AWS がこれらの技術を用いいかにして、顧客のサプライチェーンにおける課題解決を支援をしているか紹介します。まずは図 1 に示すような動的なサプライチェーンを構築するために必要とされる、基本的な構成要素に焦点を当てます。これにより、混乱や無駄を最小限に抑え、顧客の SLA コンプライアンスを保証します。今後のブログでは、より具体的なユースケースとソリューションについて詳しく解説していく予定です。

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消費財パートナー対談:Amperity で有意義な消費者体験を生み出す

COVID-19 のパンデミックは、かつてない混乱をもたらしました。数日のうちに、私たちの世界は大きく変わりました。外出自粛、マスク着用義務、ソーシャルディスタンスが定着するにつれて、新しい購買パターンが急速に現れました。おそらく、パンデミックの劇的な影響を消費財 (Consumer Packaged Goods; CPG) 業界ほど強く感じた業界はないでしょう。しかし、リーダーたちは回復力、粘り強さ、イノベーションによって前進しています。AWS パートナー企業の経営陣と対談し、困難な時代におけるリーダーシップとイノベーションをご紹介します。 消費財パートナー対談ブログシリーズの今回の記事では、機械学習 (Machine Learning; ML) を活用してブランドが顧客データとアイデンティティを管理し、顧客 360 度ビューを獲得し、顧客インサイトを解き明かすカスタマーデータプラットフォーム (Customer Data Platform; CDP) のリーディングカンパニーである Amperity のグローバルパートナーシップおよびアライアンス担当 SVP である Marina Klusas と対談しています。この記事では、急速に変化する消費者行動や市場の混乱に対処するために、消費財企業にとってのファーストパーティデータの重要性について Marina 氏の見解を述べています。

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小売業界パートナー対談:HERE Japan 株式会社の「サプライチェーンのレジリエンスを高める」〜位置情報を活用した正確な到達予測時刻、配送の見える化、アセット位置管理〜

今回はパートナー企業のHERE Japan 株式会社様、シニアセールスマネージャー古山幹生氏と対談し、コロナ禍でサプライチェーンのレジリエンスへの関心か高くなる中、位置情報を活用した正確な到達時刻予測、配送の見える化、アセット位置管理に関して、主に小売業界の観点からお話をお聞きしました。(以下、HERE)

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自律的な旅:消費財企業がサプライチェーンの需要計画をどのように変革できるか

2020 年の消費財 (Consumer Packaged Goods; CPG) サプライチェーン管理にとって、需要の混乱は大きな課題であり、今後も大きな課題となるでしょう。 以前のブログ記事「データ駆動型需要計画: 機械学習とデマンドセンシングにより消費財業界の混乱に向き合う」で説明したように、サプライチェーンの需要の混乱を解決する一環として、需要計画の改善があります。機械学習 (ML) を活用した高度な予測とデマンドセンシングは、計画をより正確かつ効率的にするための鍵となります。 オペレーションの最適化と収益の最大化に不可欠な注文割当は、需要の変動に対応するためにはさらに重要です。これは、注文の優先順位付け、調達場所、出荷方法など、注文をどのように、いつ、どこで履行すべきかを決定する動的なプロセスです。効果的な注文割当により、消費財企業は、最も費用対効果の高い方法で、時間どおりに、全ての注文を納品することができます。

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消費財パートナー対談:Peak 社の消費財業界における Direct-to-Consumer の台頭

COVID-19 のパンデミックはかつてない混乱を引き起こしました。数日のうちに、私たちの世界は大きく変わりました。外出自粛、マスク着用義務、ソーシャルディスタンスが定着するにつれて、新しい購買パターンが急速に現れました。間違いなくパンデミックの劇的な影響を消費財 (Consumer Packaged Goods; CPG) 業界ほど強く感じた業界はないでしょう。しかし、リーダーたちは回復力、粘り強さ、そしてイノベーションによって推進しています。AWSパートナー企業の経営陣と対談し、困難な時代におけるリーダーシップとイノベーションをご紹介します。

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クラウドベースの機械学習モデルで配送時刻を予測するには

ここ数年、e コマースとオンライン販売の増加に伴い、輸送・物流ビジネスの需要が高まり取引量が増加しています。しかし、このような喜ばしい成長に伴って、サービス提供の確実性と信頼性を求める顧客の要求はますます厳しくなっています。また、競争が激化していることから、事業者は利益を削って価格を下げざるを得ない状況となっています。 最近の BCG の調査によると、COVID-19 のパンデミックが世界の e コマース量のさらなる増加に寄与し、米国の売上だけでも前年比 58% の増加となったとのことです。しかし、大手宅配業者や郵便業者は収益性の低下や全体的な財務状況の悪化に悩まされています。今日のサプライチェーンは従来よりもダイナミックかつ脆弱なものになっており、物流事業のスケーラビリティと収益性を維持するためには従来とは別のツールが必要です。

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Amazon Rekognition VideoでVODプラットフォームのコンテンツ準備と品質管理を効率化する

昨年、私たちはメディアのお客様が機械学習(ML)を利用して、ビデオファイル内のフレーム精度の高いエンドクレジット、ブラックフレームセグメント、ショット変更、およびカラーバーを簡単に自動検出できるAPI、Amazon Rekognition ビデオセグメント検出を発表しました。本日、新たに4種類のセグメント(オープニングクレジット、コンテンツセグメント、スレート、スタジオロゴ)への対応、クレジットやショットの検出精度の向上、黒枠検出を制御する新しいフィルターを発表します。

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消費財パートナー対談: Orbital Insight 社による地理空間分析とサステナビリティ

COVID-19 のパンデミックは、かつてない混乱を引き起こしました。たった数日間で世の中は大きく変わりました。自宅待機命令やロックダウン、マスク着用義務、ソーシャルディスタンスが定着するにつれ、新しい消費行動が急速に浮上しました。おそらく、消費財業界ほどパンデミックの劇的な影響を感じた業界はないでしょう。しかし、リーダーたちは回復力を信じ、粘り強くイノベーションで推進しています。AWS 戦略パートナーのエグゼクティブとの対談を通じて、この困難な時代におけるリーダーシップとイノベーションを紹介します。

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