在庫管理がおかしい。
その理由が明確になりました。
発注には、いくつかのパターンがあります。
(１)在庫が減った分だけ自動発注される場合
棚割りの情報が正しくメンテナンスされないと
困ったことになりそうです。
(２)本部の判断で発注される場合
重点商品などを本部が発注し店舗に送ってきます。
例えば、通常１０個棚に並んでいる商品に対して
５０個送られてくるなど。
うまく対応できないとバックヤードが大変なことに。
(３)メーカから直送品
補充以外にキャンペーン商品や新商品などが送られてきます。
これも対応できないとバックヤードが在庫の山に。
重点商品、キャンペーン商品は
通常の在庫量より多く在庫し、
大量に販売するため
棚を広げる必要があります。
新商品の場合には
新たに棚を確保する必要があります。
棚を広げる
棚を新たに確保する
とはいえ
店舗内の棚は、
常時すべて商品で埋まっていて
空きはありません。
他の商品と入れ替えるしかありません。
特売で早く売って空きを作るか
その時間がなければ、
バックヤードに商品を引き上げます。
バックヤードに引き上げた商品も
いつか売らねければならず
在庫商品の管理が重要になってきます。
売り場担当者が
適切に対応できない場合には
本部やメーカーの意図は売り場に反映されません。
そして、バックヤードの在庫が増え続けます。
発注、仕入、売上、在庫を統合したシステムが稼働していても
最後は現場の人に依存してしまいます。
日々入荷する商品を見て
棚割を考え、対処する。
担当者に依存している上に
とても非効率です。
ここはＡＩの出番ですよね。
売上、在庫、棚割りなどの情報に
入荷情報を加えて
最適の棚割りを提案。
ＡＩが提案した新しい棚割りを
担当者が確認。
そのまま承認するか
変更があれば修正して承認。
棚割りがプリントアウトされます。
ここで、
できれば電子棚札が欲しいですね。
新しい棚割りに従って
商品を棚に収めて
電子棚札のバーコードをスキャンすると
棚札の表示など全ての情報が設定完了。
そして、次の商品へ。
判断業務は良しとしても
都度、棚割りを考えるような作業は
現場では行わないで済むように
業務を設計すべきだと思います。
Amazon Goでは、どうしてるのでしょうか？
ＡＩではないにしても
情報を蓄積して分析
何らかの結論を現場担当に伝える
もしくは
指示するようなことはしていますよね。
