【データ・AI活用×海外事例】中国大手EC_仕入計画・価格設定・配送コスト管理の自動最適化を実現

💡要約

• 中国最大のEC企業である京東商城は、仕入計画、価格設定、配送コストといったサプライチェーンの課題を抱えていた。
• 改善策として、AIによる需要予測とその結果を基にした最適仕入れ計画作成、ダイナミックプライシング、配送スケジュールと人員配置の最適化を行うシステムを導入した。
• システムを導入したことで、精度80％以上の高精度な需要予測をもとにした最適な価格設定によりプロモーション活動中の収益の最大化を実現。倉庫毎の需要予測結果をもとに配送員のシフトを最適化することで大幅なコスト削減を実現した。

課題

　中国最大のEC企業である京東商城（ジンドン、JD.com）は、中国国内に234か所の大型倉庫と数千万個の製品を持ち、数億のユーザーを擁しています。
　商品数と1日の取引量がオフラインの実店舗型スーパーマーケットをはるかに上回るため、その仕入計画、価格設定、配送コストといったサプライチェーンの課題を抱えていました。

　●　仕入計画：セールなどの大規模な販促活動において、どの商品をセールの対象にして、その日に合わせて商品をどのくらいの量仕入れるかといった計画の最適化ができない
　●　価格設定：プロモーション期間の収益を最大化するために、対象商品に最適な価格を設定することが困難
　●　配送コスト：顧客に届くまでの期限を守りつつ、配送コストを減らすことが困難

解決策

　同社は課題解決のために、AIを含む新しいシステムを導入し下記を実現しました。

（１）仕入れ計画作成の自動化
　新たに導入したシステムはAI技術と統計学を組み合わせて構築され、需要予測機能と仕入れ計画作成機能があります。需要予測は、ビックデータの情報をもとに潜在的なヒットする商品を見つけることでより正確な全体の需要予測を行います。この需要予測は精度80％以上です。次に、仕入れ計画機能では、需要予測の結果をもとに、数百か所ある倉庫ごとの最適な在庫数を日別で算出します。その後に最適な仕入れ計画を自動作成します。これにより大幅に人手を節約することができます。

（２）ダイナミックプライシングを実現
　ダイナミックプライシングとは、商品の価格を需要や供給の変化に応じて柔軟に調整するシステムです。同社では商品ライフサイクル、プロモーション状況、業界動向をAIを用いたシステムで総合的に分析することで、最適価格を設定し売り上げの最適化を実現しています。特に、プロモーション期間中の商品については、過去施策の結果データから適切な価格を算出・設定した後に、リアルタイムでプロモーション状況や売れ行きを分析し、価格の調整を続けることで期間中の収益を最大化します。

（３）配送人員のシフト最適化
（1）のシステムで得られる、地域別・時間帯別の需要予測結果や、倉庫毎の在庫数の予測結果をもとに、配送スケジュールや配送員の配置を最適化するシステムを構築することで、配送にかかる時間や工数の削減を実現しました。

成果

　精度80％以上の高精度な需要予測を可能にし、予測結果をもとにした最適な価格設定によりプロモーション活動中の収益の最大化を実現しました。そして、倉庫毎の需要予測結果をもとに配送員のシフトを最適化することで大幅なコスト削減を実現しました。

実際の実現方法

同社が導入したシステムを、「Liberty DSP」で再現することが可能です。

１．商品情報、取引先情報、倉庫の在庫情報、リアルタイム販売状況、キャンペーン期間中商品のプロモーション状況などのデータを自動取得
２．AIが、商品全体の売れ行きやヒット商品を予測
３．予測結果を基に、倉庫×商品ごとの最適な在庫数を日別で算出
４．最適化シミュレーションにより、仕入れ計画を自動作成
５．AIがキャンペーン期間中の商品の売れ行きをリアルタイムで予測
６．最適化シミュレーションにより、キャンペーン期間中の商品の最適価格をリアルタイムで算出
７．最適化シミュレーションにより、配送スケジュールや配送員の配置計画を自動作成

LibatyDSP

「Liberty DSP」は、Liberty Dataが提供する、蓄積→分析・可視化→事象予測→事業最適化までを一気通貫で有機的に自動遂行することを志向したデータサイエンスプラットフォームです。

サービスサイト＿「Liberty DSP」　https://www.liberty-nation.com/product/
サービスサイト＿「DSP for SupplyChainPlaning」　https://www.liberty-nation.com/dspsupplychainplaning/
資料請求・お問合せ　https://www.liberty-nation.com/contents/

参考記事：
https://www.infoq.cn/article/jd-11-11-smart-supply-chain