【ベイジアンネットワーク(BN)入門編】BNを活用したホワイトボックスな予測と要因分析

【ベイジアンネットワーク(BN)入門編】BNを活用したホワイトボックスな予測と要因分析

キーワード

リテールテック、需要予測、 発注最適化、価格最適化 、在庫最適化、 廃棄削減

概要

小売業の業務最適化を、機械学習と数理最適化を組み合わせて実現するための考え方と事例をまとめた資料です。顧客行動や需要を予測し、その結果をもとに発注・値付け・製造量・陳列数・差配・配送ルートなどの意思決定を最適化する「Predict then Optimize」を軸に解説。発注量最適化、ダイナミックプライシング(値引き率最適化)、製造量・陳列数最適化、配送計画最適化などの具体例を通じて、欠品・過剰在庫・廃棄ロスの抑制と利益最大化の両立に向けたアプローチが掴めます。

こんな人におすすめ

  • 欠品と過剰在庫を減らすために、需要予測を発注判断にどう使うか知りたい方
  • 経験と勘による値引きから脱却して、利益を最大化する価格設計をできるようになりたい方
  • 廃棄を減らしつつ売上も落とさない製造量や陳列数の決め方を身につけたい方

内容紹介

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