講演情報
[2Yin-A-38]複数飲食店の発注・棚卸データを用いた適正在庫管理手法の提案
〇脇谷 友晴1、石倉 茂2、至極 有輝2、田口 亮1 (1. 名古屋工業大学、2. 株式会社インフォマート)
キーワード：
在庫管理、飲食店データ、ゼロ過剰ガンマ混合モデル、発注換算在庫日数
飲食業において過剰在庫による廃棄ロスは，飲食店の経済的損失だけでなく，廃棄物処理に伴う温室効果ガス排出などの環境的損失も生じる．一方で，過小在庫や発注漏れは，欠品による機会損失の原因となる．そのため，在庫量の適正化は飲食業において重要な課題の一つである．そこで本研究は，複数店舗から得られた大規模な発注・棚卸データを用いて，アイテム毎の在庫量の適正度を自動評価する手法を提案する．具体的には，発注データ及び棚卸データから発注換算在庫日数(Order-based Days of Supply, ODS)を計算し，ゼロ過剰ガンマ混合モデルを用いてアイテム毎にODSの確率分布をモデリングすることで， 当該店舗の在庫量の過少／過剰を統計的に判定する．実験では名古屋市内の195店舗の2022年4月～2025年3月のデータから総棚卸回数が多い上位100品目を抽出しモデルを作成した．その結果から，本手法の妥当性と適正在庫管理への応用可能性を議論する．