株式会社エアークローゼット / 社長室
Logistics Forecast PJT
どんなお洋服がいつ、何着返ってくるか予測することでコストカットを目指すPJT。 顧客数や出荷数など様々な変数を吟味し、モデルを作成。 このモデルの利用で、予測した返却数と実際の返却数の誤差は±10%以内に改善した。 クリーニング工場や倉庫の人員配置が最適化され、人員不足による作業の遅れや、逆に人員過多によるコスト増といった問題を回避できるようになった。
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自分自身が納得し、お客様を幸せにできるコトを残して死ぬこと。近い将来はリーダーとして事業を牽引し、30代後半までには世の中に価値(=事業)を残す。
どんなお洋服がいつ、何着返ってくるか予測することでコストカットを目指すPJT。 顧客数や出荷数など様々な変数を吟味し、モデルを作成。 このモデルの利用で、予測した返却数と実際の返却数の誤差は±10%以内に改善した。 クリーニング工場や倉庫の人員配置が最適化され、人員不足による作業の遅れや、逆に人員過多によるコスト増といった問題を回避できるようになった。
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どんなお洋服がいつ、何着返ってくるか予測することでコストカットを目指すPJT。 顧客数や出荷数など様々な変数を吟味し、モデルを作成。 このモデルの利用で、予測した返却数と実際の返却数の誤差は±10%以内に改善した。 クリーニング工場や倉庫の人員配置が最適化され、人員不足による作業の遅れや、逆に人員過多によるコスト増といった問題を回避できるようになった。