22 Nov 2024
プレスリリース

マーチャンダイジングと商品補充計画の変革を目指すBataが、Blue Yonderを選択

フットウェア大手のBata(バタ)が、業務を改善・合理化するために、Blue Yonderの商品配置・補充ソリューションを採用へ スイス、ローザンヌ&米アリゾナ州スコッツデール – 2023 年 9 月 8 日 –(ビジネスワイヤ) — 大手フットウェアブランドのBataは店舗への商品配置の最適化を目指し、サプライチェーンソリューションのリーディング企業であるBlue Yonderと共に、マーチャンダイジング(MD)と補充計画をデジタル化する取り組みを開始しました。BataはBlue YonderのSaaS型商品配置・補充 ソリューションを導入し、幅広い顧客需要への対応とビジネス目標の達成を図ります。 豊富な品揃えで知られるBataは、年間販売数が1億5,000万足を突破しており、5,300店を超える小売店ネットワークを擁しています。また、販売地域は5大陸70か国以上に広がっています。Bataは自社店舗や流通経路で商品を最適配置・配分する方法を模索していましたが、最終的にBlue Yonderを提携先として選択しました。ソリューションの実装はBlue Yonderのグローバル・プロフェッショナルサービスチームが行います。 Blue Yonderを導入することで、Bataは以下のことを実現できます。 Bataのグローバル最高商品責任者であるバーバラ・フランチェスケット氏は次のように述べています。「Bataは常に、質の高いフットウェアを提供することに専念してきました。Blue Yonderとの提携は、卓越性やクオリティーにこだわる当社のコミットメントに合致するものです。今後は同社と共に、イノベーション、持続可能性、顧客満足の分野で新たな基準を打ち立てながら、事業環境を革新していきます」 Blue Yonderの商品配置・補充ソリューションは、BataがMD戦略、在庫計画、流通全体を管理するうえで強力な武器となり、プロセスの最適化という成果をもたらします。具体的には、サプライチェーンの迅速化・即応化、業務における意思決定の質向上、顧客需要が変化した際の素早い対応が期待されます。これにより、商品の流通、季節ごとの品揃え計画との円滑な連携、インテリジェントな流通計画の長期的な策定が可能になります。 Blue Yonderの小売担当シニアバイスプレジデントであるビンス・ビーコムは、次のように経緯を語ります。「Bataは顧客の要求に効果的に応えることの重要性を理解しており、現在および将来の小売りのニーズにも対応できるサプライチェーンソリューションのプロバイダーを求めていました。当社のソリューションにより、商品の配置や配分・補充方法を抜本的に変革することで、顧客ニーズにより良く応えられるようになります」 関連情報 Bataについて 1894年に創業されたBataは、スタイリッシュなデザインと快適な履き心地のフットウェアを驚くほど手頃な価格で提供する家族経営の会社です。5,300店の小売店を通じた年間販売数は1億5,000万足を超え、5大陸にまたがる21か所の直営工場で現地生産を行っています。 Blue Yonderについて Blue Yonderは、サプライチェーンのデジタル変革とオムニチャネル・コマース・フルフィルメントの世界的リーダーです。製造企業、小売企業、物流企業は、Blue Yonderのエンドツーエンドでコグニティブなビジネスプラットフォームにより、計画から輸配送まで、顧客の需要を最大限に充足することができます。また、データ、サプライチェーン、小売商取引を統合し、新たなビジネスチャンスの開拓や、自動化、制御、オーケストレーションを推進して、より収益性の高い、持続可能なビジネスの意思決定を可能にします。Blue Yonderは、企業および個人がその潜在能力を十分に発揮するよう支援しています。blueyonder.com 「Blue Yonder」は、Blue Yonder Group, Inc.の商標または登録商標です。本リリース内で「Blue Yonder」の名称を使用して言及されている商品名、製品名、サービス名は、Blue Yonder Group, Inc.の商標であるか、もしくは所有物となっています。 その他の全ての会社名および製品名は、関連する企業の商標、登録商標、サービスマークである場合があります。

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Unite.AI: サプライチェーンにおける生成 AI の役割

これは 2023年8月25日付の Unite.AI に掲載された Blue Yonder の最高製品責任者である Gurdip Singh による機構記事の抜粋です。記事全文を読むには、Unite.AI (英文)にアクセスしてください。 2020年にサプライチェーンの遮断が役員会の議題として頻繁に取り上げられるようになったように、2023年には生成 AI が注目のトピックとなりました。結果、OpenAI の ChatGPT は最初の2か月でユーザ数が1億に達し、歴史上最速で成長したコンシューマアプリケーションの導入事例となったのです。 サプライチェーンは、生成 AI を活用するのにある程度は適しています。大量のデータを基に機能し、大量のデータを生成するからです。多様なデータが大量にあり、データのタイプもさまざまであるために「サプライチェーンのパフォーマンスをいかに最適化するか」という極めて複雑な現実世界の問題がさらに複雑になります。また、サプライチェーンにおける生成 AI のユースケースは、自動化の強化、需要予測、注文処理と追跡、機械の予防保守、リスク管理、サプライヤー管理など非常に広範ですが、その多くは予測 AI にも該当するものであり、これはすでに大規模に採用・導入が進んでいます。 この記事では、サプライチェーンにおける生成 AI に特に適しているユースケースをいくつか紹介し、サプライチェーンのリーダーが投資を行う前に考慮すべき注意点をいくつか提示しています。