在庫切れと値下げ回避の設定
Sterling Intelligent Promising Premium の顧客として、在庫切れの回避や値下げ回避などのビジネス目標から利益を得ることができます。 IBM® Sterling Intelligent Promising AIおよびMLモデルが在庫切れや値下げを回避できるようにするには、データ統合の助けを借りて在庫切れや値下げを回避する設定を行う必要があります。
始める前に
- 在庫切れの回避
- 在庫切れの回避は、ノードにおける潜在的な在庫切れの可能性を分析する最適化目的である。 詳しくは、最適化の目的：在庫切れの回避をご覧ください。
- マークダウンを避ける
- マークダウンの回避は、ノードにおけるマークダウンの可能性を分析する最適化目的である。 詳しくは、最適化の目的：マークダウンの回避をご覧ください。
- データ統合プロセス
- データ統合とは、複数のソースからのデータを、分析、運用、意思決定の目的で使用される統一された首尾一貫したフォーマットに結合し、調和させるために使用されるプロセスである。 詳細は、データの統合を参照。
このタスクについて
在庫切れとマークダウンの回避を設定するには、必要なデータフィードタイプのデータをアップロードします。
注意：マークダウン回避のためのAIおよびMLモデルを有効にするには、すべてのデータタイプのデータをアップロードする必要があります。 ただし、在庫切れを回避するためのAIとMLモデルを有効にするには、マークダウンデータを除くすべてのデータをアップロードすることができる。
手順
- Tログデータを転送し、需要判断に役立つ取引販売履歴を取得する。 詳細はTログデータの転送を参照。
- マークダウン回避コストを決定するマークダウンデータを転送する。 詳細はマークダウンデータの転送を参照。
- アイテムに関連するすべての情報をリストしたカタログアイテムデータを転送します。 詳細はカタログ項目データの転送を参照。
- 在庫パフォーマンス・コストを計算するための可用性データを転送します。 詳細は、可用性データの転送を参照してください。
- 補充可能性を決定するために使用される供給計画データを転送します。 詳細は、供給計画データの転送を参照してください。
- 出荷コスト最適化およびノードバランシング最適化のためのノード容量バックログを計算するオーダーラインステータスデータを転送する。 詳細については、オーダーラインステータスデータの転送を参照してください。