WO2022190472A1 - 食材保管装置、需要連動在庫補充サービス提供システムおよび需要連動在庫補充サービス提供プログラム - Google Patents

食材保管装置、需要連動在庫補充サービス提供システムおよび需要連動在庫補充サービス提供プログラム Download PDF

Info

Publication number
WO2022190472A1
WO2022190472A1 PCT/JP2021/043234 JP2021043234W WO2022190472A1 WO 2022190472 A1 WO2022190472 A1 WO 2022190472A1 JP 2021043234 W JP2021043234 W JP 2021043234W WO 2022190472 A1 WO2022190472 A1 WO 2022190472A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
food
amount
ordering
storage device
demand
Prior art date
Application number
PCT/JP2021/043234
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
敬介 堀内
圭哉 肥後
圭史 武藤
Original Assignee
株式会社日立製作所
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 株式会社日立製作所 filed Critical 株式会社日立製作所
Priority to CN202180089677.5A priority Critical patent/CN116745788A/zh
Publication of WO2022190472A1 publication Critical patent/WO2022190472A1/ja

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/08—Logistics, e.g. warehousing, loading or distribution; Inventory or stock management

Definitions

  • the present invention relates to a food material storage device, a demand-linked inventory replenishment service providing system, and a demand-linked inventory replenishment service providing program.
  • Patent Literature 1 discloses a system that predicts the amount of ingredients to be prepared by predicting cooking items by referring to POS (Point of Sales) data such as the number of visitors, sales amount, and ordered items. .
  • POS Point of Sales
  • Patent Document 2 calculates the necessary amount of frozen meat to thaw based on the expected consumption amount prediction value, and thaws only the necessary amount to reduce the amount of cooked food. It is disclosed that quality maintenance is attempted.
  • Patent document 1 aims at suppressing sales opportunity loss
  • patent document 2 aims at maintaining the freshness of foodstuffs. In this, no consideration is given to the labor and expense required for delivery, receipt and display due to excessive delivery frequency.
  • the purpose of the present invention is to provide a foodstuff storage device, a demand-linked inventory replenishment service provision system, and a demand-linked inventory replenishment service provision program that reduce labor and costs by reducing delivery frequency.
  • the present invention provides freezing means for freezing and preserving foodstuffs, prediction means for predicting the foodstuffs to be consumed on a specific day or at a specific time and the expected consumption of the foodstuffs from customer information, A thawing means for thawing the food according to the expected consumption amount, and an ordering means for specifying the thawed food, calculating the amount to be ordered and the timing of ordering, and ordering the food.
  • the present invention it is possible to provide a foodstuff storage device, a demand-linked inventory replenishment service provision system, and a demand-linked inventory replenishment service provision program that reduce labor and costs by suppressing delivery frequency.
  • FIG. 1 is a diagram showing an overview of a demand-linked inventory replenishment service providing system related to Embodiment 1.
  • FIG. A diagram showing the flow of data and goods between stakeholders in the demand-linked inventory replenishment service provision system.
  • a graph schematically showing the relationship between sales efficiency and delivery efficiency. The figure which shows the whole picture of the demand linked inventory replenishment service provision system in connection with Example 2.
  • FIG. As a comparative example, a diagram showing the state of time-series data of food ordering/receipt when ordering food by a conventional method.
  • FIG. 1 is a diagram showing an overview of a demand-linked inventory replenishment service providing system 100 relating to Embodiment 1 of the present invention.
  • foodstuffs sold at a normal temperature or a chilled temperature range at a foodstuff sales store 20 are thawed by a foodstuff producer 50 as necessary and delivered to the foodstuff sales store 20 at normal temperature or a chilled temperature range.
  • foodstuffs sold at room temperature or chilled temperature range at the foodstuff sales store 20 are delivered from the foodstuff producer 50 to the foodstuff sales store 20 in a frozen state.
  • the foodstuff store 20 defrosts at an appropriate timing.
  • the food may be thawed by the consumer 18 himself using a microwave oven (not shown) next to the cash register on the front side. ) should be done.
  • the foodstuff store 20 of the present embodiment is provided with a foodstuff thawing device 31b as the foodstuff storage device 31 in addition to the foodstuff storage box 31a.
  • the food material storage device 31 also includes a processor, memory, storage means, communication means, output means, and input means. Functions such as calculation and control in the food material storage apparatus 31 are realized by cooperating with other hardware to perform predetermined processing by executing a program by a processor. A program for realizing these functions is stored in the memory. The flow of storage and thawing of foodstuffs in the foodstuff sales store 20 will be described below.
  • sensor data 12 acquired by an image sensor, a mass sensor, or the like installed in the food storage 31a is transmitted to the cloud server 17 (see FIG. 2), and the food is stored.
  • the number and types of foodstuffs frozen and stored in the warehouse 31a are managed.
  • the sensor data 12 transmitted to the cloud server 17 may include information read from food tags or barcodes.
  • the cloud server 17 stores word-of-mouth 14 sent by the consumer 18 from a mobile terminal or the like, needs data 15, city information 16, customer information 11 obtained at the food store 20, Based on such, the demanded ingredients and their consumption are predicted, and provided as consumer behavior prediction data 13 to the ingredients sales store 20.
  • the consumer behavior prediction data 13 may be transmitted to the foodstuff sales store 20 via the store management company 40 which manages the foodstuff sales store 20.
  • the city information 16 includes, for example, traffic data 16a, parking lot data 16b, weather data 16c, and people flow data 16d around the store.
  • the customer information 11 includes information on the purchase age group input by the front desk clerk of the food store 20, information on the type of food read by the bar code of the product, purchase time period, and the like.
  • the consumer 18 can view the stock of the food store 20 in advance by registering as a member using a mobile application, thereby avoiding the waste of noticing the shortage of the food that the consumer wants to buy after coming to the store. can be prevented.
  • the word-of-mouth 14 and needs data 15 transmitted by the consumer 18 using the mobile application are provided from the cloud server 17 to the food store 20 as consumer behavior prediction data 13. It is useful for thawing and ordering ingredients that meet the requirements.
  • the store clerk of the foodstuff store 20 refers to the consumer behavior prediction data 13 and uses the foodstuff thawing device 31b in the backyard to obtain the necessary amount of foodstuffs that meet the demand. thaw using Defrosted ingredients are displayed at the front desk as products in the room temperature or chilled temperature range. The foodstuffs may be thawed and displayed by the store clerk in advance, but semi-automatic display is also possible if the backyard side and the front side are connected via a show window.
  • the consumer demand prediction 1 obtained from the consumer behavior prediction data 13 and the food storage obtained from the sensor data 12 in the food storage 31a are stored.
  • the store clerk executes the food ordering/receipt 4 for the amount determined to be necessary.
  • the store clerk mechanically determines whether or not to place an order and the order quantity using such information without relying on experience and intuition.
  • the foodstuff store 20 can suppress the ordering of foodstuffs that do not meet the demand, and the foodstuff producer 50 can also suppress the production of foodstuffs that do not meet the demand, so that the food loss of the frozen food itself can be reduced.
  • the foodstuffs that were frequently delivered by the wholesaler/distribution center 60 in the room temperature or chilled temperature range in the past are frozen in the present embodiment to prolong their freshness and are thawed at the foodstuff sales store 20.
  • the delivery frequency is reduced, the burden on both the wholesale/distribution center 60 and the foodstuff store 20 is reduced, and as a result of the reduction in labor and expenses for delivery and receipt, the problem of shortage of staff can be resolved. .
  • the delivery person 70 who has been previously permitted to deliver to the food store 20, enters the backyard by holding a card serving as an entry pass over the gate, and accesses the food storage box 31a. It is desirable that food materials can be stored directly in the food storage box 31a. As a result, the food can be received without being affected by the schedule of the store clerk who receives it at the side of the food store 20, the lost time waiting for reception work at the food store 20 is reduced, and the store clerk can concentrate on serving customers on the front side. improve the quality of service in Furthermore, the delivery person 70 may have the authority to read the product tag or bar code of the stored ingredients and to complete the acceptance inspection at the time of delivery. As a result, it is possible to efficiently deliver a large amount of food to multiple stores in a timely manner while ensuring the quality assurance and safety traceability of the food.
  • FIG. 2 is a diagram showing the flow of data and goods between stakeholders in the demand-linked inventory replenishment service providing system 100. As shown in FIG.
  • the data management company 10 includes word-of-mouth 14 and needs data 15 from consumers 18, city information 16, sensor data 12 obtained from the sensor installed in the food storage 31a of the food store 20, and sales at the food store 20. All customer information 11 obtained from time to time is managed on the cloud server 17, including security, data redundancy, and stability. This data management company 10 receives a data usage fee in return for providing the consumer behavior prediction data 13 to the maker 30 .
  • the maker 30 includes AI software that converts the consumer behavior prediction data 13 into demand prediction, a food storage device 31 (food storage 31a, food thawing device 31b) with built-in sensors for installation in the food store 20, is provided to the store management company 40.
  • the maker 30 also provides the store management company 40 with data for monitoring and quality control of the temperature, humidity, texture, etc. of the ingredients. These data are obtained not only from the sensors installed in the food material storage device 31, but also from sensors for obtaining data on temperature, humidity, and mass installed in food packing boxes and freezing devices in frozen delivery trucks. Information is also used.
  • a foodstuff producer 50 freezes foodstuffs that have not been frozen in the past, thereby increasing the number of items of frozen products, and at the same time, makes it possible to perform 24-hour operation management by making orders for only the necessary quantity at the necessary timing. There is no need for a super-large freezer that requires electricity. As a result, it is possible to prevent freezer burn due to drying and oxidation that occurs when frozen food is stored for a long period of time, leading to a reduction in food loss due to disposal.
  • the wholesale/distribution center 60 also has the advantage of being able to reduce the frequency of delivering foodstuffs to the foodstuff sales store 20 .
  • the refrigerating device in the truck may be one using a refrigerating cycle using a compressor used in air conditioning or the like, or may be one in which a refrigerant is simply placed in a packing box for foodstuffs. Since it is not realistic/economical to make all ingredients into frozen foods, some room temperature ingredients and chilled ingredients remain, and it is necessary to deliver them together. However, the temperature must be controlled at -15°C or below for frozen foods, 10-15°C for normal temperature foods, and ⁇ 5°C for chilled foods. For this reason, it is not necessary to use the entire truck bed as a freezer by using three types of cooling agents while isolating each of the three types of temperature zones with a packing box insulated from each other.
  • Fig. 3 is a diagram showing an aspect of time-series data of consumer demand forecast 1, food storage inventory 2, accumulated food thawed amount 3, and food order/receipt 4.
  • the consumer demand prediction data 1 is received by the communication means of the food material storage device 31 from the data management company 10 or the like, and is based on consumer behavior prediction data 13 predicted based on customer information.
  • this consumer demand forecast 1 there are peaks in the morning, noon, and evening, and there are fluctuations from day to day depending on the presence or absence of events and the day of the week. , the data may be corrected.
  • the data in the food material storage stock 2 is automatically updated once or twice every 1-2 days based on the sensor data 12 of the food material storage 31a. Thresholds for the minimum and maximum values of the allowable inventory amount are set in advance.
  • the minimum inventory threshold 2a is set from the viewpoint of suppressing sales opportunity loss, and the maximum inventory threshold 2b is set to affect the electricity bill of the freezer and other foodstuffs. It is provided from the viewpoint of storage size with consideration for In the example of FIG. 3, the inventory amounts of the two ingredients A and B change separately, and the ingredient A reaches the minimum inventory threshold 2a first. Note that these threshold values may be fixed values, or may be variable values that change depending on the season. Also, the minimum inventory threshold 2a may be common regardless of the food, and the maximum inventory threshold 2b may be changed according to the size of the food.
  • the cumulative amount of thawed food material 3 indicates the cumulative amount of food material taken out from the food material storage 31a by the store clerk of the food material store 20 and thawed, and is reset when the newly ordered food material is replenished.
  • Ingredients ordering/receiving 4 indicates the timing and quantity of ordering ingredients and the timing of receiving ingredients. In the example of FIG. 3, since the ingredient A reaches the minimum inventory threshold 2a first, the ingredient A is ordered first.
  • the food storage device 31 measures the thawed food, calculates the amount to be ordered and the timing to order, and stores an order means for automatically ordering the food as a program in the memory. Triggered by the timing when the warehouse inventory 2 falls below the minimum inventory threshold value 2a, an order for the decrease in inventory may be automatically placed.
  • the food material storage apparatus 31 can also use the data of the consumer demand prediction 1 when calculating the order timing and order quantity of the food material. However, the information in the food storage warehouse inventory 2 is updated once or twice every one to two days, and there is a possibility that the thawed amount on that day may not be reflected. , it is desirable to determine the order quantity by taking into account the actual cumulative amount of thawed ingredients 3.
  • the store clerk places an order for the amount of inventory reduction that is not reflected in the information of the food material storage inventory 2, for example, the amount of inventory reduction that takes into account the amount to be thawed during the day. You can do it.
  • the data of the consumer demand forecast 1 has various errors due to sudden changes in weather, cancellation/holding of events, disasters, accidents, traffic jams, and the like. Therefore, if demand increases unexpectedly and a large amount of ingredients need to be thawed in a hurry, the data in the ingredients storage warehouse inventory 2 may be manually updated before the regular data update is performed, or the data may be larger than expected. It is also conceivable to use the order quantity of
  • Fig. 4 is a diagram showing another aspect of the time-series data of consumer demand forecast 1, ingredients storage inventory 2, accumulated amount of thawed ingredients 3, and ingredients ordered/received 4.
  • FIG. 3 shows an example of a mode that prioritizes improving the sales efficiency at the food store 20
  • FIG. 4 shows an example of a mode that prioritizes improving the delivery efficiency of the wholesale/distribution center 60.
  • the sales efficiency is a value obtained by dividing the remaining amount obtained by subtracting the amount of inventory with a short expiry date (for example, less than two days) from the amount of inventory of all foodstuffs by the administrative expenses such as the electricity bill of the food storage 31a.
  • the delivery efficiency is defined as a value obtained by dividing the delivery amount per delivery by the delivery frequency.
  • FIG. 7 is a diagram showing, as a comparative example, time-series data for ordering/receiving ingredients when ordering ingredients using a conventional method.
  • the comparative example shows the case where the store clerk of the foodstuff sales store 20 predicts the demand two days from now based on experience and intuition and places an order. I know it's not done.
  • the work of receiving and displaying the four types of foodstuffs A, B, C, and D at stores occurs almost every day.
  • some foodstuffs need to be discarded (food loss), and some foodstuffs have zero inventory (loss of sales opportunities).
  • FIG. 5 is a graph schematically showing the relationship between sales efficiency and delivery efficiency, with the solid line representing this embodiment and the dashed line representing the conventional method.
  • priority is given to improving sales efficiency at the food store 20
  • priority is given to improving delivery efficiency, but they are in a conflicting relationship.
  • the trade-off curve itself is improved to the upper right as compared with the conventional method of placing orders for each ingredient based on experience and intuition.
  • One of the reasons for such an improvement effect is that the variation in orders placed by shop clerks can be reduced by automating demand forecasting, ordering decisions, inventory management, and ordering work. Another factor is that the demand prediction accuracy can be improved by utilizing the consumer behavior prediction data 13 .
  • the food that was conventionally delivered at room temperature or a chilled temperature range is frozen, delivered in a frozen state, and thawed at the food store 20.
  • the fluctuation due to the error can be absorbed by temporarily storing the ingredients in a frozen state.
  • the supply and demand balance can be optimized, which not only reduces costs for each stakeholder, but also reduces food loss for the entire ecosystem.
  • FIG. 6 is a diagram showing an overview of a demand-linked inventory replenishment service providing system 100 related to Embodiment 2 of the present invention.
  • the food material storage apparatus 31 of this embodiment differs from the food material storage apparatus 31 of the first embodiment in that it further includes a food material freezer 31c having a rapid freezing function in the backyard of the food store 20.
  • FIG. -5°C to -1°C is called the maximum ice crystal formation zone, and rapid freezing, which passes through this temperature zone in 30 minutes or less and brings it to a frozen state, maintains the quality of frozen food and maintains the taste after thawing. easy to achieve. Therefore, in this embodiment, as shown in (5) of FIG. 6, among the surplus foodstuffs, those that can be refrozen are quickly frozen by the foodstuff freezing device 31c and then returned to the foodstuff storage box 31a.
  • the foodstuff storage apparatus 31 receives the data of the consumer demand forecast 1 from the outside through communication means.
  • Prediction means for predicting the food to be cooked and the expected consumption of the food may be stored in the memory as a program.

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

本発明の目的は、配送頻度の抑制により手間や経費を削減する食材保管装置、需要連動在庫補充サービス提供システムおよび需要連動在庫補充サービス提供プログラムを提供することにある。そのために、本発明は、食材を冷凍保存する冷凍手段と、特定日または特定時間に消費される前記食材と該食材の消費見込量を顧客情報から予測する予測手段と、前記消費見込量に応じて前記食材を解凍する解凍手段と、解凍された食材を特定して発注すべき量と発注するタイミングを演算し、その食材を発注する発注手段と、を備える。

Description

食材保管装置、需要連動在庫補充サービス提供システムおよび需要連動在庫補充サービス提供プログラム
　本発明は、食材保管装置、需要連動在庫補充サービス提供システムおよび需要連動在庫補充サービス提供プログラムに関する。
　食材を販売する小売店の共通課題は、需要予測に応じた品揃えによる販売機会損失抑制と食材鮮度維持である。例えば、特許文献１には、来店者数、売上額、オーダー品目などのＰＯＳ（Point of Sales）データを参照し、調理品の予測をすることで食材仕込み量を予測するシステムが開示されている。また、小売店でなく焼肉店の例であるが、特許文献２には、消費見込み量予測値を基に冷凍肉の必要解凍量を算出し、必要な分だけ解凍することで、調理品の品質維持を図ることが開示されている。
特開２０１９－１７５２５０号公報 特開２０１９－１７５２４７号公報
　特許文献１は販売機会損失抑制を目的しており、特許文献２は食材鮮度維持を目的しているが、食材の発注から、配送、受取、陳列、解凍を経て、再び発注に至る一連のプロセスの中で、配送頻度過多に伴う配送、受取および陳列に要する手間や経費については考慮されていない。
　本発明の目的は、配送頻度の抑制により手間や経費を削減する食材保管装置、需要連動在庫補充サービス提供システムおよび需要連動在庫補充サービス提供プログラムを提供することにある。
　上記課題を解決するために、本発明は、食材を冷凍保存する冷凍手段と、特定日または特定時間に消費される前記食材と該食材の消費見込量を顧客情報から予測する予測手段と、前記消費見込量に応じて前記食材を解凍する解凍手段と、解凍された食材を特定して発注すべき量と発注するタイミングを演算し、その食材を発注する発注手段と、を備える。
　本発明によれば、配送頻度の抑制により手間や経費を削減する食材保管装置、需要連動在庫補充サービス提供システムおよび需要連動在庫補充サービス提供プログラムを提供できる。
実施例１に関わる需要連動在庫補充サービス提供システムの全体像を示す図。 需要連動在庫補充サービス提供システムにおけるステークホルダ間のデータや物の流れを示す図。 消費者需要予測、食材保管庫在庫、累積食材解凍量、食材発注/受取の時系列データの一様態を示す図。 消費者需要予測、食材保管庫在庫、累積食材解凍量、食材発注/受取の時系列データの別の様態を示す図。 販売効率と配送効率の関係を模式的に示すグラフ。 実施例２に関わる需要連動在庫補充サービス提供システムの全体像を示す図。 比較例として、従来の手法で食材の発注を手配する場合における、食材発注/受取の時系列データの様態を示す図。
　本発明を実施するための形態について、各図を参照して詳細に説明する。なお、以下では、在庫量、解凍量、発注量、消費見込量といった文言を用いるが、本明細書における「量」は、食材の種類によっては、質量以外に、個数や体積を意味する場合もある。
  図１は、本発明の実施例１に関わる需要連動在庫補充サービス提供システム１００の全体像を示す図である。従来、食材販売店舗２０で常温もしくはチルド温度帯で販売される食材は、食材生産事業者５０において必要に応じて解凍され、常温もしくはチルド温度帯の状態で食材販売店舗２０へ配送されていた。しかし、本実施例の需要連動在庫補充サービス提供システム１００では、食材販売店舗２０で常温もしくはチルド温度帯で販売される食材が、冷凍の状態で食材生産事業者５０から食材販売店舗２０へ配送され、食材販売店舗２０において適切なタイミングで解凍が行われる。
　食材の解凍は、消費者１８自身がフロント側のレジ横にある電子レンジ（図示せず）を用いて行うようにしても良いが、食材販売店舗２０のバックヤード側にて店員（店長を含む）が行うのが望ましい。このため、本実施例の食材販売店舗２０には、食材保管装置３１として、食材保管庫３１ａの他に、食材解凍装置３１ｂが設けられている。また、食材保管装置３１は、プロセッサと、メモリと、記憶手段と、通信手段と、出力手段と、入力手段と、を備えている。食材保管装置３１内の演算や制御等の機能は、プログラムがプロセッサによって実行されることで、定められた処理を他のハードウェアと協働して実現される。これらの機能を実現するためのプログラムは、メモリに格納される。
以下、食材販売店舗２０における食材の保管および解凍の流れについて、説明する。
　まず、図１の（１）で示す通り、食材保管庫３１ａ内に設置された画像センサや質量センサなどで取得されるセンサデータ１２が、クラウドサーバー１７（図２参照）に送信され、食材保管庫３１aに冷凍保管された食材の数と種類が管理される。クラウドサーバー１７へ送信されるセンサデータ１２には、食材のタグやバーコードから読み取った情報を含めても良い。
　次に、クラウドサーバー１７は、図１の（２）で示す通り、消費者１８が携帯端末などから発信した口コミ１４、ニーズデータ１５、都市情報１６、食材販売店舗２０で得られる顧客情報１１、などを基にして、需要のある食材とその消費量を予測し、消費者行動予測データ１３として、食材販売店舗２０に提供される。なお、消費者行動予測データ１３は、食材販売店舗２０を管理する店舗管理会社４０を介して、食材販売店舗２０へ送信される場合もある。都市情報１６には、例えば、交通データ１６ａ、駐車場データ１６ｂ、気象データ１６ｃ、店舗周辺の人流データ１６ｄなどが含まれる。また、顧客情報１１には、食材販売店舗２０のフロント側で店員が入力した購入年齢層に関する情報や、商品のバーコード等によって読み取られた食材の種類に関する情報、購入時間帯などが含まれる。
　消費者１８は、モバイルアプリを用いて会員登録などを行うことにより、食材販売店舗２０の在庫を事前に閲覧できるようになっており、来店後に買いたい食材の欠品に気付くという無駄を未然に防ぐことができる。また、消費者１８がモバイルアプリで情報発信した口コミ１４やニーズデータ１５は、クラウドサーバー１７から、消費者行動予測データ１３として食材販売店舗２０に提供され、食材販売店舗２０にとっても、食材の需要に見合う食材の解凍や発注を行うのに有用となる。
　次に、図１の（３）で示すように、食材販売店舗２０の店員は、消費者行動予測データ１３を参照し、需要に見合う食材を必要分だけ、バックヤード側で食材解凍装置３１ｂを用いて解凍する。解凍された食材は、フロント側で常温やチルド温度帯の商品として陳列される。食材の陳列は、店員が食材を事前に解凍して陳列しておいても良いが、バックヤード側とフロント側がショーウィンドウを介して繋がっている陳列棚であれば半自動陳列も可能である。
　次に、図１の（４）で示すように、食材販売店舗２０では、消費者行動予測データ１３から得られる消費者需要予測１と、食材保管庫３１ａ内のセンサデータ１２から得られる食材保管庫在庫２と、食材解凍装置３１ｂで解凍した累積食材解凍量３と、を用いて、店員が、必要と判断した分の食材発注/受取４を実行する。詳細は後述するが、店員は、経験や勘に頼らず、これらの情報を用いて機械的に発注要否や発注量の判断を行う。その結果、熟練度の高くない店員でもＡＩなどを用いた発注の完全自動化が可能となり、発注精度が向上するだけでなく、発注作業の省力化により人手不足の解消も期待できる。また、食材販売店舗２０では、需要に見合わない食材の発注が抑制でき、食材生産事業者５０でも、需要に見合わない食材の生産が抑制できるため、冷凍食品そのもののフードロス低減が実現できる効果がある。
　前述のように、従来、常温やチルド温度帯のまま卸/物流センタ６０が頻度多く配送していた食材について、本実施例では、冷凍化し、鮮度を長期化しつつ、食材販売店舗２０で解凍し必要なときだけ食材を発注する仕組みにする。これにより、配送頻度が低減され、卸/物流センタ６０および食材販売店舗２０の双方にとって負担低減となり、配送および受取の手間や経費が削減される結果、人出不足の問題も解消が可能となる。
　また、食材販売店舗２０への配送を予め許可された配達員７０が、入門証となるカードをゲートにかざしてバックヤード内に入り、食材保管庫３１ａにアクセスすることで、配達員７０自身が食材を食材保管庫３１ａに直接収納できるようにするのが望ましい。これにより、食材販売店舗２０側で受け取る店員のスケジュールに左右されずに、食材が受け取れるようになり、食材販売店舗２０での受け付け作業を待つロス時間が減るとともに、店員が接客に専念できフロント側でのサービスの質が向上する。さらに、配達員７０は、収納した食材の商品タグやバーコードを読み取り、配達時に検収まで完了できるような権限を有するようにしても良い。その結果、食材の品質保証や安全に関するトレーサビリティを確保しつつ、複数店舗に効率よく多くの食材を時間内に配送することも可能となる。
　図２は、需要連動在庫補充サービス提供システム１００におけるステークホルダ間のデータや物の流れを示す図である。
　データ管理会社１０は、消費者１８からの口コミ１４やニーズデータ１５、都市情報１６、食材販売店舗２０の食材保管庫３１ａに設置されたセンサから得られるセンサデータ１２、食材販売店舗２０での販売時に得られる顧客情報１１、を全てクラウドサーバー１７上で、セキュリティ・データ冗長性・安定性を含めて管理する。このデータ管理会社１０は、メーカ３０に消費者行動予測データ１３を提供する代わりにデータ利用料を得る。
　メーカ３０は、消費者行動予測データ１３を需要予測に変換するＡＩソフトと、食材販売店舗２０に設置するためのセンサを内蔵した食材保管装置３１（食材保管庫３１a、食材解凍装置３１ｂ）と、を店舗管理会社４０に提供する。また、メーカ３０は、食材の温度や湿度やテクスチャなどの状態監視と品質管理をするためのデータも、店舗管理会社４０に提供する。これらのデータは、前述の食材保管装置３１に設置されたセンサだけでなく、冷凍配送トラック内の冷凍装置や、食材梱包箱に設置された温度や湿度や質量のデータを得るためのセンサからの情報も活用される。
　食材生産事業者５０は、従来冷凍化していなかった食材を冷凍化することで、冷凍商品の品数が増える一方、必要なタイミングで必要な分だけ受注生産する形にすることで、２４時間運転管理する必要があり電気代がかかる超大型冷凍庫が不要となる。その結果、冷凍食品を長期間保管することで生じる乾燥や酸化による冷凍焼けが防止でき、廃棄するフードロスの低減につながる。
　卸/物流センタ６０にとっても、食材販売店舗２０に食材を配送する頻度が低減できるメリットがある。トラック内の冷凍装置は、空調などで用いられている圧縮機による冷凍サイクルを用いたものでも良いし、単に食材梱包箱の中に保冷剤を入れたものでも良い。
なお、すべての食材を冷凍食品化するのは現実的/経済的ではないため、一部常温食材やチルド食材が残り、それらも纏めて配送する必要がある。ただし、冷凍食材はマイナス１５℃以下、常温食材は１０～１５℃、チルド食材は±５℃で温度管理しなければならない。このため、３種の温度帯をそれぞれ梱包箱で断熱的に隔離しつつ、３種の保冷剤を利用することで、トラックの荷台丸ごと冷凍庫にしなくて済む。
　図３は、消費者需要予測１、食材保管庫在庫２、累積食材解凍量３、食材発注/受取４の時系列データの一様態を示す図である。
　消費者需要予測１のデータは、食材保管装置３１の通信手段がデータ管理会社１０などから受信するものであり、顧客情報に基づいて予測された消費者行動予測データ１３に基づいている。この消費者需要予測１は、朝、昼、晩それぞれに日々極大値が存在し、イベントの有無や曜日によって、日毎のバラツキもあり、急な震災や交通事故などで、突如予想に反して、データが補正されることもあり得る。
　食材保管庫在庫２のデータは、食材保管庫３１ａのセンサデータ１２に基づき、１～２日に１～２回自動的に更新される。許容される在庫量は、最小値と最大値の閾値が予め設定されており、最小在庫閾値２ａは販売機会損失抑制の観点で設け、最大在庫閾値２ｂは冷凍庫電気代や他の食材への影響を加味した保管サイズの観点で設けている。図３の例では、２種の食材Ａ，Ｂそれぞれの在庫量が別々に推移しており、食材Ａの方が先に最小在庫閾値２ａに到達している。なお、これらの閾値は、固定値であっても良いし、季節によって変わる変動値であっても良い。また、最小在庫閾値２ａは食材によらず共通とし、最大在庫閾値２ｂは食材のサイズによって変えても良い。
　累積食材解凍量３は、食材販売店舗２０の店員が食材保管庫３１ａから取り出して解凍した食材の累計量を示すものであり、新しく発注した食材が補充された時点でリセットされる。
　食材発注/受取４は、食材を発注したタイミングおよび量と、食材の受取タイミングを示すものである。図３の例では、食材Ａが先に最小在庫閾値２ａに達したため、食材Ａの方が先に発注が行われている。
　食材保管装置３１は、解凍された食材を測定して発注すべき量と発注すべきタイミングを演算し、その食材を自動的に発注する発注手段を、プログラムとしてメモリに格納しており、食材保管庫在庫２の最小在庫閾値２aを下回ったタイミングをトリガに、在庫の減少分を自動的に発注しても良い。食材保管装置３１が、食材の発注タイミングや発注量を演算する際には、消費者需要予測１のデータを利用することもできる。しかし、食材保管庫在庫２の情報は、１～２日に１～２回程度の頻度で更新され、その日に解凍した分が反映されていない可能性があるため、食材販売店舗２０の店員が、実際の累積食材解凍量３を加味して、発注量を判断するのが望ましい。すなわち、最小在庫閾値２aを下回ったタイミングで、食材保管庫在庫２の情報に反映されていない在庫減少分、例えば、その日のうちに解凍する量も考慮した在庫減少分を、店員が発注するようにしても良い。また、消費者需要予測１のデータは、急な天候変更やイベント中止/開催、災害や事故や交通渋滞などに起因して様々な誤差が生じる。したがって、予測に反して需要が増え、急遽大量の食材の解凍が必要な場合には、定期的なデータ更新が行われる前に食材保管庫在庫２を手動でデータ更新したり、予測よりも多めの発注量としたりすることも考えられる。
　このような在庫補充をすることで、食材ごとに最適なタイミングで最適な量の補充が行え、食材販売店舗２０での販売効率を向上させることが可能となる。また、発注・配送・受取の作業の手間削減（卸/物流センタ６０の配送頻度の低減、食材販売店舗２０での食材の受取および陳列の頻度の低減）や、経費削減（卸/物流センタ６０の配送に伴う燃料費の低減や、食材販売店舗２０での冷凍庫電気代や人件費の低減）が、実現できる。さらに、無駄な発注が抑制されるため、フードロス低減にも効果がある。
　図４は、消費者需要予測１、食材保管庫在庫２、累積食材解凍量３、食材発注/受取４の時系列データの別の様態を示す図である。図３は、食材販売店舗２０での販売効率を向上させることを優先したモードの例であったが、図４は、卸/物流センタ６０の配送効率を向上させることを優先したモードの例である。ここで、販売効率は、全食材における在庫量から消費期限が残り僅か（例えば２日未満）の在庫量を差し引いた残量を、食材保管庫３１ａの電気代などの管理経費で除した値と定義する。また、配送効率は、１回あたりの配送量を配送頻度で除した値と定義する。
　図４の例でも、図３の例と同様に、食材Ａが先に最小在庫閾値２ａに達するが、図４の例では、図３の例と異なり、このタイミングで、食材Ａだけでなく食材Ｂも同時に発注を行う。食材Ａが最小在庫閾値２ａに達して時点で、食材Ｂの累積解凍量はまだ少ないため、食材Ａと比べて食材Ｂの発注量は少なくなる。しかし、このように食材Ａと食材Ｂを同時に発注し同時に配送・受取をすることで、複数の食材がバラバラに配送されるのでなく、配送頻度が最小限となるため、特に配達や受取の手間を削減する効果が大きい。
　図７は、比較例として、従来の手法で食材の発注を手配する場合における、食材発注/受取の時系列データの様態を示す図である。比較例では、食材販売店舗２０の店員が経験と勘で２日後の需要を予測して発注した場合を示しているが、図７によれば、食材の発注量およびタイミングが消費者需要に連動できていないことが分かる。また、４種の食材Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄについて、それぞれ殆ど毎日、受け取って店頭に陳列する作業が発生している。結果として、比較例では、一部の食材について廃棄（フードロス）が必要となったり、一部の食材について在庫ゼロ（販売機会損失）となったりする。
　図５は、販売効率と配送効率の関係を模式的に示すグラフであり、実線は本実施例、破線は従来手法、をそれぞれ示している。図３の例では食材販売店舗２０での販売効率の向上を優先させ、図４の例では配送効率の向上を優先させたが、両者は相反関係にある。ただし、本実施例によれば、経験と勘で食材毎に発注手配をしていた従来の手法に比べると、トレードオフカーブそのものが右上に改善していることが分かる。このような改善効果は、需要予測・発注判断・在庫管理・発注作業を自動化することによって、店員の発注バラツキを低減できることが要因として挙げられる。また、もう１つの要因としては、消費者行動予測データ１３を活用することによって、需要の予測精度を向上できることが挙げられる。
　また、本実施例では、従来は常温やチルド温度帯で配送していた食材を冷凍化して冷凍状態で配送し、食材販売店舗２０で解凍するシステムとなっているので、急な天候変更やイベント中止/開催、災害や事故や交通渋滞などにより、消費者行動予測データ１３に誤差が生じても、冷凍状態で食材を一時保管することにより、その誤差による変動を吸収できる。その結果、需要供給バランスを最適化できるため、各ステークホルダの経費が削減できるだけでなく、全体エコシステムとしてのフードロスが削減できる。
  図６は、本発明の実施例２に関わる需要連動在庫補充サービス提供システム１００の全体像を示す図である。本実施例の食材保管装置３１は、実施例１と異なり、食材販売店舗２０内のバックヤードに更に、急速冷凍機能を有する食材冷凍装置３１ｃを備えている。
マイナス５℃～マイナス１℃は最大氷結晶生成帯と呼ばれ、この温度帯を３０分以下で通過し冷凍状態にもっていく急速冷凍を行った方が、冷凍食品の品質維持と解凍後のおいしさを実現しやすい。そこで、本実施例では、図６の（５）で示すように、余った食材の内、再冷凍可能なものは食材冷凍装置３１ｃで急速冷凍され、その後、食材保管庫３１ａに戻される。
　このように、食材販売店舗２０内に食材冷凍装置３１ｃを設けることで、その日は需要が無くても、次の需要ピークに合わせて週末やイベント時などに解凍することが可能となる。また、消費者予測データは必ずしも１００％的中せず、供給過多となることはあり得るため、特に食材販売店舗２０で加工した食品を含む売れ残りが発生する場合、フードロス低減と販売機会の一次延期に繋がるため好的である。ただし、冷凍や解凍を何度も繰り返すと、生鮮食品は品質や味が落ちる可能性があるため、再冷凍の対象は、解凍後に油で揚げたり炒めたり煮込んだり加工調理する前提の食品に限るのが良い。消費者にとってのメリットとして、売れ残りは、冷凍/解凍プロセスを経て、安売り販売している点である。よって、食材冷凍装置３１ｃを用いた急速冷凍により、味や品質の低下が抑制できていれば、消費者１８にとっても満足できる。
　本発明は前述した各実施例に限定されるものではなく、種々の変形が可能である。例えば、前述の実施例１，２に係る食材保管装置３１は、消費者需要予測１のデータを外部から通信手段で受信するものであったが、食材販売店舗２０における特定日または特定時間に消費される食材と該食材の消費見込量を予測する予測手段が、プログラムとしてメモリに格納されていても良い。
　また、前述した実施例は本発明を理解しやすく説明するために例示したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。さらに、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることも可能であり、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることも可能である。
　１　　　消費者需要予測
　２　　　食材保管庫在庫
　２ａ　　最小在庫閾値
　２ｂ　　最大在庫閾値
　３　　　累積食材解凍量
　４　　　食材発注/受取
　１０　　データ管理会社
　１１　　顧客情報
　１２　　センサデータ
　１３　　消費者行動予測データ
　１４　　口コミ
　１５　　ニーズデータ
　１６　　都市情報
　１６ａ　交通データ
　１６ｂ　駐車場データ
　１６ｃ　気象データ
　１６ｄ　人流データ
　１７　　クラウドサーバー
　１８　　消費者
　２０　　食材販売店舗
　３０　　メーカ
　３１　　食材保管装置
　３１ａ　食材保管庫
　３１ｂ　食材解凍装置
　３１ｃ　食材冷凍装置
　４０　　店舗管理会社
　５０　　食材生産事業者
　６０　　卸/物流センタ
　７０　　配達員

Claims (10)

  1. 　食材を冷凍保存する冷凍手段と、
    　特定日または特定時間に消費される前記食材と該食材の消費見込量を顧客情報から予測する予測手段と、
    　前記消費見込量に応じて前記食材を解凍する解凍手段と、
    　解凍された食材を特定して発注すべき量と発注するタイミングを演算し、その食材を発注する発注手段と、を備えた、食材保管装置。
  2. 　請求項１に記載の食材保管装置において、
    　前記予測手段は、前記顧客情報に加えて、気象あるいは交通を含む都市情報ならびに食材販売店舗内に設けられたセンサ情報から、前記食材の消費見込量を予測する、食材保管装置。
  3. 　請求項２に記載の食材保管装置において、
    　前記発注手段は、前記食材保管装置の食材在庫量または冷凍食品の累積解凍量から発注すべき量を算出する、食材保管装置。
  4. 　請求項３に記載の食材保管装置において、
    　前記食材保管装置の食材在庫量から消費期限が所定期間以内の在庫量を差し引いた残量を前記食材保管装置の管理費で除した販売効率を優先させるモードと、
    　１回あたりの食材の配送量を配送頻度で除した配送効率を優先させるモードと、
    　を有し、
    　前記発注手段は、前記モードのいずれかに基づいて、前記食材の発注すべき量と発注するタイミングを演算する、食材保管装置。
  5. 　請求項１乃至４のいずれかに記載の食材保管装置において、
    　前記冷凍手段は、前記食材を急速冷凍する、食材保管装置。
  6. 　食材を冷凍保存する冷凍手段と、
    　特定日または特定時間に消費される前記食材と該食材の消費見込量を顧客情報から予測する予測手段と、
    　前記消費見込量に応じて前記食材を解凍する解凍手段と、
    　解凍された食材を特定して発注すべき量と発注するタイミングを演算し、その食材を発注する発注手段と、を備えた、需要連動在庫補充サービス提供システム。
  7. 　請求項６に記載の需要連動在庫補充サービス提供システムにおいて、
    　前記予測手段は、前記顧客情報に加えて、気象あるいは交通を含む都市情報ならびに食材販売店舗内に設けられたセンサ情報から、前記食材の消費見込量を予測する、需要連動在庫補充サービス提供システム。
  8. 　請求項７に記載の需要連動在庫補充サービス提供システムにおいて、
    　前記発注手段は、食材保管装置の食材在庫量または冷凍食品の累積解凍量から発注すべき量を算出する、需要連動在庫補充サービス提供システム。
  9. 　請求項８に記載の需要連動在庫補充サービス提供システムにおいて、
    　前記食材保管装置の食材在庫量から消費期限が所定期間以内の在庫量を差し引いた残量を前記食材保管装置の管理費で除した販売効率を優先させるモードと、
    　１回あたりの食材の配送量を配送頻度で除した配送効率を優先させるモードと、
    　を有し、
    　前記発注手段は、前記モードのいずれかに基づいて、前記食材の発注すべき量と発注するタイミングを演算する、需要連動在庫補充サービス提供システム。
  10. 　食材を冷凍保存する冷凍手段と、
    　特定日または特定時間に消費される前記食材と該食材の消費見込量を顧客情報または、気象もしくは交通を含む都市情報ならびに食材販売店舗内に設けられたセンサ情報から予測する予測手段と、
    　前記消費見込量に応じて前記食材を解凍する解凍手段と、
    　解凍された食材を特定して発注すべき量と発注するタイミングを演算し、その食材を発注する発注手段と、を備え、
    　食材保管装置の食材在庫量から消費期限が所定期間以内の在庫量を差し引いた残量を前記食材保管装置の管理費で除した販売効率を優先させるモードと、
    　１回あたりの食材の配送量を配送頻度で除した配送効率を優先させるモードと、
    　を有し、
    　前記発注手段は、前記モードのいずれかに基づいて、前記食材の発注すべき量と発注するタイミングを演算する、需要連動在庫補充サービス提供プログラム。
PCT/JP2021/043234 2021-03-10 2021-11-25 食材保管装置、需要連動在庫補充サービス提供システムおよび需要連動在庫補充サービス提供プログラム WO2022190472A1 (ja)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202180089677.5A CN116745788A (zh) 2021-03-10 2021-11-25 食材保管装置、需求联动库存补充服务提供系统以及需求联动库存补充服务提供程序

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2021-038136 2021-03-10
JP2021038136A JP2022138322A (ja) 2021-03-10 2021-03-10 食材保管装置、需要連動在庫補充サービス提供システムおよび需要連動在庫補充サービス提供プログラム

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2022190472A1 true WO2022190472A1 (ja) 2022-09-15

Family

ID=83227823

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/JP2021/043234 WO2022190472A1 (ja) 2021-03-10 2021-11-25 食材保管装置、需要連動在庫補充サービス提供システムおよび需要連動在庫補充サービス提供プログラム

Country Status (3)

Country Link
JP (1) JP2022138322A (ja)
CN (1) CN116745788A (ja)
WO (1) WO2022190472A1 (ja)

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH10148464A (ja) * 1996-11-18 1998-06-02 Saamobonitsuku:Kk 冷凍・冷却補助具ならびに冷凍・冷却方法
JP2002000247A (ja) * 2000-06-27 2002-01-08 Komego:Kk 食品の解凍装置、食品の解凍設備、冷凍された食品の提供方法及び食品の移送方法
JP2016511392A (ja) * 2013-01-11 2016-04-14 タグネティックス，インコーポレーテッド 在庫切れセンサ

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH10148464A (ja) * 1996-11-18 1998-06-02 Saamobonitsuku:Kk 冷凍・冷却補助具ならびに冷凍・冷却方法
JP2002000247A (ja) * 2000-06-27 2002-01-08 Komego:Kk 食品の解凍装置、食品の解凍設備、冷凍された食品の提供方法及び食品の移送方法
JP2016511392A (ja) * 2013-01-11 2016-04-14 タグネティックス，インコーポレーテッド 在庫切れセンサ

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
"The Economics of Food Loss, New Revised Edition", 12 March 2018, AGRICULTURE AND FORESTRY STATISTICS PUBLISHING INC., JP, ISBN: 978-4-89732-378-7, article KOBAYASHI, TOMIO: "(2) Efforts at company A stores/FC headquarters", pages: 121 - 124, XP009539454 *

Also Published As

Publication number Publication date
JP2022138322A (ja) 2022-09-26
CN116745788A (zh) 2023-09-12

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Buisman et al. Discounting and dynamic shelf life to reduce fresh food waste at retailers
van Donselaar et al. Inventory control of perishables in supermarkets
Kouki et al. Assessing the impact of perishability and the use of time temperature technologies on inventory management
KR101983018B1 (ko) 콜드 체인 관리 기능을 구비하는 물류 창고 배치 및 관리 시스템
Broekmeulen et al. A heuristic to manage perishable inventory with batch ordering, positive lead-times, and time-varying demand
CA2811500A1 (en) Dynamic queueing and management system
CA2688109A1 (en) System and method for increasing demand for perishable goods or vanishing goods at a point-of-sale location
CN109658010A (zh) 食材的管理方法及装置
JP2003162619A (ja) 売り上げ予測装置および方法
KR101911665B1 (ko) 육류 소비량 및 통관량 분석을 통한 육류 가격 조정 및 판매 촉진 시스템
WO2022190472A1 (ja) 食材保管装置、需要連動在庫補充サービス提供システムおよび需要連動在庫補充サービス提供プログラム
KR20190044624A (ko) 발주 지원 시스템
CN110458505B (zh) 生鲜商品柔性加工控制方法及装置
CN116050971A (zh) 基于物联网技术的多温共配平台
JP2002000247A (ja) 食品の解凍装置、食品の解凍設備、冷凍された食品の提供方法及び食品の移送方法
JP2007316758A (ja) 来店客数予測サーバ及び来店客数予測プログラム
JP2004086585A (ja) 店舗管理システム
Samanta et al. Periodic review inventory policy for non-instantaneous deteriorating items with time dependent deterioration rate
Watanarawee et al. The evaluation of information sharing and transshipment mechanisms on supply chain performance: The case study from Thailand'retail chain
TWI670663B (zh) 建議訂購系統及方法
JP2019175247A (ja) 食材管理のシステム、そのプログラム、その装置、その方法および解凍制御装置
US20230410026A1 (en) Product transportation system and method
JPH07110833A (ja) 在庫管理方法
JP2001142977A (ja) 商品の予約発注個数決定方法
US20210256594A1 (en) Automatic fresh goods preparation

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 21930318

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: 202180089677.5

Country of ref document: CN

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE

122 Ep: pct application non-entry in european phase

Ref document number: 21930318

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1