罗森导入AI技术，食品损耗减少近3成

第六期

为建立准确的采购需求预测体系，最近，罗森便利店以饭团及三明治等商品为试行对象，开始在门店导入人工智能技术（AI）来预测订货数量。之前，罗森商品的采购需求预测都是基于采购人员的丰富经验进行判断。通过人工智能技术，预计可以将预测与实际需求间的差距减少3成左右。而且，罗森方面还计划在2030年之前，力争实现门店食品损耗减半的目标。人工智能在采购方面的运用，不仅提高了门店订货的准确率，有助于上游的生产部门，提高需求预测的精准性，减少原材料采购上的食材浪费。

从11月末开始，罗森开始引入美国数据机器人公司研发的AI技术，并正式投入到实际运用当中。具体来说，是根据全国的采购需求预测，确定出生产计划及所需的原材料采购数量。借助AI技术，让系统记忆并掌握过去2年内的实际采购数据，并在此数据基础上，自动智能计算出全国1万5000家门店，完成销售之前所需的订货数量。

通过AI技术分别对例如“鲑鱼饭团”、“鸡蛋三明治”等，约450种商品的订货数量进行预测。并借助需求预测的数据，为满足上游工厂生产这些商品所需的4500种原材料，制定最合理的采购数量。

实际上，在AI技术导入之前，由于便利店经营的食品种类繁多，且每周的新品上市等原因导致商品的更替非常频繁。以往订货的流程做法是，是由罗森公司的总部采购负责人，根据去年的实际销售数据，并结合自身常年的经验值，对其中大约100种的主要商品预测所需的订货数量。而对于其他商品的订货数量，则采用参照其他类似商品的预测值等方法，通过大致推算进行订货。由于预测值难以保证准确性，导致经常会出现食材订货过剩或不足的情况出现。

，通过一个月的AI技术的实际运用试验结果发现，相比以往的订货方法，运用AI智能需求预测的数量与门店实际订货数量之间的误差预计能缩小3成左右。

鉴于试运营后的改善效果，罗森开始在门店积极运用AI技术，以辅助门店的食品订货工作。由于AI智能预测只能提供未来几天的需求，对于总部方面，需要提前预测未来几个月的食材采购计划，智能技术目前还难以得到有效运用。就目前而言，罗森从原材料采购到门店商品订货，借助AI的管理技术，在日本国内便利店行业内尚属首例。

今后，除了在天气及气候方面导入AI预测，增加数据参考以外，还将对商品销售前的采购需求数量的预测方面，借助AI技术进行改良。这是由于食材的采购数量只有越接近实际的销售数量，最终才能更好地改善商品的进价率，并降低食品的损耗。而且，今后AI采购需求预测技术将进一步扩展到食品包装材料等其他领域。

从目前的试运行结果上来看，作为常规商品饭团的采购预测数量，虽然与各门店的实际订货量基本保持一致。，对于部分甜品类商品，由于电视节目的宣传推广，导致与预测数据产生了较大的偏差。对于AI无法获取的信息，依然需要由采购负责人适当地进行调整，以确保实现需求的精准预测。