Shelf Engine
Summer 2018買収済食料品店の生鮮食品の仕入れを変革する。
- サマリー
- 食料品店向けに、生鮮食品の最適な発注量を予測するサービスを提供する
- 課題
- 生鮮食品の発注量を正確に予測できず、食品廃棄が発生している
- 解決策
- Machine Learningで生鮮食品の最適な発注量を予測し、売上増加と廃棄削減を実現する
AI による要約
- 所在地
- Seattle, WA, USA
- チーム規模
- 40 人
事業内容
Shelf Engineは、賞味期限の短い商品の最適な発注量を正確に予測し、売上を伸ばしながら食品廃棄を削減する。