2025.03.05
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Super Hosokawa 透過 Azure Databricks 在整個供應鏈中共用需求預測，減少了食物浪費並提高了銷量
食品物流分為製造、批發和零售，每個部門都有自己的需求預測數據，這就產生了長鞭效應，最後造成整體社會大量的食物浪費。日本政府旨在 2030 年前將食物浪費量減半，並實現負責任的食物生產和消費的 SDG。
為實現這一目標而委託進行的專案，有 7 家公司參與了在大分縣和福岡縣進行的試驗，旨在通過串聯上下游供應鏈間的數據來減少食物損失。為了建立需求預測模型，此專案利用Azure Blob 存儲，在 Snowflake 上聚合，並使用 Azure Databricks 進行分析。
實驗驗證了食品廠商、批發商和零售商之間基於共享ID-POS數據和連結需求預測的好處，最後成功降低整體浪費率。
來源：Super Hosokawa lowers food waste and boosts sales by sharing demand forecasts across the entire supply chain with Azure Databricks
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