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

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2025.03.05


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