ビーイングホールディングス（9145）・施策再掲
消費データに基づく在庫モデルの構築
FY2020に初出。4回の記載のうち2回が「再掲」。直近の記載はFY2025。
4記載
6年にわたる
1うち適時開示
動きの推移
同じテーマの他社
消費データに基づく在庫モデルの構築1社が書いているテーマ・逆風0社・追い風1社
このテーマで動きを比べられる他社は、まだありません。
全記録提出書類・適時開示・報道、新しい順
- FY2025再掲有価証券報告書
「各エリアで消費される物資のデータを蓄積し、分析に基づいた消費データによる「在庫モデル」をもとに、詳細に予測された地域在庫を管理する体制を構築することにより、小ロットの輸送コストの削減及び分散された労働力の集約を図ることが可能と考えており、実現化に向けてしくみを構築してまいります。」
消費データに基づく地域在庫モデルを構築する方針を継続している。 - 2026-03-05前進株主総会
「各エリアで消費される物資のデータを蓄積し、分析に基づいた消費データによる「在庫モデル」をもとに、詳細に予測された地域在庫を管理する体制を構築することにより、小ロットの輸送コストの削減及び分散された労働力の集約を図ることが可能と考えており、実現化に向けてしくみを構築してまいります。」
消費データによる在庫モデルについて、地域在庫管理と輸送コスト・労働力の最適化を目的とする仕組みの構築を継続している。 - FY2022再掲有価証券報告書
「各エリアで消費される物資のデータを蓄積し、分析に基づいた消費データによる「在庫モデル」をもとに、詳細に予測された地域在庫を管理する体制を構築することにより、小ロットの輸送コストの削減及び分散された労働力の集約を図ることが可能と考えており、実現化に向けてしくみを構築してまいります。」
消費データに基づく地域在庫モデルの構築方針を継続している。 - FY2020初出有価証券報告書
「各エリアで消費される物資のデータを蓄積し、分析に基づいた消費データによる「在庫モデル」をもとに、正確に予測された地域在庫を管理することにより、小ロットの輸送コストの削減及び分散された労働力の集約を図ることが可能と考えており、実現化に向けてしくみを構築してまいります。」
地域消費データから在庫を予測・管理し、輸送コストと労働力を最適化する構想である。