第53回 スーパーマーケット・トレードショー2019
第53回 スーパーマーケット・トレードショー2019への出展について
富士通フロンテックは、幕張メッセで開催される「第53回スーパーマーケット・トレードショー2019」の富士通グループブースに出展します。
この機会に是非、富士通グループブースにお立ち寄りいただき、スーパーマーケットを中心とする流通店舗向けのソリューションをご体感ください。
本展示にて、有人省力化と無人化を掛け合わせた、「人を中心に持続可能な店舗のあるべき姿を考える」をテーマに、当社ソリューションを活用した新たな価値をご提案いたします。
ご来場の皆様におかれましては、当社商材との共創による新たなビジネス創出、販路拡大にお役立て頂ければ幸甚でございます。
ご来場を心よりお待ちしております。
| 会期 | 2019年2月13日（水曜日）～15日（金曜日） 10時～17時
（注）最終日は16時まで開催 | |
|---|---|---|
| 会場 | 幕張メッセ 全館 [地図] | |
| 出展ブース | ブースNo : 5-406 | |
| 料金 | 5,000円（消費税込、招待券持参者、来場事前登録者は無料）
（注）事前登録は公式サイトよりご登録いただけます。 （注）業界関係者のみ入場可能。18歳未満入場不可。 | |
| 公式サイト | 第53回 スーパーマーケット・トレードショー2019 | |
| 主催 | 一般社団法人全国スーパーマーケット協会 | |
ブース位置
富士通ブースは、HALL5 ブースNo:5-406に出展します。
出展デモ・製品一覧
キャッシュレス向けPOS
手のひら静脈決済が可能
手のひらチャージ機で入金後、すぐにPOSで手のひら静脈認証による支払いが可能。POSでの支払い時に、カードを取り出す手間を省くことができます。
多彩な決済手段に対応
他にも、多彩な決済手段に対応できます。（ICクレジット、電子マネー決済、QR決済、ハウスカード決済）
小型フルセルフ
小型化にして、キャッシュレスでの運用を実現。業種問わずに導入が可能です。
冷蔵・冷凍庫温湿度管理ソリューション
太陽電池センサー付きビーコン（参考出展）による温湿度管理
太陽電池センサー付きビーコンを使うことで、電源・バッテリーを使用せず、温湿度測定が可能です。
LoRaWAN対応センサーによる温湿度管理
LoRaWAN対応センサーを使うことで、離れたフロア（当社実験では360m）でも1つのLoRaWAN受信機でデータ受信できます。
センサープラットフォーム（クラウド）によるデータ集約
センサーで収集したデータはクラウドサーバで管理するため、店舗や本部でリアルタイムにデータ確認可能です。
当社出展
温湿度管理ソリューション（太陽電池センサー付きビーコン、LoRaWAN対応センサー）
ワークレコメンドアシスタント
スマホ端末にて、店舗運営に関わる情報の集約～業務指示までを実現
店舗売上や各種センサーからの情報、各タスクの進捗状況など、店舗運営に関わる情報を纏めて、業務指示としてアラート発信。個々のワークスケジュールの管理～完結までを実施します。
スムーズなコミュニケーションの実現
チャット形式でスタッフ間のスムーズなコミュニケーションを実現します。
ハウス電子マネー・ポイントカード向けWalletサービス
会員獲得機会を強化
アプリ上で、リアルタイムにモバイルカードを発券する事で、会員獲得機会を強化できます。
マーケティングツールとして利用可能
エリアや会員を指定したPush通知の配信によって、顧客リレーション構築や柔軟な販促施策の実現につなげます。
万全なセキュリティ対策
ワンタイムバーコードを採用し、万全なセキュリティ対策を実現できます。
低コスト
自社アプリ開発と比べ、短納期・低コストで導入が可能です。また、カード制作コストとカード在庫の削減ができます。
店舗協働型ロボット MATEY
ロボットによる店舗内情報収集
ロボットの店舗内自律走行、各種センサー／カメラによる情報収集を行います。
人とロボットによる協働
商品棚割情報、棚札、売価、品切れチェックを自動化。店舗スタッフによるチェックの手間を省くことができます。
店舗の見える化、業務の精度向上
ロボットの収集した店舗情報を活用することで店舗の見える化、情報精度向上が図れます。
機会ロス可視化ソリューション
店舗が把握できなかった「買わずに帰った客数」をカテゴリーレベルで算出
カテゴリー単位の「買わずに帰った客数（潜在客数）」をカウントします。
機会ロスを数値化し、発注改善へのインプットとする
「カテゴリー潜在客数」「POSデータ購入客数」を掛け合わせ、「不買率」を算出します。また、発注による「廃棄ロス」に目を向けがちな発注者を、「機会ロス」に注目させられます。
Operational Data Management & Analytics 需要予測ソリューション
過去の天気・キャンペーン・祝祭日を考慮した高精度な客数予測
人手では扱いきれない膨大な過去データから、各要素の客数への影響を学習し予測します。
「動的アンサンブル予測」で安定かつ高精度な需要予測
複数の予測モデルの統合比率を機械学習により最適化し、多様な商品毎に最適な予測モデルを自動生成します。
自動チューニングによる運用効率化
学習から予測までが自動化されており、高精度な予測の維持・運用が容易に実現できます。
