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日立ソリューションズ東日本

テクニカルレポート

需要予測支援システム「Forecast Pro」

このコーナーでは、需要予測支援システム「Forecast Pro」 に関する当社の研究及び技術の成果の一部についてPDF版で掲載しております。
尚、2013年1月1日までに発表された論文については、本文中の記載が旧社名になっております。ご了承ください。

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線形回帰モデルによる保守部品の需要予測

保守部品の在庫管理では,部品の生産打ち切り時点でその後の保守期間分の部品をまとめて生産,あるいは調達して保有する。そのため,保守部品の生涯需要予測は製造業の在庫適正化にとって重要な技術である。(株)日立東日本ソリューションズ(日立TO)では,先行研究で経験分布を用いた生涯需要の予測モデルを考案した。本報告では,経験分布モデルを拡張して,前年からの需要変化を考慮できるように一般化した線形回帰モデルを提案する。この拡張により,多くの部品で経験分布モデルよりも高精度な予測が可能になることを,実データをもとに検証する。【2011年発行】

需要特性に応じた在庫計画の応用

SCM(supply chain management)は一時的な話題性はなくなったが,製造業および流通業においては,即納や短納期化などのサービス要求の高まりや,キャッシュフロー経営の浸透による過剰在庫へのマイナス評価の定着などによって在庫適正化は依然として高いニーズがある。(株)日立東日本ソリューションズは,Forecast Proをベースとした需要予測関連のソリューションビジネスの一環として「在庫分析ソリューション」を展開してきた。他社の同様のサービスと比較して,需要特性を分析し,それに応じた在庫基準値の設定を行う点,需要特性の分析の際にForecast Proのアウトプットを活用している点に大きな特徴がある。本論文では,数十社におよぶ適用事例から確立された定型パターン,ダイナミックに需要変化に迅速に対応し特性を発注計画に反映する新しい手法,および実際の運用で問題となるポイントについて考察する。【2011年発行】

本ページに掲載の論文の無断転載を禁止します。
著作権は(株)日立ソリューションズ東日本に帰属します。

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Forecast Pro
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    即納率98%を実現した「いすゞ自動車様」、欠品率を8割削減した
    「サラヤ様」、99.5%の高精度な需要予測を実現した「ツムラ様」、
    在庫を約30%も削減した「オリンパス様」の事例など

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