需要予測・需給計画ソリューション「Netstock IBP」
需要予測には様々な予測モデルがあります。そのため、適正な予測モデルを選択する必要がありますが、間違った選択をすると、期待した需要予測結果は得られません。例えば、下記のように、同じ実績であっても、予測モデルの違いで予測結果(オレンジ線)は大きく異なります。
売れると見込んだ量(＝オレンジ線)よりも非常に多く売れるケースがあり、それらが予測できていないので、欠品を避けるためには、常に多く在庫を持たなければならない(灰色線)。
売れると見込んだ量(＝オレンジ線)に近い量が売れる場合は、オレンジ線にプラスアルファの在庫を持てば済む(灰色線)。売れる時期・売れない時期が分かるので、それに応じて在庫を用意できる。
このように、需要予測モデルの選択によって、需要予測値が大きく変化するため、需要予測モデルの選定は非常に重要です。Netstock IBPは、下記の需要実績(時系列データ)を構成する「4つの要素」から適正な需要予測モデルを自動選択することができます(エキスパート予測)。
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レベル(青線) |
予測の基準となる値 |
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トレンド(緑線) |
過去の上昇・下降傾向 |
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季節性(紫矢印) |
季節に依存した傾向 |
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ランダム要素(黄色矢印) |
予測モデルと実績の乖離 |
エキスパート予測はランダム要素のばらつきが小さくなるように予測モデルを選択します。ランダム要素の平均値が0になるように(正負の合計が0になるように)レベル、トレンド、季節性のフィッティング(パラメータの推定)を行います。
Netstock IBPは、トレンド・季節性を考慮した予測モデルから、間歇型データに対応した予測モデルをサポートしています。
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セミナー動画：需要予測モデルを自動選択！予測精度向上と適正な安全在庫を実現する方法 |
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最適な需要予測モデルを自動選択する「Netstock IBP」で予測精度向上と適正な安全在庫を実現する方法を画面サンプルを交えながら
【 セミナーの主な内容 】
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