泉谷 章のITソリューション考察:ITmediaオルタナティブ・ブログ (RSS) 泉谷 章のITソリューション考察

ERP,SCM,CRM.DWH,BI,モバイルでの見方、考え方で感動したこと書いていきます

世界で一番多く使われている需要予測システムSmartForecastsには6つの予測手法が用意されています。
①純移動平均法、②線形移動平均法、 ③単純指数平滑法、④2重指数平滑法
⑤Winter加算型指数平滑法、⑥Winter積算型指数平滑法
予測するアイテム毎に予測手法を指定することも出来ますが、総ての手法で予測し異常値の発生が一番最適な予測手法をシステムがリコメンドしてくれます。

製品グループや組織・地域グループなどの多段階(他系列)予測が可能です。
グループ全体での予想値とそのグループを構成するサブグループでは予測値が異なることがあります。

リスクや販促を予測に組み込むプロモーション予測 、および回帰分析を行って将来を予測する回帰予測機能 も可能となっています。
また、対話型で予測結果の調整や過去実績を修正して 再予測が行えます。
ある月は特別の事情があったので沢山出荷されているが、その特別の事情がなかった場合の予測はどう変わるかは、グラフをつまんで離すだけで再予測が可能です。

そして何といっても特筆すべきことは、間歇予測機能です。連続需要の予測は可能ですが、間歇需要の予測は不可能でした。ところがこのSmartForecastsでは予測すること困難である間歇型(不規則型)の需要予測が可能となり、米国で特許を取得しています。
補修用の部品の需要は完結型になることが多く、フィールドサービスを提供する会社で多く利用されています。

モンテカルロシミュレーション・ブートストラップ法により、アイテムごとに何万回というシミュレーションを繰り返し、高精度に予測します。

次回はSmartForecastsの導入事例を書いてみたいと思います。

Izumitani

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泉谷 章

泉谷 章

日本初でCRMコンセプトを普及させるなどソフトウェアパッケージビジネスに長年携わり、現在はSalesforceの導入コンサルに従事

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