製品情報SmartForecasts
予測手法と対象商品
-
１．自動予測
例：家電製品・食料品などの一般品や衣料・学用品などの季節性商品。
比較的トレンドがある一般的な製品など。一定以上の需要が存在し、ゼロ需要の発生が少ない製品など。
-
２．多系列予測
例：パソコン・時計・飲料水などのシリーズ品など。
シリーズやファミリーなど製品群を形成している製品など。またそのような製品に使用されている共通部品など。
-
３．販促予測 / イベント予測
例：住宅設備機器需要と住宅着工計画の関係など
何らかの事象により需要が影響を受ける製品など。
-
４．回帰予測
例：期間限定商品など。
外部影響因子が存在する製品など。
-
５．間欠需要予測
例：保守部品・オプション製品・高額商品など。
需要の発生が不規則な製品や需要の発生頻度が少ない製品など。
（在庫補充型管理を行なうタイプの製品）
１．自動予測
定常的に需要が存在するような製品や部品に対し、 ６種類の統計手法を適用し、最適な予測結果を提供します。
２．多系列予測
シリーズやファミリーのように関連を持ったグループや地域毎にグルーピングできる製品群や部品群に対して予測を行います。
グループ群全体に対して、予測しその結果を各製品や部品に配分（トップダウン）したり、各製品や各部品の予測結果を基にグループ群全体の傾向を予測（ボトムアップ）します。
３．販促予測 / イベント予測
過去の販促促進活動や気象、災害、事件、事故などの情報から、今後計画しているイベントの影響を考慮して予測を行います。
イベントによる需要発生は通常の需要トレンドとは原因や挙動が異なるため、入力されたイベント情報を基に予測を行います。
４．回帰予測
予測対象製品との関係因子を分析ツールを使って探し出し、その関係を回帰分析により最も似通った回帰線を求め、これを基に予測を行います。
５．間欠需要予測 （米国において特許取得）
保守パーツ，オプション品の需要ほど予測し難いものはありません。この原因は、管理品目が多く、不規則かつ需要ポイントを把握できない点にあります。SmartForecastsの間欠予測では、この予測することが難しかった不規則なパターンのアイテムについて、ブートストラップ法により、数万回／アイテムのシミュレーションを行い、求めるサービスレベルに対して最適な需要量を予測することを可能にしました。
