JP2018136806A - 需要予測モデル評価装置及び需要予測モデル評価方法 - Google Patents
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Abstract
Description
過去の在庫数管理期間のうちの基準期間における物品の実出庫数及び前記基準期間以降の評価期間における最終在庫実績値までの入力を受付ける第1受付部と、
前記基準期間における前記需要予測モデルによる前記物品の出庫予測値の入力を受付ける第2受付部と、
在庫数及び前記出庫予測値に基づいて単位期間サイクル毎に予測発注数を算出する予測発注数算出部と、
前記実出庫数及び前記予測発注数に基づいて前記単位期間サイクル毎に想定在庫数を算出する想定在庫数算出部と、
前記評価期間の終了時点の前記想定在庫数及び前記最終在庫実績値に基づいて、前記最終想定在庫数と前記最終在庫実績値との差分を算出する在庫評価部と、
前記差分を表示する表示部と、
を有することを特徴とする。
過去の在庫数管理期間のうちの基準期間における物品の実出庫数及び前記基準期間以降の評価期間における最終在庫実績値までの入力を受付ける第1受付ステップと、
前記基準期間における前記需要予測モデルによる前記物品の出庫予測値の入力を受付ける第2受付ステップと、
在庫数及び前記出庫予測値に基づいて単位期間サイクル毎に予測発注数を算出する予測発注数算出ステップと、
前記実出庫数及び前記予測発注数に基づいて前記単位期間サイクル毎に想定在庫数を算出する想定在庫数算出ステップと、
前記評価期間の終了時点の前記想定在庫数及び前記最終在庫実績値に基づいて、前記最終想定在庫数と前記最終在庫実績値との差分を算出する在庫評価ステップと、
前記差分を表示する表示ステップと、
を有することを特徴とする。
図1は、実施例の需要予測モデル評価装置100と当該装置に接続される無線の通信端末101と有線の通信端末101Aを含む需要予測モデル評価システム103の全体構成を示している。需要予測モデル評価装置100は、例えばコンピュータ装置109で実現することができる。
図2に示すように、製品を発注してから入荷されるまでの期間を基準としたリードタイムが格納されている。リードタイムは、製品の輸送時間、生産制約時間(準備、製造、梱包時間を含む)、及び事務処理時間等、製品毎に製品を発注してから入荷されるまでの期間として設定されている。リードタイムは適宜の値を装置に入力して製品毎に格納するようにすればよい。なお、本実施例においては、単位期間(i)を月単位としているが、これに限らず、1日又は1時間等日単位又は時間単位で設定してもよい。
Z[i]=Z[i−1]+M[i]−J[i]
式中、
i:単位期間数である。
J[i]:単位期間iの実際の出荷数(需要)である。
H[i]:単位期間iの実際の発注数量である。
M[i]=H[i−k]:単位期間iの未入荷残数(単位期間iからk期間(リードタイム)前の発注数量で未納入の製品の数)である。たとえば、現在5月[i]とすると、3月[i−2]に10個発注(H[i−2])して(H[i−2]=10)、5月に納入予定で、未着又は使用可能な状態になっていないM[i]がある場合はM[i]=10となる。従って、現在5月[i]の末日とすると、4月[i−1]の末日には未入荷残数(M[i])が存在している故に、M[i]が4月[i−1]の在庫数(Z[i−1])に加算され、5月[i]中の出荷数(J[i])が減算され、5月[i]の在庫数Z[i]となる。
R[i]=Y[i]+A[i]
式中、
i:単位期間数である。
Y[i]:単位期間iの出荷予測値(これは評価対象の予測モデルから得られる)である。
A[i]:単位期間iの安全在庫数(これは、需要変動等の不確定要素によって、欠品を或る程度防ぐための在庫であって、0以上が好ましい)である。
図3は本実施例の需要予測モデル評価方法による需要予測モデル評価装置の動作を示すフローチャートである。第1受付部120と第2受付部121が取得したデータを使って、評価対象の予測モデルからの出荷予測値を使って発注した場合の在庫数量を算出し、現実の在庫数量と比較する。
Ho=R[i]−(Z’[i−1]+M[i])
式中、
i:単位期間数である。
R[i]:単位期間iの予測必要数量(=Y[i]+A[i])である。
Z’[i−1]:予測の単位期間iの前月末在庫数量である。
M[i]=H[i−k]:単位期間iの実際の未入荷残数(単位期間iからk期間(リードタイム)前の発注数量で未納入の製品の数)である。
予測値を使った必要数量R>(前月末在庫数量Z’+未入荷残数M)の場合、
これらの差分を予測発注数H’とする。
Z’[i]=Z’[i−1]+M’[i]−J[i]
式中、
i:単位期間数である。
Z’[i−1]:予測の単位期間iの前月末在庫数量である。
M’[i]=H’[i−k]:単位期間iの予測の未入荷残数(単位期間iからk期間(リードタイム)前の発注数量で未納入の製品の数)である。
J[i]:単位期間iの実際の出荷数(需要)である。
D=Z’[N+max(k)]−Z[N+max(k)]
式中、
Z’[N+max(k)]:評価期間N+max(k)における予測の在庫数である。
Z[N+max(k)]:評価期間N+max(k)における実際の在庫数である。
上記の実施例では、Z:実際の在庫数とZ’:予測値を使って発注した結果の在庫を比較することで予測システム導入効果を算出したが、システム導入後、Z:実際の在庫数を従来手法で発注した場合の在庫数、とすると、従来手法と予測結果との比較でシステム導入効果が定期的に算出可能になる。
出力部のメール送信機能を、AppServerにDeployする機能に変更すれば、Webブラウザより所定のURLを参照することにより、URLを知るすべての関係者が結果参照可能となる。評価期間を変えて算出したものをすべて格納しておくと期間をずらした評価結果を複数見比べることが可能となる。たとえば2013年度、2014年度、2015年度とすると年度毎で見比べ可能となる。
111 CPU
115 RAM
116 記憶部
117 需要予測モデル評価プログラム
120 第1受付部
121 第2受付部
122 予測発注数算出部
123 想定在庫数算出部
124 在庫評価部
Claims (5)
- 需要予測モデルを評価する需要予測モデル評価装置であって、
過去の在庫数管理期間のうちの基準期間における物品の実出庫数及び前記基準期間以降の評価期間における最終在庫実績値までの入力を受付ける第1受付部と、
前記基準期間における前記需要予測モデルによる前記物品の出庫予測値の入力を受付ける第2受付部と、
在庫数及び前記出庫予測値に基づいて単位期間サイクル毎に予測発注数を算出する予測発注数算出部と、
前記実出庫数及び前記予測発注数に基づいて前記単位期間サイクル毎に想定在庫数を算出する想定在庫数算出部と、
前記評価期間の終了時点の前記想定在庫数及び前記最終在庫実績値に基づいて、前記最終想定在庫数と前記最終在庫実績値との差分を算出する在庫評価部と、
前記差分を表示する表示部と、
を有することを特徴とする需要予測モデル評価装置。 - 前記表示部は、前記単位期間サイクル毎の前記想定在庫数を表示することを特徴とする請求項1に需要予測モデル評価装置。
- 前記表示部は、前記単位期間サイクル毎の対応する前記実出庫数を時系列的に表示することを特徴とする請求項1又は2に需要予測モデル評価装置。
- 前記在庫評価部は、前記差分と前記物品の単価との積の合計を前記物品の全種類に亘って算出し、算出した金額を前記表示部が表示することを特徴とする請求項1乃至3に記載の需要予測モデル評価装置。
- 需要予測モデルを評価する需要予測モデル評価方法であって、
過去の在庫数管理期間のうちの基準期間における物品の実出庫数及び前記基準期間以降の評価期間における最終在庫実績値までの入力を受付ける第1受付ステップと、
前記基準期間における前記需要予測モデルによる前記物品の出庫予測値の入力を受付ける第2受付ステップと、
在庫数及び前記出庫予測値に基づいて単位期間サイクル毎に予測発注数を算出する予測発注数算出ステップと、
前記実出庫数及び前記予測発注数に基づいて前記単位期間サイクル毎に想定在庫数を算出する想定在庫数算出ステップと、
前記評価期間の終了時点の前記想定在庫数及び前記最終在庫実績値に基づいて、前記最終想定在庫数と前記最終在庫実績値との差分を算出する在庫評価ステップと、
前記差分を表示する表示ステップと、
を有することを特徴とする需要予測モデル評価方法。
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Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2020160822A (ja) * | 2019-03-27 | 2020-10-01 | 株式会社オービック | 判断支援装置、判断支援プログラムおよび判断支援方法 |
JP2020166514A (ja) * | 2019-03-29 | 2020-10-08 | 株式会社オービック | 計算装置、計算方法及び計算処理プログラム |
CN114118636A (zh) * | 2022-01-28 | 2022-03-01 | 中汽数据(天津)有限公司 | 一种基于多模型选优的汽车备件需求预测系统 |
CN114418602A (zh) * | 2020-10-28 | 2022-04-29 | 华中科技大学 | 一种基于需求预测的在线零售商产品库存决策方法和系统 |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH10228463A (ja) * | 1997-02-17 | 1998-08-25 | Hitachi Ltd | 需要予測モデル評価方法 |
JP2008052413A (ja) * | 2006-08-23 | 2008-03-06 | Hitachi Ltd | 販売計画の評価支援システム |
JP2015014826A (ja) * | 2013-07-03 | 2015-01-22 | 株式会社日立ソリューションズ東日本 | 在庫管理装置、在庫管理方法、および、在庫管理装置プログラム |
-
2017
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Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH10228463A (ja) * | 1997-02-17 | 1998-08-25 | Hitachi Ltd | 需要予測モデル評価方法 |
JP2008052413A (ja) * | 2006-08-23 | 2008-03-06 | Hitachi Ltd | 販売計画の評価支援システム |
JP2015014826A (ja) * | 2013-07-03 | 2015-01-22 | 株式会社日立ソリューションズ東日本 | 在庫管理装置、在庫管理方法、および、在庫管理装置プログラム |
Cited By (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2020160822A (ja) * | 2019-03-27 | 2020-10-01 | 株式会社オービック | 判断支援装置、判断支援プログラムおよび判断支援方法 |
JP7198700B2 (ja) | 2019-03-27 | 2023-01-04 | 株式会社オービック | 判断支援装置、判断支援プログラムおよび判断支援方法 |
JP2020166514A (ja) * | 2019-03-29 | 2020-10-08 | 株式会社オービック | 計算装置、計算方法及び計算処理プログラム |
CN114418602A (zh) * | 2020-10-28 | 2022-04-29 | 华中科技大学 | 一种基于需求预测的在线零售商产品库存决策方法和系统 |
CN114418602B (zh) * | 2020-10-28 | 2024-06-04 | 华中科技大学 | 一种基于需求预测的在线零售商产品库存决策方法和系统 |
CN114118636A (zh) * | 2022-01-28 | 2022-03-01 | 中汽数据(天津)有限公司 | 一种基于多模型选优的汽车备件需求预测系统 |
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