JP5242988B2 - Integrated demand prediction apparatus, integrated demand prediction method, and integrated demand prediction program - Google Patents
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Description
本発明は、統合需要予測装置、統合需要予測方法、及び統合需要予測プログラムに関する。 The present invention relates to an integrated demand prediction apparatus, an integrated demand prediction method, and an integrated demand prediction program.
従来、時間経過に伴って需要量が変化するような電力や、商品、金融商品などにおいて、将来の需要量がどのようになるかを予測する方法、装置として、複数の異なる手法により予測を行う部分と、その予測データの平均値を予測データとして算出する部分とからなる予測装置が提案されている(例えば、特許文献1参照)。該従来技術では、複数の異なる予測手法により予測を行い、その予測誤差や、その他の指標に基づき、予測誤差が少なくなるように最適化手法を用いて、各予測手法から予測される予測データの組み合わせ比率である「加重比率」を決定し、その比率に基づき予測を行う。
高精度の需要予測を行うためには、時間の経過に伴い変化する販売実績を基に、最適な予測手法を組み合わせた予測モデルを構築することが重要である。小売店における需要予測を想定した場合、仕入業務では、累積的な長期的な予測を行い、発注業務では、納品日までの短期的な予測を行うといったように、販売実績が存在する期間や、予測する期間に応じて、適切な予測手法が異なる。したがって、このような「短期的な視点」、「長期的な視点」など、複数の視点を考慮した需要予測装置を共通的に利用できることが要求されている。 In order to perform highly accurate demand forecasting, it is important to construct a forecasting model that combines optimal forecasting methods based on sales results that change over time. Assuming demand forecasts at retail stores, the purchase business performs cumulative long-term forecasts, and the ordering business performs short-term forecasts until the delivery date. Depending on the period of prediction, an appropriate prediction method is different. Therefore, it is required that the demand forecasting apparatus considering a plurality of viewpoints such as “short-term viewpoint” and “long-term viewpoint” can be commonly used.
さらに、小売店業務における視点の違いに限らず、メーカと小売店、あるいは卸売業者と小売店といったように、そもそも立場が異なる企業においても、共通の需要予測を用いて予測結果(予測需要量)を共有することで、企業間の混乱(余剰在庫や、欠品など)を低減することが可能になると考える。 Furthermore, not only differences in the viewpoint of retail operations, but also companies that have different positions, such as manufacturers and retail stores, or wholesalers and retail stores, use the common demand forecast to predict results (forecast demand). We think that it will be possible to reduce confusion between companies (excess inventory, missing items, etc.).
しかしながら、長期・短期といった時間的な視点を考慮しておらず、同一の予測モデルを利用していることから、予測を行う期間が現在から近い・遠いといった、予測期間に応じた精度の高い予測が実現できないという問題がある。また、仮に、それぞれの予測期間に応じて複数の予測モデルを利用したとしても、長期・短期の予測では、両者を考慮した予測誤差の評価が行われていないため、一連の業務、例えば、仕入れ計画・発注業務などの業務において、予測期間に応じて予測値を使い分けなくてはならなかった。 However, it does not consider the long-term and short-term viewpoints, and uses the same prediction model, so the prediction period is high and accurate according to the prediction period, such as the period for which the prediction is performed is near or far from the present. There is a problem that cannot be realized. Even if multiple forecast models are used according to each forecast period, long-term and short-term forecasts are not evaluated for forecast errors considering both, so a series of operations such as purchasing In operations such as planning and ordering, the forecast values had to be used properly according to the forecast period.
本発明は、このような事情を考慮してなされたものであり、その目的は、異なる複数の予測期間に対して、より精度の高い需要予測を行うことができる統合需要予測装置、統合需要予測方法、及び統合需要予測プログラムを提供することにある。 The present invention has been made in consideration of such circumstances, and an object of the present invention is to provide an integrated demand prediction apparatus and an integrated demand prediction that can perform more accurate demand prediction for a plurality of different prediction periods. It is to provide a method and an integrated demand forecasting program.
上述した課題を解決するために、本発明は、過去の需要実績量を記憶する需要実績量記憶手段と、前記需要実績量記憶手段に記憶されている需要実績量に基づいて、複数の需要予測モデルを構築する需要予測モデル構築手段と、前記需要予測モデル構築手段により構築された需要予測モデル毎に、予測需要量を算出する予測需要量算出手段と、前記予測需要量算出手段により算出された予測需要量と、前記需要実績量記憶手段に記憶されている需要実績量とに基づいて、共通期間における前記複数の需要予測モデル毎の予測誤差を算出する予測誤差算出手段と、前記予測誤差算出手段より算出された予測誤差を最小とする、前記複数の需要予測モデル毎のブレンド比率を予測期間毎に算出する統合需要予測ブレンド比率算出手段と、前記統合需要予測ブレンド比率算出手段によって算出された需要予測モデル毎のブレンド比率と、前記予測需要量算出手段によって算出された需要予測モデル毎の予測需要量を積算することで、予め決められる予測期間における予測需要量を算出する需要予測結果出力手段とを備えたことを特徴とする統合需要予測装置である。 In order to solve the above-described problem, the present invention provides a plurality of demand predictions based on a demand actual amount storage unit that stores past actual demand amounts and a demand actual amount stored in the demand actual amount storage unit. Demand prediction model construction means for constructing a model, predicted demand amount calculation means for calculating a predicted demand amount for each demand prediction model constructed by the demand prediction model construction means, and calculated by the predicted demand amount calculation means Prediction error calculation means for calculating a prediction error for each of the plurality of demand prediction models in a common period based on the predicted demand quantity and the actual demand quantity stored in the demand actual quantity storage means, and the prediction error calculation Integrated demand prediction blend ratio calculation means for calculating a blend ratio for each of the plurality of demand prediction models for each prediction period, which minimizes the prediction error calculated by the means, and the integration And blend ratio for each forecast model calculated by principal prediction blending ratio calculating means, said by integrating the predicted demand for each forecast model calculated by the predictive demand amount calculation means, prediction in the prediction period is predetermined An integrated demand forecasting device comprising a demand forecast result output means for calculating a demand amount.
本発明は、上記の発明において、前記予測誤差算出手段は、短期的な予測誤差を算出する短期予測誤差算出手段と、長期的な予測誤差を算出する長期予測誤差算出手段とを更に備え、前記統合需要予測ブレンド比率算出手段は、前記算出された短期的な予測誤差と、前記長期的な予測誤差とを最小にする前記複数の需要予測モデル毎のブレンド比率を予測期間毎に算出することを特徴とする。 The present invention is the above invention, wherein the prediction error calculation means further comprises a short-term prediction error calculation means for calculating a short-term prediction error and a long-term prediction error calculation means for calculating a long-term prediction error, The integrated demand prediction blend ratio calculation means calculates the blend ratio for each of the plurality of demand prediction models that minimizes the calculated short - term prediction error and the long - term prediction error for each prediction period. Features.
本発明は、上記の発明において、前記統合需要予測ブレンド比率算出手段は、前記短期予測誤差算出手段によって算出される短期的な予測誤差と、前記長期予測誤差算出手段によって算出される長期的な予測誤差とに対して、それぞれに予め定められる重み値を積算して加算することにより統合予測誤差を算出し、前記算出した統合予測誤差を最小にする前記複数の需要予測モデル毎のブレンド比率を予測期間毎に算出することを特徴とする。
本発明は、上記の発明において、前記短期的な予測誤差と長期的な予測誤差とのうち、いずれを優先させるかを示す重みを記憶する最適化重みテーブルを備えており、前記統合需要予測ブレンド比率算出手段は、前記最適化重みテーブルから読み出した重みを、前記それぞれに予め定められる重み値として、前記算出した統合予測誤差を最小にする前記複数の需要予測モデル毎のブレンド比率を予測期間毎に算出することを特徴とする。
本発明は、上記の発明において、前記短期予測誤差算出手段は、前記予測誤差算出手段より算出された予測誤差を、前記予測期間毎に二乗して前記予測期間で合計することにより、前記短期的な予測誤差を算出し、前記長期予測誤差算出手段は、前記予測誤差算出手段より算出された予測誤差を、前記予測期間で合計して二乗することにより、前記長期的な予測誤差を算出する、ことを特徴とする。
The present invention, in the above invention, the integrated forecast blending ratio calculating means includes a short-term prediction error calculated by said short-term prediction error calculating means, a long-term prediction is calculated by the long-term prediction error calculation means An integrated prediction error is calculated by adding and adding a predetermined weight value to each error, and a blend ratio for each of the plurality of demand prediction models that minimizes the calculated integrated prediction error is predicted. The calculation is performed for each period.
The present invention, in the above invention, further comprises an optimization weight table for storing a weight indicating which of the short-term prediction error and the long-term prediction error is prioritized, and the integrated demand prediction blend The ratio calculation means uses the weight read from the optimization weight table as a weight value determined in advance for each, and calculates the blend ratio for each of the plurality of demand prediction models that minimizes the calculated integrated prediction error for each prediction period. It is characterized by calculating to.
According to the present invention, in the above invention, the short-term prediction error calculation means squares the prediction error calculated by the prediction error calculation means for each prediction period and totals the prediction errors in the prediction period. The long-term prediction error calculation means calculates the long-term prediction error by summing the prediction errors calculated by the prediction error calculation means in the prediction period and squaring. It is characterized by that.
本発明は、上記の発明において、前記需要予測結果出力手段が出力する予測需要量が、予め定められる閾値範囲外である場合、最大あるいは最小のいずれかの予測需要量を算出した需要予測モデルを外し、前記需要予測モデル構築手段により、再度、複数の需要予測モデルを構築することを特徴とする。 The present invention provides a demand forecast model in which, in the above invention, when the forecast demand output by the demand forecast result output means is outside a predetermined threshold range, the demand forecast model that calculates either the maximum or the minimum forecast demand is calculated. And a plurality of demand prediction models are constructed again by the demand prediction model construction means.
また、上述した課題を解決するために、本発明は、過去の需要実績量に基づいて、複数の需要予測モデルを構築する需要予測モデル構築ステップと、前記構築された需要予測モデル毎に、予測需要量を算出する予測需要量算出ステップと、前記算出された予測需要量と、前記需要実績量とに基づいて、共通期間における前記複数の需要予測モデル毎の予測誤差を算出する予測誤差算出ステップと、前記複数の需要予測モデル毎の予測誤差に基づいて、短期的な予測誤差を算出する短期予測誤差算出ステップと、前記複数の需要予測モデル毎の予測誤差に基づいて、長期的な予測誤差を算出する長期予測誤差算出ステップと、前記短期的な予測誤差と前記長期的な予測誤差とに基づいて、双方を統合した統合予測誤差を算出し、該統合予測誤差を最小とする、前記複数の需要予測モデル毎のブレンド比率を算出する統合需要予測ブレンド比率算出ステップと、前記統合需要予測ブレンド比率算出ステップによって算出された需要予測モデル毎のブレンド比率と、前記予測需要量算出ステップによって算出された需要予測モデル毎の予測需要量を積算することで、予め決められる予測期間における予測需要量を算出する需要予測結果出力ステップとを含むことを特徴とする統合需要予測方法である。 Further, in order to solve the above-described problem, the present invention predicts a demand prediction model construction step of constructing a plurality of demand prediction models based on the past demand actual amount, and for each of the constructed demand prediction models. A predicted demand amount calculating step for calculating a demand amount; a prediction error calculating step for calculating a prediction error for each of the plurality of demand prediction models in a common period based on the calculated predicted demand amount and the actual demand amount A short-term prediction error calculating step for calculating a short-term prediction error based on a prediction error for each of the plurality of demand prediction models, and a long-term prediction error based on a prediction error for each of the plurality of demand prediction models A long-term prediction error calculating step of calculating the short-term prediction error and the long-term prediction error, and calculating an integrated prediction error obtained by integrating both. The minimum, the plurality of integrated forecast blending ratio calculation step of calculating the blending ratio of each forecast model, the blend ratio of the integrated forecast blending ratio calculation for each forecast model calculated by step, the predicted demand A demand forecast result output step of calculating a forecast demand amount in a forecast period determined in advance by integrating the forecast demand amount for each demand forecast model calculated in the quantity calculation step. It is.
また、上述した課題を解決するために、本発明は、上記の発明において、コンピュータに、過去の需要実績量に基づいて、複数の需要予測モデルを構築する需要予測モデル構築ステップと、前記構築された需要予測モデル毎に、予測需要量を算出する予測需要量算出ステップと、前記算出された予測需要量と、前記需要実績量とに基づいて、共通期間における前記複数の需要予測モデル毎の予測誤差を算出する予測誤差算出ステップと、前記複数の需要予測モデル毎の予測誤差に基づいて、短期的な予測誤差を算出する短期予測誤差算出ステップと、前記複数の需要予測モデル毎の予測誤差に基づいて、長期的な予測誤差を算出する長期予測誤差算出ステップと、前記短期的な予測誤差と前記長期的な予測誤差とに基づいて、双方を統合した統合予測誤差を算出し、該統合予測誤差を最小とする、前記複数の需要予測モデル毎のブレンド比率を算出する統合需要予測ブレンド比率算出ステップと、前記統合需要予測ブレンド比率算出ステップによって算出された需要予測モデル毎のブレンド比率と、前記予測需要量算出ステップによって算出された需要予測モデル毎の予測需要量を積算することで、予め決められる予測期間における予測需要量を算出する需要予測結果出力ステップとを実行させるための統合需要予測プログラムである。
Further, in order to solve the above-described problems, the present invention is the above-described invention, in which the demand prediction model construction step of constructing a plurality of demand prediction models on the computer based on the past actual demand amount is constructed. Prediction for each of the plurality of demand prediction models in a common period based on a predicted demand amount calculating step for calculating a predicted demand amount for each demand prediction model, the calculated predicted demand amount, and the actual demand amount A prediction error calculating step for calculating an error, a short-term prediction error calculating step for calculating a short-term prediction error based on a prediction error for each of the plurality of demand prediction models, and a prediction error for each of the plurality of demand prediction models. Based on the long-term prediction error calculating step for calculating a long-term prediction error based on the short-term prediction error and the long-term prediction error, both are integrated Calculated by an integrated demand prediction blend ratio calculating step for calculating a blend ratio for each of the plurality of demand prediction models, which calculates a combined prediction error and minimizing the integrated prediction error, and the integrated demand prediction blend ratio calculating step by integrating the blending ratio of each forecast model, the predicted demand for each calculated forecast model by the predicted demand amount calculation step, the demand prediction result output step of calculating a predicted demand in the prediction period is predetermined Is an integrated demand forecasting program for executing
この発明によれば、過去の需要実績量に基づいて、複数の需要予測モデルを構築し、該構築された予測モデル毎に、予測需要量を算出し、該算出された予測需要量と需要実績量とに基づいて、共通期間における複数の需要予測モデル毎の予測誤差を算出し、複数の需要予測モデル毎の予測誤差を最小とする、複数の需要予測モデル毎のブレンド比率を算出し、該ブレンド比率に基づいて、複数の予測手法を用いて、予め定められる予測期間における予測需要量を算出する。したがって、異なる複数の予測期間に対して、より精度の高い需要予測を行うことができるという利点が得られる。 According to the present invention, a plurality of demand prediction models are constructed based on the past demand actual amount, the predicted demand amount is calculated for each of the constructed prediction models, and the calculated predicted demand amount and the actual demand result are calculated. Based on the quantity, calculate a prediction error for each of the plurality of demand prediction models in the common period, calculate a blend ratio for each of the plurality of demand prediction models that minimizes the prediction error for each of the plurality of demand prediction models, Based on the blend ratio, a predicted demand amount in a predetermined prediction period is calculated using a plurality of prediction methods. Therefore, there is an advantage that demand prediction with higher accuracy can be performed for a plurality of different prediction periods.
また、本発明によれば、短期的な予測誤差である短期予測誤差と、長期的な予測誤差である長期予測誤差とを最小にする複数の需要予測モデル毎の統合ブレンド比率を予測期間毎に算出する。したがって、異なる複数の予測期間に対して、より精度の高い需要予測を行うことができるという利点が得られる。 Further, according to the present invention, the integrated blend ratio for each of the plurality of demand prediction models that minimizes the short-term prediction error that is a short-term prediction error and the long-term prediction error that is a long-term prediction error is set for each prediction period. calculate. Therefore, there is an advantage that demand prediction with higher accuracy can be performed for a plurality of different prediction periods.
また、本発明によれば、短期予測誤差と長期予測誤差とに対して、それぞれに予め定められる重み値を積算して加算することにより統合予測誤差を算出する。したがって、異なる複数の予測期間に対して、より精度の高い需要予測を行うことができるという利点が得られる。 Further, according to the present invention, the integrated prediction error is calculated by adding and adding a predetermined weight value to the short-term prediction error and the long-term prediction error. Therefore, there is an advantage that demand prediction with higher accuracy can be performed for a plurality of different prediction periods.
また、本発明によれば、予測需要量が、予め定められる閾値範囲外である場合、最大あるいは最小のいずれかの予測需要量を算出した予測モデルを外し、再度、複数の需要予測モデルを構築する。したがって、より運用者の予測感覚に適合させることができるという利点が得られる。 In addition, according to the present invention, when the predicted demand is outside the predetermined threshold range, the prediction model that calculates either the maximum or minimum predicted demand is removed, and a plurality of demand prediction models are constructed again. To do. Therefore, there is an advantage that it can be more adapted to the operator's sense of prediction.
以下、本発明の一実施形態を、図面を参照して説明する。 Hereinafter, an embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings.
図1は、本発明の実施形態による統合需要予測装置の構成を示すブロック図である。図において、商品販売実績テーブル(需要実績量記憶手段)1は、図2に示すように、商品を識別するための商品JANコード毎に、販売された日付、発売後からの経過日数、売上数量からなり、商品販売の実績(履歴)を保持する。予測値算出部(需要予測モデル構築手段、予測需要量算出手段)2は、複数の需要予測モデルを構築する、需要予測モデル構築手段を備え、商品販売実績テーブル1の売上数量(実績値)から、商品JANコード別に用意した複数の需要予測モデル(予測手法)を構築し、構築した予測モデル毎に、各予測期間における商品JANコード別(k)の予測売上数量(予測需要量)を算出し、予測手法別商品別予測需要テーブル3に格納する。 FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of an integrated demand prediction apparatus according to an embodiment of the present invention. As shown in FIG. 2, the product sales record table (demand performance amount storage means) 1 includes, for each product JAN code for identifying the product, the date of sale, the number of days elapsed since the release, and the sales volume. The product sales record (history) is held. The prediction value calculation unit (demand prediction model construction means, prediction demand amount calculation means) 2 includes demand prediction model construction means for constructing a plurality of demand prediction models, and from the sales volume (actual value) of the product sales performance table 1 Build multiple demand forecast models (prediction methods) prepared for each product JAN code, and calculate the forecast sales volume (forecast demand) for each product JAN code (k) for each forecast period for each constructed forecast model. And stored in the forecast demand table 3 for each product by forecast method.
本実施形態では、予測期間を、1日を単位として説明する。予測手法としては、時系列分析のAR(Auto Regressive model)、MA(Moving Average model)、ARIMA(Auto Regressive Integrated Moving Average model)、単純移動平均、指数平滑法や、重回帰モデルなどを用いる。なお、重回帰モデルなどの、販売数量以外のデータを利用する場合には、例えば、当日の客数、天候、気温といった、売上げに関連する要素以外のデータもテーブルとして用意する必要がある。 In the present embodiment, the prediction period is described in units of one day. As a prediction method, AR (Auto Regressive model), MA (Moving Average model), ARIMA (Auto Regressive Integrated Moving Average model), simple moving average, exponential smoothing method, multiple regression model, etc. of time series analysis are used. When using data other than sales quantity such as a multiple regression model, it is necessary to prepare data other than sales-related elements such as the number of customers on the day, weather, and temperature as a table.
予測手法別商品別予測需要テーブル3は、図3に示すように、商品JANコード毎に、予測手法(予測モデル)、予測日付、及び予測売上数量(予測値)を保持する。予測値誤差算出部(予測誤差算出手段)4は、予測手法別商品別予測需要量テーブル3の売上数量(実績値)と商品販売実績テーブル1の予測売上数量(予測需要量)とから、予測誤差を算出する。予測誤差を算出する期間は、構築した複数の予測手法により、予測値が算出された共通する期間である。これは、予測手法に応じて、モデル構築に必要となるデータ数が異なるためである。 As shown in FIG. 3, the forecast demand table 3 for each product according to the forecast method holds a forecast method (prediction model), a forecast date, and a forecast sales quantity (predicted value) for each product JAN code. The prediction value error calculation unit (prediction error calculation means) 4 predicts from the sales volume (actual value) of the forecast demand amount table 3 for each product by prediction method and the forecast sales volume (predicted demand amount) of the product sales result table 1. Calculate the error. The period in which the prediction error is calculated is a common period in which the predicted value is calculated by a plurality of constructed prediction methods. This is because the number of data required for model construction differs depending on the prediction method.
最適化重みテーブル5は、図4に示すように、統合需要予測ブレンド比率の算出において、最小化すべき複数の予測誤差のうち、どの予測誤差を優先させるかを決定するために用いる「重み」を保持する。複数の予測誤差には、例えば、後述する短期的な予測誤差と、長期的な予測誤差とがあり、前者は、後述する数式(2)の二乗誤差の平均、後者は、後述する数式(3)の誤差平均の二乗によって表される。これらの予測誤差は、短期、長期いずれかの精度を優先させたい場合に、重みを付けて優先する。通常は、同じ重みとして構わない。統合需要予測ブレンド比率算出部(統合需要予測ブレンド比率算出手段)6は、予測値誤差算出部4により算出される、予測日付別の予測誤差を用いて、短期的な視点及び長期的な視点の双方から予測誤差を加工する(短期予測誤差算出手、長期予測誤差算出手段)。 As shown in FIG. 4, the optimization weight table 5 includes “weights” used to determine which prediction error is prioritized among a plurality of prediction errors to be minimized in the calculation of the integrated demand prediction blend ratio. Hold. The plurality of prediction errors include, for example, a short-term prediction error and a long-term prediction error, which will be described later. The former is an average of squared errors of Equation (2) described later, and the latter is Equation (3) described later. ) Is represented by the square of the error mean. These prediction errors are prioritized with weights when priority is given to either short-term or long-term accuracy. Usually, the same weight may be used. The integrated demand prediction blend ratio calculation unit (integrated demand prediction blend ratio calculation means) 6 uses a prediction error for each prediction date calculated by the prediction value error calculation unit 4 to calculate a short-term viewpoint and a long-term viewpoint. The prediction error is processed from both sides (short-term prediction error calculation means, long-term prediction error calculation means).
また、統合需要予測ブレンド比率算出部(需要予測結果出力手段)6は、これら加工した予測誤差と最適化重みテーブル5の重みとを積算し、2つの視点からの予測誤差を統合して、これらの統合予測誤差が最小になるように、各予測手法の組み合わせ比率(ブレンド比率)を算出し、ブレンド比率テーブル7に格納する。ブレンド比率は、後述する最適化問題の「二次計画問題」の形式に定式化される。ブレンド比率テーブル7は、図5に示すように、商品JANコード毎に、予測手法(予測モデル)、予測日付及びブレンド比率を保持する。 Further, the integrated demand prediction blend ratio calculation unit (demand prediction result output means) 6 integrates these processed prediction errors and the weights of the optimization weight table 5, and integrates the prediction errors from two viewpoints. The combination ratio (blend ratio) of each prediction method is calculated and stored in the blend ratio table 7 so as to minimize the integrated prediction error. The blend ratio is formulated in the form of a “secondary planning problem” of an optimization problem described later. As shown in FIG. 5, the blend ratio table 7 holds a prediction method (prediction model), a prediction date, and a blend ratio for each product JAN code.
予測対象期間テーブル8は、図6に示すように、商品JANコード毎に、予測対象期間を保持する。需要予測結果出力部9は、予測対象期間テーブル8の予測対象期間と、予測手法別商品別予測需要テーブル3に保持された、構築した予測手法とを用いて、予測対象期間分の予測値を算出し、その予測値とブレンド比率テーブル7のブレンド比率とを積算することにより、最終的な各予測期間における予測売上数量(予測需要量)を算出し、需要予測結果テーブル10に格納する。需要予測結果テーブル10は、図7に示すように、商品JANコード毎に、予測期間及び予測値である最終的な予測売上数量を保持する。
As shown in FIG. 6, the prediction target period table 8 holds a prediction target period for each product JAN code. The demand forecast
次に、本実施形態の動作について説明する。
図8は、本実施形態による統合需要予測装置の動作を説明するためのフローチャートである。予測値算出部2は、商品販売実績テーブル1の売上数量(実績値)から、商品JANコード別に複数の需要予測モデル(予測手法)を構築し、構築した予測モデル毎に、予測日付における(i日後の)商品JANコード別(k)の予測売上数量(予測需要量)を算出し、予測手法別商品別予測需要テーブル3に格納する(ステップS1)。
Next, the operation of this embodiment will be described.
FIG. 8 is a flowchart for explaining the operation of the integrated demand prediction apparatus according to the present embodiment. The predicted
次に、予測値誤差算出部4は、予測手法別商品別予測需要量テーブル3の売上数量(実績値)と商品販売実績テーブル1の予測売上数量(予測需要量)とから、予測誤差を算出し、統合需要予測ブレンド比率算出部6に供給する(ステップS2)。予測誤差を算出する期間は、構築した複数の予測手法により、予測値が算出された共通する期間である。 Next, the predicted value error calculation unit 4 calculates a prediction error from the sales volume (actual value) in the forecast demand amount table 3 for each product by prediction method and the predicted sales volume (predicted demand amount) in the product sales result table 1. And it supplies to the integrated demand prediction blend ratio calculation part 6 (step S2). The period in which the prediction error is calculated is a common period in which the predicted value is calculated by a plurality of constructed prediction methods.
次に、統合需要予測ブレンド比率算出部6は、予測値誤差算出部4により算出される、予測日付別の予測誤差を用いて、短期的な視点及び長期的な視点の双方から予測誤差を加工する(ステップS3)。すなわち、短期的な視点では、予測手法別商品別予測需要量テーブル3の予測期間別毎に予測誤差を二乗し、予測対象期間で合計することで予測誤差を加工し、長期的な視点では、同様の予測誤差について予測対象期間の合計をとり、二乗することで予測誤差を加工する。次に、これら加工した予測誤差と最適化重みテーブル5の重み(0〜1)とを積算し、2つの視点からの予測誤差を加算することにより統合して、これらの統合予測誤差が最小になるように、各予測手法のブレンド比率を算出し、ブレンド比率テーブル7に格納する(ステップS4)。
Next, the integrated demand prediction blend
ここで、ブレンド比率の算出方法について説明する。ブレンド比率は、前述したように、最適化問題の「二次計画問題」の形式に定式化される。二次計画問題は、1次式の制約の下で、二次式を最小化・最大化する問題であり、ポートフォリオ最適化や、最適配置問題などがこの形式に定式化される。最小の統合予測誤差minimize p(x)は、次式(1)で表すことができる。 Here, a method for calculating the blend ratio will be described. As described above, the blend ratio is formulated in the form of the “secondary programming problem” of the optimization problem. The quadratic programming problem is a problem that minimizes and maximizes the quadratic expression under the constraints of the linear expression, and portfolio optimization, optimal placement problem, and the like are formulated in this form. The minimum integrated prediction error minimum p (x) can be expressed by the following equation (1).
wlは、各予測誤差に対する重みである。lは、予測誤差を示し、l=1が第1の予測誤差(短期)、l=2が第2の予測誤差(長期)にそれぞれ対応し、図4の各予測誤差に対する。xijは、i日後に予測手法jが組み込まれる割合である。また、本実施形態では、最小化すべき予測誤差を次式(2)、(3)で表す。 wl is a weight for each prediction error. l indicates a prediction error, where l = 1 corresponds to the first prediction error (short term), and l = 2 corresponds to the second prediction error (long term), and corresponds to each prediction error in FIG. x ij is a rate at which the prediction method j is incorporated after i days. In this embodiment, the prediction error to be minimized is expressed by the following equations (2) and (3).
数式(2)は、第1の予測誤差であり、日々の予測誤差を表し、数式(3)は、第2の予測誤差であり、一定期間の累積誤差を表す。また、予測手法jによるt時点でのi日後の商品kの予測需要量をy(^)jtik、実需要量をytikとする。すなわち、2つの制約を満たすように、n日後の予測手法を選択すればよい。なお、この記号y(^)は、数式(2)または(3)においては、記号yの上に記号^が付いた記号として表記してある。 Equation (2) is the first prediction error and represents the daily prediction error, and Equation (3) is the second prediction error and represents the cumulative error for a certain period. In addition, the predicted demand amount of the commodity k after i days at the time point t by the prediction method j is y (^) jtik , and the actual demand amount is y tik . That is, a prediction method after n days may be selected so as to satisfy two constraints. The symbol y (^) is represented as a symbol with the symbol ^ on the symbol y in the formula (2) or (3).
図9は、本実施形態による各予測手法のブレンド比率の算出例を示す概念図である。図において、予測期間毎に、予測手法1〜Nのブレンド比率を適切に組み合わせることで、より精度の高い(予測誤差の小さい)需要予測を行っている。予測期間が1日後では、予測手法1のブレンド比率を0.1、予測手法2のブレンド比率を0.01、…、予測手法Nのブレンド比率を0.4(合計=1)とし、予測期間が2日後では、予測手法1のブレンド比率を0.03、予測手法2のブレンド比率を0.24、…、予測手法Nのブレンド比率を0.01(合計=1)とし、予測期間が30日後では、予測手法1のブレンド比率を0.1、予測手法2のブレンド比率を0.25、…、予測手法Nのブレンド比率を0.03(合計=1)としている。
FIG. 9 is a conceptual diagram illustrating a calculation example of the blend ratio of each prediction method according to the present embodiment. In the figure, demand prediction with higher accuracy (small prediction error) is performed by appropriately combining the blend ratios of the prediction methods 1 to N for each prediction period. When the prediction period is one day later, the prediction method 1 has a blend ratio of 0.1, the
次に、需要予測結果出力部9は、予測対象期間テーブル8の予測対象期間と、予測手法別商品別予測需要テーブル3に保持された、構築した予測手法とを用いて、予測対象期間分の予測値を算出し(ステップS5)、その予測値とブレンド比率テーブル8のブレンド比率とを積算することにより、予測対象期間における予測値を算出し、需要予測結果テーブル10に格納する(ステップS6)。
Next, the demand prediction
図10(a)、(b)は、従来技術における課題を説明するための概念図である。小売店においては、複数の立場(発注業務、仕入業務)からの需要予測が必要とされている。つまり、図11(a)に示す発注業務では、毎日(検証日)、1日後の発注量を予測する必要があるのに対して、図11(b)に示す仕入計画では、検証日から、1日後、2日後、…、30日後というように、長期(1か月)の累計需要を予測する必要がある。 FIGS. 10A and 10B are conceptual diagrams for explaining the problems in the prior art. In retail stores, demand prediction from a plurality of positions (ordering operations, purchasing operations) is required. In other words, in the ordering operation shown in FIG. 11A, it is necessary to predict the order quantity every day (verification date) and one day later, whereas in the purchase plan shown in FIG. It is necessary to predict a long-term (one month) cumulative demand such as one day later, two days later,... 30 days later.
図11は、本実施形態による需要予測を説明するための概念図である。本実施形態では、上述した処理により、「累積予測誤差」と「日々の予測誤差」の2つを最小化するように最適化することで、検証日から、1日後の予測値、2日後の予測値、…、15日後の予測値、16日後の予測値、…、30日後の予測値というように、予測期間における予測値を算出している。 FIG. 11 is a conceptual diagram for explaining demand prediction according to the present embodiment. In the present embodiment, by the above-described processing, by optimizing so as to minimize two of “cumulative prediction error” and “daily prediction error”, a prediction value one day after the verification date, two days after Predicted values in the prediction period are calculated as predicted values, predicted values after 15 days, predicted values after 16 days,... Predicted values after 30 days.
図12は、本実施形態の変形例による予測手法の構築方法を説明する概念図である。本実施形態の変形例は、過去の経験から、需要量の閾値(SS1:上限・下限)が決まっている場合に、予測範囲を大きく超える予測手法を外し、前述したステップS1〜S6を繰り返して予測手法の構築を行うことを特徴としている。図において、過去の経験から、需要量の閾値(上限・下限)を決定する(SS1)。統合需要予測モデルにより予測した需要量が、閾値外であった場合には、最も大きく(または小さく)予測した予測モデルを外し(SS2)、再度、予測モデルの構築を行う。予測モデルの構築を繰り返し行っても、予測値が閾値範囲内に収まらない場合には、直前の予測値売上数(予測需要量)または実績値を用いる(SS3)。 FIG. 12 is a conceptual diagram illustrating a method for constructing a prediction method according to a modification of the present embodiment. In the modified example of the present embodiment, when a demand threshold (SS1: upper limit / lower limit) is determined from past experience, the prediction method that greatly exceeds the prediction range is removed, and the above-described steps S1 to S6 are repeated. It is characterized by constructing a prediction method. In the figure, the threshold (upper limit / lower limit) of the demand amount is determined from past experience (SS1). If the demand amount predicted by the integrated demand prediction model is outside the threshold value, the prediction model predicted to be the largest (or smallest) is removed (SS2), and the prediction model is constructed again. If the predicted value does not fall within the threshold range even if the prediction model is repeatedly constructed, the immediately preceding predicted value sales number (predicted demand amount) or actual value is used (SS3).
上述した実施形態によれば、最適化手法を用いて、複数の異なる予測期間に対して共通的に利用できる「統合需要予測モデル」を構築することにより、複数の異なる視点において重視する評価軸である予測誤差を共に抑えることができる。 According to the above-described embodiment, by using an optimization method, an “integrated demand prediction model” that can be commonly used for a plurality of different forecast periods is constructed, and thus an evaluation axis that is emphasized from a plurality of different viewpoints. Certain prediction errors can be suppressed together.
また、共通化した予測値を利用することで、小売店や、卸業者と連携した、生産計画を立てることができる。このような情報共有により、需要量の予測値の乖離リスクを低減することができる。 Further, by using the common prediction value, it is possible to make a production plan in cooperation with a retail store or a wholesaler. Such information sharing makes it possible to reduce the risk of divergence of predicted demand values.
また、予測期間に応じて予測手法のブレンド比率を決定するため、予測期間に応じた、より精度の高いモデルが構築できる。 In addition, since the blend ratio of the prediction method is determined according to the prediction period, a more accurate model corresponding to the prediction period can be constructed.
また、上限下限の閾値を設け、予測値が範囲外になった場合には、統合需要予測モデルの再構築を行うことで、より運用者の予測感覚を取り入れることができる。 In addition, when the upper and lower thresholds are set and the predicted value is out of the range, the operator's sense of prediction can be taken in more by reconstructing the integrated demand prediction model.
なお、上述した実施形態においては、長期的な視点で予測誤差を低減する、短期的な視点で予測誤差を低減するというように、異なる視点を考慮して、予測モデルを構築するようにしたが、統合予測誤差の範囲が過去の実績に基づいて決定できる場合には、「統合予測誤差を○○以上、△△以下に収めたい」といった統合予測誤差の範囲を、上述した数式(2)、(3)に示す制約式に追加することで、予測モデルに組み込むことが可能である。 In the above-described embodiment, the prediction model is constructed in consideration of different viewpoints, such as reducing the prediction error from a long-term viewpoint and reducing the prediction error from a short-term viewpoint. When the range of the integrated prediction error can be determined based on the past results, the range of the integrated prediction error such as “I want to keep the integrated prediction error within XX and below Δ △” By adding to the constraint equation shown in (3), it can be incorporated into the prediction model.
また、上述した本実施形態においては、予測期間を1日単位として説明したが、必要に応じて複数の日をまとめて1つの予測期間としてもよい。例えば、予測期間を1週間単位としてもよい。 Moreover, in this embodiment mentioned above, although the prediction period was demonstrated as the unit of 1 day, it is good also considering several days as one prediction period as needed. For example, the prediction period may be a week unit.
また、上述した予測値算出部2、予測値誤差算出部4、統合需要予測ブレンド比率算出部6、需要予測結果出力9による各機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより、符号化処理、及び復号化処理を行ってもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、OSや周辺機器等のハードウェアを含むものであってもよい。また、「コンピュータシステム」は、WWWシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境(あるいは表示環境)も含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ROM、フラッシュメモリ等の書き込み可能な不揮発性メモリ、CD−ROM等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。
In addition, a program for realizing each function by the above-described prediction
さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムが送信された場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリ(例えばDRAM(Dynamic Random Access Memory))のように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク(通信網)や電話回線等の通信回線(通信線)のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良い。さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル(差分プログラム)であっても良い。 Further, the “computer-readable recording medium” means a volatile memory (for example, DRAM (Dynamic DRAM) in a computer system that becomes a server or a client when a program is transmitted through a network such as the Internet or a communication line such as a telephone line. Random Access Memory)), etc., which hold programs for a certain period of time. The program may be transmitted from a computer system storing the program in a storage device or the like to another computer system via a transmission medium or by a transmission wave in the transmission medium. Here, the “transmission medium” for transmitting the program refers to a medium having a function of transmitting information, such as a network (communication network) such as the Internet or a communication line (communication line) such as a telephone line. The program may be for realizing a part of the functions described above. Furthermore, what can implement | achieve the function mentioned above in combination with the program already recorded on the computer system, what is called a difference file (difference program) may be sufficient.
1 商品販売実績テーブル
2 予測値算出部
3 予測手法別商品別予測需要テーブル
4 予測値誤差算出部
5 最適化重みテーブル
6 統合需要予測ブレンド比率
7 ブレンド比率テーブル
8 予測対象期間テーブル
9 需要予測結果出力部
10 需要予測結果テーブル
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Merchandise sales result table 2 Predicted
Claims (8)
前記需要実績量記憶手段に記憶されている需要実績量に基づいて、複数の需要予測モデルを構築する需要予測モデル構築手段と、
前記需要予測モデル構築手段により構築された需要予測モデル毎に、予測需要量を算出する予測需要量算出手段と、
前記予測需要量算出手段により算出された予測需要量と、前記需要実績量記憶手段に記憶されている需要実績量とに基づいて、共通期間における前記複数の需要予測モデル毎の予測誤差を算出する予測誤差算出手段と、
前記予測誤差算出手段より算出された予測誤差を最小とする、前記複数の需要予測モデル毎のブレンド比率を予測期間毎に算出する統合需要予測ブレンド比率算出手段と、
前記統合需要予測ブレンド比率算出手段によって算出された需要予測モデル毎のブレンド比率と、前記予測需要量算出手段によって算出された需要予測モデル毎の予測需要量を積算することで、予め決められる予測期間における予測需要量を算出する需要予測結果出力手段と
を備えたことを特徴とする統合需要予測装置。 Demand actual quantity storage means for storing past demand actual quantity;
A demand prediction model construction means for constructing a plurality of demand prediction models based on the demand actual quantity stored in the demand actual quantity storage means;
For each demand forecast model constructed by the demand forecast model construction means, a forecast demand quantity calculation means for calculating a forecast demand quantity;
Based on the predicted demand amount calculated by the predicted demand amount calculation means and the actual demand amount stored in the actual demand amount storage means, a prediction error is calculated for each of the plurality of demand prediction models in a common period. A prediction error calculation means;
Integrated demand prediction blend ratio calculation means for calculating a blend ratio for each of the plurality of demand prediction models for each prediction period, which minimizes the prediction error calculated by the prediction error calculation means;
A forecast period that is determined in advance by integrating the blend ratio for each demand forecast model calculated by the integrated demand forecast blend ratio calculation means and the forecast demand for each demand forecast model calculated by the forecast demand quantity calculation means An integrated demand forecasting apparatus, comprising: a demand forecast result output means for calculating a forecast demand amount in
短期的な予測誤差を算出する短期予測誤差算出手段と、
長期的な予測誤差を算出する長期予測誤差算出手段と
を更に備え、
前記統合需要予測ブレンド比率算出手段は、
前記算出された短期的な予測誤差と、前記長期的な予測誤差とを最小にする前記複数の需要予測モデル毎のブレンド比率を予測期間毎に算出する
ことを特徴とする請求項1に記載の統合需要予測装置。 The prediction error calculation means includes
A short-term prediction error calculation means for calculating a short-term prediction error;
A long-term prediction error calculating means for calculating a long-term prediction error;
The integrated demand forecast blend ratio calculating means includes:
The blend ratio for each of the plurality of demand prediction models that minimizes the calculated short - term prediction error and the long - term prediction error is calculated for each prediction period. Integrated demand forecasting device.
前記短期予測誤差算出手段によって算出される短期的な予測誤差と、前記長期予測誤差算出手段によって算出される長期的な予測誤差とに対して、それぞれに予め定められる重み値を積算して加算することにより統合予測誤差を算出し、前記算出した統合予測誤差を最小にする前記複数の需要予測モデル毎のブレンド比率を予測期間毎に算出する
ことを特徴とする請求項2に記載の統合需要予測装置。 The integrated demand forecast blend ratio calculating means includes:
And short-term prediction error calculated by said short-term prediction error calculating means, the relative long-term prediction error calculated by the long-term prediction error calculating means, for adding and integrating the predetermined are weight values to each The integrated demand prediction according to claim 2, wherein an integrated prediction error is calculated and a blend ratio for each of the plurality of demand prediction models that minimizes the calculated integrated prediction error is calculated for each prediction period. apparatus.
前記統合需要予測ブレンド比率算出手段は、
前記最適化重みテーブルから読み出した重みを、前記それぞれに予め定められる重み値として、前記算出した統合予測誤差を最小にする前記複数の需要予測モデル毎のブレンド比率を予測期間毎に算出する
ことを特徴とする請求項3に記載の統合需要予測装置。 An optimization weight table storing a weight indicating which of the short-term prediction error and the long-term prediction error is to be prioritized;
The integrated demand forecast blend ratio calculating means includes:
Calculating a blend ratio for each of the plurality of demand prediction models that minimizes the calculated integrated prediction error for each prediction period, using the weights read from the optimization weight table as predetermined weight values. The integrated demand prediction apparatus according to claim 3, wherein
前記長期予測誤差算出手段は、前記予測誤差算出手段より算出された予測誤差を、前記予測期間で合計して二乗することにより、前記長期的な予測誤差を算出する、
ことを特徴とする請求項2から請求項4のいずれか1項に記載の統合需要予測装置。 The short-term prediction error calculation means calculates the short-term prediction error by squaring the prediction error calculated by the prediction error calculation means for each prediction period and totaling the prediction error,
The long-term prediction error calculation means calculates the long-term prediction error by summing the prediction errors calculated by the prediction error calculation means in the prediction period and squaring.
The integrated demand prediction apparatus according to any one of claims 2 to 4, wherein the integrated demand prediction apparatus is characterized in that:
ことを特徴とする請求項1から請求項5のいずれか1項に記載の統合需要予測装置。 When the predicted demand output by the demand forecast result output means is outside a predetermined threshold range, the demand forecast model that calculates either the maximum or the minimum forecast demand is removed, and the demand forecast model construction means The multiple demand prediction model is constructed again. The integrated demand prediction apparatus according to any one of claims 1 to 5, wherein:
前記構築された需要予測モデル毎に、予測需要量を算出する予測需要量算出ステップと、
前記算出された予測需要量と、前記需要実績量とに基づいて、共通期間における前記複数の需要予測モデル毎の予測誤差を算出する予測誤差算出ステップと、
前記複数の需要予測モデル毎の予測誤差に基づいて、短期的な予測誤差を算出する短期予測誤差算出ステップと、
前記複数の需要予測モデル毎の予測誤差に基づいて、長期的な予測誤差を算出する長期予測誤差算出ステップと、
前記短期的な予測誤差と前記長期的な予測誤差とに基づいて、双方を統合した統合予測誤差を算出し、該統合予測誤差を最小とする、前記複数の需要予測モデル毎のブレンド比率を算出する統合需要予測ブレンド比率算出ステップと、
前記統合需要予測ブレンド比率算出ステップによって算出された需要予測モデル毎のブレンド比率と、前記予測需要量算出ステップによって算出された需要予測モデル毎の予測需要量を積算することで、予め決められる予測期間における予測需要量を算出する需要予測結果出力ステップと
を含むことを特徴とする統合需要予測方法。 A demand prediction model construction step of constructing a plurality of demand prediction models based on the past demand actual amount;
For each constructed demand prediction model, a predicted demand amount calculating step for calculating a predicted demand amount;
A prediction error calculating step of calculating a prediction error for each of the plurality of demand prediction models in a common period based on the calculated predicted demand amount and the actual demand amount;
A short-term prediction error calculating step for calculating a short-term prediction error based on a prediction error for each of the plurality of demand prediction models;
A long-term prediction error calculating step for calculating a long-term prediction error based on a prediction error for each of the plurality of demand prediction models;
Based on the short-term prediction error and the long-term prediction error, an integrated prediction error is calculated by integrating both, and a blend ratio for each of the plurality of demand prediction models is calculated to minimize the integrated prediction error. Integrated demand forecast blend ratio calculating step,
A prediction period that is determined in advance by integrating the blend ratio for each demand prediction model calculated by the integrated demand prediction blend ratio calculation step and the predicted demand amount for each demand prediction model calculated by the prediction demand amount calculation step And a demand forecast result output step for calculating a forecast demand amount in the integrated demand forecast method.
過去の需要実績量に基づいて、複数の需要予測モデルを構築する需要予測モデル構築ステップと、
前記構築された需要予測モデル毎に、予測需要量を算出する予測需要量算出ステップと、
前記算出された予測需要量と、前記需要実績量とに基づいて、共通期間における前記複数の需要予測モデル毎の予測誤差を算出する予測誤差算出ステップと、
前記複数の需要予測モデル毎の予測誤差に基づいて、短期的な予測誤差を算出する短期予測誤差算出ステップと、
前記複数の需要予測モデル毎の予測誤差に基づいて、長期的な予測誤差を算出する長期予測誤差算出ステップと、
前記短期的な予測誤差と前記長期的な予測誤差とに基づいて、双方を統合した統合予測誤差を算出し、該統合予測誤差を最小とする、前記複数の需要予測モデル毎のブレンド比率を算出する統合需要予測ブレンド比率算出ステップと、
前記統合需要予測ブレンド比率算出ステップによって算出された需要予測モデル毎のブレンド比率と、前記予測需要量算出ステップによって算出された需要予測モデル毎の予測需要量を積算することで、予め決められる予測期間における予測需要量を算出する需要予測結果出力ステップと
を実行させるための統合需要予測プログラム。 On the computer,
A demand prediction model construction step of constructing a plurality of demand prediction models based on the past demand actual amount;
For each constructed demand prediction model, a predicted demand amount calculating step for calculating a predicted demand amount;
A prediction error calculating step of calculating a prediction error for each of the plurality of demand prediction models in a common period based on the calculated predicted demand amount and the actual demand amount;
A short-term prediction error calculating step for calculating a short-term prediction error based on a prediction error for each of the plurality of demand prediction models;
A long-term prediction error calculating step for calculating a long-term prediction error based on a prediction error for each of the plurality of demand prediction models;
Based on the short-term prediction error and the long-term prediction error, an integrated prediction error is calculated by integrating both, and a blend ratio for each of the plurality of demand prediction models is calculated to minimize the integrated prediction error. Integrated demand forecast blend ratio calculating step,
A prediction period that is determined in advance by integrating the blend ratio for each demand prediction model calculated by the integrated demand prediction blend ratio calculation step and the predicted demand amount for each demand prediction model calculated by the prediction demand amount calculation step An integrated demand forecasting program for executing the demand forecast result output step for calculating the forecast demand in
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