ソフトウェア製品

特徴

需要予測の基となる時系列データについて

需要予測システム(需要予測ソフトウエア)SmartForecasts(スマートフォーキャスト)では予測の基となる時系列データは下図のサンプルのように複数の自由に設定できる項目と時系列情報からなります。時系列情報は、時間、日次、週次、月次、年次など自由な単位のデータが使用可能です。マイクロソフト社のOfficeのEXCELデータやCSVデータが使用可能であり、データ量の制約もありません。

需要予測用の時系列データサンプル

 

完全自動予測機能について

需要予測システム(需要予測ソフトウエア)SmartForecasts(スマートフォーキャスト)は、連続型の特性を有する時系列データについては、6種類の予測統計手法で予測分析が行われます。その中から時系列データの実績特性に最も近い分析結果となる予測統計手法が自動で選択されます。予測情報は、予測の期待値と、バラツキを考慮した予測の最小値および最大値がえられます。もちろん指定したサービルレベルでの値となります。

予測実行時のグラフ表示例

 

間歇予測機能(離散型・不規則型需要予測モデル)について

間歇型(不規則型・離散型)の特性を持った時系列データは、サービスパーツや補修部品などの需要特性です。具体的には、・突発的に需要が発生する、・時系列データに実績がゼロの割合が多い、・周期性・季節性などの規則性が無いなどの特性があり、これまでは需要予測することが困難でした。

需要予測システム(需要予測ソフトウエア)SmartForecasts(スマートフォーキャスト)は、間歇型の需要予測が行える機能を有しており、米国特許を取得しています。米国科学財団(U.S. National Science Foundation)がスポンサーとなり、画期的な予測手法(間歇予測手法)が開発されました。

この間歇予測手法では、モンテカルロ法の一つである統計的推論の手法であるブートストラップ法が採用されています。過去の時系列データから将来の任意の期間需要について数万回の確率分布のシミュレーションにより需要を予測します。

 

多系列予測機能について

需要予測システム(需要予測ソフトウエア)SmartForecasts(スマートフォーキャスト)は、個々のアイテム(製品や商品)の合計による予測を行う機能を保有しています。グループやカテゴリ、地域、担当者など、任意の系列での需要予測分析が行えます。

トップダウン予測機能では、個別のアイテムは完全自動予測が適用され、アイテムの合計に対しても完全自動予測が適用されます。

ボトムアップ予測機能では、個別のアイテムは完全自動予測が適用され、アイテムの合計に対しては、個別の予測情報が合算されます。

 

イベント予測機能について

販売促進などのプロモーションなどにより売上が増えたり、逆に災害などの要因により売上が減ったりします。過去の時系列分析において、このようなイベントによる売上の増減実績の事実が把握出来ないと傾向特性から外れたノイズと認識してしまうことになります。需要予測システム(需要予測ソフトウエア)SmartForecasts(スマートフォーキャスト)は、時系列実績の増減の要因としてイベントを関連させることにより、将来に同じレベルのイベントが発生した場合を仮定した需要の予測を行うことが可能です。

 

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