今日のサプライチェーンでは、注文しないアイテムをどのように予測していますか？
現代のサプライチェーンでは、在庫品目を製造し、注文することができない企業には予測が必要です。 製造業者は、過剰在庫が発生して棚に残っている過剰生産状況を発生させることなく、顧客を満足させるレベルの材料を生産するために、材料予測を使用します。
同様に、予測が不足していてはならず、製造業者は在庫なしで顧客の注文を満たすことができます。
正確な予測を維持できない場合のコストは、財政的に壊滅的なものになります。
予測は次のいずれかです。
- 統計的
- 非統計的
予測は、企業の完成品、コンポーネント、およびサービス部品向けに開発されています。 この予測は、生産チームが生産または購買発注トリガー、数量および安全在庫レベルを開発するために使用されます。
予測は静的ではなく、定期的に経営陣による見直しを行う必要があります。 これは、より正確な計算を行うために、将来のトレンド、内部または外部環境に関する情報を予測に組み込むためです。
統計予測
サプライチェーン管理ソフトウェアでは、リアルタイムトランザクションからのデータが入力され、多数の統計的な予測状況に合わせて構成された一連の変数に基づいて計算されます。
プランニングの専門家は、可能な限り最良の予測状況を提供するためにソフトウェアを使用する必要があり、しばしば、長期間のレビューなしに未チェックのままです。
サプライチェーンソフトウェアの予測手法を最大限に活用するために、プランナは社内外の環境に関する意思決定をレビューする必要があります。
現在の情報に基づいてより正確な予測を提供するように計算を調整する必要があります。
統計予測は、過去に発生した需要に基づいて、将来発生する可能性のあるものの最良の見積もりです。
過去の需要データは、 単純な線形回帰を使用して予測を生成するために使用できます。 これにより、過去の期間の需要に均等に重み付けされ、将来の需要が予測されます。
しかし、今日の予測では、古いデータよりも最近の需要データが重視されています。 これはスムージングと呼ばれ、最近のデータに大きな重みを付けることによって生成されます。 指数平滑化とは、最近の過去の期間に与えられる重み付けが常に大きくなることを指します。 したがって、2ヶ月前の期間は、6ヶ月前の期間よりも大きな重み付けをしています。
アルファ因子
この重み付けはAlpha Factorと呼ばれ、重み付けが高いほど、またはAlpha因子の方が予測を作成するために使用される履歴期間が少なくなります。
たとえば、アルファ係数が高いと、最近の期間に高い重み付けが行われ、1年または2年前の期間の需要は軽く重み付けされ、全体的な予測に影響しません。 アルファ係数が低いということは、過去のデータが予測との関連性が高いことを意味します。
過去の期間には一般的に固定月、すなわち6月または7月の需要データが含まれています。 しかし、これは数ヶ月が他の月よりも日数が多く、稼働日数が異なることがあるため、計算に誤差が生じます。
予測者がエラーを理解している場合は、毎月の履歴期間をトラッキングインジケータと共に使用して、予測が実際の需要から大きく逸脱した時期を特定することができます。 追跡信号が偏差にフラグを付けるレベルは、予測者またはソフトウェアによって決定され、産業、企業および製品によって異なる。
小さな偏差は、予測される製品が高価値である場合には介入を必要とするが、低価値の項目では、予測がそのように高いレベルで精査される必要はない場合がある。
非統計的予測
非統計的予測は、生産計画担当者が決定した数量に基づいて需要が予測されるサプライチェーン管理ソフトウェアにあります。
これは、プランナが過去の需要を参照することなく需要があると考えている主観的な量を入力したときに発生します。
他の非統計的予測は、品目の需要が品目所要量計画（MRP）の結果に基づいている場合に発生します。
これにより、完成品の需要が奪取され、構成部品の需要が計算されるように部品表が爆発します。 コンポーネントの需要は、現在の環境に関する評価と知識に基づいてプランナによって修正されます。
結果として生じる予測は現在の需要に基づいており、前の期間の需要は組み込まれません。 多くの企業は、製品ライン全体で非統計的予測と統計的予測の組み合わせを使用します。
統計予測は複雑な計算に基づいており、将来の需要は過去の期間の需要に基づいて決定できます。
予測では、計画担当者は将来の需要を導くことができますが、予測はまったく正確ではなく、現在および将来の環境に関するプランナーの経験と知識は、企業の製品の将来の需要を決定する際に重要です。
この記事は、The BalanceのGary Marion、Logistics and Supply Chain Expertによって更新されました。