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予測精度を測定する3つの簡単な方法

3 simple ways to measure forecast accuracy
ジンヒョン

By ジンヒョン

需要予測と需要計画は、しばしば同じ意味で使用される用語です。しかし、それらは互いに供給される2つの全く異なる概念です。

ビジネスの文脈では、需要予測は、通常、履歴データ、将来の販売活動の見積もり、マーケティング活動、顧客の習慣(ブラックフライデーやクリスマスなどのショッピングホリデーを考える)、さらには天候の組み合わせに基づいて、将来の需要を予測します。簡単に言えば、予測は、将来的に製品やサービスにどのような需要があるかを決定しようとします。

一方、 需要計画 は、全体像をカバーします。需要プランナは、需要予測をサプライチェーンアクションに変え、顧客が製品を必要なときに必要な場所で受け取り、これをスムーズに実現するために十分な数の従業員が手元にあるようにします。

需要予測精度の重要性

the importance of demand forecast accuracy 1595909391 5755

ただし、プランナや経営陣が効率的にジョブを実行するためには、作業する予測がすべて正確である必要があります。予測の精度には広範囲の影響があり、

  • 顧客満足度- 予測の精度は不十分な在庫を防ぎ、顧客が製品を必要なときに必要な場所で入手できるようにします。
  • 在庫レベル- 需要を正確に予測することで、過剰在庫や不十分な在庫を防ぎ、無駄を削減し、在庫切れイベントを削減できます。
  • サプライヤリードタイム- 予測精度は、予測される年間在庫レベルに基づいて、サプライヤが納期を達成する際により効果的になるのに役立ちます。
  • 収益- 最後に、正確な需要予測により、年間を通じて最適な在庫レベルとスタッフ数を維持し、売上の損失の可能性を減らすことができます。

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    需要予測の実行手順需要予測

    steps for conducting a demand forecast 1595909391 5739

    に入る変数の数が多いため、予測精度が 100% に達することは困難です。それでも、予測をできる限り信頼できるものにするため、企業が行うことができるステップがあります。

    1.目標のクリア設定

    予測の目標について具体的とします。関連する製品または製品カテゴリは何ですか?期間はどのくらいですか?予測の範囲はどのくらいですか?

    2.適切なデータの収集

    対象とする基本的なデータセットには、注文、SKU、販売チャネル、販売台数、返品などの日時が含まれます。収集および記録されるデータが多いほど、予測はより細かくできます。

    3.データの

    測定を分析し、データを分析すると、需要と出力の繰り返しパターンを明らかにする必要があります。データ分析に使用されるさまざまなアプローチとツールがありますが、その主な目的は同じままです。予測と販売実績を比較し、次の予測を改善することです。

    4.「予算と計画

    分析と需要予測の定期的なシステムを作成した後、次のステップでは、在庫保管コストの削減、人員配置の最適化、および仕入先搬送のスケジュール調整を行います。

    5.需要予測テクノロジの使用

    現代のサプライチェーンはより複雑になり続ける中、需要予測を操作して解釈する手動の方法は遅く、非効率的であることが証明されています。ここでは、需要予測技術を導入し、サプライチェーン全体をリアルタイムで可視化し、需要と生産のパターンを検出するために数値を自動的にクランチします。

    3 予測精度と誤差の計算方法需要予測

    3 methods for calculating forecast accuracy and error 1595909391 2271

    の実行は、方程式の半分に過ぎません。もう一つは、これらの予測の正確さを判断し、必要に応じて調整することです。予測の精度と誤差を測定するための指標のリストは事実上無限ですが、一般的に3つの主要な指標から選択できます。

    1.予測バイアス

    予測バイアスは、単に予測需要と実績需要の差です。

    予測バイアス = S(予測-実績需要)

    この図は、予測に過剰予測傾向(つまり、予測が実績よりも多い)または過小予測傾向(予測が小さい場合)のどちらがあるかを判別します。このメトリックは、「

    予測バイアスパーセント = sForecast/(S 実需要) 予測バイアスは一意です」という式を使用してパーセンテージ

    として計算することもできます。これは、予測が体系的に過剰または過小のどちらであるかを具体的に示すため、必要。

    2.平均平均偏差(MA

    D)MADは、予測が実際の需要からどれだけ逸脱したかを示します。

    MADメトリックは偏差または誤差を単位で計算するため、同じ変数(例:製品、製品カテゴリ、労働)に適用された2つ以上の予測モデルの結果を比較するのに理想的です。しかし、平均偏差は主観的である可能性があり、異なるデータセットを比較するのには適していません。

    MAD = 1/n S|予測-実際の需要|

    たとえば、1,000単位の予測誤差は、年間平均3,000単位を販売する高価値商品では問題になりますが、同じ期間で数十万単位で販売される高速消費財では問題になりません。

    3.平均絶対誤差率(MAPE)

    最後に、MAPEはMADと非常によく似ていますが、予測誤差は実際の需要に対する割合(単位ではなく)で表されます。基本的に、MAPEは予測値の平均パーセント点を測定し、予測誤差を素早く分かりやすく表現します。

    MAPE = 1/n S|(予測-実需要)/(実需要)| 100

    しかし、MAPEの欠点は、予測が過剰または過小のどちらであるかについての洞察を提供しないことです。

    予測精度の向上が重要な理由需要予測の精度には常に誤差

    why improving forecast accuracy is crucial 1595909391 8107

    があるため、企業は予測の実施方法を再考し、再考する必要があります。しかし、これは行うよりも簡単です。ガートナー社とSCDigest社のサプライチェーン調査によると、予測精度と需要変動性」が、企業がサプライチェーン目標を達成できない最上の障壁として挙げられました。

    最も速く、最も正確な予測結果を得るためには、企業は 需要予測ソフトウェア に投資する必要があります。前述したように、データ測定と分析への手動アプローチはすぐに時代遅れになりつつあります。それだけでなく、予測ツールも予測プロセスから人為的なエラーを排除し、季節性などの需要を予測する際に予測不可能な変数を含むように設計されています。

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