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ビデオ チュートリアル

ユーザーガイド

1. 一般的な情報

2. スタートアップ

3. データ接続

4. 需要予測と販売予測

5. 在庫計画

6. 参照

ja:iv-panel

6.7.5 パネル

品目 ビューのパネルには、予測と在庫補充とKPIに関するツリーノードのプロパティと設定が数多くあります。次のタブで構成されています。:

  • 予測。選択ノード予測の入力設定があります。これらの設定は、ツリーのどの階層でも設定できます。
  • モデル。選択品目の予測モデルを表示します。モデルは、葉ノードにてのみ利用できます。
  • 在庫。現在選択中の計画品目に関する情報を表示します。この情報は、計画品目レベルでのみ利用できます。
  • KPI。選択ツリーノードの重要業績評価指標を表示します。これらは、ツリーのどの階層でも確認できます。

予測 タブ

予測タブは、予測モデル構築時の入力情報を保持します。品目、分類、地点レベルなど、一般的にはツリーのいかなるレベルで、予測設定をすべて適用できます。これら設定を有効にするには、設定後に予測ボタンをクリックして、再予測が必要です。

予測設定の一覧は、次になります。:

予測 アプローチコントロールには、次のオプションがあります。:

  • 継承。親ノードの予測アプローチを自身に適用します。適用されたアプローチは、括弧内に表示されます。
  • ボトムアップこのアプローチはデフォルトで適用され、ツリー内のすべてのノードのモデルを構築するために利用されます。上位の予測値は、下位のツリーの予測値の単純な合計値として計算されることを意味しています。葉ノードのモデルは、上位ツリーとは独立で、インポートされた販売履歴に基づき計算されます1)
  • トップダウンこのアプローチは、品目の予測値が、親品目のモデルと親分類中の自身の品目の数量比率から計算されることを意味しています。数量比率は、直前の n 期間中の単純移動平均に基づき計算されます。品目が過去の販売履歴を持たず、ユーザーが少しでも合理的な予測を必要とする場合、例えば新しい品目の立ち上げ時、この方法が役に立ちます2)
  • 子ノードへトップダウンこのアプローチは、上記2つを次のように組み合わせます。ボトムアップアプローチは選択した品目に適用され、トップダウンアプローチは子ノードに適用されます。言い換えると下に記載された例では、食品/飲料分類はボトムアップが適用され、アルコール飲料チョコレート飲料水分類はトップダウンが適用されます。

このオプションは、大量の分類にトップダウンを適用する必要があり、かつ、それら頂点のノードにボトムアップを適用する必要があるときに、役に立ちます。

販売数0は欠品が原因は、販売数が0となっている期間の需要の過小評価を防ぎます。販売数0が欠品を原因とする場合、はいオプションを選択します。

履歴の除外コントロールは、予測モデル構築に利用される販売履歴を短くできます。選択した期間以前がすべて無視されます。選択した期間からのデータが予測モデル構築に利用されます。このオプションは、販売履歴を短くする必要があるときに役に立ちます。例としては、販売価格の大幅な変更を原因とする、販売量の水準の大幅な変更後の予測があります。

履歴の除外オプションの下にある除外履歴を季節性に利用チェックボックスは、季節性とトレンドモデルの構築時、季節性の構成要素の評価に、履歴の除外オプションで無視したデータの考慮を許可します。

ユーザーは、モデルコントロールからモデルタイプを選択できます。このコントロールにはいくつかのオプションがあります。:

  • 継承。親ノードのモデルタイプを利用して、自身の予測を立案します。
  • 自動選択。GMDH Streamlineのエキスパートシステムが、最も適切なモデルタイプを選択する、デフォルトのオプションです。
  • 自動と先行予約 間欠。GMDH Streamlineのエキスパートシステムが利用されます。エキスパートシステムが販売データを間欠需要モデルと認識した場合、間欠需要モデルの代わりに先行予約/無効化を利用します。
  • 自動と廃番。GMDH Streamlineのエキスパートシステムが利用されます。しかしGMDH Streamlineは、この品目について購入計画を計算しません。このモデルは、予測から品目の将来の消費傾向を知るために利用されますが、この品目の購入計画の立案を必要としません(この品目は廃番かつ/または売り切れであり、品目を購入の可能性や他の理由がないためです。)。
  • 季節性とトレンドは、季節性とトレンドの成分を持つモデルです。

モデル = (水準 + 傾き * 回数) * 季節性

  • 線形トレンド。品目の予測に利用される線形トレンドモデルです。
  • 一定水準モデルは、一定値のモデルです。
  • 間欠需要モデルは、販売数量0の予測を持つモデルです。このモデルは、選択した品目の安全在庫計算方法を変更します。
  • 先行予約/無効化。予測モデルは作成されず、品目の需要予測は0になります。選択品目が先行予約にて販売完了している場合に、このオプションが役に立ちます。

モデルの継承 コントロールでは、他の品目の予測モデルを、選択品目に適用します。参照先品目コードの入力、またはドロップダウンから参照先品目を選択し、設定します。

乗数モデルの結果にこの乗数を掛けます。このオプションは、モデルの結果を増減するするために利用されます。

前年の季節性加重は、前年のデータについての重みを設定します。2年以上前の年は、指数法則により計算されます。1を設定した場合、すべての季節係数が1と等しい重みとなり、指数平滑はありません。0を設定した場合、季節係数の計算では前年のデータだけが考慮されます。0と1を含まない区間(0, 1)内の数値を設定した場合、指数平滑を利用し、各年に重みづけが変化します。デフォルト 値は0.6です。指数平滑の禁止やデフォルトの重みを変更したい場合に、このオプションを利用します。0から1へ増加させると8月から10月付近の需要が減少しています、これは前年のデータの重みが相対的に減少しているためです(下記の図を参照)3)

祝日コントロールでは、品目のモデルを構築する際に、考慮すべきカレンダーを指定できます。

部品表利用パラメータは、データツリーの特定のノードについて、製造の有効化/無効化を設定します。このオプションは、部品表がインポートされた場合に動作します。選択品目が、部品表内で製品品目または中間品として定義されている場合に動作します。

  • 製造は、選択品目の構成部品の所要量を立案します。
  • 購入は、通常の品目として扱い、選択品目の購入計画を立案します4)

承認状態コントロールは、条件を満たす、再検討済み、改訂の必要あり、の状態の予測モデル設定に役に立ちます。このコントロールは、選択のノードの種類により動作が異なります。葉ノードでは、次のオプションがあります。:

  • 未決定。これはデフォルトオプションで、品目の予測は再検討されていない、または予測は再検討されたが承認が取れていない、このどちらかの状態を意味します。
  • 承認済み。このオプションは、品目の予測が条件を満たし承認済みであることを意味しています。品目を承認すると、販売データや在庫情報の変更や、データ更新ボタンをクリックして、新しい期間のデータを追加しても、承認された品目の予測モデルは再計算されません。したがって、このモデルは更新データが適用されません。
  • 要注意。これは注意喚起設定の一種で、現在時点の訂正に確信がなく、訂正予定があることを意味します。ツリーを折りたたんでも見落とさないように、注意アイコンは、自身のノードとすべての親ノードに追加されます。モデルタブで品目のモデルを変更した場合でも、この状態は変更されません。

子ノードを持つノードを選択した場合、このコントロールには、空欄が追加されます。これはデフォルトオプションです。品目(または分類)の子ノードが、複数の状態を持つことができます。

未決定または承認済みまたは要注意のいずれかをノードに設定した場合、すべての子ノードにこれが設定されます5)

モデル タブ

モデルタブは、予測モデルの構造や係数を表示しています。必要に応じて係数を調整できます。または、予測調整にて予測値を変更できます。

タブ内の情報は、葉ノードのみで利用できます。時系列モデルと間欠需要モデルの2種類のモデルがあります。

時系列モデル

一般的には、モデルは次のようになっています。:

Model = (Level + Slope * Time) * Seasonality

時系列モデルの例は、右側の図にて表示されています。ユーザーは、背景が黄色いセルを編集できます。

  • モデル数式の季節性(Seasonality)成分は、テーブル内の12か月の係数を表示します。
  • 水準(Level) はモデルの水準です。
  • 傾き(Slope)は、トレンドの傾きです。
  • 安全在庫 σは、学習データに関するモデルの不偏標準偏差です。
  • 季節性検定値 は、自己相関係数に基づくデータが、どれほど季節性があるかを表示しています。季節性検定値が閾値よりも大きい場合、季節性とトレンドモデルが適用されます。閾値は0.3がデフォルトですが、プロジェクト設定にて変更できます。
  • モデルMAPEは、モデル作成に利用されたデータに対応するモデルに基づき計算されたMAPEです。
  • 予測MAPEは、予測のMAPEで、予測の予測時点が過去に販売実績を持つ期間に設定された場合に利用可能となります6)

予測計算

ある期間の予測を計算する正確な式は、次のようになります。:

Model_i = (Level + Slope * Time_i) * Seasonality,

Time_i = (N_blue  -  1) / 2 + i,

Seasonality = 1 + seasonal~coefficient + sum{}{}{holiday~coefficient}.

ここで、:

  • i は、予測される期間の番号です7)
  • Nblueは、プロットに表示される青い点の数です。
  • 季節係数(seasonal coefficient) は、i 番目の期間の季節係数です。週次モデルでは、 季節係数 は連続する2か月の季節係数の一次結合です。
  • 休日係数(holiday coefficient) は、この期間に対応する休日係数です。

予測計算の例を考えます。GMDH Streamlineのはじめに タブにあるデモデータからMulti-Location Demand and Revenue Forecastingを選択します。このデモデータは、月次データがあります。

地点:東日本の先頭品目002661-1を調べ、デモの目的で傾きを0から1.5に変更します8)

このモデルは、2015年11月から2016年12月 までの14か月を基礎に構築されます。このモデルの予測は、2017年1月から2017年12月までの範囲です:

2017年1月の予測値を計算します。最初の予測期間のため、 i = 1 となります。

Jan_2017 = (1748.014 + 1.5 * ( (14 - 1) / 2 + 1) ) * (1 - 0.281368) = 1264.26

間欠需要モデル

間欠需要モデルを適用する基準がいくつかあります。基準の1つは、需要履歴の長さの60%を超える期間で需要が0となる場合です。

このモデルは、販売予測として常に‘0’を返しますが、対数正規分布統計モデルを基礎にした安全在庫計算します。このことは、間欠需要モデルは、取引発生確率をp、販売取引が発生しない確率を1-pとする対数正規分布に従うと期待しています。

中央値偏差取引確率は、推定された分布のパラメータです。もしくは、ユーザーがモデルタブにてこれらを設定することもできます。

偏差は、桁単位(orders of magnitude (o.o.m.))で与えられます。1桁は10倍の多い/少ないを表します9)、したがって偏差は非常に小さくなるのが通常です。

季節性検定値の下側には、複数の安全在庫の値がテーブルに表示されています。これは、95%のサービス率をもとに計算された1(または2または3)データ集計期間安全在庫を表示しています。

在庫 タブ

在庫タブは、次を表示しています。:

  • 手持ち在庫欠品過剰在庫などの在庫情報
  • オーダー数量(今回のオーダー)とその金額(購入金額)などの補充情報
  • 粗利益率交差比率などの重要業績評価指標

各モデルに加えて、予測時点に取得した手持ち在庫積送在庫の情報も保存しています。データ更新ボタンを利用してこれらデータを更新した場合でも、プロジェクトを再度予測するまで、これらの情報は在庫レポート内では変更されません。しかし、テーブル積送在庫詳細ダイアログでは、更新済みのデータが表示されます10)

  • タイプ - 品目タイプを示しています。部品表をインポートした場合に表示されます。
  • 製品品目は、製造が完成した品目や商品です。
  • 中間品は、製造工程にて製造され、製品品目を製造するために利用されます。
  • 材料品目は、中間品や製品品目を製造するために利用されます。部品表ツリーの最下層に位置しています。
  • 手持ち在庫 – 現在保管されている在庫の数量です。この列の色分けは、次になります:
  • - リードタイム需要に対応できる手持ち在庫がありません。回復できない機会損失です。
  • 薄い緑 – 期待されるリードタイム需要に対応できる手持ち在庫があります。
  • 濃い緑 – (リードタイム + オーダーサイクル)期間の需要に対応できる手持ち在庫があります。
  • 在庫日数/月数は、 手持ち在庫 が対応できる将来の需要(手持ち在庫 - 受注残) の日数/月数を表示します。
  • 受注残は、未完了販売オーダーの数量です。
  • 積送在庫 – 購入先から到着予定の在庫量です。
  • リードタイムは、補充オーダー発行とその受け取りまでの時間間隔を表しています11)。日数単位で設定します。在庫レポート設定にあるリードタイムのデフォルト値を変更もできます。
  • オーダーサイクルは、購入先へ品目をオーダーする頻度を表しています。販売履歴の期間(週や月)、日数、またはリードタイム単位で設定します。例えば、月1回、リードタイムで1回などです。オーダーサイクルが設定されない場合、在庫レポート設定に設定されたデフォルト値が利用されます。
  • 最小ロット最大ロットは、購入先から購入できる品目数量に関するオプションの制約です。数値の0は、パラメータの未設定を意味します。
  • 丸めは、段ボールの梱包数量を考慮し、必要数量から購入数量を作成します。
  • サービス率は、予測に基づき、品目が在庫となっている時間(長期間の平均の)パーセンテージです。 在庫レポート設定にて変更できます。
  • 安全在庫は、倉庫の地点を限定しない安全在庫です。安全在庫水準は、在庫補充方式に依存します。安全在庫の計算は、 在庫レポート設定にてカスタマイズできます。安全在庫は、次の準備在庫の評価です。
  • 安全在庫負債は、推奨水準で材料品目を利用するすべての製品品目の安全在庫を維持するために必要な、材料品目の数量を表示しています。安全在庫負債は、 製品品目を製造するために利用されるすべての品目に対して計算され、部品表をインポートした場合に表示されます。
  • 保存期限は、品目が貯蔵品として存在可能な期待時間です。期限切れ後は、処分セールや、購入先への返品などの対策が必要です。背景が赤いセルは、たとえ品目の1単位をオーダーしても、保存期限超過パーセントより高い確率で売れないことを示しています。したがって、品目はオーダーされないかもしれません。GMDH Streamlineにこの品目を半ば強制的に注文させるには、保存期限の延長や保存期限超過パーセントの追加が必要です。
  • 保存期限超過は、処分セール、または購入先への返品などの対策が必要になるかもしれない品目購入数量の平均パーセンテージを表示しています。このような対策をせず、期限切れの品目を捨てるだけであれば、このパーセンテージを非常に少なくします。リサイクル(肉を焼いたり、処分セール)をする場合、このパーセンテージは多くなるかもしれません。

GMDH Streamlineでは、品目の移動は FIFOルールに従うと仮定します。したがって、複数ロットを購入した場合、期限切れ近くのロットを販売しない限り、新しいロットは販売されることはありません。また、破損ロットの破棄などは考慮しません。

  • 購入価格は、品目のために購入先に支払った金額であり、Excelファイルまたはサードパーティシステムからインポートした金額です。基本通貨または購入先通貨がインポートされた場合、このカラムで通貨が表示されます。
  • コメントは、計画品目の注釈を表示します。
  • 粗利益率は、品目収支評価額または品目購入単価(品目収支評価額が用意されなかった場合に利用される代替データとして利用されます)と直前12か月の販売価格に基づいて計算された売上総利益率です。数式は次のようになります。:

粗利益率 = (販売価格 - 品目評価額 * インフレ係数 ^ 売り切り時間) / 販売価格 * 100 %

ここで:

インフレ係数= 1 + 利率

売り切り時間 = (リードタイム + 販売日数)/365.25

利率 プロジェクト設定に設定された年間利率で、販売日数平均在庫回転日数の値です。

2018/03/16 13:20 · admin
  • 交差比率は、直前12か月で集計された品目の粗利益率で、次のように計算されます:

交差比率 = 粗利益率 * 在庫回転率

  • 今回のオーダー 今日オーダーすべき品目と数量を表示します。
  • 数量列はオーダーすべき品目の数量を表示します。このカラム計算の例は、 購入計画計算例にあります。
  • 過剰オーダーは、最小ロットまたは丸め列の制約によるオーダーの過剰部分を表示します。例えば、提案された数量が127であり10で丸めをすると、結果は130となります。この時、 (130 - 127) / 130 * 100% から計算される2.3%の過剰オーダーを持つことになります。
  • は、基本通貨で、購入オーダーの品目評価額を表示します。
2018/03/16 13:14 · admin
  • 購入金額。推奨される購入オーダーに必要な費用。

KPI タブ

KPIタブでは、重要業績評価指標を表示しています。

  • 在庫金額は、保管中の品目の手持ち在庫の在庫金額を表示しています。
  • 在庫日数は、(手持ち在庫 - 受注残)数量が対応できる将来の需要の日数を表示しています。
  • 滞留在庫金額は、予測期間中に販売がない場合に計算される、在庫の収支評価額となります。
  • 在庫回転率は、直前の12か月の在庫回転率を表示しています。
  • 平均在庫回転日数は、在庫が1回転するために必要な日数を表示しています。
  • 粗利益率は、販売価格または在庫評価額がインポートされたときに計算される売上総利益率を表示します。
  • 交差比率は、直前12か月累計の粗利益率です。
  • 年次売上金額は、12か月で平均した品目売上金額を表示しています。
  • 翌年次売上金額は、翌12か月の平均した品目売上金額を表示しています。

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1)
翻訳者注釈: そのため、ほかの葉ノードの影響は受けません。
2)
翻訳者注釈: 親ノードのモデルと子ノードのモデルは、異なることがあります。
3)
翻訳者注釈: 一部日本語版のみの文章と図が追加されています。
4)
翻訳者注釈: 購入するため資材所要量が必要ないためです。
5)
翻訳者注釈: 子ノードの設定前の状態は失われます。
6)
翻訳者注釈: プロットに表示される灰色の線である販売実績と、オレンジの線であるモデルとの誤差です。
7)
翻訳者注釈: 1から始まります。
8)
翻訳者注釈: GMDH Streamlineのバージョンにより数値が多少異なります。そのため、水準と1月の値もそれぞれ調整することを強くお勧めします。
9)
翻訳者注釈: 2と3を考えるときに、10^2=100, 10^3=1000となります。
10)
翻訳者注釈: 予測をしない限り、モデルと結果が一致していない可能性があります。可能であれば、再度予測をして、モデルと結果を一致させることを強くお勧めします。
11)
翻訳者注釈: 調達リードタイムとも呼ばれます。
ja/iv-panel.txt · Last modified: 2019/03/22 16:46 (external edit)