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お客様の品目売上傾向にマッチするように、予測プログラムの改修を行います！
まず、課題となっている日別・品目別の売上データをご提供いただき、 IPSの需要予測プログラムにて予測を行い、予測値と実績値の乖離を 予測誤差とし、どれくらいの精度がでるかを検証・分析します。 そして、出力された予測値及び実績値の乖離傾向を分析し、本取り組みで 実現すべきゴール及び、KPIを設定。 最後に、お客様の品目売上傾向にマッチするように、予測プログラムの 改修を行います。 【需要予測の進め方】 1.需要予測AI（プロトタイプ）を利用した簡易分析 2.品目ごとに精度傾向分析・目標、KPI設定 3.お客様毎に精度アップのためのプログラム改修 4.目標、KPIの達成 ※詳しくは関連リンクページをご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
基準在庫の持ち方を検討し、生産計画に反映させるところまでをご支援します！
最初に持ち込まれたご相談は、「月次で営業が試算している販売予測の 精度が低く、在庫欠品が多発する」というものでした。 販売予測と予測精度から基準在庫・安全在庫を算出し、導き出された 生産数量によって、計画的な生産を行うことをご提案。 単に需要を予測するだけでなく、在庫の管理手法、生産計画の立案方法を 変えることが重要です。販売ランク、予測精度により、基準在庫の持ち方を 検討し、生産計画に反映させるところまでをご支援します。 【特長】 １、日別データを「トレンド」「週周期性」「年周期性」「月周期性」の 4つに分解（祝日、イベント効果がある場合は追加する） ２、１の要素に誤差項を加え、線形結合し、予測モデルを作成 ３、モデルの出力を月ごとに集計 ※品目別・日別の売上データを利用し、月別に予測を行う例となります。 ※詳しくは関連リンクページをご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
