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販売実績から需要を予測し、生産計画と発注案にするツール

生産や発注の量は、前年の実績を見ながら担当者が表計算で組むことがあります。このデモでは、販売の実績から統計モデルで先の需要を予測し、製造なら週ごとの生産計画、ECなら商品ごとの発注案にします。予測と計画の数字はすべて計算式で出し、AIは所見と解説の文章を書く役に限っています。サンプルの会社・商品・数字は架空です。

よくあるご相談をもとに、自社で作った検証用の試作です。お客様に納品したシステムではありません。

登録なしで触ってみる
  • 会員登録やメールアドレスの入力はありません
  • サンプルを読み込むだけで最後まで動きます。製造とECの2種類のサンプルがあります。
  • 入力した内容や話した音声は保存しません

新しいタブでデモの画面が開きます。最初に一度だけ、ロボットではないことを確かめるチェックがあります。1日10回まで触れます。

御社向けに作り直したい場合は このデモをもとに相談する →

向こう3か月の予測と、来月のセールを足した帯
商品と月ごとの季節の形
商品ごとの発注案と在庫の週数

需要予測とは

需要予測は、過去の販売や出荷の実績から、先の期間にどれだけ売れるかを見積もる作業です。季節の山や年ごとの伸びを統計モデルで読み、生産計画や発注の量を決める材料にします。セールや値上げのような予定は過去の実績どおりには起きないため、別に入れて予測に反映させます。

業種ごとの使い方

メーカーの場合

出荷の実績から先の需要を予測し、ラインの能力を超える週を前倒しでならした、週ごとの生産計画にできます。

メーカー向けのデモ一覧を見る →

EC・通販の場合

商品ごとの販売実績から発注日と数量の案を出し、セールを足したときの在庫の見込みと、欠品・過剰在庫の注意を確かめられます。

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需要予測で、どの作業が置き換わるか

今、手作業で時間がかかっている作業の例です。

商品と月ごとの季節の形

生産や発注の量を前年の数字と勘で決めている

前年の数字を見ながら、担当者が季節の山を見込んで量を決めています。担当者によって量の決め方が変わります。

来月のセールを足した予測

セールや値上げの予定を数字に入れにくい

決まった販促を計画に入れるたびに、表を作り直しています。

在庫が何週分あるかと、過剰在庫の注意

欠品と過剰在庫に気づくのが遅れる

在庫が何週分あるかを商品ごとに見ていないと、発注が間に合わない商品や、在庫を持ちすぎている商品に気づくのが遅れます。

このデモの使い方

実際の画面で、5つの手順で操作します。

  1. 製造かECを選び、サンプルを読み込む画面

    1

    製造かECを選び、実績を入れる

    製造は架空の食品工場の2年分の出荷、ECは架空の化粧品ブランドの2年分の販売がサンプルです。日付・商品・数量の列があるCSVも入れられます。

  2. データの診断と月ごとの実績

    2

    データを診る

    期間・商品数・記録の無い日・飛び抜けた週・季節性を数え、月ごとの実績を商品の内訳つきで表示します。

  3. 向こう3か月の予測のグラフ

    3

    先の需要を見る

    13週か26週の予測を、実績・予測の中心・80%の幅のグラフで表示します。直近13週を伏せて予測し、実績と比べた誤差も出ます。

  4. セールを足した週ごとの予測と商品の内訳

    4

    予定を足す

    「もし来月セールを入れたら?」のように文で書くか、種類・期間・大きさを選んで足すと、その週の予測と計画を引き直します。

  5. セールを足した後の発注案

    5

    生産計画・発注案にする

    製造はラインの能力を超える週を前倒しでならした生産計画、ECはリードタイムと安全在庫から出した発注案と、欠品・過剰在庫の注意を出します。どちらもCSVで取り出せます。

手作業・既存のツールとの違い

同じ作業を、手作業と一般的なツールで行う場合と並べています。

作業手作業一般的なツールこのデモの仕組み
季節の山の見込み前年の同じ月を見て量を決める表計算の関数で傾向を延ばす商品ごとの季節の形を読み、予測に当てはめる
セール・値上げの予定表を作り直して量を足す予測の値に手で係数を掛ける文で書くか選んで足すと、予測と計画を引き直す
生産計画・発注案予測を見ながら別の表で組む予測と計画を別々のツールで扱う生産能力やリードタイム・安全在庫から、計画まで続けて出す

御社専用に作り直す場合

このデモをもとに、御社の業務に合わせて作り直してご提供します。

作り直すところ予測の単位(週・月)、商品のまとめ方、生産能力や稼働日、リードタイム・最低発注数などの計画の決まり。御社の計画の立て方に合わせます
つなげるデータの例販売管理・ECカートの受注データ、出荷の実績、在庫数、販促の予定表
予測の作り方デモは統計モデル(Holt-Winters)で予測します。御社のデータで当たり具合を確かめてから、モデルを選びます
データの扱い入力データを学習に使わない設定のAIサービスだけを使います

よくある質問

このデモをそのまま使えますか?

デモは検証のために作った試作です。画面・項目・規則を御社の業務に合わせて作り直し、御社専用のシステムとしてご提供します。

AIが予測の数字を作っているのですか?

いいえ。予測と計画の数字は統計モデルと計算式で出します。AIが行うのは、CSVの列の推定、データの所見、予測の解説文、文で書いた予定の読み取りの4つです。

どのくらいの期間の実績が要りますか?

季節の形を予測に使うには、64週(1年3か月ほど)以上の記録が要ります。足りない場合は、水準とトレンドだけで予測します。

アップロードしたデータは保存されますか?

保存しません。予測と計画はブラウザの中で計算し、タブを閉じると消えます。

更新日:  執筆: 福島 柊哉

このデモを御社専用に作る

「販売実績から需要を予測し、生産計画と発注案にするツール」をもとに、御社の業務に合わせて作り直します。フォームはデモの名前が入った状態で開くので、使いたい業務を書いて送ってください。

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