販売事業向け SAP IBP による需要計画機能

このレッスンを進める中で、コンテンツを習得するために不可欠ないくつかの主要トピックに集中することが重要です。これらの重点分野は、学習すべきトピックだけではありません。これは、コースの学習目標をより深く理解し、達成するための足掛かりとなります。これらの重要な領域を強調することで、サプライチェーン管理における習熟度と有効性を強化する堅牢なナレッジベースを開発します。

デマンドセンシング：消費者の需要をリアルタイムで予測する、即時需要予測の方法。

単純平均: 指定した期間内のすべての履歴データの平均を計算する需要予測アルゴリズム。

単純移動平均: 特定の期間数にわたる履歴データのサブセットの平均を計算する需要予測アルゴリズム。

一次指数平滑法: 指数関数的に減少する加重を古いデータポイントに割り当てる予測アルゴリズムであり、傾向または季節性のないデータに有用です。

二重指数平滑法: 傾向値とキー数値の両方を管理する予測アルゴリズムであり、傾向のあるデータに有用です。

三次指数平滑法: 傾向、季節性、およびキー数値の値を管理する予測アルゴリズムであり、傾向と季節性の両方のデータに役立ちます。

前処理ステップ: 予測を生成する前に履歴データの問題に対処する需要予測モデルの初期ステップ。

後処理ステップ: 需要予測生成後のアクション (エラー測定を含む) に焦点を当てた、需要予測モデルの最終ステップ。

統計的需要予測の中核となるのは、多様な需要予測モデルの予測機能です。SAP IBP は、新しいモデルを導入してユーティリティと精度を向上させることで、機能を継続的に拡張しています。'需要予測モデル管理' アプリケーションでは、これらのモデルが定義されます。複数の堅牢なアルゴリズムを組み合わせることで、ビジネス予測精度が向上します。

ただし、アルゴリズムに対して特定の視点を選択することが重要です。短期需要予測アルゴリズムと中期需要予測アルゴリズムまたは長期需要予測アルゴリズムは、単一のモデル内で共存できません。この特異性により、正確で有益な結果が保証されます。

SOP ライセンスに含まれる統計的需要予測アルゴリズムを理解することで、需要計画の有効性を大幅に改善し、能力段階と信頼性を備えた予測戦略が可能になります。

予測アルゴリズムは、履歴時系列値に基づいて将来の製品需要を予測するのに役立つ高度な数学的手法です。以下は、販売事業計画 (S&OP) ソリューション内で使用されるアルゴリズムの概要です。

• 単純平均:

  将来の予測として使用して、特定の期間内のすべての履歴値の平均を計算します。予測は、週次または月次履歴に基づく統一値です。

• 単純移動平均:

  期間の連続したサブセットにおける時系列値の平均を計算します。これらのサブセットの期間数がキーパラメータです。

• 一次指数平滑法:

  傾向または季節性なしで時系列をモデル化し、指数関数的に減衰する加重 (0 から 1 までのアルファ係数) によって古いデータに重要度の低いものを割り当てます。

• 二次指数平滑法:

  傾向または季節性がある時系列をモデル化し、アルファ係数とベータ係数 (0 と 1 の両方) を使用して傾向およびキー数値値を管理します。

• 三次指数平滑法:

  傾向および季節性を使用して時系列を管理し、アルファ、ベータ、およびガンマ係数 (すべて 0 から 1) を使用して予測への影響を最小限に抑えます。

• 過去期間のコピー

  このアルゴリズムは、月次販売データが前年度の傾向を反映するシナリオに適しており、繰返パターンに役立ちます。

複数の需要予測アルゴリズムをモデルに組み込む場合、各アルゴリズムとのシステムエンゲージメントを制御することができます。

• 最適な予測の選択:

  指定された誤差測定を使用して、最も正確な需要予測アルゴリズムが特定および適用されます。

• 加重平均需要予測の計算:

  加重は需要予測アルゴリズムに割り当てられ、平均予測は各結果に対応する加重を乗算して計算されます。

需要予測モデル管理アプリケーションでは、SAP IBP 内の需要予測プロセスを基盤とするモデルを登録および変更できます。ユーザは、個別のタブ内で前処理、予測、および後処理ステップを概説し、ナビゲーションを簡単に行うことができます。

• 一般設定

  モデル全体に適用可能なパラメータを確立します。

• 前処理ステップ:

  需要予測を生成する前に、時系列データの問題を軽減するアルゴリズムを選択します。

• 後処理ステップ:

  需要予測後に実行されるアクションの設定 (誤差測定計算を含む) を選択します。

ビデオ概要

統計的需要予測モデルを定義する場合、ユーザは、データ準備を伴う前処理、需要予測の実行を含む需要予測ステップ、およびエラー測定の保存などのタスクを含む後処理の 3 つの主要領域で柔軟に対応することができます。これらのセクションは、統計モデル設定画面のタブとして編成され、明確で構造化された設定プロセスを可能にします。

一般を選択すると、選択したアルゴリズムに関係なく、モデル全体に対して有効な設定を選択できます。

前処理ステップを選択すると、需要予測を計算する前に、時系列データの考えられる問題を解決するために使用するアルゴリズムを選択できます。以下のような問題が発生する可能性があります。

• 一部のキー数値が入力データにない可能性がある。

• 入力データに普通でない値 (異常値) が含まれている可能性がある。

需要予測ステップを選択すると、選択したキー数値の需要予測を計算する方法を定義する設定を選択することができます。選択したアルゴリズムを使用して、過去および将来の需要予測が計算されます。

後処理ステップを選択すると、需要予測後に実行されるステップの設定を選択することができます。誤差測定を計算する方法を選択できます。

予測の実行は、アドホックイベントまたは定期スケジュールの一部として不可欠である場合があります。計画担当者は、需要予測を対話式で実行するか、またはバックグラウンドで実行するように計画することができます。SAP IBP Web UI または Excel UI を使用して実行できるため、計画担当者はすぐに結果にアクセスすることができます。

ビデオ概要

SAP IBP, add-in for Microsoft Excel では、計画データをレビューおよび変更し、シミュレーションを実行することができます。

予測の実行は、定期的なスケジュールの一部としてだけでなく、オンデマンドでも必要になることがあります。計画担当者は、需要予測をバックグラウンドで対話的に実行し、できるだけ早く結果を準備することができます。

需要予測実行は、SAP IBP Web UI (最初にテンプレートを定義し、次にテンプレートを実行するアプリケーションジョブを登録する) と Excel UI の両方から実行することができます。

計画担当者は、バックグラウンドで実行される需要予測をスケジュールする必要がある場合があります。この需要予測は、組織ユニットが販売履歴を更新した後の週次プロセスである可能性があります。このプロセスにより、計画担当者は作業の開始時に結果を取得することができます。

製品またはサービスの需要を予測する際に、組織が課題に直面した時期を振り返ります。これらの課題は業務にどのような影響がありましたか。また、それに対処するためにチームはどのような措置を講じましたか。SAP IBP で説明されている予測方法およびツールは、需要計画プロセスの改善にどのように役立ちましたか。

ここで少し一時停止し、個人的な反省質問に対する考えを整理してください。回答を記録したら、SAP Supply Chain のエキスパートからの回答と比較することができます。この演習では、自分の理解と、それが専門的な視点とどのように一致しているかを把握することができます。

需要予測における過去の課題を反映して、ある小売企業は、ピークシーズンの欠品とオフシーズンの過剰在庫に苦戦しました。これにより、販売機会の損失、コストの増加、倉庫の使用効率の低下につながりました。これらの問題に対処するために、チームは基本的な統計モデル、定期的な予測レビュー、部門間のコミュニケーションの改善を利用しました。しかし、こうした取り組みには限界があった。

SAP IBP では、この状況を大幅に改善することができました。即時需要予測 (デマンドセンシング) によって正確な短期需要予測が提供され、欠品が減少します。中期および長期の予測では、戦略的計画と市場動向が連動し、季節的な変動に備えることができます。高度な数量予測ツールにより、製品ニーズが正確に予測され、余剰と不足が最小限に抑えられます。

三次指数平滑法のような高度なアルゴリズムを使用すると、傾向と季節性を考慮することで精度が向上します。需要予測モデル管理アプリケーションでは、ビジネスニーズに合わせて調整された、柔軟で正確な予測が可能になります。ステークホルダーの入力を統合してコンセンサス需要予測を作成すると、すべての部門が連携し、需要計画全体が改善されます。

要約すると、SAP IBP の高度な予測方法およびツールにより、予測精度が向上し、非効率性が低下し、顧客需要への対応が改善され、ビジネスパフォーマンスが改善されます。

このレッスンでは、SAP Integrated Business Planning (SAP IBP) を使用した需要予測の主な要素について説明します。即時の消費者データに焦点を当てたデマンドセンシング、および長期にわたる市場動向に合わせて事業計画を整合させる中期/長期予測など、さまざまなタイプの予測について話し合いました。また、正確な製品ニーズと財務的側面を予測して計画を改善するために、数量、価格、および収益予測についても説明しました。

このレッスンでは、基本需要予測の単純平均および単純移動平均や、データの傾向および季節性を管理するための指数平滑化法 (単一、二重、三重) などのさまざまな需要予測アルゴリズムについて説明しました。また、履歴パターンを複製するための "過去期間のコピー" 方法についても確認しました。

正確な予測のためにアルゴリズムを定義および組み合わせることができる "需要予測モデル管理" アプリケーションを使用した需要予測モデルの管理について詳しく説明しました。これには、データおよび予測を効果的に処理するための前処理、予測、および後処理ステップが含まれます。また、SAP IBP Web UI または Excel UI を使用した対話式またはスケジュールでの需要予測の実行、およびコンセンサス需要計画のためのステークホルダ入力の統合についても学習しました。

全体として、SAP IBP の高度なツールと手法を活用することで、組織は需要計画の精度を大幅に改善し、非効率性を軽減し、顧客ニーズへの対応を改善し、最終的に全体的なビジネスパフォーマンスを向上させることができます。