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Published byJarosław Kaźmierczak Modified 約 5 年前
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1.目的 サプライチェーンにおいて重要なこと ・商品のコスト ・商品の充填率 需要が予測できれば、 充填率を下げずに在庫が減らせる 在庫
商品の流れ Supplier DCs Retailer ①商品 ②商品 在庫 需要が予測できれば、 充填率を下げずに在庫が減らせる
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2.提案手法 小売の需要を過去のデータから予測 商品それぞれのコストが最大1.2%減少 利益マージンの低い産業では大きな改善 充填率の維持
・Campbell Soupの実際のデータで検証 充填率の維持 在庫が66%減少 商品それぞれのコストが最大1.2%減少 利益マージンの低い産業では大きな改善
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3.データ ・Campbell Soupの実際のデータ1年分 内容 ・4つの小売店それぞれのSKUデータ 特徴
・季節性が全ての小売店で似ている ・毎週のデータが類似
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プロモーション時の需要を分けて考える必要性
4.プロモーション 小売店は顧客に対してプロモーションを行う ・プロモーションは必ず発生する ・1日から1週間程度続く プロモーション中は普段よりも大変大きな需要 プロモーション時の需要を分けて考える必要性
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5.導入まとめ ・高い充填率を保ったまま小売の在庫を減らす ・Campbell Soupの実際のデータから
小売店の需要の予測モデルを作成&検証 ・季節性 ・1週間ごとの周期性 ・プロモーション時と通常時の推測モデルを分ける
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在庫管理のための需要予測 *需要予測 CRシステムなし(情報が伝わらない) 需要予測 あり なし CRシステム 提案手法 promotion
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在庫管理のための需要予測 *需要予測 CRシステムなし(情報が伝わらない) 需要予測 あり なし CRシステム 提案手法
予測しやすい promotion CRシステムなし(情報が伝わらない) 需要予測 あり なし CRシステム 提案手法 promotion 予測が難しい ⇒promotionありの場合の、正確な予測方法が必要
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Retailerの在庫を最小にすることが目的!
在庫管理のための需要予測 *需要予測 promotion CRシステムなし(情報が伝わらない) 需要予測 あり なし CRシステム 提案手法 promotion 各SKU、99%の充填率を保った上で、 Retailerの在庫を最小にすることが目的!
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需要予測の問題点 高いサービス率 在庫の削減 トレードオフの関係!!
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CRシステム(promotionの開始、終了日、規模をそのつど事前連絡)
既存の需要予測方法 CRシステムなし(情報は伝わらない) →いつあるかわからないpromotionに備え、 膨大な在庫が必要 CRシステム(promotionの開始、終了日、規模をそのつど事前連絡) →○ promotion前に需要予測には使える × 記録されない
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提案手法 ⇒プロモーション開始時に DCに必要な在庫ストック量を予測 1)プロモーション期間の総需要の期待値を算出する式をえる
提案手法 1)プロモーション期間の総需要の期待値を算出する式をえる (1年分のデータの半分を用いて、回帰) 2)1の回帰式を用いて、testデータ期間(後半)の プロモーション期間の総需要を予測 3)99%の充填率を満たすように、2に在庫をプラス ⇒プロモーション開始時に DCに必要な在庫ストック量を予測 ←プロモーション期間の総需要 の期待値に過ぎない
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需要の予測はできたが・・・ トラックの積載量の制限がある →必要なときに、必要な量が届かない →優先順位を考えて、効率よく配送したい
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在庫の優先付け それぞれのリテーラーに対して、毎日、 各商品のReorder Point 計算。 と を比較して、在庫量が よりも
と を比較して、在庫量が よりも 多くなるように、必要なパレット数を決める。 =(手元にある在庫)+(発注在庫)-(受注残) =(リテーラーがすぐに使える在庫量)
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Reorder Point Reorder Point =( 日までに必要になる在庫量の予測)
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Reorder Point 、 :需要の変わりやすさを表す指標 一ヶ月間promotionがない間 、 promotion後の一ヶ月の間
、 :需要の変わりやすさを表す指標 一ヶ月間promotionがない間 、 promotion後の一ヶ月の間 店頭での需要が低いリテーラーほど は 高い
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パレットの優先度 b番目のパレットの優先度 優先度が高い順にトラックに載せる。 トラックの荷台がいっぱいになると、
キャンベルスープからDCに配送される。
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結果
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結果
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結果
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