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【リーフレット】家電SCMにおける需要予測：トレンドトラップ＋アスプローバ

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トレンドトラップは予測に必要な機能を標準装備しています
トレンドトラップ＋アスプローバで家電業界のSCM3ッつのボトルネックを解消します

需要予測＋生産シミュレーションで『設備・人員計画』を作成

品番単位で需要予測を6ヶ月～12ヶ月実行し、アスプローバで設備負荷/直単位の人員負荷をシミュレーション

週次需要予測＋適正バッファー在庫計算

13週間の販計・在庫計画に基づいた製品・長納期部材の使用量予測をアスプローバ生産計画に引き当ててサプライヤーに内示発行
適正バッファー在庫計算機能

量販店の月末GAP予測＋生産計画の再シミュレーション

月次生産計画も月中で月次計画・実績GAPを早期発見

量販店の販促イベントで客数・購買率などのデータを用いてイベント効果を加味した需要予測が可能。販促イベント途中で客数・購買率などのデータを三段階（×,〇,◎）に評価し、統計的信頼性を画面／レポートで確認できます

量販店の曜日変動や月末変動を考慮した予測が可能

量販店のPOSデータは土日偏重であり、同じ月内でも25日を過ぎると客数が増加し、月末変動を考慮した日次の予測を求められます。
月次計画とPOSデータのGAPを即時把握し、月内増減産の要否を生産計画に反映させることが可能です。

イベント調整機能

量販店の販促イベントを加味した需要予測が可能。客数／購買率／価格などの影響を店舗別に算出して生産・在庫計画に活かします。

多段階層モデル（≒DC／工場／店舗別予測）

同じ製品でも量販店・直営店の店舗別に予測が可能
店舗へ供給するDC（在庫ｾﾝﾀｰ）ごとに適正在庫、需要予測を行えます
品目階層＋ロケーション階層を利用して①店舗自動発注の基礎データや②DCの在庫補充オーダーの基データに予測を活用できます。

豊富な予測モデル群

ウィンターズ・モデル、ボックスジェンキンス・モデル、クロストン周期モデル、重回帰モデルなどの時系列予測モデルを多数搭載しています。

適正在庫算出機能

標準正規分布している製品は①『古典的な安全在庫計算』でバッファ管理可能かもしれませんが、曜日変動したり、月末に極端な波を受ける製品群は②クゥオンタイル計算を行います。
③需要予測数に誤差平均を加算してバッファを変動管理

アスプローバ・インターフェイス

アスプローバとのインターフェイスが標準機能で実現します

既存製品の過去実績や季節変動を継承可能

過去の需要データがない新製品などの予測に有効です。

高速計算

5000品番×100箇所×30日予測を毎日実行しても数十分で処理を完了します。

実績データ準備から需要予測の稼働開始まで３ヶ月程度で、統計の専門家は不要です!!
最低でも予測期間と同じ期間だけ遡って過去実績データを準備してください