トレンドトラップ株式会社 » Documentation http://trendtrap.com 需要予測ソフト トレンド・トラップ Wed, 27 Sep 2017 20:15:36 +0000 ja hourly 1 https://wordpress.org/?v=3.9.40 【リーフレット】需要予測エンジン　トレンドトラップ+Power BI連携ソリューション http://trendtrap.com/documentation/%e3%80%90%e3%83%aa%e3%83%bc%e3%83%95%e3%83%ac%e3%83%83%e3%83%88%e3%80%91%e9%9c%80%e8%a6%81%e4%ba%88%e6%b8%ac%e3%82%a8%e3%83%b3%e3%82%b8%e3%83%b3%e3%80%80%e3%83%88%e3%83%ac%e3%83%b3%e3%83%89%e3%83%88/ http://trendtrap.com/documentation/%e3%80%90%e3%83%aa%e3%83%bc%e3%83%95%e3%83%ac%e3%83%83%e3%83%88%e3%80%91%e9%9c%80%e8%a6%81%e4%ba%88%e6%b8%ac%e3%82%a8%e3%83%b3%e3%82%b8%e3%83%b3%e3%80%80%e3%83%88%e3%83%ac%e3%83%b3%e3%83%89%e3%83%88/#comments Mon, 28 Jul 2014 05:10:36 +0000 http://trendtrap.com/?post_type=documentation&p=456 Trendtrap_Power ViewVer1.0需要予測エンジン＿トレンドトラップとPower BIの連携によって発注最適化+在庫最適化

 

 

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No-SQLでその場で再計算してもパッと答えがでる。分析苦手でも「比較・構成・変化」の3軸でデータ分析を自動実行。

コメントも自動生成します。

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アウトライン

トレンドトラップ＋アスプロ‐バ家電SCMソリュ‐ション

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

家電業界向け機能

 

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

 

家電業界向けの主な機能

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。

 

導入手順

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

  • 例）３０日（日次）予測⇔最低でも過去３０日分の実績データ
  • 例）３ヶ月（月次）予測⇔最低でも６~１２か月実績データ
  • 例）１３週間（週次）予測⇔最低でも１３週間過去実績データ
]]> http://trendtrap.com/documentation/kaden_scm/feed/ 0 【リーフレット】トレンドトラップ＋アスプローバ自動車テンプレート http://trendtrap.com/documentation/tt_asprova_automovil/ http://trendtrap.com/documentation/tt_asprova_automovil/#comments Thu, 03 Oct 2013 06:53:27 +0000 http://fabo.xsrv.jp/trendtrap/?post_type=documentation&p=238

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アウトライン

トレンドトラップ＋アスプローバ自動車テンプレート

  • 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＋アスプローバ自動車テンプレートで自動車部品製造業の3ッつのボトルネックを解消します
  1. 長期需要予測＋生産シミュレーションで『設備投資計画』を精度よく作成できます
  2. 3ヶ月内示を用いた需要予測＋長納期部材の調達シミュレーション
  3. 月末GAP予測＋生産再シミュレーション

 

 

自動車業界向けの機能

  • 車両メーカーからの内示と確注（実際の引取りカンバン）のGAPを統計的信頼性で三段階（×,〇,◎）に評価し、画面／レポートで確認できます

自動車業界向けの主な機能

1.日別の内示や月内変動を考慮した予測が可能

  • 車両メーカーの内示は生産工場の稼働日数が変化し、休日が稼働日であったり、同じ月内でも変動を考慮した日次もしくは週次の予測を求められます。
  • 内示と確定注文のGAPを即時把握し、月内増減産の変動の影響を予測に反映させることが可能です。

2.内示精度の警告機能

  • 車両メーカーから受理した内示と確定注文（≒引取りカンバン）の相関関係を毎日分析し、基準値を下回ると自動警告を発信します。

3.多段階層モデル（≒工場／仕向地／車種別予測）

  • 同じ製品でも車両メーカーの複数の工場に納品しているケース
  • 塗装色が異なるだけで同一の製品を複数色造り分けて納品する場合
  • 品目階層＋ロケーション階層を利用して①納品先の工場ごとの予測や②他方で製品単位で予測合計が必要です。
  • 製品単位に予測して、塗装色ごとの実績比率で予測を色別に按分することができます。

4.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。

5.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

6.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

7.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。

8.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。

9.複数の在庫拠点に対応

  • 複数の在庫拠点の需要計画を一元管理することができます。

10.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。

 

 

導入手順

 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

  • 例）３０日（日次）予測⇔最低でも過去３０日分の実績データ
  • 例）３ヶ月（月次）予測⇔最低でも６~１２か月実績データ
  • 例）１３週間（週次）予測⇔最低でも１３週間過去実績データ
]]> http://trendtrap.com/documentation/tt_asprova_automovil/feed/ 0 【製品詳細】　製品紹介ドキュメント（2013年9月版） http://trendtrap.com/documentation/20131002_product/ http://trendtrap.com/documentation/20131002_product/#comments Tue, 24 Sep 2013 04:48:07 +0000 http://fabo.xsrv.jp/trendtrap/?post_type=documentation&p=230
在庫最適化を実現する需要予測 

 

アウトライン

  1. 「内示と確定のGAPを解消！」在庫最適化を実現する需要予測
  2. 設備能力/部材/時間のボトルネックを解消する需要予測-Asprova自動車テンプレートソリューション
  3. OEM/アフター市場の販売計画精度が設備投資を狂わせる
  4. 設備能力ボトルネックと余剰能力が共存する
  5. 品番単位の需要予測がポイント

 

 

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