需要予測の概要

需要予測を使用して、顧客注文の分離ポイントで販売注文と依存需要からの独立した需要を予測します。 拡張された需要予測の削減ルールは、大量のカスタマイズに理想的なソリューションを提供します。

ベースライン予測を生成するために、履歴トランザクションの概要が、Azureでホストされている Microsoft Azure Machine Learningに渡されます。 このサービスはユーザー間で共有されないため、業界固有の要件を満たすように簡単にカスタマイズできます。 サプライ チェーン管理を使用して、予測を視覚化し、予測を調整し、予測の精度に関する主要業績評価指標 (KPI) を表示します。

需要予測の主な機能

需要予測の主な特長を次に示します。

• 履歴データに基づく統計的ベースライン予測を生成します。
• 動的セットの予測分析コードを使用します。
• 需要傾向、信頼区間と予測調整を視覚化します。
• 計画プロセスで使用する調整済み予測を承認します。
• 異常値を削除します。
• 予測精度の測定を作成します。

需要予測の主要テーマ

需要予測には、次の 3 つの主要なテーマが実装されています。

• モジュール性 – 需要予測はモジュールおよびコンフィギュレーションが簡単にできます。 取引 > 在庫予測 > 需要予測 で構成キーを変更することで、機能をオンまたはオフにすることができます。
• Microsoft スタックの使用 – Machine Learningでは、アルゴリズム R または Python プログラミング言語とシンプルなドラッグ アンド ドロップ インターフェイスを使用して、需要推定実験などの予測分析実験をすばやく簡単に作成できます。
  • 需要予測実験をダウンロードし、業務要件に合わせて変更し、Azure の Web サービスとして公開し、需要予測の生成にそれらを使用することができます。 運用プランナーのサプライ チェーン管理 サブスクリプションをエンタープライズ レベルのユーザーとして購入した場合は、実験をダウンロードできます。
  • Microsoft Azure Machine Learning スタジオ (クラシック) で独自の実験を作成し、Azureでサービスとして公開し、それらを使用して需要予測を生成できます。
  • 高パフォーマンスが必要でない場合、または大量のデータの処理が要求されていない場合に、Machine Learning 無料レベルを使用できます。 特に実装とテストのフェーズでは、常にこのレベルから開始します。 高パフォーマンスと追加のストレージが必要な場合、Machine Learning 標準レベルを使用できます。 この層には、Azure のサブスクリプションが要求され、追加費用が含まれます。 Machine Learning 価格設定の詳細については、Machine Learning Studio の価格を参照ください。
• 任意の切り離しポイントでの予測削減 – 需要予測はこの機能に基づいて構築されており、任意の分離ポイントで依存需要と独立需要の両方を予測できます。

需要予測の基本フロー

次の図は、需要予測の基本フローを表示します。

需要予測の生成は、サプライ チェーン管理 で開始されます。 サプライ チェーン管理 トランザクション データベースからの履歴トランザクション データが収集され、ステージング テーブルに値が入力されます。 このステージング テーブルが Machine Learning サービスに後ほど提供されます。 最低限のカスタマイズで、さまざまなデータ ソースをステージング テーブルにプラグできます。 データ ソースには、Microsoft Excel ファイル、コンマ区切り値 (CSV) ファイル、Microsoft Dynamics AX 2009 および Microsoft Dynamics AX 2012 のデータを含めることができます。 したがって、複数のシステムにまたがった履歴データを考慮する需要予測を生成できます。 ただし、品目名、販売単位などのマスター データは、さまざまなデータ ソース間でも同じである必要があります。

需要予測 Machine Learning 実験を使用すると、ベースライン予測を計算するための 5 つのタイム シリーズ の予測方法の中から最も適切なものを検索します。 予測方法のパラメーターは サプライ チェーン管理 で管理されます。

以前の項目での、予測、履歴データ、および変更点などの需要予測が サプライ チェーン管理 で次に利用可能です。

サプライ チェーン管理 を使用してベースラインの予測を視覚化し修正できます。 手動調整は、予測計画で使用する前に承認する必要があります。

Limitations

需要予測は、予測プロセスを作成する製造業界の顧客を支援するツールです。 需要予測ソリューションの核となる機能を提供し、簡単に拡張できるように設計されています。 需要予測は、商業、卸売業、倉庫保管、輸送業、または他の専門的なサービス産業の顧客には最適ではない場合があります。

需要予測バリアント変換の制限

在庫 UOM が需要予測 UOM と異なる場合、需要予測を生成する場合、バリアント変換ごとの測定単位 (UOM) は完全にはサポートされません。

予測の生成 ( 在庫単位 > 需要予測単位) では、製品単位の変換を使用します。 需要予測生成の履歴データを読み込む場合、バリアント レベルで変換が定義されている場合でも、在庫 UOM から需要予測 UOM に変換するときに、製品レベルの UOM 変換が常に使用されます。

予測の承認の最初の部分 (需要予測単位 > 在庫単位) では、製品単位の変換を使用します。 予測の承認の 2 番目の部分 (在庫単位 > 販売単位) では、バリアント単位の変換を使用します。 生成された需要予測が承認されると、需要予測 UOM からの在庫 UOM への変換では、製品レベルの UOM 変換が使用されます。 同時に、在庫単位と販売 UOM の間の換算では、バリアント レベルで定義された変換が考慮されます。

需要予測のトラブルシューティング

需要予測で問題が発生した場合は、サポートに問い合わせる前に、次の表で一般的なタスクとシナリオに関するガイダンスを確認してください。

関連情報

• 需要予測の設定
• 統計ベースライン予測の生成
• ベースライン予測に対して手動調整を行う
• 調整された需要予測の承認
• 予測精度の監視
• 需要予測を計算するときに、トランザクション履歴データから異常値を削除
• 需要予測のための企業間計画グループ
• 需要予測を伴うマスター プラン
• ビジネス上の意思決定を促進するための需要予測を使用して、製品とサービスの将来の需要を予測する
• ビデオ: 需要予測機能の拡張
• ウェビナー: Azure Machine Learning を使った需要予測シリーズ