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H2O Waveによるデマンドセンシング:小売、CPG、FMCG産業におけるサプライチェーンインテリジェンスと在庫の最適化

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消費財(CPG)、日用雑貨(FMCG)、小売業界のサプライチェーンは、自社の内部モデルやプロセスに影響を与える可能性のある要因を継続的に監視する必要があります。これには、製造、倉庫管理、輸送、流通、ロジスティクス、在庫、調達、需要、キャッシュフローに関するシステムなどが含まれます。機械学習モデルは、過去のデータに基づいて需要を予測するのに役立ちますが、リアルタイムの信号や短期的な影響は無視されがちです。2019年に始まったcovid-19のパンデミックは、世界のサプライチェーンに大きな影響を与え、大きな混乱を引き起こす明確な要因例となっています。

需要予測モデルは、短期的なイベントや信号からの情報を追加することで、より良い予測を行うことができます。これはデマンドセンシングと呼ばれています。デマンドセンシングは、統計的手法とリアルタイムデータの信号を活用して、予測モデルを強化します。デマンドセンシングモデリングは、正確な予測を行うために、リアルタイムの信号に適用される統計的なテクニックを応用しています。デマンドセンシングは、サプライチェーンからの現行データを含むより広範囲の需要信号と様々な数学的モデルを用いて、市場のシフト、天候の変化、自然災害などの現実世界のイベントに対応する、より正確な予測を行うため、予測において根本的に異なります。

これらのモデルは、効率的な在庫管理、運用コストの削減、重要な目標の達成など、ビジネス上の意思決定に直接的に反映されます。

H2O.aiでは、小売、FMCGCPG業界のお客様のサプライチェーンにおける様々なユースケースと密接に連携しています。最も重要なユースケースは常にデマンドセンシングで、これらのお客様を支援するために、機械学習を使って正しい特徴を選び出し、需要を正しく予測する自社ソリューションを開発しました。

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デマンドセンシングアプリケーションプロセスとワークフロー

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  • このアプリケーションでは、ユーザーは以下のことができます。
  • データソースに接続し、SKUStock-Keeping Units)、地域、製品を選択するフィルターを適用して、適切なセクションのデータを絞り込みます。
  • モデルパラメータを選択し、データセットに対してデマンドセンシングモデルを実行します。
  • モデルのトレーニングが完了すると、グローバルレベル(全SKU、全製品など)のインサイトのダッシュボードが生成されます。

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  • グローバルインサイトダッシュボードでは、あるSKUが今後数日あるいは数週間でプラスの影響を与えるか、マイナスの影響を与えるかが表示されます。

  • また、ダッシュボードでは、SKUごとの影響や分析も表示されます。

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デマンドセンシング機能の重要度を生成することで、短期予測に最も影響を及ぼしているものを把握することができます。

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短期的な予測は、数週間は適しているかもしれません。しかし、世の中は日々変化しています。このような状況に適応するためには、予測を毎日、毎時間、あるいはリアルタイムで更新する必要があります。そこで登場するのが、デマンドセンシングです。つまり、先週起こったことを短期的なモデルに重ね合わせ、新しいデータに基づいて予測を変更するのです。このツールは、サプライチェーンマネジメントや在庫最適化などのユースケースを扱う関係者が、何百ものロケーションで何千もの製品について毎日これを行う必要がある場合に非常に重要となります。

原題

(公式)H2O.ai Blog
Demand Sensing with H2O Wave : Supply Chain Intelligence and Inventory Optimization for Retail, CPG, and FMCG Industries
Shivam Bansal

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