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需要予測のやり方


今回は、需要予測についてのお話です。

定期発注点方式では、一定期間ごとに発注します。

発注量は

発注量=(発注間隔+調達期間)x使用予定量+安全在庫-現在の在庫量-現在の発注残

で計算します。

この中で、一番難しいのが「使用予定量」の把握です。

将来、どのくらい需要があるのかを把握する必要があります。
予定の数量です。


■1.需要予測とは

需要予測とは、人の直感や経験や数理的な処理を使って、将来の需要量と予測誤差を把握することです。


■2.需要予測の重点項目

ある期間の需要の予測(予測値)と、実際の値(実績値)の間には、必ず差異(予測誤差)が発生します。

需要予測の重点項目としては、以下があります。

  1. 予測誤差をいかに少なくするか。
  2. 予測誤差の程度をいかに推定するか。
です。
この2つが重要です。


■3.需要予測の目的

需要予測の目的としては以下があります。

  1. 新製品開発や市場化のための投資と、それに関連した工場の生産能力を変化させたり、在庫政策変更のための投資に利用します。

  2. 市場占有率や季節変動やその他の変動に対して、在庫計画や生産計画の需要に対応するために、長期的、短期的な予測に利用します。


■4.需要予測のやり方

需要予測のやり方の種類としては以下の方法があります。

  1. 経験による予測
    顧客や店舗の販売員、代理店、営業担当者などの経験や判断によって、需要量を予測する方法です。

  2. 時系列データ分析による予測
    予測したい対象の過去のデータを時系列に保存して、このデータを元に分析します。
    これを引き伸ばして予測をする方法です。
    製品の需要は、多くの要因(価格、品質、デザイン、人口、購買力、競争状態など)によってきまってきます。
    要因の状態の変化は、過去と同じように将来も持続するとみなして予測します。
    時間が唯一、独立変数になります。

  3. 横断面データ分析による予測
    時系列データ分析の予測は、時間を唯一の独立変数として取り扱います。
    横断面データ分析は、その製品の需要量に影響をもつ要因との因果関係を分析して、それを独立変数として、回帰方程式を導いて予測する方法です。


■5.需要の時系列の変動の種類

需要の時系列の変動は、通常、以下の3つの型に分類されます。

  1. 傾向変動
    長期の時系列の需要が、ある一定方向に、上昇または下降が続いている状態をいいます。
    予測の期間は、6ヶ月ないし1年のものから数年になるものもあります。

  2. 周期変動
    「景気変動」と呼ばれる数年にわたる不確定な周期の変動と、「季節変動」と呼ばれる1年を周期とした特定の月ないし、季節の変動がおこるものがあります。

  3. 不規則変動
    「突発変動」、例えば、戦争による特需や災害など、予測のつかない変動と「偶然変動」と呼ばれるような、短期的な不規則変動があります。
    偶然変動は、確率的な取り扱いによって予測されます。



■6.需要を予測の方法

需要予測には以下のようにいろいろな方法があります。

  1. お客様からデータを貰う
    お客様が企業であれば将来の需要のデータを貰うことができます。
    でも、小売業では、お客様は消費者ですので難しいですね。

  2. 店舗の班員や、営業の人が需要のデータを作成します。

  3. 統計的に需要を予測します。
    時系列データ分析手法です。
    過去のデータをもとに将来の需要を予測します。


    • 算術平均法
      各種の予測方法のうち、最も単純な方法です。
      過去のデータの算術平均を計算し、将来もこの不規則変動が続くものとして算術平均値を予測値とします。
      最小二乗法の原理を利用したものです。

    • 回帰直線法
      上昇傾向、あるいは下降傾向にある、需要系列の予測に用いられます。
      需要の時系列に対して、最小二乗法を導入して、回帰直線を求め、回帰直線を延長して予測をおこないます。

    • 移動平均法
      昨年の実績などから当月の前後の実績データを平均して今年の予測をおこないます。
      「傾向変動」と「周期変動」に不規則変動があるとみなされる需要系列に対して、予測する場合に用いられます。
      移動平均法は、時系列(n項系列)の各時点に対して、それを中心とする前後若干の一定期間(N項;N < n)に最小二乗法による、p次の多項式をあてはめ、その一定期間の中央時点を推定され正規方程式に基づいて計算する方法です

    • 指数平滑法
      重み付けを指数的におこなうやり方です。
      当期需要が、前期お需要に強く影響される場合(自己相関が強い場合)や需要変動の予測値を平滑化し、あわせて需要変動にできるだけ追従させたい場合に用いられます。
      過去の需要に、何らかの重みづけをする加重平均法の1つであり、加重の総計が「1」になるようにします。

    • 加重移動平均法
      移動平均法に実績値の重みづけをおこないます。

    • その他の予測手法
      その他の予測手法です。

      ・二次曲線
      ・成長曲線
      ・二次指数平滑法
      ・季節指数分析(連環比率法)
      ・横断面データ分析による予測


    などがあります。
    いろいろありますね。
    まだ他にもいろいろな方法があります。


この需要予測がうまくいけば在庫の問題などはありません。

でも、これが当たらないのです。

昔、移動平均法や指数平滑法に季節変動をいれて需要予測をコンピュータでシミュレーションしました。

すると、すごい需要量になりました。
倉庫がいくつも必要になりました。

その時は、結局、統計を使った需要予測のデータは使用しませんでした。
この中には、景気動向が入っていませんでした。

最終的には、営業の人がお客様からのデータをもとに作成した需要予測データを使用しました。

統計のデータを使用する場合はよく検討する必要があります。

小売業では、需要予測が必要ですが製造業では可能な限り受注生産ができる体制を作るべきですね。




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