予測エンジン

過去10年間、データ関連の技術は大きく進化しました。企業は19世紀以来知られていた数値レシピから、機械学習とディープラーニングによるビッグデータ指向の技術へと移行しました。Lokadは、最新の科学を供給チェーン最適化に提供するために、常に最先端を追求してきました。

Lokadの予測技術の歴史的進化

予測の6世代

過去の予測技術の異なる世代を振り返りましょう。

正しい組み合わせ

成功のレシピ

Lokadの技術は、単一の魔法の統計モデルを活用することではありません。それは適切な錬金術を生み出すために一緒に働く要素の組み合わせです。初期の頃、私たちは純粋な数学モデリングとサプライチェーンの現実との間に大きなギャップがあることに気付きました。

理論上は素晴らしい結果をもたらすものでも、実際のビジネスに適用すると非効率でした。データは不正確で、十分に深くなく、希薄すぎました。一部のビジネスでは、販売履歴の参照やエントリの数が非常に多く、特定のモデルのクラスを使用するのが非常に困難でした。さらに、サプライチェーン自体の制約により、予測の古典的な精度指標を改善することが実際にはビジネスのパフォーマンスを低下させることになりました。

Lokadは、これらの問題に対する適切な技術的な解決策を見つけ、予測とサプライチェーンの最適化に対する見方を劇的に変えなければなりませんでした。

相関

ディープラーニングとの相関
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単一の製品を見ると、正確な統計的予測を行うためのデータが単純に不足しています。実際、ほとんどの消費者市場では、製品の寿命は4年未満であり、平均して、ほとんどの製品には2年未満の利用可能な履歴がありません。つまり、単一の時系列を見る場合に信頼性のある季節性分析を行うための最小の深さがありません。この問題は、統計的相関を介して解決します。1つの製品に関する情報は、他の製品の予測を洗練させるのに役立ちます。たとえば、Lokadは、製品が販売されてからわずか3か月しか経っていない場合でも、製品に適用可能な季節性を自動的に検出します。3か月のデータでは季節性は観察できませんが、より古い、長寿命の製品が履歴に存在する場合、そこから季節性を抽出し、新しい製品に適用することができます。

計算能力

クラウドコンピューティングとGPUを通じて
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歴史データ内の相関関係を活用することは、精度を大幅に向上させる一方で、実行する計算量も増加します。たとえば、1,000の製品を相互に関連付けるために、すべての可能な組み合わせを調べると、1,000,000未満の組み合わせがあります。さらに、多くの企業は1,000以上の製品を持っています。クラウドコンピューティングとグラフィックスプロセッシングユニット（GPU）を活用することで、クライアントがデータを送信する際に必要なマシンを割り当て、その後、60分以内に結果を返し、適切にマシンを解放します。使用しているクラウド（Microsoft Azure）は、分単位で請求されるため、実際に必要な容量のみを消費します。企業は1日に1回以上予測する必要がないため、この戦略により、従来の手法と比較してハードウェアコストを24倍以上削減することができます。

確率

ビジネスの制約を受け入れるために

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伝統的な予測は中央値予測であり、つまり、将来の需要が上回るか下回るかの確率が50％である値です。残念ながら、この古典的なビジョンは、サプライチェーンの核心的な懸念、つまり在庫切れの回避と在庫の削減に対応していません。Lokadは2016年に、サプライチェーンのための確率的な予測の概念を導入しました。将来の需要の各レベルの対応する確率を推定します。Lokadは製品ごとの予測ではなく、予測全体の確率分布を予測します。確率的予測は、スロームーバー、不規則な販売、急激な需要の場合に、古典的な予測よりもはるかに優れた性能を発揮します。在庫最適化に真剣に取り組むすべての企業は、おそらくこの技術の派生物を活用して、10年後には確率的になるでしょう。

数学的なライブラリからエンドツーエンドのソリューションへ

私たちは、多くの統計モデルを持っています。それには、Box-Jenkins、指数平滑化、自己回帰などのよく知られたクラシックモデルとその派生モデルが含まれています。さらに、クラシックモデルは相関を十分に活用していないため、私たちは利用可能なすべてのデータを活用するためのより良いモデルを開発しました。最初から、私たちは提供する予測の品質を継続的に監視し、残りの技術の弱点を慎重に評価するためにシミュレーションを実行してきました。私たちはモデルを改善し続け、新しいモデルと新しいパラダイムを私たちのライブラリに追加しています。したがって、私たちのクライアントは常に進化し続ける技術の恩恵を受けています。

しかし、私たちはずっと前から、これだけでは十分ではないと気付きました。私たちは、サプライチェーンの現実と各ビジネスの制約と特異性により深く入り込む必要があると感じました。したがって、私たちはクライアントに対して統計的なスキルを一切必要とせず、完全に使用可能なソリューションを提供するためのプロセス全体を管理しています。具体的な発注書、配送または価格の提案、およびキーパフォーマンスインジケータのダッシュボードを備えた完全なソリューションを提供します。

私たちのサプライチェーン科学者は、あなたがビジネスの洞察をすべて含めるためのカスタマイズされた実装を支援します。これは、私たちのサプライチェーン指向のプログラミング言語Envisionの使用によって可能になります。その柔軟性により、ビジネスの特異性を反映するためにスクリプトを微調整し、予測技術に完璧な補完を提供することができます。