クォンタイル技術によるスペアパーツ在庫管理
スペアパーツおよびサービスパーツの管理は、戦略的に重要であると同時に困難です。ほとんどの設備メーカーや小売業者が激しい競争市場で営業している現代において、既存の顧客基盤に対する高いサービスレベルの維持は、多くの企業にとって戦略的優先事項となっています。
スペアパーツの高い在庫率は、忠実な顧客基盤の構築に寄与するだけでなく、製品や設備を扱う企業は、設備販売よりも経済サイクルに対して通常より弾力的な、非常に収益性が高く反復的なサービス収入という収益源も発見しています。
しかし、スペアパーツ在庫を効率的に管理することは依然として大きな課題です。数十年にわたる予測および在庫計画技術の業界があるにもかかわらず、スペアパーツ管理は以下の理由により依然として困難です：
- 部品数の多さ: 小規模な設備メーカーであっても、容易に10万点以上のスペアパーツの管理に直面する可能性があります。
- 高いサービスレベル要件: ストックアウトは非常に高コストとなるため、多くの業界では高いから非常に高いサービスレベルが求められます。
- まれな需要: スペアパーツの需要は通常まばらかつ断続的であり、極めて少量の注文が時折発生します。
標準的な予測技術が不十分な理由
残念ながら、これらの要因の組み合わせにより、標準的な在庫および予測技術はスペアパーツ計画には適しません。従来の予測および在庫計画理論では、移動平均、線形回帰、Holt Wintersなどのモデルを適用して予測を行い、MAPEなどの指標を用いて予測誤差の最適化に注力します。推奨されるstock levelへの変換は、従来のsafety stock analysisを用いた第2ステップで実施されます。
まばらなtime series（いわゆるスロームーバー、つまり単価が低く、販売頻度が低い）の場合、この手法は機能しません。スロームーバーの需要予測における主な問題は、実質的にゼロの予測をしている点にあります。典型的なスペアパーツのポートフォリオにおける日次、週次、または月次の需要履歴を見ると、圧倒的に最も頻繁なデータはゼロであり、場合によっては記録されたデータポイントの50％以上を占めることもあります。
スロームーバーの需要予測の課題：統計的に正確な予測と最適な在庫管理は必ずしも一致しない
この種のデータセットに従来の予測理論を適用すると、スロームーバー製品に対する最良の予測は定義上ゼロとなります。統計的観点から見れば「良い」予測はほとんどゼロを返すものであり、それは数学的には最適ですが、在庫最適化の観点では有用ではありません。
従来の手法では、予測とreplenishmentが完全に分離されています。問題は、状況が「より良い」予測によってほとんど改善されないことです。実際に重要なのは、最終的な在庫レベルのaccuracy（reorder point）であり、これは測定も最適化もされていません。
予測精度からリスク管理へのビジョン転換
スロームーバーに対処する際、我々が正しいと考えるアプローチは、この問題を需要予測問題として捉え、（ほとんどがゼロである）需要を予測しようとすることではありません。むしろ、分析は望ましいサービスレベルを確保するためにどれだけの在庫が必要かという問いに答えるべきです。この分析の本質は、より正確な需要予測ではなく、より優れたリスク分析にあります。我々はここで根本的にビジョンを転換します。
再発注点の直接的な決定と最適化
Quantile forecasts により、望ましい在庫レベルを直接実現する最適な在庫の予測が可能となります。初めから意図的にバイアスを導入することで、過剰予測と不足予測の確率を調整します。
食品、日用品、ハードウェア、ラグジュアリー、スペアパーツにおける従来の予測技術とのベンチマークでは、quantile forecasts が25％以上のパフォーマンス向上、すなわち在庫が25％以上削減されるか、ストックアウトが25％以上減少することが一貫して示されています。
我々の見解では、スペアパーツ管理における断続的かつまばらな需要の予測という問題を解決することで、quantile technology は強力なパフォーマンス向上をもたらすだけでなく、従来の予測手法を完全に陳腐化させるものです。
ダウンロード可能なスペアパーツ管理に関するホワイトペーパー
以下の whitepaper Quantile Technology によるスペアパーツ在庫管理 をダウンロードし、テーマに関する詳細な議論をご覧ください。quantile forecasting および在庫管理に関するその他のホワイトペーパーやリソースは、当社のリソースページでご利用いただけます。
スペアパーツ管理に関するコメント、質問、またはご経験がありましたら、ぜひ以下のコメントにご参加ください。皆様のご意見は、当社チームにとって非常に貴重なものです。
リーダーからのコメント (1)
在庫管理技術に関する素晴らしい投稿です。経験上、リスク管理の予測に取り組む際、自己で行わず他者に依存すること自体がリスクとなり得ます。
Chris Toff (5 years ago)
