サプライヤーへの将来の注文シリーズの予測
協力的なサプライチェーン管理は非常に意味があります。普及したインターネット接続の時代において、なぜサプライヤーにあなたの今後の発注に関する情報を伝えないのでしょうか？あなたの会社が正確な予測を行うことができるなら、これらの予測をサプライヤーと共有することは彼らにとって大いに役立つでしょう。それによって、より良いサービスやより良い価格を提供することができるでしょう。
しかし、これには欠陥のある仮定が基になっています: 注文の予測は正確でなければならない。残念ながら、それは正確ではありません。期間です。したがって、これに続くものは単なる願望です。
企業はよく私たちに戻ってきて、Lokadが今後の発注のシーケンスを予測できるかどうか尋ねます。結局のところ、私たちはすべてを持っているはずです：
- 毎日/毎週の将来の販売レベル（予測）
- 現在の在庫レベル（手元および注文中）
- 購入制約
上記で言及されたこれらの異なる要素を組み合わせることで、クライアントが指定した期間にわたる次の購入注文を確実に予測することができます。しかし、これは可能なことですが、そのような操作の結果は壊滅的になるでしょう。この短い投稿では、この問題に関する私たちの見解を共有し、企業がこのような予測の試みに時間を浪費しないように支援します。
統計は非常に直感に反するものです。前の投稿で述べたように、「直感的な」アプローチは間違っている可能性が非常に高く、「正しい」アプローチは最善の場合でも不安定です。
サプライヤーの注文予測の中心的な問題は、計算に関与することが多い_予測の反復和_に依存していることです。特に、次の発注には注文の_日付_と_数量_の2つの変数が含まれます。供給チェーンの制約によっては、数量の予測は比較的簡単なものになる場合があります。たとえば、最小発注数量（MOQ）がある場合、注文はMOQのしきい値と同じになる可能性が高いです。一方、アイテムが高価で売れない場合、次に注文される数量は単一のユニットになる可能性が高いです。
真の課題は、次の購入注文の_日付_を予測することであり、さらに困難なのは、その最後の購入注文の後に続く注文の日付を予測することです。実際には、次の購入注文の日付は20%から30%の誤差がある可能性があります（ほぼすべての需要予測と同様）。さらに、この最後の購入注文の後に続く注文の日付は、おおよそ2倍の誤差を持ち、その後の注文はおおよそ3倍の誤差を持ちます。
上記の図に示すように、N番目の次の購入注文の日付に関する不確実性は実際には非常に速く成長するため、サプライヤーにとっては無価値な情報になります。サプライヤーは、自分自身の需要履歴に基づいて独自の予測を行った方がはるかに良い結果を得ることができます。たとえそれが最新の需要信号を利用できない場合でも、下流で観察されるものです。
ただし、発注を予測し、サプライヤーと共有することはうまくいかないとしても、より協力的なサプライチェーン管理に向けて進むことは有効なビジネス目標です。ただし、このタイプの予測はこの目標を達成するための正しい方法ではありません。
お楽しみに、私たちは適切な予測の観点から協力的なサプライチェーン管理がどのように正しく実行されるかについて、ここで議論することを確実にします。
リーダーコメント（2）
こんにちは、ネハさん、 もしサプライヤーが注文日に絶対的な確実性を持っている場合、それは全体の不確実性が再注文数量に注入されていることを意味します。注文日の変数を凍結して需要の不確実性をなくすことはできません。そして、もしサプライヤーに「予測に従って生産する」と考えているのであれば、それはほとんど確実にクラシックな予測（週次/月次の予測）を使用していることを意味しますが、これはサプライチェーンにとって非常に効果が悪いです。代わりに分位数予測または分位数グリッドを検討する必要があります。役に立てば幸いです。 3年前 | Joannes Vermorel
こんにちは、ジョアネスさん、 もし私のサプライヤーが注文日に絶対的な確実性を持っている場合、エクセルシートでサプライヤーに予測に従って生産させる方法を教えていただけますか？nehakadamneha87@gmail.comにメールしていただけますか？ 3年前 | Neha Kadam
