説明
こんにちは！LokadTVを始めて以来、サプライチェーン科学の基礎がどれだけ混乱することがあるかに気付きました。たくさんのリソースがありますが、それらはどれも的を得ていて簡潔に説明していません。そのため、私たちは自分たちで試して、コーヒーブレイクの時間ほどでサプライチェーンについて知っておく必要があるすべてを説明することにしました… では、最初のトピックである季節性から始めましょう！
では、季節性は簡単ですよね？おもちゃメーカーの場合、クリスマスの時期に売上が急増することは誰でも知っています。しかし、人々が考慮しないのは、季節性が実際にはほとんどの人間の活動に影響を与えるという事実です（テキストオーバーレイ）。交通量から電力消費量、さらには死亡率に至るまで、ある程度の季節性があることが証明されています（写真を挿入）。そのため、季節性はサプライチェーンサイエンティストの最も強力な統計的パターンの1つであり、あらゆる事態に完全に備えるために利用することができます。
では、アイスクリームという私のお気に入りのテーマから始めましょう…
- アイスクリームの売上のグラフを見てみましょう - クリスマスの例と同様に、夏の月に売上が明らかに急増していることがわかります
- しかし、その忙しい夏の期間の1か月に焦点を当ててみると、売上は週全体で一定ではありません。これは天候の変動に起因する可能性がありますが… 週末にも売上の明らかな急増があります。つまり、年の時期だけでなく、週の曜日も考慮する必要がある季節性があるということです！
- ここで学ぶべき重要な教訓は、製品が予測可能な周期的な変動（テキストオーバーレイ）を経験するときに季節性を示すということです - これまでに観察されたのは年次および週次の季節性です。
- さらに詳しく見ると、おそらくその日に焦点を当てると、非常に多くの変動があります。これが私たちのグラフが非常にスムーズでない理由であり、サプライチェーンの実践者にとって非常に混乱することができます。
この変動はノイズとして知られ、コンピュータが将来を予測するのに人間よりも優れている理由の1つです。企業が必要な在庫量を予測しようとするとき、彼らはこれらの統計的な外れ値に焦点を当て、あらゆる事態に備えることを確保するために多くのお金を無駄にしてしまい、貴重な倉庫スペースを浪費してしまいます。しかし、機械には同じ心配はありません。在庫切れがあれば、彼らはおそらく仕事を失う心配はありません！それが彼らがこのノイズを平均化し、実際に重要なトレンドに焦点を当てるのに非常に優れている理由です。
これまで見てきたように、季節性は売上の急増の振幅に不確実性をもたらすことがあります。もう1つの複雑さは、季節性が頻度の不確実性ももたらすことです。一部の季節は早く始まり、他の季節ははるかに遅く始まる… したがって、売上の急増はさまざまな時期に発生する可能性があります。これにはいくつかの予測が容易なものもあります。
たとえば、クリスマスの前の最後の土曜日は通常、年間で最も忙しい買い物の日の1つです。しかし、もし土曜日が12月23日に当たった場合はどうなるでしょう。これはより神経質なショッパーにとっては少し遅すぎるかもしれません。そのため、売上の大幅な急増は次のクリスマス前の土曜日まで後退し、最後の土曜日はリスキーなギリギリのショッパーに残されることになります。
これはかなり予測しやすいかもしれませんが、一部のパターンは予測が難しい場合もあります。これには天候が良い例です。今年は2月に異常に早い暖かい天候がありました。これにより、夏に備えて早めにフリップフロップやサングラスの売り上げが急増する可能性がありますが、昨年の「東からの獣」が襲来したときには買い占められたであろう帽子やマフラーが店主に残ってしまいます。残念ながら、誰も未来を正確に予測することはできません。
それが、在庫の要件について1つの予測を行う代わりに、確率的なアプローチを取ることがはるかに良い理由です。これが、あらゆる可能性に対して自分自身を保護する唯一の方法です。
では、今日学んだことは何でしょうか？
- 季節性は、ほぼ日常生活のあらゆる部分に影響を与える繰り返しの周期的な傾向です。
- これは、売上の振幅と頻度に影響を与える可能性がありますが、自分で追跡しようとすると非常に混乱することがあります… Excelの助けを借りても。
- コンピュータに難しい作業を任せ、確率的なアプローチを取ることで、すべての可能な未来をカバーできます… 人生の重要なこと、例えばアイスクリームに集中することができます！