サプライチェーンの数値予測を3分で理解する

説明

数値予測の実践は、過去の履歴データに基づいて将来の予測を定義するための科学的なアプローチを使用することについてです。

商品を生産または輸送する際には、すべてのプロセスに遅延があります。つまり、今日の決定は最終的に将来に関する予測された状態を反映しているということです。たとえば、製品を生産する際には、この生産に対応する需要があるという期待があります。

単純移動平均から複雑な洗練された機械学習モデルまで、すべての予測方法に共通しているのは、過去の傾向を将来に投影する方法です。つまり、将来が同じものではない場合、予測はそれを検出することができません。たとえば、電子商取引の台頭などの変化する市場です。モデルの設定に基づいて、新しいデータに対してより速くまたは遅く反応しますが、基本的には過去の観察に依存します。したがって、予測の精度は、過去が将来の出来事をどれだけ代表しているかに大きく依存します。