セールスキャストで作成したエクセルの売上サンプルレポート

在庫最適化のためのExcelサンプルレポート


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この項では、Salescastによって作成される販売予測サンプルを取り上げます。このサンプルレポートによって、Salescastでどのようなレポートが作成されるか見ていただくことができます。

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Excelサンプルレポートをダウンロードする: salescast-northwind-sample.xlsx

概念

Salescastは、ファイルホスティングサービスであるBigFilesからデータを取得することから、実行プロジェクトを開始します。その後、クォンタイル、および/または古典的な予測を生成します。最後にSalescastは、重要な在庫最適化基準を収集し、連結したExcelのレポートを作成します。

この項は、Salescastで作成された一般的なエクセル・レポートを記載しています。さらなる詳細は以下の各セクションで説明しています。貴社ITシステムの情報に応じて、利用価値は変わってきます。Salescastは柔軟であり、列を追加して作成したレポートを、最終的に列を削除することも可能です。ここでは、詳細は取り上げません。

文脈データ

データ列(上図でグレーの部分)は文脈を表し、貴社のITシステムから取り込んだすべての情報を意味します。

a) Item ID:各商品の識別番号またはSKU

b) Product Name:商品の説明タイトル

c) サービスレベル: 在庫切れを出さないための「望ましい」確率。詳細については適切なサービスレベルの設定についてをお読みください。 この値はSalescastに入力すると提供されます。

d) リードタイム:再注文ポイントと在庫の入荷日のズレを「日にち」で表します。この値は、一般的に仕入先によって変化します。 詳細はリードタイムの算出をご覧ください。この値はSalescastに入力すると提供されます。

e) Stock On Hand, Stock On Orders: 手元在庫数、注文済み入荷待ち在庫数

f) History(履歴): 過去12期間における集約売上げ(日ごと、週ごと、月ごと)です。これらの値は、販売予測を迅速に認証しやすくするために与えられます。 表示されていない履歴も引き続き予測(従来型およびクォンタイル)を試算する際に利用されています。

予測と最適化基準

予測はLokadによって作成されます。これらの予測に基づいて、セールスキャストは在庫最適化基準をいくつか推測します。これらは上図のオレンジ色部分に表されています。

1) 再発注点:手元在庫が再注文ポイント値と比較して「非常に少ない」場合、追加注文を必要とする在庫単位です。分位値予測が有効な場合、この値はLokadで計算されます。

2) Lead Demand(リード需要) (「lead time demand(リード・タイム需要)の略語」):リード・タイムに販売されると思われる商品の数です。この値は、リード・タイムと組み合わせた需要予測から推測されます。

3) 再注文ポイント: 手元在庫が再注文ポイント値と比較して「非常に少ない」場合、追加注文を必要とする在庫単位です。この値は、リード・タイムとサービス・レベルを組み合わせた従来の予測から推測されます。再注文ポイントは、リード需要プラス安全在庫の合計となります。

4) Stock Cover(在庫カバー):再注文が行われない場合の、在庫切れまでの「日数」。この値は従来の予測と手元在庫から推測されます。

5) Accuracy (精度)(予測の後に続く):期待される予測の精度はLokadによって提供されます。これはプロジェクト設定に組み込むことが可能です。この値は0から1を含むパーセンテージで表されます。値が高ければ高いほど予測精度は上がります。 次のような関係があります: Accuracy = 1 - MAPE で、MAPEとは Mean Absolute Percentage Error(平均絶対誤差率)を示します。期待される精度は、予測同様高度な統計分析を使い、Lokadによって計算されます。詳細は Measuring forecast accuracy をご覧ください。

Forecasts(予測):従来型予測はLokadが作成します。分位値のみの予測技術が選択された場合、これらの通常の予測は行われません。詳細については 予測技術 をご参照ください。

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お客様の声

従来の解決策では人件費がかかりすぎ、何百・何千もの製品を取り扱うことは困難でした。 Lokad と Windows Azure はまさに私のビジネスに必要な解決策を提供してくれているのです。 OscaroのCEO、Pierre-Noël Luiggi氏
Lokad の予測解決策によって、私たちの売上げが正確に予測され、最適な在庫を知ることができます。 結果は明白です:私たちは顧客満足度を99%に保ち、提供するドッグフードはお客様の近所のペットショップよりも新鮮だということもしばしばあるからです。 k9cuisineのCEO、Anthony Holloway氏
Lokad は我が社のプランニング・プロセスの精度を大幅に改良しました。直ちに影響を与えたのは毎月150€の費用で百万ユーロ分の在庫の削減を実現させたことです。ここまで在庫レベルを下げられることが分かったのは恐るべきことでした。しかし、本当に驚いたのは簡単に実行でき、使いやすいことです。統合には何の苦労もありませんでしたし、クリックひとつで10分以内に予測が届くので、私の時間の大幅な節減になっています。 サプライチェーンBizlineのトップThomas Brémont氏

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