salescastコンテナ出荷

Container shipment optimization when forecasting demand


著者Joannes Vermorel, 2015年5月更新

在庫管理において、2つの個別の相を区別することが重要です:一つは、将来の需要の予測; もう一つは、注文の制約に準じ再発注量の最適化。コンテナ輸送は商品輸入を行う場合に供給への制約となります。このページではコンテナ輸送を取り扱い、再発注を行う際に需要予測を活用する方法について詳細をご紹介します。

コンテナ積載効率を見積もる

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例として、中国から商品を輸入する架空のカナダの小売業者が約10週間おきにコンテナ輸送に依存しているとします。コンテナ割り当てが高価なためContoso は、コンテナの容量を最大限に利用するためフル積載での輸送を予想しているとします。同時に、Contoso は手持ち在庫および未着品の在庫量を最小限に抑えつつ、顧客へのサービスレベルを最適に維持することを目指しています。 二つ目の点は、在庫水準の最適化において標準的なポイントであり、在庫がコンテナ輸送されるか否かに関わらず重要な点です。

コンテナ輸送は本質的に制約が多く、2つの問題を引き起こす可能性があります。一つは、再注文を考慮する際にContosoはコンテナの最大容量に達しているかを測ることと、場合により過積載しているかを測ることになります。もう一つは、リードタイムが需要により、何かと不明瞭になることにあります。

実際、売上げの増加は、次のコンテナ輸送まで、遅れを減少させる一方、売上げの低下は逆に次の輸送の遅れを引き起こします。

“コンテナ積載率”を測る方法が数多く存在します。Contoso は比較的簡素な、各アイテムが、各商品ユニットが体積(もしくは重量)と比較される値である、“フィルファクタ(充填率) ”を使用する方法を選びました。過去の経験から、Contoso は商品の大よその体積と、20フィートコンテナが33mでsup3; フレートを収容することが可能だと認識しています。故に、再発注の際に、Contosoは各アイテムの量と体積を掛け、再発注の数量合計を見積もります。経験から、全ての商品が無理なく収容され輸送するため、通常のコンテナ容量の80%を充填率とします。自らの経験から、リターンに対する複雑さを避けるため、100%コンテナの容量を活用していません。その代わり、大まかにコンテナがフルになるようにしています。

連続輸送間の時間を見積もる

さらに、正確なリードタイムに応じた予測を実行するために、コンテナ輸送間の時間の見積もりが必要となります。現実的には、Contoso は輸送の日付を知る必要はなく、出荷当日から次のコンテナ発送までのタイムフレームのみ把握すればよいことになります。

次回のコンテナ輸送の日付自体も予測が必要となります。しかし実世界では、この予測を行うソリューションは乏しいです。 しかし、Contoso はX の量の商品が販売される度に、コンテナ出荷が行われることを経験上認識しています。 手作業で何千というアイテムの需要予測を行うことは非常に時間がかかり面倒であるが、エクセルシートを使い、過去3年の週売上げの記録とコンテナ出荷の該当日付を元に次の輸送を見積もることは比較的簡単です。 ここで、Contosoは合計の週売上げが比較的なだらかな時系列に反映されています。季節的要素とトレンドの要素という二つの要素も利用します。季節要素は過去の該当する期間を比較することで計算されます。トレンド要素はマーケティングとセールス部門と共にデザインされた入力因数であり、高レベルの市場の進化(*)の見通しを立てることが可能になります。 予測を行う過程には一時の期間の見積もりのみを要するため、Contoso は、最も収益の高い連続輸送間の期間を毎週観察記録すればよいこととなり、エクセルシートを利用し20分で実行が可能となります。

(*) このようなプロセスは、Contoso が合計の週売上げを考慮に入れているため、輸送の見積もりに適応することができます。 よって、変動のあるデータはスムーズで、明らかに季節的要因が反映する時系列が表れます。 アイテム別の売上げを考慮した場合は、この過程は乏しい結果につながります。また一つの期間の見積もりを行うため、見積もり計算に時間を費やすことが可能となります。同様なプロセスがアイテムレベルで適用された場合、予測を行う側は、予測見積もりにわずか30秒ほどかけるのみであるため、結果的に、見積もりの的確さが劣ることとなります。

次の輸送期間内の最も収益率が高い期間の認識がされましたら、各週頭に、Contoso はLokad により定義された該当するリードタイムを計算することができます。Lokadのリードタイムは2つの連続輸送+輸送自体にかかる期間の合計時間を考慮し計算されます。

その場合、2つの輸送間の予想される遅れは10週間と見積もられ、中国からカナダへの輸送の遅れは大よそ5週間となります。よって、Lokad のリードタイムは、(10+5) x 7 = 105 日. となります。

週別予測の更新

この時点で、Contosoは最新の売上げデータを 予測システムに読み込ませます。リードタイムは最新の輸送関連の予想を反映するよう更新されます。予測方法により、コンテナは以下の異なる要素をもり込みます。:

  • 従来型予測を利用した場合、 (例. 週別予測), リードタイムに対し、需要予測が合計され、その合計に、安全在庫も追加されます。
    合計が-手持ち在庫と発注済在庫を引いた上で、コンテナの容量を超えた場合、新しくコンテナ輸送の注文が実行されます。
  • クオンタイル予測を使用した場合は、方法は上に類似していますが、安全在庫が考慮されないという違いがございます: 安全在庫が既にクオンタイル予測に統合されているためです。
    同じく、閾値利用によるプロセスのため、コンテナの容量に到達した場合に、新しくコンテナ輸送が注文されます。
  • クオンタイルグリッドを使用する場合は、予測の更新が行われるたびに、購入の優先リストに基づきコンテナが容量まで充填されます。そして、経済指標によりコンテナ輸送の収益率を見積もります。収益率が閾値を到達すると、新しくコンテナ輸送の注文が行われます。
    実質的には、コンテナ輸送を介する場合、クオンタイルグリッドに基づく予測方法をお薦めします。これは、供給における制約を考慮した上で予測を可能にする方法であるためです。