メソッド

需要予測方針

システムアクション

恒常変動モデル

恒常変動モデルによる需要予測

10

一次指数平滑法が使用されます。この方針は、方針 11 と同じです。一次指数平滑法による恒常変動モデルも参照してください。

恒常変動モデル

一次指数平滑法

11

一次指数平滑法が使用されます。この方針は、方針 10 と同じです。一次指数平滑法による恒常変動モデルも参照してください。

恒常変動モデル

アルファ自動適用による恒常変動モデル (一次)

12

一次指数平滑法を使用し、アルファ係数を適用します。一次指数平滑法による恒常変動モデルおよびアルファ係数の自動適用も参照してください。

恒常変動モデル

移動平均

13

マスタ需要予測プロファイルに定義された履歴期間の値の平均が計算されます。この履歴の n 期間の平均が、予測期間内の各期間の需要予測結果となります。つまり、各期間で予測が同じになります。移動平均モデルも参照してください。

恒常変動モデル

加重移動平均

14

各時系列値が、加重係数を使用して重み付けされます。たとえば、最近のデータが古いデータよりも大きく重み付けされるように係数を定義することができます。加重係数は診断グループで定義します。加重移動平均モデルも参照してください。

傾向変動モデル

傾向変動モデルによる予測

20

一次指数平滑法が使用されます。この方針は、方針 21 と同じです。一次指数平滑法による傾向変動/季節モデルも参照してください。

傾向変動モデル

一次指数平滑法

21

一次指数平滑法が使用されます。この方針は、方針 21 と同じです。一次指数平滑法による傾向変動/季節モデルも参照してください。

傾向変動モデル

二次指数平滑法

22

一次指数平滑法が使用されます。二次指数平滑法によるモデルも参照してください。

傾向変動モデル

アルファ自動適用による傾向変動モデル (二次)

23

二次指数平滑法を使用し、アルファ係数を適用します。二次指数平滑法によるモデルおよびアルファ係数の自動適用も参照してください。

季節モデル

季節モデルによる需要予測

30

一次指数平滑法が使用されます。この方針は、方針 31 と同じです。一次指数平滑法による傾向変動/季節モデルも参照してください。

季節モデル

ウィンターズ法にもとづく季節モデル

31

一次指数平滑法が使用されます。この方針は、方針 30 と同じです。一次指数平滑法による傾向変動/季節モデルも参照してください。

季節モデル

季節線形回帰

35

季節指数を計算し、データから季節的影響を除去し、線形回帰を実行して、計算された線形回帰直線に季節的影響を再適用します。季節線形回帰も参照してください。

季節傾向モデル

季節傾向モデルによる需要予測

40

一次指数平滑法が使用されます。この方針は、方針 41 と同じです。一次指数平滑法による傾向変動/季節モデルも参照してください。

季節傾向モデル

一次指数平滑法

41

一次指数平滑法が使用されます。この方針は、方針 40 と同じです。一次指数平滑法による傾向変動/季節モデルも参照してください。

自動モデル選択

自動モデル選択による需要予測

恒常、傾向、季節、および季節傾向のテスト (モデル選択方式 1)

50

履歴データのパターンを把握していない場合に、この方針を選択します。

履歴データが、恒常変動、傾向変動、季節、および季節傾向の各パターンでテストされます。検出されたパターンに最も適合するモデルが適用されます。一定のパターンが検出されない場合は、データで恒常変動パターンが検出されたと見なして需要予測が実行されます。

このプロセスにおいては、アルファ、ベータ、およびガンマ係数が以下のように決定されます。

●         平滑化係数は単変量プロファイルから取得されます。

●         需要計画デスクトップの設定が単変量プロファイルの設定と異なる場合は、需要計画デスクトップの設定が使用されます。

●         単変量プロファイルにも需要計画デスクトップにも設定を行っていない場合は、デフォルトの係数である 0.3 が使用されます。

自動モデル選択方式 1 も参照してください。

自動モデル選択

傾向のテスト (モデル選択方式 1)

51

履歴データに傾向変動パターンがあると思われ、他のパターンがないことが明らかである場合に、この方針を選択します。

履歴値に対して回帰分析が行われ、有意な傾向変動パターンがあるかどうかがチェックされます。有意なパターンが検出されない場合は、データで恒常変動パターンが検出されたと見なして需要予測が実行されます。

アルファ係数およびベータ係数も、方針 50 でのアルファ、ベータ、およびガンマ係数の決定についての説明のとおりに決定されます。

自動モデル選択

季節のテスト (モデル選択方式 1)

52

履歴データに季節パターンがあると思われ、他のパターンがないことが明らかである場合に、この方針を選択します。

考えられるすべての傾向が履歴値からクリアされて、自己相関テストが実行されます。季節パターンが検出されない場合は、データで恒常変動パターンが検出されたと見なして需要予測が実行されます。

アルファ係数およびベータ係数も、方針 50 でのアルファ、ベータ、およびガンマ係数の決定についての説明のとおりに決定されます。

自動モデル選択

傾向と季節のテスト (モデル選択方式 1)

53

履歴データに、季節パターンおよび/または傾向変動パターンが存在すると思われる場合に、この方針を選択します。

履歴値に対して回帰分析が行われ、有意な傾向変動パターンがあるかどうかがチェックされます。また、考えられるすべての傾向が履歴値からクリアされ、自己相関テストが実行されて、有意な季節パターンがあるかどうかが確認されます。季節パターンまたは傾向変動パターンが検出された場合は、傾向変動モデル、季節モデル、または季節傾向モデルが使用されます。一定のパターンが検出されない場合は、データで恒常変動パターンが検出されたと見なして需要予測が実行されます。

アルファ、ベータ、およびガンマ係数も、方針 50 での説明のとおりに決定されます。

追加のパターンのテストありのマニュアルモデル選択

季節モデルおよび傾向のテスト (モデル選択方式 1)

54

履歴データに傾向変動パターンがあると思われ、季節パターンがあることが明らかである場合に、この方針を選択します。

履歴値に対して回帰分析が行われ、有意な傾向変動パターンがあるかどうかがチェックされます。傾向変動パターンが存在する場合は、季節傾向モデルが使用されます。存在しない場合は、季節モデルが使用されます。

アルファ、ベータ、およびガンマ係数も、方針 50 での説明のとおりに決定されます。

追加のパターンのテストありのマニュアルモデル選択

傾向変動モデル/季節パターンのテスト (モデル選択方式 1)

55

履歴データに季節パターンがあると思われ、傾向変動パターンがあることが明らかである場合に、この方針を選択します。

考えられるすべての傾向が履歴値からクリアされて、自己相関テストが実行されます。季節パターンが存在する場合は、季節傾向モデルが使用されます。存在しない場合は、傾向変動モデルが使用されます。

アルファ、ベータ、およびガンマ係数も、方針 50 での説明のとおりに決定されます。

自動モデル選択

モデル選択方式 2

56

履歴データに対して非常に詳細なテストを実行する場合に、この方針を選択します。

アルファ、ベータ、およびガンマ平滑化係数のすべての可能な組合せを使用して、恒常変動、傾向変動、季節、および季節傾向パターンのテストが行われます。これらの係数では、0.1 と 0.5 の間の 0.1 間隔の数値が使用されます。その後、平均絶対偏差 (MAD) が最も小さいモデルが選択されます。方式 2 は、方式 1 よりも正確ですが、時間がかかります。

履歴のコピー

履歴データの?�要予測データとしての使用

60

需要がまったく変化せず、最もパフォーマンスが良く作業量も少ない方針を使用する必要がある場合に、この方針を選択します。

需要予測は計算されません。代わりに、前年度の履歴データがコピーされます。

マニュアル需要予測

マニュアル需要予測

70

基準値、傾向値、および季節指数を自身で設定する場合に、この方針を選択します。マニュアル需要予測も参照してください。

クロストン法

クロストン法

80

需要が不定期に発生する場合に、この方法を使用します。APO 用語集およびクロストン法を参照してください。

線形回帰

単純線形回帰

94

y = a + bx という方程式に最も適合する直線が計算されます。a および b は定数です。最小二乗推定法が使用されます。