単なる物流業者叩きによるコスト削減ではなく、サプライチェーン・マネジメントによるコスト削減を目指すのであれば、まずは自社の物流特性を知ることが初めの一歩です。商品アイテムごとの需要特性や輸送ルートごとの積載率など、サプライチェーン分析の具体的な方法を紹介します。
【SCM分析2】PythonのマルチレベルABC分析で出荷傾向を分類する
在庫管理はアイテム(SKU)ごとに行うべしといっても、すべてのアイテムに同じくらいの手間をかける必要はありません。 世の中の現象はパレートの法則に従うことが多く ...
【SCM分析1】曜日/物流センター別の出荷傾向をグラフで可視化する
サプライチェーンに関わるデータは膨大で、それを有効活用することで物流を効率化できます。 中でも物流センターからの出荷データは基本で、そこから得られる洞察は数多い ...
Pythonを使って経験分布と正規分布をグラフで視覚化してKS検定をしてみた
得られたデータが正規分布などの確率分布に適合しているかどうかを調べるのにKS検定は便利です。 このKS検定はExcelでも比較的簡単にできますが、Pythonの ...
【PythonのkstestでKS検定】出荷数が少なくても正規分布になることを検証する
観測データがある確率分布に従っているかどうかを検定するのにKS検定は用いられますが、中でも正規分布への適合性の判定によく用いられます。 安全在庫理論でも出荷デー ...
Pythonで「ヒストグラム+正規分布の近似曲線」を作成する4通りの方法
ヒストグラムは統計でデータ処理する際に使われる最も重要なグラフの一つですが、折れ線グラフや棒グラフと違って作成するのに少しテクニックが必要です。 それは一旦、元 ...
【Excelで簡単!】KS検定で出荷数が正規分布に従うかどうかを検定する
コルモゴロフ スミルノフ検定とは? 安全在庫理論は出荷数が正規分布に従うことを前提にしているため、これを確認することは重要です。 そのための一つの方法としてカイ ...
【適合度のカイ二乗検定】出荷数は正規分布やポアソン分布になるの?
安全在庫理論は出荷数が正規分布に従うことを前提にしています。 しかし、「うちの出荷数は正規分布になんかならんよ!」という御大も一定数存在するので、そんな御大を納 ...
【k-means法とは?】アルゴリズムをExcelに実装して在庫管理状態をクラスタリング
ある消費財メーカーでは、物流センターの在庫がすべての商品について一律5日分になるように工場から在庫補充しています。 ある日、需給調整部門のマネージャーのAさんは ...
【F検定の使い方】需要の変動係数を検定してカテゴリー分けする方法をExcelで
2商品の需要のばらつきをF検定したい事例 ある消費財メーカーでは、需要のばらつきの大小によって、商品をいくつかのカテゴリーに分けようとしています。 例えば、下記 ...
変動係数(CV)で何がわかるの?標準偏差との違いは何?単位はないの?
標準偏差では「ばらつき」を比較できない ある専門商社では取り扱い商品数が多いため、カテゴリーごとに在庫日数を設定して在庫管理を行おうとしています。 安全在庫は、 ...










