データ分析

発注点は英語ではReorder PointまたはROPと呼ばれ、適正在庫管理における大変重要な設定点です。 在庫が「ある数量」を下回ったら発注するという不定期発 ...

Pythonで在庫シミュレーション

本サイトでは安全在庫理論を使った適正在庫シミュレーションの作り方を、Excel VBA版とPython版で公開しています。 【無料サンプル付き】適正在庫シミュレ ...

データ分析

前回は重回帰分析を使って、物流センターからの出荷数量の需要予測を行いました。 今回は時系列データの予測手法として有名なSARIMAモデルを使って、前回と同じ6か ...

データ分析

需要予測手法としてはARIMAモデルや、それに季節性を考慮したSARIMAモデルなどの時系列分析が知られていますが、普通の重回帰分析でもできるはずです。 今回は ...

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データ分析

物流データの基礎となる需要データは、ある一定期間における需要数を時系列に並べたものです。 このようなデータを時系列データといいます。 時系列データは定常性を仮定 ...

データ分析

適正在庫管理は需要予測ができれば簡単です。 極端にいえば、需要予測が100%の精度でできれば安全在庫はゼロになります。 発注してから納品されるまでのリードタイム ...

データ分析

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 ...

データ分析

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 ...