|
【講演趣旨】
生産管理の生産計画は、営業の販売計画の見通しなどに基づいて立案されますが、市場環境の変化や要求の多様化によって、販売計画の見通しがしにくい環境になってきています。欠品などを恐れるあまり、在庫基準を高めに設定してしまい、仕掛在庫の増加からリードタイムが長くなり、欠品のリスクをさらに高める悪循環に陥っていることも少なくありません。欠品リスクを下げ、在庫過多に陥らいためには、高い精度の需要予測が不可欠です。
本セミナーでは、市場環境の変化や要求の多様化など、見通しのたて難い環境下においても、高い精度で需要予測を行うための需要予測モデルの導入と将来に向けたAIの活用のヒントを紹介します。
【講演項目】
1.販売計画の見通しがしにくい環境での需要予測の必要性
1-1.販売計画の見通しをしにくくする環境の変動因子
1-2.見通しがしにくい環境での需要予測はできるか
1-3.需要予測精度を高めるためのポイント
2.需要予測を組み込んだ生産管理モデル
2-1.需要予測を組み込んだ生産モデル
2-2.需要予測と連動させる在庫管理
2-3.需要予測と連動させる生産計画
2-4.需要予測と工程管理の連動化
3.需要予測モデルと変動モデルは
3-1.経験知からの予測モデル
3-2.統計データからの予測モデル
3-3.機械学習による予測モデル
3-4.市場調査からの予測モデル
3-5.変動モデルの違い(トレンド、季節変動、循環変動、不規則変動)
4.需要予測の進め方とポイント
4-1.予測モデル(時系列分析、移動平均、指数平滑法、回帰分析)の選び方
4-2.予測のためのデータ収集方法
4-3.予測精度高める方法と学習サイクル(ME、RMSE、MAE）
4-4.予測精度を高める因子の選定
4-5.需要予測式と予測精度を評価方法
5.需要予測にAIを活用するための進め方とポイント
5-1.AIを使った需要予測の事例
5-2.AIを活用するための教師データと学習データ
【質疑応答】
|
