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2010年03月19日

【システム導入コンサルタント(需要予測在庫管理の制約条件)】システム導入 需要予測システム

【システム導入コンサルタント(在庫管理の制約条件)】


1.あなたの倉庫の現状は。。。

 「倉庫には出そうもない商品がたくさんあるのに、
  よく売れる商品は頻繁に欠品している」

 「正しく管理すれば半分以下にできるのではないか?」

 「年度末には在庫削減をやるけれど、すぐに戻ってしまう、
  私の体重のようだ」

2.いろいろな過剰在庫の原因

 @メーカーの在庫などでは
   「ロットくずれ」がためって大量の不動在庫になっている。
    (ロット管理が厳しい業界では起こりうる)
 
 A卸などでは

  「購買販売戦略からくる仕入れ商品」による在庫増大。
   
    *通常の補充発注形態からはずれているもの。

    ・リベートを得るためまとめ仕入。(定番商品)
    ・魅力商品の早期確保(特別企画、人気のあるキャラクター
                     の商品など)
    ・返品商品や倒産品などを破格の安値で仕入れる。

   *実際のところ、
     定番商品といっても、サイズや分量によっては商品の出方は
     まるで違います。
     また、戦略が妥当なものなのかどうか、結果を評価するシステム
     が必要です(責任の明確化)

 B 生産効率を追求する生産の事情

   もっとも典型的なものが
    「生産制約」:
      生産計画をたてるのが月次であるため、
      「生産ロット」効率で一定数生産されてしまう場合。
       (実際、必要な補充量がほんのわずかでも)

       生産設備の効率確保と市場の需要とは関係のないものです。
       そのため、トレードオフの関係となります。

 C売上げを「作り出す」戦略が在庫を生む

   リベート、インセンティブなど出荷は、出荷動向が市場の
   実需から離れて過剰となり、計算した補充量も過剰となって
   しまいます。
   最悪なのは、「売れ残ったら返品していいから」という返品条件付
   出荷です。

   *小売店「が」いくら売ったかで評価する

     ある卸では、営業マンの評価基準を「小売店にいくら売ったか」
     から「小売店がいくらうったか」に変更します。
  
     結局売れ残った商品が返品という形でまた大量に戻ってくるという
     ことが通常です。
     返品分まで考慮して管理しましょう。
     たまに営業査定が決まってから大量返品が来る場合もありますので、
     経営部門は要注意です。
     
     もともとこういう評価にしておけば、合理性のない出荷は軽減され
     ます。

 *在庫管理とは、
   以上のような「制約条件」を排除し、
   在庫の補充をコントロールすることによって、
   在庫の最低水準を維持する取り組むことです。


 ◎在庫管理が企業を強くする

  生産効率や仕入原価の低減だけを考えて市場の動きを無視することは
  結果として会社に損失をもたらすということです。

  各部門の評価基準だけで動くのではなく、
  
  全社最適を考えて判断されなければなりません。

  在庫管理は、
   市場動向に同期化させて在庫を維持するための
   マネジメント
  ということです。

  これが在庫管理の基準になります。




    
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2010年03月20日

【システム導入コンサル(発注方法】WMS、在庫管理、物流システム システム開発支援など

【システム導入コンサル(発注方法】WMS、在庫管理、物流システム システム開発支援など

 ○4つの発注法

  1.定期定量発注法
     定期的に同じ量ずつ発注する。
     毎週月曜日に1ケースなど
 
  2.定期不定量発注法
     決まった日に発注するが、
     発注量はその都度必要量を検討して決める。
     (現在、最も多く採用されている発注法)

  3.不定期定量発注法
     同じ量ずつ発注するが、発注時期は不定期。
     ツービン法、三棚法などがあり、目で見て管理できる。

  4.不定期不定量発注法
     「場当たり発注」


【定期発注方式と発注点方式】

  @定期発注方式

    一定期間(発注サイクル)ごとに、そのときに必要な量を発注

    発注間隔: 一定
    発注量 : 変動
    適用業種: 製造系
    特徴  : 他の業務との連携が容易

    *発注が定期的であるため他の業務との連携がといりやすい。
    *予測精度がある程度高い商品に適用する。

  『定期発注方式の発注量の決め方』 

    ・次回発注分が納入される日まで欠品しないように決める

    ・発注量はどのように決めればよいか?

       出庫量の上ブレが「安全在庫量」より小さければ欠品
       はおこらない。
    
       定期発注方式における発注量は:
        発注量 = (過去の平均出庫量)×
               {(発注サイクル+調達リードタイム)}
    + (安全在庫量)−(発注日時点の在庫量)
        で計算する。

  A発注点方式
    
    在庫量がある基準(発注点)を下回ったら一定量を発注

    発注間隔: 変動
    発注量 : 一定
    適用業種: 流通系(商品数が多い)
    特徴  : 管理が簡単
           *発注量と発注点在庫量を管理するだけで在庫を
            コントロールできるので、管理が非常に簡単

  *発注量を一定とせず、一定の日数分の需要予測量を発注量としたり、
   発注時点の在庫量と補充点在庫量と呼ばれる一定値との差を発注量
   としたりする場合もある。

   『発注点方式の発注点在庫量の決め方』 
   
   ・調達リードタイム間の大きめに見積もった出庫量に決める

     (過去の平均出庫量)×(調達リードタイム)+(安全在庫量)

   ・発注点方式とは
     在庫量が発注点在庫量よりも少なくなれば、すぐに発注を行うという
     管理方式。

   ・発注するタイミング(翌日受付となってしまうタイミングでの発注)、
    によって、調達リードタイムは変動する。

   ・通販での注文回数が多いと送料がかかる場合もありますし、
     たびたび申し込むのは面倒でもあります。

   ・発注コストと在庫管理費用の合計が最小になるように発注量
     (経済的発注量と呼ぶ)を決めるのが一般的です。







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2010年03月21日

【システム導入コンサル(需要予測モデルの代表)】WMS、在庫管理、物流システム システム開発支援など

【システム導入コンサル(需要予測モデルの代表)】WMS、在庫管理、物流システム システム開発支援など

『需要予測モデルの代表』
 
1.移動平均法

   ・最も簡単なノイズを求める方法は平均値を求める。

   ・移動平均法
     平均値を移動しながら繰り返し算出していく方法  

   ・需要データのトレンドを調べるにはノイズの除去が有効です。
   
ノイズ:
    基本的に偶然性に起因する不規則な変動で、その原因を推測する
    ことは困難です。
    「キャンペーンなど」


2.一次指数平滑モデル ・・・簡単・便利な予測モデル

   *先月の実績値と予測値を使って計算。
   *時間的に最も新しいデータが大きな意味を持っている。
    
   指数平滑モデル:
     新しいデータほど大きな重みを、古いデータほど小さな重みを
     掛けて移動平均する方法です。(人間の直感に近い方法)

     このなかで、一番単純なものが、
      一次指数平滑モデル。

     αは
       平滑化パラメータと呼ばれるもので、0〜1までの値を
       とる。
       1に近いほど、新しいデータにより大きな重みを掛けることに
         なります。
         (直近の実績データに近い値となる)
      
     *もっとも当てはまりのよい、αを自動推定する機能。

3. ウィンターズモデル

  ○トレンドも周期変動も考慮しよう

   ウィンターズモデルは
    指数平滑モデルの一種。
    一次指数平滑モデルにトレンドと周期変動の要素を加味したモデル
    といえる。

   「特徴」:
     ・一次指数平滑モデルで考慮できないトレンド、周期変動が考慮
      できることです。

     ・しかし、データの蓄積期間が少ないと、周期変動指数がノイズ
       に敏感に反応してしまい、予測結果に悪い影響を与えるという
       弱点もあります。

     ・最低でも2,3周期分のデータがあることが望ましい。

4.ARIMAモデル

    @AR (Auto-Regressive: 自己回帰)モデル

      ARモデルは:
       過去のデータと将来のデータとの間の相関関係をモデル化
       したものです。
      
       例)「当月の受注量が3ヶ月前の受注量に比例している」
          うような現象。
          *周期性を捉えるモデル

    AMA(Moving Average : 移動平均)モデル
   
      MAモデルは:
       過去の予測値と実績値の誤差が予測値に影響を与えること
       を表現するモデル。
       
       例)「今月の受注量が本来受注すべき量よりも少ないと
          来月の受注量が増える」

    BARMA(Auto-Regressive Moving Average)モデル
      
      ARMAモデル:
       自己回帰移動平均モデル
       ARモデル+MAモデルを組み合わせ。
       
       周期性と誤差の影響の両方を表現できる。

    CARIMA(Auto-Regressive Integrated Moving Average)モデル
       自己回帰和分移動平均モデル。
   
       トレンドも考慮することができるようにARMAモデルを改良。

       パラメータの数が多く計算時間がかかる、計算結果が不安定
       でとんでもない予測値が出る可能性がある。
       など欠点もある。


5.ニューラルネットワーク

   ○神経細胞の動きをモデル化して予測

   ・人間の脳の神経細胞(ニューロン)の動きをモデル化し、それらを
    多数つなげてネットワーク化したモデルです。

   ・つまりニューロンは:
     ある信号を受け取り、それを伝達関数によって別の信号に変換し、
     出力する機能をもっているわけです。

   ・最初は、各ニューロン間の結合状態(重み)はランダムになっています
        ので、当然出力されるYの値もメチャクチャな値となります。
    しかし、出力値(予測値)と実際の値(販売実績値)との差を少なく
        するためにニューロン間の結合状態をすこしずつ変える計算
        (学習)を繰り返すことによって、
        だんだんと精度が向上する。

    ただし、学習にはかなりの計算負荷がかかるので、予測対象の製品数
        が多い場合は不向き。

6.直線・曲線近似モデル

   ○需要の動きを直線・曲線にあてはめる。

   ・過去の需要データがどのような直線や曲線に似ているかを求めて
    予測する方法

   ○直線近似モデルは
     グラフ上にプロットした需要データを直線 Y = at + bで
     近似して予測するモデルです。

   ○曲線近似モデルは
     グラフ上にプロットした需要データを曲線Y=f(t)で近似して
     予測するモデルです。

   ・具体的には 
     予測誤差(需要データと近似値Yの差)の二乗和が最小になるよう
     に近似式の各項の係数を求めます。

     この方法を「最小二乗法」と呼ぶ。
      
   ◎このモデルは
     需要量がどのように変化していくか経験的にわかっている場合に
     大変有効です。

7.重回帰モデル

   ○需要データ以外のデータも利用しよう

   ○単回帰モデル:
     ある二変量XとYの関係を

      一次式Y=aX + b

で表現するモデル。
     
    例)コンビニでの飲料品Aの販売本数と気温の関係を考える。
     ・気温が2度上がると販売本数は何本増えるか?など

      Y : 販売本数
      X : 気温
   
   ○重回帰モデル
     多変量間の関係を表現する。

     一次式 Y = a0 + a1X1 + a2X2 + ・・・・ + anXn

例)飲料品Aの販売本数と、当日の気温、湿度のデータがある。
      
      販売本数:Y
      気温  :X1
湿度  :X2


*重回帰モデルは
      需要データ以外の様々なデータ(気温、湿度など)も予測値
      に反映させることができる。

      ・「飲料品 気温が3度上がれば販売本数は80本増加」
       「湿度が15%上がれば販売本数は100本増加」

8.その他、考慮すべき需要変動:
     ・傾向変動
        長期的に増加、減少する変動(トレンド)

     ・季節変動    
        1年単位に増減を繰り返す

     ・誤差変動
        偶然おこる不規則な変動(ノイズ)








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【システム導入コンサル(在庫圧縮:なにが過剰在庫か?)】WMS、在庫管理、物流システム システム開発支援など

【システム導入コンサル(在庫圧縮:なにが過剰在庫か?)】WMS、在庫管理、物流システム システム開発支援など


どうやって適正な在庫管理をするか、というのは、
なにを過剰在庫とするかということとなります。

私が、在庫圧縮や需要予測システムを導入するときに、

『市場にあっていない在庫は過剰在庫とする』

ということがテーマになることが多いです。

需要予測システムでは、発注支援も含まれますので、
発注業務のコスト減もテーマになりますが、
今回は、在庫管理に注目します。

在庫管理で重要なのことは、

 ・在庫を正確におさえる。

 ・出荷実績(販売実績)をおさえる。

ということです。

この2つが最低わからないと、

「在庫を市場(出荷)の動向にあわせる」
 ことができないためです。

 実現する方法として:

  @在庫日数(出荷対応日数)を決定する。
  Aそれに合った発注を行う。
 
 があります。


 @在庫日数(出荷対応日数)を決定する。

   市場の動向は出荷実績からつかみます。

   ・1日あたり平均出荷量で需要をつかみましょう。

    「最新の1日あたりの平均出荷量」=「補充時の1日あたりの需要量」

    在庫日数 = 在庫量 ÷ 1日あたりの平均出荷量

    商品の在庫数量を
     1日あたり平均出荷量で日数に直しましょう。
   
    例)現在の在庫数量が
       商品A 10000個
       商品B 1000000個
      であったとします。
      在庫数量だけみると、商品Bの方が問題であるように思えますが、
      
      商品Aの1日の平均出荷量が100個   
      商品Bの1日の平均出荷量が100000個
      だとすると、
       
      商品Aの在庫日数は、100日(100日分の出荷量を保持)
      商品Bの在庫日数は、 10日(10日分の出荷量を保持)
      となります。
    
      すると、商品Aの方が問題であることが分かります。

    *この在庫日数を商品毎に決定しましょう。
      (何日分の出荷に対応した商品をもつか)

     もっと細かなカテゴリーで情報を持てる場合は、
      同じ商品でも、色やサイズ、地域なども検討しましょう。

  Aそれに合った発注を行う。

   ・「出荷」は自分の意思で決められるものではありません。
     自分の意思で決められるものは「入荷」だけです。
   
    出荷の状況を見極めながら、いかに入荷をコントロールする
    べく補充発注を行うかというところが、在庫管理のポイント
    となるため、在庫日数に応じた発注が必要となります。

    発注点の個数設定は発注よりも大変な仕事
    発注点、発注量は日数で設定する。

    「この商品は在庫が10日分になったら10日分発注する」
 
 日数を個数に直す計算はシステムが自動的に行うようにする。
     商品ごとの最新の出荷実績から1日分の平均出荷量を計算し、
     これを日数にかけるという計算です。
          (仕入先、リードタイムなどを考慮する)

  *まずは、シンプルなシステムを構築しましょう。



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2010年03月22日

【システム導入コンサル(在庫圧縮,需要予測】WMS、在庫管理、物流システム システム開発支援など

【システム導入コンサル(在庫圧縮,需要予測】WMS、在庫管理、物流システム システム開発支援など


 在庫管理は難しいですね、
  よく在庫圧縮のシステム導入の話しがありますが、
  まず、なぜ『過剰』在庫が悪いかですが、

  @場所の占有
     倉庫に無駄な商品が入ってしまい、必要な商品が
     棚に収められず、出荷に手間取ることがあり、遅配の
     原因になります。
     最悪、倉庫外に入荷商品がシートに覆われている場合
     もあります。

  A管理コスト大
     過剰在庫分の商品管理、また、その分倉庫の面積をとります
     ので土地、保管料もかかります。
  
  B品質の劣化
     過剰在庫分は、長期滞留在庫となる場合が多く、その分、
     品質の劣化が心配されます。
          
  C廃却コストの増大
     残念ながら、廃棄するのにもコストがかかります。
     特売ででも売れればいいんですがね、、、

  D業務上の問題点の隠蔽
     在庫は資産となりますので、問題が分かりにくくなります。
     業務改善のタイミングを失い、費用化されたときに経営者、
     財務担当者はその現実に悲鳴を上げることとなります。
     
  Eキャッシュフローの悪化

  F経営スピードの低下

  以上、いろいろ過剰在庫の弊害を上げましたが、
  『過剰』ということがキーワードになります。
  
  在庫があることで、ビジネスをしている訳ですから、
  あくまで在庫は必要。『過剰』がいけないわけです。

  在庫は、
   ・円滑な供給
   ・需給関係の潤滑油
   ・需要変動の吸収
  のために必要です。

  では、何を『過剰』とするかということを会社の状況により
  決定していかなければなりません。









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