Smart Forecasts®(スマートフォーキャスト)とは

SmartSoftware社(米国マサチューセッツ州ボストン)が開発した需要予測システム(需要予測ソフトウエア)です。1985年に初バージョンをリリースして以来、米国ではデファクトスタンダードなシステムとなっており、APICSから企業の競争力向上に貢献したと表彰されております。現在では、欧米を中心に10,000社以上に導入されています。

APICSとは、1957年に設立され、全世界に300以上のチャネルパートナーを抱え、SCM(サプライチェーンマネジメント)と運営管理を専門とする世界的な団体です。

需要予測システム(需要予測ソフトウエア)SmartForecasts(スマートフォーキャスト)の最大の特徴は、今まで予測が困難とされてきた間歇型(不規則型・離散型)の特性を持った時系列データの需要予測機能を有していることです。これは間歇予測機能とよばれ、米国科学財団(U.S. National Science Foundation)がスポンサーとなって開発され、米国特許を取得しております。

需要予測モデル概要

連続型時系列需要特性と、間歇型(離散型)時系列需要特性の両方に対応しています。
連続型時系列需要特性には、複数の高度な統計手法を全て適用し,最適な統計手法を自動選択します。また、因果関係のある情報を使用した因果関係モデルの予測機能も備わっています。

間歇型(離散型)時系列需要特性には、米国科学財団がスポンサーとなり、SmartSoftware社が中心となって研究が行われ、画期的な予測手法(間歇予測手法)が使用されています。(米国特許)

需要予測AIに関する研究も行なわれていますが、SmartForecasts(スマートフォーキャスト)に備わっている高度な統計手法による予測精度を超えるAI機能はまだ登場しておりません。

SmartForecasts(スマートフォーキャスト)が選ばれる理由

日本の企業においては、2001年から、大企業から中小企業に至るまで多くの企業で活用されています。
SmartForecasts(スマートフォーキャスト)が選ばれた理由をご紹介いたします。

インストールしてすぐに使用出来ます。

弊社では、オンプレミス版のソフトウエアライセンスを提供しております。ソフトウエアのインストール後、すぐに操作が可能です。(通常2日間の操作教育を受けていただくことにより、全ての機能をご理解いただけます。)

統計などの知識が無くても運用が可能です。

予測対象(製品など)の過去の時系列実績データをご準備いただき、予測の期間と安全在庫レベルを指定するだけで、将来の予測を実行出来ます。ソフトウエアが時系列実績データの特性を自動で分析し、最適な予測統計処理を選択します。

予測処理速度の速さが優れています。

例えば、1,000製品の予測の実行時間は、数秒で終わります。
自動実行処理機能を使用すると、予測可能な製品数は無制限です。

予測業務に必要な機能がほとんど備わっています。

予測対象の選択やフィルタリング機能、時系列データの編集機能、および統計分析機能など、需要予測業務に必要な機能がほとんど備わっています。
予測結果の修正や、過去実績を修正して再予測実行など、グラフ上で会話形式で操作が可能です。

高度な因果関係モデルの予測も可能です。

過去の時系列実績(売上)に影響のある因果関係情報を使用した予測も可能です。
例えば、販売促進などのイベント実績などをレベル化した数値で登録し、将来同程度のイベントを行なった場合の予測を行えます。
もちろん、複数の因果関係情報をによる予測も可能です。

最近では、AIを使用した予測の話題が報告されていますが、時系列実績の特性分析による高度な予測統計手法は、長年の研究により発達しており、この結果を超える予測精度を実現する需要予測AIは、出現していないのが現状です。

間歇型(離散型)の時系列実績特性を有する製品の予測が可能です。

間歇型(離散型)の時系列特性は、周期性や季節性などの特性が無く、不規則で、ZEROの実績も多く、需要予測が難しいことが特徴です。
SmartForecasts(スマートフォーキャスト)には、米国科学財団がスポンサーとなった間歇需要予測機能が備わっています。この機能は、米国特許を取得しています。

 

間歇需要予測機能とは

間歇型(不規則型・離散型)の特性を持った時系列データは、サービスパーツや補修部品などの需要特性です。具体的には、・突発的に需要が発生する、・時系列データに実績がゼロの割合が多い、・周期性・季節性などの規則性が無いなどの特性があります。

このような需要特性を有する時系列データについて、米国科学財団がスポンサーとなり、SmartSoftware社が中心となって研究が行われ、画期的な予測手法(間歇予測手法)が開発されました。

この間歇予測手法では、モンテカルロ法の一つである統計的推論の手法であるブートストラップ法が採用されています。

完全自動需要予測機能とは

需要予測システム(需要予測ソフトウエア)SmartForecasts(スマートフォーキャスト)は、コンスタントに実績があるような連続型の特性を持った時系列データに対しては、6種類の予測統計手法により、予測を実行します。

連続型の時系列データの特性には、トレンド特性、周期特性、季節特性、さらにノイズが含まれますが、需要予測システム(需要予測ソフトウエア)SmartForecasts(スマートフォーキャスト)は、その特性を分析し、最適な統計予測手法が完全に自動で選択されます。

因果関係のあるデータを使用した需要予測機能

単一因果関係データを使用した需要予測機能

販売促進などのように、販売実績に影響のあったイベントデータを使用し、将来同様のイベントが発生した場合の需要予測が可能な機能です。イベントの大きさをレベル化して設定し、将来に同様のレベルのイベントが発生したと仮定した需要予測分析が行えます。

複数因果関係データを使用した需要予測機能

SmartForecasts(スマートフォーキャスト)のデータ分析機能を使用し、販売実績と相関のあるデータを見つけ出し、その因果関係のあるデータを使用して需要予測が行える機能です。複数の因果関係のあるデータを使用して予測することが可能です。