需要予測と在庫最適化
Manhattan 需要予測を使用して、ネットワーク需要とともに進化し続ける機械学習で強化された最高レベルの予測を体験してください。
Manhattan オムニ 在庫最適化は在庫管理を新たな次元に引き上げるソリューションで、ネットワーク在庫の調整と需要パターン導き出し、収益をあげる手法で顧客需要を満たすことができます。
将来ニーズの予測
需要に合わせて調整
需要動向や需要パターンの変化に対応します。
需要に基づく予測
需要水準と需要発生頻度を予測します。
需要パターンの変更
ネットワーク全体の需要パターンの変化が検出された場合、本質的でない予測例外を除外し、自己修正します。
予測精度の比較
システムで維持された需要予測に対する手動予測変更の精度を予測例外の監査管理も含めベンチマークします。
顧客注文在庫の最適化
過去の注文量を顧客ごとに分析し、顧客中心の在庫量最適化を実現することで、個別の分析を提供し、需要予測を最適化します。
需要への影響を理解する
需要に悪影響を及ぼす例外的なイベントが発生時には、需要履歴の整合性を保護し、インテリジェントなイベント影響分析を提供、過去に実行された同様のイベントに基づき、プロモーション イベント効果の期待値を計算します。
より良いプロモーション モデリング
プロモーション モデリングは、需要プランナーがデータと機械学習を用いて同時に発生するプロモーションの「ノイズ」を解明し、コンテキスト、能力、妥協回避を通じて根本的な原因を解決するのに役立ちます。
より良い予測の生成
予測に、需要クレンジング、季節パターン分析、自己調整機能を組み合わせることで、正確な予測を作成することができます。
在庫監視の改善
一目でわかる性能測定基準とデータの可視化により、組織の在庫投資の健全性を監視します。
需要予測
需要予測は在庫戦略の第一歩ですが、どんなに売れ筋のアイテムでも、適切なツールがなければ予測が困難となる場合があります。
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アジャイルな需要ビュー
さまざまな商品とロケーションノード、販売チャネルの任意の組み合わせ、ならびに希望するフルフィルメント体験を介して予測を生成・維持することにより、オムニチャネルフルフィルメント戦略を詳細に把握することができます。
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高度なパターン認識
組込まれた需要クレンジングと季節プロファイリングにより、予測に繰り返し現れるパターンを考慮し、季節プロファイルが更新される前に、予測精度や理論在庫への影響をシミュレーションすることができます。
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自動自己修正
破壊的な季節プロファイルや最適でない予測更新の頻度を検知し、自己修正します。
在庫最適化
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多段階在庫最適化
多段階在庫最適化 (MEIO) 技術は、在庫と最終顧客へのサービスの目標をモデル化し、可能な限り最大の利益を確実に達成するための総体的なアプローチを採用しています。
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ベンダー管理の在庫
ベンダー管理の在庫 (VMI) は、存在する在庫の所有権を卸売業者または小売業者から上流サプライヤーまたは製造業者に戻し、サプライヤーが川下にある重要な在庫および売上データにアクセスできるようにするものです。インテリジェントな需要予測と補充科学が組み込まれた VMI は、サプライヤーが商品補充の管理と在庫状況の改善を最終顧客に代わり実行し、サービスとして商品の補充も実行することを支援します。
KeHE は在庫に対して新たなアプローチをとる
食品卸売のトップ企業である KeHE が、マンハッタンの導入によって 16 の物流センターすべてで賞味期限切れによる廃棄を減らし、サービス レベルを向上させた方法をご覧ください。
マンハッタンのソリューションですべてがより良くなる
マンハッタンは、統合されることでサプライチェーン商取引のニーズを完全に網羅できる、ソリューションの幅広さを提供しています。
パートナーに会う
このような、クラス最高のベンダーとのパートナーシップを通じて、付加価値を提供します。
よくある質問
需要予測と在庫最適化について知っておくべきこと。
需要予測は、消費者が将来の一定期間に購入する製品の数量を見積もるプロセスであり、企業が維持すべき在庫量と新製品を注文すべきタイミングを決定するのに役立つため、在庫計画策定の重要な側面となります。
在庫最適化とは、企業がコストを最小限に抑えながらも、顧客需要を満たすために最適な在庫を決定するプロセスです。最適化は、企業が在庫を保有するコストと在庫切れや販売機会損失によって発生するコストのバランスを取るために役立ちます。
再発注点の計算や安全在庫量分析などの在庫最適化機能は、企業が各製品の最適在庫を決定するために役立ちます。
今日の複雑な市場で、高度な分析と機械学習モデルを使用することで、履歴データ、販売傾向、その他の要因に基づき在庫レベルを最適化する際、リードタイム、安全在庫、サービスレベルなど複数の可変的要素を考慮することが可能です。このデータを使用すると、各製品の最適な在庫レベルを決定し、より効率的な在庫管理が行えます。