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。

お問い合わせ

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。

在庫最適化

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。

お問い合わせ

ご用件をお伺いします。

マンハッタンが提供するテクノロジーの詳細については、専門家にお問い合わせください。