Point1
ワークスペース単位で予測業務を協同で実施
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予測に必要な各種データと処理結果は、全てワークスぺースで管理
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ワークスペースの利用者を制限し、安全・安心を確保して
予測業務を実施
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ワークスペースを段階的に増加させることで、予測対象を順次拡大
この製品は販売を終了しました
J-TREBシリーズ Work Shift Optimizerは、こちらから
Demand Forecasterの需要予測結果を応用すれば、適正な人員計画に寄与できる可能性があり、Work Shift Optimizer
による勤務シフト最適化の効果が更にアップします。
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需要予測エンジン
Demand Forecaster
シンプルな操作性と高度な予測アルゴリズムでらくらく需要予測！！
人協調型の予測方式で精度アップを追求
需要予測に関するお悩み、Demand Forecasterが解決します
属人性を緩和して予測業務の持続可能性を実現
科学的アプローチで予測値の信憑性確保
在庫ロスをはじめとする様々な経営指標を改善
予測精度が良いものから対象範囲を段階的に拡張可能
Demand Forecasterとは？
必要最小限の機能でシンプルな操作性を確保したため、専門家でなくても需要予測が可能です。
人工知能（AI）をはじめとする代表的な予測アルゴリズムを装備し、需要予測の実用性向上に寄与します。
Point2
予測モデルの構築に必要なデータはCSVで一括インポート
・
予測モデルの学習に必要な項目は、自由自在に設定
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必要に応じて、学習に利用する項目を選別でき、
学習性能の効率化に寄与
・
項目の内容、数に制約がないため、業界を超えて汎用的
利用が可能
Point3
構築した予測モデルの汎化性能を簡便な方法で評価
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予測誤差を散布図で可視化し、誤差の分布を視覚的に確認
・
予測値と実績値のトレンドを時系列で可視化し、実績の特異点
（ノイズ）推定を支援
Point4
時系列解析型とAI型の代表的な9種類の予測アルゴリズムを装備し、予測精度の向上に寄与
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時系列解析型の予測アルゴリズム：周期変動考慮の移動平均等、
メジャーなアルゴリズム3種類で、短期予測を実現
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AI型の予測アルゴリズム：線形重回帰、ランダムフォレスト等、
6種類のアルゴリズムで、複雑な需要を中期～長期に渡って予測可能
充実の予測サポート機能
質の高い予測業務を実施できるよう、予測結果の調整機能が充実
実時間で予測モデル構築と予測を実施
予測アルゴリズムを選択して、ボタンひとつで予測モデルの構築と予測結果を瞬時に出力。
予測結果は、切り替えて表示することができるため、人の感性に合致した良好な予測結果を選択することが可能。
誤差の統計分析を通じて、予測結果を自動調整
予測誤差の発生状況を簡便な統計分析で可視化し、科学的アプローチで確率的に誤差を自動調整。
調整結果は、人手でも修正可能とすることで、人協調型による予測業務の遂行をサポート。
利用シーン
物流
日々の出荷物量を月間で予測。
予測結果を人員計画に応用し、荷役のコスパを向上
複雑な流通構造を持つビジネスにおいて、物流現場への出荷量の通知は直前。結果、多めの人を確保する傾向あり。月間の出荷量予測で、適正な人員計画を支援し、荷役のコスパを大きく改善。
製造業
在庫ロスの削減で、ＲＯＡ改善に寄与
ビジネスの機会損失を回避するため、多めに製造計画を立案。売れ残った商品の保管、処分費が経営指標を圧迫。長期・短期の需要予測で、製造量を調整し、ＲＯＡ改善を実現。
小売
自動発注への切っ掛けを掴む！
需要予測の機械化は、発注コスト削減のため、従来からのニーズ。しかし、予測精度が不透明な段階で、予測機能を持つ高額な自動発注システムの導入は敷居が高い。まずは、予測業務の半機械化を試して、自信をつけて自動発注への切り替えにチャレンジ！
物流業界への適用イメージ
Demand Forecasterは、特定の業界に限らず汎用的にご利用いただけますが、物流業界において、
Work Shift Optimizerと併せてご利用いただくことで、より大きな導入効果が期待できます。
