수요 예측 관리 - DMF

수요 예측 관리 (DMF) 모듈은 향후 요구 변화를 계획하기 위해 다양한 통계 예측 모델을 제공하므로 조직 내 물류 채널에서 중요한 포인트가됩니다.

이 모듈로 회사의 판매 수치를 기반으로 수요 예측을 생성 할 수 있습니다. 이 예측은 의사 결정자가 향후 개발 및 요구 사항을 더 잘 예측하고 그에 따라 로드맵을 따르는 데 도움이 됩니다. 산술 평균과 같은 간단한 방법 외에도 선형 회귀 분석 및 계절 색인과 같은 고급 통계 방법을 시스템에서 사용하여 수요 예측 수량을 결정할 수 있습니다. 또한이 모듈의 도움으로 수요 추정의 원천 인 데이터 세트의 오류를 감지하고 수정하는 알고리즘을 통해 사용자는 가장 현실적인 방식으로 미래를 예측할 수 있습니다.

모든 조직은 변화하는 시장 상황에 대해 적시에 필요한 조치를 취하기 위해 미래를 예측하기를 원할 것입니다. 이러한 요구에 따라 수요 예측 모듈을 통해 향후 예측을 기반으로 계획을 세울 수 있습니다. 과거 데이터를 평가하여 가장 적합한 예측 모델을 결정하고, 다양한 예측 모델을 사용하여 향후 판매 데이터를 예측하고, 이러한 예측을 기반으로 대략적인 용량 계획을 세우고, 조직에 필요한 조치를 적시에 수행하는 것은 매우 쉽습니다.

유연한 구성

이 모듈은 다양한 예측 모델을 사용하여 가장 현실적인 조건으로 추정하고 재료에 대한 다양한 추정 옵션을 제공합니다. 이러한 방식으로, 재료의 실제 프로세스와 병행하여 수행할 수 있는 시뮬레이션 예측을 통해 가능한 각 시나리오가 예측에 어느 정도 영향을 미치는지 관찰 할 수 있습니다.

수요 예측 모델

수요 예측 모듈에는 5가지 수요 예측 계산 방법이 있습니다. 이러한 방법은 이전 값에 대한 참조, 평균 (산술, 조화, 기하학적), 지수 보정, 선형 회귀, 계절 색인화입니다.

예측의 실제 정확도

데이터 대치 또는 이상 값 수정 방법은 수요 예측 모듈에서 사용할 수 있습니다. 대치 방법을 선택하면 수요 예측을 계산할 때 소스 데이터가 누락된 기간을 선택한 방법으로 채워 더 정확한 수요 추정 결과를 제공합니다. 이러한 방법은 다음과 같습니다. 0으로 받아들이고, 이전을 받아들이고, 가장 가까운 값은 평균, 전체 평균, 중앙값입니다. 이상치 수정(Outlier Correction) 방법을 선택한 경우 시스템은 수요 예측을 수행하는 동안 선택한 잘못된 데이터 감지 방법을 기반으로 소스 데이터의 정확성을 확인합니다. 동시에 잘못된 데이터가 발견되면 잘못된 데이터를 수정하고 보다 정확한 수요 예측 결과를 제공합니다. 시스템에서 잘못된 데이터를 감지하는 방법은 분산 테스트와 분기 값 너비 테스트입니다.

통합

수요 예측 모듈은 재료, 특히 기본 데이터 관리, 판매 관리, 재고 관리, 생산 관리, 구매 관리 모듈과 관련된 모든 모듈과 통합하여 작동합니다. 통합에 포함된 모듈은 추정을 위해 예상되는 모든 입력 및 출력에 대한 즉각적인 데이터를 제공합니다. 따라서 시스템은 항상 최신 상태입니다. 수요 예측 모듈에서 생성된 예측을 통해 의사 결정자는 보다 정확한 결정을 내릴 수 있습니다.