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【需要予測はなぜ当たらないのか?(欠品と過剰在庫を防ぐ新たな在庫管理方法)⑥】


だから、当たるんじゃない。当てるまでずーっと調整し続けると。

これはあのね、あの自動運転もそうなんですよ。実際に、これずーっと調整し続けてるんですね。でね、事故ってからエアバックを出すじゃ、それ欠品してから発注が出るのと、事故ってエアバッグが出るのと一緒ですよね。これ欠品する前に赤だからやばいよって言ってやるほうがよっぽどいいと思いませんか?


ただ、その 傾向が見えるんです。それをちゃんとアラート鳴らして対応できるんです。それでこれがこのアラートが考えれば自動運転もできるんじゃないだろうかってことなんですね。


実はこれをダイナミックバッファマネジメント(DBM) ということで自動運転可能になります。でこれだと例えば、短期で変化することもあるよね。

土日って必ず売れるとか、この時期はバーゲンシーズンで売れるとか、いいのは分かってるとになったら、あらかじめ分かっている急激な変化をインプットしておいて、変化に対する目標、目標に対する変化を常にモニターする、とこの二重の仕掛けで在庫コントロールしてきゃいいんじゃないだろうか。


在庫管理 需要予測 サプライチェーン



ところで考えてみると自動制御装置で当たり前のごとく使われているフィードフォワード、フィードバッグを前もってインプットを入れておくこととする状況の変化を見てフォードバックしていくということ、この理論を全く同じことが使えるんだということになります。

で、自動制御の肝というのはこういうんだろうけどね。


こうやって見るとモニターし続けてたり、十分ある程度見てそれで想定から、ずれが明らかになって起動修正を常にし続ける。で、前もってのプロモーションがあったらそれを、前もって外乱についての、前もってわかっているプロモーションとかの情報は入れてをけばいいってこうやって調整し続ける。


うん、やるとこれやるとどうでしょ。アルゴリズムがしっかりしてるから億を超えるSKUでも十分に管理できるって事はありませんか?要するに単品管理ってのはこんなふうにやれば簡単で数字だけなんで、色が分かれてというのはどう?赤が少なすぎると分かるし、緑は多い。そうすると人間、色で意味が分かるというのはありませんか?




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