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この1冊ですべてわかる 需要予測の基本 新版 S&OPで経営に貢献する
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商品詳細
| 内容紹介 | |
|---|---|
| 販売会社／発売会社 | 日本実業出版社 |
| 発売年月日 | 2021/11/29 |
| JAN | 9784534058904 |
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この1冊ですべてわかる 需要予測の基本 新版
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商品レビュー
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需要予測の基本を学ぶための一冊として、非常に有用な内容が詰まっています。特に、需要予測の原則やモデルの詳細が解説されており、実務に即した内容が魅力です。複数の自社工場を持つメーカーの特徴や、需要予測に必要なスキル、組織風土の重要性についても触れられており、実践的な視点からの理解が深まります。
また、時系列モデルや移動平均法、指数平滑法といった具体的な手法が紹介されており、過去データを活用した高精度な予測の方法が学べます。新商品の需要予測や需要シミュレーションについても、最新の研究や事例が加わり、より厚みのある内容に仕上がっています。これにより、需要予測の幅広い応用が可能になるでしょう。
※この内容はAIが作成したものであり、ブックオフ公式オンラインストアの見解や意図を示すものではありません。
一般的にSKU別の需要予測の誤差は、20%以内でとても有効、30%以内で活用可能と言われている。 最近は30%前後。 生産の対応力が高いメーカーの特徴 ①複数の自社工場を所有している ②安定した需要がある定番商品を持っている ③高度なSKUマネジメントができている（SKUが必要...
一般的にSKU別の需要予測の誤差は、20%以内でとても有効、30%以内で活用可能と言われている。 最近は30%前後。 生産の対応力が高いメーカーの特徴 ①複数の自社工場を所有している ②安定した需要がある定番商品を持っている ③高度なSKUマネジメントができている（SKUが必要なものに絞り込めている） 需要予測の原則 組織の中で3つのフォーキャスティング・プリンシプルを決める。 ①どの物的粒度で予測するか ②どのくらいの時間単位で予測するか ③どのくらい先の期間を予測するか 移動平均法による需要予測が有効なのは、需要の特性がほぼランダム変動のみのもの。 季節性やトレンドがあまり大きくない商品。 移動平均を計算すると、季節性が小さくなりトレンドへの追従も遅くなる。 指数平滑法 予測値＝α×直近の実績+（1−α）×前回の予測値 過去の実績に重みづけをして、最新の実績が確定するたびに予測値を更新するという考え方。 時系列モデルは過去の販売データがあり、それを解釈して補正や調整ができれば高精度の需要予測が可能。 しかし、書籍など一人の消費者が何度も購入しないものについては時系列モデルの精度は高くなりにくい。
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旧版も評判が良かったですが、最新の研究や事例なども加えて厚みが増しました。 需要予測のためにまず最初に手を取る本だと思います。
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