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需要予測システム
Whistler（ウィスラー）のご紹介
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在庫管理の現場で見られる問題点
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過剰在庫・欠品⇒商品の不良在庫化・在庫維
持費の損失・販売機会ロス
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経験・勘に頼る発注⇒オペレータの手腕で
発注数が大きく左右される
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短期的な輸送計画による過剰・不必要なコ
ンテナ利用⇒非効率的な輸送
4
在庫数・発注数・予期欠品数等数値データの
即時把握が困難⇒数値不明のままでの発
注・在庫管理
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ウィスラー導入後の想定効果
④毎日更新の
毎日更新の正確な
正確な
数値データ
数値データで
データで現状把握
①安全在庫・
安全在庫・商品設定で
商品設定で
過剰在庫・
過剰在庫・欠品に
欠品に未然に
未然に対応
需要予測システム
ウィスラー
②長短期トレンド
長短期トレンド・
トレンド・季節性と
季節性と
販売実績を
販売実績を加味した
加味した
精確な
精確な発注数計算
⑤イベント・
イベント・終売設定で
終売設定で
現実に
現実に即した予測
した予測が
予測が可能
③輸送設定で
輸送設定で自社の
自社の輸送形態に
輸送形態に
対応。
対応。効率のよい
効率のよい輸送計画
のよい輸送計画で
輸送計画で
最小限の
最小限のコンテナ使用
コンテナ使用
⑥新商品の
新商品の予測も
予測も類似商品の
類似商品の
予測パターン
予測パターン使用
パターン使用で
使用で対応
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ウィスラー予測システムの特徴
数種類のアルゴリズムの使い分け
長短期トレンド・季節性の異なる商品ごとに適切な
アルゴリズムを選択。
学習するアルゴリズム
２週間の過去実績から予測精度をチェック、誤差修
正。（予測再計算）
予測精度チェック
予測精度（予測数と販売実績の誤差、絶対累積誤
差）の目視可能⇒予実差レポート
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ウィスラー予測システムの特徴・図解
予測の調整に利用。
一定期間内での各
データの指数関数的
平均値。
予測の流れ
8/1 商品A
8/15
ショートパターン作成
２週間の過去実績
アルゴリズム
アルゴリズム
自動選択
アルゴリズム
選択に関与
予測・
予測調整
（ショート
パターン・
トレンド・
季節性で
調整）
過去実績（量と質）
精度チェック・
誤差修正（予測再計算）
現在実績（登録済み商品の場合）
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ウィスラーの機能・予測
予測を見やすくグラフ
化！過去販売実績・予
測数を一目で把握。
例外的な販売実績に
は規制を設け、精確な
予測をキープ。
販売動向に応じた流動
的な安全在庫設定。
（固定数を安全在庫と
して確保することも可
能）
＊各商品の販売・予測動向の変化にすぐ
気づき、対応可能。
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ウィスラーの機能・輸送計画
輸送設定に対して最も
効率的な積載量・輸送
間隔で輸送を計画！
マニュアルで輸送計画
の修正・追加が可能！
見やすいカレンダー表
示！
＊効率輸送で使用コンテナ数削減。
＊輸送計画へ費やす業務時間の短縮。
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ウィスラーの機能・レポート
①在庫レポート
②欠品レポート
③輸送計画レポート
在庫数・予測数・出荷
数・商品に対するイベ
ント有無の表示
在庫数・予期欠品日の
表示
出荷日、使用コンテナ
数の表示
＊毎日更新の正確な数値で現状把握！
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ウィスラーの機能・イベント対応設定
①キャンペーン設定
期間・調整倍率設定で一時的な販売動向変動にも簡単対応。
②終売設定
終売開始日・販売開始日（一時的な出荷止めの場合）の設定で
終売に対応。
＊予測数を現実のイベントにできる限り近づけ、
終売商品の不良在庫化・キャンペーン商品の在
庫切れ（販売機会ロス）防止。
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ウィスラーの機能・新商品登録
実績のない商品の予
測には類似商品の予
測パターンを適用！
＊新商品の過剰・少
量発注を防ぎ、適切
在庫保持。
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