[go: up one dir, main page]

JP2000231588A - Demand predictive system - Google Patents

Demand predictive system

Info

Publication number
JP2000231588A
JP2000231588A JP3348599A JP3348599A JP2000231588A JP 2000231588 A JP2000231588 A JP 2000231588A JP 3348599 A JP3348599 A JP 3348599A JP 3348599 A JP3348599 A JP 3348599A JP 2000231588 A JP2000231588 A JP 2000231588A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
information
model
predictive
demand
prediction
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
JP3348599A
Other languages
Japanese (ja)
Inventor
Yoshiaki Hori
義明 堀
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
NEC Corp
Original Assignee
NEC Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by NEC Corp filed Critical NEC Corp
Priority to JP3348599A priority Critical patent/JP2000231588A/en
Publication of JP2000231588A publication Critical patent/JP2000231588A/en
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • YGENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02PCLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
    • Y02P90/00Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
    • Y02P90/30Computing systems specially adapted for manufacturing

Landscapes

  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To adjust a production plan for members constituting a device in a demand predictive stage. SOLUTION: A business information receiving means 21 fetches predictive information from business section through an input device 1 and stores it in a database 30. A predictive model producing means 22 produces a predictive model on the basis of the predictive information. A device developing means 23 decomposes a device, etc., to be used for the predictive model to the members of a minimum unit. A monthly production quantity accumulating means 24 performs monthly accumulation according to a delivery period to a customer of the predictive information for every decomposed member. A demand predictive situation adjusting means 25 compares the production quantity of monthly produceable members with predictive quantity of accumulated members, subsequently adjusts the predictive model, executes demand predictive simulation and shows results on an input-output device 4. An order acceptance determination receiving means 26 fetches firm order information and a predictive model difference adjusting means 27 analyzes the difference between the firm order information and demand prediction due to the predictive model and corrects the predictive model.

Description

【発明の詳細な説明】DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION

【0001】[0001]

【発明の属する技術分野】本発明は、受注生産において
客先からの需要を予測する需要予測システムに関する。
BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a demand forecasting system for predicting demand from a customer in build-to-order manufacturing.

【0002】[0002]

【従来の技術】従来、例えば電話交換機等は受注生産と
されているが、長期例えば6カ月以上の製作期間を要す
る特殊部品が多数存在するために、受注を請けてから製
造を開始していたのでは、著しく納期が遅れてしまうと
いう問題がある。そこで、予め受注を請ける前から需要
を予測して、各種部品の生産計画を立案する等によって
各種部品を調達しておく必要がある。
2. Description of the Related Art Conventionally, for example, telephone exchanges are made to order, but since there are many special parts that require a long manufacturing period of, for example, six months or more, production starts after receiving an order. Therefore, there is a problem that the delivery date is significantly delayed. Therefore, it is necessary to procure various components in advance by predicting demand before accepting an order and drafting a production plan of various components.

【0003】[0003]

【発明が解決しようとする課題】ところで、上記のよう
な需要の予測は経験則または勘に頼って行われており、
実際に確定した受注に対して、高い精度の需要の予測を
安定して行うことが困難であるばかりでなく、例えば必
要とされる各部品毎の生産計画の立案および調整が困難
であるという問題があった。本発明は上記事情に鑑みて
なされたもので、受注生産における需要予測において、
需要の予測段階において対象とされる装置を構成する部
材の生産計画を調整することが可能な需要予測システム
を提供することを目的とする。
The above-mentioned demand forecasting is performed based on empirical rules or intuition.
In addition to the fact that it is difficult to stably predict demand with high accuracy for actually determined orders, it is also difficult to formulate and adjust the production plan for each required component, for example. was there. The present invention has been made in view of the above circumstances, in the demand forecast in build-to-order manufacturing,
It is an object of the present invention to provide a demand forecasting system capable of adjusting a production plan of members constituting a target device in a demand forecasting stage.

【0004】[0004]

【課題を解決するための手段】上記課題を解決して係る
目的を達成するために、請求項1に記載の本発明の需要
予測システムは、予測モデルに基づいて需要のシュミレ
ーションを行う需要予測システムであって、客先の受注
確度、機種名、台数、金額、納入納期等を含む予測情報
を営業から取り込む営業情報受付手段と、前記予測情報
に基づいて予測モデルを作成する予測モデル作成手段
と、前記予測モデルで対象とされる装置を、前記装置を
構成する最小単位の部材まで分解する装置展開手段と、
前記部材の予測数量を、前記予測情報における前記客先
への納入納期による月毎、かつ前記部材毎に集計する月
別生産量積上手段と、月毎に生産可能な前記部材の生産
数量を参考に、前記予測情報を変数として前記部材の前
記予測数量に対するシュミレーションを実行し、このシ
ュミレーション結果に基づいて前記部材の前記予測数量
と前記生産数量とを比較して表示することによって前記
部材の生産計画を調整する需要予測状況調整手段とを備
えることを特徴としている。
In order to solve the above-mentioned problems and to achieve the above object, a demand forecasting system according to the present invention is a demand forecasting system for simulating demand based on a forecasting model. And sales information receiving means for capturing forecast information including sales order accuracy, model name, number, amount, delivery date, etc. of a customer from a business, and a forecast model creating means for creating a forecast model based on the forecast information. A device deployment unit for disassembling a device targeted by the prediction model into members of a minimum unit constituting the device;
Reference is made to a monthly production volume accumulating means for summing up the predicted quantity of the component for each month by the delivery date to the customer in the prediction information, and for each component, and referring to the production quantity of the component that can be produced monthly. A simulation is performed on the predicted quantity of the member using the prediction information as a variable, and the predicted quantity and the production quantity of the member are compared and displayed based on the simulation result, thereby displaying the production plan of the member. And a demand forecast situation adjusting means for adjusting the demand forecasting situation.

【0005】上記構成の需要予測システムでは、営業か
ら入力される例えば客先の受注確度、機種名、台数、金
額、納入納期等の予測情報に基づいた予測モデルによっ
て、需要のシュミレーションが行われる段階において、
例えば客先への納入納期を前後する等によって、客先に
納入する装置を構成する各部材の月々の生産計画を調整
することができ、シュミレーション結果である例えば部
材の予測数量等からなる需要予測に基づいて、客先に対
して例えば納入納期の調整や装置の機種等の提案が可能
となる。
[0005] In the demand forecasting system having the above configuration, a demand simulation is performed by a forecasting model based on forecasting information such as the order accuracy of a customer, the model name, the number of units, the amount of money, the delivery date and the like input from the business. At
For example, it is possible to adjust the monthly production plan of each component constituting the device to be delivered to the customer by, for example, changing the delivery date of delivery to the customer. Based on the above, for example, it is possible to adjust the delivery date and propose the model of the device to the customer.

【0006】さらに、請求項2に記載の需要予測システ
ムは、受注確定情報を取込む受注確定受付手段と、前記
受注確定情報と、前記予測モデルによる需要予測との差
異を分析して、前記予測モデルを修正する予測モデル差
異調整手段とを備えることを特徴としている。
The demand forecasting system according to claim 2, further comprising: an order confirmation accepting means for receiving order confirmation information; analyzing a difference between the order confirmation information and a demand forecast by the prediction model; And a prediction model difference adjusting means for correcting the model.

【0007】上記構成の需要予測システムでは、予測情
報に基づいて作成された予測モデルによる需要予測に対
して、受注確定情報との比較を行うため、両者の差異を
抽出して予測モデルを調整することができ、予測モデル
の予測精度を向上することができると共に、予測モデル
を使用した需要予測のシュミレーション結果の信頼性を
向上することができる。
[0007] In the demand forecasting system having the above-described configuration, the demand forecast by the forecast model created on the basis of the forecast information is compared with the order confirmation information. Thus, the prediction accuracy of the prediction model can be improved, and the reliability of the simulation result of the demand prediction using the prediction model can be improved.

【0008】[0008]

【発明の実施の形態】以下、本発明の需要予測システム
の実施形態について添付図面を参照しながら説明する。
図1は本発明の一実施形態に係わる需要予測システムの
ブロック構成図である。本実施の形態による需要予測シ
ステムは、例えば電話交換機の需要予測に使用されるも
のであって、図1に示すように、入力装置1と、データ
処理装置2と、記憶装置3と、入出力装置4とから構成
されている。データ処理装置2は、営業情報受付手段2
1と、予測手段作成手段22と、装置展開手段23と、
月別生産量積上手段24と、需要予測状況調整手段25
と、受注確定受付手段26と、予測モデル差異調整手段
27とから構成されている。記憶装置3はデータベース
30を具備している。
DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS An embodiment of a demand forecasting system according to the present invention will be described below with reference to the accompanying drawings.
FIG. 1 is a block diagram of a demand forecasting system according to an embodiment of the present invention. The demand forecasting system according to the present embodiment is used, for example, for demand forecasting of a telephone exchange, and as shown in FIG. 1, an input device 1, a data processing device 2, a storage device 3, and an input / output device. And an apparatus 4. The data processing device 2 includes a business information receiving unit 2
1, predicting means creating means 22, device developing means 23,
Monthly production volume accumulation means 24 and demand forecast situation adjustment means 25
, An order confirmation accepting unit 26 and a prediction model difference adjusting unit 27. The storage device 3 has a database 30.

【0009】営業情報受付手段21は、入力装置1を介
して営業からの予測情報、例えば客先の受注確度、国
名、プロジェクト名、予測物件名、機種名、回線数(電
話加入者の数)、台数、営業担当、予想金額、納入納期
等を取り込んでデータベース30に記憶する。予測モデ
ル作成手段22は、予測情報に基づいて過去に推定した
予測モデルをデータベース30から検索する。また、検
索に失敗して過去に推定した予測モデルが見つからなか
った場合には、新たに予測モデルを作成してデータベー
ス30に記憶する。装置展開手段23は、予測モデルで
使用する装置の部材を展開、すなわち装置を構成する最
小単位の部材まで分解する。月別生産量積上手段24
は、展開された部材を予測情報の受注見込み客先への納
期によって月毎にまとめて、部材毎に積上、すなわち集
計する。需要予測状況調整手段25は、月毎に生産可能
な部材の数量と、積上げられた部材の数量とを比較した
後に、予測モデルにおいて例えば客先への納期を変化さ
せる等によって、需要予測のシミュレーションを実行
し、このシュミレーションの結果を入出力装置4に例え
ばグラフ化する等によって表示する。なお、シミュレー
ション結果は必要に応じ修正可能とされている。受注確
定受付手段26は、入力装置1を介して受注確定情報を
取込み、データベース30に記憶する。予測モデル差異
調整手段27は、受注確定情報と、予測モデルによる需
要予測との差異を分析して予測モデルを修正する。
The sales information receiving means 21 receives forecast information from the sales via the input device 1, for example, the order accuracy of the customer, country name, project name, predicted property name, model name, number of lines (number of telephone subscribers). The number, sales representative, estimated amount, delivery date and the like are fetched and stored in the database 30. The prediction model creation unit 22 searches the database 30 for a prediction model estimated in the past based on the prediction information. If the search fails and the prediction model estimated in the past cannot be found, a new prediction model is created and stored in the database 30. The device expanding means 23 expands the members of the device used in the prediction model, that is, decomposes the members into the minimum unit constituting the device. Monthly production volume accumulation means 24
Collects the developed members on a monthly basis according to the delivery date of the forecast information to the prospective customer, and stacks, that is, totals, the members. The demand forecasting situation adjusting means 25 compares the quantity of components that can be produced each month with the number of stacked components, and then simulates demand forecasting by, for example, changing the delivery date to the customer in the forecasting model. Is executed, and the result of the simulation is displayed on the input / output device 4 by, for example, graphing. Note that the simulation result can be modified as needed. The order confirmation accepting means 26 takes in the order confirmation information via the input device 1 and stores it in the database 30. The prediction model difference adjusting unit 27 corrects the prediction model by analyzing the difference between the order confirmation information and the demand prediction by the prediction model.

【0010】本実施の形態による需要予測システムは上
述の構成を備えており、次に、需要予測システムの動作
について図1から図3を参照しながら説明する。図2は
需要予測システムの動作を示すフローチャートであり、
図3は需要予測システムの動作を示す図である。先ず、
営業情報受付手段21が起動される。入力装置1は、例
えば営業システムから営業情報をデータリンクするイン
タフェイス機能を有しており、営業システムから営業情
報がリンクされると営業情報受付のプログラムが起動
し、営業情報から予測情報を選別して、例えば客先の受
注確度、国名、プロジェクト名、予測物件名、機種名、
回線数、台数、営業担当、予想金額、納入納期等の情報
を営業情報ファイル31に記憶する(ステップS1)。
なお、これと同時に、図3に示すように、受注確定受付
手段26が起動されて営業情報の中に受注確定情報が存
在したときには、受注確定情報を選別して例えば客先の
国名、プロジェクト名、予測物件名、機種名、回線数、
台数、機器明細等を受注確定情報ファイル40に記憶す
る(図3におけるステップT1)。
The demand forecasting system according to the present embodiment has the above-described configuration. Next, the operation of the demand forecasting system will be described with reference to FIGS. FIG. 2 is a flowchart showing the operation of the demand forecasting system,
FIG. 3 is a diagram showing the operation of the demand forecasting system. First,
The business information receiving means 21 is activated. The input device 1 has, for example, an interface function for data linking the sales information from the sales system. When the sales information is linked from the sales system, the sales information reception program starts, and the prediction information is selected from the sales information. For example, customer order accuracy, country name, project name, forecast property name, model name,
Information such as the number of lines, the number of units, the sales representative, the estimated amount, and the delivery date is stored in the sales information file 31 (step S1).
At the same time, as shown in FIG. 3, when the order confirmation accepting means 26 is activated and the order confirmation information exists in the sales information, the order confirmation information is selected and, for example, the country name of the customer, the project name , Forecasted property name, model name, number of lines,
The number of devices, device specifications, and the like are stored in the order confirmation information file 40 (step T1 in FIG. 3).

【0011】営業情報のリンクが完了した後、予測モデ
ル作成手段22が起動される。ここでは、先ず、受注確
度の選別のプログラムが起動して営業情報ファイル31
から所定の受注確度を有する予測情報が選別される(ス
テップS2)。なお、選別された予測情報には、例えば
次回の受注確度の選別の際に対象外となるように選別済
みのサインを付与しておく。選別された予測情報は客先
納期、機種等に基づいて並べ替えられる(ステップS
3)。予測情報の機種名が決まっていれば(ステップS
4のYES側)、機種モデル選別のプログラムを起動し
て、予測情報の機種名と同じ機種名の機種モデルを機種
モデルファイル32から抽出する(ステップS5)。こ
こで、選択された機種モデルは、予測モデルとされる。
予測情報の機種名が決まっていなければ(ステップS4
のNO側)、予測情報の回線数が決まっているか否かを
回線数確定で判定し(ステップS6)、回線数が決まっ
ていなければ(ステップS6のNO側)、金額換算回線
数のプログラムを起動して金額モデルファイル33から
予想金額と同額もしくは近傍の金額の金額モデルを検索
して、選択された金額モデルに対応する機種を標準機種
として設定する(ステップS7)。ここで、選択された
金額モデルは、予測モデルとされる。一方、回線数が確
定している場合には(ステップS6のYES側)、予測
情報の台数が確定されているか否かを台数確定のプログ
ラムで判定し(ステップS8)、台数が確定していなけ
れば(ステップS8のNO側)、台数割り出しのプログ
ラムを起動して、例えば適宜の回線数の範囲において選
択された機種が何台必要かを算出する(ステップS
9)。
After the link of the sales information is completed, the predictive model creating means 22 is started. Here, first, a program for selecting the order accuracy is activated and the sales information file 31 is selected.
, Prediction information having a predetermined order receiving probability is selected (step S2). It should be noted that the selected prediction information is provided with a selected signature so that the prediction information is excluded from the target at the time of the next selection of the order accuracy. The selected prediction information is sorted based on the customer's delivery date, model, etc. (Step S
3). If the model name of the prediction information is determined (step S
(YES side of No. 4), a model model selection program is started, and a model model having the same model name as the model name in the prediction information is extracted from the model model file 32 (step S5). Here, the selected model model is a prediction model.
If the model name of the prediction information is not determined (step S4
NO side), whether or not the number of lines of the prediction information has been determined is determined by determining the number of lines (step S6). The system starts up, searches the price model file 33 for a price model of the same amount as or close to the expected price, and sets a model corresponding to the selected price model as a standard model (step S7). Here, the selected money amount model is a prediction model. On the other hand, when the number of lines is determined (YES in step S6), it is determined by the number determination program whether the number of prediction information is determined (step S8), and the number must be determined. If it is (NO in step S8), a program for calculating the number of units is started and, for example, how many selected models are required in a range of an appropriate number of lines is calculated (step S8).
9).

【0012】台数が決定した後、予測情報の国名に対す
るオプション、例えば納入国の特殊事情に応じた適宜の
オプションを国オプションファイル34から選択して予
測モデルに付加する(ステップS10)。次に、予測モ
デル選別のプログラムを起動して、作成された予測モデ
ルが既に予測モデルファイル35に存在するか否かをチ
ェックし、予測モデルが存在しなければ(ステップS1
2のNO側)、予測モデルを予測モデルファイル35に
記憶する(ステップS13)。その後、案件作成のプロ
グラムが起動されて、予測モデルと予測情報を結合する
ことによって作成された案件モデルを案件モデルファイ
ル36に記憶する(ステップS14)。
After the number is determined, an option for the country name of the forecast information, for example, an appropriate option corresponding to the special circumstances of the country of delivery is selected from the country option file 34 and added to the forecast model (step S10). Next, a program for selecting a prediction model is started, and it is checked whether the created prediction model already exists in the prediction model file 35. If the prediction model does not exist (step S1)
(NO side of No. 2), the prediction model is stored in the prediction model file 35 (step S13). Thereafter, a case creation program is activated, and the case model created by combining the prediction model and the prediction information is stored in the case model file 36 (step S14).

【0013】次に、装置展開手段23が起動される。こ
こでは、先ず、図3に示すように、装置展開のプログラ
ムが起動されて、案件モデルファイル36の予測モデル
に記載されている例えば装置番号に基づいて、装置構成
ファイル37から、この装置番号に対応する装置を構成
する全ての部材が抽出される(ステップS15)。その
後、月別生産量積上手段24が起動されて、展開された
各部材に客先納期を付加して、月毎に集計する。この処
理は、案件モデルファイル36に格納されている全ての
予測物件名に対して行われて、集計結果は積上状況ファ
イル38に記憶される(ステップS16)。次に、需要
予測状況調整手段25が起動されて、積上げられた月毎
の部材の数量は、生産能力ファイル39から取得された
各月毎に生産出来る部材の数量(生産数量)と比較され
て、生産できる部材の数量を越える場合には、例えば客
先納期を前後する等の調整によって、月々における積上
げられた部材の数量が互いに等しくなるように、すなわ
ち月々の生産に掛かる負荷が平均になるように均されて
予測数量とされる。そして、予測数量と生産数量を、例
えば国別、月別、客先別、機種別等で比較した例えばグ
ラフ等が入出力装置4において表示される(ステップS
17)。
Next, the device developing means 23 is activated. Here, first, as shown in FIG. 3, a program for device development is started, and based on, for example, the device number described in the prediction model of the case model file 36, the device configuration file 37 All the members constituting the corresponding device are extracted (step S15). After that, the monthly production volume stacking means 24 is activated, and the customer's delivery date is added to each of the developed members, and the monthly total is counted. This process is performed for all the predicted property names stored in the case model file 36, and the totaling result is stored in the stacking status file 38 (step S16). Next, the demand forecasting state adjusting means 25 is activated, and the number of stacked members for each month is compared with the number of members that can be produced for each month (production quantity) acquired from the production capacity file 39. If the number of components that can be produced exceeds the number of components that can be produced, for example, by adjusting the delivery date before or after the customer, the number of components accumulated in each month is equal to each other, that is, the load applied to monthly production is averaged. To be equal to the forecast quantity. Then, for example, a graph or the like in which the predicted quantity and the production quantity are compared by country, month, customer, model, etc., is displayed on the input / output device 4 (step S).
17).

【0014】なお、以上のように作成された予測数量等
は、例えば他の客先に対応して納期調整が可能とされて
おり、調整時においては、積上げられた月毎の部材の数
量の再計算が行われる。さらに、以上のような予測数量
を作成した後に、受注が確定した場合には、入力装置1
を介して受注確定情報を受注確定情報ファイル40に記
憶する(ステップT1)。また、入出力装置4から予測
モデルの差異の調整が要求されると、予測モデル差異調
整手段27が起動されて、受注確定情報ファイル40の
受注確定情報および積上状況ファイル41の情報と、予
測モデルファイル35の予測モデルとの比較が行われ、
例えば予測情報の予測物件名毎に、両者の差異が入出力
装置4のディスプレイ等に表示される。この両者の差異
を基にして、予測モデルの補正データを作成して予測モ
デルの調整を行う。
The forecast quantity created as described above can be adjusted for the delivery date in accordance with, for example, another customer. A recalculation is performed. Further, if the order is confirmed after the above-described forecast quantity is created, the input device 1
The order confirmation information is stored in the order confirmation information file 40 via the server (step T1). When the input / output device 4 requests the adjustment of the difference between the prediction models, the prediction model difference adjustment unit 27 is activated, and the order determination information in the order determination information file 40 and the information in the stacking status file 41 and the forecast A comparison with the prediction model in the model file 35 is performed,
For example, for each predicted property name in the prediction information, the difference between the two is displayed on a display or the like of the input / output device 4. Based on the difference between the two, correction data of the prediction model is created and the prediction model is adjusted.

【0015】本実施の形態による需要予測システム10
によれば、営業から入力される例えば客先の受注確度、
機種名、台数、金額、納入納期等の予測情報に基づいた
予測モデルによって需要予測のシュミレーションが行わ
れる段階において、例えば客先への納入納期を前後する
等によって、客先に納入する装置を構成する各部材の月
々の生産計画を調整することができ、シュミレーション
結果の需要予測に基づいて客先に対して例えば納入納期
の調整や装置の機種等の提案が可能となる。さらに、予
測情報に基づいて作成された予測モデルによるシュミレ
ーション結果に対して、受注確定情報との比較を行うた
め、両者の差異を抽出して予測モデルを調整することが
でき、予測モデルの予測精度を向上することができると
共に、予測モデルを使用した需要予測のシュミレーショ
ン結果の信頼性を向上することができる。
Demand forecasting system 10 according to the present embodiment
According to, for example, the order accuracy of the customer input from the sales,
At the stage where demand forecast is simulated by the forecast model based on forecast information such as model name, number of units, amount of money, delivery date, etc. It is possible to adjust the monthly production plan of each member to be performed, and it is possible to adjust the delivery date and propose the type of the device to the customer based on the demand prediction based on the simulation result. Furthermore, since the simulation result of the prediction model created based on the prediction information is compared with the order confirmation information, the difference between the two can be extracted and the prediction model can be adjusted, and the prediction accuracy of the prediction model can be adjusted. Can be improved, and the reliability of the simulation result of the demand forecast using the prediction model can be improved.

【0016】[0016]

【発明の効果】以上説明したように、請求項1記載の本
発明の需要予測システムによれば、予測モデルによって
需要予測のシュミレーションが行われる段階において、
客先に納入する装置を構成する各部材の月々の生産計画
を調整することができ、需要予測のシュミレーション結
果に基づいて、客先に対して例えば納入納期の調整や装
置の機種等の提案が可能となる。さらに請求項2記載の
需要予測システムによれば、予測情報に基づいて作成さ
れた予測モデルによるシュミレーション結果に対して、
受注確定情報との比較を行うため、両者の差異を抽出し
て予測モデルを調整することができ、予測モデルの予測
精度を向上することができると共に、予測モデルを使用
した需要予測のシュミレーション結果の信頼性を向上す
ることができる。
As described above, according to the demand forecasting system of the first aspect of the present invention, at the stage where the demand forecast is simulated by the forecast model,
It is possible to adjust the monthly production plan of each component constituting the equipment to be delivered to the customer, and based on the simulation results of the demand forecast, for example, adjustment of the delivery date and proposal of the equipment model etc. can be made to the customer. It becomes possible. Furthermore, according to the demand forecasting system according to claim 2, a simulation result by a forecasting model created based on forecasting information is:
Since the comparison with order confirmation information is performed, the difference between the two can be extracted and the forecast model can be adjusted, the forecast accuracy of the forecast model can be improved, and the simulation results of the demand forecast using the forecast model can be obtained. Reliability can be improved.

【図面の簡単な説明】[Brief description of the drawings]

【図1】 本発明の一実施形態に係わる需要予測システ
ムのブロック構成図である。
FIG. 1 is a block configuration diagram of a demand forecasting system according to an embodiment of the present invention.

【図2】 需要予測システムの動作を示すフローチャー
トである。
FIG. 2 is a flowchart showing the operation of the demand prediction system.

【図3】 需要予測システムの動作を示す図である。FIG. 3 is a diagram showing the operation of the demand forecasting system.

【符号の説明】[Explanation of symbols]

1 入力装置 2 データ処理装置 3 記憶装置 4 入出力装置 21 営業情報受付手段 22 予測モデル作成手段 23 装置展開手段 24 月別生産量積上手段 25 需要予測状況調整手段 26 受注確定受付手段 27 予測モデル差異調整手段 30 データベース DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Input device 2 Data processing device 3 Storage device 4 Input / output device 21 Sales information receiving means 22 Prediction model creation means 23 Device development means 24 Monthly production volume accumulation means 25 Demand forecast situation adjustment means 26 Order confirmation acceptance means 27 Prediction model difference Adjustment means 30 Database

Claims (2)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項1】 予測モデルに基づいて需要のシュミレー
ションを行う需要予測システムであって、 客先の受注確度、機種名、台数、金額、納入納期等を含
む予測情報を営業から取り込む営業情報受付手段と、 前記予測情報に基づいて予測モデルを作成する予測モデ
ル作成手段と、 前記予測モデルで対象とされる装置を、前記装置を構成
する最小単位の部材まで分解する装置展開手段と、 前記部材の予測数量を、前記予測情報における前記客先
への納入納期による月毎、かつ前記部材毎に集計する月
別生産量積上手段と、 月毎に生産可能な前記部材の生産数量を参考に、前記予
測情報を変数として前記部材の前記予測数量に対するシ
ュミレーションを実行し、このシュミレーション結果に
基づいて前記部材の前記予測数量と前記生産数量とを比
較して表示することによって前記部材の生産計画を調整
する需要予測状況調整手段とを備えることを特徴とする
需要予測システム。
1. A demand forecasting system for simulating demand based on a forecasting model, comprising: sales information receiving means for taking in forecast information including sales order accuracy, model name, number of units, amount of money, delivery date of delivery, etc. A prediction model creation unit that creates a prediction model based on the prediction information, an apparatus deployment unit that disassembles an apparatus targeted by the prediction model into members of a minimum unit that constitutes the apparatus, Forecasted quantity, monthly by the delivery date to the customer in the forecast information, and monthly production volume accumulating means to aggregate for each member, and referring to the production quantity of the member that can be produced every month, A simulation is performed on the predicted quantity of the member with the prediction information as a variable, and the predicted quantity and the production quantity of the member are calculated based on the simulation result. Demand forecasting system, characterized in that it comprises a forecast status adjusting means for adjusting the production plan of the member by compare to display.
【請求項2】 受注確定情報を取込む受注確定受付手段
と、 前記受注確定情報と、前記予測モデルによる前記シュミ
レーション結果との差異を分析して、前記予測モデルを
修正する予測モデル差異調整手段とを備えることを特徴
とする請求項1に記載の需要予測システム。
2. An order confirmation accepting unit for receiving order confirmation information, a prediction model difference adjusting unit for analyzing a difference between the order confirmation information and the simulation result based on the prediction model, and correcting the prediction model. The demand forecasting system according to claim 1, further comprising:
JP3348599A 1999-02-10 1999-02-10 Demand predictive system Pending JP2000231588A (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP3348599A JP2000231588A (en) 1999-02-10 1999-02-10 Demand predictive system

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP3348599A JP2000231588A (en) 1999-02-10 1999-02-10 Demand predictive system

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JP2000231588A true JP2000231588A (en) 2000-08-22

Family

ID=12387867

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP3348599A Pending JP2000231588A (en) 1999-02-10 1999-02-10 Demand predictive system

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP2000231588A (en)

Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2001098984A1 (en) * 2000-06-19 2001-12-27 Ensop Pte Ltd Forecasting group demand
JP2002133079A (en) * 2000-10-20 2002-05-10 Takachiho:Kk Home sales method and home sales system
JP3296318B2 (en) 1999-03-02 2002-06-24 日本電気株式会社 Demand forecasting method, demand forecasting device, and storage medium storing demand forecasting program
GB2375848A (en) * 2001-05-23 2002-11-27 Hewlett Packard Co Equipment supply method
JP2003187051A (en) * 2001-12-19 2003-07-04 Toyota Motor Corp Management plan support device
JP2007213519A (en) * 2006-02-13 2007-08-23 Hitachi Ltd Management information output method
JP2017191391A (en) * 2016-04-12 2017-10-19 株式会社日立製作所 Material consumption creation system
CN111292105A (en) * 2018-12-06 2020-06-16 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 Service demand determination method and device

Cited By (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3296318B2 (en) 1999-03-02 2002-06-24 日本電気株式会社 Demand forecasting method, demand forecasting device, and storage medium storing demand forecasting program
WO2001098984A1 (en) * 2000-06-19 2001-12-27 Ensop Pte Ltd Forecasting group demand
JP2002133079A (en) * 2000-10-20 2002-05-10 Takachiho:Kk Home sales method and home sales system
GB2375848A (en) * 2001-05-23 2002-11-27 Hewlett Packard Co Equipment supply method
JP2003187051A (en) * 2001-12-19 2003-07-04 Toyota Motor Corp Management plan support device
JP2007213519A (en) * 2006-02-13 2007-08-23 Hitachi Ltd Management information output method
JP2017191391A (en) * 2016-04-12 2017-10-19 株式会社日立製作所 Material consumption creation system
CN111292105A (en) * 2018-12-06 2020-06-16 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 Service demand determination method and device
CN111292105B (en) * 2018-12-06 2023-12-08 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 Service demand determining method and device

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US20210073283A1 (en) Machine learning and prediction using graph communities
CN102236672B (en) A kind of data lead-in method and device
CN112598289B (en) Index configuration method, system, computer device and computer readable storage medium
CN111400336A (en) Data processing system, method for implementing the same, and hardware storage device
US7146304B1 (en) Method and apparatus for lane and front-end planning and design analysis
JP4072102B2 (en) Project pre-evaluation method, project pre-evaluation apparatus and program
JP2019028871A (en) Project management support device, project management support method and program
JP2000231588A (en) Demand predictive system
CA3257700A1 (en) Methods, systems and computer program products for determining models for predicting reoccurring transactions
CN110866698A (en) Apparatus for rating a service provider's service score
CN111858600A (en) Data wide table construction method, device, equipment and storage medium
JPWO2019171492A1 (en) Predictive business support device and forecast business support method
JP3914010B2 (en) Design analysis method and design analysis program
CN110197382B (en) Method and apparatus for generating information
JP2021082207A (en) Waste carry-in amount prediction device, waste carry-in amount prediction method, and waste carry-in amount prediction program
CN113762688B (en) Business analysis system, method and storage medium
JP2002230273A (en) Business risk management method
Melo et al. A stochastic performance model for evaluating ethereum layer-2 rollups
CN119378745B (en) Methods, devices, and equipment for predicting the quantity of business objects required
CN114119222B (en) Resource data processing method, device, server and storage medium
CN119740850B (en) AI financial task distribution method and system based on accounting knowledge graph
US20020083402A1 (en) Method and system for simulating integrated circuit designs
JP2006040039A (en) Production management method, apparatus for executing the method, and operation program for the apparatus
CN109471790A (en) Method and device, computer device and readable storage medium for sending nuclear parameter comparison
US7584083B1 (en) Modeling and simulation of workcenter processes

Legal Events

Date Code Title Description
A02 Decision of refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02

Effective date: 20010717