需要予測システム FOREPALS

FOREPALS(フォアパルス)は、発注業務やPSI(注1)などの需給調整業務を円滑に行うために蓄積されたデータから将来の需要を予測し、需要計画の策定や適正在庫を実現する供給計画策定といった需給調整業務や発注勧告、発注予測、在庫削減をトータルに支援するパッケージソフトウェアです。

需給調整とは、市場での商品の需要と需要を満足しつつ適正に在庫を保つための供給を管理することを示します。

FOREPALSでは「需要予測を活用して、如何に需給調整を効率よく進めるか」という点に主眼を置いています。また、在庫削減へのアプローチとして発注勧告機能も備えています。

  • 注1
    PSI(Production/Procurement,Sale,Inventory)とは、「生産または調達、販売、在庫」の三位一体を表す略語です。

導入メリット

在庫の削減

需要予測をベースに在庫をシミュレート(適正化)して補充または発注指標を算出します。在庫の回転率を上げることで破棄ロスを減らします。

品切れ削減

製品の売れ行きや製品特性に合った需要予測を行うことで、機会損失の抑制を行います。

作業の削減

計画策定に必要な情報の一元管理を行い必要な情報を参照しながら計画策定が可能です。運用に沿った業務支援メニューと各種アラートによる効率的な計画業務を実現します。

特長

海外生まれの需要予測システムが多い中、FOREPALSは当社で開発した需要予測システムであるため、日本的な発想や操作性を持っています。

FOREPALSは利用者が分りやすい操作性を実現しています。煩雑で手間のかかる需給調整を効率よく行うため、データをわかりやすく可視化し、直感的に把握できるよう工夫しています。計画策定や需給調整の業務をスムーズに行えるように操作性の高い機能が利用者を支援します。


FOREPALSの予測手法等は日本国内にて特許登録済みです。(特許番号:3767954)
FOREPALS's forecasting method is covered by one more of the following Patents United States Patent NO(6032125).

FOREPALSは、富士通の「環境貢献ソリューション(富士通サイト) 認定製品です。

主な機能

需要予測をベースに、最適な需給調整と作業効率化を図る機能を提供します。

機能内容
需要予測・発注勧告予測値を算出し、安全在庫から供給指標を自動的に算出します。製品の新旧の紐付けや、新製品の予測も可能です。
需給計画メニュー様々なデータを一元的に可視化します。需要計画、供給計画を並行して策定することが可能です。計画値の変更に対してリアルタイムに連動し、将来の状態をシミュレーションします。
分析メニュー経営的な判断や需給調整に役立つ分析メニューから、課題や改善点を見つける“気付き”をサポートします。
メンテナンスメニューマスタ情報や予測手法やパラメタの変更など容易にメンテナンスできます。基本的にバッチ処理でのマスタ差分処理が可能です。
予測エンジン多種データベースに対応し、並行処理機能を搭載しました。大規模な需給調整が可能です。

各種サービス

お客様のご要望や目的に応じて、各工程でサービスをご提供しています。

工程サービス内容
企画・構想データ検証サービス主な製品の販売実績データをお預かりし、どの程度の予測精度が得られるのか検証します。
Fit/Gap分析実際の業務とシステムイメージを照らし合わせることで導入の検討やカスタマイズ機能を構想します。
需給調整ショートレビューFOREPALSを活用して需給調整を行う仕組みや基幹システムなどと連携したデータ共有などを構想します。
システム構築システム構築サービスお客様の業務や目的に合わせ、最適な運用効果が得られるように、独自のカスタマイズ機能を開発します。
導入支援サービスデータベースの構築や各種パッケージのインストールなど導入におけるセットアップと支援を行います。
トレーニング(テクニカル、オペレーション)導入後のシステム活用のための具体的な操作と運用をレクチャーします。
評価・運用システム保守サービストラブル発生時のQ/Aサポートなど安定した稼働を得るため支援を行います。
予測モデル保守サービス稼働後の評価やデータの傾向が著しく変化したことにより精度が不安定になった場合など、予測モデルを再検証(チューニング)します。

導入事例

FOREPALSは、これまでに200社以上に導入していただいています。
導入されている業種としては製造業・流通業をはじめ、様々な業種にわたっています。

FOREPALSの予測手法は、時系列で数量(金額も可)が変化する商品に対しては全般に適用可能と考えております。変わった商談事例としては、パチンコの出玉予測や店舗の来客数予測、石油プラントの消費量予測などもあります。

事例一覧

動作環境

サーバ

OSWindows Server 2016 以降
データベースSQL Server 2016 SP1 以降

クライアント

OSWindows 8.1
Windows 10
WebブラウザInternet Explorer 11
Microsoft Edge
Google Chrome

FAQ

    • 予測は「あくまでも予測」であるので、「当たります」とは言い切れません。

      予測精度について、一概に判断することは困難ですが、FOREPALSは、より安定した予測値が得られるように複数の予測モデルや予測手法を内包しています。商品(お客様)によってデータの性質や傾向が異なるので、導入を検討 される場合、事前に検証作業(データをお預かりして、どの程度の精度が期待できるのかを検証)を行い、「使える」か「使えない」をご判断(了承)して頂いた上で導入となります。

    • 標準機能ではありませんが、実績以外の付加要因(天候など)を加味することは可能です。

      外部要因を予測のファクターとする場合には、本当にその要因が実績の変動に影響を与えていることが明確でない場合は、安定した精度が期待できない場合もあります。
      取り込み方として、予測する時点で、それらの要因をデータとして盛り込む手法と実績のみによって得られた予測値に対して、付加要因による変動を加える方法などが考えられます。また実際にシステム化(カスタマイズ)する場合にどの 外部要因のデータをどのようにして入手(設定)するのかも考えておく必要があります。これらのことも考慮して、外部要因の予測モデルへの組み込みをおこなえば効果は高いでしょう。

    • FOREPALSでは、商品のライフサイクルの段階に合わせて4つの考え方を選択できます。

      1. 販売開始前:(市場投入前)
        商品を市場に出す前段階において、販売開始後にどの程度の売上が見込めるかを予測します。この段階においては、実績が存在しないため新規に販売する商品の特性(構成・性質)から予測を行います。
        (注) この予測については、コンサルティングを含めたサービスとして提供しています。
      2. 販売開始直後:(成長期)
        商品を市場に出してから数(週/月)経過後で初期販売実績が発生した段階において、対象商品が今後どの程度まで売上が見込めるかを予測します。この段階においては、存在する実績と過去の類似商品の同時期の販売実績 (傾向)から予測を行います。
      3. 通常期間:(安定期)
        商品が市場において認知され需要・供給とも安定した段階です。この段階においては、蓄積された対象商品の実績を使い、今後の商品の売上を予測します。
      4. 販売終了前:(終息期)
        販売終了、後継商品の発売などにより商品寿命を終えようとする段階です。この段階については、特に意識する必要はありません。上記3.の手法の延長線上と考えられ、商品の傾向として終息状況にあると捉えられます。FOREPALS では、傾向変化を把握するため自動的に終息傾向の予測を行います。
    • FOREPALSでは、基本的に予測商品数に制限はありません。

      ただし、運用サイクルや利用状況に合わせて、処理の規模に似合った機器構成とデータベースを装備する必要があります。また、計画策定の作業において、対象商品数が多くなった場合、全ての商品の計画を立案(調整)するこ とも実際の業務においては難しいものと思われます。
      そこでFOREPALSでは、各種アラームや予測モデル監視(プロットグラフ)という仕組みで対象商品群の誤差分布を参照することを可能としており、ここで実績(数量)が多く誤差が大きいものに着目して計画値の調整を行うことを可能とし ています。

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