信頼区間
履歴内
需要予測内の説明予測の信頼度間隔は、数学的予測と季節プロファイルが、重要な期間である将来の 1 リード タイム期間の実際の需要をどれだけ正確に予測できるかを示します。期間リード タイムは、IFS Cloud から読み取られた品目リード タイムから計算されます。このリード タイムを読み取って期間リード タイムに変換する方法は構成可能です。これを構成する方法の詳細については、DP サーバーの詳細設定 (\Database\LeadTimeValue および \Settings\LeadTimeMethod) を参照してください。
信頼度間隔は、説明予測と調整済需要の差の 1 乗の平均をとることによって計算されます。この平方根を 1 標準偏差として設定します。
ここで
D = 調整需要
E = 説明予測
この場合、+- 1 Conf は濃い灰色の領域になり、+- 2 Conf は薄い灰色の領域になります。
予測内
予測の信頼度間隔は、予測品目の過去の需要が将来予測される期間数よりも長い場合にのみ計算されます。注目すべきもう 1 つの点は、特定の予測品目に履歴データが多いほど、計算された信頼度間隔がより正確になることです。
以下の表は、将来の期間の信頼度間隔の計算例を示しています。この例では、考慮される予測期間の数は 4 で、利用可能な履歴データ期間の数は 6 です。
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期間
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1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
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履歴 (調整済需要) |
データ1 |
データ2 |
データ3 |
データ4 |
データ5 |
データ6 |
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システム1 の場合 |
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1 の場合 |
1 の場合 |
1 の場合 |
1 の場合 |
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システム2 の場合 |
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2 の場合 |
2 の場合 |
2 の場合 |
2 の場合 |
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システム3 の場合 |
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3 の場合 |
3 の場合 |
3 の場合 |
3 の場合 |
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システム4 の場合 |
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4 の場合 |
4 の場合 |
4 の場合 |
4 の場合 |
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システム5 の場合 |
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5 の場合 |
5 の場合 |
5 の場合 |
5 の場合 |
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システム6 の場合 |
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6 の場合 |
6 の場合 |
6 の場合 |
6 の場合 |
上記の表では、FOR1 値は期間 1 (データ 1) の履歴情報を考慮して導出されています。さらに、FOR2 値は、期間 1 (データ 1) と期間 2 (データ 2) の履歴情報を考慮して導出されます。これらのアルゴリズムは、利用可能なすべての履歴データ期間にわたって継続されます。上記のシナリオに基づいて、期間 1 から期間 6 まで継続されます。予測品目のために選択された予測モデルを考慮して予測値を計算します。
次の将来の期間の信頼度間隔は、次の時系列データを使用して計算されます。
期間 7 - [(FOR1-データ 2),(FOR2-データ 3),FOR3-データ 4),(FOR4-データ 5),(FOR5,データ 6)]
期間 8 - [(FOR1-データ 3),(FOR2-データ 4),FOR3-データ 5),(FOR4-データ 6)]
期間 9 - [(FOR1-データ 4),(FOR2-データ 5),FOR3-データ 6)]
期間 10 - [(FOR1-データ 5),(FOR2-データ 6)]
上記の式は、将来の期間の信頼度間隔の計算に使用されます。上記の時系列の 2 乗差をとり、平均をとって将来の期間の信頼度間隔を計算します。この数値の平方根が第 1 標準偏差として採用されます。
注釈:
信頼度間隔を計算するには、定義された予測範囲よりも 1 期間長い履歴が必要です。このシナリオでは、システム予測の信頼度間隔を示すには、最低 5 またはそれ以上の履歴期間が必要です。