説得力のある豊胸

まず、忘れてはならないことは、すべての生産・物流活動は、販売計画に基づいて行われるといっても過言ではない。 したがって、販売計画の精度が低いと計画どおりにいかず、品切れ、在庫過剰、在庫偏在等「経営のムダ」が発生します。
販売計画の精度が高ければ、計画どおり、生産・物流活動が行われるところから、売り損じがない。 必要な生産数量が決まり、それによって生産計画がたてられて、ムダな生産をしなくてよい。
工場や物流センターでの在庫量が決まり、それによって在庫計画がたてられ、ムダな在庫をもたなくてよい。 安全在庫量が比較的少なくてすむ。

全在庫量を削減することが可能になる。 では販売計画の精度を上げるにはどうしたらよいでしょうか。
需要予測の方法には、主なものとして時系列分析、回帰分析、多変量解析などがあります。 時系列分析は、過去の販売量や額の流れから、将来の販売量や額を分析するものです。
回帰分析は、長期的な傾向を求める場合、時系列のデータを直線や曲線にあてはめるものです。 多変量解析は、他の種類の変数を用いてデータを分析するもので、例えば、製品特性や市場特性を多変量解析で分析し、特性にあった予測法を適用することによって予測の精度を向上させるものです。
ここでは、主として時系列分析を中心に考えてみます。 時系列分析は、過去の販売実績の流れを統計的手法で、傾向変動、循環変動、季節変動、不規則変動など長期トレントを明らかにして、将来の販売量を推定するものです。
主な統計的手法には、移動平均法、指数平滑法などがありますが、需要予測の方法について、唯一無比なものはありません。 これらの方法について比較検討して、自社製品に最も適したものを探すしかありません。
つまり、過去の販売実績データを使って検証、シミュレーションして自社の製品に適した方法を試行錯誤を繰り返しながら見つけ出すしかありません。 計算したい月や日を中心に前後一定期間のデータを利用して平均を計算する。
使用するデータの期間により3ヵ月移動平均、6ヵ月移動平均、12ヵ月移動平均などがある。 これは平滑法の一種である。
例えば季節変動などの年間移動であれば12ヵ月移動平均、週内変動であれば日単位のデータの7日間の移動平均を計算すれば、その平均期間内の変動がのぞける。 従って。
いくつかの期間の稼働平均を組み合わせて、各種の変動を除くことになる。 平滑法は特定の変動を、現実のデータから除去することで、その基本は時系列において平均値をとる方法である。
指数平滑法は真の需要（平滑値）がわかったとして、その修正を逐次行っていく。

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