実績値が事前の予測値と異なることは、いつでも予期できます。KPIとしてこの誤差を測定すること、さらに安全在庫計算でもこの誤差を評価することは、需要予測の過程で重要な部分です。予測の評価に利用される誤差は数多くあります。MAPE)を基準に予測の評価します1)。評価には、各予測期間の実績データが必要です。現在選択されている予測時点期間に自動で割り当てられます。1か月後の2017年8月の最終日に、再び予測の立案をします。2017年12月の最終日までこれを繰り返します。結果として、2017年7月から2017年12月までの6か月間で、それぞれ6か月の予測をします。ここで、私たちは2017年12月までの実績データを持ち、2017年7月時点で作成された予測値を評価します。評価には、予測時点コントロールから2017年7月を選択します。東日本地点の品目のダークビールを確認します(下記の図を参照)。Streamlineは、予測時点コントロールで選択した期間に関係なく、利用可能な実績データをすべて表示し、利用可能な実績データに対して予測値を評価します(上記の図を参照)。この例の最初の仮定は、今日が2017年7月の最終日でした。この仮定では、2017年8月の実績データはインポートできません。その後仮定は変化し、今日が2017年12月の最終日となります。最終的な仮定では、2017年12月までの実績データが追加でインポートできます。ここで、予測時点コントロールから2017年7月を選択すると、すべての実績データと当時の予測値が表示され、実績データに対して予測値を評価できます3)。予測評価の結果は、パネルにあるモデルタブのモデルMAPEと予測MAPEに表示されます(下記の図を参照)。モデルMAPEは、モデル作成に利用されたデータを基礎に計算された平均絶対パーセント誤差(MAPE)です。この反応は、プロットにて青い点で示されます(上記の図を参照)4)。予測MAPEは、予測データと実績データの平均絶対パーセント誤差(MAPE)です。これは、予測に対して評価される実績データがある場合に計算されます5)。2017年12月)の評価です。ビュータブに進み、予測誤差レポートを選択します(下記の図を参照)。誤差セクションは、APEを表示し、品目や地点や期間などで集計もできます。2018年1月の実績データが利用できないため、レポート内の対応するカラムは空欄になっています。これまで見てきたように、例のテーブルには、空セルや空行があります。販売のない期間では計算できないため、空セルが作成されます。空行が作成されるのは、次の状況です。:予測モデルを構築するために十分な販売履歴がない品目が廃番になる間欠需要モデルが利用されるレポートの最終列は、全期間で計算されたMAPEを各計画品目別に表示します。ビューのツールバーに表示され、プロジェクト内のすべての品目で重みを付けたMAPEです6)。販売価格をインポートした場合、全体のWMAPEは、価格で重み付けされたMAPE値となり、すべての期間の売上金額パーセント誤差を表します。Wikipediaにて、WMAPEをより詳しく読むことができます。13:39予測品質の指標2つの測定値を利用して予測品質を評価できます。誤差)デフォルトの測定値は、誤差です。KPIグループのメニューに進み精度指標値パラメータを変更し、切り替えできます(下記の図を参照)。設定にて精度が選択された場合、予測精度レポートを表示します(下記の図を参照)。ビューのモデルタブ内に表示されている評価にも影響を与えます(下記の図を参照)。Error)の略称です。Error)の略称です。MAPEは、APEの平均から算出されます。下記の図に表示されている2017年7月は、2017年7月最終日の簡略表記です。この説明は日本語版のみ追加されています。販売実績と青い点の誤差から計算されます。販売実績と赤い点の誤差から計算されます。Errorの略称です。