予測誤差は、特定の期間における実際の需要と予測需要の差です。
予測誤差は、顧客の好みの変化、市場状況、競合他社の行動、ランダムな変動など、さまざまな要因によって発生する可能性があります。予測誤差は、平均絶対偏差 (MAD)、平均絶対パーセント誤差 (MAPE)、追跡信号などのさまざまな方法を使用して測定できます。予測誤差は通常、増加し続ける場合に予測修正を引き起こします。これは、予測モデルが根本的な需要パターンまたは傾向を捉えていないことを示します。予測誤差が増え続けると、顧客サービスの低下、在庫の過剰または陳腐化、販売機会の損失につながる可能性があります。したがって、予測誤差を監視し、必要に応じて予測を修正して、予測の精度と信頼性を向上させることが重要です。
予測誤差は、製品ライフサイクルの導入段階に関連する追跡シグナルの計算に使用される場合、またはランダムな変動によって引き起こされる場合には、予測の修正を引き起こしません。これらは、実際の需要からの体系的または持続的な乖離を示すものではないため、予測を修正する正当な理由にはなりません。参考文献:
CPIM パート 1 スタディ ガイド、第 4 章: 需要管理、セクション 4.2: 予測手法とパフォーマンス測定 CPIM パート 2 スタディ ガイド、第 3 章: 需要管理、セクション 3.1: 需要計画 予測バイアスの測定と計算に関する批判的考察、セクション: 内容予測にはバイアスがあるのか​​？
予測誤差はどのように計算できますか?、セクション: はじめに

X バー チャートは、ユニットのグループの平均値を決定するために使用される管理図の一種です。平均チャートとも呼ばれます。単位のサブグループの標本平均を経時的にプロットし、それらを中心線および管理限界と比較します。X バー チャートは、プロセスの中心的な傾向を監視し、プロセス平均の変化や傾向を検出するのに役立ちます。多くの場合、サブグループの変動を測定する R 図と組み合わせて使用​​されます。参考文献:
サプライ チェーン オペレーションの管理、第 9 章: 品質管理、セクション 9.2: 統計的プロセス管理、サブセクション 9.2.1: 管理図 CPIM 試験内容マニュアル、モジュール 8: 品質、技術、および継続的改善、セクション
8.1: 品質管理、セクション 8.1.2: 統計的プロセス管理、サブサブセクション 8.1.2.1: 管理図

在庫供給日数 (IDS) は、企業が在庫全体を販売するのにかかる時間を測定します。
IDS の削減は、企業が在庫をより早く販売することを意味し、在庫回転率が向上します。在庫回転率とは、企業が一定期間内に在庫を販売および交換した回数です。在庫回転率が高いということは、企業が在庫管理と売上創出においてより効率的であることを示しています。IDS の削減は、企業がサプライヤーに支払いを行ってから顧客から支払いを受け取るまでの時間を短縮し、現金から現金へのサイクル タイムを短縮することも意味します。
現金から現金までのサイクルタイムは、企業の現金が事業運営に拘束されている日数です。現金から現金へのサイクルタイムが短いということは、企業が在庫をより効率的に現金に変換し、流動性を向上させていることを示しています。したがって、流通ネットワークの在庫供給日数を削減すると、売上高が増加し、現金から現金までのサイクル時間が短縮されるという効果があります。参考文献:
サプライチェーン在庫削減に対するガートナーの主な取り組み
在庫供給日数 | サプライチェーン KPI ライブラリ | 利益.co
効率の最大化: オボルーの在庫供給日数を理解する

マルチレベルのマスター スケジューリング プロセスは、複数のレベルのコンポーネントとサブアセンブリを含む複雑な製品の生産を計画および管理する方法です。マルチレベル マスター スケジュール (MMS) は、最終製品を構成部品に分割し、各コンポーネントのリード タイム、ロット サイズ、可用性を考慮して各レベルにマスター スケジュールを割り当てます。マルチレベルのマスター スケジューリング プロセスは、サブアセンブリの需要構成が大きく変動する場合、つまり最終製品に必要なさまざまなタイプのサブアセンブリの割合が頻繁に変化する場合に有益です。このシナリオでは、複数のレベルにわたるサブアセンブリの需要と供給を調整するという課題が生じます。マルチレベルのマスター スケジューリング プロセスは、各レベルの在庫と生産能力のバランスをとり、在庫切れや過剰在庫のリスクを軽減し、顧客サービス レベルを向上させるのに役立ちます。参考文献 := CPIM パート 2 試験内容マニュアル、バージョン 8.0、ASCM、2021 年、p. 23. CPIM パート 2 学習システム、バージョン 8.0、モジュール 2、セクション B、

経済的発注数量（EOQ）モデルは、発注コストや在庫コストなどの総在庫コストを最小化する最適な発注数量を計算する式です。EOQ モデルはいくつかの仮定に基づいています。その 1 つは、注文準備コストと在庫保管コストが一定で既知であるということです。これは、発注と受信にかかるコストや在庫の保管と維持にかかるコストは、注文数量や在庫レベルによって変化せず、正確に見積もることができることを意味します12。
他のオプションは次の理由により正しくありません。
*A. 顧客の需要はわかっていますが、季節性があります。これは EOQ モデルの仮定ではなく、むしろそれに違反しています。EOQ モデルは、顧客の需要が一定で既知であり、注文が一定の間隔で行われることを前提としています。ただし、顧客の需要に季節性がある場合は、時間の経過とともに変化するため、予測できない可能性があります。最適な注文数量は需要パターンによって変化する可能性があるため、これは EOQ モデルの精度と適用性に影響を与える可能性があります 12。
*B. アイテムはバッチではなく継続的に購入および/または生産されます。これは EOQ モデルの仮定ではなく、むしろその矛盾です。EOQ モデルは、商品がバッチで購入および/または生産され、在庫レベルがゼロになるまで徐々に減少し、その時点で新しい注文が発注および受信されることを前提としています。しかし、品目が継続的に購入されたり生産されたりする場合、発注や在庫管理の必要がなく、EOQ モデルは無関係になります12。
*D. 単位コストに占める保有コストの割合は変動します。これは EOQ モデルの仮定ではなく、むしろその複雑化です。EOQ モデルは、単位コストのパーセンテージとしての保有コストが一定で既知であることを前提としています。これは、1 単位の在庫を保管および維持するコストが品目の単価に依存せず、正確に見積もることができることを意味します。ただし、単位原価に占める保管コストの割合が変動する場合、1 単位の在庫を保管および維持するコストが品目の単位原価に応じて変化することを意味し、見積もるのが容易ではない可能性があります。最適な注文数量は商品の単価に依存する可能性があるため、これは EOQ モデルの精度と適用性に影響を与える可能性があります12。
参考文献 := 1 在庫管理における経済的注文数量モデル - Investopedia1 2 経済的注文数量: それは何を意味し、誰にとって重要ですか? - 投資ペディア2