標準的なカウンターバランス フォークリフトの最小開放通路幅は 10.5 ～ 13.1 フィートです。さまざまな機器の最小通路幅については、こちらで確認できます。また、こちらの手順に従って自分で計算することもできます。
LO1、AC1.3

定期的に変動するレビューにより、ATT は以下に基づいて注文を調整し、季節商品を効果的に管理できます。
* リードタイムと販売量: これらの要素で製品を分類すると、計画の立案、さまざまなサプライヤーの納期や予測できない販売需要への対応に役立ちます。
JIT または MRP システムを実装するには、より高度な管理ツールが必要になるため、オプション C が最も実現可能です。この方法は、在庫切れや過剰在庫の状況を最小限に抑えながら効率的な在庫計画をサポートすることで、全ライフサイクル資産管理と一致します。

マスター生産計画 (MPS) は、「直接的な」需要、つまり「独立した需要」がある品目を計画します。独立した需要の場合、需要は販売注文、サービス注文、または予測から発生し、需要は顧客または予測された要件から直接発生します。これは、生産計画のタイミングを提供し、各マシンがどれだけ生産できるか、何シフトが使用されるかなどを示すリストです。
部品表 (BOM) は、製品の製造に必要な原材料、アセンブリ、サブアセンブリ、部品、コンポーネント、およびそれぞれの数量の包括的な在庫です。
参照：
LO2、AC2.3

デルファイ法は 1950 年代に開発され、もともとはテクノロジーが戦争に与える影響を予測するために使用されました。この方法では、専門家のグループが匿名でアンケートに回答し、その後「グループの回答」の統計的表現の形でフィードバックを受け取り、その後、このプロセスを繰り返します。目標は、回答の範囲を狭めて、専門家のコンセンサスに近いものに到達することです。デルファイ法は広く採用されており、現在でも使用されています。デルファイ法は主観的な予測手法です。ホルト ウィンターズ予測は、時間の経過に伴う一連の値 (時系列) の動作をモデル化して予測する方法です。ホルト ウィンターズは、時系列の予測手法として最もよく使用されています。数十年前の手法ですが、異常検出やキャパシティ プランニングなどの目的で使用されている監視など、多くのアプリケーションで今でも広く使用されています。
時系列分析は、時系列データ、または傾向分析を扱う統計手法です。時系列データとは、データが特定の期間または間隔の連続であることを意味します。
客観的な予測アプローチは本質的に定量的であり、大量のデータに適しています。客観的な予測方法には、時系列、因果/計量経済学、人工知能の 3 つのカテゴリがあります。
LO2、AC2.3

1 次元 (1D) バーコードは、平行線の幅と間隔を変えることでデータを体系的に表します。これには、UPC コードや EAN コードなど、最も伝統的でよく知られているバーコード タイプが含まれます。1D バーコードは、一般にリニア バーコードとも呼ばれます。
2 次元 (2D) バーコードは、多数の小さな点が含まれた正方形または長方形のように見えます。QR コード、データ マトリックス、およびアステカ コードは、2D バーコードの例です。数値コードには、文字ではなく数字のみが含まれます。バーコードで提供される情報を解釈するためのスキャン エンジン タイプは 2 種類あります (レーザー スキャナーとイメージャー)。バーコード データを読み取ることができるテクノロジを製造している多くの企業は、使用するスキャン エンジンのタイプに関係なく、「スキャン」という用語を使用しています。これらの FAQ では、より明確な区別を説明しています。
リニア (1D) コードは、従来のレーザー スキャナーでスキャンできます。レーザー スキャン エンジンは、レーザーとミラーを使用して、情報をスキャンするバーを作成します。1D バーコード スキャナーは、リニア バーコード スキャン技術のみを解釈します。1D バーコード スキャナーは、デコードできる暗号化の種類が限られているため、通常は安価です。

LO1、AC1.2