本書では、多品種少量生産下における需要予測手法として、NeuralProphetの需要予測の実装方法を考えていきます。また複数品種の需要予測を同時に実施することを念頭に置き、どのようにすれば予測時間を少なくできるかを考え、実装例を提示しています。具体的には、クラスタリングを実施し傾向の似ている品種をクラスタリングし、その結果に基づき、需要予測をすることで時間を大幅に削減する方法を考えています。

多品種少量生産下における需要予測手法実装例

はじめに

実装手法で使用するライブラリと環境

実装手順

STEP1 : 予測可能品種か判断

STEP2 : 複数品種グルーピング

STEP3 : 基準品種特定

STEP4 : 基準品種の需要予測　

STEP5 : 他品種の需要予測①

STEP5 : 他品種の需要予測②(プログラム全文)

STEP5 : 他品種の需要予測③(i=0(基準品種)のとき)

STEP5 : 他品種の需要予測④(i>=1(類似品種)の"変動要因分解部分")

STEP5 : 他品種の需要予測⑤(i>=1(類似品種)の"重みづけパラメータ探索部分")

STEP5 : 他品種の需要予測⑥(i>=1(類似品種)の"閾値による適用パラメータの変更部分")

評価と考察

あとがき

読者コミュニティ｜多品種少量生産下における需要予測手法実装例

python

時系列解析

需要予測