MODULE WF
作業量予測
Workload Forecasting（WF）
入出荷・過去実績・外部要因から
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01About
概要
属人的な
過去の作業実績（学習データ）とカレンダー情報（イベント）および参考情報（説明変数）から、将来の作業量を高精度に予測し、要員計画や配送計画の最適化を実現します。
WFが解決する3つの課題
属人的な作業量予測
ベテラン担当者の勘と経験に依存した予測。担当者の異動・退職で予測精度が大幅に低下し、過剰人員や人手不足が頻発する。
人件費の非効率
予測が外れることによる残業代の増加、急な派遣増員コスト、または余剰人員による無駄な人件費が発生。
波動対応の遅れ
セール・季節変動・曜日特性などの物量波動に対し、前日や当日まで正確な作業量が把握できず、適切な要員配置ができない。
02Workflow
業務の流れ
- 1
データが集まる
過去の作業実績と
カレンダー情報 - 2
画面で見える
作業量の予測値と
イベント・周期性の寄与 - 3
気づく
セール・季節変動の
物量波動 - 4
手を打つ
予測を要員計画・
配送計画に反映 - 5
結果が変わる
過剰人員や
人手不足を減らす
WFの
Phase 1
データ蓄積
- WMSから作業実績データを自動取得
Phase 2
モデル作成
- Prophetアルゴリズムで時系列モデル構築
Phase 3
予測計算
- 選定モデルで将来の作業量を予測
Phase 4
予実検証
- 予測と実績の差異を自動比較
各フェーズが自動的に連携し、予測精度を継続的に向上させるサイクルを形成します。
03Features
主な機能
作業量予測 計算処理 結果確認 予測エンジン:
Prophet WFの予測エンジンには、Meta（旧Facebook）が開発したオープンソースの時系列予測アルゴリズム「Prophet」を採用。加法モデルによる時系列データ予測で、トレンド・周期性・イベント効果を分離して抽出し、高精度な予測を実現します。
24パターン
自動チューニング WFは、4つの調整パラメータの組合せから生まれる24パターンすべてでモデルを構築し、予測精度が最も高いパラメータセットを自動的に採用します。人手による試行錯誤は不要です。
当日補正機能
WFは当日の受注状況を常にシステムに連携し、予測をリアルタイムで補正します。
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Prophetによる時系列分解
Prophetは時系列データを以下の4つの成分に分解し、それぞれを独立にモデリングすることで、複雑な物量パターンを高精度に捉えます。
トレンド
中長期的な増加・減少傾向。事業成長や市場変化に伴う物量の基調変化を捉える。
年周期性
1年単位の季節パターン。年末年始、お中元・お歳暮、決算期など年間の定期的な物量変動。
週周期性
曜日ごとの繰り返しパターン。月曜は多い、水曜は少ないなど、曜日特性を自動学習。
イベント効果
セール、祝日、キャンペーン等の特別イベントが物量に与える影響を個別に推定。
04Modules
GWESの他のモジュール
可視化・分析
