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注文生産 - 部品需要の予測のためのフレームワーク
この事例では、ベイジアン･ネットワーク･テクノロジーがどのように生産に関連した部品需要予測の作業に適用されているのかを概説しています。事例ではベイジアン･ネットワークの適用を、品目・品物・エレメントが連続した生産よりも顧客要求に基づいて生産されるとき、部品の需要を予測するためだと考えています。ここで用いられる問題領域は、車の生産を基にした注文についてですが、顧客リクエストに基づいて生産されるものならどんな製品にでも、ありえる問題です。たとえば、部品の需要を効果的に予測することにより、在庫を減らすのに役立ちますし、よりすばやい反応をするこもも、生産時間を短くすることもできます。
問題は何か?ベイジアンネットワークは、特定のコンフィギュレーションを持つ生成すべき項目の確率を計算するために使用できます。たとえば、そのモデルは、クルマが赤色で、サンルーフがついていて、2:2リッター・エンジンで、等々の確率を計算するために使用できます。 クルマのコンフィギュレーション（仕様）によって、特定の量のさまざまな種類の部品がクルマの生産のために使用されるべきです。したがって、特定の部品の期待需要が、さまざまなクルマのコンフィギュレーションの確率分布と生産されるクルマの台数に基づいて計算できます。このモデルは、特別なマーケティング努力の影響や、生産のテクニカルな制約の変化などを調査する助けにもなります。 基本アイデア基本アイデアは、顧客がアイテムを購入するときにたくさんの選択やオプションを持つことです。これらの選択は、特定の顧客のために生産されるべきアイテムのコンフィギュレーションを決定します。これらの選択は、アイテムのビルトイン・ポイントまたはコンフィグレーション・ポイントかもしれません。すなわち、アイテムは部分的に生産者から指定され、アイテムの完全なスペックは顧客によってなされる選択から決定されます。顧客が購入しているアイテムのコンフィギュレーションを選択するときに、彼/彼女はたくさんの利用可能なオプションを持つとはいえ、 コンフィギュレーションの選択は完全に自由なわけではありません。クルマやコンピュータのようなアイテムの生産は、しばしばテクニカルな制約やルール、法律、マーケティング努力などのいずれかによって制約されます。たとえば、デンマークの市場で販売されるすべてのクルマは、クルマがスタートするときにヘッドライトやテールライトが向きを変える 装備を持たなければならないとか、30フィート以上の長さのすべてのボートはと区別なライフセービング用具を持たなければならないなどです。各コンフィギュレーション・ポンとに関する顧客の選択は、これらの制約つきの自由です。 履歴データの使用アイテムの過去の生産が、データベース中に記録されていると仮定します。データベースは過去に生産された各アイテムの完全なコンフィギュレーションからなるでしょう。過去に生産されたアイテムは、未来に満足されるべき制約とは異なるかもしれない制約の集合のもとに生産されていました。 ベイジアンネットワーク・モデルの構築ベイジアンネットワーク・モデルは、手動か、セミ・オートマティックか、またはフル・オートマティックのいずれかで構築できます。ベイジアンネットワーク・モデルの構築は、2つのパートからなります。１つのパートは、質的なパートで、問題ドメインの従属や独立の関係性を記述します。テクニカルやマーケティングのルールは、法律や生産設備の限界、マーケティング努力などに起因する従属関係を記述します。履歴データは、生産時点のテクニカルやマーケティングの制約を反映しますが、また顧客の好みも反映しています。たとえば、大きなエンジンを持つクルマは、しばしば大きなステレオを持ち、しばしば赤や黒の色です。構築フェーズのもう1つのパートは、量的パートで、従属関係の強さを記述します。量的パートは、テクニカルやマーケティングのルールの制約のもとで、履歴データから推定されます。
構築されたベイジアンネットワーク モデルの品質構築されたベイジアンネットワーク・モデルの品質を測定するために、さまざまな測度が存在します。これらの測度は、モデルがどれぐらいよくデータを予測するかを決定するために使用できます。 さらに、モデルによってなされる予測がどれぐらいモデルのスペックに敏感であるかの分析のための感度分析のような手法が存在します。 これは、手動やセミ・オートマティックのモデル構築でとても役立ちます。 開発されたモデルの使用履歴データと制約からモデルが構築されると、そのモデルは部品の需要を効率的に予測するために使用されます。部品需要の予測は、たとえば、次の期間での計画されたアイテムの生産数に基づきます。生産期間は、計画されたアイテムの集合が生産されるべき期間で、その期間内はベイジアンネットワーク・モデルが固定であると仮定します。ベイジアンネットワーク・モデルは、構築された平均アイテムの表現です。 必要な部品の生産数は生産すべきアイテムの数量、アイテムのコンフィギュレーション、各特定コンフィギュレーションに使用される部品の数に基づきます。これにより、将来の生産で使用するべき予測部品数が推定できます。 モデルの更新生産期間の間に、テクニカルな制約、マーケティング努力、または法律さえも変更されるかもしれません。変更は異なる形を取ります。 たとえば、会社のマーケティング部門は生産期間の途中で特定の国でのマーケットシェアを獲得するための特別な努力を行うことを決定するかもしれません。これは、モデルによってなされる予測に特別なマーケティング努力が組み込まれるように、モデルが修正されることを含意します。ベイジアンネットワーク・モデルの修正は、効率的に実行できます。ベイジアンネットワークは、モデルが使用される場面のローカルな設定に適応することも可能です。たとえば、、モデルによってなされる予測は、アイテムが生産または販売される各時間を調整することが可能です。モデルは、生産または販売されるアイテムのコンフィギュレーションが、将来予測において、よりもっともらしくなるように調整されます。モデルを更新するために、それが必要なシチュエーションの例は、特定のビルトイン・ポイントに関して利用可能なオプションの集合が拡張されるときです。突然、利用可能な新しい色や特定の部品の新しい種類が生産期間中に導入されると、将来を合理的に予測するためにモデルが更新されなければなりません。 ドキュメンテーションベイジアンネットワーク・モデルは、さまざまな方法でドキュメント化できます。ベイジアンネットワークの直感的な特徴のおかげで、ベイジアンネットワークのドキュメンテーションは、しばしば、モデル仕様の一部を統合します。これは、ドキュメンテーションがモデルからなることを保証します。ベイジアンネットワークの直感的な性質は、モデルによって実行される推論や予測の説明を生成するためにも活用できます。部品需要の予測に関連して、これは、モデルによってなされる予測を検証したりテストするときに価値があります。 学術論文
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