論文の概要: A New Metric for Lumpy and Intermittent Demand Forecasts: Stock-keeping-oriented Prediction Error Costs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.10537v1
• Date: Wed, 22 Apr 2020 12:50:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-10 17:47:28.779182
• Title: A New Metric for Lumpy and Intermittent Demand Forecasts: Stock-keeping-oriented Prediction Error Costs
• Title（参考訳）: 投機的・断続的な需要予測のための新しい指標:株価維持型予測誤差コスト
• Authors: Dominik Martin, Philipp Spitzer, Niklas K\"uhl
• Abstract要約: 本稿では,製品需要予測のための新しい指標を提案する。 この指標は自動車のアフターマーケットからのシミュレーションと実際の需要時系列に基づいている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Forecasts of product demand are essential for short- and long-term optimization of logistics and production. Thus, the most accurate prediction possible is desirable. In order to optimally train predictive models, the deviation of the forecast compared to the actual demand needs to be assessed by a proper metric. However, if a metric does not represent the actual prediction error, predictive models are insufficiently optimized and, consequently, will yield inaccurate predictions. The most common metrics such as MAPE or RMSE, however, are not suitable for the evaluation of forecasting errors, especially for lumpy and intermittent demand patterns, as they do not sufficiently account for, e.g., temporal shifts (prediction before or after actual demand) or cost-related aspects. Therefore, we propose a novel metric that, in addition to statistical considerations, also addresses business aspects. Additionally, we evaluate the metric based on simulated and real demand time series from the automotive aftermarket.
• Abstract（参考訳）: 物流と生産の短期的および長期的最適化には、製品需要の予測が不可欠である。 したがって、最も正確な予測が望ましい。 予測モデルを最適に訓練するには、実際の需要に対する予測の偏差を適切な測定基準で評価する必要がある。 しかし、メトリックが実際の予測誤差を表現していない場合、予測モデルは不十分に最適化され、その結果、不正確な予測が得られる。 しかし、MAPEやRMSEのような最も一般的な指標は、特に不適切な、断続的な需要パターン、例えば、時間的シフト(実際の需要の前後の予測)やコスト関連の側面を十分に考慮していないため、予測エラーの評価には適していない。 そこで本稿では,統計的考察に加えて,ビジネス面も扱う新しい指標を提案する。 さらに,自動車用アフターマーケットのシミュレーションおよび実需要時系列に基づいて測定値を評価する。

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