論文の概要: Bridging Forecast Accuracy and Inventory KPIs: A Simulation-Based Software Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.21844v1
• Date: Thu, 29 Jan 2026 15:20:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-30 16:22:49.931304
• Title: Bridging Forecast Accuracy and Inventory KPIs: A Simulation-Based Software Framework
• Title（参考訳）: Bridging Forecastの精度とインベントリKPI:シミュレーションベースのソフトウェアフレームワーク
• Authors: So Fukuhara, Abdallah Alabdallah, Nuwan Gunasekara, Slawomir Nowaczyk,
• Abstract要約: 本稿では,現実的な在庫管理環境における予測モデルの体系的評価を可能にする,意思決定中心のシミュレーションソフトウェアフレームワークを提案する。 従来の精度測定値の改善が必ずしもより良い運用性能をもたらすとは限らないことを示す。 全体として、このフレームワークは需要予測と在庫管理の関連を運用し、純粋な予測精度から運用関連性へと評価をシフトさせる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.089848545480847
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Efficient management of spare parts inventory is crucial in the automotive aftermarket, where demand is highly intermittent and uncertainty drives substantial cost and service risks. Forecasting is therefore central, but the quality of a forecasting model should be judged not by statistical accuracy (e.g., MAE, RMSE, IAE) but rather by its impact on key operational performance indicators (KPIs), such as total cost and service level. Yet most existing work evaluates models exclusively using accuracy metrics, and the relationship between these metrics and operational KPIs remains poorly understood. To address this gap, we propose a decision-centric simulation software framework that enables systematic evaluation of forecasting model in realistic inventory management setting. The framework comprises: (i) a synthetic demand generator tailored to spare-parts demand characteristics, (ii) a flexible forecasting module that can host arbitrary predictive models, and (iii) an inventory control simulator that consumes the forecasts and computes operational KPIs. This closed-loop setup enables researchers to evaluate models not only in terms of statistical error but also in terms of their downstream implications for inventory decisions. Using a wide range of simulation scenarios, we show that improvements in conventional accuracy metrics do not necessarily translate into better operational performance, and that models with similar statistical error profiles can induce markedly different cost-service trade-offs. We analyze these discrepancies to characterize how specific aspects of forecast performance affect inventory outcomes and derive guidance for model selection. Overall, the framework operationalizes the link between demand forecasting and inventory management, shifting evaluation from purely predictive accuracy toward operational relevance in the automotive aftermarket and related domains.
• Abstract（参考訳）: 自動車の余剰部品在庫の効率的な管理は、需要が断続的であり、不確実性が相当なコストとサービスリスクを引き起こす自動車のアフターマーケットにおいて不可欠である。 したがって、予測は中心的であるが、予測モデルの品質は、統計的精度(例えば、MAE、RMSE、IAE)ではなく、総コストやサービスレベルといった主要な運用パフォーマンス指標(KPI)への影響によって判断されるべきである。 しかし、既存のほとんどの研究は精度メトリクスのみを使用してモデルを評価しており、これらのメトリクスと運用KPIの関係はいまだによく分かっていない。 このギャップに対処するために,現実的な在庫管理環境での予測モデルの体系的な評価を可能にする,意思決定中心のシミュレーションソフトウェアフレームワークを提案する。 フレームワークは以下のとおりである。 一 余剰部品の需要特性に合わせた合成需要発生装置 (ii)任意の予測モデルをホストできるフレキシブルな予測モジュール、 三 予測を消費し、運用KPIを演算する在庫管理シミュレータ。 このクローズドループ設定により、統計誤差だけでなく、在庫決定における下流の影響についてもモデルを評価することができる。 様々なシミュレーションシナリオを用いて、従来の精度測定値の改善が必ずしもより良い運用性能をもたらすとは限らないこと、また、類似の統計誤差プロファイルを持つモデルがコスト・サービストレードオフを著しく引き起こすことが示される。 予測性能の特定の側面が在庫結果にどのように影響するかを特徴付けるために,これらの相違を解析し,モデル選択のためのガイダンスを導出する。 全体として、このフレームワークは需要予測と在庫管理の関連を運用し、自動車アフターマーケットおよび関連ドメインにおける純粋に予測精度から運用関連性への評価をシフトさせる。

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