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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.21844v2
• Date: Sat, 31 Jan 2026 12:21:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-03 15:03:50.789616
• 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フレームワークを提案する。 精度指標の改善が必ずしも改善につながるとは限らないことを示し、類似のエラープロファイルを持つモデルが異なるコストサービストレードオフを誘発できることを示した。 全体として、このフレームワークは需要予測と在庫管理をリンクし、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 forecasting models should be judged not by statistical accuracy (e.g., MAE, RMSE) 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 KPIs remains poorly understood. To address this gap, we propose a decision-centric simulation software framework that enables systematic evaluation of forecasting models 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 downstream inventory implications. Using a wide range of simulation scenarios, we show that improvements in accuracy metrics do not necessarily lead to better KPIs, and that models with similar error profiles can induce different cost-service trade-offs. We analyze these discrepancies to characterize how forecast performance affects inventory outcomes and derive guidance for model selection. Overall, the framework links demand forecasting and inventory management, shifting evaluation from predictive accuracy toward operational relevance in the automotive aftermarket and related domains. An open-source implementation of the software is available at https://github.com/caisr-hh/TruckParts-Demand-Inventory-Simulator/releases/tag/IDA_2026.
• 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、予測モデルの質は、統計的精度(例えば、MAE、RMSE)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、研究者は統計誤差だけでなく、下流の在庫含意の観点からモデルを評価することができる。 幅広いシミュレーションシナリオを用いて、精度の指標の改善が必ずしもKPIの改善につながるとは限らないこと、また、類似のエラープロファイルを持つモデルが異なるコストサービストレードオフを誘発できることを示した。 予測性能が在庫成績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をリンクさせ、自動車のアフターマーケットおよび関連ドメインにおける、予測精度から運用関連性への評価をシフトさせる。 このソフトウェアのオープンソース実装はhttps://github.com/caisr-hh/TruckParts-Demand-Inventory-Simulator/releases/tag/IDA_2026で公開されている。

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