データサイエンス – テックメモ

主に生産管理に必要な基礎知識

生産形態

生産形態は原材料から製品までのサプライチェーンで、どの時点で在庫リスクをとするかに注目する。一般的には、見込生産、(繰返)受注生産、個別受注生産などある

実際、日本のメーカーのほとんどは内示で動き発注書がないので、繰返受注生産とはいえず在庫リスクは自社で抱えていることが多い。

BOM(Bill of material)

製品の共通部品、生産計画の設計、購買、在庫管理、原価計算など、BOMは全ての部署から必要とされる。一般的には、設計のE-BOM、製造のM-BOMが有名。

E-BOMは設計図に使われ、M-BOMは生産計画、生産指示に使われる。具体的には、製品を構成要素に分解していき、設計図で管理する明細までがE-BOMで、そのE-BOMの明細をさらに分解し、部品の調達、製作をM-BOMで管理するということ。

多くの企業で、E-BOMとM-BOMの乖離が問題として指摘されている。だからといって、あまり無理に統一をすると手間ばかり増えてしまってメリットを感じないというも多いが。

乖離してしまうことによる問題点の１つに、M-BOMで管理している調達コストや調達日数をE-BOMの変更で素早く確認できなくなるということがある。例えば、設計側での部品をAからBに変え調達コストを下げようと考えたが製造側ではAの代替品を使っていて、Bに変えると実際はコストが増えてしまっているなど。

在庫

在庫を増やすと、売上高に対する原価が下がり利益が増えて見える。当期の費用を資産と評価するだけで、当然、翌期の原価を押し上げてしまう。逆に、在庫を減らすと、売上高に対する原価が増え、利益が減って見える。

・在庫回転率

期間の売上原価÷期間の平均在庫高

・在庫の種類

次工程の利用が紐付いているものをフロー在庫と呼び、次工程の利用が未定のものをストック在庫と呼ぶ。減らすべきはストックで、フローは必要在庫。

・在庫と部門の関係

購買部門は一度に沢山買った方が安い。製造部門は一度に沢山作った方が安い。

在庫が増えれば、保管工数は物流部門の問題となり、在庫金利（運転資金肥大）が増えれば財務部門の問題となる。

在庫削減の指示があっても同時にコストダウンの指示があり、コストダウンと在庫削減のトレードオフがある。

・棚卸の目的

在庫受払管理ができているなら、帳簿棚と実際棚のチェックであり、品質チェック棚卸減耗のチェック。できていない場合は、在庫数量を把握する方法として機能する。

・在庫金利、保管コスト

在庫が悪という理論は、製品や半製品は資産なので、相当額を銀行に預ければ金利が発生する。さらにそれらを作るために借り入れがあれば、その分の支払金利もある。また保管コストもかかる、というもの。

しかし、余ったスペースに保管するなら実質コストはかからないし、現状金利は低い。在庫はゼロにもできない。ただし、不良在庫となってしまうことはリスク。

プロフィットセンターとコストセンター

あまり明確ではないが、一般的にプロフィットセンターは営業部門など、利益で評価される部門、コストセンターは利益がなく費用と品質で評価される部門。

部門の貢献度

失敗のリスクが高い（難易度が高い）部門の方が貢献度が高い。

作れば売れる時代での貢献度は、設計・製造の部門の方が大きいため、販売部門は貢献度が低かった。販売も子会社化する会社もあった。現在はモノあまりで販売が難しいため販売部門の貢献度が高くなった。

限界利益

売上高ー変動費＝限界利益
限界利益の合計が固定費を超える点を損益分岐点という。

賃率

式)
労働賃率=直接作業者の賃金÷直接作業者の労働時間

├材料費
│　├直接材料費
│　└間接材料費
├労務費
│　├直接労務費 (労働賃率×時間)
│　└間接労務費 (配賦)
├経費
│　├間接経費
│　└直接経費
│　　└機械賃率×時間

・機械賃率

減価償却は間接経費なので、通常、販売価格などで配賦してしまうが、機械の比重が高い場合、機械賃率をだして直接労務費のように計算することもできる。

式)
機械賃率=設備原価償却費÷(総操業時間×稼働率)

例）
総操業時間：2000H
減価償却：20,000,000/年
稼働率：50%
機械賃率＝20,000/H

2000×0.5=1000
20,000,000÷1000 = 20,000

稼働率100%の場合
2000×1=2000
20,000,000÷2000 = 10,000

分かりやすい様にと操業度を100%で計算してしまうと、現実で機械稼働率が下がり原価が上がるので、実際より原価を安く算出してしまう。

投入量と処理速度

待ち行列理論
ρ(平均利用率)=λ(平均到着率)/μ(平均サービス率)
待ち時間 = ρ/(1-ρ)

例）
来店は１０分間隔
サービス提供は８分

０．８＝（１／１０）／（１／８）
４＝０．８／（１－０．８）
４＊８＝３２分が待ち時間

ρが1に近づくと（稼働率があがると）待ち時間が増加する。

運転資金

在庫を仕入してから売上としてキャッシュが入るまでの期間

１．売掛の回収期間 + 在庫の保有期間
２．買掛の支払猶予

1と2の差の期間に掛かるコストが運転資金。運転資金は企業の成長時に増えので注意。

現在価値

年利7%で一年後の40万の価値は、
400,000 / 1.07 = 373,832

予算

固定費、変動費、損益分岐点にて売上目標を計画する。
売上目標に対して必要となる貸借対照表、損益計算書の状態を計画する。

損益分岐点

固定費 / ( 1 – 変動費用/売上高 )

例)
売上高　８０
変動費　２５
固定費　４０

変動費率　（売上高に対する変動費の割）
２５　／　８０　＝　０．３１２５

限界利益率
１　－　変動費率　＝　０．６８７５

固定費を限界利益率で割る（固定費／限界利益率＝損益分岐点売上高）
４０　／　０．６８７５　＝　５８．１８

売上高　５８．２
変動費　１８．２
固定費　４０

変動費は売上高に応じて変化する。利益が固定費をカバーできる最低限の売上高。

手形

割引は銀行側では貸付となる。（不渡りリスクは残る）

1億の手形を金利5%で30日割り引いた場合。

割引手数料
100,000,000 * 0.05 * (30/365) = 410,958円

企業手取額
100,000,000 – 410,958 = 99,589,042円

サイト計算は30日。
例えば、120日 = 4ヶ月。130日なら、4ヶ月+10日なので、20日締め末払い等。

為替

通貨建て

外貨取引が発生すると、どちらの通貨建てであってもどこかで必ず通貨交換を行われているので、通貨の建ては、どちらの通貨側が為替変動のリスクを負うかという話。例えば、円建てなら円にリスクはない。

一般的な商取引では外貨建てにするメリットはない。

金融資産で外貨建てにすると、実際の運用を外貨で行うので、円と外貨の金利差が受け取れる。そのかわり為替変動のリスクがある。

消費税

預かった消費税 – 支払った消費税 = 納付税額

ファイナンスリース

リース満期前に解約損害金を契約するような、所有権は持たないが、実質的に購入しているようなもの。
メリットとして、初期費用の軽減。資産の圧縮。費用の平準化(減価償却より長い期間のリース等)

仕切値・卸値

業界によって慣習があるのでこれは基本。

製造元　→　卸売店　＝　仕切値
卸売店　→　小売店　＝　卸値
小売店　→　消費者　＝　小売価格

卸売店がない場合もあり、卸値／仕切値が同義の場合も多い。そういう場合製造元から小売店までの流通過程での価格を仕切値／卸値と表現する。

ただ、あくまで定価があるときの表現であり、定価＊掛率が仕切価格と表現されることが多い。

現在、業種や人によって使い方が様々で使わないほうがいい表現。例えば、社内的に製造部門から販売部門への価格を仕切値といったりもする。

決算書

自己資本÷総資本

・実質長期債務

実質長期債務＝固定資産合計－純資産合計
返済原資＝経常利益＋減価償却費として、
これを15年で返せるか。

・流動資産、負債

換金性が高いのは売掛金と現預金。
それに対して、買掛金と1年以内返済予定返済金なので
これらを比較。

2017-05-252020-05-04

商圏の人口把握

jSTAT MAPにて商圏の人口把握

https://jstatmap.e-stat.go.jp/gis/nstac/

最初に利用申請をするとメールで仮IDとパスワードが送られてくる。

左側のメニュー上段のプロットをクリック。
画面が変わるので、
地図をクリックを選び、新規グループ（基本など）を作成する。
画面が変わるので、
プロット名（本店など）を入力し、地図上をクリックし、登録。
必要ならそのまま追加もできる。

次に同メニューのエリアをクリック。
新規グループを追加（商圏など）し、フリー円を選択。
地図をクリック、ドラッグし範囲を指定したら
エリア名（１ｋｍなど）を入力して登録。
必要ならそのまま追加もできる。

次に同メニューの統計データをクリック。
H22国勢調査(小地域)→男女別人口総数及び世帯数→人口総数
を選択し、指標選択をクリック。
エリアの中の商圏を選択し、按分するを選択して、集計開始をクリック。

次に同メニューのレポートをクリック。
人口だけ知りたいのであれば、シンプルレポートをクリック。
さきほど作成した、男女別人口総数及び世帯数として表示されているので、
選択し、シンプルレポート作成をクリック。

リッチレポートの場合、上記で作業した統計データ作成まで不要。
（プロット、エリア、グラフが未作成でも実行できる）
新たに調査地点、半径を指定する。

プロットした情報を集計したい場合

会員情報などを地図上にプロットして、範囲内のデータ数を集計したい場合。

プロットメニューをクリック、ジオコーディングを選択してCSVをアップロードする。
左側のメニューで検索対象のレイヤーの上で右クリックして、プロット範囲検索／集計をクリックする。
円か多角形で範囲を選択して検索すると、対象の範囲内に存在するデータ数が得られる。

統計ＧＩＳにて商圏の人口把握

http://e-stat.go.jp/SG2/eStatFlex/

右上、統計表プリセットから、
平成２２年国勢調査集計単位別（人口）を選択し、マップに設定をクリック。
画面が変わるので、
左に表示されているデータを変更したい場合はフォルダアイコンをクリック。
（変更不要ならそのまま）
次に境界選択をクリックし、単一を選択して、距離を入力（１０００ｍなど）
マップ上をクリックすると範囲に接触する地域の情報が見られる。

2017-04-042020-05-10

分析基礎

・基本

結論は金額換算して分かりやすく。継続観察していくならKPIを設定する。

・サンプルの中で変数に属性を追加。

例)
来店率が下がっている顧客、上がっている顧客、特定の時期に上がる顧客等。
購入金額が高い顧客(Aランク)、低い顧客(Bランク)など。

これにより、顧客のニーズの仮説や、分析から排除の必要性等を検討する。

・次に他のサンプルと比較。

サンプル１(会員等)での特徴(標準偏差や中央値等)がサンプル２(非会員等)と比較してどう違うか。そうすることで、サンプル１はサンプル２と比べてはどのような特徴があるのか分かる。

・複数のサンプルでの比較

会員と商品の関係での特徴は、非会員と商品の関係と比較してどう違うか。
会員は特定商品のリピート率が高い等。

SQLで相関係数(傾き)

標準偏差や分散などは標準の関数であるが、相関係数はない。
集計用に傾きだけ欲しかったので、とりあえずSQLで求めた

テーブル名:t
結果:17.2482570475901

select t4.cor * ( t4.y_dev / t4.x_dev ) from (

	select avg(t3.zz) / ( avg(t3.x_dev) * avg(t3.y_dev) ) as cor , avg(t3.x_dev) as x_dev , avg(t3.y_dev) as y_dev
	from (

		select ( t2.xx * t2.yy ) as zz , t2.x_dev , t2.y_dev
		from (

			select
				t.x_m , 
				t.y_m , 
				t.x_m - ( select avg(x_m) from t ) as xx , 
				t.y_m - ( select avg(y_m) from t ) as yy , 
				( select stdevp(x_m) from t ) as x_dev , 
				( select stdevp(y_m) from t ) as y_dev
			from t 

		) as t2

	) as t3

) as t4

select t4.cor * ( t4.y_dev / t4.x_dev ) from (

select avg(t3.zz) / ( avg(t3.x_dev) * avg(t3.y_dev) ) as cor , avg(t3.x_dev) as x_dev , avg(t3.y_dev) as y_dev

from (

select ( t2.xx * t2.yy ) as zz , t2.x_dev , t2.y_dev

from (

select

t.x_m ,

t.y_m ,

t.x_m - ( select avg(x_m) from t ) as xx ,

t.y_m - ( select avg(y_m) from t ) as yy ,

( select stdevp(x_m) from t ) as x_dev ,

( select stdevp(y_m) from t ) as y_dev

from t

) as t2

) as t3

) as t4

傾きで利用したストアド

declare cur cursor for
select distinct カード番号_s from tbl

open cur

declare @id bigint
fetch next from cur into @id

while @@fetch_status = 0
begin

if 7 <> (select count(*) from tbl where カード番号_s = @id)
goto brk

select
@id,
t4.cor * ( t4.y_dev / t4.x_dev )
from
(
	select
	avg(t3.zz) / ( avg(t3.x_dev) * avg(t3.y_dev) ) as cor , 
	avg(t3.x_dev) as x_dev , 
	avg(t3.y_dev) as y_dev
	from
	(
		select
		(t2.xx * t2.yy) as zz , 
		t2.x_dev , 
		t2.y_dev
		from
		(
			select
			集計期間月_m - ( select avg(集計期間月_m) from tbl where カード番号_s = @id ) as xx , 
			買上金額_m - ( select avg(買上金額_m) from tbl where カード番号_s = @id ) as yy , 
			( select stdevp(集計期間月_m) from tbl where カード番号_s = @id ) as x_dev , 
			( select stdevp(買上金額_m) from tbl where カード番号_s = @id ) as y_dev
			from tbl
			where カード番号_s = @id 
		) 
		as t2
	) 
	as t3
) 
as t4

brk:
fetch next from cur into @id

end

close cur
deallocate cur

declare cur cursor for

select distinct カード番号_s from tbl

open cur

declare @id bigint

fetch next from cur into @id

while @@fetch_status = 0

begin

if 7 <> (select count(*) from tbl where カード番号_s = @id)

goto brk

select

@id,

t4.cor * ( t4.y_dev / t4.x_dev )

from

(

select

avg(t3.zz) / ( avg(t3.x_dev) * avg(t3.y_dev) ) as cor ,

avg(t3.x_dev) as x_dev ,

avg(t3.y_dev) as y_dev

from

(

select

(t2.xx * t2.yy) as zz ,

t2.x_dev ,

t2.y_dev

from

(

select

集計期間月_m - ( select avg(集計期間月_m) from tbl where カード番号_s = @id ) as xx ,

買上金額_m - ( select avg(買上金額_m) from tbl where カード番号_s = @id ) as yy ,

( select stdevp(集計期間月_m) from tbl where カード番号_s = @id ) as x_dev ,

( select stdevp(買上金額_m) from tbl where カード番号_s = @id ) as y_dev

from tbl

where カード番号_s = @id

)

as t2

)

as t3

)

as t4

brk:

fetch next from cur into @id

end

close cur

deallocate cur

SQl Server Management Studioでの結果をそのままエクセルに貼り付けたかったので、
以下のような書き方で解決した。

declare @mydate nchar(10)
set @mydate = '2017/1/1'

select 
(select sum(買上金額_m) from tb4 where 集計期間月_d = @mydate),
(select sum(買上金額_m) from tb4 where 集計期間月_d = @mydate and 買上回数_i <= 1),
(select sum(買上金額_m) from tb4 where 集計期間月_d = @mydate and 買上回数_i >= 2 and 買上回数_i <= 4),
(select sum(買上金額_m) from tb4 where 集計期間月_d = @mydate and 買上回数_i >= 5 and 買上回数_i <= 7),
(select sum(買上金額_m) from tb4 where 集計期間月_d = @mydate and 買上回数_i >= 8 and 買上回数_i <= 10),
(select sum(買上金額_m) from tb4 where 集計期間月_d = @mydate and 買上回数_i >= 11 and 買上回数_i <= 15),
(select sum(買上金額_m) from tb4 where 集計期間月_d = @mydate and 買上回数_i >= 16 and 買上回数_i <= 20),
(select sum(買上金額_m) from tb4 where 集計期間月_d = @mydate and 買上回数_i >= 21)

declare @mydate nchar(10)

set @mydate = '2017/1/1'

select

(select sum(買上金額_m) from tb4 where 集計期間月_d = @mydate),

(select sum(買上金額_m) from tb4 where 集計期間月_d = @mydate and 買上回数_i <= 1),

(select sum(買上金額_m) from tb4 where 集計期間月_d = @mydate and 買上回数_i >= 2 and 買上回数_i <= 4),

(select sum(買上金額_m) from tb4 where 集計期間月_d = @mydate and 買上回数_i >= 5 and 買上回数_i <= 7),

(select sum(買上金額_m) from tb4 where 集計期間月_d = @mydate and 買上回数_i >= 8 and 買上回数_i <= 10),

(select sum(買上金額_m) from tb4 where 集計期間月_d = @mydate and 買上回数_i >= 11 and 買上回数_i <= 15),

(select sum(買上金額_m) from tb4 where 集計期間月_d = @mydate and 買上回数_i >= 16 and 買上回数_i <= 20),

(select sum(買上金額_m) from tb4 where 集計期間月_d = @mydate and 買上回数_i >= 21)

タグ: データサイエンス

最適化の求め方(変数2つ)

生産管理基礎知識

生産形態

BOM(Bill of material)

在庫

プロフィットセンターとコストセンター

部門の貢献度

限界利益

賃率

投入量と処理速度

運転資金

現在価値

予算

損益分岐点

手形

為替

消費税

ファイナンスリース

仕切値・卸値

決算書

商圏の人口把握

jSTAT MAPにて商圏の人口把握

プロットした情報を集計したい場合

統計ＧＩＳにて商圏の人口把握

エクセルで正規分布

最適在庫量、発注点法、標準偏差

統計基礎標準偏差、相関係数、線形回帰

分析基礎

SQLで相関係数(傾き)