JP2005029368A - Stock management system and stock management method - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、在庫管理システムに関し、特に、発注点管理が最適であると判別された品目に対して、発注点を求め、さらに、必要なオーダーを自動発注するシステムに関する。 The present invention relates to an inventory management system, and more particularly to a system for obtaining an order point for an item for which order point management is determined to be optimal, and further automatically placing a necessary order.
生産管理業務のニーズと問題意識には相矛盾する要求がある。一方は、在庫低減によるキャッシュフロー及び在庫リスクの改善の要求であり、他方は、在庫保有による機会損失の低減の要求である。
従来、これらの要求をバランスよく処理するため、人間による在庫・発注管理が行われていた。しかし、人間による在庫・発注管理では、属人性が高く、客観的に最適な管理は困難であり、また、コストがかかるという問題がある。
There is a conflicting demand between production management needs and problem awareness. One is a request for improvement of cash flow and inventory risk due to inventory reduction, and the other is a request for reduction of opportunity loss due to inventory holding.
Conventionally, in order to process these requests in a well-balanced manner, human inventory / order management has been performed. However, in human inventory / order management, there is a problem that it has a high personality, and that it is difficult to perform objectively optimal management, and that costs are high.
このような問題を改善するため、コンピュータを用いて在庫管理と発注とを最適化或いは自動化するための様々な提案がなされている。
例えば、特許文献1(特開平7−200682号公報)は、コンピュータシステムを用いて、販売計画と、発注情報及び入出力在庫情報とに基づいて、生産指示情報を生成し、さらに、この生産指示情報に基づいて製造マシンを割り当てると共にスケジューリングを行って、生産計画をたてる技術を開示する。
In order to improve such problems, various proposals have been made for optimizing or automating inventory management and ordering using a computer.
For example, Patent Document 1 (Japanese Patent Application Laid-Open No. 7-200682) uses a computer system to generate production instruction information based on a sales plan, ordering information, and input / output inventory information. A technology for assigning a manufacturing machine based on information and performing scheduling to make a production plan is disclosed.
また、特許文献2(特開2000−282346号公報)は、予想誤差を加味して安全在庫量を予測し、安全在庫量の予想結果から生産計画を立案する技術を開示する。 Patent Document 2 (Japanese Patent Application Laid-Open No. 2000-282346) discloses a technique for predicting a safety stock amount in consideration of a prediction error and drafting a production plan from a prediction result of the safety stock amount.
また、特許文献3(特開2000−235604号公報)は、代理店から小売り店への売り上げ情報などを加味することにより、市場の荷動きを正確に反映させた最適生産計画を計算するシステムを開示する。 Patent Document 3 (Japanese Patent Laid-Open No. 2000-235604) discloses a system that calculates an optimal production plan that accurately reflects the movement of a market by taking into account sales information from an agency to a retail store. To do.
また、特許文献4(特開2001−282346号公報)は、生産業務に係る複数のプロセスに関する実績データを収集、記憶しておき、生産業務における制約条件を考慮して、実績データから生産計画情報を抽出する技術を開示する。
企業活動で扱う商品(品目)には多種多様なものがあり、コンピュータによる在庫管理や発注動作に適さないものも多い。しかし、特許文献1乃至4に開示されているシステムは、全ての商品に関する生産計画の立案、在庫管理等をコンピュータにより自動化する。このため、かえって、効率が低くなってしまう場合がある。
There are a wide variety of products (items) handled in corporate activities, and many are not suitable for inventory management and ordering operations using computers. However, the systems disclosed in
本発明は、上述した事情に鑑みてなされたもので、総合的にコストを抑えて、在庫管理、発注業務等を行うことを可能とすることを目的とする。
また、本発明は、商品の特性に合わせて在庫管理、発注業務、等を適切に行うことを可能とすることを目的とする。
The present invention has been made in view of the above-described circumstances, and an object thereof is to enable inventory management, ordering work, and the like while comprehensively suppressing costs.
Another object of the present invention is to make it possible to appropriately carry out inventory management, ordering work, etc. in accordance with the characteristics of products.
上記目的を達成するため、本発明の第1の観点に係る、在庫管理システムは、
品目別の実受注データを、最終需要時期と需要頻度と需要量で分析して、品目を所定の複数の類に分類する分類手段と、
前記分類手段により分類された所定の類に属す品目について、在庫量に対する発注点又は補充点を求める発注点決定手段と、
在庫量を記憶する在庫量記憶手段と、
前記所定の類に属す品目について、前記在庫量記憶手段に記憶された在庫数と前記発注点決定手段により決定された発注点又は補充点とを比較して、発注又は補充のための所定の処理を行う発注支援手段と、
を備えることを特徴とする。
In order to achieve the above object, an inventory management system according to the first aspect of the present invention includes:
Classifying means for classifying items into predetermined classes by analyzing actual order data by item according to final demand period, demand frequency, and demand amount,
Order point determination means for obtaining an order point or a replenishment point with respect to an inventory quantity for items belonging to the predetermined class classified by the classification means;
Inventory quantity storage means for storing the inventory quantity;
For an item belonging to the predetermined class, a predetermined process for ordering or replenishment is performed by comparing the number of stocks stored in the stock quantity storage means with the ordering point or replenishment point determined by the ordering point determination means. Order support means for
It is characterized by providing.
例えば、前記分類手段は、品目別の実受注データを、最終需要時期と需要頻度とから定まる需要の繰り返し性を示す指標と、需要量で定まる指標とで分析して、需要の繰り返し性が高く、需要量も多い第1の類と、需要の繰り返し性は低いが、需要量は多い第2の類と、需要の繰り返し性は高いが、需要量が少ない第3の類と、需要の繰り返し性が低く、需要量も少ない第4の類の4つの類に分類する。この場合、前記発注点決定手段は、第3の類について、在庫量に対する最適発注点を求め、前記発注支援手段は、前記第3の類に属す品目について、前記在庫量記憶手段に記憶された在庫数が前記発注点決定手段により決定された最適発注点以下である場合に、所定量を発注する処理又は所定量を発注するための支援処理を行う。 For example, the classification means analyzes the actual order data for each item with an index indicating the repeatability of demand determined from the final demand period and the demand frequency and an index determined by the demand amount, and the demand repeatability is high. The first class with a large amount of demand and the repeatability of demand is low, but the second class with a large amount of demand and the third class with a high demand but a small amount of demand and the repetition of demand It is classified into four classes, the fourth class, which has low characteristics and low demand. In this case, the order point determination means obtains the optimum order point for the inventory quantity for the third class, and the order support means stores the item belonging to the third class in the inventory quantity storage means. When the number of stocks is equal to or less than the optimum order point determined by the order point determination means, a process for ordering a predetermined amount or a support process for ordering a predetermined amount is performed.
例えば、第1又は第2の類に分類された品目について、生産計画に基づく所定量を発注する処理又は所定量を発注するための支援処理を行う手段を更に備えることができる。 For example, it is possible to further include means for performing processing for ordering a predetermined amount based on a production plan or support processing for ordering a predetermined amount for items classified into the first or second class.
また、第4の類に分類された品目について、実受注に応答して、実受注分を発注する処理又は発注するための支援処理を行う手段を更に備えるように構成してもよい。 Further, it may be configured to further include means for performing processing for placing an order for the actual order or support processing for placing an order in response to the actual order for the item classified in the fourth class.
前記発注点決定手段は、例えば、品目別に予め設定されているリードタイムと安全率と前記受注実績データとに基づいて発注点を決定する。 The order point determination means determines an order point based on, for example, a lead time, safety factor, and order data that are preset for each item.
上記目的を達成するため、本発明の第2の観点に係る、在庫管理方法は、
コンピュータにより、実受注に基づいて品目を分類し、所定の類に属す品目について、発注点方式又は補充点方式による在庫管理方法であって、
コンピュータにより、品目別の実受注データを、最終需要時期と需要頻度と需要量で分析して、品目を所定の複数の類に分類し、
コンピュータにより、実受注データに基づいて、所定の類に属す品目について、在庫量に対する発注点又は補充点を決定し、
前記所定の類に属す品目について、在庫数と発注点又は補充点とを比較して、発注又は補充のための所定の処理を行う、
ことを特徴とする。
In order to achieve the above object, an inventory management method according to the second aspect of the present invention includes:
The computer classifies items based on actual orders, and is an inventory management method by an order point method or a replenishment point method for items belonging to a predetermined class,
The computer analyzes the actual order data for each item by the final demand period, demand frequency and demand volume, classifies the items into predetermined classes,
Based on the actual order data, the computer determines the order point or replenishment point for the inventory quantity for the items belonging to the predetermined class,
For the items belonging to the predetermined class, the number of stocks is compared with the order point or replenishment point, and a predetermined process for ordering or replenishment is performed.
It is characterized by that.
さらに、本発明の第3の観点に係る、コンピュータプログラムは、
コンピュータを、
品目別の実受注データを、最終需要時期と需要頻度と需要量で分析して、品目を所定の複数の類に分類する分類手段、
前記分類手段により分類された所定の類に属す品目について、在庫量に対する発注点を求める発注点決定手段、
在庫量を記憶する在庫量記憶手段、
前記所定の類に属す品目について、前記在庫量記憶手段に記憶された在庫数と前記発注点決定手段により決定された発注点又は補充点とを比較して、発注又は補充のための所定の処理を行う発注支援手段、
として機能させる。
Furthermore, a computer program according to the third aspect of the present invention is:
Computer
Classifying means for classifying items into predetermined classes by analyzing actual order data by item by final demand period, demand frequency and demand volume,
Order point determination means for obtaining an order point with respect to the inventory quantity for items belonging to the predetermined class classified by the classification means,
Stock quantity storage means for storing stock quantity;
For an item belonging to the predetermined class, a predetermined process for ordering or replenishment is performed by comparing the number of stocks stored in the stock quantity storage unit with the order point or replenishment point determined by the order point determination unit. Ordering support means,
To function as.
本発明によれば、品目の需要の繰り返し性と需要量との関係から品目を分類し、特定の類に属す品目について、発注点方式(補充点方式を含む)によって在庫を保持する。従って、需要の繰り返し性が高い等、在庫補充型での在庫管理に適した品目について選択的に発注点方式での在庫管理を行うことができる。また、他の類に属す品目については、適宜適当な在庫管理方法を選択できる。従って、適切な在庫を保有することが可能となる。 According to the present invention, the items are classified based on the relationship between the repeatability of the demand of the items and the demand amount, and the inventory belonging to the specific class is held by the order point method (including the replenishment point method). Therefore, it is possible to selectively carry out inventory management in the order point system for items suitable for inventory management in the inventory replenishment type, such as high repeatability of demand. For items belonging to other classes, an appropriate inventory management method can be selected as appropriate. Therefore, it is possible to have an appropriate inventory.
以下、本発明の実施の形態に係る受発注システムとその動作を図面を参照して説明する。 Hereinafter, an ordering system according to an embodiment of the present invention and its operation will be described with reference to the drawings.
この実施の形態に係る受発注システムは、図1に示すように、イントラネットIN等のネットワークを介して相互に接続された、分析/発注システム11と、在庫データベース(DB)21と、受注(需要)実績データベース31と、社内端末群41(411〜41m)と、より構成される。
As shown in FIG. 1, the ordering / ordering system according to this embodiment includes an analysis /
分析/発注システム11は、この企業で販売する商品(品目(完成品、中間品、原材料))を、R(Recency:最終需要時期)及びF(Frequency:需要頻度)と、M(Monetary:需要量(金額))とに基づいて、以下の第1から第4の4つの類のいずれかに分類し、在庫管理に関して発注点管理が最適であると分類された商品について、発注点を求め、さらに、必要なオーダ(注文)を自動生成するシステムである。
The analysis /
ここで、Rは、顧客が最後に品目を購入した日を判断材料とするもので、最近購入した顧客の方が何年も前に購入した顧客よりも次回購買確率の高い顧客であると考える指標である。Fは,購入の頻度が高い程次回購買確率の高い顧客であると考える指標であり、Fが高い顧客は、所謂常連客となる。Mは、顧客の購買金額の合計で、この金額が大きいほど次回購買確率の高い顧客であると考える指標である。R・Fで「需要の繰り返し性」を、Mで「需要量」を評価することができる。 Here, R is based on the date on which the customer last purchased the item, and the customer who has recently purchased is considered to have a higher probability of next purchase than the customer who has purchased many years ago. It is an indicator. F is an index that is considered to be a customer with a high probability of next purchase as the purchase frequency increases, and a customer with a high F is a so-called regular customer. M is the total purchase amount of customers, and is an index that is considered to be a customer with a higher probability of next purchase as this amount increases. “Repeatability of demand” can be evaluated by R · F, and “demand amount” can be evaluated by M.
前述の4類のうち、第1類は、需要の繰り返し性が高く、需要量も多い品目である。
第2類は、需要の繰り返し性は低いが、需要量は多い品目である。
第3類は、需要の繰り返し性は高いが、需要量が少ない品目である。
第4類は、需要の繰り返し性が低く、需要量も少ない品目である。
Of the four types described above, the first type is an item with high demand repeatability and a large amount of demand.
The second type is an item that has low demand repeatability but high demand.
The third category is an item with high demand repeatability but low demand.
The fourth type is an item with low repeatability of demand and low demand.
分類結果から、以下のように、品目毎に最適な在庫戦略を立てることが可能となる。
例えば、第1類に分類された品目は、見込み計画で在庫をもってよく、第2類に分類された品目は、営業情報に注意しながら在庫をもってよく、第3類に分類された品目は、在庫の後補充生産を行い、第4類に分類された品目は、在庫をもってはいけない、というような在庫戦略が設定される。
Based on the classification result, an optimal inventory strategy can be established for each item as follows.
For example, an item classified in the first category may have inventory in the prospective plan, an item classified in the second category may have inventory while paying attention to sales information, and an item classified in the third category is in stock. After that, an inventory strategy is set such that items that are replenished and are classified as
なお、RとFで「需要の繰り返し性」を評価し、Mで「需要量」を評価する手法を、以下、「RFMクラシファイア」と呼ぶ。 A method of evaluating “demand repeatability” with R and F and evaluating “demand amount” with M is hereinafter referred to as “RFM classifier”.
分析/発注システム11は、図2(a)に示すように、通信部111と、記憶部112と、入力部113と、表示部114と、分類DB(データベース)115と、オーダ(発注)DB116と、処理制御部117とを備える。
As shown in FIG. 2A, the analysis /
通信部111は、通信制御装置等から構成され、処理制御部117の制御下に、イントラネットINを介して、他装置との通信を行う。
The
記憶部112は、半導体メモリ、ハードディスク装置などから構成され、処理制御部117の動作プログラムを記憶すると共に処理制御部117のワークエリアとして機能する。
The
記憶部112に記憶される動作プログラムとしては、例えば、図2(b)に示すように、1)取扱品目についてRFMクラシファイアを実行するためのRFM分析プログラムP1,2)RFMクラシファイアにより在庫補充型の在庫管理が適していると判別された品目(後述する第3類の品目)について最適発注点を求めるための最適発注点特定プログラムP2、3)発注点方式((補充点方式を含む);在庫補充型)の在庫管理を行う各品目の最適発注点と実際の在庫に基づいて発注データを生成してオーダDB116に書き込む発注データ生成プログラムP3,4)RFMクラシファイアにより計画主導型の在庫管理が適していると判別された品目(後述する第1,第2類の品目)について、生産計画を取り込み、発注計画を策定する発注計画策定プログラムP4、5)策定した発注計画に基づいて、発注データを生成してオーダDB116に記録する発注データ生成プログラムP5、6)RFMクラシファイアにより確定受注に対応して発注することが適切であると判別された品目(後述する第4類の品目)について、実際の受注を受けて、発注データを生成する発注データ生成プログラムP6、7)オーダDB116に記録されている発注データ(オーダデータ)をそれぞれの発注先に実際に発注する発注プログラムP7、等がある。
As the operation program stored in the
なお、この明細書で、「発注」とは、他の事業者にある品目の購入を申し入れることを意味するだけでなく、ある品目の商品の販売等を担当する部門が、全体の在庫を保有・管理する部門に対し、該当部門への入庫を依頼すること等、商取引の形態に応じて、品目及びその在庫を確保するための手続全般を意味する。 In this specification, “ordering” not only means applying for the purchase of an item from another company, but the department in charge of selling the product of the item holds the entire inventory. -This refers to the overall procedure for securing items and their inventory according to the form of business transactions, such as requesting the department to manage to enter the department.
入力部113は、キーボード、マウス、タブレットなどから構成され、様々な指示やデータを入力する。
表示部114は、CRT(Cathode Ray Tube)装置、液晶表示装置などから構成され、データを表示する。
The
The
分類DB115は、図3に例示する構成の分類情報(品目データ)を格納する。この分類情報は、この企業で扱う各品目について、受注実績データを分析して求められたものであり、品目ID(識別情報)、品目、最新受注日、受注回数(前回の分析日から今回の分析日までの受注回数)、受注量(前回の分析日から今回の分析日までの受注量;単位は金額でも個数でも良い)、RFM分類(その品目が上述の第1類から第4類の4類のいずれに該当するかを示すデータ)を格納する。さらに、第1類から第3類に属す品目については、発注タイミングと、1回の発注での発注量(単位、数量;例えば、ロット数、Kg,トン)が記録される。ここで、第1類と第2類に属す品目については、生産計画に基づく発注タイミングと発注量、例えば、各発注日と発注量が記録される。また、第3類に属す品目については、最適発注点(在庫数がそこまで低下したときに、発注を出すことを指定する在庫数)と発注量が記録される。
The
図2に示すオーダDB116は、図4に例示するような、この企業で扱う各品目について、当日の発注量を示すオーダデータを記憶する。このうち、上述の4分類の、第1類及び第2類に属す品目については、見込み生産による発注によるオーダデータであり、第3類に属す品目については、在庫量が最適発注点以下になったことに伴う発注によるオーダデータであり、第4類に属す品目については、受注があったことに伴う発注によるオーダデータである。
The
図2に示す処理制御部117は、中央処理装置(CPU)等から構成され、記憶部112に記憶された動作プログラムに従って動作し、販売実績に基づいて、各品目にRFM分析を施して各品目を前述の第1類〜第4類に分類し、分類結果を分類DB115に記録(登録)する。また、分類に従った、オーダーデータをオーダDB116に記録し、さらに、各発注先に発注する。
The
在庫DB21は、この企業で販売する商品(品目)の在庫量を記憶・更新する装置であり、図5(a)に示すように、通信部211と、記憶部212と、入力部213と、表示部214,在庫情報記憶部215と、処理制御部216とを備える。
The
通信部211は、通信制御装置等から構成され、処理制御部216の制御下に、イントラネットINを介して、他装置との通信を行う。
記憶部212は、半導体メモリ、ハードディスク装置などから構成され、処理制御部216の動作プログラムを記憶すると共に処理制御部216の処理のワークエリアとして機能する。
入力部213は、キーボード、マウスなどから構成され、指示やデータを入力する。
表示部214は、CRT装置、液晶表示装置などから構成され、様々なデータを表示する。
The
The
The
The
在庫情報記憶部215は、図5(b)に例示するような、企業で扱う各品目の在庫数を示す在庫情報を記憶する。
The stock
図5(a)に示す処理制御部216は、中央処理装置(CPU)等から構成され、記憶部212に記憶された動作プログラムに従って動作し、入庫情報、受注情報に基づいて、各品目の在庫量を更新する。
The
受注実績DB31は、この企業で販売する商品(品目)の受注量を記憶・更新する装置であり、図6(a)に示すように、通信部311と、記憶部312と、入力部313と、表示部314,受注情報記憶部315と、処理制御部316とを備える。
The
通信部311は、通信制御装置等から構成され、処理制御部316の制御下に、イントラネットINを介して、他装置との通信を行う。
記憶部312は、半導体メモリ、ハードディスク装置などから構成され、処理制御部316の動作プログラムを記憶すると共に処理制御部316の処理のワークエリアとして機能する。
入力部313は、キーボード、マウスなどから構成され、指示やデータを入力する。
The
The
The
表示部314は、CRT装置、液晶表示装置などから構成され、様々なデータを表示する。
The
受注情報記憶部315は、図6(b)に例示するような構成の、実際に受注した品目に関する受注実績データを記録する。
The order
図6(a)に示す処理制御部316は、中央処理装置(CPU)等から構成され、記憶部312に記憶された動作プログラムに従って動作し、受注実績データを受注情報記憶部315に記録する。
The
図1に示す社内端末群41(411〜41m)は、それぞれ、社内の営業担当者、在庫管理者などにより操作されるコンピュータ端末であり、RFM分析の条件、受注量、入庫量などを入力する。 In-house terminal group 41 (41 1 to 41 m ) shown in FIG. 1 is a computer terminal operated by an in-house sales representative, an inventory manager, etc. input.
次に、上記構成の受発注システムの動作を説明する。
1)日常業務:受注業務
1−1)受注担当者は、受注実績があると、自己の端末41から、受注実績DB31にアクセスし、図6(b)に示す構成の受注実績データを記録する。この受注実績データは、通信部311を介して処理制御部316に受信され、処理制御部316により、受注情報記憶部315に、受注日時と共に記録される。
Next, the operation of the ordering / ordering system configured as described above will be described.
1) Daily work: Order receiving work 1-1) When a person in charge of ordering has an ordering record, he accesses the
1−2) 端末41は、受注実績データを、分析/発注システム11にも送信する。
この受注実績データは、通信部111を介して処理制御部117に受信され、処理制御部117に受信される。処理制御部117は、分類DB115を参照し、受信した受注実績データに係る品目(受注品)が第4類に分類される品目であるか否かを判別する。第4類に属す品目である場合には、オーダDB116に、受注分のデータをオーダDB116に記録する。
一方、受信した受注実績データに係る品目(受注品)が第1類〜第3類に分類される品目である場合には、在庫DB21にアクセスし、該当する品目の在庫数を受注分だけ減少させる。
1-2) The terminal 41 also transmits the order record data to the analysis /
The order record data is received by the
On the other hand, if the item related to the received order record data (order received product) is an item classified into the first class to the third class, the
このようにして、日常業務により、受注実績DB31には、受注実績を示す受注実績データが蓄積され、在庫DB21には、その時点での各品目の在庫数(量)が記憶される。
In this way, due to daily work, the order record data indicating the order record is accumulated in the
2)日常業務:入庫業務
在庫管理担当者は、発注済の品目について、発注先より納入があると、自己の端末41から、在庫DB21にアクセスし、入庫した品目の品目IDと入庫数(量)を記録する。この受注実績データは、通信部311を介して処理制御部316に受信され、処理制御部316により、受注情報記憶部315に、受注日時と共に記録される。
2) Daily work: warehousing work When the inventory management person receives delivery from the ordering party for the ordered item, he / she accesses the
3)RFM分析
分析/発注システム11の処理制御部117は、定期的に、例えば、1週間に1回、深夜にバッチ処理で、RFM分析を行い、各品目を、前述の第1類〜第4塁のいずれかに分類する。
3) RFM analysis The
ここで、R・Fを横軸、Mを縦軸に取ると、品目のR・FとMとは、図7に示す連続する3つの曲線カーブC1,C2,C3上に分布する。そこで、第1の曲線部分C1を第1類又は第2類とし、第2の曲線部分C2を第3類とし、第3の曲線部分C3を第4類とすることができる。
そして、第1類と第2類との境界は、例えば、予め定められた基準に基づいて定められる。
Here, if R · F is taken on the horizontal axis and M is taken on the vertical axis, the R · F and M of the item are distributed on the three continuous curve curves C1, C2 and C3 shown in FIG. Therefore, the first curve portion C1 can be the first class or the second class, the second curve portion C2 can be the third class, and the third curve portion C3 can be the fourth class.
The boundary between the first type and the second type is determined based on, for example, a predetermined standard.
そこで、前提として、分析開始前に、第1類と第2類との境界を、第1の変換点のX%(例えば、70%)とすることを設定しておく。 Therefore, as a premise, the boundary between the first class and the second class is set to be X% (for example, 70%) of the first conversion point before the analysis is started.
処理制御部117は、内部タイマなどにより、分析タイミングに達したことを判別すると、図8のフローチャートに示す処理を開始する。
即ち、まず、処理制御部117は、設定条件(例えば、前述のX%)と受注実績DB31に記録されている受注情報(但し、前回の分析から今回の分析までの情報)を読み込む(ステップS11)。
続いて、収集した受注実績データに基づいて、品目毎に、最新受注日(日時)、受注回数、受注量を求める(ステップS12)。
When the
That is, first, the
Subsequently, the latest order date (date), the number of orders received, and the order quantity are obtained for each item based on the collected order record data (step S12).
次に、各品目のR・FとMとを、図7に示すように、R・Fを横軸、Mを縦軸とする座標系上にプロットする(ステップS13)。即ち、各品目について、最新受注日(日時)から分析日時までの期間が短い程、Rについて高い得点を与え、前回の分析からの受注回数が多い程、Fについて高い得点を与え、さらに、受注量が多い程Mについて高い得点を与えて、R・FとMとを求め、これを座標系上にプロットする。 Next, as shown in FIG. 7, R · F and M of each item are plotted on a coordinate system having R · F as a horizontal axis and M as a vertical axis (step S13). That is, for each item, the shorter the period from the latest order date (date) to the analysis date, the higher the score for R, the higher the number of orders received from the previous analysis, the higher the score for F, The larger the amount, the higher the score for M, and R · F and M are obtained and plotted on the coordinate system.
次に、プロットした各点をつなぐように、各品目のR・FとMが高い順に並べ、これらを近似する曲線C1、C2,C3を求める(ステップS14)。
次に、曲線C1とC2の交点Q2のRF軸の座標RFと、曲線C2とC3の交点Q3のRF軸の座標RF3を求める(ステップS15)。
さらに、第1類と第2類の境界値X%より、第1類と第2類の境界点Q1のRF軸の座標RF1を求める(ステップS16)。図7に示すように、RF値が、RF1より大きければ第1類、RF1〜RF2であれば第2類、RF2〜RF3であれば第3類、RF4以下であれば第4類となる。
Next, R / F and M of each item are arranged in descending order so as to connect the plotted points, and curves C1, C2, and C3 that approximate these are obtained (step S14).
Next, the RF axis coordinate RF of the intersection point Q2 of the curves C1 and C2 and the RF axis coordinate RF3 of the intersection point Q3 of the curves C2 and C3 are obtained (step S15).
Further, the RF axis coordinate RF1 of the boundary point Q1 between the first class and the second class is obtained from the boundary value X% between the first class and the second class (step S16). As shown in FIG. 7, if the RF value is larger than RF1, it is the first class, if it is RF1 to RF2, it is the second class, if it is RF2 to RF3, it is the third class, and if it is less than RF4, it is the fourth class.
次に、各品目のRF値から、各品目がいずれの類に属すかを判別する(ステップS17)。 Next, it is determined from the RF value of each item which class each item belongs to (step S17).
最後に、以上の分析結果を、図3に例示する分析データ(品目データ)として、分類DB115に記録する(ステップS18)。なお、この段階では、発注タイミングと発注量の設定は行わない。
Finally, the above analysis results are recorded in the
4)第3類に属す品目についての発注点の設定
前述のように、第3類に属す品目については、需要の繰り返し性は高いが、需要量が少ないという特性を有しており、在庫の管理を発注点方式又は補充点方式により行うことが適している。
そこで、在庫がどの程度まで、減少した際に、在庫の補充を発注するかを決定する必要がある。
分析/発注システム11は、この発注点(補充点)を決定する処理も行う。
まず、分析/発注システム11の処理制御部117は、例えば、図8に示す処理が終了すると、図9に示す、最適発注点特定処理を開始する。
4) Setting of ordering points for items belonging to the third category As mentioned above, the items belonging to the third category have the characteristic that the repeatability of demand is high but the demand is small, It is suitable to perform the management by the order point method or the replenishment point method.
Therefore, it is necessary to determine to what extent the inventory is reduced, and when the replenishment of inventory is ordered.
The analysis /
First, for example, when the processing shown in FIG. 8 is completed, the
この処理において、処理制御部117は、品目毎に、受注情報を読み込むと共に、商品マスタDB(図示せず)等に予め設定されている、商品のリードタイム(発注してから入庫されるまでの期間)と、安全率(=1−在庫切れ危険確率)を読み込む(ステップS21)。
In this process, the
次に、品目IDを示すポインタiを初期値1にセットし(ステップS22)、品目IDがiで特定される品目が第3類に属すか否かを分類データに基づいて判別する(ステップS23)。属さなければ(ステップS23;No)、後述するステップS25にジャンプし、属していれば(ステップS23;Yes)、発注点を求める(ステップS24)。発注点を求める手法自体は任意であるが、例えば、発注点=1日当たりの受注数・リードタイム/安全率、で求めることができる。
次に、全ての品目についての処理が終了したか否かを判別し(ステップS25)、終了していなければ(ステップS25;No)、ポインタiを更新(+1)して(ステップS26)、ステップS23にリターンし、終了していれば(ステップS26;Yes)、この処理で得られた、品目別の発注点を分類DB115に記録されている分類情報に追加して記録し(ステップS27)、処理を終了する。
Next, the pointer i indicating the item ID is set to an initial value 1 (step S22), and it is determined based on the classification data whether the item identified by the item ID i belongs to the third class (step S23). ). If it does not belong (step S23; No), the process jumps to step S25, which will be described later. If it belongs (step S23; Yes), an order point is obtained (step S24). Although the method for obtaining the order point is arbitrary, it can be obtained by, for example, order point = number of orders received per day / lead time / safety factor.
Next, it is determined whether or not the processing has been completed for all items (step S25). If not completed (step S25; No), the pointer i is updated (+1) (step S26), If the process returns to S23 and the process is completed (Step S26; Yes), the order point for each item obtained in this process is added to the classification information recorded in the
5)第1類、第2類に属す品目についての発注スケジュール(発注手法)の設定
一方、第1類と第2類に属す品目については、通常知られている任意の手法を用いて、生産計画(例えば、月次生産計画)に基づく発注の手法を記録する。分析/発注システム11の処理制御部117は、通信部111を介して、或いは、入力部113からの入力により、第1、第2類に属す品目について生産計画を取り込み、記憶部112に記録する。処理制御部117は、通常知られた手法を用いて、生産計画から発注スケジュールを生成する。例えば、ある月の上旬の生産計画が100個であれば、各製品のリードタイムを考慮して、例えば、1月前に、100個の生産に必要な品目を発注するというスケジュールを策定する。
5) Setting an ordering schedule (ordering method) for items belonging to
6) 第3類に属す品目についての発注処理
分析/発注システム11の処理制御部117は、定期的に、例えば、毎日深夜等に前述の第3類に属す品目について、在庫を発注する処理を実行する。
即ち、まず、処理制御部117は、分類DB115と図示せぬ品目マスタテーブルを参照する等して、第3類に属す品目のデータをリードタイムが短く、発注点が小さい品目順に並べ変える(ステップS31)。
6) Order processing for items belonging to the third class The
That is, first, the
次に、並べ替えた後の品目の順番を示すポインタiを初期値1にセットし(ステップS32)、i番目の品目の在庫数が発注点以下であるか否かを判別する(ステップS33)。 Next, a pointer i indicating the order of the items after the rearrangement is set to an initial value 1 (step S32), and it is determined whether or not the stock quantity of the i-th item is less than the order point (step S33). .
発注点以下でなければ(ステップS33;No)、後述するステップS35にジャンプする。一方、在庫数が発注点以下であれば(ステップS33;Yes)、「発注ロットサイズ」の発注を「発注ロット数」部をオーダDB116に記録する(ステップS34)。
If it is not less than the order point (step S33; No), the process jumps to step S35 described later. On the other hand, if the stock quantity is equal to or less than the order point (step S33; Yes), the order of “order lot size” is recorded in the
次に、第3類に分類されている全ての品目についての処理が終了したか否かを判別し(ステップS35)、終了していなければ(ステップS35;No)、ポインタiを更新(+1)して(ステップS36)、ステップS33にリターンし、終了していれば(ステップS35;Yes)、この処理を終了する。 Next, it is determined whether or not the processing for all items classified in the third category has been completed (step S35). If not completed (step S35; No), the pointer i is updated (+1). Then (step S36), the process returns to step S33, and if completed (step S35; Yes), this process is terminated.
7) 第1類,第2類、第4類に属す品目についての発注処理
第1類、第2類に属す品目につていは、分析/発注システム11は、例えば、生産計画に基づいて生成した発注スケジュールを定期的にチェックし、発注の対象となる品目があれば、発注データをオーダDB116に記録する。
また、第4類に属す品目については、分析/発注システム11は、実際に受注があってから、対応する発注データをオーダDB116に記録する。
7) Order processing for items belonging to the first, second and fourth classes For the items belonging to the first and second classes, the analysis /
For items belonging to the fourth category, the analysis /
8) 分析/発注システム11は、例えば、定期的にオーダDB116に記録されている発注データをチェックし、発注データに相当する発注を行う。なお、発注の手法自体は、任意であり、例えば、発注内容を記載した予め定められたフォーマットの電子メールを作成して、品目毎に記録されている発注先に送信してもよく、或いは、発注用の伝票を印刷するようなものでもよい。前述のように、外部への発注だけでなく、在庫を総合的に保持・管理する部門に、個別の品目の発送を依頼するようなものでもよい。
8) For example, the analysis /
なお、分析/発注システム11の処理制御部117は、例えば、第2類に属す商品については、死蔵在庫の発生を避けるため、例えば、表示部114に発注確認のメッセージを表示する等して、管理者に注意を喚起すると共に発注量や発注時期の編集画面を表示させる。管理者は、必要に応じて、入力部113を操作して発注内容を編集し、発注を承認し、発注の指示を入力する。処理制御部117は、この指示に応答し、編集・承認された(又は、元のままの)内容を実際に発注する。
For example, the
以上説明したシステムの構成及び動作をまとめると図11に示すようになる。
即ち、実際の受注実績DB31に記録されている受注実績を示す受注実績情報(日常の営業活動で生成されるものであり、発注のために別個に入力・登録等されるものではない)を分析/発注システム11に供給する。分析/発注システム11の一機能としてのRFM分析装置により、受注実績情報に、RFMクラシファイア処理を施して、品目を、「需要の繰り返し性が高く、需要量も多い第1類」、「需要の繰り返し性は低いが、需要量は多い第2類」、「需要の繰り返し性は高いが、需要量が少ない第3類」、「需要の繰り返し性が低く、需要量も少ない第4類」の4つに分類する。
The configuration and operation of the system described above are summarized as shown in FIG.
That is, the order record information indicating the order record recorded in the actual order record DB 31 (generated in daily sales activities, not input / registered separately for ordering) is analyzed. / Supply to ordering
第1、第2類の品目については、策定された発注スケジュールに従って、分析/発注システム11の一機能としての、生産計画に基づく発注計画策定・発注装置により、発注スケジュールの策定、発注データの生成、発注の処理を行う。例えば、月次100個を生産する計画があり、発注回数が2回/月の場合には、50個ずつ発注する。ただし、第2類については、第1類よりも、在庫を持たないように、発注頻度を多くするなどする。或いは、責任者に、発注内容の確認・承認を求める等の処理を行う。
For the first and second types of items, in accordance with the established ordering schedule, the ordering plan is formulated and the ordering data is generated by the ordering plan formulation / ordering device based on the production plan as a function of the analysis /
第3類の品目については、分析/発注システム11の一機能としての最適発注点決定システムにより、各品目の最適発注点を求めて記録する。また、分析/発注システム11の発注点方式に基づく発注システムにより、日々の在庫データと比較し、在庫が発注点以下となった場合に、在庫を補充するような所定量の発注データを生成し、発注を行う。
For the third type of item, the optimum order point determination system as a function of the analysis /
第4類の品目については、実際に受注があるまで何もせず、受注があってから、分析/発注システム11の一機能としての発注システムにより発注する。
For the fourth type of item, nothing is done until an actual order is received, and after the order is received, an order is placed by the ordering system as one function of the analysis /
このような構成とすることにより、各分類に属す品目について、適切な在庫管理及び発注処理を行うことができる。 With such a configuration, it is possible to perform appropriate inventory management and order processing for items belonging to each category.
なお、この発明は上記実施の形態に限定されず種々の変形及び応用が可能である。例えば、上記実施の形態においては、図7のグラフの変化点(近似曲線C1〜C3の交点)に基づいて、第1〜第4類を区分したが、他の手法を使用してもよい。例えば、R・F値の最上位X1%を第1類、その下位X2%を第2類、さらに、その下位X3%を第3類、さらにその下位を第4類とするようにしてもよい。 The present invention is not limited to the above embodiment, and various modifications and applications are possible. For example, in the above-described embodiment, the first to fourth classes are classified based on the changing points (intersection points of the approximate curves C1 to C3) in the graph of FIG. 7, but other methods may be used. For example, the highest X1% of the R / F values may be the first class, the lower X2% may be the second class, the lower X3% may be the third class, and the lower level may be the fourth class. .
また、例えば、図12に示すように、R・F−M曲線の変極点Q2、Q3,Q4に基づいて、R・F−M2次元座標空間を、R・F=Aランク,Bランク,Cランク,M=Aランク,Bランク,Cランク,のランク別の合計9つの領域に分け、図13(a)に示すように、各品目をそのR・F、M値に基づいてAA〜CCの9つの区分に分類し、さらに、図13(b)に示すように、AA、AB、BA、BBの4つの領域に属す品目ついては、生産計画に基づく在庫管理を行い(前記実施の形態の第1類、第2類)、ただし、BA、BB領域については、警戒対象とし(前記実施の形態の第2類)、AC,BC,CA,CB領域に属す品目については、在庫補充型の在庫管理を行い(前記実施の形態の第3類)、CC領については、確定受注対応(実際の受注を待って発注;前記実施の形態の第3類)とするようにしてもよい。 For example, as shown in FIG. 12, based on the inflection points Q2, Q3, and Q4 of the R · F−M curve, the R · F−M two-dimensional coordinate space is changed to R · F = A rank, B rank, C It is divided into a total of nine regions by rank, M = A rank, B rank, C rank, and as shown in FIG. 13A, each item is AA to CC based on its R, F, and M values. In addition, as shown in FIG. 13B, for items belonging to the four areas AA, AB, BA, and BB, inventory management is performed based on the production plan (in the above embodiment). 1st class, 2nd class), however, BA and BB areas are subject to caution (2nd class of the above embodiment), and items belonging to AC, BC, CA, and CB areas are of inventory replenishment type Perform inventory management (the third type of the above embodiment), and confirm orders for CC territories Response (orders awaiting actual orders; the third class of embodiments) may be a.
また、上記実施の形態においては、分析/発注システム11が、第3類の品目について、最適発注点を決定し、発注処理を行うようように説明したが、分析/発注システム11が決定(提案)する最適発注点をユーザ(オペレータ)に提示し、オペレータがこれを編集(確認)して記録し、編集(確認)後の最適発注点を使用したり、分析/発注システム11が、発注の必要性をユーザに、例えば、表示部にメッセージを表示することにより報知し、ユーザが発注処理を行う等してもよい。第2類の品目について、オペレータ(管理者)の注意を喚起するための手法も任意であり、発注スケジュールの策定段階で、オペレータの編集・承認を要求する等してもよい。
In the above embodiment, the analysis /
なお、各品目についての発注の対象は、その品目自体、或いは、その品目を生産するための部品、原料などであり、品目の対象や業務内容に応じて、適宜選択・設定される。 The items to be ordered for each item are the item itself, parts for producing the item, raw materials, and the like, and are appropriately selected and set according to the item target and business content.
また、上述の機能に加えて、例えば、分析/発注システム11により、受注情報のRFM分析を定期的に行い、例えば、第2類と第3類の境界ポイントQ2の変動をモニタリングし、需要の変動に関する情報をユーザに提供するようにしてもよい。例えば、分析/発注システム11は、1)境界ポイントQ2が、図7のR・F軸の右方向にシフトする場合(履歴上シフトしつつある場合及び/又は基準より右方向に位置する場合)、需要そのものが増大する傾向にあることを報知して、見込み生産を積極的にして、在庫を許容すべきことを指示(アドバイス)し、逆に、2)境界ポイントQ2が、図7のR・F軸の左方向にシフトする場合(履歴的にシフトしつつある場合及び/又は基準より右方向に位置する場合)、需要そのものが減少する傾向にあり、生産と在庫を抑えるべきことを報知・通知する等してもよい。
In addition to the above functions, for example, the analysis /
また、同様の機能が得られるならば、システム構成も任意に変更可能である。 Further, if the same function can be obtained, the system configuration can be arbitrarily changed.
コンピュータ又はコンピュータ群に、上述の動作を実行するためのプログラムを格納した媒体(フレキシブルディスク、CD−ROM等)から該当プログラムをインストールすることにより、上述の処理を実行するサーバ等を構成することができる。なお、上述の機能を、OSが分担又はOSとアプリケーションの共同により実現する場合等には、OS以外の部分のみを媒体に格納してもよい。 A server or the like that executes the above-described processing may be configured by installing the corresponding program from a medium (a flexible disk, a CD-ROM, or the like) that stores the program for executing the above-described operation in a computer or a computer group. it can. Note that when the OS realizes the above functions by sharing the OS or jointly of the OS and the application, only the part other than the OS may be stored in the medium.
なお、搬送波をプログラム信号で変調して、通信を介して配信することも可能である。そして、このプログラムを起動し、OSの制御下で、他のアプリケーションプログラムと同様に実行させることにより、上述の処理を実行することができる。 It is also possible to modulate the carrier wave with a program signal and distribute it via communication. The above-described processing can be executed by starting this program and executing it in the same manner as other application programs under the control of the OS.
11 分析/発注システム
21 在庫データベース
31 受注(需要)データベース
41 社内端末
11 Analysis /
Claims (7)
前記分類手段により分類された所定の類に属す品目について、在庫量に対する発注点又は補充点を求める発注点決定手段と、
在庫量を記憶する在庫量記憶手段と、
前記所定の類に属す品目について、前記在庫量記憶手段に記憶された在庫数と前記発注点決定手段により決定された発注点又は補充点とを比較して、発注又は補充のための所定の処理を行う発注支援手段と、
を備えることを特徴とする在庫管理システム。 Classifying means for classifying items into predetermined classes by analyzing actual order data by item according to final demand period, demand frequency, and demand amount,
Order point determination means for obtaining an order point or a replenishment point with respect to an inventory quantity for items belonging to the predetermined class classified by the classification means;
Inventory quantity storage means for storing the inventory quantity;
For an item belonging to the predetermined class, a predetermined process for ordering or replenishment is performed by comparing the number of stocks stored in the stock quantity storage means with the ordering point or replenishment point determined by the ordering point determination means. Order support means for
An inventory management system comprising:
需要の繰り返し性が高く、需要量も多い第1の類と、需要の繰り返し性は低いが、需要量は多い第2の類と、需要の繰り返し性は高いが、需要量が少ない第3の類と、需要の繰り返し性が低く、需要量も少ない第4の類の4つの類に分類し、
前記発注点決定手段は、第3の類について、在庫量に対する最適発注点を求め、
前記発注支援手段は、前記第3の類に属す品目について、前記在庫量記憶手段に記憶された在庫数が前記発注点決定手段により決定された最適発注点以下である場合に、所定量を発注する処理又は所定量を発注するための支援処理を行う、
ことを特徴とする請求項1に記載の在庫管理システム。 The classification means analyzes the actual order data for each item with an index indicating the repeatability of demand determined from the final demand period and the demand frequency, and an index determined by the demand amount,
The first class with high demand repeatability and high demand volume and the second class with high demand volume but the second class with high demand volume and the high demand repeatability but the third with low demand volume Categorized into four classes, the fourth class, where demand repeatability is low and demand is low,
The order point determination means obtains the optimum order point for the inventory quantity for the third class,
The order support means orders a predetermined amount of an item belonging to the third class when the number of stocks stored in the inventory quantity storage means is less than or equal to the optimum order point determined by the order point determination means. Process to perform or support process for ordering a predetermined amount,
The inventory management system according to claim 1, wherein:
ことを特徴とする請求項2に記載の在庫管理システム。 For the items classified in the first or second class, further comprising means for performing a process of placing an order for a predetermined amount based on the production plan or a support process for ordering the predetermined amount.
The inventory management system according to claim 2, wherein:
ことを特徴とする請求項2又は3に記載の在庫管理システム。 For the item classified in the fourth class, in response to an actual order, the system further comprises means for performing a process for placing an order for the actual order or a support process for placing an order.
The inventory management system according to claim 2 or 3, wherein
コンピュータにより、品目別の実受注データを、最終需要時期と需要頻度と需要量で分析して、品目を所定の複数の類に分類し、
コンピュータにより、実受注データに基づいて、所定の類に属す品目について、在庫量に対する発注点又は補充点を決定し、
前記所定の類に属す品目について、在庫数と発注点又は補充点とを比較して、発注のための所定の処理を行う、
ことを特徴とする在庫管理方法。 The computer classifies items based on actual orders, and is an inventory management method by an order point method or a replenishment point method for items belonging to a predetermined class,
The computer analyzes the actual order data for each item by the final demand period, demand frequency and demand volume, classifies the items into predetermined classes,
Based on the actual order data, the computer determines the order point or replenishment point for the inventory quantity for the items belonging to the predetermined class,
For an item belonging to the predetermined class, a predetermined process for ordering is performed by comparing the number of stocks with an order point or a replenishment point.
An inventory management method characterized by that.
品目別の実受注データを、最終需要時期と需要頻度と需要量で分析して、品目を所定の複数の類に分類する分類手段、
前記分類手段により分類された所定の類に属す品目について、在庫量に対する発注点又は補充点を求める発注点決定手段、
在庫量を記憶する在庫量記憶手段、
前記所定の類に属す品目について、前記在庫量記憶手段に記憶された在庫数と前記発注点決定手段により決定された発注点又は補充点とを比較して、発注のための所定の処理を行う発注支援手段、
として機能させるコンピュータプログラム。 Computer
Classifying means for classifying items into predetermined classes by analyzing actual order data by item by final demand period, demand frequency and demand volume,
Order point determination means for obtaining an order point or a replenishment point with respect to the inventory quantity for items belonging to the predetermined class classified by the classification means,
Stock quantity storage means for storing stock quantity;
For an item belonging to the predetermined class, a predetermined process for ordering is performed by comparing the number of stocks stored in the stock amount storage unit with the order point or replenishment point determined by the order point determination unit. Order support means,
A computer program that functions as a computer program.
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