JP2000123096A - 出荷予定量算定方法 - Google Patents
出荷予定量算定方法Info
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- JP2000123096A JP2000123096A JP29783698A JP29783698A JP2000123096A JP 2000123096 A JP2000123096 A JP 2000123096A JP 29783698 A JP29783698 A JP 29783698A JP 29783698 A JP29783698 A JP 29783698A JP 2000123096 A JP2000123096 A JP 2000123096A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】営業部門から供給側の部門に伝達する生産計画
や在庫計画をおこなうための出荷予定量の算定におい
て、営業活動が進行中の未確定の注文情報を反映した出
荷予定量算定方法を提供する事にある。 【解決手段】出荷予定量算定モジュール103は営業担
当者が登録した未確定オーダーを含む注文情報蓄積ファ
イル102の注文数量と受注確度に基づき、受注率算定
モジュール108による受注実績の分析で求められた未
確定オーダーが確定受注となる受注率とオーダーの注文
数量との積により出荷予定量を算定する。
や在庫計画をおこなうための出荷予定量の算定におい
て、営業活動が進行中の未確定の注文情報を反映した出
荷予定量算定方法を提供する事にある。 【解決手段】出荷予定量算定モジュール103は営業担
当者が登録した未確定オーダーを含む注文情報蓄積ファ
イル102の注文数量と受注確度に基づき、受注率算定
モジュール108による受注実績の分析で求められた未
確定オーダーが確定受注となる受注率とオーダーの注文
数量との積により出荷予定量を算定する。
Description
【0001】
【発明の属する技術分野】本発明は、営業部門から生産
日程計画や仕入計画のために供給側の部門へ伝達する出
荷予定量の算定に関し、特に複数の営業担当者が同時に
営業活動を行い、営業活動の開始から受注確定までにあ
る程度の期間を要し、営業活動の進度に応じて段階的に
受注確度が高まるような営業形態を取っている場合に好
適な出荷予定量算定方式に関する。
日程計画や仕入計画のために供給側の部門へ伝達する出
荷予定量の算定に関し、特に複数の営業担当者が同時に
営業活動を行い、営業活動の開始から受注確定までにあ
る程度の期間を要し、営業活動の進度に応じて段階的に
受注確度が高まるような営業形態を取っている場合に好
適な出荷予定量算定方式に関する。
【0002】
【従来の技術】従来、生産日程計画や仕入計画の立案た
めに営業部門から供給側の部門に伝達される情報は、大
枠の出荷予定量として営業部門が作成した需要予測情報
や販売目標としての販売計画情報、直近の出荷予定量と
して確定受注情報である。供給側部門計画担当者は、こ
の大枠の情報と直近の情報を元に出荷予定量を予測し、
生産日程計画、仕入計画を立案する。
めに営業部門から供給側の部門に伝達される情報は、大
枠の出荷予定量として営業部門が作成した需要予測情報
や販売目標としての販売計画情報、直近の出荷予定量と
して確定受注情報である。供給側部門計画担当者は、こ
の大枠の情報と直近の情報を元に出荷予定量を予測し、
生産日程計画、仕入計画を立案する。
【0003】このとき、営業活動は行っているが未だ確
定していない状態の注文情報に関しては、担当者による
イレギュラーな対応を除き、基本的に供給側の部門には
伝達されない。イレギュラーの対応の具体例としては、
営業担当者が自分のオーダーの在庫を確保するために供
給側部門の計画担当者へ事前に知らせる場合や、逆に供
給側部門の計画担当者が生産計画、在庫計画の精度を高
めるために営業担当者に対して個別に営業活動の状況を
問い合わせるといった担当者の判断に頼った出荷予定量
の把握が行われている。
定していない状態の注文情報に関しては、担当者による
イレギュラーな対応を除き、基本的に供給側の部門には
伝達されない。イレギュラーの対応の具体例としては、
営業担当者が自分のオーダーの在庫を確保するために供
給側部門の計画担当者へ事前に知らせる場合や、逆に供
給側部門の計画担当者が生産計画、在庫計画の精度を高
めるために営業担当者に対して個別に営業活動の状況を
問い合わせるといった担当者の判断に頼った出荷予定量
の把握が行われている。
【0004】
【発明が解決しようとする課題】このような従来の方法
では、供給側の部門計画担当者は、最新の営業活動の状
況を充分に掴めない。また、この問題を解決する為の上
記従来の技術で記載したイレギュラーな対応は属人的な
処理のため充分な解決には至っていない。
では、供給側の部門計画担当者は、最新の営業活動の状
況を充分に掴めない。また、この問題を解決する為の上
記従来の技術で記載したイレギュラーな対応は属人的な
処理のため充分な解決には至っていない。
【0005】属人的な処理ゆえの問題点として、例えば
営業担当者が大量注文の予告通知を行わなかった場合、
供給側の計画にない突発的な出荷量の増加が発生し欠品
が発生することとなる。また、在庫管理担当者や生産管
理担当者が受注状況の調査が不充分な場合も同様に、需
要側の状況が反映されない供給側の都合を優先した供給
計画を立てることとなり、欠品または供給過剰を誘発し
やすくなる。
営業担当者が大量注文の予告通知を行わなかった場合、
供給側の計画にない突発的な出荷量の増加が発生し欠品
が発生することとなる。また、在庫管理担当者や生産管
理担当者が受注状況の調査が不充分な場合も同様に、需
要側の状況が反映されない供給側の都合を優先した供給
計画を立てることとなり、欠品または供給過剰を誘発し
やすくなる。
【0006】特に多人数の営業担当者が少量の注文で同
時並行で営業活動を行っており、その注文件数が大数に
なるような営業形態を取っている商品においては、営業
部門側では供給側の部門に予告通知すべき大量注文は発
生しないが、出荷納期がある時期に集中した場合に急激
な出荷量が増加することになる。また、供給側の担当者
にとっては多人数の営業担当者に対して個別に受注状況
を確認することは多大な工数を要し、調査自体が不可能
である。
時並行で営業活動を行っており、その注文件数が大数に
なるような営業形態を取っている商品においては、営業
部門側では供給側の部門に予告通知すべき大量注文は発
生しないが、出荷納期がある時期に集中した場合に急激
な出荷量が増加することになる。また、供給側の担当者
にとっては多人数の営業担当者に対して個別に受注状況
を確認することは多大な工数を要し、調査自体が不可能
である。
【0007】本発明の目的は、営業活動が進行中の未確
定の注文情報を出荷予定量に反映する事により、より精
度の高い出荷予定量を供給側の部門に提供することにあ
る。
定の注文情報を出荷予定量に反映する事により、より精
度の高い出荷予定量を供給側の部門に提供することにあ
る。
【0008】
【課題を解決するための手段】本発明は、営業部門から
生産計画や在庫計画を立案する供給側の部門へ伝達する
出荷予定量算定において、営業担当者が登録した受注確
定オーダーおよび未確定オーダーの注文数量と受注確度
に基づき、受注実績の分析により求められた未確定オー
ダーが確定受注となる受注確率とオーダーの注文数量と
の積により出荷予定量を算定する事により、従来、加味
されなかった営業活動中の未確定オーダーの数量を反映
したより精度の高い出荷予定量を求めるための出荷予定
量算定方式である。
生産計画や在庫計画を立案する供給側の部門へ伝達する
出荷予定量算定において、営業担当者が登録した受注確
定オーダーおよび未確定オーダーの注文数量と受注確度
に基づき、受注実績の分析により求められた未確定オー
ダーが確定受注となる受注確率とオーダーの注文数量と
の積により出荷予定量を算定する事により、従来、加味
されなかった営業活動中の未確定オーダーの数量を反映
したより精度の高い出荷予定量を求めるための出荷予定
量算定方式である。
【0009】
【発明の実施の形態】以下、本発明の実施例を図面に基
づいて詳細に説明する。まず主な図面の概略を説明す
る。
づいて詳細に説明する。まず主な図面の概略を説明す
る。
【0010】図1は、本発明の出荷予定量算定方法を実
現するシステム構成を示す図である。本発明のシステム
は、外部インターフェースとして注文情報入手手段10
1、出荷実績入力手段106、出荷予定情報出力手段1
05、記憶装置に注文情報ファイル102、出荷予定フ
ァイル104、注文確度履歴ファイル107、受注率テ
ーブル109、処理装置に出荷予定量算定モジュール1
03と受注率算定モジュール108を有する。
現するシステム構成を示す図である。本発明のシステム
は、外部インターフェースとして注文情報入手手段10
1、出荷実績入力手段106、出荷予定情報出力手段1
05、記憶装置に注文情報ファイル102、出荷予定フ
ァイル104、注文確度履歴ファイル107、受注率テ
ーブル109、処理装置に出荷予定量算定モジュール1
03と受注率算定モジュール108を有する。
【0011】図2は、注文情報入力手段101によって
登録される注文情報ファイル102のデータテーブル構
成を示す図である。このファイルには受注が確定した注
文情報だけでなく未確定の注文情報も蓄積する。注文番
号201は注文情報の登録時に付加される個々の注文を
識別する為の番号である。商品202、数量203、出
荷納期204は注文内容に関する情報である。注文が未
確定の段階にある場合は見込みの情報となる。営業活動
開始時期205は、その注文情報が新規に登録された時
期を記録する。受注確度206は営業担当者が営業活動
の状況に応じて付加するデータであり、確定受注となる
見込みを段階的に表現したものである。受注確度206
の設定方法は任意であり、例えば受注の確定したものを
Aランク、見積回答待ち段階をBランク、引合段階をC
ランク、失注または注文取り消しをDランクなどと設定
する。出荷予定量算定に営業担当別の受注率を使用する
場合は、商品202の細目として営業担当の項目を設け
れば良い。
登録される注文情報ファイル102のデータテーブル構
成を示す図である。このファイルには受注が確定した注
文情報だけでなく未確定の注文情報も蓄積する。注文番
号201は注文情報の登録時に付加される個々の注文を
識別する為の番号である。商品202、数量203、出
荷納期204は注文内容に関する情報である。注文が未
確定の段階にある場合は見込みの情報となる。営業活動
開始時期205は、その注文情報が新規に登録された時
期を記録する。受注確度206は営業担当者が営業活動
の状況に応じて付加するデータであり、確定受注となる
見込みを段階的に表現したものである。受注確度206
の設定方法は任意であり、例えば受注の確定したものを
Aランク、見積回答待ち段階をBランク、引合段階をC
ランク、失注または注文取り消しをDランクなどと設定
する。出荷予定量算定に営業担当別の受注率を使用する
場合は、商品202の細目として営業担当の項目を設け
れば良い。
【0012】図3は、本発明が目的とする出荷予定量の
算定結果を記憶する出荷予定ファイル104のデータテ
ーブル構成を示す図である。商品301毎の生産計画の
計画単位期間303毎の出荷予定量を計画対象期間30
4分蓄積する。計画単位期間303、出荷予定量算定期
間304は、この出荷予定情報を使用する生産日程計画
や仕入計画に対応して決定される。例えば、生産日程計
画や仕入計画で、日単位10日分の計画を立案する場合、
計画単位期間303は日、出荷予定算定期間304は10
日となる。
算定結果を記憶する出荷予定ファイル104のデータテ
ーブル構成を示す図である。商品301毎の生産計画の
計画単位期間303毎の出荷予定量を計画対象期間30
4分蓄積する。計画単位期間303、出荷予定量算定期
間304は、この出荷予定情報を使用する生産日程計画
や仕入計画に対応して決定される。例えば、生産日程計
画や仕入計画で、日単位10日分の計画を立案する場合、
計画単位期間303は日、出荷予定算定期間304は10
日となる。
【0013】図4は、受注確度別の受注率算定の元情報
となる注文確度履歴ファイル107のデータテーブル構
成を示す図である。注文番号401、商品402、出荷
納期403、営業活動開始時期404は注文情報ファイ
ル102の情報からそのまま引き継いで記録する。受注
確度406は出荷納期に対する時期405に対応した時
点時点の受注確度206を記録する。納期に対する時期
405の単位期間と受注確度履歴を蓄積する期間407
は、生産日程計画や仕入計画に応じて決定され、出荷予
定ファイル104の計画単位期間303、出荷予定算定
期間304とそれぞれ対応する。
となる注文確度履歴ファイル107のデータテーブル構
成を示す図である。注文番号401、商品402、出荷
納期403、営業活動開始時期404は注文情報ファイ
ル102の情報からそのまま引き継いで記録する。受注
確度406は出荷納期に対する時期405に対応した時
点時点の受注確度206を記録する。納期に対する時期
405の単位期間と受注確度履歴を蓄積する期間407
は、生産日程計画や仕入計画に応じて決定され、出荷予
定ファイル104の計画単位期間303、出荷予定算定
期間304とそれぞれ対応する。
【0014】図5は、受注率算定結果である受注率テー
ブル109のデータテーブル構成を示す図である。商品
501別、受注確度502別の納期に対する時期504
毎の受注率503を記録する。納期に対する時期50
4、受注率を算定する期間505は、生産日程計画や仕
入計画の計画単位期間と計画対象期間に応じて決定さ
れ、出荷予定ファイル104の計画単位期間303、出
荷予定算定期間304とそれぞれ対応する。
ブル109のデータテーブル構成を示す図である。商品
501別、受注確度502別の納期に対する時期504
毎の受注率503を記録する。納期に対する時期50
4、受注率を算定する期間505は、生産日程計画や仕
入計画の計画単位期間と計画対象期間に応じて決定さ
れ、出荷予定ファイル104の計画単位期間303、出
荷予定算定期間304とそれぞれ対応する。
【0015】図6は、出荷予定量算定モジュール103
の処理の流れを示すフローチャートである。
の処理の流れを示すフローチャートである。
【0016】図7は、受注率算定モジュール108の処
理の流れを示すフローチャートである。
理の流れを示すフローチャートである。
【0017】図8は、受注率算定モジュール108の処
理内容のイメージ図である。
理内容のイメージ図である。
【0018】次に、図1を使って出荷予定量算定の全体
の処理の流れを説明する。
の処理の流れを説明する。
【0019】各営業担当者は営業活動において新たに発
生した注文、または既に発生している注文の受注確度変
更を注文情報入力手段101を使用して登録する。登録
された注文情報は注文情報ファイル102に蓄積する。
注文情報入手手段101は、営業担当者が端末機等を使
用して直接入力しても良いが、既存の受注管理システム
を経由して入力しても良い。
生した注文、または既に発生している注文の受注確度変
更を注文情報入力手段101を使用して登録する。登録
された注文情報は注文情報ファイル102に蓄積する。
注文情報入手手段101は、営業担当者が端末機等を使
用して直接入力しても良いが、既存の受注管理システム
を経由して入力しても良い。
【0020】次に、生産計画立案のタイミングに合わせ
て出荷予定量算定モジュール103により出荷予定量算
定処理を行う。出荷予定量の計算結果は出荷予定ファイ
ル104に蓄積する。出荷予定ファイル104に蓄積さ
れた出荷予定情報は、生産日程計画や仕入計画の立案な
どの必要に応じて出荷予定情報出力手段105によって
取り出す。出荷予定情報出力手段105は帳票や画面に
出力しても良いが、出荷予定データを生産管理システム
や仕入管理システムに直接取り込んでも良い。
て出荷予定量算定モジュール103により出荷予定量算
定処理を行う。出荷予定量の計算結果は出荷予定ファイ
ル104に蓄積する。出荷予定ファイル104に蓄積さ
れた出荷予定情報は、生産日程計画や仕入計画の立案な
どの必要に応じて出荷予定情報出力手段105によって
取り出す。出荷予定情報出力手段105は帳票や画面に
出力しても良いが、出荷予定データを生産管理システム
や仕入管理システムに直接取り込んでも良い。
【0021】また、注文が確定注文となり出荷が行われ
た時点で出荷実績入力手段106を使用して出荷実績情
報を随時登録する。この出荷実績に関しても既存の出荷
管理システムを経由して入力してもよい。登録された出
荷実績は注文確度履歴ファイル107に蓄積する。受注
率算定モジュール108は注文確度履歴ファイル107
の情報を使用して、受注率すなわち未確定オーダーが確
定受注となる割合を受注確度別に算定する。受注率の算
定結果は受注率テーブル109に蓄積する。受注率テー
ブル109に蓄積した情報は、出荷予定量算定モジュー
ル103における出荷予定量の算出に使用する。受注率
算定モジュール108の処理を行うタイミングは、出荷
予定量算定モジュール103の処理タイミングに合わせ
て毎回算定しても良いが、受注率の変動が少ない場合
は、処理サイクルを年次、期次などと長期に設定しても
良い。
た時点で出荷実績入力手段106を使用して出荷実績情
報を随時登録する。この出荷実績に関しても既存の出荷
管理システムを経由して入力してもよい。登録された出
荷実績は注文確度履歴ファイル107に蓄積する。受注
率算定モジュール108は注文確度履歴ファイル107
の情報を使用して、受注率すなわち未確定オーダーが確
定受注となる割合を受注確度別に算定する。受注率の算
定結果は受注率テーブル109に蓄積する。受注率テー
ブル109に蓄積した情報は、出荷予定量算定モジュー
ル103における出荷予定量の算出に使用する。受注率
算定モジュール108の処理を行うタイミングは、出荷
予定量算定モジュール103の処理タイミングに合わせ
て毎回算定しても良いが、受注率の変動が少ない場合
は、処理サイクルを年次、期次などと長期に設定しても
良い。
【0022】次に、図6を使用して出荷予定量算定モジ
ュールの動作を詳細に説明する。
ュールの動作を詳細に説明する。
【0023】ステップ601では注文情報ファイル10
2の個々の注文情報に対して、注文情報の数量203
と、商品202、受注確度206、出荷納期204に対
応する出荷納期受注率テーブル109の受注率302の
積により注文別の出荷予定量を求める。例えば、出荷予
定量算定時点を“N”とした場合、図4の注文情報ファ
イル102の注文番号401が“0010”の注文情報
では、商品202が“ア”、数量203が“120
個”、納期204が“N”、受注確度206が“A”で
ある。図5の受注率テーブルで商品501が“ア”、受
注確度502が“A”、納期505が“納期−0”の受
注率503は“100%”となっている。これは、“納
期−0”時点で受注確度が“A”の商品“ア”の注文は
100%確定注文となることを示している。したがって
注文番号“0010”の出荷予定量は数量120個×受
注率100%=120個となる。この処理を個別の注文
に対して行う。
2の個々の注文情報に対して、注文情報の数量203
と、商品202、受注確度206、出荷納期204に対
応する出荷納期受注率テーブル109の受注率302の
積により注文別の出荷予定量を求める。例えば、出荷予
定量算定時点を“N”とした場合、図4の注文情報ファ
イル102の注文番号401が“0010”の注文情報
では、商品202が“ア”、数量203が“120
個”、納期204が“N”、受注確度206が“A”で
ある。図5の受注率テーブルで商品501が“ア”、受
注確度502が“A”、納期505が“納期−0”の受
注率503は“100%”となっている。これは、“納
期−0”時点で受注確度が“A”の商品“ア”の注文は
100%確定注文となることを示している。したがって
注文番号“0010”の出荷予定量は数量120個×受
注率100%=120個となる。この処理を個別の注文
に対して行う。
【0024】ステップ602では、ステップ601で求
めた注文別の出荷予定量の積を商品202、納期204
別に集計する。
めた注文別の出荷予定量の積を商品202、納期204
別に集計する。
【0025】ステップ603では、ステップ602の計
算結果を出荷予定ファイル104の該当するレコードに
記録する。
算結果を出荷予定ファイル104の該当するレコードに
記録する。
【0026】次に、図7、図8を使用して受注率算定モ
ジュール108の動作を詳細に説明する。
ジュール108の動作を詳細に説明する。
【0027】受注率算定モジュール108で行う処理の
目的は、納期に対するある時点である受注確度の未確定
オーダーが有った場合、その注文が確定受注となる割合
を受注率として求める事にある。受注率算定に使用する
注文履歴情報は、確定受注となったかどうか結果が明ら
かになったもの、納期に対する時点別受注確度別に受注
率を計算するために十分なサンプル数が採取できること
が条件となる。
目的は、納期に対するある時点である受注確度の未確定
オーダーが有った場合、その注文が確定受注となる割合
を受注率として求める事にある。受注率算定に使用する
注文履歴情報は、確定受注となったかどうか結果が明ら
かになったもの、納期に対する時点別受注確度別に受注
率を計算するために十分なサンプル数が採取できること
が条件となる。
【0028】図7のステップ701では、注文確度履歴
ファイル107から上記条件を満たす注文確度履歴情報
を抽出する。ステップ702では、抽出した注文確度履
歴情報に基づき商品別、受注確度別、納期に対する時期
別に該当する注文の件数に対する出荷実績があるものの
割合を算定し受注率を求める。ステップ703では、ス
テップ702算定した受注率を受注率テーブル109の
該当するレコードに記録する。
ファイル107から上記条件を満たす注文確度履歴情報
を抽出する。ステップ702では、抽出した注文確度履
歴情報に基づき商品別、受注確度別、納期に対する時期
別に該当する注文の件数に対する出荷実績があるものの
割合を算定し受注率を求める。ステップ703では、ス
テップ702算定した受注率を受注率テーブル109の
該当するレコードに記録する。
【0029】図8は、ステップ701からステップ70
3までの処理を時系列に展開したイメージ図である。表
801は注文確度履歴ファイル107の商品“ア”に関
する情報を時系列に展開したものである。この例では、
出荷予定量算定の単位期間を日次、対象期間を3日とし
た場合である。注文番号“0001”のオーダーは“6
/1”に営業活動を開始しその時点の受注確度は“B”
であった。その後、受注確度が“B→B→A→A”と推
移し出荷予定量算定の最終時期である“6/4”時点の
受注確度が“A”であった。最終的には出荷実績が上が
っているためこのオーダーは確定受注となっている。正
確には出荷予定量算定期間は3日の場合、出荷納期4日
前の“6/1”の受注確度“B”は注文確度履歴ファイ
ル107には記録されていない。
3までの処理を時系列に展開したイメージ図である。表
801は注文確度履歴ファイル107の商品“ア”に関
する情報を時系列に展開したものである。この例では、
出荷予定量算定の単位期間を日次、対象期間を3日とし
た場合である。注文番号“0001”のオーダーは“6
/1”に営業活動を開始しその時点の受注確度は“B”
であった。その後、受注確度が“B→B→A→A”と推
移し出荷予定量算定の最終時期である“6/4”時点の
受注確度が“A”であった。最終的には出荷実績が上が
っているためこのオーダーは確定受注となっている。正
確には出荷予定量算定期間は3日の場合、出荷納期4日
前の“6/1”の受注確度“B”は注文確度履歴ファイ
ル107には記録されていない。
【0030】受注率算定モジュール108のステップ7
01は表801から受注率算定に使用する注文確度履歴
を抽出する処理であるが、受注率算定には結果として確
定受注になったかどうかが判断できなくてはならないた
め、出荷実績の確定している6/6納期以前の注文確度
履歴が受注率算定の対象となる。またどこまで溯る注文
確度履歴を算定対象とするかであるが、これは納期に対
する時点別受注確度別に受注率を計算するために十分な
サンプル数が採取できる時点であり、この方式を使用す
る注文件数に応じて任意に設定する。この例では便宜上
6/4納期の注文確度履歴情報を対象としている。ステ
ップ701による受注確度履歴の抽出結果のイメージを
示したものが表801である。
01は表801から受注率算定に使用する注文確度履歴
を抽出する処理であるが、受注率算定には結果として確
定受注になったかどうかが判断できなくてはならないた
め、出荷実績の確定している6/6納期以前の注文確度
履歴が受注率算定の対象となる。またどこまで溯る注文
確度履歴を算定対象とするかであるが、これは納期に対
する時点別受注確度別に受注率を計算するために十分な
サンプル数が採取できる時点であり、この方式を使用す
る注文件数に応じて任意に設定する。この例では便宜上
6/4納期の注文確度履歴情報を対象としている。ステ
ップ701による受注確度履歴の抽出結果のイメージを
示したものが表801である。
【0031】表803は表802の注文確度履歴情報を
もとにステップ702により受注率を算定した結果であ
り、受注率テーブル109の商品501“ア”の部分に
相当する。例えば表803の“納期-1”時点で受注確
度が“B”の注文確度履歴は注文番号“0002”と
“0007”の2件であるが、出荷実績を見ると実績が
あるのは注文番号“0007”で、注文番号“000
2”のオーダーは失注している。よって表803の“納
期-1”時点で受注確度が“B”の受注率は2件中1
件、すなわち50%である。
もとにステップ702により受注率を算定した結果であ
り、受注率テーブル109の商品501“ア”の部分に
相当する。例えば表803の“納期-1”時点で受注確
度が“B”の注文確度履歴は注文番号“0002”と
“0007”の2件であるが、出荷実績を見ると実績が
あるのは注文番号“0007”で、注文番号“000
2”のオーダーは失注している。よって表803の“納
期-1”時点で受注確度が“B”の受注率は2件中1
件、すなわち50%である。
【0032】この受注率は、“納期-1”時点で受注確
度“B”のオーダーは50%が受注が確定となり50%
が失注するという傾向値に相当し、出荷予定量算定モジ
ュール103におけるステップ601の注文別の出荷予
定量算定時に、“納期-1”時点で受注確度“B"という
未確定オーダーがあった場合、出荷予定量=注文数量×
受注率50%という処理を行う事で、未確定のオーダー
が受注確定となる確率を加味した出荷予定量を算出す
る。
度“B”のオーダーは50%が受注が確定となり50%
が失注するという傾向値に相当し、出荷予定量算定モジ
ュール103におけるステップ601の注文別の出荷予
定量算定時に、“納期-1”時点で受注確度“B"という
未確定オーダーがあった場合、出荷予定量=注文数量×
受注率50%という処理を行う事で、未確定のオーダー
が受注確定となる確率を加味した出荷予定量を算出す
る。
【0033】
【発明の効果】以上に述べたように、本発明の出荷予定
量算定方法によれば、営業活動中の全ての未確定オーダ
ーの受注確定見込みを反映した、精度の高い出荷予定量
を求める事ができ、これにより供給計画の精度の向上を
図ることができ、需要と供給のギャップによる機会損失
を極小化することができる。
量算定方法によれば、営業活動中の全ての未確定オーダ
ーの受注確定見込みを反映した、精度の高い出荷予定量
を求める事ができ、これにより供給計画の精度の向上を
図ることができ、需要と供給のギャップによる機会損失
を極小化することができる。
【図1】本発明のシステム構成を示すブロック図であ
る。
る。
【図2】本発明の注文情報ファイルのデータテーブル構
成を示す図である。
成を示す図である。
【図3】本発明の出荷予定ファイルのデータテーブル構
成を示す図である。
成を示す図である。
【図4】本発明の注文確度履歴ファイルのデータテーブ
ル構成を示す図である。
ル構成を示す図である。
【図5】本発明の受注率テーブルのデータテーブル構成
を示す図である。
を示す図である。
【図6】本発明の出荷予定量算定モジュールの処理の流
れを示すフローチャートである。
れを示すフローチャートである。
【図7】本発明の受注率算定モジュールの処理の流れを
示すフローチャートである。
示すフローチャートである。
【図8】本発明の受注率算定モジュールの処理内容を示
すイメージ図である。
すイメージ図である。
101…注文情報入力手段、 102…注文情
報ファイル、103…出荷予定量算定モジュール、 1
04…出荷予定ファイル、105…出荷予定情報出力手
段、 106…出荷実績入力手段、107…注文確
度履歴ファイル、 108…受注率算定モジュー
ル、109…受注率テーブル。
報ファイル、103…出荷予定量算定モジュール、 1
04…出荷予定ファイル、105…出荷予定情報出力手
段、 106…出荷実績入力手段、107…注文確
度履歴ファイル、 108…受注率算定モジュー
ル、109…受注率テーブル。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 ▲高▼橋 直紀 神奈川県横浜市都筑区加賀原二丁目2番 株式会社日立製作所システム開発本部内 Fターム(参考) 5B049 BB11 CC27 EE01
Claims (2)
- 【請求項1】営業部門から供給側の部門へ伝達する出荷
予定量算定において、受注確定オーダーおよび未確定オ
ーダーの注文数量と受注確度に基づき、受注実績に基づ
いて算定した受注確度に応じた未確定オーダーが確定受
注となる受注確率と、オーダーの注文数量との積により
算出することを特徴とする出荷予定量算定方法。 - 【請求項2】前記出荷量算定に使用する受注確率の算定
において、過去の受注確度と受注実績の分析により、納
期に対する時期別、受注確度別の受注確定確率を算出す
ることを特徴とする請求項1記載の出荷予定量算定方
法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP29783698A JP2000123096A (ja) | 1998-10-20 | 1998-10-20 | 出荷予定量算定方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP29783698A JP2000123096A (ja) | 1998-10-20 | 1998-10-20 | 出荷予定量算定方法 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2000123096A true JP2000123096A (ja) | 2000-04-28 |
Family
ID=17851793
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP29783698A Pending JP2000123096A (ja) | 1998-10-20 | 1998-10-20 | 出荷予定量算定方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP2000123096A (ja) |
Cited By (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2003044550A (ja) * | 2001-07-31 | 2003-02-14 | Seiko Instruments Inc | 製造販売管理システムおよび方法並びにプログラム |
JP2004021299A (ja) * | 2002-06-12 | 2004-01-22 | Nippon Koki Kk | 見積もり受注在庫管理方法 |
JP2006338585A (ja) * | 2005-06-06 | 2006-12-14 | Hitachi Ltd | 需要予測方法、および需要予測分析サーバ、並びに需要予測プログラム |
US8321302B2 (en) | 2002-01-23 | 2012-11-27 | Sensormatic Electronics, LLC | Inventory management system |
JP2013156693A (ja) * | 2012-01-26 | 2013-08-15 | Mitsubishi Heavy Ind Ltd | 需要予測装置、需要予測方法および需要予測プログラム |
US8730044B2 (en) | 2002-01-09 | 2014-05-20 | Tyco Fire & Security Gmbh | Method of assigning and deducing the location of articles detected by multiple RFID antennae |
JP2016146037A (ja) * | 2015-02-06 | 2016-08-12 | 三菱日立パワーシステムズ株式会社 | 需要予測装置、需要予測方法および需要予測プログラム |
JP2021026402A (ja) * | 2019-08-01 | 2021-02-22 | 富士通株式会社 | 情報処理装置、及び、情報処理プログラム |
-
1998
- 1998-10-20 JP JP29783698A patent/JP2000123096A/ja active Pending
Cited By (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2003044550A (ja) * | 2001-07-31 | 2003-02-14 | Seiko Instruments Inc | 製造販売管理システムおよび方法並びにプログラム |
US8730044B2 (en) | 2002-01-09 | 2014-05-20 | Tyco Fire & Security Gmbh | Method of assigning and deducing the location of articles detected by multiple RFID antennae |
US8321302B2 (en) | 2002-01-23 | 2012-11-27 | Sensormatic Electronics, LLC | Inventory management system |
JP2004021299A (ja) * | 2002-06-12 | 2004-01-22 | Nippon Koki Kk | 見積もり受注在庫管理方法 |
JP2006338585A (ja) * | 2005-06-06 | 2006-12-14 | Hitachi Ltd | 需要予測方法、および需要予測分析サーバ、並びに需要予測プログラム |
JP2013156693A (ja) * | 2012-01-26 | 2013-08-15 | Mitsubishi Heavy Ind Ltd | 需要予測装置、需要予測方法および需要予測プログラム |
JP2016146037A (ja) * | 2015-02-06 | 2016-08-12 | 三菱日立パワーシステムズ株式会社 | 需要予測装置、需要予測方法および需要予測プログラム |
JP2021026402A (ja) * | 2019-08-01 | 2021-02-22 | 富士通株式会社 | 情報処理装置、及び、情報処理プログラム |
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