JP2001142977A - 商品の予約発注個数決定方法 - Google Patents
商品の予約発注個数決定方法Info
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Landscapes
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 商品の品切れによる販売機会の損失を低減す
ると共に、日配商品、生鮮食品の鮮度劣化による損失を
低減するため、商品の予約発注個数をＣＰＵを用いて決
定する。 【解決手段】 予約発注対象の商品についてメモリに記
憶されている所定のサンプリング期間の曜日別販売実績
数を平均して曜日別基準売れ数を演算し出力するステッ
プ、各曜日の基準来客数修正指数と基準売れ数に基づい
て曜日別第１の修正基準売れ数を演算するステップ、販
売個数変動指数と上記曜日別第１の修正基準売れ数に基
づいて第２の修正基準売れ数を演算するステップ、上記
曜日別第２の修正基準売れ数と品切れ安全指数に基づい
て商品の該当する曜日の予約発注個数を演算するステッ
プ、などにより商品の予約発注個数を決定する。
ると共に、日配商品、生鮮食品の鮮度劣化による損失を
低減するため、商品の予約発注個数をＣＰＵを用いて決
定する。 【解決手段】 予約発注対象の商品についてメモリに記
憶されている所定のサンプリング期間の曜日別販売実績
数を平均して曜日別基準売れ数を演算し出力するステッ
プ、各曜日の基準来客数修正指数と基準売れ数に基づい
て曜日別第１の修正基準売れ数を演算するステップ、販
売個数変動指数と上記曜日別第１の修正基準売れ数に基
づいて第２の修正基準売れ数を演算するステップ、上記
曜日別第２の修正基準売れ数と品切れ安全指数に基づい
て商品の該当する曜日の予約発注個数を演算するステッ
プ、などにより商品の予約発注個数を決定する。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、ＣＰＵを用いた商品の
予約発注個数決定方法、特にスーパーマーケットなどの
小売業における各種の商品例えば、調味料、瓶缶詰、菓
子、飲料等の食品類、消耗雑貨等の家庭用品類、肉、
魚、惣菜等の生鮮食品、特に牛乳、豆腐、納豆等の日配
商品と呼ばれる商品に有用に適用される小売業における
商品の予約発注個数決定方法に関する。
予約発注個数決定方法、特にスーパーマーケットなどの
小売業における各種の商品例えば、調味料、瓶缶詰、菓
子、飲料等の食品類、消耗雑貨等の家庭用品類、肉、
魚、惣菜等の生鮮食品、特に牛乳、豆腐、納豆等の日配
商品と呼ばれる商品に有用に適用される小売業における
商品の予約発注個数決定方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来の小売業で採用されている商品の発
注方式は、過去の販売実績より将来の販売数を予測し、
その販売予測数を充たすように必要発注数を算出する方
式で、例えば、在庫が指定個数のＸ個になったら指定個
数のＹ個を発注する、発注時点の在庫を調べ指定個数の
Ｚ個になるようＺ個−在庫個数＝発注個数として発注す
る等の主として在庫をベースとした発注方法であった。
従って在庫を調べることが必要で、このための誤差が発
生しやすいこと、及び発注時点から納品時点までのリー
ドタイムも考慮する必要があり、考え方の上でも複雑で
あった。
注方式は、過去の販売実績より将来の販売数を予測し、
その販売予測数を充たすように必要発注数を算出する方
式で、例えば、在庫が指定個数のＸ個になったら指定個
数のＹ個を発注する、発注時点の在庫を調べ指定個数の
Ｚ個になるようＺ個−在庫個数＝発注個数として発注す
る等の主として在庫をベースとした発注方法であった。
従って在庫を調べることが必要で、このための誤差が発
生しやすいこと、及び発注時点から納品時点までのリー
ドタイムも考慮する必要があり、考え方の上でも複雑で
あった。
【０００３】さらに牛乳や豆腐・納豆等、鮮度を重視す
る商品については毎日納品のため当日夜の在庫を調べて
発注するのでは間に合わない、在庫を自動計算で求めて
発注すると在庫の誤差が大きいと使えない等の問題点も
あった。
る商品については毎日納品のため当日夜の在庫を調べて
発注するのでは間に合わない、在庫を自動計算で求めて
発注すると在庫の誤差が大きいと使えない等の問題点も
あった。
【０００４】スーパーマーケットなどの小売業において
牛乳や豆腐・納豆等、一般的には日配商品といわれる鮮
度劣化の早い商品について、予測した販売個数に見合っ
た仕入を的確に行い品切れによる販売機会ロスを減ら
し、売れ残りによる鮮度劣化ロスを最小に管理すること
は大変難しい仕事であった。気温の変化によって販売個
数が変動する、雨が降ったら客数が減少し販売個数も減
る。売れ残ったら鮮度が劣化し見切り処分または廃棄等
のロスに繋がる。仕入が的確に行われれば鮮度の良い商
品だけを顧客に提供することが出来ることになり、売上
は増加し、ロスも減って、経営効率も改善されることに
なる。
牛乳や豆腐・納豆等、一般的には日配商品といわれる鮮
度劣化の早い商品について、予測した販売個数に見合っ
た仕入を的確に行い品切れによる販売機会ロスを減ら
し、売れ残りによる鮮度劣化ロスを最小に管理すること
は大変難しい仕事であった。気温の変化によって販売個
数が変動する、雨が降ったら客数が減少し販売個数も減
る。売れ残ったら鮮度が劣化し見切り処分または廃棄等
のロスに繋がる。仕入が的確に行われれば鮮度の良い商
品だけを顧客に提供することが出来ることになり、売上
は増加し、ロスも減って、経営効率も改善されることに
なる。
【０００５】この点は肉・魚・惣菜などの生鮮食品につ
いても同様である。
いても同様である。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】本発明の目的は、商品
の日々の販売予測と販売実績の差を小さくし、仕入先に
対する発注量の大きな変動を押え、品切れによる販売機
会ロス、日配商品、生鮮食品については鮮度劣化ロスを
低減し、ひいては仕入先の営業活動にも悪影響を与える
ことのない、特に小売業における商品の予約発注個数を
ＣＰＵを用いて決定する方法を提供することである。
の日々の販売予測と販売実績の差を小さくし、仕入先に
対する発注量の大きな変動を押え、品切れによる販売機
会ロス、日配商品、生鮮食品については鮮度劣化ロスを
低減し、ひいては仕入先の営業活動にも悪影響を与える
ことのない、特に小売業における商品の予約発注個数を
ＣＰＵを用いて決定する方法を提供することである。
【０００７】
【課題を解決するための手段】本発明は過去の曜日別の
販売実績から曜日別販売予測数（曜日別基準売れ数とい
う）を求め、この曜日別基準売れ数を、基準客数修正指
数、基準売れ数変更指数、品切れ安全指数等のパラメー
ターを使って修正し、曜日別基準売れ数よりも少し多め
の数量を仕入先へ予約発注し、当日の予約発注個数と販
売実績個数との差を次々回の予約発注個数から差し引く
または加算することによって、在庫個数を調べることな
く、常に変化する販売状況に対応した的確な発注を可能
とすることを特徴とする。
販売実績から曜日別販売予測数（曜日別基準売れ数とい
う）を求め、この曜日別基準売れ数を、基準客数修正指
数、基準売れ数変更指数、品切れ安全指数等のパラメー
ターを使って修正し、曜日別基準売れ数よりも少し多め
の数量を仕入先へ予約発注し、当日の予約発注個数と販
売実績個数との差を次々回の予約発注個数から差し引く
または加算することによって、在庫個数を調べることな
く、常に変化する販売状況に対応した的確な発注を可能
とすることを特徴とする。
【０００８】もっと具体的には、本発明の商品の予約発
注個数決定方法は、予約発注対象の商品Ｘについてのメ
モリに記憶されている更新される所定のサンプリング期
間の一日の最大販売実績数と平均販売実績数をパラメー
ターとし、商品の製造日から賞味期限までの日数を変数
として商品ごとに割り当てられてＣＰＵのメモリに記憶
されている品切れ安全係数マップから、予約発注対象の
商品Ｘについての品切れ安全係数αを検索し出力するス
テップ、その商品についてメモリに記憶されている更新
される所定のサンプリング期間の曜日別販売実績を平均
して曜日別基準売れ数Ｄを演算し出力するステップ、メ
モリに記憶されている更新される所定のサンプリング期
間のそれぞれ該当する曜日の来店客数を平均して上記曜
日別基準売れ数に対応する曜日別基準来店客数Ｂを演算
し出力するステップ、将来の各曜日の来店客予測数Ａを
入力し記憶するステップ、上記各曜日ごとの予測来店客
数Ａと基準来店客数Ｂに基づいて基準来客数修正指数Ｃ
を演算し出力するステップ、上記各曜日の基準来客数修
正指数Ｃと基準売れ数Ｄに基づいて曜日別第１の修正基
準売れ数Ｅを演算するステップ、予約発注対象の商品Ｘ
の売価の強弱（安値感の強さ）によって主として変動す
るその商品の販売個数変動指数βを入力し記憶するステ
ップ、上記販売個数変動指数βと上記曜日別第１の修正
基準売れ数Ｅに基づいて第２の修正基準売れ数Ｅ×βを
演算し出力するステップ、上記曜日別第２の修正基準売
れ数Ｅ×βと品切れ安全指数αに基づいて商品Ｘについ
ての該当する曜日の予約発注個数を演算し出力するステ
ップ、上記ステップで予約発注個数を演算・出力された
該当する曜日の予約発注について修正可能な日時に先行
する少なくとも一日の販売実績とその日の予約発注個数
との差を演算し、その差を上記該当する曜日の予約発注
個数から差し引くあるいは追加する予約発注修正個数と
して出力するステップ、および該当する曜日の上記予約
発注個数にあるいはから上記該当する曜日の上記予約発
注修正個数を加算あるいは差し引き上記該当する曜日の
上記商品Ｘについての最終発注個数を演算し出力するス
テップを実行することによって達成される。
注個数決定方法は、予約発注対象の商品Ｘについてのメ
モリに記憶されている更新される所定のサンプリング期
間の一日の最大販売実績数と平均販売実績数をパラメー
ターとし、商品の製造日から賞味期限までの日数を変数
として商品ごとに割り当てられてＣＰＵのメモリに記憶
されている品切れ安全係数マップから、予約発注対象の
商品Ｘについての品切れ安全係数αを検索し出力するス
テップ、その商品についてメモリに記憶されている更新
される所定のサンプリング期間の曜日別販売実績を平均
して曜日別基準売れ数Ｄを演算し出力するステップ、メ
モリに記憶されている更新される所定のサンプリング期
間のそれぞれ該当する曜日の来店客数を平均して上記曜
日別基準売れ数に対応する曜日別基準来店客数Ｂを演算
し出力するステップ、将来の各曜日の来店客予測数Ａを
入力し記憶するステップ、上記各曜日ごとの予測来店客
数Ａと基準来店客数Ｂに基づいて基準来客数修正指数Ｃ
を演算し出力するステップ、上記各曜日の基準来客数修
正指数Ｃと基準売れ数Ｄに基づいて曜日別第１の修正基
準売れ数Ｅを演算するステップ、予約発注対象の商品Ｘ
の売価の強弱（安値感の強さ）によって主として変動す
るその商品の販売個数変動指数βを入力し記憶するステ
ップ、上記販売個数変動指数βと上記曜日別第１の修正
基準売れ数Ｅに基づいて第２の修正基準売れ数Ｅ×βを
演算し出力するステップ、上記曜日別第２の修正基準売
れ数Ｅ×βと品切れ安全指数αに基づいて商品Ｘについ
ての該当する曜日の予約発注個数を演算し出力するステ
ップ、上記ステップで予約発注個数を演算・出力された
該当する曜日の予約発注について修正可能な日時に先行
する少なくとも一日の販売実績とその日の予約発注個数
との差を演算し、その差を上記該当する曜日の予約発注
個数から差し引くあるいは追加する予約発注修正個数と
して出力するステップ、および該当する曜日の上記予約
発注個数にあるいはから上記該当する曜日の上記予約発
注修正個数を加算あるいは差し引き上記該当する曜日の
上記商品Ｘについての最終発注個数を演算し出力するス
テップを実行することによって達成される。
【０００９】
【発明の実施の形態】図１のフローチャートは、予約発
注対象の日配商品、例えばパック入り牛乳の予約発注個
数を決定する方法の一実施例を示している。
注対象の日配商品、例えばパック入り牛乳の予約発注個
数を決定する方法の一実施例を示している。
【００１０】まずステップ１０において、パック入り牛
乳についてパソコン等のメモリ中に記憶されている最近
１３週間のデータ中で、異常値を除いた一日の最大販売
実績数を一日の平均販売実績数で割り算して得られた値
および商品の製造日から賞味期限までの日数を変数とし
て、商品ごとに割り当てられてパソコン等のメモリに記
憶されている品切れ安全係数マップから、予約発注対象
の商品であるパック入り牛乳についての品切れ安全係数
αを求める。
乳についてパソコン等のメモリ中に記憶されている最近
１３週間のデータ中で、異常値を除いた一日の最大販売
実績数を一日の平均販売実績数で割り算して得られた値
および商品の製造日から賞味期限までの日数を変数とし
て、商品ごとに割り当てられてパソコン等のメモリに記
憶されている品切れ安全係数マップから、予約発注対象
の商品であるパック入り牛乳についての品切れ安全係数
αを求める。
【００１１】なおこの品切れ安全係数αはそれぞれの商
品について上下限の２つの係数を決めておき、例えば
１．１５と１．１９のように、それぞれの商品の在庫量
の傾向等念頭におい上下限のいづれか一つを適宜選択し
て使用することも出来る。
品について上下限の２つの係数を決めておき、例えば
１．１５と１．１９のように、それぞれの商品の在庫量
の傾向等念頭におい上下限のいづれか一つを適宜選択し
て使用することも出来る。
【００１２】ステップ１１においては、サンプル期間で
ある最近１３週間（異常値は除く）の曜日別販売実績数
を平均して曜日別基準売れ数Ｄを求める。
ある最近１３週間（異常値は除く）の曜日別販売実績数
を平均して曜日別基準売れ数Ｄを求める。
【００１３】次にステップ１２で、先の曜日別基準売れ
数Ｄを求めた際に使用した販売個数実績、すなわち異常
値を除いた販売個数実績に対応した同様にメモリ中に記
憶されている客数の平均値を表わす曜日別売れ数対応客
数Ｂを求める。
数Ｄを求めた際に使用した販売個数実績、すなわち異常
値を除いた販売個数実績に対応した同様にメモリ中に記
憶されている客数の平均値を表わす曜日別売れ数対応客
数Ｂを求める。
【００１４】ステップ１３では、例えば日曜・土曜以外
の祝祭日で客数増加、競合店が休みで客数増加、店休日
の翌日で客数増加あるいは競合店が開店するので暫くの
間客数減少について現場で予測して、近い将来のそれぞ
れの曜日の来店客数を曜日別現場予測客数Ａとして予測
し入力する。
の祝祭日で客数増加、競合店が休みで客数増加、店休日
の翌日で客数増加あるいは競合店が開店するので暫くの
間客数減少について現場で予測して、近い将来のそれぞ
れの曜日の来店客数を曜日別現場予測客数Ａとして予測
し入力する。
【００１５】ステップ１４では、先に求めた曜日別現場
予測客数Ａを曜日別基準売れ数対応客数Ｂで割り算して
得られた値に基づいてそれぞれの曜日について基準客数
修正指数Ｃを求める。
予測客数Ａを曜日別基準売れ数対応客数Ｂで割り算して
得られた値に基づいてそれぞれの曜日について基準客数
修正指数Ｃを求める。
【００１６】次にステップ１５で、先に求めた基準客数
修正指数Ｃをステップ１１で求めた曜日別基準売れ数Ｄ
に掛け算し、上で説明した客数の変動を予測した第１の
修正曜日別基準売れ数Ｅを求める。
修正指数Ｃをステップ１１で求めた曜日別基準売れ数Ｄ
に掛け算し、上で説明した客数の変動を予測した第１の
修正曜日別基準売れ数Ｅを求める。
【００１７】ステップ１６では、売価によって変動する
売れ数を反映する販売個数変動指数βを、売価に基づい
て決定入力する。即ち、売価を下げると販売個数は増加
するという関係を指数化したものである。今まで８９円
の売価で１日８０個売れていた商品を７９円で販売した
ら１００個売れた。この差２０個を調整するための指数
である。
売れ数を反映する販売個数変動指数βを、売価に基づい
て決定入力する。即ち、売価を下げると販売個数は増加
するという関係を指数化したものである。今まで８９円
の売価で１日８０個売れていた商品を７９円で販売した
ら１００個売れた。この差２０個を調整するための指数
である。
【００１８】なお、この指数βには特売および運動会・
お花見等その地域の特別の行事による販売個数の増加も
加味される。
お花見等その地域の特別の行事による販売個数の増加も
加味される。
【００１９】次にステップ１７では、先にステップ１６
で入力、記憶されていた販売個数変動指数βをステップ
１５で求めたそれぞれの第１の修正曜日別基準売れ数Ｅ
に掛け算し、売価変更を反映した第２の修正曜日別基準
売れ数Ｅ×βを求める。
で入力、記憶されていた販売個数変動指数βをステップ
１５で求めたそれぞれの第１の修正曜日別基準売れ数Ｅ
に掛け算し、売価変更を反映した第２の修正曜日別基準
売れ数Ｅ×βを求める。
【００２０】ステップ１８では、ステップ１７で求めた
第２の修正基準売れ数Ｅ×βにステップ１１で入力記憶
されていた品切れ安全指数αを掛け算し、それぞれの曜
日別予約発注個数を演算表示する。
第２の修正基準売れ数Ｅ×βにステップ１１で入力記憶
されていた品切れ安全指数αを掛け算し、それぞれの曜
日別予約発注個数を演算表示する。
【００２１】ステップ１９では、該当曜日の２日前の予
約発注個数とその日の販売実績個数の偏差を、その該当
曜日の予約発注修正個数として、先に求めた予約発注個
数から差し引くかあるいは加算して最終の発注個数を確
定する。即ち入手可能な最新の予約発注個数と販売実績
個数の偏差を曜日には関係なく引き続く将来日の予約発
注個数に反映することとしている。
約発注個数とその日の販売実績個数の偏差を、その該当
曜日の予約発注修正個数として、先に求めた予約発注個
数から差し引くかあるいは加算して最終の発注個数を確
定する。即ち入手可能な最新の予約発注個数と販売実績
個数の偏差を曜日には関係なく引き続く将来日の予約発
注個数に反映することとしている。
【００２２】最後に、ステップ２０で先のステップ１８
で求めた該当する曜日の予約発注個数にあるいはから上
記ステップ１９で求めた該当する曜日の予約発注修正個
数を加算あるいは差し引き上記該当する曜日のパック入
り牛乳についての最終発注個数を演算し求める。
で求めた該当する曜日の予約発注個数にあるいはから上
記ステップ１９で求めた該当する曜日の予約発注修正個
数を加算あるいは差し引き上記該当する曜日のパック入
り牛乳についての最終発注個数を演算し求める。
【００２３】図２は、以上説明した本発明の方法を２週
間にわたりＸパック入り牛乳に適用した時のデータシー
トを示している。このデータシートの在庫個数の推移か
らその数が適正値に収斂していることが判る。
間にわたりＸパック入り牛乳に適用した時のデータシー
トを示している。このデータシートの在庫個数の推移か
らその数が適正値に収斂していることが判る。
【００２４】なお、このデータシートでは、対象の商品
がケース単位で取引されているので、前々日の販売実績
−予約発注個数が該当曜日の予約発注修正個数と必ずし
も一致していない。
がケース単位で取引されているので、前々日の販売実績
−予約発注個数が該当曜日の予約発注修正個数と必ずし
も一致していない。
【００２５】以上の説明した実施例ではサンプリング期
間として１３週間を使ったが、サンプリング期間はこれ
に限られるものではない。
間として１３週間を使ったが、サンプリング期間はこれ
に限られるものではない。
【００２６】発注量を決める単位として曜日別の一日を
使ったが、例えば肉、魚、惣菜等の生鮮食品については
曜日と時間帯の組合せあるいは時間帯それ自身を発注量
を決める単位としてもよい。また商品の発注、納品のサ
イクルによってはそのサイクルに従って数日、１週間あ
るいは１月を単位として本発明の方法を実施できる。
使ったが、例えば肉、魚、惣菜等の生鮮食品については
曜日と時間帯の組合せあるいは時間帯それ自身を発注量
を決める単位としてもよい。また商品の発注、納品のサ
イクルによってはそのサイクルに従って数日、１週間あ
るいは１月を単位として本発明の方法を実施できる。
【００２７】
【発明の効果】本発明によれば、それぞれの商品につい
ての品切れによる販売機会の損失が低減出来ると共に、
日配商品、生鮮食品については鮮度劣化による損失が低
減出来、顧客に対しては常に鮮度の良い商品が提供でき
ると共に仕入先に対しては発注個数の変動を押えた発注
が達成出来る。
ての品切れによる販売機会の損失が低減出来ると共に、
日配商品、生鮮食品については鮮度劣化による損失が低
減出来、顧客に対しては常に鮮度の良い商品が提供でき
ると共に仕入先に対しては発注個数の変動を押えた発注
が達成出来る。
【図１】本発明による小売業における商品の予約発注個
数決定方法の一実施例を実行する手順を説明するための
フローチャート。
数決定方法の一実施例を実行する手順を説明するための
フローチャート。
【図２】本発明の一実施例の方法を日配商品の一つであ
るパック入り牛乳について２週間にわたって適用した時
の結果を示すデータシート。
るパック入り牛乳について２週間にわたって適用した時
の結果を示すデータシート。
Claims (2)
- 【請求項１】 ＣＰＵを用いて商品の予約発注個数を決
定する方法において、 予約発注対象の商品Ｘについてのメモリに記憶されてい
る更新される所定のサンプリング期間の一日の最大販売
実績数と平均販売実績数の比を第１の変数とし、商品の
製造日から賞味期限までの日数を第２の変数として商品
ごとに割り当てられてメモリに記憶されている品切れ安
全係数マップから、予約発注対象の商品Ｘについての品
切れ安全係数αを検索し出力するステップ、 その商品についてメモリに記憶されている更新される所
定のサンプリング期間の曜日別販売実績を平均して曜日
別基準売れ数Ｄを演算し出力するステップ、 メモリに記憶されている更新される所定のサンプリング
期間の該当する曜日の来店客数を平均して上記曜日別基
準売れ数に対応する曜日別基準来店客数Ｂを演算し出力
するステップ、 将来の各曜日の来店客予測数Ａを入力し記憶するステッ
プ、 上記各曜日ごとの予測来店客数Ａと基準来店客数Ｂに基
づいて基準来客数修正指数Ｃを演算し出力するステッ
プ、 上記各曜日の基準来客数修正指数Ｃと基準売れ数Ｄに基
づいて曜日別第１の修正基準売れ数Ｅを演算するステッ
プ、 予約発注対象の商品Ｘの売価の強弱によって主として変
動するその商品の販売個数変動指数βを入力し記憶する
ステップ、 上記販売個数変動指数βと上記曜日別第１の修正基準売
れ数Ｅに基づいて第２の修正基準売れ数Ｅ×βを演算し
出力するステップ、 上記曜日別第２の修正基準売れ数Ｅ×βと品切れ安全指
数αに基づいて商品Ｘについての該当する曜日の予約発
注個数を演算し出力するステップ、 上記ステップで予約発注個数を演算・出力された該当す
る曜日の予約発注について修正可能な日時に先行する少
なくとも一日の販売実績とその日の予約発注個数との差
を演算し、その差を上記該当する曜日の予約発注個数か
ら差し引くあるいは追加する予約発注修正個数として出
力するステップ、および該当する曜日の上記予約発注個
数にあるいはから上記該当する曜日の上記予約発注修正
個数を加算あるいは差し引き上記該当する曜日の上記商
品Ｘについての最終発注個数を演算し出力するステップ
からなる商品の予約発注個数決定方法。 - 【請求項２】 上記該当する曜日の予約発注について修
正可能な日時に先行する少なくとも一日は上記該当する
曜日の前々日である請求項１に記載の商品の予約発注個
数決定方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2000248695A JP2001142977A (ja) | 1999-08-27 | 2000-08-18 | 商品の予約発注個数決定方法 |
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Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2004062795A (ja) * | 2002-07-31 | 2004-02-26 | Susumu Iida | 商品の曜日別販売個数を予測し予約発注を行う方法 |
| JP2007087025A (ja) * | 2005-09-21 | 2007-04-05 | Susumu Iida | 売上あるいは利益予算とリンクさせた商品の曜日別販売個数を予測し予約発注を行う方法 |
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2000
- 2000-08-18 JP JP2000248695A patent/JP2001142977A/ja active Pending
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