JP2003223546A - 最適ロットサイズ決定システム、プログラムおよび方法 - Google Patents
最適ロットサイズ決定システム、プログラムおよび方法Info
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- JP2003223546A JP2003223546A JP2002020432A JP2002020432A JP2003223546A JP 2003223546 A JP2003223546 A JP 2003223546A JP 2002020432 A JP2002020432 A JP 2002020432A JP 2002020432 A JP2002020432 A JP 2002020432A JP 2003223546 A JP2003223546 A JP 2003223546A
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- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
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- G06Q10/08—Logistics, e.g. warehousing, loading or distribution; Inventory or stock management
- G06Q10/087—Inventory or stock management, e.g. order filling, procurement or balancing against orders
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- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 商品販売量の予測値に応じてリアルタイムに
コストの和を最小とするようにロットサイズを最適化す
る。 【解決手段】 商品の販売実績を商品ごとに記憶する販
売実績データベース３と、商品に関するパラメータを商
品ごとに記憶する商品パラメータデータベース４と、販
売実績データベースおよび商品パラメータデータベース
のいずれか一方または両方に接続され、販売実績および
商品パラメータのいずれか一方または両方に基づいて、
商品の販売量を予測する商品販売量予測装置１と、商品
販売量予測装置および商品パラメータデータベースに接
続され、商品販売量予測装置が予測した販売量および商
品パラメータに基づいて、商品を受け取る最適ロットサ
イズを決定する最適ロットサイズ決定装置２とを含む。
コストの和を最小とするようにロットサイズを最適化す
る。 【解決手段】 商品の販売実績を商品ごとに記憶する販
売実績データベース３と、商品に関するパラメータを商
品ごとに記憶する商品パラメータデータベース４と、販
売実績データベースおよび商品パラメータデータベース
のいずれか一方または両方に接続され、販売実績および
商品パラメータのいずれか一方または両方に基づいて、
商品の販売量を予測する商品販売量予測装置１と、商品
販売量予測装置および商品パラメータデータベースに接
続され、商品販売量予測装置が予測した販売量および商
品パラメータに基づいて、商品を受け取る最適ロットサ
イズを決定する最適ロットサイズ決定装置２とを含む。
Description
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、流通される商品の
最適ロットサイズを決定するシステムおよびプログラム
および方法に関する。特に、商品の販売実績および商品
に関するパラメータに基づいて、車両などに使用される
部品の最適ロットサイズを決定するシステム、プログラ
ムおよび方法に関する。ここで商品は、流通の対象とな
るあらゆる物を含み、製品および製品の部品をも含むも
のとする。
最適ロットサイズを決定するシステムおよびプログラム
および方法に関する。特に、商品の販売実績および商品
に関するパラメータに基づいて、車両などに使用される
部品の最適ロットサイズを決定するシステム、プログラ
ムおよび方法に関する。ここで商品は、流通の対象とな
るあらゆる物を含み、製品および製品の部品をも含むも
のとする。
【０００２】
【従来の技術】たとえば、車両などの部品は、部品メー
カにおいて製造され、車両のブランドメーカにおいて品
質の確認などが行なわれた後、国内および海外の販売拠
点を経由して販売される。車両のブランドメーカは、販
売拠点からの部品需要に常に応じられるように所定の部
品在庫を維持する必要がある。しかし、部品在庫の量が
大きすぎると、保管、金利などのコストが大きくなり、
企業経営に悪い影響を与える。
カにおいて製造され、車両のブランドメーカにおいて品
質の確認などが行なわれた後、国内および海外の販売拠
点を経由して販売される。車両のブランドメーカは、販
売拠点からの部品需要に常に応じられるように所定の部
品在庫を維持する必要がある。しかし、部品在庫の量が
大きすぎると、保管、金利などのコストが大きくなり、
企業経営に悪い影響を与える。
【０００３】そこで、市場の変化に俊敏に対応し、「販
売機会損失」「不良在庫」の問題を解決し、企業のキャ
ッシュフロー効率を高めることを目的として、調達・生
産・販売・物流といった業務の流れを、「供給の鎖」と
して管理するサプライチェーンマネジメントの考え方が
注目されている。しかしながら、サプライチェーンマネ
ジメントで言われているＳＥＬＬ ＯＮＥ ＢＹ ＯＮ
Ｅ（１つずつ売る）の考え方を上記の部品メーカと車両
ブランドメーカの間の流通に適用すると、部品メーカの
出庫件数および車両ブランドメーカの入庫件数が増加す
る。その結果、車両ブランドメーカの在庫が減少し、在
庫コストが減少しても、出入庫件数の増加による物流コ
ストが増加してしまう。
売機会損失」「不良在庫」の問題を解決し、企業のキャ
ッシュフロー効率を高めることを目的として、調達・生
産・販売・物流といった業務の流れを、「供給の鎖」と
して管理するサプライチェーンマネジメントの考え方が
注目されている。しかしながら、サプライチェーンマネ
ジメントで言われているＳＥＬＬ ＯＮＥ ＢＹ ＯＮ
Ｅ（１つずつ売る）の考え方を上記の部品メーカと車両
ブランドメーカの間の流通に適用すると、部品メーカの
出庫件数および車両ブランドメーカの入庫件数が増加す
る。その結果、車両ブランドメーカの在庫が減少し、在
庫コストが減少しても、出入庫件数の増加による物流コ
ストが増加してしまう。
【０００４】このように、サプライチェーンマネジメン
トの考え方によっては、上述の場合のような部品メーカ
と車両ブランドメーカに関する部品流通コストを最小と
することはできない。
トの考え方によっては、上述の場合のような部品メーカ
と車両ブランドメーカに関する部品流通コストを最小と
することはできない。
【０００５】なお、部品などの流通の最適化に関する従
来技術を開示したものとしては、特開平５−２５０３９
５号、特開平７−２３９８８４号、特開２０００−２０
６１４号、特開２０００−２９９６４号および特開２０
０１−１８８８５１号などがある。しかしながら、これ
らの文献に開示された従来技術によっても、在庫コスト
と出入庫などの物流コストとの双方を考慮しながら、上
述の場合のような部品メーカと車両ブランドメーカに関
する部品流通コストを最小にすることはできない。
来技術を開示したものとしては、特開平５−２５０３９
５号、特開平７−２３９８８４号、特開２０００−２０
６１４号、特開２０００−２９９６４号および特開２０
０１−１８８８５１号などがある。しかしながら、これ
らの文献に開示された従来技術によっても、在庫コスト
と出入庫などの物流コストとの双方を考慮しながら、上
述の場合のような部品メーカと車両ブランドメーカに関
する部品流通コストを最小にすることはできない。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】本発明は、上記の問題
点を解決するためになされたものであり、上述の場合の
ような部品メーカとブランドメーカに関する商品流通コ
ストを最小にすることをその課題とする。
点を解決するためになされたものであり、上述の場合の
ような部品メーカとブランドメーカに関する商品流通コ
ストを最小にすることをその課題とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】本発明の最適ロットサイ
ズ決定システムは、商品の販売実績を商品ごとに記憶す
る販売実績データベースと、商品に関するパラメータを
商品ごとに記憶する商品パラメータデータベースと、商
品販売量予測装置と、最適ロットサイズ決定装置とを含
む。商品販売量予測装置は、販売実績データベースおよ
び商品パラメータデータベースのいずれか一方または両
方に接続され、販売実績および商品パラメータのいずれ
か一方または両方に基づいて、商品の販売量を予測す
る。最適ロットサイズ決定装置は、商品販売量予測装置
および商品パラメータデータベースに接続され、商品販
売量予測装置が予測した販売量および商品パラメータに
基づいて、商品のロットサイズに対する、保管コストお
よび金利コストを含む在庫コストの関数および商品のロ
ットサイズに対する、商品のロットの送りだし側および
受け取り側双方の取り扱いコストの関数を求める。さら
に、在庫コストと取り扱いコストの和を最小とする商品
のロットサイズを求めることより最適ロットサイズを決
定する。
ズ決定システムは、商品の販売実績を商品ごとに記憶す
る販売実績データベースと、商品に関するパラメータを
商品ごとに記憶する商品パラメータデータベースと、商
品販売量予測装置と、最適ロットサイズ決定装置とを含
む。商品販売量予測装置は、販売実績データベースおよ
び商品パラメータデータベースのいずれか一方または両
方に接続され、販売実績および商品パラメータのいずれ
か一方または両方に基づいて、商品の販売量を予測す
る。最適ロットサイズ決定装置は、商品販売量予測装置
および商品パラメータデータベースに接続され、商品販
売量予測装置が予測した販売量および商品パラメータに
基づいて、商品のロットサイズに対する、保管コストお
よび金利コストを含む在庫コストの関数および商品のロ
ットサイズに対する、商品のロットの送りだし側および
受け取り側双方の取り扱いコストの関数を求める。さら
に、在庫コストと取り扱いコストの和を最小とする商品
のロットサイズを求めることより最適ロットサイズを決
定する。
【０００８】本発明の最適ロットサイズ決定プログラム
は、商品の販売実績を商品ごとに記憶する販売実績デー
タベースと、商品に関するパラメータを商品ごとに記憶
する商品パラメータデータベースとを含むシステムにお
いて機能する。本発明の最適ロットサイズ決定プログラ
ムは、販売実績データベースに記憶された販売実績およ
び商品パラメータデータベースに記憶された商品パラメ
ータのいずれか一方または両方に基づいて、商品の販売
量を予測し、予測された商品の販売量および商品パラメ
ータデータベースに記憶された商品パラメータに基づい
て、商品のロットサイズに対する、保管コストおよび金
利コストを含む在庫コストの関数および商品のロットサ
イズに対する、商品のロットの送りだし側および受け取
り側双方の取り扱いコストの関数を求める機能を実現さ
せる。さらに、在庫コストと取り扱いコストの和を最小
とする商品のロットサイズを求めることより最適ロット
サイズを決定する機能を実現させる。
は、商品の販売実績を商品ごとに記憶する販売実績デー
タベースと、商品に関するパラメータを商品ごとに記憶
する商品パラメータデータベースとを含むシステムにお
いて機能する。本発明の最適ロットサイズ決定プログラ
ムは、販売実績データベースに記憶された販売実績およ
び商品パラメータデータベースに記憶された商品パラメ
ータのいずれか一方または両方に基づいて、商品の販売
量を予測し、予測された商品の販売量および商品パラメ
ータデータベースに記憶された商品パラメータに基づい
て、商品のロットサイズに対する、保管コストおよび金
利コストを含む在庫コストの関数および商品のロットサ
イズに対する、商品のロットの送りだし側および受け取
り側双方の取り扱いコストの関数を求める機能を実現さ
せる。さらに、在庫コストと取り扱いコストの和を最小
とする商品のロットサイズを求めることより最適ロット
サイズを決定する機能を実現させる。
【０００９】本発明の最適ロットサイズ決定方法は、商
品の販売実績を商品ごとに記憶する販売実績データベー
スと、商品に関するパラメータを商品ごとに記憶する商
品パラメータデータベースとを含むシステムによって実
施される。本発明の最適ロットサイズ決定方法は、販売
実績データベースに記憶された販売実績および商品パラ
メータデータベースに記憶された商品パラメータのいず
れか一方または両方に基づいて、商品の販売量を予測す
るステップを含む。また、予測された商品の販売量およ
び商品パラメータデータベースに記憶された商品パラメ
ータに基づいて、商品のロットサイズに対する、保管コ
ストおよび金利コストを含む在庫コストの関数および商
品のロットサイズに対する、商品のロットの送りだし側
および受け取り側双方の取り扱いコストの関数を求める
ステップを含む。さらに、在庫コストと取り扱いコスト
の和を最小とする商品のロットサイズを求めることより
最適ロットサイズを決定するステップを含む。
品の販売実績を商品ごとに記憶する販売実績データベー
スと、商品に関するパラメータを商品ごとに記憶する商
品パラメータデータベースとを含むシステムによって実
施される。本発明の最適ロットサイズ決定方法は、販売
実績データベースに記憶された販売実績および商品パラ
メータデータベースに記憶された商品パラメータのいず
れか一方または両方に基づいて、商品の販売量を予測す
るステップを含む。また、予測された商品の販売量およ
び商品パラメータデータベースに記憶された商品パラメ
ータに基づいて、商品のロットサイズに対する、保管コ
ストおよび金利コストを含む在庫コストの関数および商
品のロットサイズに対する、商品のロットの送りだし側
および受け取り側双方の取り扱いコストの関数を求める
ステップを含む。さらに、在庫コストと取り扱いコスト
の和を最小とする商品のロットサイズを求めることより
最適ロットサイズを決定するステップを含む。
【００１０】本発明においては、販売実績および商品パ
ラメータのいずれか一方または両方に基づいて、商品の
販売量を予測する。予測した販売量および商品パラメー
タに基づいて、商品のロットサイズに対する在庫コスト
の関数および商品のロットサイズに対する、商品のロッ
トの送りだし側および受け取り側双方の取り扱いコスト
の関数を求める。さらに、在庫コストと取り扱いコスト
の和を最小とする商品のロットサイズを求めることより
最適ロットサイズを決定する。したがって、商品販売量
の予測値に応じてリアルタイムにロットサイズを最適化
することができる。また、商品の在庫コスト、商品ロッ
トの送り出し側および受け取り側双方の取り扱いコスト
を含む全コストを最小とする最適ロットサイズを決定す
ることができる。
ラメータのいずれか一方または両方に基づいて、商品の
販売量を予測する。予測した販売量および商品パラメー
タに基づいて、商品のロットサイズに対する在庫コスト
の関数および商品のロットサイズに対する、商品のロッ
トの送りだし側および受け取り側双方の取り扱いコスト
の関数を求める。さらに、在庫コストと取り扱いコスト
の和を最小とする商品のロットサイズを求めることより
最適ロットサイズを決定する。したがって、商品販売量
の予測値に応じてリアルタイムにロットサイズを最適化
することができる。また、商品の在庫コスト、商品ロッ
トの送り出し側および受け取り側双方の取り扱いコスト
を含む全コストを最小とする最適ロットサイズを決定す
ることができる。
【００１１】本発明の好ましい態様においては、在庫コ
ストと取り扱いコストの和Ｊを Ｊ＝（Ｅ＋Ｒ）・Ｚ／Ｂ＋（Ａ＋Ｉ・Ｗ）・Ｂ／２によ
って定め、Ｊを最小とするようにＢを決定する。したが
って、全コストを最小とする最適ロットサイズを簡単に
決定することができる。
ストと取り扱いコストの和Ｊを Ｊ＝（Ｅ＋Ｒ）・Ｚ／Ｂ＋（Ａ＋Ｉ・Ｗ）・Ｂ／２によ
って定め、Ｊを最小とするようにＢを決定する。したが
って、全コストを最小とする最適ロットサイズを簡単に
決定することができる。
【００１２】本発明の好ましい態様においては、在庫コ
ストがさらに商品の売れ残りリスクのコストを含む。し
たがって、本発明の好ましい態様によれば、商品の売れ
残りリスクのコストをさらに含むコストの和を最小とす
る最適ロットサイズを決定することができる。
ストがさらに商品の売れ残りリスクのコストを含む。し
たがって、本発明の好ましい態様によれば、商品の売れ
残りリスクのコストをさらに含むコストの和を最小とす
る最適ロットサイズを決定することができる。
【００１３】
【発明の実施の形態】発明の実施の形態においては、商
品が部品である場合について説明する。商品が部品以外
の製品などである場合も本発明の範囲に含まれる。最初
に本明細書で使用するパラメータについて説明する。Ａ
は部品１個当たり、単位時間当たりの保管コストを表
す。Ｂは、部品のロットサイズ、すなわち部品１ロット
当たりの部品個数を表す。Ｅは、車両ブランドメーカ
（部品のロットの受け取り側）における部品１ロット当
たりの取り扱いコストを表す。Ｒは、部品メーカ（部品
のロットの送り出し側）における部品１ロット当たりの
取り扱いコストを表す。ここで、取り扱いコストは、ロ
ットの数に比例すると考える。ただし量に比例する分の
コストは除くものとする。Ｗは、部品の単価を表す。Ｉ
は、単位時間当たりの金利を表す。Ｚは、単位時間当た
りの部品販売量の予測値を表す。ここで、単位時間は、
各パラメータの変化に対応できるように定める。
品が部品である場合について説明する。商品が部品以外
の製品などである場合も本発明の範囲に含まれる。最初
に本明細書で使用するパラメータについて説明する。Ａ
は部品１個当たり、単位時間当たりの保管コストを表
す。Ｂは、部品のロットサイズ、すなわち部品１ロット
当たりの部品個数を表す。Ｅは、車両ブランドメーカ
（部品のロットの受け取り側）における部品１ロット当
たりの取り扱いコストを表す。Ｒは、部品メーカ（部品
のロットの送り出し側）における部品１ロット当たりの
取り扱いコストを表す。ここで、取り扱いコストは、ロ
ットの数に比例すると考える。ただし量に比例する分の
コストは除くものとする。Ｗは、部品の単価を表す。Ｉ
は、単位時間当たりの金利を表す。Ｚは、単位時間当た
りの部品販売量の予測値を表す。ここで、単位時間は、
各パラメータの変化に対応できるように定める。
【００１４】つぎに、部品の保管コストなどの在庫コス
トおよび部品の取り扱いコストについて図６および７に
基いて説明する。図６は、車両ブランドメーカにおける
部品の個数の推移を示す。図６の横軸は時間、縦軸は部
品の個数を示す。ここで、部品メーカから車両ブランド
メーカに、ロットサイズＢで部品が入荷されると仮定す
る。最初に部品が入荷されたときに部品の個数はＢであ
り、その後時間の推移とともに部品が販売されるにつれ
て部品の個数は減少する。図６においては説明を簡単に
するために、部品が時間の１次関数として減少し、部品
の個数が０となったときに新たなロットが入荷されると
している。
トおよび部品の取り扱いコストについて図６および７に
基いて説明する。図６は、車両ブランドメーカにおける
部品の個数の推移を示す。図６の横軸は時間、縦軸は部
品の個数を示す。ここで、部品メーカから車両ブランド
メーカに、ロットサイズＢで部品が入荷されると仮定す
る。最初に部品が入荷されたときに部品の個数はＢであ
り、その後時間の推移とともに部品が販売されるにつれ
て部品の個数は減少する。図６においては説明を簡単に
するために、部品が時間の１次関数として減少し、部品
の個数が０となったときに新たなロットが入荷されると
している。
【００１５】この場合に、時間に関して平均した在庫量
はＢ／２個であり、これを点線で示す。したがって、全
部品の単位時間当たりの保管コストＤは、 Ｄ＝Ａ・Ｂ／２ （式１） となる。また、全部品の単位時間当たりの金利コストＦ
は、 Ｆ＝Ｉ・Ｗ・Ｂ／２ （式２） となる。
はＢ／２個であり、これを点線で示す。したがって、全
部品の単位時間当たりの保管コストＤは、 Ｄ＝Ａ・Ｂ／２ （式１） となる。また、全部品の単位時間当たりの金利コストＦ
は、 Ｆ＝Ｉ・Ｗ・Ｂ／２ （式２） となる。
【００１６】また、部品販売量Ｚに対応した数の部品
が、ロットサイズＢで部品メーカから車両ブランドメー
カに入荷されるので、部品メーカおよび車両ブランドメ
ーカにおける単位時間当たりの取り扱いコストＨは、 Ｈ＝（Ｅ＋Ｒ）・Ｚ／Ｂ （式３） となる。
が、ロットサイズＢで部品メーカから車両ブランドメー
カに入荷されるので、部品メーカおよび車両ブランドメ
ーカにおける単位時間当たりの取り扱いコストＨは、 Ｈ＝（Ｅ＋Ｒ）・Ｚ／Ｂ （式３） となる。
【００１７】他方、図７も図６と同様に、車両ブランド
メーカにおける部品の個数の推移を示す。ただし、図７
の場合には、ロットサイズＢが図６の場合よりも小さ
い。ロットサイズＢがたとえば図６の場合の１／２であ
れば、式１および式２から全部品の単位時間当たりの保
管コストＤおよび全部品の単位時間当たりの金利Ｆは１
／２になる。しかしながら、販売量が同じであれば、ロ
ットサイズが１／２であるのでロットの数は２倍とな
る。したがって、式３から部品メーカおよび車両ブラン
ドメーカにおける単位時間当たりの取り扱いコストＨは
２倍になる。
メーカにおける部品の個数の推移を示す。ただし、図７
の場合には、ロットサイズＢが図６の場合よりも小さ
い。ロットサイズＢがたとえば図６の場合の１／２であ
れば、式１および式２から全部品の単位時間当たりの保
管コストＤおよび全部品の単位時間当たりの金利Ｆは１
／２になる。しかしながら、販売量が同じであれば、ロ
ットサイズが１／２であるのでロットの数は２倍とな
る。したがって、式３から部品メーカおよび車両ブラン
ドメーカにおける単位時間当たりの取り扱いコストＨは
２倍になる。
【００１８】本発明は、このような状況において、部品
メーカと車両ブランドメーカに関する部品流通コストを
最小とする。
メーカと車両ブランドメーカに関する部品流通コストを
最小とする。
【００１９】図１に本発明のシステム構成の一実施形態
を示す。１は、部品の販売量を予測する販売量予測装置
である。２は、部品の最適ロットサイズを決定する最適
ロットサイズ決定装置である。３は、部品ごとの販売実
績を記憶する販売実績データベースである。４は、部品
に関するパラメータを記憶するパラメータデータベース
である。
を示す。１は、部品の販売量を予測する販売量予測装置
である。２は、部品の最適ロットサイズを決定する最適
ロットサイズ決定装置である。３は、部品ごとの販売実
績を記憶する販売実績データベースである。４は、部品
に関するパラメータを記憶するパラメータデータベース
である。
【００２０】本実施形態においては、販売量予測装置１
は、販売実績データベース３およびパラメータデータベ
ース４に接続され、販売実績および部品パラメータに基
づいて、部品の販売量を予測する。最適ロットサイズ決
定装置２は、部品販売量予測装置１および部品パラメー
タデータベース４に接続され、部品販売量予測装置１が
予測した販売量および部品パラメータに基づいて、部品
を受け取る最適ロットサイズを決定する。ここで、部品
販売量予測装置１および最適ロットサイズ決定装置２
は、パーソナルコンピュータやワークステーションによ
って実現してもよい。また、メインフレームであっても
よい。図１において、部品販売量予測装置１と最適ロッ
トサイズ決定装置２は、別々のものとして記載したが、
一体の上記のようなコンピュータの一部の機能として実
現してもよい。販売実績データベース３および部品パラ
メータデータベース４は、ハードディスクなどの磁気記
憶装置を含む構成によって実現してもよい。市販のデー
タベース管理プログラムを上記のようなコンピュータに
組み込んで使用してもよい。あるいは、図１には図示し
ていないが、データベース管理用のコンピュータを別個
に設けてもよい。このコンピュータも、パーソナルコン
ピュータやワークステーションあるいはメインフレーム
であってもよい。また、上記の装置とデータベースとの
間を専用回線や公衆回線網を介して接続してもよい。さ
らに、図示しない端末を個々のサイトに設けて、個々の
端末を個々のサイトの入出力装置として活用することも
できる。その場合には、これらの端末を上記の装置およ
びデータベースと専用回線や公衆回線網を介して接続
し、上記の装置およびデータベースによって個々のサイ
トを集中的に管理するようにしてもよい。
は、販売実績データベース３およびパラメータデータベ
ース４に接続され、販売実績および部品パラメータに基
づいて、部品の販売量を予測する。最適ロットサイズ決
定装置２は、部品販売量予測装置１および部品パラメー
タデータベース４に接続され、部品販売量予測装置１が
予測した販売量および部品パラメータに基づいて、部品
を受け取る最適ロットサイズを決定する。ここで、部品
販売量予測装置１および最適ロットサイズ決定装置２
は、パーソナルコンピュータやワークステーションによ
って実現してもよい。また、メインフレームであっても
よい。図１において、部品販売量予測装置１と最適ロッ
トサイズ決定装置２は、別々のものとして記載したが、
一体の上記のようなコンピュータの一部の機能として実
現してもよい。販売実績データベース３および部品パラ
メータデータベース４は、ハードディスクなどの磁気記
憶装置を含む構成によって実現してもよい。市販のデー
タベース管理プログラムを上記のようなコンピュータに
組み込んで使用してもよい。あるいは、図１には図示し
ていないが、データベース管理用のコンピュータを別個
に設けてもよい。このコンピュータも、パーソナルコン
ピュータやワークステーションあるいはメインフレーム
であってもよい。また、上記の装置とデータベースとの
間を専用回線や公衆回線網を介して接続してもよい。さ
らに、図示しない端末を個々のサイトに設けて、個々の
端末を個々のサイトの入出力装置として活用することも
できる。その場合には、これらの端末を上記の装置およ
びデータベースと専用回線や公衆回線網を介して接続
し、上記の装置およびデータベースによって個々のサイ
トを集中的に管理するようにしてもよい。
【００２１】つぎに、部品販売量予測装置１および最適
ロットサイズ決定装置２の機能について、図２の流れ図
に基いて説明する。
ロットサイズ決定装置２の機能について、図２の流れ図
に基いて説明する。
【００２２】図２のステップＳ２１０において、部品販
売量予測装置１は、単位時間に対する部品の販売量を予
測する。販売実績データベース３に記憶された過去の販
売量の推移を外挿して販売量を予測してもよい。あるい
は、部品が販売されてからの経過時間などに応じた需要
予測パラメータを部品パラメータデータベース４に記憶
し、このパラメータに基いて販売量を予測してもよい。
さらに、販売実績データベース３に記憶された過去の販
売量の推移と部品パラメータデータベース４に記憶され
た需要予測パラメータを組合せて販売量を予測してもよ
い。たとえば、現在の時点をｔとし、部品が販売された
過去の時点をｔ−Δｔとしてその時点の部品販売量（実
績値）をｚ（ｔ−Δｔ）で表す。また、部品が販売され
てからΔｔ経過した時点で部品の耐用期間経過などによ
る需要予測パラメータをｑとする。この場合に、部品販
売量予測値は、 Ｚ＝Σ [ｚ（ｔ−Δｔ）・ｑ] となる。ここで、Σは、時間についての総和あるいは積
分を表す。
売量予測装置１は、単位時間に対する部品の販売量を予
測する。販売実績データベース３に記憶された過去の販
売量の推移を外挿して販売量を予測してもよい。あるい
は、部品が販売されてからの経過時間などに応じた需要
予測パラメータを部品パラメータデータベース４に記憶
し、このパラメータに基いて販売量を予測してもよい。
さらに、販売実績データベース３に記憶された過去の販
売量の推移と部品パラメータデータベース４に記憶され
た需要予測パラメータを組合せて販売量を予測してもよ
い。たとえば、現在の時点をｔとし、部品が販売された
過去の時点をｔ−Δｔとしてその時点の部品販売量（実
績値）をｚ（ｔ−Δｔ）で表す。また、部品が販売され
てからΔｔ経過した時点で部品の耐用期間経過などによ
る需要予測パラメータをｑとする。この場合に、部品販
売量予測値は、 Ｚ＝Σ [ｚ（ｔ−Δｔ）・ｑ] となる。ここで、Σは、時間についての総和あるいは積
分を表す。
【００２３】ステップＳ２２０において、最適ロットサ
イズ決定装置２は、ロットサイズＢに対する在庫コスト
の関数Ｇを求める。在庫コストの関数Ｇは、上述のよう
に保管コストＤと金利コストＦの和であり、式１および
式２から、 となる。ここで、最適ロットサイズ決定装置２は、Ａ、
ＩおよびＷの値として、部品パラメータデータベース４
に記憶された値を使用する。
イズ決定装置２は、ロットサイズＢに対する在庫コスト
の関数Ｇを求める。在庫コストの関数Ｇは、上述のよう
に保管コストＤと金利コストＦの和であり、式１および
式２から、 となる。ここで、最適ロットサイズ決定装置２は、Ａ、
ＩおよびＷの値として、部品パラメータデータベース４
に記憶された値を使用する。
【００２４】ステップＳ２３０において、最適ロットサ
イズ決定装置２は、ロットサイズＢに対する取り扱いコ
ストの関数Ｈを求める。取り扱いコストの関数Ｈは、上
述の式３ Ｈ＝（Ｅ＋Ｒ）・Ｚ／Ｂ （式３） によって表される。ここで、最適ロットサイズ決定装置
２は、ＥおよびＲの値として、部品パラメータデータベ
ース４に記憶された値を使用する。また、単位時間当た
りの部品販売量の予測値Ｚは、部品販売量予測装置１か
ら受け取った値を使用する。
イズ決定装置２は、ロットサイズＢに対する取り扱いコ
ストの関数Ｈを求める。取り扱いコストの関数Ｈは、上
述の式３ Ｈ＝（Ｅ＋Ｒ）・Ｚ／Ｂ （式３） によって表される。ここで、最適ロットサイズ決定装置
２は、ＥおよびＲの値として、部品パラメータデータベ
ース４に記憶された値を使用する。また、単位時間当た
りの部品販売量の予測値Ｚは、部品販売量予測装置１か
ら受け取った値を使用する。
【００２５】ステップＳ２４０において、最適ロットサ
イズ決定装置２は、ロットサイズＢに対するトータルコ
ストの関数Ｊを求める。トータルコストの関数Ｊは、式
３および式４から、 Ｊ＝Ｈ＋Ｇ ＝（Ｅ＋Ｒ）・Ｚ／Ｂ＋（Ａ＋Ｉ・Ｗ）・Ｂ／２ （式５） となる。
イズ決定装置２は、ロットサイズＢに対するトータルコ
ストの関数Ｊを求める。トータルコストの関数Ｊは、式
３および式４から、 Ｊ＝Ｈ＋Ｇ ＝（Ｅ＋Ｒ）・Ｚ／Ｂ＋（Ａ＋Ｉ・Ｗ）・Ｂ／２ （式５） となる。
【００２６】ステップＳ２５０において、最適ロットサ
イズ決定装置２は、トータルコストの関数Ｊの値を最小
にするロットサイズＢを求める。トータルコストの関数
ＪのロットサイズＢに関する微分をＪ’とすると Ｊ’＝（Ａ＋Ｉ・Ｗ）／２−（Ｅ＋Ｒ）・Ｚ／Ｂ２ （式６） となる。Ｊ’＝０とするロットサイズＢは、 Ｂ＝［２・（Ｅ＋Ｒ）・Ｚ／（Ａ＋Ｉ・Ｗ）］１／２ （式７） となる。このようにして、トータルコストの関数Ｊを最
小とするロットサイズＢが求まる。
イズ決定装置２は、トータルコストの関数Ｊの値を最小
にするロットサイズＢを求める。トータルコストの関数
ＪのロットサイズＢに関する微分をＪ’とすると Ｊ’＝（Ａ＋Ｉ・Ｗ）／２−（Ｅ＋Ｒ）・Ｚ／Ｂ２ （式６） となる。Ｊ’＝０とするロットサイズＢは、 Ｂ＝［２・（Ｅ＋Ｒ）・Ｚ／（Ａ＋Ｉ・Ｗ）］１／２ （式７） となる。このようにして、トータルコストの関数Ｊを最
小とするロットサイズＢが求まる。
【００２７】ここで、留意すべき点は、トータルコスト
の関数Ｊは、部品に関する、部品メーカおよび車両ブラ
ンドメーカの全コストを含んでいるので、Ｊを最小にす
ることにより、上記の全コストが最小になる点である。
の関数Ｊは、部品に関する、部品メーカおよび車両ブラ
ンドメーカの全コストを含んでいるので、Ｊを最小にす
ることにより、上記の全コストが最小になる点である。
【００２８】つぎに、上述のロットサイズＢに対するコ
ストの関係を図３から５にしたがって説明する。図３か
ら図５の横軸は、ロットサイズＢを示し、縦軸は、コス
トを示す。図３から図５には、ロットサイズＢに対して
在庫コストＧ、取り扱いコストの関数Ｈおよびトータル
コストＪが示されている。
ストの関係を図３から５にしたがって説明する。図３か
ら図５の横軸は、ロットサイズＢを示し、縦軸は、コス
トを示す。図３から図５には、ロットサイズＢに対して
在庫コストＧ、取り扱いコストの関数Ｈおよびトータル
コストＪが示されている。
【００２９】図３は、標準的な一例を示す。上述の手順
によってＢの最適値が求まる。図４は、図３の標準的な
例に対して、取り扱いコストＨはそのままで保管コスト
Ａまたは金利コストＩ・Ｗが増加したために、在庫コス
トＧが増加した場合を示す。図４において、在庫コスト
を表す直線の傾きが図３の直線に比較して大きくなって
いる。この場合には、図示のようにロットサイズの最適
値は小さくなる。図５は、図３の標準的な例に対して、
在庫コストＧはそのままで部品販売量予測値Ｚの増加な
どにより取り扱いコストＨが増加した場合を示す。図５
において、取り扱いコストを表す曲線は図３の曲線と比
較して上方向に移動している。この場合には、図示のよ
うにロットサイズの最適値は大きくなる。
によってＢの最適値が求まる。図４は、図３の標準的な
例に対して、取り扱いコストＨはそのままで保管コスト
Ａまたは金利コストＩ・Ｗが増加したために、在庫コス
トＧが増加した場合を示す。図４において、在庫コスト
を表す直線の傾きが図３の直線に比較して大きくなって
いる。この場合には、図示のようにロットサイズの最適
値は小さくなる。図５は、図３の標準的な例に対して、
在庫コストＧはそのままで部品販売量予測値Ｚの増加な
どにより取り扱いコストＨが増加した場合を示す。図５
において、取り扱いコストを表す曲線は図３の曲線と比
較して上方向に移動している。この場合には、図示のよ
うにロットサイズの最適値は大きくなる。
【００３０】ここで留意すべき点は、単位時間当たりの
部品販売量予測値Ｚを使用することにより、部品販売量
予測値Ｚに応じて、コストの和を最小とするようにリア
ルタイムにロットサイズＢを最適化することができる点
である。単位時間を適切に定めることにより、販売量の
変化に対応することができる。
部品販売量予測値Ｚを使用することにより、部品販売量
予測値Ｚに応じて、コストの和を最小とするようにリア
ルタイムにロットサイズＢを最適化することができる点
である。単位時間を適切に定めることにより、販売量の
変化に対応することができる。
【００３１】なお、上述の説明において、在庫コストの
関数Ｇは、保管コストＤと金利コストＦの和であるとし
たが、在庫の売れ残りによるコストＸをさらに考慮して
もよい。在庫の売れ残りによるコストＸは、たとえば、
ロットサイズＢが在庫として維持される期間の２乗に対
応して増加すると考えてもよい。この期間は、Ｂ／Ｚと
して求められる。したがって、在庫の売れ残りによるコ
ストＸは、たとえばＹを経験則から決定されるパラメー
タとして Ｘ＝Ｙ・（Ｂ／Ｚ）２ （式８） として求められる。パラメータＹを部品パラメータデー
タベース４に記憶させて、最適ロットサイズ決定装置２
が、式８から在庫の売れ残りによるコストＸを計算し、
式４において在庫コストの関数Ｇを求める際にこれを加
えるようにしてもよい。その後の処理は、上述の場合と
同様である。
関数Ｇは、保管コストＤと金利コストＦの和であるとし
たが、在庫の売れ残りによるコストＸをさらに考慮して
もよい。在庫の売れ残りによるコストＸは、たとえば、
ロットサイズＢが在庫として維持される期間の２乗に対
応して増加すると考えてもよい。この期間は、Ｂ／Ｚと
して求められる。したがって、在庫の売れ残りによるコ
ストＸは、たとえばＹを経験則から決定されるパラメー
タとして Ｘ＝Ｙ・（Ｂ／Ｚ）２ （式８） として求められる。パラメータＹを部品パラメータデー
タベース４に記憶させて、最適ロットサイズ決定装置２
が、式８から在庫の売れ残りによるコストＸを計算し、
式４において在庫コストの関数Ｇを求める際にこれを加
えるようにしてもよい。その後の処理は、上述の場合と
同様である。
【００３２】
【発明の効果】本発明によれば、商品販売量の予測値に
応じてリアルタイムにコストの和を最小とするようにロ
ットサイズを最適化することができる。また、商品の在
庫コスト、商品ロットの送り出し側および受け取り側双
方の取り扱いコストを含む全コストを最小とする最適ロ
ットサイズを決定することができる。
応じてリアルタイムにコストの和を最小とするようにロ
ットサイズを最適化することができる。また、商品の在
庫コスト、商品ロットの送り出し側および受け取り側双
方の取り扱いコストを含む全コストを最小とする最適ロ
ットサイズを決定することができる。
【００３３】本発明の好ましい態様においては、簡単な
数式を使用して、簡単に全コストを最小とする最適ロッ
トサイズを決定することができる。
数式を使用して、簡単に全コストを最小とする最適ロッ
トサイズを決定することができる。
【００３４】本発明の好ましい態様によれば、商品の売
れ残りリスクのコストをさらに含むコストの和を最小と
する最適ロットサイズを決定することができる。
れ残りリスクのコストをさらに含むコストの和を最小と
する最適ロットサイズを決定することができる。
【図１】 本発明の一実施形態による最適ロットサイズ
決定システムの構成を示す図である。
決定システムの構成を示す図である。
【図２】 本発明の一実施形態による最適ロットサイズ
決定方法を示す流れ図である。
決定方法を示す流れ図である。
【図３】 ロットサイズに対するコストの関係を示す図
である。
である。
【図４】 ロットサイズに対するコストの関係を示す図
である。
である。
【図５】 ロットサイズに対するコストの関係を示す図
である。
である。
【図６】 車両ブランドメーカにおける部品の個数の推
移を示す図である。
移を示す図である。
【図７】 車両ブランドメーカにおける部品の個数の推
移を示す図である。
移を示す図である。
１ 販売量予測装置
２ 最適ロットサイズ決定装置
３ 販売量実績データベース
４ 商品（部品）パラメータデータベース
─────────────────────────────────────────────────────
フロントページの続き
(51)Int.Cl.7 識別記号 ＦＩ テーマコート゛(参考）
Ｇ０６Ｆ 19/00 １２０ Ｇ０６Ｆ 19/00 １２０
Claims (9)
- 【請求項１】 商品の販売実績を商品ごとに記憶する販
売実績データベースと、 商品に関するパラメータを商品ごとに記憶する商品パラ
メータデータベースと、 販売実績データベースおよび商品パラメータデータベー
スのいずれか一方または両方に接続され、販売実績およ
び商品パラメータのいずれか一方または両方に基づい
て、商品の販売量を予測する商品販売量予測装置と、 商品販売量予測装置および商品パラメータデータベース
に接続され、商品販売量予測装置が予測した販売量およ
び商品パラメータに基づいて、商品のロットサイズに対
する、保管コストおよび金利コストを含む在庫コストの
関数および商品のロットサイズに対する、商品のロット
の送りだし側および受け取り側双方の取り扱いコストの
関数を求め、在庫コストと取り扱いコストの和を最小と
する商品のロットサイズを求めることより最適ロットサ
イズを決定する最適ロットサイズ決定装置とを含む最適
ロットサイズ決定システム。 - 【請求項２】 Ａは商品１個当たり、単位時間当たりの
保管コスト、Ｅは、商品のロットの受け取り側における
商品１ロット当たりの取り扱いコスト、Ｒは、商品のロ
ットの送り出し側における商品１ロット当たりの取り扱
いコスト、Ｗは、商品の単価、Ｉは、単位時間当たりの
金利を表すとして、これらを商品パラメータデータベー
スに含み、Ｚは、単位時間当たりの商品販売量の予測
値、Ｂは、商品のロットサイズを表すとして、在庫コス
トと取り扱いコストの和Ｊを Ｊ＝（Ｅ＋Ｒ）・Ｚ／Ｂ＋（Ａ＋Ｉ・Ｗ）・Ｂ／２によ
って定め、Ｊを最小とするようにＢを決定する請求項１
に記載の最適ロットサイズ決定システム。 - 【請求項３】 在庫コストがさらに商品の売れ残りリス
クのコストを含む請求項１または２に記載の最適ロット
サイズ決定システム。 - 【請求項４】 商品の販売実績を商品ごとに記憶する販
売実績データベースと、商品に関するパラメータを商品
ごとに記憶する商品パラメータデータベースとを含むシ
ステムにおいて、 販売実績データベースに記憶された販売実績および商品
パラメータデータベースに記憶された商品パラメータの
いずれか一方または両方に基づいて、商品の販売量を予
測し、 予測された商品の販売量および商品パラメータデータベ
ースに記憶された商品パラメータに基づいて、商品のロ
ットサイズに対する、保管コストおよび金利コストを含
む在庫コストの関数および商品のロットサイズに対す
る、商品のロットの送りだし側および受け取り側双方の
取り扱いコストの関数を求め、在庫コストと取り扱いコ
ストの和を最小とする商品のロットサイズを求めること
より最適ロットサイズを決定する機能を実現させるため
の最適ロットサイズ決定プログラム。 - 【請求項５】 Ａは商品１個当たり、単位時間当たりの
保管コスト、Ｅは、車両ブランドメーカにおける商品１
ロット当たりの取り扱いコスト、Ｒは、商品メーカにお
ける商品１ロット当たりの取り扱いコスト、Ｗは、商品
の単価、Ｉは、単位時間当たりの金利を表すとして、こ
れらを商品パラメータデータベースに含み、Ｚは、単位
時間当たりの商品販売量の予測値、Ｂは、商品のロット
サイズを表すとして、在庫コストと取り扱いコストの和
Ｊを Ｊ＝（Ｅ＋Ｒ）・Ｚ／Ｂ＋（Ａ＋Ｉ・Ｗ）・Ｂ／２によ
って定め、Ｊを最小とするようにＢを決定する請求項４
に記載の最適ロットサイズ決定プログラム。 - 【請求項６】 在庫コストがさらに商品の売れ残りリス
クのコストを含む請求項４または５に記載の最適ロット
サイズ決定プログラム。 - 【請求項７】 商品の販売実績を商品ごとに記憶する販
売実績データベースと、商品に関するパラメータを商品
ごとに記憶する商品パラメータデータベースとを含むシ
ステムによって商品の最適ロットサイズを決定する方法
であって、 販売実績データベースに記憶された販売実績および商品
パラメータデータベースに記憶された商品パラメータの
いずれか一方または両方に基づいて、商品の販売量を予
測するステップと、 予測された商品の販売量および商品パラメータデータベ
ースに記憶された商品パラメータに基づいて、商品のロ
ットサイズに対する、保管コストおよび金利コストを含
む在庫コストの関数および商品のロットサイズに対す
る、商品のロットの送りだし側および受け取り側双方の
取り扱いコストの関数を求めるステップと、 在庫コストと取り扱いコストの和を最小とする商品のロ
ットサイズを求めることより最適ロットサイズを決定す
るステップとを含む最適ロットサイズ決定方法。 - 【請求項８】 Ａは商品１個当たり、単位時間当たりの
保管コスト、Ｅは、車両ブランドメーカにおける商品１
ロット当たりの取り扱いコスト、Ｒは、商品メーカにお
ける商品１ロット当たりの取り扱いコスト、Ｗは、商品
の単価、Ｉは、単位時間当たりの金利を表すとして、こ
れらを商品パラメータデータベースに含み、Ｚは、単位
時間当たりの商品販売量の予測値、Ｂは、商品のロット
サイズを表すとして、在庫コストと取り扱いコストの和
Ｊを Ｊ＝（Ｅ＋Ｒ）・Ｚ／Ｂ＋（Ａ＋Ｉ・Ｗ）・Ｂ／２によ
って定め、Ｊを最小とするようにＢを決定する請求項７
に記載の最適ロットサイズ決定方法。 - 【請求項９】 在庫コストがさらに商品の売れ残りリス
クのコストを含む請求項７または８に記載の最適ロット
サイズ決定方法。
Priority Applications (8)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2002020432A JP2003223546A (ja) | 2002-01-29 | 2002-01-29 | 最適ロットサイズ決定システム、プログラムおよび方法 |
| US10/348,336 US20030144927A1 (en) | 2002-01-29 | 2003-01-22 | System, program and method for determining optimal lot size |
| MXPA04007272A MXPA04007272A (es) | 2002-01-29 | 2003-01-24 | Sistema, programa y metodo para determinar el tamano optimo de lotes. |
| CN03802471.3A CN1620664A (zh) | 2002-01-29 | 2003-01-24 | 用于确定最优批量的系统、程序和方法 |
| CA002473998A CA2473998A1 (en) | 2002-01-29 | 2003-01-24 | System, program and method for determining optimal lot size |
| EP03734838A EP1470513A1 (en) | 2002-01-29 | 2003-01-24 | System, program and method for determining optimal lot size |
| BR0302996-4A BR0302996A (pt) | 2002-01-29 | 2003-01-24 | Sistema, programa e método para determinar a otimização do tamanho de lote |
| PCT/JP2003/000677 WO2003065264A2 (en) | 2002-01-29 | 2003-01-24 | System, program and method for determining optimal lot size |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2002020432A JP2003223546A (ja) | 2002-01-29 | 2002-01-29 | 最適ロットサイズ決定システム、プログラムおよび方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2003223546A true JP2003223546A (ja) | 2003-08-08 |
Family
ID=27606277
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2002020432A Pending JP2003223546A (ja) | 2002-01-29 | 2002-01-29 | 最適ロットサイズ決定システム、プログラムおよび方法 |
Country Status (8)
| Country | Link |
|---|---|
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| EP (1) | EP1470513A1 (ja) |
| JP (1) | JP2003223546A (ja) |
| CN (1) | CN1620664A (ja) |
| BR (1) | BR0302996A (ja) |
| CA (1) | CA2473998A1 (ja) |
| MX (1) | MXPA04007272A (ja) |
| WO (1) | WO2003065264A2 (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6976001B1 (en) * | 2000-06-29 | 2005-12-13 | International Business Machines Corporation | Method and apparatus suitable for demand forecasting |
| JP2018190299A (ja) * | 2017-05-10 | 2018-11-29 | 富士通株式会社 | 推定プログラム、推定装置、及び推定方法 |
Families Citing this family (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US8260691B2 (en) * | 2004-04-21 | 2012-09-04 | Heath Juan X | Method for determining optimal inventory lot sizes |
| NZ533494A (en) * | 2004-06-09 | 2006-12-22 | Total Comm Ltd | Dynamic business enhancement system |
| US20080082429A1 (en) * | 2006-09-29 | 2008-04-03 | Stein Andrew C | Systems and methods for automatically resolving bin errors |
| CN102542432B (zh) * | 2011-12-20 | 2015-11-25 | 纽海信息技术（上海）有限公司 | 库存管理系统及方法 |
| CN104504478A (zh) * | 2014-12-30 | 2015-04-08 | 深圳市科漫达智能管理科技有限公司 | 事件处理方法及装置 |
| CN109583817B (zh) * | 2018-12-05 | 2021-01-26 | 合肥工业大学智能制造技术研究院 | 用于云物流环境下的云仓库的控制系统 |
Family Cites Families (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5063506A (en) * | 1989-10-23 | 1991-11-05 | International Business Machines Corp. | Cost optimization system for supplying parts |
| US20030061126A1 (en) * | 2001-06-12 | 2003-03-27 | International Business Machines Corporation | Method of determining inventory levels |
-
2002
- 2002-01-29 JP JP2002020432A patent/JP2003223546A/ja active Pending
-
2003
- 2003-01-22 US US10/348,336 patent/US20030144927A1/en not_active Abandoned
- 2003-01-24 CN CN03802471.3A patent/CN1620664A/zh active Pending
- 2003-01-24 BR BR0302996-4A patent/BR0302996A/pt not_active Application Discontinuation
- 2003-01-24 CA CA002473998A patent/CA2473998A1/en not_active Abandoned
- 2003-01-24 MX MXPA04007272A patent/MXPA04007272A/es unknown
- 2003-01-24 EP EP03734838A patent/EP1470513A1/en not_active Withdrawn
- 2003-01-24 WO PCT/JP2003/000677 patent/WO2003065264A2/en not_active Application Discontinuation
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6976001B1 (en) * | 2000-06-29 | 2005-12-13 | International Business Machines Corporation | Method and apparatus suitable for demand forecasting |
| JP2018190299A (ja) * | 2017-05-10 | 2018-11-29 | 富士通株式会社 | 推定プログラム、推定装置、及び推定方法 |
Also Published As
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|---|---|
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| EP1470513A1 (en) | 2004-10-27 |
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