JP2003256635A - 製造指示量決定支援方法およびそのプログラム - Google Patents
製造指示量決定支援方法およびそのプログラムInfo
- Publication number
- JP2003256635A JP2003256635A JP2002052738A JP2002052738A JP2003256635A JP 2003256635 A JP2003256635 A JP 2003256635A JP 2002052738 A JP2002052738 A JP 2002052738A JP 2002052738 A JP2002052738 A JP 2002052738A JP 2003256635 A JP2003256635 A JP 2003256635A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- manufacturing instruction
- manufacturing
- evaluation
- profit
- product
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- 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
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- 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
- G06Q10/00—Administration; Management
- 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
Landscapes
- Business, Economics & Management (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Economics (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Marketing (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Accounting & Taxation (AREA)
- Finance (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
- General Factory Administration (AREA)
- Complex Calculations (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 製造指示量を計算だけで求めようとすると、
変数が多数の最適化問題であり、かつ変数に確率分布が
含まれることにより解を求めることが困難であった。 【解決手段】 複数の製造指示量の組を作成し、これに
ついて各製品の需要量のシミュレーションを基にした複
数評価値を求め、この評価値で製造指示量の組間の優越
関係を求める。次に、他に優越するものの少ない２つの
製造指示量の組から新しい製造指示量の組を作成する。
以上を決められた回数だけ繰り返して最適化処理がなさ
れた複数の製造指示量の組の解を求める。そして、他に
優越する製造指示量の組のない複数の製造指示量の組を
表示し、その一つをユーザに経営方針に従って選択させ
る。
変数が多数の最適化問題であり、かつ変数に確率分布が
含まれることにより解を求めることが困難であった。 【解決手段】 複数の製造指示量の組を作成し、これに
ついて各製品の需要量のシミュレーションを基にした複
数評価値を求め、この評価値で製造指示量の組間の優越
関係を求める。次に、他に優越するものの少ない２つの
製造指示量の組から新しい製造指示量の組を作成する。
以上を決められた回数だけ繰り返して最適化処理がなさ
れた複数の製造指示量の組の解を求める。そして、他に
優越する製造指示量の組のない複数の製造指示量の組を
表示し、その一つをユーザに経営方針に従って選択させ
る。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明はコンピュータを用い
た複数の製品の製造指示量の決定支援に係り、特に製品
の需要予測を基にした製造指示量の決定支援に関する。
た複数の製品の製造指示量の決定支援に係り、特に製品
の需要予測を基にした製造指示量の決定支援に関する。
【０００２】
【従来の技術】限られた製造資源という制約のもとで複
数の製品について利益を考慮しそれぞれの製造量を指示
する製造指示量を決定する問題をプロダクトミックス問
題と呼び製造業において重要な問題である。従来から、
製造コストと売上額に関する情報のみを用い、シンプレ
ックス法などで製造指示量を決定する方法が使用されて
きた。しかし、この手法では需要予測の確率分布を考慮
しないため、どの程度の確率で所望の利益が得られるの
か、赤字となる確率はどのくらいかなどリターンとリス
クの定量的な評価が出来ない。
数の製品について利益を考慮しそれぞれの製造量を指示
する製造指示量を決定する問題をプロダクトミックス問
題と呼び製造業において重要な問題である。従来から、
製造コストと売上額に関する情報のみを用い、シンプレ
ックス法などで製造指示量を決定する方法が使用されて
きた。しかし、この手法では需要予測の確率分布を考慮
しないため、どの程度の確率で所望の利益が得られるの
か、赤字となる確率はどのくらいかなどリターンとリス
クの定量的な評価が出来ない。
【０００３】特開平９−７３４９１号公報には需要予測
から在庫コストの期待値と販売利益の期待値を計算し、
それらの値から一つの製造指示量を計算する技術が開示
されている。しかし、この手法は複数の部品について一
つの製造指示量の組しか出力しないので、企業の経営戦
略に基づいた製造指示量の選択が出来ない。
から在庫コストの期待値と販売利益の期待値を計算し、
それらの値から一つの製造指示量を計算する技術が開示
されている。しかし、この手法は複数の部品について一
つの製造指示量の組しか出力しないので、企業の経営戦
略に基づいた製造指示量の選択が出来ない。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】製造業において製造設
備や材料などの製造資源は限られている。この限られた
製造資源のなかで利益が最大になるように複数の製品の
それぞれの製造指示量を決定する必要がある。見込み生
産を行なっている製造業では各製品の需要を予測して製
造量を決定することが必要である。このとき、ある製造
指示量で製造を行なった場合に予測される利益や赤字に
なる確率などに基づいて製造指示量を決定したいという
要望がある。
備や材料などの製造資源は限られている。この限られた
製造資源のなかで利益が最大になるように複数の製品の
それぞれの製造指示量を決定する必要がある。見込み生
産を行なっている製造業では各製品の需要を予測して製
造量を決定することが必要である。このとき、ある製造
指示量で製造を行なった場合に予測される利益や赤字に
なる確率などに基づいて製造指示量を決定したいという
要望がある。
【０００５】利益は製造量、需要量、製造原価、販売
量、在庫の保管コストなど多くの要素から計算されなけ
ればならないものである。ここで、計算される利益を最
大化し、赤字となる確率を最小化するように各製品の製
造指示量を計算する必要がある。一般に、製品の種類は
大量にあり、この利益の計算に係わる変数の数は多い。
また、製品の需要量は確率変数として表されるが、多数
の製品のそれぞれに確率変数をもつためたくさんの確率
変数を持つ利益の確率分布を計算することは困難であ
る。
量、在庫の保管コストなど多くの要素から計算されなけ
ればならないものである。ここで、計算される利益を最
大化し、赤字となる確率を最小化するように各製品の製
造指示量を計算する必要がある。一般に、製品の種類は
大量にあり、この利益の計算に係わる変数の数は多い。
また、製品の需要量は確率変数として表されるが、多数
の製品のそれぞれに確率変数をもつためたくさんの確率
変数を持つ利益の確率分布を計算することは困難であ
る。
【０００６】また、リスクは高いが予測される利益も大
きいハイリスクハイリターン戦略や、予測される利益が
小さいがリスクも小さく確実に利益を得られるローリス
クローリターン戦略など製造業の経営方針に基づく戦略
を製造指示量の決定に反映したいという要望がある。
きいハイリスクハイリターン戦略や、予測される利益が
小さいがリスクも小さく確実に利益を得られるローリス
クローリターン戦略など製造業の経営方針に基づく戦略
を製造指示量の決定に反映したいという要望がある。
【０００７】本発明は需要予測情報を考慮して複数の製
造指示量の組を計算し、それぞれの製造指示量の組で予
測される利益とリスクを出力し、利用者が経営戦略に基
づいて最終的な製造指示量の組を選択出来るようにする
ことを目的とする。
造指示量の組を計算し、それぞれの製造指示量の組で予
測される利益とリスクを出力し、利用者が経営戦略に基
づいて最終的な製造指示量の組を選択出来るようにする
ことを目的とする。
【０００８】
【課題を解決するための手段】それぞれが複数の製品の
製造量を指示する情報を持つ複数の製造指示量の組を作
成し、製品毎の需要予測情報から各製品の需要量をシミ
ュレートし、各製造指示量の組に関し各製品の需要量と
各製品の製造量から複数の評価指標について評価値を計
算し、いくつかの評価指標においては他の製造指示量の
組より劣るが残りの評価指標については他の製造指示量
の組より優れている関係にある製造指示量の組を計算し
て複数の製造指示量の組を出力し、出力された複数の製
造指示量の組を利用者がそれらの一つを選択できるよう
表示する。
製造量を指示する情報を持つ複数の製造指示量の組を作
成し、製品毎の需要予測情報から各製品の需要量をシミ
ュレートし、各製造指示量の組に関し各製品の需要量と
各製品の製造量から複数の評価指標について評価値を計
算し、いくつかの評価指標においては他の製造指示量の
組より劣るが残りの評価指標については他の製造指示量
の組より優れている関係にある製造指示量の組を計算し
て複数の製造指示量の組を出力し、出力された複数の製
造指示量の組を利用者がそれらの一つを選択できるよう
表示する。
【０００９】
【発明の実施の形態】以下に本発明の一実施例を図面を
用いて説明する。図１は本発明が適用されるコンピュー
タシステムの全体構成図を示す。
用いて説明する。図１は本発明が適用されるコンピュー
タシステムの全体構成図を示す。
【００１０】１０１は需要予測情報記憶部、１０２は販
売単価情報記憶部、１０３は製造原価情報記憶部、１０
４は保管費用情報記憶部、１０５は期首在庫情報、１０
６は機会損失換算係数情報記憶部、１０７は製造資源消
費量情報記憶部、１０８は製造資源能力情報記憶部、１
０９は製造指示量情報記憶部をそれぞれ示す。
売単価情報記憶部、１０３は製造原価情報記憶部、１０
４は保管費用情報記憶部、１０５は期首在庫情報、１０
６は機会損失換算係数情報記憶部、１０７は製造資源消
費量情報記憶部、１０８は製造資源能力情報記憶部、１
０９は製造指示量情報記憶部をそれぞれ示す。
【００１１】２０１は多目的複数最適解計算部であり、
需要量シミュレート部２０４、利益計算部２０５、リス
ク最小化評価値計算部２０６、利益最大化評価値計算部
２０７を含む複数評価計算部２０２と上述の各記憶部の
情報を用いて最適な製造指示量の組を複数個算出する。
需要予測情報入力部２０３は需要予測情報を需要量シミ
ュレート部２０４に与える入力部である。製造指示量選
択ユーザインターフェース２０８は製造指示量情報記憶
部１０９に作成された複数の製造指示量の解を複数解表
示部２０９に表示すると共に、製造指示量選択部２１０
での選択を受け付ける。
需要量シミュレート部２０４、利益計算部２０５、リス
ク最小化評価値計算部２０６、利益最大化評価値計算部
２０７を含む複数評価計算部２０２と上述の各記憶部の
情報を用いて最適な製造指示量の組を複数個算出する。
需要予測情報入力部２０３は需要予測情報を需要量シミ
ュレート部２０４に与える入力部である。製造指示量選
択ユーザインターフェース２０８は製造指示量情報記憶
部１０９に作成された複数の製造指示量の解を複数解表
示部２０９に表示すると共に、製造指示量選択部２１０
での選択を受け付ける。
【００１２】以上のような構成で複数の製造指示量の組
を作成し、各製品の需要量のシミュレートを基にした複
数評価値を求め、この評価値で製造指示量の組間の優越
関係を求める。次に、他に優越するものの少ない２つの
製造指示量の組から新しい製造指示量の組を作成する。
以上を決められた回数だけ繰り返して最適化処理がなさ
れた複数の製造指示量の組の解を求める。そして、他に
優越する製造指示量の組のない複数の製造指示量の組を
表示し、その一つをユーザに経営方針に従って選択させ
る。
を作成し、各製品の需要量のシミュレートを基にした複
数評価値を求め、この評価値で製造指示量の組間の優越
関係を求める。次に、他に優越するものの少ない２つの
製造指示量の組から新しい製造指示量の組を作成する。
以上を決められた回数だけ繰り返して最適化処理がなさ
れた複数の製造指示量の組の解を求める。そして、他に
優越する製造指示量の組のない複数の製造指示量の組を
表示し、その一つをユーザに経営方針に従って選択させ
る。
【００１３】以下に詳細に本実施例を説明する。図２、
図３、図４に記憶部１０１〜１０９に格納されている情
報のフォーマットを示す。図２は需要予測情報の例を示
したものである。需要の確率を表すにはいくつかの方法
がある。図２（ａ）は確率分布直接指定型を示し、需要
量に対する確率が対になって示されている。図２（ｂ）
は確率分布パラメータ指定型を示し、正規分布、一様分
布、三角分布などの分布形状と分布パラメータが示され
ている。
図３、図４に記憶部１０１〜１０９に格納されている情
報のフォーマットを示す。図２は需要予測情報の例を示
したものである。需要の確率を表すにはいくつかの方法
がある。図２（ａ）は確率分布直接指定型を示し、需要
量に対する確率が対になって示されている。図２（ｂ）
は確率分布パラメータ指定型を示し、正規分布、一様分
布、三角分布などの分布形状と分布パラメータが示され
ている。
【００１４】図３（ａ）は販売単価情報の例を示してい
る。図３（ｂ）は製品毎の製造原価情報の例を示してい
る。図３（ｃ）は製品毎の保管費用情報の例を示してい
る。図３（ｄ）は製品毎の期首での在庫数を示す期首在
庫情報の例を示している。図３（ｅ）は製造数よりも需
要が上回った場合本来もっと製造しておけば販売するこ
とが出来たのに、少ししか作らなかったために販売の機
会を失ってしまうことによる損失を示した機会損失費用
換算係数情報の例を示す。この係数は様々な状況を考慮
して設定される。例えば、顧客が自社製品を買いに来た
のに売り切れであって、このため他社の製品を購入し、
以降他社製品を購入し続けることが予想されれば大きな
損失とみなされる。図３（ｆ）は製品ごとの１個の製造
当たりの製造資源消費量情報の例を示す。図３（ｇ）は
製造総能力を数値化した製造資源能力情報を示す。
る。図３（ｂ）は製品毎の製造原価情報の例を示してい
る。図３（ｃ）は製品毎の保管費用情報の例を示してい
る。図３（ｄ）は製品毎の期首での在庫数を示す期首在
庫情報の例を示している。図３（ｅ）は製造数よりも需
要が上回った場合本来もっと製造しておけば販売するこ
とが出来たのに、少ししか作らなかったために販売の機
会を失ってしまうことによる損失を示した機会損失費用
換算係数情報の例を示す。この係数は様々な状況を考慮
して設定される。例えば、顧客が自社製品を買いに来た
のに売り切れであって、このため他社の製品を購入し、
以降他社製品を購入し続けることが予想されれば大きな
損失とみなされる。図３（ｆ）は製品ごとの１個の製造
当たりの製造資源消費量情報の例を示す。図３（ｇ）は
製造総能力を数値化した製造資源能力情報を示す。
【００１５】図４は求められた製造指示量情報を示す。
これはいくつかの製造指示量の解を記憶するもので、製
造指示量選択ユーザインターフェース２０８によって読
み出される。
これはいくつかの製造指示量の解を記憶するもので、製
造指示量選択ユーザインターフェース２０８によって読
み出される。
【００１６】次に、図１に示すシステムにおける処理に
ついて述べる。図７は本実施例で扱われる遺伝的アルゴ
リズムに使用される染色体と名付けるデータを示したも
のである。染色体は１つの製品について８ビットが割り
当てられ、製品１〜製品Ｎまでの製造指示量が一続きの
データのように表されたものである。一つの染色体が一
つの製造指示量の組を示す。したがって、一つの染色体
の長さは８Ｎビットとなる。本実施例では製造指示量の
最小単位を１００としているため一つの製品あたり１０
０から２５６００個までの製造指示量が表現できる。な
お、これから用いられる個体とは、内部に一つの染色体
とその評価値を記憶したデータとする。
ついて述べる。図７は本実施例で扱われる遺伝的アルゴ
リズムに使用される染色体と名付けるデータを示したも
のである。染色体は１つの製品について８ビットが割り
当てられ、製品１〜製品Ｎまでの製造指示量が一続きの
データのように表されたものである。一つの染色体が一
つの製造指示量の組を示す。したがって、一つの染色体
の長さは８Ｎビットとなる。本実施例では製造指示量の
最小単位を１００としているため一つの製品あたり１０
０から２５６００個までの製造指示量が表現できる。な
お、これから用いられる個体とは、内部に一つの染色体
とその評価値を記憶したデータとする。
【００１７】図６に複数の最適な製造指示量の組を求め
る処理のフローチャートを示す。始めに、製造資源消費
量情報と製造資源能力情報を該当する記憶部から読み出
す（６０１）。次に初期個体をＰ個（例えば、１００通
りの製造指示量の組）作成し、この集団を第１世代とす
る（６０２）。各個体中の染色体の製品毎の製造指示量
は乱数によって決められる。そして、各染色体におい
て、製造指示量は製造資源の総能力以下であるという条
件が満たされている。このような染色体について図９に
詳述する複数評価値計算部２０２により評価する（６０
３）。図９については後述する。次に、各個体間の優越
関係を計算する（６０４）。一つの個体について複数の
評価指標による複数の評価値がある。ここで、例えば、
リスク最小化評価値、即ち利益がマイナスになる確率
や、利益最大化評価値、即ちある確率以上で得られる
（高い）利益率などがある。個体ａの評価指標ｉの評価
値をａｉ、個体ｂの評価指標ｉの評価値をｂｉとして、
任意のｉについてａｉ≧ｂｉであり、また、ａｊ>ｂｊ
となるｊが少なくとも一つ存在するときａはｂに優越す
るといい、ｂはａに優越されるという。なお、リスク最
小化評価値は小さいければ小さいほど良いという評価値
であるため上記の不等号は逆向きになる。利益最大化評
価値は大きければ大きいほど良いという評価値であるの
で上記の不等号の向きで優越関係が判断される。このよ
うな優越関係を総ての個体間で計算する。
る処理のフローチャートを示す。始めに、製造資源消費
量情報と製造資源能力情報を該当する記憶部から読み出
す（６０１）。次に初期個体をＰ個（例えば、１００通
りの製造指示量の組）作成し、この集団を第１世代とす
る（６０２）。各個体中の染色体の製品毎の製造指示量
は乱数によって決められる。そして、各染色体におい
て、製造指示量は製造資源の総能力以下であるという条
件が満たされている。このような染色体について図９に
詳述する複数評価値計算部２０２により評価する（６０
３）。図９については後述する。次に、各個体間の優越
関係を計算する（６０４）。一つの個体について複数の
評価指標による複数の評価値がある。ここで、例えば、
リスク最小化評価値、即ち利益がマイナスになる確率
や、利益最大化評価値、即ちある確率以上で得られる
（高い）利益率などがある。個体ａの評価指標ｉの評価
値をａｉ、個体ｂの評価指標ｉの評価値をｂｉとして、
任意のｉについてａｉ≧ｂｉであり、また、ａｊ>ｂｊ
となるｊが少なくとも一つ存在するときａはｂに優越す
るといい、ｂはａに優越されるという。なお、リスク最
小化評価値は小さいければ小さいほど良いという評価値
であるため上記の不等号は逆向きになる。利益最大化評
価値は大きければ大きいほど良いという評価値であるの
で上記の不等号の向きで優越関係が判断される。このよ
うな優越関係を総ての個体間で計算する。
【００１８】以上で初期の世代についての処理が終り、
世代数を更新しながら（６０５）以下の処理を繰り返
す。まず、ステップ６０６からステップ６１１までを個
体数がＰ個になるまで繰り返す。前の世代の個体の集団
から自分より優越する個体の個体数が少ないほど高い確
率で選択されるように二つの個体を選択する（６０
７）。選択された二つの個体の染色体に対して突然変異
や交叉を起こさせ新しい個体を一つ生成する（６０
８）。ここで、突然変異とは染色体の一部（製品の一
部）の値（製造指示量）を変えることを意味する。した
がって、最初に作ったＰ個の製造指示量の組にはなかっ
た製造指示量が発生し得る。また、交叉とは一つの染色
体の１からＭ番目の製品の部分と他の一つの染色体のＭ
+１からＮ番目の製品の部分までを合成することをい
う。これにより選択された二つの染色体から新しい一つ
の染色体が生成される。
世代数を更新しながら（６０５）以下の処理を繰り返
す。まず、ステップ６０６からステップ６１１までを個
体数がＰ個になるまで繰り返す。前の世代の個体の集団
から自分より優越する個体の個体数が少ないほど高い確
率で選択されるように二つの個体を選択する（６０
７）。選択された二つの個体の染色体に対して突然変異
や交叉を起こさせ新しい個体を一つ生成する（６０
８）。ここで、突然変異とは染色体の一部（製品の一
部）の値（製造指示量）を変えることを意味する。した
がって、最初に作ったＰ個の製造指示量の組にはなかっ
た製造指示量が発生し得る。また、交叉とは一つの染色
体の１からＭ番目の製品の部分と他の一つの染色体のＭ
+１からＮ番目の製品の部分までを合成することをい
う。これにより選択された二つの染色体から新しい一つ
の染色体が生成される。
【００１９】突然変異の作成の方法の例を次に示す。一
つの個体の染色体の内突然変異を適用する製品の番号ｋ
は乱数で決められる。そして、製造能力をＣ、資源消費
量をａｉ、染色体が示す製品ｉの製造指示量をοｉとす
る。
つの個体の染色体の内突然変異を適用する製品の番号ｋ
は乱数で決められる。そして、製造能力をＣ、資源消費
量をａｉ、染色体が示す製品ｉの製造指示量をοｉとす
る。
【００２０】
【数１】
０〜Ｕの範囲の一様乱数を生成し、これを製品ｋの製造
指示量οｋとする。
指示量οｋとする。
【００２１】交叉の方法の例を次に示す。
【００２２】
【数２】
こうして作成された新しい個体の製造指示量が製造資源
能力を満たすかどうかが判断される（６０９）。
能力を満たすかどうかが判断される（６０９）。
【００２３】
【数３】
こうして計算された総製造資源量が製造資源能力を満た
さない場合はこれを破棄し、ステップ６０７へ戻り新た
に個体を作り直す。満たす場合は、新しい個体を現世代
のｉ番目の個体とする（６１０）。ステップ６０６から
６１１までが新しい個体が初期の個体数Ｐになるまで繰
り返される。
さない場合はこれを破棄し、ステップ６０７へ戻り新た
に個体を作り直す。満たす場合は、新しい個体を現世代
のｉ番目の個体とする（６１０）。ステップ６０６から
６１１までが新しい個体が初期の個体数Ｐになるまで繰
り返される。
【００２４】次に、ステップ６０３と同様に各個体を評
価する（６１２）。そして、ステップ６０４と同様に各
個体間の優越関係を計算する（６１３）。定められた数
だけの世代について上記の処理がなされたかを判断し
（６１４）、定められた数だけの世代についての計算が
終了していなければステップ６０５に戻って同様の処理
を繰り返す。定められた数だけの世代についての計算が
終了するとＰ個の染色体情報、即ちＰ個の製造指示量の
組を出力して（６１５）、最適化計算を終了する。これ
らの製造指示量の組は製造指示量格納部１０９に格納さ
れる。
価する（６１２）。そして、ステップ６０４と同様に各
個体間の優越関係を計算する（６１３）。定められた数
だけの世代について上記の処理がなされたかを判断し
（６１４）、定められた数だけの世代についての計算が
終了していなければステップ６０５に戻って同様の処理
を繰り返す。定められた数だけの世代についての計算が
終了するとＰ個の染色体情報、即ちＰ個の製造指示量の
組を出力して（６１５）、最適化計算を終了する。これ
らの製造指示量の組は製造指示量格納部１０９に格納さ
れる。
【００２５】次にこのようにして求められた多数個の製
造指示量の組を加工して表示し、ユーザの判断やそれに
基づく選択に供するユーザインターフェース２０８につ
いて概略を図８を用いて説明する。その具体的な構成に
ついては、図１６〜図１８を用いて後述する。
造指示量の組を加工して表示し、ユーザの判断やそれに
基づく選択に供するユーザインターフェース２０８につ
いて概略を図８を用いて説明する。その具体的な構成に
ついては、図１６〜図１８を用いて後述する。
【００２６】図８は表示された画面の例を示している。
（ａ）は横軸に利益が負になる確率を縦軸にＸ％以上の
確率の高利益をとり、ここに製造指示量格納部１０９か
ら読み出された製造指示量の組(染色体)をプロットす
る。「Ｘ％」は予め設定された値である。図において丸
で示されたものが一つの製造指示量の組(染色体)であ
る。プロットするときに総ての製造指示量の組が表示さ
れるのではない。図中の丸印の列の内側にプロットされ
るべき製造指示量の組は丸印で示された製造指示量に優
越される。例えば、利益が負になる率が同じ程であって
Ｘ％以上の確率でもたらされる利益は小さい。このよう
な自己に優越する製造指示量の組を持つものは表示され
ない。
（ａ）は横軸に利益が負になる確率を縦軸にＸ％以上の
確率の高利益をとり、ここに製造指示量格納部１０９か
ら読み出された製造指示量の組(染色体)をプロットす
る。「Ｘ％」は予め設定された値である。図において丸
で示されたものが一つの製造指示量の組(染色体)であ
る。プロットするときに総ての製造指示量の組が表示さ
れるのではない。図中の丸印の列の内側にプロットされ
るべき製造指示量の組は丸印で示された製造指示量に優
越される。例えば、利益が負になる率が同じ程であって
Ｘ％以上の確率でもたらされる利益は小さい。このよう
な自己に優越する製造指示量の組を持つものは表示され
ない。
【００２７】このように、プロットされた製造指示量の
一つがマウスポインタ等で指定されるとその詳細情報が
（ｂ）のように表示される。（ｂ）の左側は指定された
製造指示量の製品別内訳を表している。（ｂ）の右側は
指定された製造指示量の利益と確率の関係を示すグラフ
を表している。ユーザは任意の製造指示量の組を指定
し、その詳細情報を見て自己の経営判断に基づいて一つ
の製造指示量を選択する。具体的には、（ａ）に示した
複数の製造指示量の一つをマウスポインタ等で指定しな
がら（ｃ）に示した製造指示量選択ボタン表示をクリッ
クする。以上のように複数の製造指示量の解が求めら
れ、ユーザはハイリスクハイリターンやローリスクロー
リターンなどそのときの経営方針に基づいた製造指示量
の組を選択し、得ることが出来る。
一つがマウスポインタ等で指定されるとその詳細情報が
（ｂ）のように表示される。（ｂ）の左側は指定された
製造指示量の製品別内訳を表している。（ｂ）の右側は
指定された製造指示量の利益と確率の関係を示すグラフ
を表している。ユーザは任意の製造指示量の組を指定
し、その詳細情報を見て自己の経営判断に基づいて一つ
の製造指示量を選択する。具体的には、（ａ）に示した
複数の製造指示量の一つをマウスポインタ等で指定しな
がら（ｃ）に示した製造指示量選択ボタン表示をクリッ
クする。以上のように複数の製造指示量の解が求めら
れ、ユーザはハイリスクハイリターンやローリスクロー
リターンなどそのときの経営方針に基づいた製造指示量
の組を選択し、得ることが出来る。
【００２８】次に、図９を用いて図６で触れた複数評価
値計算部２０２の詳細を述べる。この計算は引き続くス
テップである個体間の優越関係を求めるために行われ
る。ここでは染色体で表されるＮ個の製品の製造指示量
Ｏ１〜ＯＮを評価する。
値計算部２０２の詳細を述べる。この計算は引き続くス
テップである個体間の優越関係を求めるために行われ
る。ここでは染色体で表されるＮ個の製品の製造指示量
Ｏ１〜ＯＮを評価する。
【００２９】最初に図１０に示す利益の頻度テーブル１
００１を初期化する。利益の頻度テーブル１００１は図
示のように複数の利益額とその利益額に計算値がなった
回数の対を記憶するものである。したがって、Ｍ回の計
算で各利益額に何回なったかが分かる。
００１を初期化する。利益の頻度テーブル１００１は図
示のように複数の利益額とその利益額に計算値がなった
回数の対を記憶するものである。したがって、Ｍ回の計
算で各利益額に何回なったかが分かる。
【００３０】次に、ステップ９０２とステップ９０６で
示すようにステップ９０３からステップ９０５までをＭ
回繰り返す。需要量シミュレート部２０４を用いてＮ個
の製品の需要量ｄ１〜ｄＮをシミュレートする（９０
３）。続いて、利益計算部２０５を用いて、Ｎ個の製品
の製造指示量Ｏ１〜ＯＮのときの需要量がｄ１〜ｄＮの
場合の利益を計算する（９０４）。この利益額をＰｒｏ
ｆｉｔとする。利益の頻度テーブル１００１の利益がＰ
ｒｏｆｉｔの欄の頻度を１増加させる（９０５）。
示すようにステップ９０３からステップ９０５までをＭ
回繰り返す。需要量シミュレート部２０４を用いてＮ個
の製品の需要量ｄ１〜ｄＮをシミュレートする（９０
３）。続いて、利益計算部２０５を用いて、Ｎ個の製品
の製造指示量Ｏ１〜ＯＮのときの需要量がｄ１〜ｄＮの
場合の利益を計算する（９０４）。この利益額をＰｒｏ
ｆｉｔとする。利益の頻度テーブル１００１の利益がＰ
ｒｏｆｉｔの欄の頻度を１増加させる（９０５）。
【００３１】以上の結果、利益の頻度テーブル１００１
の頻度欄の合計はＭとなる。利益の頻度テーブル１００
１の各頻度をＭで割り利益の確率値とする（９０７）。
この利益の確率分布を基に、リスク最小化評価値計算部
２０６で利益が負になる確率を計算し、これを一つ目の
評価値とする（９０８）。更に、利益最大化評価値計算
部２０７により期待できる高い利益を計算し、これを二
つ目の評価値とする（９０９）。これにより複数評価値
計算を終了する。
の頻度欄の合計はＭとなる。利益の頻度テーブル１００
１の各頻度をＭで割り利益の確率値とする（９０７）。
この利益の確率分布を基に、リスク最小化評価値計算部
２０６で利益が負になる確率を計算し、これを一つ目の
評価値とする（９０８）。更に、利益最大化評価値計算
部２０７により期待できる高い利益を計算し、これを二
つ目の評価値とする（９０９）。これにより複数評価値
計算を終了する。
【００３２】次に、以上の計算のステップ９０３に用い
られた需要量シミュレート部２０４について図１１を用
いて説明する。始めに、需要予測情報入力部２０３を用
いて需要予測情報を読み込む（１１０１）。次に、ステ
ップ１１０２とステップ１１０５で示すようにステップ
１１０３とステップ１１０４がＮ個の製品のそれぞれに
ついて繰り返される。製品ｉの需要予測情報の確率分布
に従い乱数を生成する（１１０３）。そして、ステップ
１１０３で生成した乱数を製品ｉの需要量ｄｉとする
（１１０４）。これによって総ての製品についての需要
量のシミュレーションが終了する。
られた需要量シミュレート部２０４について図１１を用
いて説明する。始めに、需要予測情報入力部２０３を用
いて需要予測情報を読み込む（１１０１）。次に、ステ
ップ１１０２とステップ１１０５で示すようにステップ
１１０３とステップ１１０４がＮ個の製品のそれぞれに
ついて繰り返される。製品ｉの需要予測情報の確率分布
に従い乱数を生成する（１１０３）。そして、ステップ
１１０３で生成した乱数を製品ｉの需要量ｄｉとする
（１１０４）。これによって総ての製品についての需要
量のシミュレーションが終了する。
【００３３】上記の需要予測情報入力部２０３の処理に
ついて図１５を用いて説明する。需要予測情報入力のた
め総ての製品について製品毎にステップ１５０１からス
テップ１５１０の間の処理ステップが実行される。
ついて図１５を用いて説明する。需要予測情報入力のた
め総ての製品について製品毎にステップ１５０１からス
テップ１５１０の間の処理ステップが実行される。
【００３４】読み出された需要予測情報が確率分布直接
指定型かどうかを判定する（１５０２）。そうであった
場合、需要量とその確率値を読み込む（１５０３）。そ
うでなかった場合、正規分布であるかどうかを判定する
（１５０４）。正規分布であった場合、平均値と分散を
読み込む（１５０５）。正規分布でなかった場合、一様
分布であるかどうかを判定する（１５０６）。一様分布
であった場合、最大値と最小値を読み込む（１５０
７）。一様分布でなかった場合、三角分布であるかどう
かを判定する（１５０８）。三角分布であった場合、最
大値と最頻値と最小値とを読み込む（１５０９）。な
お、この例ではパラメータ指定型では正規分布、一様分
布、三角分布のみを用いているが、他の分布を用いても
良い。次に、図９で触れた利益計算部２０５の具体例を
図１２を用いて説明する。販売単価情報を販売単価情報
記憶部１０２から読み込み、製品ｉの販売単価をｕｉと
する（１２０１）。販売原価情報を販売原価情報記憶部
１０３から読み出し、製品ｉの製造原価をｃｉとする
（１２０２）。保管費用情報を保管費用情報記憶部１０
４から読み出し、製品ｉの保管費用をｗｉとする（１２
０３）。期首在庫情報を期首在庫情報記憶部１０５から
読み出し、製品ｉの期首在庫量をｑｏｉとする（１２０
４）。機会損失費用換算係数情報を機会損失費用換算係
数情報記憶部１０６から読み出し、製品の機会損失費用
換算係数をｂｉとする。利益は次式で求められる（１２
０６）。
指定型かどうかを判定する（１５０２）。そうであった
場合、需要量とその確率値を読み込む（１５０３）。そ
うでなかった場合、正規分布であるかどうかを判定する
（１５０４）。正規分布であった場合、平均値と分散を
読み込む（１５０５）。正規分布でなかった場合、一様
分布であるかどうかを判定する（１５０６）。一様分布
であった場合、最大値と最小値を読み込む（１５０
７）。一様分布でなかった場合、三角分布であるかどう
かを判定する（１５０８）。三角分布であった場合、最
大値と最頻値と最小値とを読み込む（１５０９）。な
お、この例ではパラメータ指定型では正規分布、一様分
布、三角分布のみを用いているが、他の分布を用いても
良い。次に、図９で触れた利益計算部２０５の具体例を
図１２を用いて説明する。販売単価情報を販売単価情報
記憶部１０２から読み込み、製品ｉの販売単価をｕｉと
する（１２０１）。販売原価情報を販売原価情報記憶部
１０３から読み出し、製品ｉの製造原価をｃｉとする
（１２０２）。保管費用情報を保管費用情報記憶部１０
４から読み出し、製品ｉの保管費用をｗｉとする（１２
０３）。期首在庫情報を期首在庫情報記憶部１０５から
読み出し、製品ｉの期首在庫量をｑｏｉとする（１２０
４）。機会損失費用換算係数情報を機会損失費用換算係
数情報記憶部１０６から読み出し、製品の機会損失費用
換算係数をｂｉとする。利益は次式で求められる（１２
０６）。
【００３５】
【数４】
これで利益計算を終了する。なお、利益の計算には上記
以外の要素、例えば物流コストなどを含めても良い。
以外の要素、例えば物流コストなどを含めても良い。
【００３６】図９で触れたリスク最小化評価値計算部２
０６の具体例を図１３を用いて次に述べる。リスク最小
化評価値計算部２０６は複数評価値計算部２０２が利益
計算部２０５を用いた利益が負になる確率を評価値とし
て計算する。ここでは利益が負になる確率を図に示す式
で計算しこれをリスク最小化評価値とする（１３０
１）。複数評価値計算部２０２が作成した確率分布が図
５のようであったとする。ここで、図５での利益が０以
下の斜線部の面積がＰｒＮを示す。
０６の具体例を図１３を用いて次に述べる。リスク最小
化評価値計算部２０６は複数評価値計算部２０２が利益
計算部２０５を用いた利益が負になる確率を評価値とし
て計算する。ここでは利益が負になる確率を図に示す式
で計算しこれをリスク最小化評価値とする（１３０
１）。複数評価値計算部２０２が作成した確率分布が図
５のようであったとする。ここで、図５での利益が０以
下の斜線部の面積がＰｒＮを示す。
【００３７】図９で触れた利益最大化評価値計算部２０
７の具体例を図１４を用いて次に説明する。利益最大化
評価値計算部２０７は複数評価値計算部２０２が利益計
算部２０５を用いて作成した利益の確率分布を用いてあ
る確率以上で得られる利益額を評価値として計算する。
図５中のＰｒＨは利益がＳ１以上になる確率を示してい
る。ここで利益最大化評価値計算部２０７はＰｒＨがあ
る確率以上になるような最小のＳ１を計算する。つま
り、ある確率をＰｒＰとすると
７の具体例を図１４を用いて次に説明する。利益最大化
評価値計算部２０７は複数評価値計算部２０２が利益計
算部２０５を用いて作成した利益の確率分布を用いてあ
る確率以上で得られる利益額を評価値として計算する。
図５中のＰｒＨは利益がＳ１以上になる確率を示してい
る。ここで利益最大化評価値計算部２０７はＰｒＨがあ
る確率以上になるような最小のＳ１を計算する。つま
り、ある確率をＰｒＰとすると
【００３８】
【数５】
となるような最小のＳ１を計算する。
【００３９】始めに、利益の確率分布から得られる利益
の最大値をｍａｘ、最小値をｍｉｎとする（１４０
１）。Ｓ１をｍａｘ−１からｍｉｎまでだんだん減少さ
せながらステップ１４０２からステップ１４０５までを
繰り返す。ステップ１４０３では図示の式でＳ１以上の
利益が得られる確率を計算する。次に、ＰｒＨ≧ＰｒＰ
かどうかを判断する（１４０４）。そうであれば、その
ときのＳ１を利益最大評価値とする（１４０６）。そう
でなければ前述のようにステップ１４０３を繰り返す。
の最大値をｍａｘ、最小値をｍｉｎとする（１４０
１）。Ｓ１をｍａｘ−１からｍｉｎまでだんだん減少さ
せながらステップ１４０２からステップ１４０５までを
繰り返す。ステップ１４０３では図示の式でＳ１以上の
利益が得られる確率を計算する。次に、ＰｒＨ≧ＰｒＰ
かどうかを判断する（１４０４）。そうであれば、その
ときのＳ１を利益最大評価値とする（１４０６）。そう
でなければ前述のようにステップ１４０３を繰り返す。
【００４０】なお、本実施例では評価値として利益が負
になる確率とある確率以上で得られる利益額の二つを用
いたが他の評価値を用いても良い。例えば、利益の期待
値(平均値)、利益の中位値(メディアン)、利益の最頻値
(モード)、安全在庫に対する在庫量の比率、製造設備の
稼働率などを用いても良い。
になる確率とある確率以上で得られる利益額の二つを用
いたが他の評価値を用いても良い。例えば、利益の期待
値(平均値)、利益の中位値(メディアン)、利益の最頻値
(モード)、安全在庫に対する在庫量の比率、製造設備の
稼働率などを用いても良い。
【００４１】次に、先に図８を用いて概略を説明した最
適化終了後の結果の表示と選択についての構成を説明す
る。図１６は複数の製造指示量の組(案の状態)を選択的
に表示する処理を示している。製造指示量情報記憶部１
０９から最適化計算で得られたＰ個の製造指示量の組を
読み込む（１６０１）。次に、すべての製造指示量の組
について、ステップ１６０２からステップ１６０８まで
の処理を繰り返す。
適化終了後の結果の表示と選択についての構成を説明す
る。図１６は複数の製造指示量の組(案の状態)を選択的
に表示する処理を示している。製造指示量情報記憶部１
０９から最適化計算で得られたＰ個の製造指示量の組を
読み込む（１６０１）。次に、すべての製造指示量の組
について、ステップ１６０２からステップ１６０８まで
の処理を繰り返す。
【００４２】ｉ番目の製造指示量の組に総ての評価値で
優越する他の製造指示量の組が存在するかを判断する
（１６０３）。存在すればそのｉ番目の製造指示量の組
は表示しない（１６０４）。存在しなければ、利益が負
になる確率をｘｉとする（１６０５）。次に、ある確率
以上で得られる高い利益をｙｉとする（１６０６）。そ
して座標（ｘｉ、ｙｉ）に丸印を表示する（１６０
８）。以上の処理がＰ回繰り返されると表示処理は終了
し、ユーザからの入力待ち状態となる。
優越する他の製造指示量の組が存在するかを判断する
（１６０３）。存在すればそのｉ番目の製造指示量の組
は表示しない（１６０４）。存在しなければ、利益が負
になる確率をｘｉとする（１６０５）。次に、ある確率
以上で得られる高い利益をｙｉとする（１６０６）。そ
して座標（ｘｉ、ｙｉ）に丸印を表示する（１６０
８）。以上の処理がＰ回繰り返されると表示処理は終了
し、ユーザからの入力待ち状態となる。
【００４３】ユーザが製造指示量の組を表す表示画面を
マウスポインタでクリックすることに応答して、指定さ
れた製造指示量の組についての詳細情報を表示するため
の次の処理が実行される。ステップ１７０１からステッ
プ１７０４までが繰り返される。総ての製造指示量の組
について、ユーザがマウスでクリックした座標に表示さ
れているかを判定する（１７０２）。表示されていれば
その製造指示量の組について図８の（ｂ）に示すような
詳細情報を表示する（１７０３）。詳細情報を表示すれ
ば入力待ちの状態となる。
マウスポインタでクリックすることに応答して、指定さ
れた製造指示量の組についての詳細情報を表示するため
の次の処理が実行される。ステップ１７０１からステッ
プ１７０４までが繰り返される。総ての製造指示量の組
について、ユーザがマウスでクリックした座標に表示さ
れているかを判定する（１７０２）。表示されていれば
その製造指示量の組について図８の（ｂ）に示すような
詳細情報を表示する（１７０３）。詳細情報を表示すれ
ば入力待ちの状態となる。
【００４４】図１８は表示画面である製造指示量の組が
指定されているときにその製造指示量の選択を確定させ
るための処理を示す。ユーザが選択ボタンを押下したこ
とに応答して、詳細情報を表示中かを判定する（１８０
１）。そうであれば、詳細情報を表示中の製造指示量の
組を最終的に選択する製造指示量として（１８０２）、
製造指示量の組の選択を終了する。表示中でなければ入
力待ち状態となる。
指定されているときにその製造指示量の選択を確定させ
るための処理を示す。ユーザが選択ボタンを押下したこ
とに応答して、詳細情報を表示中かを判定する（１８０
１）。そうであれば、詳細情報を表示中の製造指示量の
組を最終的に選択する製造指示量として（１８０２）、
製造指示量の組の選択を終了する。表示中でなければ入
力待ち状態となる。
【００４５】
【発明の効果】本発明によれば、需要の予測に基づき予
測されるリスクと利益を考慮した複数の製品の製造指示
量の組を複数組作成することが出来る。また、複数の製
造指示量の組から経営戦略に基づいた適切なものを選択
することが出来る。
測されるリスクと利益を考慮した複数の製品の製造指示
量の組を複数組作成することが出来る。また、複数の製
造指示量の組から経営戦略に基づいた適切なものを選択
することが出来る。
【図１】本発明が適用されるコンピュータシステムの一
実施例の全体構成図。
実施例の全体構成図。
【図２】本発明の一実施例における需要予測情報の例を
示す図。
示す図。
【図３】本発明の一実施例における諸情報の例を示す
図。
図。
【図４】本発明の一実施例における製造指示量情報を示
す図。
す図。
【図５】本発明の一実施例における利益の確率分布図。
【図６】本発明の一実施例における複数個の製造指示量
の組を求める処理のフローチャート。
の組を求める処理のフローチャート。
【図７】本発明の一実施例における染色体の構造の例を
示す図。
示す図。
【図８】本発明の一実施例における複数の製造指示量の
組の表示形態の例を示す図。
組の表示形態の例を示す図。
【図９】本発明の一実施例における複数評価値計算の処
理のフローチャート。
理のフローチャート。
【図１０】本発明の一実施例における複数評価値計算の
処理で用いられる利益の頻度テーブルの例を示す図。
処理で用いられる利益の頻度テーブルの例を示す図。
【図１１】本発明の一実施例における需要シミュレーシ
ョンの処理のフローチャート。
ョンの処理のフローチャート。
【図１２】本発明の一実施例における利益計算処理のフ
ローチャート。
ローチャート。
【図１３】本発明の一実施例におけるリスク最小化評価
値計算の処理のフローチャート。
値計算の処理のフローチャート。
【図１４】本発明の一実施例における利益最大化評価値
計算の処理のフローチャート。
計算の処理のフローチャート。
【図１５】本発明の一実施例における需要予測情報入力
の処理のフローチャート。
の処理のフローチャート。
【図１６】本発明の一実施例における複数の製造指示量
の組の表示処理を示すフローチャート。
の組の表示処理を示すフローチャート。
【図１７】本発明の一実施例における製造指示量の組の
詳細情報を表示する処理のフローチャート。
詳細情報を表示する処理のフローチャート。
【図１８】本発明の一実施例における製造指示量の組の
選択処理のフローチャート。
選択処理のフローチャート。
１０１：需要予測情報記憶部、１０２：販売単価情報記
憶部、１０３：製造原価情報記憶部、１０４：保管費用
情報記憶部、１０５：期首在庫情報記憶部、１０６：機
会損失費用換算係数情報記憶部、１０７：製造資源消費
量情報記憶部、１０８：製造資源能力情報記憶部、１０
９：製造指示量情報記憶部、２０１：多目的複数最適解
計算部、２０２：複数評価値計算部、２０３：需要予測
情報入力部、２０４：需要量シミュレート部、２０５：
利益計算部、２０６：リスク最小化評価値計算部、２０
７：利益最大化評価値計算部、２０８：製造指示量選択
ユーザインターフェース、２０９：複数解表示部、２１
０：製造指示量選択部
憶部、１０３：製造原価情報記憶部、１０４：保管費用
情報記憶部、１０５：期首在庫情報記憶部、１０６：機
会損失費用換算係数情報記憶部、１０７：製造資源消費
量情報記憶部、１０８：製造資源能力情報記憶部、１０
９：製造指示量情報記憶部、２０１：多目的複数最適解
計算部、２０２：複数評価値計算部、２０３：需要予測
情報入力部、２０４：需要量シミュレート部、２０５：
利益計算部、２０６：リスク最小化評価値計算部、２０
７：利益最大化評価値計算部、２０８：製造指示量選択
ユーザインターフェース、２０９：複数解表示部、２１
０：製造指示量選択部
─────────────────────────────────────────────────────
フロントページの続き
Ｆターム(参考） 3C100 AA05 AA16 BB01 BB11
5B056 BB64 BB91 HH00
Claims (10)
- 【請求項１】それぞれが複数の製品の製造量を指示する
情報を持つ複数の製造指示量の組を作成し、製品毎の需
要予測情報から各製品の需要量をシミュレートし、各製
造指示量の組に関し各製品の需要量と各製品の製造量か
ら複数の評価指標について評価値を計算し、いくつかの
評価指標においては他の製造指示量の組より劣るが残り
の評価指標については他の製造指示量の組より優れてい
る関係にある製造指示量の組を計算して複数の製造指示
量の組を出力し、出力された複数の製造指示量の組を利
用者がそれらの一つを選択できるよう表示することを特
徴とする製造指示量決定支援方法。 - 【請求項２】前記製品毎の需要予測情報は需要予測量の
確率分布を用い、評価値の計算において利益の確率分布
を計算することを特徴とする請求項１記載の製造指示量
決定支援方法。 - 【請求項３】前記複数の評価指標についての評価値の計
算はリスクの最小化を評価指標とするリスク最小化評価
値計算と利益の最大化を評価指標とする利益最大化評価
値計算を行なうことを特徴とする請求項１記載の製造指
示量決定支援方法。 - 【請求項４】前記複数の評価指標についての評価値の計
算は利益の確率分布からリスクと利益の確率値を計算す
ることを特徴とする請求項２又は３記載の製造指示量決
定支援方法。 - 【請求項５】前記リスクの最小化評価値計算は利益が負
になる確率をリスク最小化評価値として計算し、前記利
益最大化評価計算はある確率以上で得られる利益額を利
益最大化評価値として計算することを特徴とする請求項
３記載の製造指示量決定支援方法。 - 【請求項６】前記利益最大化評価計算は各製品の販売単
価情報と製造原価情報と保管費用情報と期首在庫情報と
需要があったにも係わらず供給不足のため失った販売機
会を金額に換算するための機会損失費用換算係数情報の
うち少なくとも一つを用いて利益を計算することを特徴
とする請求項３記載の製造指示量決定支援方法。 - 【請求項７】前記複数の製造指示量の組の作成は製造資
源の能力情報と各製品を製造するときに消費される製造
資源消費情報を使用し総ての製品を製造するときに消費
される製造資源の消費量が製造資源の消費能力を超えな
いように各製品の製造指示量の組を計算してなされるこ
とを特徴とする請求項１記載の製造指示量決定支援方
法。 - 【請求項８】前記表示は前記評価指標を表すグラフに複
数の製造指示量の組をそれぞれ一つのマークとして表示
し、かつ前記複数の製造指示量の一つを選択する選択手
段を表示することを特徴とする請求項１記載の製造指示
量決定支援方法。 - 【請求項９】複数の製造指示量の組を作成し、これにつ
いて各製品の需要量のシミュレーションを基にした複数
評価値を求め、この評価値で製造指示量の組間の優越関
係を求め、他に優越するものの少ない２つの製造指示量
の組から新しい製造指示量の組を作成し、以上を決めら
れた回数だけ繰り返して最適化処理がなされた複数の製
造指示量の組の解を求め、他に優越する製造指示量の組
のない複数の製造指示量の組を表示し、その一つをユー
ザに選択させる手段を表示することを特徴とする製造指
示量決定支援方法。 - 【請求項１０】製品の製造指示量の決定を支援するため
にコンピュータを、 それぞれが複数の製品の製造量を指示する情報を持つ複
数の製造指示量の組を作成する手段、 製品毎の需要予測情報から各製品の需要量をシミュレー
トする手段、 各製造指示量の組に関し各製品の需要量と各製品の製造
量から複数の評価指標について評価値を計算する手段、 いくつかの評価指標においては他の製造指示量の組より
劣るが残りの評価指標については他の製造指示量の組よ
り優れている関係にある製造指示量の組を計算して複数
の製造指示量の組を出力する手段、 出力された複数の製造指示量の組を利用者がそれらの一
つを選択できるよう表示する手段、として機能させるた
めの製造指示量決定支援プログラム。
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2002052738A JP2003256635A (ja) | 2002-02-28 | 2002-02-28 | 製造指示量決定支援方法およびそのプログラム |
| US10/372,328 US6714889B2 (en) | 2002-02-28 | 2003-02-25 | Production instruction volume decision support method and program therefor |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2002052738A JP2003256635A (ja) | 2002-02-28 | 2002-02-28 | 製造指示量決定支援方法およびそのプログラム |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2003256635A true JP2003256635A (ja) | 2003-09-12 |
Family
ID=27800024
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2002052738A Pending JP2003256635A (ja) | 2002-02-28 | 2002-02-28 | 製造指示量決定支援方法およびそのプログラム |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US6714889B2 (ja) |
| JP (1) | JP2003256635A (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2005258788A (ja) * | 2004-03-11 | 2005-09-22 | Kobe Steel Ltd | 生産計画作成方法及び生産計画作成装置、並びにプログラム |
| US7848943B2 (en) | 2005-12-22 | 2010-12-07 | International Business Machines Corporation | System and method for supporting purchase or production of products by potential demand prediction |
| JP2016091217A (ja) * | 2014-10-31 | 2016-05-23 | 富士通株式会社 | 発注量決定プログラム、発注量決定方法および発注量決定装置 |
Families Citing this family (22)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US8914300B2 (en) * | 2001-08-10 | 2014-12-16 | Rockwell Automation Technologies, Inc. | System and method for dynamic multi-objective optimization of machine selection, integration and utilization |
| US20090204237A1 (en) * | 2001-08-10 | 2009-08-13 | Rockwell Automation Technologies, Inc. | System and method for dynamic multi-objective optimization of machine selection, integration and utilization |
| US8417360B2 (en) * | 2001-08-10 | 2013-04-09 | Rockwell Automation Technologies, Inc. | System and method for dynamic multi-objective optimization of machine selection, integration and utilization |
| US20090210081A1 (en) * | 2001-08-10 | 2009-08-20 | Rockwell Automation Technologies, Inc. | System and method for dynamic multi-objective optimization of machine selection, integration and utilization |
| US9729639B2 (en) * | 2001-08-10 | 2017-08-08 | Rockwell Automation Technologies, Inc. | System and method for dynamic multi-objective optimization of machine selection, integration and utilization |
| US7797062B2 (en) * | 2001-08-10 | 2010-09-14 | Rockwell Automation Technologies, Inc. | System and method for dynamic multi-objective optimization of machine selection, integration and utilization |
| US7752117B2 (en) * | 2003-01-31 | 2010-07-06 | Trading Technologies International, Inc. | System and method for money management in electronic trading environment |
| US7774226B2 (en) * | 2003-09-18 | 2010-08-10 | International Business Machines Corporation | Accepting bids under uncertain future demands |
| EP1647927A1 (en) * | 2004-10-15 | 2006-04-19 | Sap Ag | New product demand forecasting |
| US8197317B2 (en) * | 2006-05-17 | 2012-06-12 | Bunge Limited | Methods and contests for estimating events or conditions |
| US8197316B2 (en) * | 2006-05-17 | 2012-06-12 | Bunge Limited | Systems and user interactive screens for estimating events or conditions |
| US7636607B2 (en) * | 2006-06-29 | 2009-12-22 | Sap Ag | Phase-out product demand forecasting |
| US20080040197A1 (en) * | 2006-08-11 | 2008-02-14 | United Technologies Corporation | Method, program, and system for monitoring supplier capacities |
| US20090090048A1 (en) * | 2007-10-05 | 2009-04-09 | Board Of Trustees Of Michigan State University | Fuel compositions with mono- or di- butyl succinate and method of use thereof |
| US20090264225A1 (en) * | 2008-04-17 | 2009-10-22 | Lee William B | Golf tee |
| US8914303B2 (en) * | 2008-08-13 | 2014-12-16 | International Business Machines Corporation | System and method for direct manipulation of a triangular distribution of information using a graphical user interface |
| US8533104B2 (en) | 2011-10-07 | 2013-09-10 | Trading Technologies International, Inc | Multi-broker order routing based on net position |
| US20140344007A1 (en) * | 2013-05-20 | 2014-11-20 | Honeywell International Inc. | Plant operating point determination by integrating profit profile and risk profile |
| JP5911831B2 (ja) * | 2013-09-06 | 2016-04-27 | 株式会社東芝 | 生産管理装置および生産管理プログラム |
| IN2013MU03239A (ja) | 2013-10-15 | 2015-07-03 | Tata Consultancy Services Ltd | |
| CN110648050B (zh) * | 2019-08-21 | 2023-05-02 | 大连理工大学 | 一种传统流水线装配向单元式装配方式转换的重构方法 |
| JP7317671B2 (ja) * | 2019-11-01 | 2023-07-31 | 日立建機株式会社 | 在庫評価装置 |
Family Cites Families (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP3184243B2 (ja) * | 1991-06-20 | 2001-07-09 | 株式会社日立製作所 | エキスパートシステムにおける知識獲得支援装置 |
| JPH0973491A (ja) | 1995-09-08 | 1997-03-18 | Hitachi Ltd | 部品在庫計画立案支援システム |
| US6332217B1 (en) * | 1997-05-09 | 2001-12-18 | Hearme | Software inventory control system |
| US6049742A (en) * | 1997-09-26 | 2000-04-11 | International Business Machines Corporation | Projected supply planning matching assets with demand in microelectronics manufacturing |
| US6560234B1 (en) * | 1999-03-17 | 2003-05-06 | At&T Corp. | Universal premises distribution platform |
-
2002
- 2002-02-28 JP JP2002052738A patent/JP2003256635A/ja active Pending
-
2003
- 2003-02-25 US US10/372,328 patent/US6714889B2/en not_active Expired - Fee Related
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2005258788A (ja) * | 2004-03-11 | 2005-09-22 | Kobe Steel Ltd | 生産計画作成方法及び生産計画作成装置、並びにプログラム |
| US7848943B2 (en) | 2005-12-22 | 2010-12-07 | International Business Machines Corporation | System and method for supporting purchase or production of products by potential demand prediction |
| JP2016091217A (ja) * | 2014-10-31 | 2016-05-23 | 富士通株式会社 | 発注量決定プログラム、発注量決定方法および発注量決定装置 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| US6714889B2 (en) | 2004-03-30 |
| US20030167146A1 (en) | 2003-09-04 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP2003256635A (ja) | 製造指示量決定支援方法およびそのプログラム | |
| Maiti et al. | Fuzzy inventory model with two warehouses under possibility constraints | |
| Hashemkhani Zolfani et al. | Investment prioritizing in high tech industries based on SWARA-COPRAS approach | |
| Noorul Haq et al. | Design of an integrated supplier selection and multi-echelon distribution inventory model in a built-to-order supply chain environment | |
| Nemati-Lafmejani et al. | Multi-mode resource constrained project scheduling and contractor selection: Mathematical formulation and metaheuristic algorithms | |
| Erdem et al. | Development of a decision support system for supplier evaluation and order allocation | |
| JP6009864B2 (ja) | 企業評価システム、企業評価方法及び企業評価プログラム | |
| JP4734059B2 (ja) | 電力取引入札支援システムと方法、およびプログラム | |
| Che | A multi-objective optimization algorithm for solving the supplier selection problem with assembly sequence planning and assembly line balancing | |
| CN107609289A (zh) | 基于bim模型的结构加固工程的建材成本管控方法以及系统 | |
| Alam-Tabriz et al. | An integrated fuzzy DEMATEL-ANP-TOPSIS methodology for supplier selection problem | |
| Liu et al. | Decision model for the customer order decoupling point considering order insertion scheduling with capacity and time constraints in logistics service supply chain | |
| CN110390491B (zh) | 一种公路工程多目标施工计划确定方法 | |
| JP4887846B2 (ja) | 出荷計画システム | |
| Trivedi et al. | Construction time–cost–resources–quality trade-off optimization using NSGA-III | |
| JP2003141214A (ja) | 生産計画作成システム、生産計画作成方法、および生産計画の作成をコンピュータに実行させるためのプログラム | |
| Krishnan et al. | Mitigation of risk in facility layout design for single and multi-period problems | |
| JPH10124478A (ja) | セグメント生成型予測モデル構築装置及びその方法 | |
| JP2007115169A (ja) | 生産計画作成装置及び生産計画作成方法、並びにプログラム | |
| JP2005122438A (ja) | 予測方法、予測装置、予測プログラムおよび記録媒体 | |
| Tyagi | Optimization of a platform configuration with generational changes | |
| JP4932430B2 (ja) | 製造ロット集約支援システム、製造ロット集約支援方法、コンピュータプログラム、及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体 | |
| JP2023057945A (ja) | 最適化問題求解装置及び最適化問題求解方法 | |
| Dietz et al. | A fuzzy multiobjective algorithm for multiproduct batch plant: Application to protein production | |
| JP2000132619A (ja) | サプライチェーン評価システム |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20040709 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20040720 |
|
| A521 | Written amendment |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20040916 |
|
| A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 20041207 |