JP2003529159A - サプライチェーンマネージメントのためのマトリクス方法およびシステム - Google Patents

サプライチェーンマネージメントのためのマトリクス方法およびシステム

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JP2003529159A JP2001571268A JP2001571268A JP2003529159A JP 2003529159 A JP2003529159 A JP 2003529159A JP 2001571268 A JP2001571268 A JP 2001571268A JP 2001571268 A JP2001571268 A JP 2001571268A JP 2003529159 A JP2003529159 A JP 2003529159A
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クレメンス アーヒム
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    • G06Q10/0875—Itemisation or classification of parts, supplies or services, e.g. bill of materials

Abstract

(57)【要約】 オーダーを受け取り、オーダーをオーダーマトリクスに配列し、オーダーに対する潜在的製造期間を検出し、オーダーを再スケジュールし、そして資材集計を生成するシステムおよび方法。この方法は、一群の可能なトークンからの１つまたは複数のトークンを有するオーダーを受け取る。各トークンは特性とこの特性の値との組合せである。オーダーに対するオーダー制限マトリクスが所定の選択基準に基づいて生成される。次のこの方法は、オーダーにて移用される制限を検査し、オーダー導出製造制限マトリクスをオーダーに対して導出する。このオーダー導出製造制限マトリクスはオーダーに対する可能な製造期間を検出するために評価される。オーダーマトリクスはまた資材集計を生成するために使用される。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】 発明の技術分野 本発明は、一般的にサプライチェーンマネージメントのための方法およびシス
テムに関し、より詳細には、ビット記憶および計算を使用したサプライチェーン
マネージメント方法およびシステムに関する。
【０００２】 従来技術 サプライチェーンマネージメントでは、リアルタイムでサプライチェーンに応
答をアップダウンすることが目的の１つである。例えば多くのインダストリはジ
ャストインタイムモデルでパーツをアセンブリーライン位置および倉庫在庫に移
動する。ジャストインタイム供給モデルはコスト効率が良い。なぜなら、それら
の在庫量が少なく、製造業者により構成変化に迅速に対応することができるから
である。しかし同じ製造業者が常にサプライチェーンを調整し、貴重な製造時間
をロスしないよう保証しなければならない。なぜなら、アセンブリーラインが必
要なパーツを使い切ってしまうからである。同時に顧客は、注文製品が約束した
日に正確に発送されることをさらに要求するようになり、頻繁に要求する。しば
しば顧客は最後の瞬間にコンフィギュレーションを変更し、それでもなお同じ約
束どおりの出荷日を希望する。
【０００３】 多くのインダストリーは複雑な製造ラインを有しており、それらは数千の材料
を必要とするそれぞれの製造ラインによる多数の製品を含んでいる。例えば自動
車工業では、主要製品のほとんどが製造ラインを有しており、この製造ラインは
４つから８つの異なる自動車モデルからなる。デザインの選択は、可能な自動車
の多数の組合せを生む。例えば各自動車は６つの異なる外装色、３つの異なる内
装色、および３つの異なるモデルクラス（例えばローエンド、ミディアムエンド
、そしてデラックス）に分かれる。典型的な自動車製造業者はまったく同じコン
フィギュレーションを備えた車をほとんど製造しない。例えばある欧州自動車メ
ーカーは３００以上の異なる特性を有する自動車を有しており、それぞれの特性
が５つまでの異なるバリューを有している。従ってこのメーカーは理論的には５
の３００乗までの異なるコンフィギュレーションを有する。製造業者は同じコン
フィギュレーションを有する車は２から８だけであると評価している。
【０００４】 顧客の満足度を、出荷日を正確に予測することにより満足させるという努力の
中で、製造業者はまたサプライチェーンを迅速に管理することを望み、これによ
り市場の嗜好や供給者により強いられる変更に迅速に応答できるようにしたい。
製造業者が製品のコンフィギュレーションを変更したり、製品を強化したりする
場合には、製造業者は製品をできるだけ早く製造したいと望み、しかも倉庫に過
剰の在庫を残したくない。
【０００５】 製造業者はまた、供給者により強いられる変更に迅速に応答できなければなら
ず、これによりサプライチェーンでの空白を阻止しなければならない。このよう
な空白が生じると、能力制約が変化したり、オーダーを再スケジュールしなけれ
ばならない。このような変更の例には、供給者による生材料の品切れ、ストライ
キ、事故または自然災害も含まれる。このような変更が発生した場合には、製造
業者は全てのオーダーの再スケジュールを変更に反映させて迅速に応答したいと
望む。
【０００６】 従来のシステムは典型的には、コンフィギュレーションデータをＳＱＬテーブ
ルに関連形式で記憶する。データベースでの操作は時間のかかるＳＱＬ機能を使
用して実行される。コンフィギュレーションの純容積および顧客のオーダー情報
をアップデートすることは、このようなデータベースでは緩慢であり、かつ広範
囲には行えない。典型的な自動車製造業者は例えば１千４百万までのオーダーを
通常の一年にわたって取り扱い、これらは数千の特性値、例えば内装色、外装色
を伴う。結果として、コンフィギュレーションには莫大なバリエーションが生じ
る。
【０００７】 付加的に従来のＳＱＬシステムでは、各オーダーが各特性に対する情報の異な
るバイトを使用して記憶される。その結果、オーダーデータベースは肥大化し、
このような大量の情報の書き込みおよび読み出しには多くの実行時間が必要であ
り、アップデートにには数日を要する。この理由のため、主要製造業者のサプラ
イチェーン管理システムはコンフィギュレーションおよびオーダーのアップデー
トを２週間に１回しか行わないこともしばしばであり、その計算も週末に限られ
てしまう。アップデートがリアルタイムで実行されれば、システムはサプライレ
ベルや評価される出荷日が不正確になるという危険を犯す。自動車製造業者の例
では、数百のディーラーが同じシステムから同時に引き出される。これらのディ
ーラーが顧客に古いデータに基づいて同じ出荷日を約束することもあり得る。こ
のような場合に、データベースがアップデートされ、特定の製品が売り切れであ
ることがわかると、評価された出荷日が変更されるので顧客が失望することにな
る。
【０００８】 本発明のいくつかの側面の要約 本発明では、オーダーマトリクスを生成するための方法およびシステムが提供
される。この方法およびシステムは、可能なトークン集合の中からの１つまたは
複数のトークンを含む１つのオーダーを受け取る。ここでトークンは特性とその
特性値との組合せである。オーダーはオーダーマトリクスに配置され、ここでオ
ーダーマトリクスは少なくとも２次元のデータ構造を有しており、データ構造の
各行は可能なトークンを表し、データ構造の各列はオーダーを表す。
【０００９】 また複数のオーダーの再スケジュールに対して製造期間を検出するための方法
およびシステムが提供される。この方法はまず、可能なトークン集合からの１つ
または複数のトークンを有する複数のオーダーを受け取る。各トークンは特性と
その特性値との組合せである。次にオーダー制限マトリクスが生成される。この
オーダー制限マトリクスは２次元データ構造を有し、データ構造の各行は可能な
制限を表し、データ構造の各列はオーダーを表す。この方法は、オーダーに適用
される制限を参照し、各オーダーに対して製造制限マトリクスから導出されたオ
ーダーを導き出し、これが各オーダーごとに可能な製造期間を検出するための評
価される。
【００１０】 また、潜在的オーダーに対する潜在的製造期間を検出するための方法およびシ
ステムが提供される。この方法は、可能なトークン集合からの１つまたは複数の
トークンを有するオーダーを受け取る。各トークンは、特性とその特性値との組
合せである。そのオーダーに対して１つまたは複数の制限がトークンに基づいて
検出される。この一連の制限が、製造制限マトリクスから導出されたオーダーを
生成するのに使用され、このオーダーが各オーダーに対して可能な製造期間を検
出するための評価される。
【００１１】 また、契約量に対する資材集計表を生成する方法およびシステムも示されてい
る。この方法は、可能なトークン集合からの１つまたは複数のトークンを含む複
数のオーダーを受け取る。ここでトークンは特性とその特性値との組合せである
。これはオーダーをオーダーマトリクスに配置し、ここでオーダーマトリクスは
少なくとも２次元のデータ構造であり、データ構造の各行は可能なトークンを表
し、データ構造の各列はオーダーを表す。次に資材集計マトリクスがオーダーマ
トリクスの評価によって生成される。ここで資材集計マトリクスは少なくとも２
次元のデータ構造であり、データ構造の各行は可能なアイテムを表し、データ構
造の各列はオーダーを表す。
【００１２】 本発明の種々の側面は次のとおりである： 請求項１による本発明の側面では、オーダーマトリクスへの各エントリーが１
つの論理ビットである。
【００１３】 後者の側面はさらに、新たな行をオーダーマトリクスの挿入するステップを有
し、ここで新たな行は新たな可能なトークンを表し、新たなトークンを前に存在
したオーダーマトリクスに導入することができる。
【００１４】 後者の側面はさらに、オーダーマトリクスをオブジェクト指向様式で記憶する
ことを含む。
【００１５】 本発明の請求項２による側面は請求項２の方法を含み、ここでオーダー制限マ
トリクスはさらに各可能な制限に対して関連する機能の論理的評価を含む。
【００１６】 後者の側面はさらに請求項２の方法を含み、ここでオーダーに適用される制限
の検出は、論理的に真である全ての制限に対するオーダーのオーダー制限マトリ
クスの分析を含む。
【００１７】 後者の側面は請求項２の方法を含み、ここで制限を製造制限マトリクスに適用
して、オーダーに対して潜在的製造期間を検出することは： 製造制限マトリクスから導出されたオーダーの生成ステップを含み、製造制限
マトリクスは少なくとも２次元のデータ構造であり、このデータ構造の行は可能
な制限を表し、データ構造の列は製造期間を表す。前記生成ステップは： オーダーの各制限に対して、製造制限マトリクスの適切な行を同定し、製造制
限マトリクスから導出されたオーダーに含めるステップと、製造制限マトリクス
から導出されたオーダーを評価し、製造に対する潜在的期間を検出するステップ
を含む。
【００１８】 後者の側面はさらに、各制限ベクトル行に対して評価ビットベクトル行を含み
、前記評価ビットベクトル行は次のようにして生成される：すなわち、 制限ベクトル行への各エントリーに対して、制限ベクトル行へのエントリーが
１であるかまたはそれ以上の場合、１を関連する評価ビットベクトル行に配列し
； そして制限ベクトル行への各エントリーに対して、制限ベクトル行へのエント
リーが０であるかまたはそれ以下である場合、０を関連する評価ビットベクトル
行に配列するのである。
【００１９】 後者の側面はさらに製造制限マトリクスから導出されたオーダーを評価し、こ
のオーダーに対して潜在的製造期間を検出するステップを含む。
【００２０】 このステップは； 評価ビットベクトル行を論理積演算するステップと； 結果を結果ビットベクトルに配列するステップと； 結果ビットベクトルを分析し、エントリー１を結果ビットベクトル内に有する
製造期間を検出するステップとを有し、ここで１は潜在的製造期間を指定する。
【００２１】 これらはさらに請求項２の方法を含み、さらに製造期間が選択される場合に製
造制限マトリクスを減分するステップを含む。
【００２２】 請求項３による本発明の側面では、資材集計マトリクスを生成するステップが
さらに： 関連する評価機能を有する各アイテムベクトルに対して、オーダーマトリクス
からのトークンパラメータについて評価機能を実行するステップと； 評価結果を資材集計マトリクスのアイテムベクトルに配列するステップを含む
。
【００２３】 後者の側面はさらに、資材集計マトリクスを分析し、サプライ需要を検出する
ステップを有する。
【００２４】 後者の側面はさらに、各オーダーが資材集計マトリクスのアイテムに基づいて
処理されるに従って在庫データベースを減分するステップを含む。
【００２５】 請求項４による本発明の側面は、プロセッサと、該プロセッサに接続された記
憶素子とを有し、 前記プロセッサは、可能なトークン集合からの１つまたは複数のトークンを含
むオーダーを受け取るように動作し、 オーダーをオーダーマトリクスに配列し、ここでオーダーマトリクスは少なく
とも２次元のデータ構造であり、データ構造の各行は可能なトークンを表し、デ
ータ構造の各列はオーダーを表す。
【００２６】 請求項５による本発明の側面は、プロセッサと、該プロセッサに接続された記
憶素子とを有し、 前記プロセッサは、可能なトークン集合からの１つまたは複数のトークンを含
むオーダーを受け取るように動作し、ここでトークンは特性とその特性値との組
合せであり； オーダー制限マトリクスを当該オーダーに対して生成し、ここでオーダー制限
マトリクスは少なくとも２次元のデータ構造であり、データ構造の各行は可能な
制限を表し、データ構造の各列はオーダーを表し； オーダーに適用される制限を検出し； 当該制限を製造制限マトリクスに適用し、このオーダーに対する潜在的製造期
間を検出する。
【００２７】 請求項６による本発明の側面では、前記プロセッサがさらに： 各アイテムベクトルに対して動作し、ここで各アイテムベクトルはトークンパ
ラメータを評価する関連評価機能を有し、評価機能をオーダーマトリクスからの
トークンパラメータに基づいて実行し；そして 評価結果を資材集計マトリクスのアイテムベクトルに配列する。
【００２８】 請求項７によるコンピュータ読み出し可能媒体の側面では、オーダーマトリク
スへの各エントリーがシングル論理ビットを有する。
【００２９】 後者の側面はさらに、新たな行をオーダーマトリクスの挿入するステップを有
し、ここで新たな行は新たな可能なトークンを表し、新たなトークンは以前に存
在したオーダーマトリクスに導入することができる。
【００３０】 後者の側面はさらに、オーダーマトリクスをオブジェクト指向様式で記憶する
ステップを含む。
【００３１】 請求項８による本発明の側面はオーダー制限マトリクスを発生するステップを
含み、このステップはさらに各可能な制限に対して関連する機能を論理的に評価
するステップを含む。
【００３２】 後者の側面はさらに、オーダーに適用される制限を検出するステップを有し、
このステップはオーダーのオーダー制限マトリクス列を、論理的に真である全て
の制限に対して分析するステップを有する。
【００３３】 さらに請求項８によるコンピュータ読み出し可能媒体の側面では、オーダー導
出製造制限マトリクスをオーダーに対して導出するステップを有し、このステッ
プは： オーダー導出製造制限マトリクスを製造制限マトリクスから次のステップによ
り生成し、前記製造制限マトリクスは少なくとも２次元のデータ構造を有し、デ
ータ構造の行は可能な制限を表し、データ構造の列は製造期間を表し： オーダーの各制限に対して、製造制限マトリクスの適切な行を同定し、オーダ
ー導出製造制限マトリクスに含まれるようにし；そして オーダー導出製造制限マトリクスを評価し、製造に対する潜在的期間を検出す
る。
【００３４】 後者の側面はさらに各制限に対する評価ビットベクトルを含み、該評価ビット
ベクトル行は次のステップにより生成される： 制限ベクトル行への各エントリーに対して、制限ベクトル行へのエントリーが
１であるかまたはそれ以上である場合、１を関連の評価ビットベクトル行に配列
し； 制限ベクトル行への各エントリーに対して、制限ベクトル行へのエントリーが
０であるかまたはそれ以下である場合、０を関連する評価ベクトル行に配列する
。
【００３５】 後者の側面はさらに請求項８のコンピュータ読み出し可能媒体を含み、ここで
オーダー導出製造制限マトリクスを評価し、このオーダーに対して潜在的製造期
間を検出するステップは次のステップを有する； 評価ビットベクトルを論理積演算するステップ； 結果を結果ビットベクトルに配列するステップ； 結果ビットベクトルを分析し、エントリー１を結果ビットベクトル内に有する
製造期間を検出するステップ、ここで１は潜在的製造期間を指定する。
【００３６】 後者の側面はさらに、製造期間が選択された場合、製造制限マトリクスを減分
するステップを有する。
【００３７】 請求項９についての本発明の側面では、資材集計マトリクスが生成され、さら
に次のステップを有する： 各アイテムベクトルに対して評価機能をオーダーマトリクスからのトークンパ
ラメータに基づいて実行し、ここで各アイテムベクトルはトークンパラメータを
評価する関連の評価機能を有し；そして 評価結果を資材集計マトリクスのアイテムベクトルに配列する。
【００３８】 後者の側面はさらに資材集計マトリクスを分析し、サプライ需要を検出するス
テップを含む。
【００３９】 後者の側面はさらに、在庫データベースを、各オーダーが資材集計マトリクス
のアイテムに基づいて処理されるのに従い減分するステップを含む。
【００４０】 請求項１０による本発明の側面では、オーダーに適用される制限が検出され、
このステップは、１つまたは複数のトークンを各それぞれの制限に対するパラメ
ータとして備える選択基準機能の評価を含む。
【００４１】 後者の側面はさらに、制限を製造制限マトリクスに適用し、オーダーに対する
潜在的製造期間を検出するステップを有する。このステップは： オーダー導出製造制限マトリクスを製造制限マトリクスから生成し、製造制限
マトリクスは少なくとも２次元のデータ構造を有し、このデータ構造の行は可能
な制限を表し、データ構造の列は製造期間を表し、 オーダーの各制限に対して、製造制限マトリクスの適切な行を同定し、オーダ
ー導出製造制限マトリクスに含まれるようにし； オーダー導出製造制限マトリクスを評価して、製造に対する潜在的期間を検出
する。
【００４２】 これらはさらに評価ビットベクトル行を各制限ベクトル行に対して有し、前記
評価ビットベクトル行は次のようにして生成される： 制限ベクトル行の各エントリーに対して、制限ベクトル行のエントリーが１ま
たはそれ以上である場合、１を関連の評価ビットベクトル行に配列し；そして 制限ベクトル行の各エントリーに対して、制限ベクトル行のエントリーが０ま
たはそれ以下である場合、０を関連の評価ビットベクトル行に配列する。
【００４３】 それらはさらにオーダー導出製造制限マトリクスを評価し、オーダーに対する
潜在的製造期間を検出するステップを含み、このステップは： 評価ビットベクトル行を論理積演算するステップ； 結果を結果ビットベクトルに配列するステップ；そして 結果ビットベクトルを分析し、結果ビットベクトル内に１のエントリーを有す
る製造期間を検出するステップを有し、ここで１は潜在的製造期間を指定する。
【００４４】 後者の側面はさらに、製造期間が選択された場合、製造制限マトリクスを減分
するステップを含む。
【００４５】 本発明の請求項１１の側面は請求項１１のコンピュータを含む。ここでは、プ
ロセッサがさらに、１つまたは複数のトークンを各それぞれの制限に対するパラ
メータとして有する選択基準機能を評価するように動作する。
【００４６】 後者の側面はさらに請求項１１のコンピュータを含み、ここでプロセッサはさ
らに： オーダー導出製造制限マトリクスを製造制限マトリクスから生成するように動
作し、製造制限マトリクスは少なくとも２次元のデータ構造を有し、このデータ
構造の行は可能な制限を表し、このデータ構造の列は製造期間を表し、この生成
ステップは： オーダーの各制限に対して、製造制限マトリクスの適切な行を同定し、オーダ
ー導出製造制限マトリクスに含まれるようにし；そして オーダー導出製造制限マトリクスを評価して製造に対する潜在期間を検出する
。
【００４７】 後者の側面は請求項１１のコンピュータを含み、ここでプロセッサはさらに評
価ビットベクトル行を各制限ベクトル行に対して生成するように動作し、前記評
価ビットベクトル行は次のステップにより生成される： 制限ベクトル行の各エントリーに対して、制限ベクトル行のエントリーが１ま
たはそれ以上である場合、１を関連の評価ビットベクトル行に配列し；そして 制限ベクトル行の各エントリーに対して、制限ベクトル行のエントリーが０ま
たはそれ以下である場合、０を関連の評価ビットベクトル行に配列する。
【００４８】 これらはさらにプロセッサを含み、このプロセッサは次のように動作する： 評価ビットベクトル行を論理積演算し； 結果を結果ビットベクトルに配列し；そして 結果ビットベクトルを分析し、結果ビットベクトル内に１のエントリーを有す
る製造期間を検出する。ここで１は潜在的製造期間を指定する。
【００４９】 後者の側面はさらにプロセッサを有し、このプロセッサは、製造期間が選択さ
れた場合に製造制限マトリクスを減分するように動作する。
【００５０】 請求項１２による本発明の側面では、オーダーに適用される制限を検出するた
めの指示が、各それぞれの制限に対するパラメータとして１つまたは複数のトー
クンを備える選択基準機能を評価する指示を含む。
【００５１】 後者の側面はさらに、請求項１２のコンピュータ読み出し可能媒体を有し、こ
こで制限を製造制限マトリクスに適用し、オーダーに対する潜在的製造期間を検
出するための指示は次の指示を含む： オーダー導出製造制限マトリクスを製造制限マトリクスから生成する指示、こ
こで製造制限マトリクスは少なくとも２次元のデータ構造であり、データ構造の
行は可能な制限を表し、データ構造の列は製造期間を表し： オーダーの各制限に対して、製造制限マトリクスの適切な行を同定して、オー
ダー導出製造制限マトリクスに含まれるようにし；そして オーダー導出製造制限マトリクスを評価して製造に対する潜在的期間を検出す
る。
【００５２】 後者の側面はさらに各制限ベクトル行に対する評価ビットベクトル行を有し、
該評価ビットベクトル行は次の指示によって生成される： 制限ベクトル行の各エントリーに対して、制限ベクトル行のエントリーが１ま
たはそれ以上である場合、１を関連の評価ビットベクトル行に配列し；そして 制限ベクトル行の各エントリーに対して、制限ベクトル行のエントリーが０ま
たはそれ以下である場合、０を関連の評価ビットベクトル行に配列する。
【００５３】 後者の側面はさらに、オーダー導出製造制限マトリクスを評価し、このオーダ
ーに対する潜在的製造期間を検出するための指示を有し： 評価ビットベクトル行を論理積演算し； 結果を結果ビットベクトルに配列し；そして 結果ビットベクトルを分析し、結果ビットベクトル内に１のエントリーを有す
る製造期間を検出する。ここで１は潜在製造期間を指定する。
【００５４】 後者の側面は、製造期間が選択された場合、製造制限マトリクスを減分する指
示を含む。
【００５５】 上記の要約は本発明の単なる側面であり、請求される本発明の全容を反映する
ものではない。本発明の付加的フューチャーおよび利点は以下の説明に示されて
おり、以下の説明から明かである。さらに上記の一般的記述および以下の詳細な
説明は例と説明であり、請求される本発明のさらなる例を提供するものである。
【００５６】 図面の簡単な説明 添付図面は本明細書の一部であり、本発明の実施例を説明するものであり、本
発明の基本の説明に用いるものである。
【００５７】 図１は、本発明の実施例に対するサプライチェーン管理プロセスのフローチャー
トである。
【００５８】 図２は、本発明の実施例によるオーダーマトリクスを示す。
【００５９】 図３は、本発明の実施例でのオーダー制限マトリクスを示す。
【００６０】 図４は、本発明の実施例での製造制限マトリクスを示す。
【００６１】 図５は、本発明の実施例でのオーダー導出製造制限マトリクスを示す。
【００６２】 図６は、本発明の実施例によるオーダー導出製造制限マトリクスの典型的な生成
ステップを示す。
【００６３】 図７は、本発明の実施例による資材集計マトリクスを示す。
【００６４】 図８は、本発明の実施例による有効マトリクスを示す。
【００６５】 図９は、オーダーマトリクスを本発明の実施例による資材集計マトリクスに分解
する典型的ステップを示す。
【００６６】 図１０は、本発明のフューチャーおよび基本が実現される歴史的選択条件による
有効性をチェックするシステムを示す複数のテーブルである。
【００６７】 図１１は、本発明のフューチャーおよび基本が実現されるシステム環境を示す。
【００６８】 有利な実施例の説明 図面に示された本発明の実施例を参照する。可能である限り、同じ参照符号が
図面を通じて同じまたは類似の部分について使用される。
【００６９】 本発明は、ビットマトリクス計算およびデータの記憶を使用したサプライチェ
ーン管理のための方法およびシステムである。実施例ではデータの記憶はビット
アレイを使用したマトリクス形式で行われる。各オーダーは例えばトークンの集
合を使用して記述することができる。「トークン」は特性とその特性に対する値
の組合せである。自動車工業の例では、顧客が赤、緑、または青である自動車を
注文できる。トランスミッションは「標準」または「オートマチック」であり、
モデルは「ベーシック」、「レギュラー」または「ラグジュアリー」である。こ
の例では、色、トランスミッションおよびモデルが全て特性である。顧客が赤、
標準トランスミッション、ラグジュアリーモデルを選択すれば、オーダーは３つ
のトークンからなる：（色＝赤）、（トランスミッション＝標準）、そして（モ
デル＝ラグジュアリー）である。
【００７０】 図１は、本発明の実施例に対するサプライチェーン管理プロセスのフローチャ
ートを示す。サプライチェーン管理プロセス１００は、顧客が商品またはサービ
スのオーダーを要求するステップ１１０により開始する。本発明の説明を通じて
、自動車が例として使用される。しかし本発明は自動車プロセスまたは商品に限
定されるものではない。ステップ１２０でオーダーがシステムに入力されるか、
または出荷日に対する要求が入力される。ステップ１３０で約束に対する有効性
（ＡＴＰ）プロセスがその商品に対する潜在的出荷日を検出する。出荷日はステ
ップ１１０で顧客により確認され、出荷日が受け入れられない場合にはプロセス
１００がステップ１１０にリターンし、これにより顧客は別のオーダーリクエス
トを発行する。ＡＴＰプロセス１３０の後、ステップ１４０でサプライチェーン
計画が、計画プロセス１４２と再スケジュールプロセス１４４のサブステップに
より行われる。再スケジュールを行うべき場合、顧客に通知される。計画プロセ
ス１４２は供給者および在庫管理に対する製造プロセス１５０と結合して動作す
る。ステップ１６０で商品が顧客に出荷される。
【００７１】 オーダー入力 図２は、本発明の実施例によるオーダーマトリクスを示す。図２に示されてい
るように一群のオーダーがマトリクス形式でオーダーマトリクス２００に表され
る。各列２１０ａ〜２１０ｎはオーダーを表す。各行２２０ａ〜２２０ｎはトー
クンを表す。例えば行２２０ａのトークンはトークン（色＝赤）を表す。オーダ
ーが列２１０により表されるようにトークンを含むことを指示するため、「１」
が列の適切な行に配列される。オーダーがトークンを含んでいなければ、「０」
が列の適切な行に配列される。オーダーをオーダーマトリクスに記憶することに
よりマトリクスアルゴリズムを実行することができ、このアルゴリズムは１つま
たは複数のオーダーを同時に演算する。従って全てのオーダーをマトリクスまた
はビットベクトルにより表される一連のオーダーとしてコンパクトに記憶するこ
とを促進する。付加的に、オーダーマトリクスへの追加が簡素化される。なぜな
ら、付加的オーダーは単純に列をマトリクスの最後に追加することにより表され
、付加的トークンは行の追加によりマトリクスに付加することができるからであ
る。マトリクスは従来のデータ構造により記憶することができる。またはオブジ
ェクト指向様式でも記憶することができる。
【００７２】 再スケジュール オーダーを最初に配置することはＡＴＰ（約束の有効性）により実行される。
この方法を次に説明する。制限はボトルネックリソースまたは要素を含み、製造
オーダーが配置された後に変化する。能力は変化する；供給者引き渡しは変動す
る；選択条件は変更の必要がある；オーダーはこのシステム内で自由にキャンセ
ルされる；そして優先オーダーを挿入する必要がある。例えば制限レベルでの選
択条件は変化する。例えば「エアコン」は制限である。エアコンが最初はオプシ
ョンであったが、後から標準パーツになった場合、このことにより制限「エアコ
ン」の選択条件が変化する。これらの変化が生じる場合、再スケジュールが行わ
れる。
【００７３】 再スケジュールプロセスを実行するための導入として、全ての制限に対する元
の使用可能能力が付加的能力を反映するように調整される。この付加的能力は配
置されたオーダーとしてスケジュールから再スケジュールのため除去される。新
たなオーダー制限マトリクスは新たな選択条件によりそのために生成される。次
にオーダーが新たなオーダー制限マトリクスを使用して再スケジュールされる。
【００７４】 複数の顧客注文に対する逆算製造日を検出するために、オーダーマトリクス２
００からの顧客注文が選択条件についてチェックされ、存在するならばどのよう
な制限がこのオーダーに適用されるかが検出される。制限は、リソースまたはボ
トルネック要素の使用可能な能力を、特定の期間、例えばシフトまたは日として
表す。
【００７５】 図３は、本発明の実施例のオーダー制限マトリクスを示す。オーダー制限マト
リクス３００は列３１０ａ〜３１０ｎを有し、これらは各オーダーを表す。行３
２０ａ〜３２０ｎは制限を表す。各制限ビットベクトル３２０は、１つまたは複
数のトークンビットベクトル２２０を評価するための関連する機能（選択基準）
を有する。各機能に対して、オーダーマトリクス２００からの適切なトークンビ
ットベクトル２２０が、選択基準関数により定義されるブール関数に従って結合
される。この演算はビットベクトルレベルである。従って非常に高速に実行され
る。なぜなら本発明の実施例では、マシンコードレベルで実行されるからである
。複雑なデータベースまたはＳＱＬセルは必要ない。例えば制限ビットベクトル
３２０ａはこれに関連して関数を有する。制限ビットベクトル３２０ａ＝トーク
ン２ＡＮＤトークン６である。第１の制限ビットベクトル３２０ａが評価される
。オーダー制限マトリクス分解プロセスは、それ以上の制限ビットベクトル３２
０が残っているか否かを検出する。残っていれば次の制限ビットベクトル３２０
が評価される。残っていなければプロセスは停止し、オーダー制限マトリクス３
００が完成する。各オーダーに対して、所与のオーダーに対する適切な制限をマ
トリクスから、オーダーのどの行が「１」を有しているかのを評価することによ
って戻すことができる。所与のオーダーは数百の適用可能な制限を有することが
ある。所与のオーダーに対する制限は製造制限マトリクスと比較され、製造期間
に対する候補が検出される。
【００７６】 図４は、本発明の実施例での製造制限マトリクスを示す。製造制限マトリクス
４００は列４１０ａ〜４１０ｎを有し、これらは期間、例えば日、シフト、また
は他の適切な単位を表す。行４２０ａ〜４２０ｎは制限ベクトルを有し、オーダ
ー制限マトリクス３００の制限３２０ａ〜３２０ｎに相当する。製造制限マトリ
クス４００の各セル内には値が配置されており、これは制限４２０に対して期間
４１０で使用していないユニット数を表す。各制限ベクトル４２０に対する制限
は、ＰＲＭ４００に追加されるのに時間遅延が必要であるか否かを見るため評価
される。例えば制限１は一日の遅延を制限５の後に必要とする。そうであればベ
クトルは適切な遅延をシフトする時間である。第２のベクトル、評価ビットベク
トル４３０ａ〜４３０ｎが、各制限ベクトル４２０の下でＰＲＭ４００に導入さ
れる。この導入は評価ビットベクトルのエントリーにより行われ、このエントリ
ーには、制限ベクトルエントリーが「１」またはそれ以上であるとき「１」が指
定され、制限ベクトルエントリーが「０」であるとき「０」が指定される。再度
、ビットベクトルの使用は迅速な計算と本発明の提供する評価を促進する。各オ
ーダーは制限テーブルの導出についてチェックされ、製造の使用可能データが検
出される。
【００７７】 再スケジュールの間、ＰＲＭ４００の適切なセルが、オーダーが再スケジュー
ルのために適切であると決定されるに従って減分される。例えばシステムが、次
の２週間にわたってスケジュールされた全てのオーダーに対して再スケジュール
の実行が必要であることを決定する場合、オーダーはシステムから除去され、Ｐ
ＲＭ４００は除去されたオーダーに適切に増分される。オーダーが下に説明する
ように再スケジュールされると、ＰＲＭ４００は適切に減分される。オーダーが
配置され、ＰＲＭ４００から除去されると、評価ビットベクトルが再計算される
。
【００７８】 図５は、本発明の実施例のオーダー導出制限マトリクスを示す。オーダー導出
制限マトリクス（ＯＤＰＲＭ）５００は仮想テーブルであり、各オーダーに対し
て、そのオーダーに対し適用可能な制限に基づいて生成される。ＯＤＰＲＭ５０
０は列５１０ａ〜５１０ｎを有しており、これらは日、シフトまたは他の適切な
単位の期間を表す。行５２０ａ〜５２０ｎは制限ベクトルを含む。ＯＤＰＲＭは
各オーダーに対して所与のオーダーに対して必要な制限を使用して導出され、相
応する制限ベクトル４２０を製造制限マトリクス４００から同定する。このこと
は実施例では、オーダー制限マトリクス３００を１つのオーダーに対して考慮し
、処理しなければならない制限に相当する「１」のエントリーに対してチェック
することにより行われる。
【００７９】 制限ベクトル５２０が同定されると、第２のベクトル、すなわち評価ビットベ
クトル５３０ａ〜５３０ｎが相応するベクトル４３０に基づいて、製造制限マト
リクス４００から同定される。可能な製造データを所与のオーダーに対して検出
するために、評価ビットベクトル５３０が結果ビットベクトル５４０に論理積結
合される。この結果ビットベクトル５４０は潜在的製造期間を示す。ビットベク
トルに基づくこの演算により迅速な結果が得られる。なぜならビット計算が本発
明の実施例ではマシンコードで実行されるからである。上記の記述で論議したＯ
ＤＰＲＭ５００はテーブルであるが、本発明の実施例では、ＯＤＰＲＭ５００は
ＰＲＭ４００の相応するベクトルへのポインタを有する仮想テーブルである。こ
のようにしてメモリと時間が、データエントリーが重複しないことにより節約さ
れる。ＯＤＰＲＭの生成については下でより詳細に説明する。
【００８０】 図６は、本発明の実施例によるオーダー導出製造制限マトリクスの生成に対す
る典型的なステップを示すフローチャートである。ＯＤＰＲＭ６００はステップ
６１０で、所与のオーダーに対する制限リストをオーダー制限マトリクス３００
から読み出すことにより開始される。ステップ６２０で製造制限マトリクス４０
０からの相応する制限ベクトル４２０がＯＤＰＲＭ５００について同定される。
ステップ６３０で製造制限マトリクス４００からの相応する評価ビットベクトル
４３０がＯＤＰＲＭ５００について同定される。ステップ６４０でＯＤＰＲＭプ
ロセス６１０が評価ビットベクトルを論理積演算し、結果ビットベクトル５４０
を生成する。結果ビットベクトルは可能な製造の可能な期間全てを含んでいる。
【００８１】 従って最近の、最後の、または所望の出荷日にもっとも近い製造日を各オーダ
ーごとに簡単に検出することができる。上記のプロセスは各オーダーに対して再
スケジュール中にオーダーマトリクス内で繰り返される。このオーダーマトリク
スは特定の基準、例えば次の２週間の全てのオーダーの再スケジュールに合致す
るオーダーマトリクスである。オーダーが実際に再スケジュールされると、製造
制限マトリクス４００の適切なエントリーが適切なカウントにより減分される。
【００８２】 約束の有効性（ＡＴＰ） 有効な発送期日を顧客オーダーに対して検出できることも有益である。有効な
発送期日を発見するために、次に適切な製造日を付加的安全および搬送日により
計算しなければならない。このことにより発送日が確認される。顧客オーダーに
対する製造日を検出するために、顧客オーダーは選択基準についてチェックされ
、存在する場合どのような制限がオーダーに適用されるかを検出される。制限は
、特定の期間、例えばシフトまたは日に対するリソースの有効能力またはボトル
ネック要素を表す。
【００８３】 ＡＴＰプロセスは上記の再スケジュールプロセスと同じであるが、これが単一
にオーダーに対して実行される点が異なる。オーダーマトリクス２００または制
限マトリクス３００を生成する必要はない。オーダーが要求パーティにより入力
されると、このオーダーに関連するトーキンビットベクトルが制限ビットベクト
ル（制限マトリクスではなく）に変換される。この制限ビットベクトルは次に、
生成されたシングルオーダーに対するＯＤＰＲＭ５００に使用される。オーダー
は上記に図５を参照して説明したように適切な期間に配置される。
【００８４】 情報を再使用するこれらのプロセスは可能な限り望ましいものであることを述
べておく。例えばいったん、制限ベクトルがオーダーに対してオーダープロセス
で生成されるか、またはいかなる時点でも制限ベクトルは例えば再スケジュール
プロセスで再使用できる。
【００８５】 サプライチェーン計画 オーダーがいったん配置されると、資材集計マトリクスがサプライチェーン計
画のために使用される。図７は本発明の実施例による資材集計マトリクスを示す
。オーダーマトリクスは、オーダーに対して一群の資材集計マトリクスを生成す
るために投影される。このプロセスはここではオーダーマトリクスの「分解」と
して説明され、資材集計（ＢＯＭ）マトリクス２００が得られる。ＢＯＭマトリ
クス７００の各列７１０ａ〜７１０ｎはオーダーを表す。これはオーダーマトリ
クス１００のオーダー１１０ａ〜１１０ｎに相応する。またマトリクス中の各行
７２０ａ〜７２０ｎはアイテムを表す。各アイテム７２０は以下の情報のいくつ
かまたは全てを指定する：コンポーネント情報、有効データおよび/または選択
条件。コンポーネント情報は材料番号、品質、制限番号、アクティビティ番号ま
たはコンポーネントに関する他の情報を含むことができる。有効データは、これ
に基づいてアイテムが使用可能であるデータであり、妥当性スタートポイントと
妥当性エンドポイントを表す値を含む。選択条件は、アイテム値に適用される論
理関数であり、例えばトークン１ ＡＮＤ トークン５ ＯＲ ＮＯＴトークン
１８である。
【００８６】 一般的にオーダーマトリクス１００は資材集計マトリクス７００に次のように
分解される。このプロセスについて次に詳細に説明する。例えば標準トランスミ
ッションを有するラグジュアリーモデルの赤い車に対する各オーダーは、１００
，０００の異なる個別コンポーネントが揃っていることを要求する。個別コンポ
ーネントのリストは資材集計として参照される。直観的に、ラグジュアリーモデ
ル赤い車に対する資材集計はベーシックモデル黒い車に対するそれとは異なるこ
とが分かる。ラグジュアリーモデルは例えばサンルーフ、レザーシート、そして
パワーウインドウを必要とし、これに対してベーシックモデルは必要としない。
【００８７】 製造業者は各個別コンポーネントを広範囲の種々のコンポーネント供給者から
得る。さらに複雑なことには、製造業者は１つ以上の供給者を特定のコンポーネ
ントのサプライのために使用することもある。複数の供給者を使用することによ
り、製造業者は１つの供給者が製造業者の要求を処理できない場合にある程度の
フレキシビリティが得られる。また製造業者はしばしば供給者を変更したり、お
よび／またはコンポーネントのスタイルを所定の時間間隔で変更する。自動車の
例を使用すると、製造業者は６月３０日まではシールドビームヘッドライトを使
用し、７月１日からはハロゲンヘッドライトを使用するかもしれない。資材襲名
マトリクス７００のアイテムライン７２０ａと７２０ｂは例えばアイテム１が２
つの異なる有効期間を有することを示す：「ＥＮ＿１」と「ＥＮ＿２」である。
例えば顧客が７月１日以前に発送すべき新たな自動車を注文すると、標準ヘッド
ライトを有するこの自動車に対する資材集計は７２０ａ/７１０ａの「アイテム
＿1/EN＿1」に対するボックスに「１」が指示される。一方、７月１日以降に製
造すべきオーダーは７２０ｂ/７１０ａの「アイテム＿1/EN＿2」にマークされた
行に指示を示す。
【００８８】 図８は本発明の実施例による有効マトリクスを示す。有効マトリクス８００は
ＢＯＭマトリクス７００の列と行の数に相応するマトリクスとして生成される。
有効マトリクスは、各アイテム７２０に対する有効期日範囲内に当たる各オーダ
ー列に１を含む。有効マトリクスの残りのエントリーは０を含む。この有効マト
リクス８００は分解プロセスで使用され、オーダーマトリクス１００からの資材
集計マトリクスが論理積プロセスでマスクされて生成される。
【００８９】 図９はオーダーマトリクスを本発明の実施例による資材集計マトリクスに分解
する典型的ステップのフローチャートを示す。ステップ９１０で、各アイテムビ
ットベクトル７２０は１つまたは複数のトークンビットベクトル１２０を評価す
るための関連の関数を有する。例えば前に述べたように、アイテムビット７２０
ａはそれに関連する関数を有する。アイテムビットベクトル７２０ａ＝トークン
１ ＡＮＤ トークン５ ＯＲ ＮＯＴ トークン１８である。ステップ９１０
で第１のアイテムビットベクトル７２０が評価される。ステップ９２０でＢＯＭ
分解プロセス９００が、それ以上のアイテムビットベクトル７２０が残っている
か否かを検出する。残っていれば処理はステップ９１０へリターンし、次のアイ
テムビットベクトル７２０が評価される。残っていなければ、ステップ９３０で
妥当性ビットマトリクス８００がＢＯＭマトリクス７００と論理積演算され、結
果と共にＢＯＭマトリクス７００へ戻される。このことは、所定の有効期間に対
する適切なアイテムビットベクトル７２０においてだけＢＯＭマトリクスを論理
１のままにマスクするために用いられる。
【００９０】 資材集計マトリクス７００の演算結果は全てのオーダーを処理するのに必要な
全ての材料の完全な精算である。これはビットアレイに基づく論理演算を使用す
るから、これは非常に高速な処理である。付加的にＢＯＭ分解プロセス９００の
処理時間は近似的に資材集計のアイテム数に比例し、これはオーダー（列）の数
にほとんど依存しないから、このプロセスは実質的に入力されたオーダー数に関
係なく同じ速度で実行される。また全てのアイテムビットベクトル７２０を各オ
ーダーに対して一度計算することにより、全ての製造オーダーに対するＢＯＭマ
トリクス７００はＢＯＭ分解プロセス９００の一度のランでセットされる。後続
のＢＯＭ分解プロセス９００，各オーダーに対する資材集計にアクセスすること
ができ、単純な読み出しオーダー（列）エントリーによって使用される。
【００９１】 ＢＯＭ分解プロセス９００はビットアレイのその論理評価のため高速に実行さ
れるから、プロセス９００はオーダーが変化したり、新たなオーダーが追加され
たり、有効データが変化したり、または選択条件が変化したりするときに再実行
することができ、その際にダウンタイムは必要なく、または従来技術のようにデ
ータの複雑な処理を待機する間、製造をロスすることもない。
【００９２】 ＢＯＭは多種多様の製品および在庫計画機能に使用することができる。ＢＯＭ
は自動的にジャストインタイム供給者からのオーダー材料に使用することができ
、倉庫の在庫数を自動的に低減し、製造ラインを完成オーダーが処理されると生
産ファシリティの外で低減する。
【００９３】 選択条件での歴史的変化 制限レベルでの選択条件は時間と共に変化し、このことによりＡＴＰプロセス
と再スケジュールプロセスの両方で複雑な問題が生じる。例えばアルミホイール
はスポーツパッケージに結び付いた制限であるが、今年上半期の自動車に対する
ラグジュアリーパッケージには結び付いていない。しかし今年の下半期の間にア
ルミホイールはラグジュアリーパッケージに結び付いた制限となり、スポーツパ
ッケージとは結び付かなくなる。スポーツパッケージに対するオーダーが今年の
上半期の間の製造のためにスケジュールされている場合、アルミホイールが要求
されるが、スポーツパッケージが今年の下半期に対してスケジュールされている
場合、アルミホイールは要求されない。同様にラグジュアリーパッケージに対す
るオーダーが上半期の間の製造に対してスケジュールされている場合、アルミホ
ールは要求されない。しかしラグジュアリーパッケージカーが下半期の間の製造
に対してスケジュールされている場合、アルミホイールが要求される。このこと
は、どの有効制限が適用されるのか分からない場合に、どのようにＡＴＰまたは
再スケジュールプロセスを前に記述したように実行すべきかというビジネス問題
を提出する。なぜなら適用される有効制限はＡＴＰまたは再スケジュールプロセ
スの結果に基づくからである。本発明はこの非線形問題に対して新たな解決手段
を提案する。これは各制限/有効組合せに対するベクトルビットマスクエントリ
ーを含むマトリクスを構築するのである。
【００９４】 図１０は、本発明のフューチャーおよび基本が実現される歴史的選択基準によ
る有効性をチェックするシステムを表す複数のテーブルである。この例では２つ
の選択条件が２つのトークンを使用して示されている：特性１はＶ＿１（Ｃ＿１
＝Ｖ＿１）である；そして特性１はＶ＿２（Ｃ＿１＝Ｖ＿２）である。例えばＶ
＿１はスポーツパッケージであり、Ｖ＿２はラグジュアリーパッケージである。
制限テーブル１０１０は、この制限１、例えばアルミホイールが有効期間１、Ｅ
Ｎ＿１の間、Ｃ＿１＝Ｖ＿１であれば適用可能であることを示し、制限１はＣ＿
１＝Ｖ＿２であれば、有効期間２、ＥＮ＿２の間、適用可能である。有効テーブ
ル１０２０は有効期間１，ＥＮ＿１が１／１／２０００から６／３０／２０００
まで適用され、有効期間２，ＥＮ＿２の適用は７／１／２０００から開始される
ことを示す。言い替えると、スポーツパッケージは上半期の間に制限１を発動し
、ラグジュアリーパッケージは下半期の間に制限１を発動する。
【００９５】 オーダーマトリクス１０３０は、配置すべき３つのオーダーに対するオーダー
マトリクスを示す。オーダー１は第１のトークンを発動し、オーダー２は第２の
トークンを発動し、そしてオーダー３は第１と第２のトークンを発動する。オー
ダー制限マトリクス１０４０はオーダーマトリクス１０３０の分解の決壊であり
、これは以前に説明したように行われる。
【００９６】 製造制限マトリクス１０５０は前に説明したように構築される。有効マトリク
ス１０６０は製造制限マトリクス１０５について修正され、マスクとして使用さ
れる。有効が真である期間に対して１がマトリクスのセルに配置される。有効が
偽である期間に対しては０がマトリクスのセルに配置される。
【００９７】 次のステップで結果マトリクス１０７０が、製造制限マトリクス１０５０の制
限ビット行を有効マトリクス１０６０とオーダー制限マトリクス１０４０により
論理評価することによって構築される。テーブル１０７０は次のプロセスにより
各オーダーに対して生成される： ・チェックすべきオーダーに対して、相応の列をテーブル１０４０から読み出す
； ・各「１」エントリーに対して、２つの相応する評価ビットを制限マトリクス１
０５０から選択し、ビットマスクベクトルをマトリクス１０６０から選択し、そ
れらをＯＲ ＮＯＴ関数により結合して介在的結果ビットベクトルを得る； ・介在的結果ビットベクトルの全てを論理積演算し、結果ビットベクトルをマト
リクス１０７０に算出する；そして ・各オーダーに対して繰り返す。
【００９８】 この例ではテーブル１０４０は、オーダー１が有効１だけを発動することを示
す。従ってビットベクトルをテーブル１０５０（０１１０１１）から取り出し、
これをＮＯＴとＯＲし（１１１０００）、（０１１１１１）を算出する。従って
オーダー１はいつでも、または６／２９以降で履行することができる。オーダー
２は有効２だけを発動する。従ってビットベクトルをテーブル１０５０（０１１
０１１）から取り出し、これをＮＯＴとＯＲし（０００１１１）、（１１１０１
１）を算出する。従ってオーダー２は７／１以前ならいつでも、または７／１以
降で履行することができる。オーダー３は有効１と２を発動する。従って（（０
１１０１１）ＯＲ ＮＯＴ（１１１０００））と（（０１１０１１）ＯＲ ＮＯ
Ｔ（０００１１１））の論理積により（０１１０１１）を算出する。このことは
論理センスを形成する。なぜならオーダー３はラグジュアリーとスポーツパッケ
ージの両方を要求し、従ってこのオーダーがいつ配置されるかに関係なくアルミ
ホイールが要求される。
【００９９】 いったんオーダーがテーブル１０７０からの定義のように、使用可能製造スロ
ットの選択により配置されるか、または再スケジュールされると、このテーブル
１０５０エントリーを減分する必要があるか否かを検出しなければならない。こ
のテーブルは、製造スロットがオーダーに対する有効／制限組合せが「１」であ
る製造スロットに相応する場合だけ減分する必要がある。例えばテーブル１０７
０を検査して、オーダー１を６月２９日に配置することを決定する。この場合は
エントリーをテーブル１０４０で検査し、オーダー１が制限１をこの有効期間中
に７月１日より前に要求することに注目する。従ってテーブル１０５０中の制限
１は６月２９日に減分しなければならない。同じようにオーダー２が６月２９日
に配置されていれば、テーブル１０４０のエントリーを検査し、オーダー２が有
効期間２中に制限１だけを有することに注目する；従ってこのオーダーは有効期
間１中に配置されているから、減分は必要ない。オーダー２を６月２９日に配置
することはアルミ２の制限を必要としない。
【０１００】 実現 本発明の上記フューチャーおよび他の側面と基本は、種々のシステムまたはネッ
トワーク環境で実現され、データ収集およびリスク分析を促進するための自動計
算ツールを提供する。このような環境および適用はとりわけ本発明の種々のプロ
セスおよび演算を実行するために構築されるか、またはそれらは汎用コンピュー
タまたは選択的にアクティベートされる計算プラットフォームを含むか、または
プログラムコードによりリコンフィギュレートされ、必要な機能性を提供する。
ここに開示されたプロセスは特定のコンピュータまたは他の機器に生来的に関連
するものではなく、ハードウエア、ソフトウエア、および／またはファームウエ
アの適切な組合せにより実現される。例えば種々の汎用機械を本発明の技術思想
に従って書かれたプログラムにより使用することができる。または専用の装置ま
たはシステムを構築して所要の方法および技術を実行するのも有利である。本発
明はまたコンピュータ読み出し可能媒体に関連するものであり、この媒体はプロ
グラム命令またはプログラムコードを含んでおり、これにより種々のコンピュー
タ実現演算を本発明の方法およびプロセスに基づいて実行する。媒体およびプロ
グラム命令は本発明の目的のために専用に設計され構築されたものである。この
ことは当業者であれば容易である。プログラム命令の例は２つのマシンコードを
含む。すなわちコンパイラーにより形成されたものと、コンピュータによりイン
タプリターを使用して実行することのできるハイレベルコードを含むファイルで
ある。
【０１０１】 制限となる例ではないが、図１１は本発明のフューチャーおよび基本が実現さ
れるシステム環境を示す。図１１のブロック図に示すように、本発明によるシス
テム環境は入力モジュール１１１０，出力モジュール１１２０，計算プラットフ
ォーム１１１０，そしてデータベース１１４０を有する。計算プラットフォーム
１１１０は必要なファシリティおよに計算能力を含むように構成されており、入
力モジュール１１１０により提供される各ユーザー情報またはデータを分析し、
データベース１１４０を使用して適切なギアを検出する。データ分析の結果は出
力として計算プラットフォーム１１１０から出力モジュール１１２０に供給され
る。これは例えば印刷、ディスプレイ、他のシステムデバイスへの通信である。
このような出力は例えば１つまたは複数の推奨ギアアイテムを含むか、または上
記のようなギアアイテムの比較リストを含む。計算プラットフォーム１１１０か
らの出力はまたデータベース１１４０に供給することができる。このデータベー
スは例えばギアユーザー個人情報またはギアデータを記憶するための恒久的記憶
デバイスとして使用することができる。
【０１０２】 図１１の実施例では、計算プラットフォーム１１３０は有利にはＰＣまたはメ
インフレームコンピュータを含み、本発明の種々の機能および演算を実行する。
計算プラットフォーム１１３０は例えば汎用コンピュータにより実現することが
でき、このコンピュータはコンピュータに記憶されたコンピュータプログラムに
よりアクティベートされるかまたはリコンフィギュレートされる。または計算プ
ラットフォームは特別の構成された計算プロットフォームであり、本発明のフュ
ーチャーおよび演算を実行する。計算プラットフォーム１１３０はまた多種多様
のコンポーネントまたはサブシステムにより実現または提供することができる。
このコンポーネントまたはサブシステムは例えば次の１つまたは複数を含む：１
つまたは複数のＣＰＵ、コプロセッサ、メモリ、レジスタ、および他のデータ処
理デバイスおよびサブシステム。計算プラットフォーム１１３０はまた顧客と通
信し、クレジットデータを入力モジュール１１１０へおよび出力モジュール１１
２０から直接接続または通信リンクを介して伝送する。これも図１１に示されて
いる。
【０１０３】 択一的に計算プラットフォーム１１３０とモジュール１１１０，１１２０との
間の通信はネットワークアーキテクチャ（図示せず）を使用して行うこともでき
る。択一的実施例（図示せず）では、ネットワークアーキテクチャは単独でまた
は適切な組合せで、電話ベースネットワーク（ＰＢＸまたはＰＯＴＳ）、ローカ
ルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）、専用
イントラネット、および／またはインターネットを有する。さらに有線および／
または無線コンポーネントおよびシステムの適切な組合せを有することもできる
。専用通信リンクまたは共有ネットワークアーキテクチャを使用することにより
、計算プラットフォーム１１３０は入力モジュール１１１０および／または出力
モジュール１１２０と同じ個所にも地理的に離れた個所にも配置することができ
る。
【０１０４】 システム環境の入力モジュール１１１０は図１１に示すよう、データを入力と
して計算プラットフォーム１１３０に送受信するに多種多様のデバイスにより実
現される。図１１に示すように入力モジュール１１１０は入力デバイス１１１１
，記憶デバイス１１１２，および／またはネットワークインタフェース１１１１
を有する。入力デバイス１１１１はキーボード、マウス、ディスクドライブ、ビ
デオカメラ、磁気カードリーダー、または顧客データを計算プラットフォーム１
１３０に供給するのに適する他の入力デバイスを有する。メモリデバイスは多様
の形式のメモリまたは記憶デバイス、例えば読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）およ
びランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）により実現される。記憶デバイス１１１２
はメモリテープまたはディスクデバイスを、記憶テープまたはディスク上の顧客
データまたはクレジットデータを読み出し、入力として計算プラットフォーム１
１３０に供給するため有することができる。入力モジュール１１１０はまたネッ
トワークインタフェース１１１１を図１１に示すように有することができ、これ
によりデータをネットワーク（例えばＬＡＮ、ＷＡＮ、イントラネットまたはイ
ンターネット）を介して受信し、データを計算プラットフォーム１１３０に入力
として供給することができる。例えばネットワークインタフェース１１１１は公
衆データベースまたは私用データベースに、ネットワークを介して顧客データま
たはクレジットデータを計算プラットフォーム１１３０に送受信するため接続さ
れる。
【０１０５】 図１１に示すように出力モジュール１１２０はディスプレイ１１２１，プリン
タデバイス１１２２，および／またはネットワークインタフェース１１２３を有
し、ネットワークインタフェースは計算モジュール１１２０からの出力として供
給された結果を受信する。上に示したように、計算プラットフォーム１１３０か
らの出力は１つまたは複数の推奨ギアアイテムおよび／またはギアアイテムにつ
いての情報を含む。計算プラットフォーム１１３０からの出力はディスプレイ１
１２１（例えばＣＲＴまたはＬＣＤ）およびプリンタデバイス１１２２により表
示される。必要であればネットワークインタフェース１１２３を設け、計算プラ
ットフォーム１１３０からの結果をネットワークを介して遠隔または離れた個所
にさらなる分析または視覚化のために通信することができる。
【０１０６】 本発明の実施例の前記記述は説明のためのものである。これは本発明を制限す
るものではない。例えば前記実現は特定のネットワークコンフィギュレーション
を含むが、しかし本発明はソフトウエア、ハードウエア、またはハードウエアと
ソフトウエアの組合せを使用する種々のデータ通信ネットワーク環境で処理機能
の提供のために実現することができる。
【０１０７】 当業者であれば本発明のシステムおよび方法の全てまたは一部を他のコンピュ
ータ読み出し可能媒体、例えば二次記憶デバイス、例えばハードディスク、フロ
ッピー（登録商標）ディスクおよびＣＤ−ＲＯＭに記憶し、これから読み出すこ
とができるであろう。またインターネットからのダウンロードまたは他のコンピ
ュータ読み出し可能媒体、例えばＲＯＭまたはＲＡＭの形態も可能である。
【図面の簡単な説明】
【図１】 本発明の実施例に対するサプライチェーン管理プロセスのフローチャートであ
る。
【図２】 本発明の実施例によるオーダーマトリクスを示す。
【図３】 本発明の実施例でのオーダー制限マトリクスを示す。
【図４】 本発明の実施例での製造制限マトリクスを示す。
【図５】 本発明の実施例でのオーダー導出製造制限マトリクスを示す。
【図６】 本発明の実施例によるオーダー導出製造制限マトリクスの典型的な生成ステッ
プを示す。
【図７】 本発明の実施例による資材集計マトリクスを示す。
【図８】 本発明の実施例による有効マトリクスを示す。
【図９】 オーダーマトリクスを本発明の実施例による資材集計マトリクスに分解する典
型的ステップを示す。
【図１０】 本発明のフューチャーおよび基本が実現される歴史的選択条件による有効性を
チェックするシステムを示す複数のテーブルである。
【図１１】 本発明のフューチャーおよび基本が実現されるシステム環境を示す。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (81)指定国 ＥＰ(ＡＴ，ＢＥ，ＣＨ，ＣＹ， ＤＥ，ＤＫ，ＥＳ，ＦＩ，ＦＲ，ＧＢ，ＧＲ，ＩＥ，Ｉ Ｔ，ＬＵ，ＭＣ，ＮＬ，ＰＴ，ＳＥ，ＴＲ)，ＯＡ(ＢＦ ，ＢＪ，ＣＦ，ＣＧ，ＣＩ，ＣＭ，ＧＡ，ＧＮ，ＧＷ， ＭＬ，ＭＲ，ＮＥ，ＳＮ，ＴＤ，ＴＧ)，ＡＰ(ＧＨ，Ｇ Ｍ，ＫＥ，ＬＳ，ＭＷ，ＭＺ，ＳＤ，ＳＬ，ＳＺ，ＴＺ ，ＵＧ，ＺＷ)，ＥＡ(ＡＭ，ＡＺ，ＢＹ，ＫＧ，ＫＺ， ＭＤ，ＲＵ，ＴＪ，ＴＭ)，ＡＥ，ＡＧ，ＡＬ，ＡＭ， ＡＴ，ＡＵ，ＡＺ，ＢＡ，ＢＢ，ＢＧ，ＢＲ，ＢＹ，Ｂ Ｚ，ＣＡ，ＣＨ，ＣＮ，ＣＲ，ＣＵ，ＣＺ，ＤＥ，ＤＫ ，ＤＭ，ＤＺ，ＥＥ，ＥＳ，ＦＩ，ＧＢ，ＧＤ，ＧＥ， ＧＨ，ＧＭ，ＨＲ，ＨＵ，ＩＤ，ＩＬ，ＩＮ，ＩＳ，Ｊ Ｐ，ＫＥ，ＫＧ，ＫＰ，ＫＲ，ＫＺ，ＬＣ，ＬＫ，ＬＲ ，ＬＳ，ＬＴ，ＬＵ，ＬＶ，ＭＡ，ＭＤ，ＭＧ，ＭＫ， ＭＮ，ＭＷ，ＭＸ，ＭＺ，ＮＯ，ＮＺ，ＰＬ，ＰＴ，Ｒ Ｏ，ＲＵ，ＳＤ，ＳＥ，ＳＧ，ＳＩ，ＳＫ，ＳＬ，ＴＪ ，ＴＭ，ＴＲ，ＴＴ，ＴＺ，ＵＡ，ＵＧ，ＵＺ，ＶＮ， ＹＵ，ＺＡ，ＺＷ

Claims (12)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 オーダーマトリクスの生成方法において、 一群の可能なトークンからの１つまたは複数のトークンを有するオーダーを受
    け取り、 ここで前記トークンは特性と、該特性の値との組合せであり； オーダーをオーダーマトリクスに配列し、 ここで該オーダーマトリクスは少なくとも２次元のデータ構造であり、データ
    構造の各行は可能なトークンを表し、データー構造の各列はオーダーを表す、 ことを特徴とする方法。
  2. 【請求項２】 複数のオーダーに対して製造期間を再スケジュールする方法
    において、 一群の可能なトークンからの１つまたは複数のトークンを有する複数のオーダ
    ーを受け取り、 ここで前記トークンは特性と、該特性の値との組合せであり； オーダー制限マトリクスを前記オーダーに対して生成し、 ここで前記オーダー制限マトリクスは少なくとも２次元のデータ構造であり、
    データー構造の各行は可能な制限を表し、データー構造の各列はオーダーを表し
    ； オーダーに適用される制限を検出し；そして 制限を製造制限マトリクスに適用し、潜在的製造期間を前記オーダーに対して
    検出する、 ことを特徴とする方法。
  3. 【請求項３】 製造実行に対して資材集計を生成する方法において、 一群の可能なトークンからの１つまたは複数のトークンを有する複数のオーダ
    ーを受信し、 ここでトークンは特性と、該特性の値との組合せであり； オーダーをオーダーマトリクスに配列し、 ここでオーダーマトリクスは少なくとも２次元のデータ構造であり、データ構
    造の各行は可能なトークンを表し、データ構造の各列はオーダーを表し； 資材集計マトリクスをオーダーマトリクスの評価によって生成し、 ここで資材集計マトリクスは少なくとも２次元のデータ構造であり、データ構
    造の各行は可能なアイテムを表し、データ構造の各列はオーダーを表す、 ことを特徴とする方法。
  4. 【請求項４】 オーダーマトリクスを生成するためのコンピュータにおいて
    、 プロセッサと、該プロセッサに接続されたメモリ記憶デバイスとを有し、 前記プロセッサは次のように動作する： 一群の可能なトークンからの１つまたは複数のトークンを有するオーダーを受
    信し、 ここで前記トークンは特性と、該特性の値との組合せであり； オーダーをオーダーマトリクスに配列し、 ここでオーダーマトリクスは少なくとも２次元のデータ構造であり、データ構
    造の各行は可能なトークンを表し、データ構造の各列はオーダーを表すように動
    作する、 ことを特徴とするコンピュータ。
  5. 【請求項５】 オーダーに対して製造期間を再スケジュールするためのコン
    ピュータにおいて、 プロセッサと、該プロセッサに接続されたメモリ記憶デバイスとを有し、 前記プロセッサは次のように動作する： 一群の可能なトークンからの１つまたは複数のトークンを有するオーダーを受
    信し、 ここで前記トークンは特性と、該特性の値との組合せであり； オーダー制限マトリクスを前記オーダーに対して生成し、 ここでオーダー制限マトリクスは少なくとも２次元のデータ構造であり、デー
    タ構造の各行は可能な制限を表し、データ構造の各列はオーダーを表し； オーダーに適用される制限を検出し；そして 該制限を製造制限マトリクスに適用し、該オーダーに対する潜在製造期間を検
    出するように動作する、 ことを特徴とするコンピュータ。
  6. 【請求項６】 資材集計を生成するためのコンピュータにおいて、 プロセッサと、該プロセッサに接続されたメモリ記憶デバイスとを有し、 前記プロセッサは次のように動作する： 一群の可能なトークンからの１つまたは複数のトークンを有する複数のオーダ
    ーを受信し、 ここで前記トークンは特性と、該特性の値との組合せであり； オーダーをオーダーマトリクスに配列し、 ここで該オーダーマトリクスは少なくとも２次元のデータ構造であり、データ
    構造の各行は可能なトークンを表し、データ構造の各列はオーダーを表し；そし
    て 資材集計マトリクスを、オーダーマトリクスの評価によって生成し、 こここで資材集計マトリクスは少なくとも２次元のデータ構造であり、データ
    ー構造の各行は可能なアイテムを表し、データ構造の各列はオーダーを表すよう
    に動作する、 ことを特徴とするコンピュータ。
  7. 【請求項７】 オーダーマトリクスを生成するための命令を含むコンピュー
    タ読み出し可能媒体において、 前記命令は、一群の可能なトークンからの１つまたは複数のトークンを有する
    オーダーを受け取る命令と、前記オーダーをオーダーマトリクスに配列する命令
    とを有し、 ただし前記トークンは特性と、該特性の値との組合せであり、 前記オーダーマトリクスは少なくとも２次元のデータ構造であり、データ構造
    の各行は可能なトークンを表し、データ構造の各列はオーダーを表す、 ことを特徴とするコンピュータ読み出し可能媒体。
  8. 【請求項８】 オーダーに対する製造期間を検出するための命令を含むコン
    ピュータ読み出し可能媒体において、 前記命令は、一群の可能なトークンからの１つまたは複数のトークンを有する
    複数のオーダーを受け取る命令と、オーダー制限マトリクスを前記オーダーに対
    して生成する命令と、オーダーに適用される制限を検出する命令と、該制限を製
    造制限マトリクスに適用し、該オーダーに対する潜在的製造期間を検出する命令
    を有し、 ただし前記トークンは特性と、該特性の値との組合せであり、 前記オーダー制限マトリクスは少なくとも２次元のデータ構造であり、データ
    構造の各行は可能な制限を表し、データ構造の各列はオーダーを表す、 ことを特徴とするコンピュータ読み出し可能媒体。
  9. 【請求項９】 製造実行に対して資材集計を生成するための命令を含むコン
    ピュータ読み出し可能媒体において、 前記命令は、一群の可能なトークンからの１つまたは複数のトークンを有する
    複数のオーダーを受け取る命令と、該オーダーをオーダーマトリクスに配列する
    命令と、資材集計マトリクスをオーダーマトリクスの評価によって生成する命令
    とを有し、 ただし前記トークンは特性と、該特性の値との組合せであり、 前記オーダーマトリクスは少なくとも２次元のデータ構造であり、データ構造
    の各行は可能なトークンを表し、データ構造の各列はオーダーを表し、 前記資材集計マトリクスは少なくとも２次元のデータ構造であり、データ構造
    の各行は可能なアイテムを表し、データ構造の各列はオーダーを表す、 ことを特徴とするコンピュータ読み出し可能媒体。
  10. 【請求項１０】 オーダーに対して製造期間を再スケジュールする方法にお
    いて、 一群の可能なトークンからの１つまたは複数のトークンを有するオーダーを受
    け取るステップと； 該オーダーに適用される制限を検出するステップと； 該制限を製造制限マトリクスに適用して前記オーダーに対する潜在製造期間を
    検出するステップとを有し、 ここで前記トークンは特性と、該特性の値との組合せである、 ことを特徴とする再スケジュール方法。
  11. 【請求項１１】 オーダーをスケジュールするためのコンピュータにおいて
    、 プロセッサと、該プロセッサに接続されたメモリ記憶デバイスとを有し、 前記プロセッサは次のように動作する： 一群の可能なトークンからの１つまたは複数のトークンを有するオーダーを受
    信し； 該オーダーに適用される制限を検出し； 該制限を製造制限マトリクスに適用し、前記オーダーに対する製材的製造期間
    を検出するように動作し、 ここで前記トークンは特性と、該特性の値との組合せである、 ことを特徴とするコンピュータ。
  12. 【請求項１２】 オーダーをスケジュールするための命令を含むコンピュー
    タ読み出し可能媒体において、 前記命令は、一群の可能なトークンからの１つまたは複数のトークンを有する
    オーダーを受け取る命令と、前記オーダーに適用される制限を検出する命令と、
    該制限を製造制限マトリクスに適用して、前記オーダーに対する潜在的製造期間
    を検出する命令とを有し、 前記トークンは特性と、該特性の値との組合せである、 ことを特徴とするコンピュータ読み出し可能媒体。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2022034719A1 (ja) * 2020-08-12 2022-02-17 株式会社日立製作所 需給計画装置および需給計画方法

Families Citing this family (30)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE4427377A1 (de) * 1994-08-03 1996-02-08 Hoechst Ag Orientierte Folie aus thermoplastischem Polymer mit partikelförmigen Hohlkörpern, Verfahren zu ihrer Herstellung und ihre Verwendung
JP3327235B2 (ja) * 1998-12-22 2002-09-24 トヨタ自動車株式会社 受注品納期管理システム
US7558793B1 (en) 2000-04-10 2009-07-07 Arena Solutions, Inc. System and method for managing data in multiple bills of material over a network
US6983278B1 (en) 2001-04-10 2006-01-03 Arena Solutions, Inc. System and method for access control and for supply chain management via a shared bill of material
JP2002287329A (ja) * 2001-03-28 2002-10-03 Mitsubishi Electric Corp フォトマスクの製造者を選定する選定装置、フォトマスクの製造者を選定する選定方法、およびフォトマスクの製造者を選定するためのプログラム
US6999965B1 (en) 2001-04-10 2006-02-14 Arena Solutions, Inc. Method, apparatus, and product to associate computer aided design data and bill of materials data
US7299203B1 (en) * 2001-04-19 2007-11-20 Xilinx, Inc. Method for storing and shipping programmable ASSP devices
US20030037034A1 (en) * 2001-08-16 2003-02-20 Tim Daniels System and method for lubricants supply chain management
US20030229526A1 (en) * 2002-04-04 2003-12-11 Gallacci Jeffery K. Computer-implemented system and method for assessing supply chain solutions
US7505927B2 (en) * 2003-07-14 2009-03-17 Price Edward R Extended manufacturing environment
US20050171875A1 (en) * 2004-01-30 2005-08-04 Michael Seitz System and method for synchronizing commitment updates
US20050262453A1 (en) * 2004-05-21 2005-11-24 Luca Massasso Modular data management system
US7877301B2 (en) * 2005-04-04 2011-01-25 Balancedflow Supply Chain Solutions, Llc System and method for managing manufacturing, ordering, and distribution in a supply chain
US20070021992A1 (en) * 2005-07-19 2007-01-25 Srinivas Konakalla Method and system for generating a business intelligence system based on individual life cycles within a business process
US7841516B2 (en) * 2005-12-30 2010-11-30 Sap Ag Delivery data objects in enterprise computing systems
US8402426B2 (en) * 2005-12-30 2013-03-19 Sap Ag Architectural design for make to stock application software
US20070174145A1 (en) * 2005-12-30 2007-07-26 Stephan Hetzer Controlling logistics execution in a computer application
US20080033846A1 (en) * 2006-08-03 2008-02-07 International Business Machines Corporation Audited Builds as an Extension to Build Tools
US20080082346A1 (en) * 2006-09-29 2008-04-03 Hoopes John M System and method for automated processing of returns
CN101601040A (zh) * 2006-10-24 2009-12-09 麦德爱普斯股份有限公司 用于与医疗设备的基于适配器通信的系统和方法
JP2008204082A (ja) * 2007-02-19 2008-09-04 Hitachi Ltd 生産計画案の算出装置、プログラム、算出システム及び算出方法
US20090216615A1 (en) * 2008-02-26 2009-08-27 Sap Ag Availability Check for a Ware
US20100161366A1 (en) * 2008-12-19 2010-06-24 Achim Clemens Product requirement specification in production model
US9767495B2 (en) * 2008-12-19 2017-09-19 Sap Se Different sales and planning product options
US8086337B1 (en) * 2009-08-21 2011-12-27 Honda Motor Co., Ltd. Computerized system and method for generating a delivery bill of materials
JP5852361B2 (ja) * 2011-08-22 2016-02-03 インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーションＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｂｕｓｉｎｅｓｓ Ｍａｃｈｉｎｅｓ Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ 部品表を展開する装置及び方法
CN102663571B (zh) * 2012-03-13 2014-12-10 浙江工商大学 一种电子商务智能分储系统的储位优化筛选方法
NO20161398A1 (en) * 2016-09-02 2018-03-05 Mestergruppen As System and method for placing orders for items associated with respective phases of a project
CN112308595A (zh) * 2020-03-24 2021-02-02 北京沃东天骏信息技术有限公司 用于确定货品状态的方法和装置
EP4036827A1 (en) * 2021-01-29 2022-08-03 Quadient Technologies France Method for localising an appropriate parcel locker bank having a suitable parcel locker available to store a parcel and associated computerized locker banks

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2000013115A1 (en) * 1998-09-01 2000-03-09 Daimlerchrysler Ag Method and system for resource requirement planning and generating a production schedule using a uniform data model

Family Cites Families (18)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4827423A (en) * 1987-01-20 1989-05-02 R. J. Reynolds Tobacco Company Computer integrated manufacturing system
US5212639A (en) * 1990-04-05 1993-05-18 Sampson Wesley C Method and electronic apparatus for the classification of combinatorial data for the summarization and/or tabulation thereof
US5481704A (en) * 1991-09-27 1996-01-02 Computer Concepts Corp. Indexing/compression scheme for supporting graphics and data selection
US5369570A (en) * 1991-11-14 1994-11-29 Parad; Harvey A. Method and system for continuous integrated resource management
JP3130988B2 (ja) * 1991-12-02 2001-01-31 マツダ株式会社 車両の生産方法
JP2711204B2 (ja) * 1992-03-09 1998-02-10 インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレイション リレーショナルデータベースのユーザインターフェースを生成する方法
US5630070A (en) * 1993-08-16 1997-05-13 International Business Machines Corporation Optimization of manufacturing resource planning
US5544354A (en) * 1994-07-18 1996-08-06 Ikonic Interactive, Inc. Multimedia matrix architecture user interface
US6188989B1 (en) * 1995-06-16 2001-02-13 I2 Technologies, Inc. System and method for managing available to promised product (ATP)
EP0770967A3 (en) * 1995-10-26 1998-12-30 Koninklijke Philips Electronics N.V. Decision support system for the management of an agile supply chain
IE79445B1 (en) * 1995-12-21 1998-05-06 Portspring Limited An order processing method
US6272389B1 (en) * 1998-02-13 2001-08-07 International Business Machines Corporation Method and system for capacity allocation in an assembly environment
US6477660B1 (en) * 1998-03-03 2002-11-05 Sap Aktiengesellschaft Data model for supply chain planning
US6141598A (en) * 1998-04-06 2000-10-31 Hyundai Motor Company Vehicle assembly line control system and method
US6192370B1 (en) * 1998-06-19 2001-02-20 Sap Aktiengesellschaft Method and system for rapid memory-resident processing of transactional data
US6338097B1 (en) * 1998-06-19 2002-01-08 Sap Aktiengesellschaft Cross application time sheet for communicating with one or more enterprise management applications during time data entry
US6223094B1 (en) * 1998-08-21 2001-04-24 Sap Aktiengesellschaft Multi-tiered structure for storing and displaying product and process variants
US6434443B1 (en) * 1999-05-17 2002-08-13 Taiwan Semiconductor Manufacturing Company Method for performing dynamic re-scheduling of fabrication plant

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2000013115A1 (en) * 1998-09-01 2000-03-09 Daimlerchrysler Ag Method and system for resource requirement planning and generating a production schedule using a uniform data model

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2022034719A1 (ja) * 2020-08-12 2022-02-17 株式会社日立製作所 需給計画装置および需給計画方法

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