JP2004046893A - 商品供給量決定方法及び装置 - Google Patents
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Abstract
【課題】 低コストで顧客に対する欠品等が生ずることがない商品の出荷量あるいは供給量の決定方法あるいは装置を提供する。
【解決手段】 この発明の商品供給量決定方法は、過去の第1所定時期における所定供給先への第1供給量値及び、過去の第2所定時期における所定供給先への第2供給量値を第2供給量メモリへ記憶するステップと、最近の第3所定時期における前記供給先への供給量の第3供給量値を第3供給量メモリへ記憶するステップと、コンピュータが、前記第2供給量メモリ及び第3供給量メモリから前記第1供給領値及び第3供給量値を読み出し、この読み出した第1供給量値、第3供給量値の比率を計算すると共に、この比率を比率メモリへ記憶するステップと、コンピュータが、前記比率メモリ及び第2供給量メモリから前記比率及び前記第2供給量値を読み出すと共に、読み出した前記比率及び第2供給量値に基づいて、将来の第4所定時期における前記供給先への供給量を計算するステップと、を含む。
【選択図】 図2
【解決手段】 この発明の商品供給量決定方法は、過去の第1所定時期における所定供給先への第1供給量値及び、過去の第2所定時期における所定供給先への第2供給量値を第2供給量メモリへ記憶するステップと、最近の第3所定時期における前記供給先への供給量の第3供給量値を第3供給量メモリへ記憶するステップと、コンピュータが、前記第2供給量メモリ及び第3供給量メモリから前記第1供給領値及び第3供給量値を読み出し、この読み出した第1供給量値、第3供給量値の比率を計算すると共に、この比率を比率メモリへ記憶するステップと、コンピュータが、前記比率メモリ及び第2供給量メモリから前記比率及び前記第2供給量値を読み出すと共に、読み出した前記比率及び第2供給量値に基づいて、将来の第4所定時期における前記供給先への供給量を計算するステップと、を含む。
【選択図】 図2
Description
本発明は、商品出荷量等の商品供給量の決定方法あるいは決定装置に関する。
従来から、商品の物流管理あるいは在庫管理の分野においては、顧客に対して最適の時期に、最適量の最適商品を、最低コストで供給すべく種々の工夫がされている。
従来の商品供給量決定方法あるいは決定装置においては、日々の出荷変動量を参照して、直接日々の出荷予測量を計算しようとしていた。従って、過去データにおいて出荷量の突発的ピークが存在するとこのピーク等に影響されて結果的に過剰の在庫を保有する傾向を有しコスト的に不利となることがあった。
また前記ピーク等を無視して在庫量あるいは出荷量を計算すると、結果的に顧客に対する商品供給において欠品等を生ずることとなり問題があった。
この発明の目的は、前記従来技術の問題点を解決することである。
より詳細には、低コストで顧客に対する欠品等が生ずることがない商品の出荷量あるいは供給量の決定方法あるいは装置を提供することである。
上記課題を解決するために、この発明の商品供給量決定方法は、
過去の第1所定時期における所定供給先への第1供給量値及び、過去の第2所定時期における所定供給先への第2供給量値を第2供給量メモリへ記憶するステップと、
最近の第3所定時期における前記供給先への供給量の第3供給量値を第3供給量メモリへ記憶するステップと、
コンピュータが、前記第2供給量メモリ及び第3供給量メモリから前記第1供給量値及び第3供給量値を読み出し、この読み出した第1供給量値、第3供給量値の比率を計算すると共に、この比率を比率メモリへ記憶するステップと、
コンピュータが、前記比率メモリ及び第2供給量メモリから前記比率及び前記第2供給量値を読み出すと共に、読み出した前記比率及び第2供給量値に基づいて、将来の第4所定時期における前記供給先への供給量を計算するステップと、 を含む。
過去の第1所定時期における所定供給先への第1供給量値及び、過去の第2所定時期における所定供給先への第2供給量値を第2供給量メモリへ記憶するステップと、
最近の第3所定時期における前記供給先への供給量の第3供給量値を第3供給量メモリへ記憶するステップと、
コンピュータが、前記第2供給量メモリ及び第3供給量メモリから前記第1供給量値及び第3供給量値を読み出し、この読み出した第1供給量値、第3供給量値の比率を計算すると共に、この比率を比率メモリへ記憶するステップと、
コンピュータが、前記比率メモリ及び第2供給量メモリから前記比率及び前記第2供給量値を読み出すと共に、読み出した前記比率及び第2供給量値に基づいて、将来の第4所定時期における前記供給先への供給量を計算するステップと、 を含む。
前記方法は、コンピュータが、前記第2時期に於ける所定期間に亘る供給量の概略変動関数を計算するステップを備え
前記供給量計算ステップで、コンピュータは、前記比率と、概略変動関数計算手段により計算された概略変動関数とに基づいて、前記第4所定時期における前記所定商品の所定供給先への供給量を計算するのが望ましい。
前記供給量計算ステップで、コンピュータは、前記比率と、概略変動関数計算手段により計算された概略変動関数とに基づいて、前記第4所定時期における前記所定商品の所定供給先への供給量を計算するのが望ましい。
前記方法において、前記概略変動関数は、供給量変動の低次フーリエ成分に基づいて計算されるのが望ましい。
前記方法において、コンピュータは、前記比率が所定期間に亘って概略一定と成らない場合に起動され、回帰分析により修正比率を計算するのが望ましい。
この発明の他の商品供給量決定方法は、
最近の所定期間における所定商品の供給先への供給量を、初期供給量値と、リピート供給量値とに分けて供給量メモリへ記憶するステップと、
コンピュータが、前記所定期間における初期供給量値の変動に基づいて、所定予測時点以降の所定期間に於ける初期供給量値の変動を予測するステップと、
コンピュータが、前記所定期間におけるリピート供給量値の変動に基づいて、所定予測時点以降の所定期間に於けるリピート供給量値の変動を予測するステップと、
を備える。
最近の所定期間における所定商品の供給先への供給量を、初期供給量値と、リピート供給量値とに分けて供給量メモリへ記憶するステップと、
コンピュータが、前記所定期間における初期供給量値の変動に基づいて、所定予測時点以降の所定期間に於ける初期供給量値の変動を予測するステップと、
コンピュータが、前記所定期間におけるリピート供給量値の変動に基づいて、所定予測時点以降の所定期間に於けるリピート供給量値の変動を予測するステップと、
を備える。
前記方法において、前記所定期間における初期供給量値の変動は、一次遅れステップ応答関数で近似されるのが望ましい。
また前記方法において、前記所定期間におけるリピート供給量値の変動は、時間に比例する一次関数で近似されるのが望ましい。
前記方法において、初期供給量予測ステップは、供給店数と供給量との比率を計算する供給店数・供給量比率計算ステップを有するのが好ましい。
また、前記初期供給量予測ステップは、初期供給店数変動関数決定ステップを有するのが望ましい。
上記初期供給店数変動関数は、一次遅れステップ応答関数で近似されることが望ましい。
またこの発明の商品供給量決定装置は、
過去の第1所定時期における所定商品の所定供給先への第1供給量値及び、過去の第2所定時期における前記所定商品の所定供給先への第2供給量値を記憶する第2供給量メモリと、
最近の第3所定時期における前記所定商品の前記供給先への供給量の第3供給量値を記憶する第3供給量メモリと、
前記第1供給量値及び第3供給量値を、前記第2供給量メモリ及び第3供給量メモリからコンピュータにより読み出し、この読み出された第1供給量値、第3供給量値の比率を計算する比率計算手段と、
前記比率を記憶する比率メモリと、
この比率及び前記第2供給量値を、前記第3供給量メモリ及び比率メモリからコンピュータにより読み出すと共に、読み出した前記比率及び第2供給量値に基づいて、将来の第4所定時期における前記所定商品の所定供給先への供給量を計算する供給量計算手段と、
を有する。
過去の第1所定時期における所定商品の所定供給先への第1供給量値及び、過去の第2所定時期における前記所定商品の所定供給先への第2供給量値を記憶する第2供給量メモリと、
最近の第3所定時期における前記所定商品の前記供給先への供給量の第3供給量値を記憶する第3供給量メモリと、
前記第1供給量値及び第3供給量値を、前記第2供給量メモリ及び第3供給量メモリからコンピュータにより読み出し、この読み出された第1供給量値、第3供給量値の比率を計算する比率計算手段と、
前記比率を記憶する比率メモリと、
この比率及び前記第2供給量値を、前記第3供給量メモリ及び比率メモリからコンピュータにより読み出すと共に、読み出した前記比率及び第2供給量値に基づいて、将来の第4所定時期における前記所定商品の所定供給先への供給量を計算する供給量計算手段と、
を有する。
上記商品供給量決定装置は、回帰分析手段を有するのが好ましい。
これにより予測期間中に売上トレンドが変化した場合にもその後の商品供給量を比較的正確に予測することができ、結果的に商品供給量を決定することができる。
また、この発明の商品供給量決定装置は、
最近の所定期間における所定商品の供給先への供給量を、初期供給量値と、リピート供給量値とに分けて記憶する供給量メモリと、
前記所定期間における初期供給量値の変動に基づいて、所定予測時点以降の所定期間に於ける初期供給量値の変動を予測する初期供給量予測手段と、
前記所定期間におけるリピート供給量値の変動に基づいて、所定予測時点以降の所定期間に於けるリピート供給量値の変動を予測するリピート供給量予測手段と、
を備えることが出来る。
最近の所定期間における所定商品の供給先への供給量を、初期供給量値と、リピート供給量値とに分けて記憶する供給量メモリと、
前記所定期間における初期供給量値の変動に基づいて、所定予測時点以降の所定期間に於ける初期供給量値の変動を予測する初期供給量予測手段と、
前記所定期間におけるリピート供給量値の変動に基づいて、所定予測時点以降の所定期間に於けるリピート供給量値の変動を予測するリピート供給量予測手段と、
を備えることが出来る。
上記構成により、過去の商品供給量(あるいは商品出荷量)のデータが存在しない場合にも、将来の商品供給量あるいは出荷量を比較的正しく計算し予測することができる。
前記初期供給量予測手段は、供給店数・供給量比率計算手段を有するのが好ましい。
また、前記初期供給量予測手段は、初期供給店数変動関数決定手段を有することが出来る。
上記初期供給店数変動関数は、一次遅れステップ応答関数で近似されることが出来る。
上記初期供給店数変動関数は、一次遅れステップ応答関数で近似されることが出来る。
以上説明したようにこの発明によれば、低コストで、顧客に対する欠品等が生ずることがない商品の供給量或いは出荷量を決定することができる。
以下、図1乃至図15を参照して本願発明の実施形態を説明する。
図1はこの発明の商品供給量決定方法あるいは装置の実施形態が適用される商品流通経路の説明図である。ここで商品は、石鹸等の身体の手入れ品あるいは、衣類や住まいの手入れ品、おむつ等の衛生用品、種々の化粧品、種々の業務用商品、産業用化学商品等を含むが、これに限定されない。
図1に示すように、前記商品は、流通経路において以下のように流通する。
ステップS1で前記商品のための原料が生産拠点11へ調達される。
ステップS2で、生産拠点11に於いて前記原料を加工等することにより商品が生産され在庫される。
ステップS3で、前記商品が卸あるいは当該生産者の物流拠点13へ車両等により運送又は供給される。
ステップS4で、前記運送又は供給された商品が前記卸あるいは物流拠点13に在庫される。
ステップS5で、小売店からの要求により所定の数量ずつ商品が前記卸あるいは物流拠点13から小売店15へ運送される。なお図1に於ける小売店15は物流拠点等13が管轄する多数の小売店を一括して表す。
ステップS6及びS7で、当該商品が小売店に陳列され消費者に購入される。
この実施形態の商品供給量決定装置あるいは決定方法は、生産拠点11から物流拠点13への商品の供給量或いは出荷量の予想及び物流拠点等13における在庫量の決定を行う。
より詳細には、この方法或いは装置は例えば、現在の所定時期における商品の出荷量変動が過去の一定時期における商品の出荷量変動と類似すると予想される場合に適用される。即ち、この方法或いは装置は、例えばある年のお中元時期におけるお中元商品の出荷量変動が、前年の同時期に於ける同商品の出荷量変動と類似することを利用する。
図2は、この発明の商品供給量決定装置の一実施形態20を示すブロック図である。なおこのブロック図におけるメモリ以外の種々の手段は、例えばコンピュータプログラムにより実現される。
図2に示すようにこの実施形態20は、過去の所定時期における所定商品の、生産拠点11から物流拠点13への出荷量値を記憶する過去出荷量メモリ21を有する。より詳細には、この過去出荷量メモリ21には、例えば供給量あるいは出荷量を予測しようとする年の1年前の同時期(例えばお中元時期)における同商品の、生産拠点11から物流拠点13への出荷量変動値が記憶される。
図2に示すように、前記過去出荷量メモリ21は、過去(N年)の所定期間(例えばお中元時期)における日々の出荷量変動を記憶する第1出荷量メモリ23と、当該日々の出荷量の累積値(の変動)を記憶する第2出荷メモリ25とを有する。
図3は、第1出荷量メモリ23に記憶される、過去(N年)の所定期間(例えばお中元時期)における日々の出荷量変動を示す。より詳細には、図3の例は、ある商品についてのお中元期間である5月1日から8月31日の間の日々の出荷量変動を示す。なお図3において縦軸は1日当たりの梱包数を表す。
図4の上側の曲線Nは、前記第2出荷メモリ25に記憶される、N年におけるお中元時期の累積出荷量あるいは累積供給量(第1,第2出荷量値)を示すグラフである。前記累積出荷量は図3における日々の出荷量を順次加え合わせることにより計算される。
図2に示すように、この実施形態の商品供給量決定装置20は第3出荷量メモリ27を有する。この第3出荷量メモリ27は、出荷量の予測を行おうとする年(例えば前記N年の翌年の(N+1)年)の所定時期(例えばお中元時期前半)における前記商品の、前記生産拠点11から物流拠点13への出荷量の累積値(第3出荷量値)を記憶する。図4の下側の曲線(N+1)は、前記第3出荷メモリ27に記憶される出荷量累積値を示す。
すなわち図4の上側の曲線Nの各値は第2出荷メモリ25に記憶され、下側の曲線(N+1)の各値は、第3出荷メモリ27に記憶される。
図2に示すように、この実施形態20は比率計算手段29を有する。この比較計算手段29は、例えば、第3出荷メモリ27に記憶されたN+1年におけるお中元期前半(例えば図4における5月1日から7月10日まで)の累積出荷量変動値と、第2出荷メモリ25に記憶されたN年におけるお中元期前半(5月1日〜7月10日まで)の累積出荷量変動値とを相互に比較する。
図5は、比較計算手段29が行う前記比較操作を示す。
即ち、比率計算手段29は、N年の累積出荷量変動値とN+1年の累積出荷量変動値をそれぞれx、y座標軸にとって、出荷日をパラメータとして各値をプロットする。例えば図4のグラフで、6月12日においてN年では累積出荷量が100(千箱単位)であるのに対してN+1年では80であるので、図5のグラフでは横軸100、縦軸80の所にプロットが付される。
図5のグラフに於いて、図5に示す様に(N年の累積出荷数量変動値とN+1年の累積出荷量変動値との)プロットが直線になると、N+1年の出荷量推移は、N年の出荷量推移のk1倍となると予想することができる。ここにk1は図5の直線の傾きである。
従って前記比率計算手段29は、図5の如きプロットに基づき前記比率k1を計算する。
この比率k1は、比率メモリ29aへ格納される。
図2に示すように、この商品供給量決定装置20は、概略変動関数計算手段31を有する。
概略変動関数計算手段31は、図3に示す過去(N年)に於ける所定商品の所定時期(例えば5月1日〜8月30日)の日々の変動値の概略変動関数或いは概略変動傾向(季節トレンド曲線)を計算する。より詳細には、この概略変動関数或いは概略変動傾向は、例えば前記日々の変動値の低次フーリエ成分で作られるフーリエ級数で表される。
低次の周期成分としては、最短、1週間程度とするのが適当である。
図3において低次フーリエ成分のみから構成される波形(概略変動関数)は曲線310で示される。
前記フーリエ成分及び、これらの低次フーリエ成分で構成される波形(概略変動関数)は概略変動関数メモリ31aに格納される。
図2に示すように、この実施形態の商品供給量決定装置20は、前記比率メモリ29a及びフーリエ成分メモリ31aからのデータに基づいて、将来(例えばN+1年に於けるお中元時期後半)の出荷量を計算する第1出荷量計算手段33を有する。
より詳細には、第1出荷量計算手段33は、例えばN+1年の7月10日においてそれ以降の日々の商品供給量を計算する場合、概略変動関数メモリ31aからの概略変動関数F(t)に比率メモリ29aからの比率k1を掛けてk1×F(t)として7月10日以降の出荷量を計算する。
図6は、前記概略変動関数F(t)を表す曲線Nと、第1出荷量計算手段33により計算された出荷量(k1×F(t))を表す曲線N+1を示す。
ここに例えば7月10日から2週間の出荷量を決定する場合、図6において7月10日〜7月24日の矢印Tで示される期間の曲線N+1が採用あるいは使用される。
この決定出荷量(k1×F(t))は出荷量メモリ33aへ格納される。
図2に示すように、この実施形態の商品供給量決定装置20は、追加出荷量メモリ34を有する。この追加出荷メモリ34は、第1出荷量計算手段33で計算される標準的出荷量に追加されて、小売店15等からの日々の追加的或いは臨時的要求等に応じて物流拠点13へ出荷される(当該商品の)追加出荷量を記憶する。
この商品供給量決定装置20は、前記出荷量メモリ33aからの決定出荷量及び、追加出荷量メモリ34からの追加出荷量に応じて、この全体の出荷量を(生産拠点11から流通拠点13へ)運送するためのトラックの如き車両の種類あるいは台数を決定するための運送車輌種類・台数決定手段35を有する。より詳細には、決定手段35は、追加出荷量メモリ34中の最新データに基づいて、例えばその決定日(例えば7月10日)の2日後(例えば7月12日)の出荷量を決定し、この決定データに基づいて、当該2日後の車両種類・台数を決定する。
これにより例えば決定日の2日後に於いて、出荷商品を生産拠点11から流通拠点13へ運搬するための車両種類及び台数が決定される。
図2に示すようにこの実施形態20はさらに、車両積載商品種類積載量決定手段37を有する。この決定手段37は、前記決定日の翌日(7月11日)に、追加出荷量メモリ34からの最新追加出荷量(7月11日のデータ)に基づいて、前記決定された車両種類・台数に対して積送量(最新追加出荷量(7月11日のデータ)に基づく流通拠点の必要量)を積載したときに車両が満載にならない場合に、当該運送車輌を満載化するように、7月12日以降の予定出荷量を7月12日の出荷量の中に組み込む。これにより輸送車両を満載することができ、結果として輸送車両数を低減し、輸送コストを削減することができる。
図2に示すように、この実施形態の商品供給量決定装置20は、回帰分析手段39を有する。
この回帰分析手段39は、比率計算手段29での計算に於いて、N年の累積出荷数量変動とN+1年の累積出荷数量変動との関係が、図5に示す直線関係にならない場合(例えば、ある時点からその直線関係からずれが生ずる場合(図7))、そのずれが生ずる時点以降の出荷量の決定を回帰分析により行う。
前記回帰分析手段39は以下の通り動作し、前記対比線の屈折点以降の出荷量予測を行う。
回帰分析手段は、N年とN+1年の累積出荷量を用いて最小二乗法により、傾き比率kと、(自由度修正済)相関関数rを算出する。このとき用いる累積出荷量データとして、例えば過去2週間、3週間、4週間の期間を限定したデータを用いて傾き比率kと相関係数rをそれぞれ算出する。この3種類の期間の相関係数が十分高い相関を示す場合(例えば0.98以上)の時は、前記比率メモリの傾き係数k1に代わってこの傾き比率kを用いる。
再び図2に示すように、前記第3出荷メモリ27は、初期出荷メモリ27a及びリピート出荷メモリ27bを有する。前記初期出荷メモリ27a及びリピート出荷メモリ27bは、例えばある年に新発売された商品についての出荷量予測を行うために使用される。
図8は、例えばN+1年の4月20日に販売開始された新商品について5月30日までの累積出荷量を示す棒グラフである。ここに各棒グラフにおいて一点鎖線より下の長さが、流通拠点13から各小売店15へ最初に配荷された量を表す。すなわち各小売店へ最初に配荷された(あるいは出荷された)商品の数量の合計を表す。また、各棒グラフにおいて一点鎖線より上の部分の長さは各小売店への2回目以降の配荷量(リピート配荷量)の合計を表す。
図9は、図8における初期配荷量の累積値を取り出したグラフであり、図10は、図8におけるリピート配荷量の累積値を取り出したグラフである。
前記初期配荷メモリ27aには、図9に示す初期配荷量の累積値データが記憶されている。一方、リピート配荷メモリ27bには、図10に示すリピート配荷量変動データが記憶されている。既に述べたように図9及び図10における各データは商品発売日からの累積配荷量データである。
この実施形態の商品出荷量決定装置は、当該新商品を少なくとも一回配荷した小売店の数の累積値を記憶する初期配荷店数メモリ42を有する。
図11は、初期配荷店数メモリ42に記憶される、当該新商品を少なくとも一回配荷した小売店の数の累積値データを示す。
図2に示す実施形態の商品出荷量決定装置は、初期配荷メモリ27aからの初期配荷量変動データ及び、初期配荷店数メモリ42からの初期配荷店数データに基づいて、将来の初期配荷量を予測する初期配荷量予測手段41を有する。
より詳細には、前記初期配荷量予測手段41は、初期配荷店・初期配荷量比較手段43を有する。この初期配荷店・初期配荷量比較手段43は、前記初期出荷メモリ27aからの初期配荷量変動データと、初期配荷店数メモリ42からの初期配荷店変動データとを比較する。
図12は、前記比較手段43により行われる初期配荷量変動データと初期出荷店変動データとの比較を示す。
すなわち比較手段43は、新商品発売日からの日数をパラメータとして、初期出荷量と初期出荷店数とが直線関係或いは比例関係にあるかどうかをチェックする。
前記比較手段43により初期出荷量変動と初期出荷店数変動とが直線関係あるいは比例関係にある場合、図12のグラフにおける傾きk2が各小売店の初期出荷量を表す。そして初期出荷量変動過程のある時点において、将来の初期出荷量変動を予測する問題は、初期出荷店数の変動を予測する問題に帰着する。
再び図2に示すように、前記初期配荷量予測手段41は、初期出荷店数メモリ42からの初期出荷店数変動データに基づいて初期出荷店数変動関数を決定する初期出荷店数変動関数決定手段45を有する。
ところで、前記初期出荷店数変動関数は、1次遅れステップ応答関数y(x)=c−bexp[−ax]で表されることが期待される。
従って前記決定手段45は、初期配荷店数メモリ42に記憶されたデータ(図11)に基づいて、前記一時遅れステップ応答関数y(x)=c−bexp[−ax]
の係数a,b,cを決定する。この決定の為に、例えば非線形最小二乗法が使用される。なおその際、例えばスプライン補間法が使用される。
の係数a,b,cを決定する。この決定の為に、例えば非線形最小二乗法が使用される。なおその際、例えばスプライン補間法が使用される。
図2に示すように前記初期配荷量予測手段41は、さらに前記初期出荷店数変動関数決定手段45からの関数及び数量・店数比較手段43からの比較係数k2に基づいて、将来初期配荷量変動を計算する将来初期配荷量計算手段47を有する。より詳細には当該計算手段47は、初期出荷店数変動関数決定手段45からの関数へ数量・店数比較手段43からの係数k2を掛け合わせて、例えば図9における予測時点t0以降の将来の初期出荷累積数量を計算する。
図2に示すように、この実施形態の商品出荷量決定装置は更に、リピート配荷メモリ27bに基づいて、所定の時点以降におけるリピート配荷量を予測計算するリピート配荷量予測手段49を有する。
前記予測手段49は、リピート配荷量関数決定手段51を有する。図10に示す様に、リピート出荷量が発売日からの日数に比例する場合、前記リピート配荷量関数決定手段51は、図10のグラフで表されるデータにおける傾き或いは係数k3を計算する。
図2に示すように前記リピート配荷量予測手段49は、前記リピート配荷量関数決定手段51からのリピート配荷量関数に基づいて、所定予測時点以降の将来リピート配荷量を計算する。より詳細には前記リピート出荷量関数の日数パラメータに対して、発売日からの経過日数を代入して将来リピート配荷量を計算する。
図2に示すようにこの実施形態の商品出荷量決定装置は、将来初期配荷量計算手段47からの将来初期配荷量と、将来リピート配荷量計算手段53からの将来リピート配荷量とを加算して将来出荷量を計算する第2出荷量計算手段55を有する。
これにより、新商品について発売日から所定期間(例えば数日)経過後、その後の流通拠点13への出荷量を比較的正確に予測することができる。
なお、前記の第2出荷量計算手段55からの予測出荷量も前記予測出荷量メモリ33aへ記憶される。
また図2に示すように、この実施形態の商品出荷量決定装置には、流通拠点13における在庫量に欠品等を生じないようにするための安全在庫量を決定するための安全在庫量決定手段57が設けてある。
より詳細には前記安全在庫量決定手段57は、前記概略変動関数メモリ31aに記憶される概略変動関数に対する、日々の出荷量(第1出荷メモリ23に記憶される)のズレ幅の分布を求めるズレ幅分布計算手段59を有する。
図13は、前記概略変動曲線310に対する、日々の出荷量のズレ幅を表すグラフである。
図14は、図13における概略変動曲線310を基準としてみた変動幅(ズレ幅)の推移を表すグラフである。
前記ズレ幅分布計算手段59は、図14におけるズレ幅分布を確率分布と見なしてその確率分布パラメータを決定する。より詳細には前記計算手段59は、図14におけるズレ幅分布を、ガンマ分布
この確率分布はメモリ59aに記憶される。
図2に示すように前記安全在庫量決定手段57は、前記メモリ59aに記憶される確率分布に基づいて、通常ズレ幅を求める通常ズレ幅計算手段61を有する。この通常ズレ幅計算手段61は、前記確率分布の確率密度が、最大値から所定値たとえば0.1となるまでのズレ量Δmの値を求める。このズレ量はメモリ61aに記憶される。
安全在庫量決定手段57は、前記ズレ量Δmを通常変動幅と見なしてこれを安全在庫量として決定する。
なお前記通常変動幅Δmを超える変動は突発変動として判断され、この実施形態の分析(例えば概略変動関数としての低次フーリエ係数の決定)では無視される。
図2に示すように前記各車両積載商品・積載量決定手段37は、車両を満載化するための商品を及びその数量を決定する際に、前記安全在庫量決定手段57からの安全在庫量をも参酌することができる。
Claims (8)
- 商品の供給量決定方法にして、
過去の第1所定時期における所定供給先への第1供給量値及び、過去の第2所定時期における所定供給先への第2供給量値を第2供給量メモリへ記憶するステップと、
最近の第3所定時期における前記供給先への供給量の第3供給量値を第3供給量メモリへ記憶するステップと、
コンピュータが、前記第2供給量メモリ及び第3供給量メモリから前記第1供給量値及び第3供給量値を読み出し、この読み出した第1供給量値、第3供給量値の比率を計算すると共に、この比率を比率メモリへ記憶するステップと、
コンピュータが、前記比率メモリ及び第2供給量メモリから前記比率及び前記第2供給量値を読み出すと共に、読み出した前記比率及び第2供給量値に基づいて、将来の第4所定時期における前記供給先への供給量を計算するステップと、 を含む商品供給量決定方法。 - 商品供給量決定装置にして、
過去の第1所定時期における所定商品の所定供給先への第1供給量値及び、過去の第2所定時期における前記所定商品の所定供給先への第2供給量値を記憶する第2供給量メモリと、
最近の第3所定時期における前記所定商品の前記供給先への供給量の第3供給量値を記憶する第3供給量メモリと、
前記第1供給量値及び第3供給量値を、前記第2供給量メモリ及び第3供給量メモリからコンピュータにより読み出し、この読み出された第1供給量値、第3供給量値の比率を計算する比率計算手段と、
前記比率を記憶する比率メモリと、
この比率及び前記第2供給量値を、前記第3供給量メモリ及び比率メモリからコンピュータにより読み出すと共に、読み出した前記比率及び第2供給量値に基づいて、将来の第4所定時期における前記所定商品の所定供給先への供給量を計算する供給量計算手段と、
を有する商品供給量決定装置。 - 請求項2の装置にして、前記第2時期に於ける所定期間に亘る供給量の概略変動関数を計算する概略変動関数計算手段を備え、供給量計算手段は、前記比率と、概略変動関数計算手段により計算された概略変動関数とに基づいて、前記第4所定時期における前記所定商品の所定供給先への供給量を計算する。
- 請求項3の装置にして、前記概略変動関数は、供給量変動の低次フーリエ成分に基づいて計算される。
- 請求項2の装置にして、前記比率が所定期間に亘って概略一定と成らない場合に起動され、回帰分析により修正比率を計算する回帰分析手段を有する。
- 商品供給量決定装置にして、
最近の所定期間における所定商品の供給先への供給量を、初期供給量値と、リピート供給量値とに分けて記憶する供給量メモリと、
前記所定期間における初期供給量値の変動に基づいて、所定予測時点以降の所定期間に於ける初期供給量値の変動を予測する初期供給量予測手段と、
前記所定期間におけるリピート供給量値の変動に基づいて、所定予測時点以降の所定期間に於けるリピート供給量値の変動を予測するリピート供給量予測手段と、
を備える装置。 - 請求項6の装置にして、前記所定期間における初期供給量値の変動は、一次遅れステップ応答関数で近似される。
- 請求項7の装置にして、前記所定期間におけるリピート供給量値の変動は、時間に比例する一次関数で近似される。
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JP2001106310A (ja) * | 1999-10-08 | 2001-04-17 | Kirin Engineering Co Ltd | 物流システム |
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