JP2004171592A

JP2004171592A - System, apparatus and method for distribution processing

Info

Publication number: JP2004171592A
Application number: JP2004013310A
Authority: JP
Inventors: Kiyokazu Ikeuchi; 清和池内; Naoki Nishimura; 直樹西村
Original assignee: World Co Ltd
Current assignee: World Co Ltd
Priority date: 2004-01-21
Filing date: 2004-01-21
Publication date: 2004-06-17

Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To determine how merchandises are distributed to a plurality of stores and enhance selling efficiency in each store. <P>SOLUTION: A distribution processing computer 10 determines ranking of each store related to merchandises to be distributed using a transaction DB 36. The ranking is determined using sales performance for a group (merchandise attribution group), to which the merchandise belong, at each store, and each store is grouped into a rank S, A, B or C. To which store merchandises to be distributed will be distributed and how many merchandises will be distributed are determined through processing executed based on the ranking of each store. Based on results of the distribution simulation, merchandises are distributed to each store. In addition, for additional distributions, it is determined through processing executed based on sales performance of the merchandises at each store. <P>COPYRIGHT: (C)2004,JPO

Description

この発明は、複数の配分先に対して、どのように配分対象物を配分するかを決定するためのシステム、装置および方法に関するものである。特に、複数の店舗において同一商品が販売されるような場合に、複数の店舗に対して、どのように商品を配分するかを決定するためのものである。 The present invention relates to a system, an apparatus, and a method for determining how to allocate an allocation target to a plurality of allocation destinations. In particular, when the same product is sold at a plurality of stores, it is for determining how to distribute the products to the plurality of stores.

従来、複数の店舗に対してどのように商品を配分するかは、配分者側の経験や各店舗の責任者の経験に基づいた試行錯誤によってなされていた。これに対して、特開平2-23464号公報に、店舗における商品の品揃えシステムが開示されている。これは、各店舗においてより最適な品揃えを実現するために、「店舗の特徴（立地条件、業務形態等）、各店舗にて品揃えすべき商品の特徴」と「店舗の特徴、各店舗の個々の商品の販売実績」を考慮して、各店舗にて陳列すべき商品を自動決定するものである。 Conventionally, how to distribute goods to a plurality of stores has been performed by trial and error based on the experience of the distributor and the experience of the person in charge of each store. On the other hand, Japanese Patent Application Laid-Open No. H2-23464 discloses a product assortment system in a store. In order to realize a more optimal product lineup at each store, the characteristics of the store (location conditions, business form, etc.), the characteristics of the products to be lined up at each store, and the characteristics of the store, each store In consideration of “the sales results of individual products”, the products to be displayed at each store are automatically determined.

しかしながら、このようなシステムでは、以下のような問題が生じている。第一に、配分しようとする商品が、店舗にて初めて販売される場合（新商品等の場合）、各店舗における当該商品の販売実績は存在しない。ゆえに、上記方法を使用することはできない。 However, such a system has the following problems. First, when a product to be distributed is sold at a store for the first time (in the case of a new product or the like), there is no sales record of the product at each store. Therefore, the above method cannot be used.

第二に、配分しようとする商品が、店舗全体であまり販売されていない場合や希少商品等の場合に、当該商品についての販売実績は少ない。ゆえに、上記方法を使用しても、各店舗の販売実績はほとんど意味をなさず、各店舗における販売効率を高めることができない。 Second, when the product to be distributed is not sold well in the entire store or is a rare product, the sales performance of the product is small. Therefore, even if the above method is used, the sales performance of each store has little meaning, and the sales efficiency at each store cannot be improved.

第三に、複数の各店舗における販売実績そのもののデータは、操作者にとって把握しにくいため、操作者自身が当該販売実績を考慮して、配分方法を決定することは困難である。つまり、操作者の意思を、容易に配分方法に反映することができない。 Third, since it is difficult for the operator to grasp the data of the sales results in each of the plurality of stores, it is difficult for the operator to determine the distribution method in consideration of the sales results. That is, the intention of the operator cannot be easily reflected in the distribution method.

この発明は、このような問題を解決して、配分先における取扱効率を高めることを可能とするとともに、操作者の意思を容易に配分方法に反映することが可能な配分処理システム、装置および方法を提供することを目的とする。例えば、複数の店舗に対して商品を配分しようとする場合に、販売実績がない商品や販売実績の少ない商品については、より売れそうな店舗へ、販売実績の豊富な商品については、より売れている店舗へ配分することにより、各店舗における販売効率を高めることができる。 The present invention solves such a problem and makes it possible to enhance the handling efficiency at the distribution destination, and also allows the distribution processing system, apparatus and method to easily reflect the intention of the operator in the distribution method. The purpose is to provide. For example, if you are trying to distribute products to multiple stores, products that have no sales results or products that have low sales results will be sold to stores that are likely to sell, and products that have a good sales track will sell more. By allocating to stores, the sales efficiency at each store can be increased.

(1) この発明の配分処理システムは、複数の配分先端末装置と配分処理装置と配分実行装置とを備えており、配分先端末装置は、対象物の取扱実績情報を記録し、配分処理装置は、各配分先端末装置から、各配分先における対象物の取扱実績情報を受けて記録し、新たに配分を行う配分対象物に対応する取扱実績情報に基づいて、各配分予定先を分類し、新たに配分を行う配分対象物の総量を受けて、各配分予定先に対して決定された分類を用いて、前記各配分予定先に対し、当該配分対象物をどのように配分するかを示す配分データを生成して、配分実行装置に送信し、配分実行装置は、前記配分データを受けて、当該配分対象物を、当該配分データに基づいて、配分先に配分するための処理を実行することを特徴としている。 (1) The distribution processing system of the present invention includes a plurality of distribution destination terminal devices, a distribution processing device, and a distribution execution device, and the distribution destination terminal device records the handling result information of the object, and Receives and records the actual handling information of the objects at each distribution destination from each distribution destination terminal device, and classifies each distribution destination based on the actual handling information corresponding to the new allocation target to be distributed. Receiving the total amount of the allocation target to be newly allocated, and using the classification determined for each allocation destination, how to allocate the allocation target to each allocation destination. The distribution execution device generates the distribution data shown and transmits the distribution data to the distribution execution device. The distribution execution device receives the distribution data and executes a process for distributing the distribution target to the distribution destination based on the distribution data. It is characterized by doing.

(2)〜(4) この発明の配分処理装置は、配分対象物を各配分先にどのように配分するかを決定するための配分データを生成する装置であって、各配分先における対象物の取扱実績情報を受け、新たに配分を行う配分対象物に対応する取扱実績情報に基づいて、各配分予定先を分類し、新たに配分を行う配分対象物の総量を受けて、各配分予定先に対して決定された分類を用いて、前記各配分予定先に対し、当該配分対象物をどのように配分するかを示す配分データを生成することを特徴としている。 (2) to (4) The distribution processing device according to the present invention is a device for generating distribution data for determining how to distribute the distribution target to each distribution destination, wherein , And classify each allocation destination based on the processing result information corresponding to the allocation target to be newly allocated, receive the total amount of allocation target to be newly allocated, and allocate each allocation target It is characterized in that distribution data indicating how to distribute the distribution target object to each of the distribution destinations is generated using the classification determined for the distribution destination.

したがって、各配分先における取扱実績情報に基づいた分類を用いて配分方法を決定しているため、今後の配分対象物の取扱効率を高めることができる。例えば、複数の店舗に対して商品を配分しようとする場合に、各店舗の当該商品の売上実績に基づいた分類を用いることにより、店舗全体の当該商品の販売効率を高め、その結果として売上を伸ばすことができる。 Therefore, since the allocation method is determined using the classification based on the handling result information at each allocation destination, the handling efficiency of the allocation target in the future can be improved. For example, when trying to distribute products to multiple stores, by using a classification based on the sales performance of the product at each store, the sales efficiency of the product at the entire store can be increased, and as a result, sales can be increased. Can be stretched.

また、操作者等が配分先を選択するために分類を特定したり、配分量を決定するために各分類に対して重み付け等を設定することにより、操作者等の意思を容易に配分方法に反映させることができる。さらに、分類を利用することにより、諸事情に応じて、配分方法を容易に変更することができる。 In addition, the operator or the like specifies a classification to select a distribution destination, or sets weighting or the like for each classification to determine a distribution amount, so that the intention of the operator or the like can be easily distributed to the distribution method. Can be reflected. Furthermore, by using the classification, the allocation method can be easily changed according to various circumstances.

(5) この発明の配分処理装置は、いずれの配分予定先に配分対象物を配分するか、またはいずれの配分予定先に対してどれだけ配分対象物を配分するか、を示す前記配分データを生成することを特徴としている。これにより、分類に基づいて、各店舗に対する配分対象物の配分量等を決定することができる。 (5) The distribution processing device according to the present invention, the distribution data indicating which distribution target is to be allocated, or how much distribution target is to be allocated to which distribution destination, It is characterized by generating. Thereby, based on the classification, the distribution amount and the like of the distribution target object to each store can be determined.

(6) この発明の配分処理装置では、前記配分対象物に対応する取扱実績情報は、当該配分対象物の過去における取扱実績情報であることを特徴としている。これにより、配分対象物の取扱実績情報が適度に存在する場合に、その取扱実績情報を用いることにより、各配分先においてより最適に配分対象物が供給されうる。 (6) The distribution processing device according to the present invention is characterized in that the handling result information corresponding to the distribution target is past handling performance information of the distribution target. Accordingly, when the handling result information of the distribution target is appropriately present, the distribution target can be more optimally supplied to each distribution destination by using the handling result information.

(7) この発明の配分処理装置では、前記配分対象物に対応する取扱実績情報は、当該配分対象物の属するグループ全体についての過去における取扱実績情報であることを特徴としている。 (7) In the distribution processing device according to the present invention, the handling result information corresponding to the distribution target is past handling performance information for the entire group to which the distribution target belongs.

これにより、配分対象物の取扱実績情報が存在しない場合や少ない場合でも、当該配分対象物が属するグループの取扱実績情報を用いることにより、各配分先においてより最適に配分対象物が供給されうる。例えば、複数の店舗に対して新商品や希少商品を配分しようとする場合に、当該商品の属するグループの売上実績を用いることにより、各店舗においてより最適な品揃えを実現することができる。 Accordingly, even when the handling result information of the distribution target does not exist or is small, the distribution target can be more optimally supplied to each distribution destination by using the handling performance information of the group to which the distribution target belongs. For example, when trying to distribute a new product or a rare product to a plurality of stores, it is possible to realize a more optimal product lineup at each store by using the sales performance of the group to which the product belongs.

(8) この発明の配分処理装置は、配分予定先に対して決定された分類を用いて選択された選択配分先に対して、どれだけ配分対象物を配分するかを示す前記配分データを生成することを特徴としている。これにより、分類を選択することにより、いずれの配分先に配分するかを決定することができる。 (8) The distribution processing device of the present invention generates the distribution data indicating how much the distribution target is distributed to the selected distribution destination selected by using the classification determined for the distribution destination. It is characterized by doing. Thus, by selecting a classification, it is possible to determine to which distribution destination.

(9) この発明の配分処理装置は、前記選択配分先全体の前記配分対象物に対応する取扱実績情報に対する、前記各選択配分先の前記配分対象物に対応する取扱実績情報の割合に応じて、各選択配分先に対してどれだけ配分対象物を配分するかを示す前記配分データを生成することを特徴としている。これにより、選択配分先だけを対象とした取扱実績情報の割合に基づいて、配分対象物の配分量を決定することができる。 (9) The distribution processing device according to the present invention, according to a ratio of the handling result information corresponding to the distribution target object of each of the selected distribution destinations to the handling result information corresponding to the distribution target object of the entire selected distribution destination. And generating distribution data indicating how much the distribution target is distributed to each selected distribution destination. As a result, the distribution amount of the distribution target can be determined based on the ratio of the handling result information for only the selected distribution destination.

(10) この発明の配分処理装置は、前記各選択配分先に対して、前記配分対象物を所定量配分するとともに、当該配分後の残存配分対象物について、前記選択配分先全体の前記配分対象物に対応する取扱実績情報に対する、前記各選択配分先の前記配分対象物に対応する取扱実績情報の割合に応じて、各選択配分先に対してどれだけ配分するかを示す前記配分データを生成することを特徴としている。 (10) The distribution processing device of the present invention distributes a predetermined amount of the distribution target to each of the selected distribution destinations, and, for the remaining distribution target after the distribution, assigns the distribution target to the selected distribution destination as a whole. The distribution data indicating how much to allocate to each of the selected distribution destinations is generated in accordance with a ratio of the processing result information corresponding to the distribution target object of each of the selected distribution destinations to the processing result information corresponding to the product. It is characterized by doing.

これにより、配分対象物が少ない場合等でも、各選択配分先は少なくとも所定量は配分されるため、選択配分先のいずれかが全く配分されないという事態が生じない。 As a result, even when the number of objects to be allocated is small, at least a predetermined amount is allocated to each of the selected allocation destinations. Therefore, a situation does not occur in which any of the selected allocation destinations is not allocated at all.

(11) この発明の配分処理装置は、前記分類に対して設定された配分量または配分比率に基づいて、配分対象物をどのように配分するかを示す前記配分データを生成することを特徴としている。 (11) The distribution processing device according to the present invention, based on the distribution amount or the distribution ratio set for the classification, generates the distribution data indicating how to distribute the distribution object. I have.

これにより、同一分類の各配分先に対して、均等に配分するすることができる。また、操作者が各分類に対する配分量等を任意に設定することにより、操作者の意思を反映することができる。 As a result, the distribution can be performed equally to each distribution destination of the same classification. Further, the operator can arbitrarily set the distribution amount and the like for each classification, thereby reflecting the operator's intention.

(12) この発明の配分処理装置は、配分対象物が属するグループの前記配分対象物に対応する取扱実績情報、および当該グループに属するグループ構成物の種類数から算出されるグループ構成物あたりの取扱能力に基づいて、どれだけ配分対象物を配分するかを示す前記配分データを生成することを特徴としている。したがって、グループ構成物あたりの取扱能力を考慮することにより、各配分先においてより最適に配分対象物が供給されうる。 (12) The distribution processing device according to the present invention is characterized in that the handling performance information corresponding to the allocation target of the group to which the allocation target belongs, and the handling per group constituent calculated from the number of types of the group constituent belonging to the group. The method is characterized in that the distribution data indicating how much the distribution target is distributed is generated based on the ability. Therefore, by considering the handling capacity per group component, the allocation target can be more optimally supplied to each allocation destination.

(13) この発明の配分処理装置は、前記配分対象物に対応する取扱実績情報から算出される売上予測値に基づいて、どれだけ配分対象物を配分するかを示す前記配分データを生成することを特徴としている。これにより、例えば、各配分先において販売効率を高め、その結果として売上を伸ばすことができるよう配分することができる。 (13) The distribution processing device of the present invention generates the distribution data indicating how much the distribution target is to be distributed, based on the sales forecast value calculated from the handling result information corresponding to the distribution target. It is characterized by. As a result, for example, the distribution can be performed so that the sales efficiency can be improved at each distribution destination, and as a result, the sales can be increased.

(14) この発明の配分処理装置は、週末指数を考慮した前記売上予測値に基づいて、どれだけ配分対象物を配分するかを示す前記配分データを生成することを特徴としている。これにより、週末の売上比率が高い店舗に対して、優先的に集中配分することができる。 (14) The distribution processing device according to the present invention is characterized in that the distribution data indicating how much the distribution target is distributed is generated based on the sales forecast value in consideration of the weekend index. As a result, it is possible to preferentially distribute the shop with a high weekend sales ratio.

(15) この発明の配分処理装置では、前記取扱実績情報は、少なくとも売上情報を含むことを特徴としている。 (15) In the distribution processing device of the present invention, the handling result information includes at least sales information.

(16) この発明の配分処理装置では、前記取扱実績情報は、少なくとも売上情報および在庫情報から算出される稼働率を含むことを特徴としている。これにより、例えば、複数の店舗に対して、各店舗にて販売しようとする商品を配分しようとする場合に、各店舗における当該商品の売上実績、在庫実績に基づいて決定された分類に基づいて、どのように当該商品を配分するかを決定することができる。 (16) In the distribution processing device of the present invention, the handling result information includes at least an operating rate calculated from sales information and inventory information. Thereby, for example, when trying to distribute a product to be sold at each store to a plurality of stores, based on the classification determined based on the sales performance and the stock performance of the product at each store, And how to distribute the product.

(17) この発明の配分処理方法は、コンピュータを用いて、各配分先における対象物の取扱実績情報を受け、新たに配分を行う配分対象物に対応する取扱実績情報に基づいて、各配分予定先を評価し、新たに配分を行う配分対象物の総量を受けて、各配分予定先に対して決定された評価を用いて、前記各配分予定先に対し、当該配分対象物をどのように配分するかを示す配分データを生成することを特徴としている。したがって、各配分先における取扱実績情報に基づいた評価を用いて配分方法を決定しているため、今後の配分対象物の取扱効率を高めることができる。例えば、複数の店舗に対して商品を配分しようとする場合に、各店舗の当該商品の売上実績に基づいた評価を用いることにより、店舗全体の当該商品の販売効率を高め、その結果として売上を伸ばすことができる。 (17) The distribution processing method according to the present invention uses a computer to receive information on the actual handling of the object at each distribution destination, and to calculate each distribution schedule based on the actual handling information corresponding to the object to be newly allocated. Evaluating the destination, receiving the total amount of the allocation target to be newly allocated, and using the evaluation determined for each allocation destination, for each of the allocation destinations, It is characterized in that distribution data indicating distribution is generated. Therefore, since the allocation method is determined by using the evaluation based on the handling result information at each allocation destination, the handling efficiency of the allocation target in the future can be improved. For example, when trying to distribute a product to multiple stores, using the evaluation based on the sales performance of the product in each store, the sales efficiency of the product in the entire store is increased, and as a result, the sales are increased. Can be stretched.

なお、この発明において、「配分処理装置」は、下記の実施形態では、配分処理コンピュータ10に該当する。「配分実行装置」は、下記の実施形態では、物流センターコンピュータ40に該当する。「配分先端末装置」は、下記の実施形態では、店舗コンピュータ50、52、54に該当する。 In the present invention, the “distribution processing device” corresponds to the distribution processing computer 10 in the following embodiment. The “distribution execution device” corresponds to the distribution center computer 40 in the following embodiment. “Distribution destination terminal device” corresponds to the store computer 50, 52, 54 in the following embodiment.

「配分対象物」は、配分先に対して配分しようとする物品であり、下記の実施形態では、本部が各店舗に配分しようとするSKUが該当する。なお、配分先に対して電気通信回線等により配信しようとするデータ等も含む概念である。「配分対象物が属するグループ」は、配分対象物の特性等に基づいてグループ化されたものであり、下記の実施形態では、本部が各店舗に配分しようとするSKUが属する商品属性グループが該当する。この「商品属性グループ」とは、商品の特性に基づいてグループ化されたものである。下記の実施形態では、アイテム（例えば、ジャケット、プルオーバーなど）とサイズでグループ化したものが該当する。また、アイテムおよびサイズとともに、アイテム・サブ（例えば、ニット、ファブリック、ジャージなど）を用いてグループ化したものなども該当する。 The “distribution target” is an article to be distributed to a distribution destination, and in the following embodiment, corresponds to an SKU that the headquarters intends to distribute to each store. It is to be noted that the concept also includes data to be distributed to the distribution destination via a telecommunication line or the like. The “group to which the distribution target belongs” is grouped based on the characteristics of the distribution target, and in the following embodiment, the product attribute group to which the SKU to be distributed to each store by the headquarters belongs I do. The “commodity attribute group” is grouped based on the characteristics of the commodities. In the embodiment described below, an item (for example, a jacket, a pullover, etc.) and a grouped by size correspond. In addition to the item and the size, a group using an item sub (for example, a knit, a fabric, a jersey, and the like) is also applicable.

「取扱実績情報」は、配分先において取り扱われた実績情報であり、下記の実施形態では、売上金額や売上枚数、SKU稼働率が該当する。例えば、配分先が工場である場合（生産のための部品等を配分する場合など）には、生産量等も該当する。なお、過去のものに限らず、将来のもの（例えば、売上予測、生産予定量等）も含む概念である。 “Handling result information” is the result information handled by the distribution destination, and corresponds to the sales amount, the number of sales, and the SKU operating rate in the following embodiment. For example, when the distribution destination is a factory (for example, when parts for production are distributed), the production amount or the like also applies. In addition, the concept includes not only the past but also the future (for example, sales forecast, planned production amount, etc.).

「配分先」、「配分予定先」は、配分対象物が配分されるところであり、下記の実施形態では、各店舗が該当する。なお、工場や営業所等も含み、配分対象物がデータである場合には、コンピュータやショッピングモール内の店舗も含まれる概念である。「選択配分先」とは、配分可能な配分先のうちから、配分先として選択されたものをいう。下記の実施形態では、配分予定先に対して決定された分類を用いて選択された配分先であり、操作者により選択されたランクS、Aの店舗が該当する。なお、すべてのランク(S〜C)が選択された場合には、すべての店舗が該当する。 “Distribution destination” and “planned distribution destination” are locations to which the distribution target is distributed, and correspond to each store in the following embodiment. It is to be noted that the concept includes a factory, a sales office, and the like. When the distribution target is data, the concept includes a computer and a store in a shopping mall. “Selected distribution destination” refers to a distribution destination that has been selected from distribution destinations that can be distributed. In the embodiment described below, the distribution destination is a distribution destination selected using the classification determined for the distribution destination, and stores of ranks S and A selected by the operator correspond. When all ranks (S to C) are selected, all stores correspond.

「残存配分対象物」は、各選択配分先に所定量配分した後の残りの配分対象物であり、下記の実施形態では、1:100配分方法において、ランクS、Aの各店舗に1枚ずつ配分した後の配分対象物（SKU）が該当する。 The “remaining allocation target” is the remaining allocation target after a predetermined amount has been allocated to each of the selected allocation destinations, and in the following embodiment, in the 1: 100 allocation method, one item is assigned to each store of rank S and A. The allocation target (SKU) after the allocation is applicable.

「グループ構成物」は、商品属性グループに属するSKU、または所定量以上販売されたSKU（稼働SKU）に該当する。 The “group component” corresponds to an SKU belonging to the product attribute group or an SKU (operating SKU) sold in a predetermined amount or more.

「グループ構成物あたりの取扱能力」は、グループの取扱実績情報とグループ構成物の種類数から算出されるものであり、下記の実施形態では、売上枚数／SKU数や売上枚数／稼働SKU数に該当する。 "Handling capacity per group component" is calculated from the group's handling result information and the number of types of group components. In the following embodiment, sales volume / SKU number and sales volume / operating SKU number are used. Applicable.

「売上予測値」とは、商品等の売り上げ予測だけでなく、電気使用量などの需要予測を含む概念である。 The “sales forecast value” is a concept that includes not only sales forecasts of products and the like but also demand forecasts such as electricity usage.

「配分対象物が属するグループ全体についての過去における取扱実績情報」は、下記の実施形態では、配分しようとするSKUが属する商品属性グループの売上金額等に該当する。 In the following embodiment, “the past handling result information of the entire group to which the distribution target belongs” corresponds to the sales amount of the product attribute group to which the SKU to be distributed belongs.

「新たに配分を行う配分対象物の総量を受けて」とは、当該総量を操作者や他のコンピュータ等から取得する場合に限らず、当該総量を算出するための情報を取得する場合も含む概念である。 "Receiving the total amount of objects to be newly allocated" includes not only a case where the total amount is obtained from an operator or another computer, but also a case where information for calculating the total amount is obtained. It is a concept.

「各配分予定先に対して決定された評価」は、各配分予定先における取扱実績情報に基づいて決定されるものであり、下記の実施形態では、店舗に設定されたランクS〜Cや店舗ごとに算出された参考値（数式(7)）、店舗ごとに算出された「売上枚数／SKU数」、「売上枚数／稼働SKU数」等が該当する。 The “evaluation determined for each distribution destination” is determined based on the handling result information at each distribution destination, and in the following embodiment, ranks S to C and The reference value (Equation (7)) calculated for each store, “the number of sales / the number of SKUs”, and the “number of sales / the number of operating SKUs” calculated for each store correspond.

「プログラムを記録した記録媒体」とは、フレキシブルディスク、CD-ROM、ハードディスク、メモリカード、ROM、パンチカード、テープ等を含む概念である。また、コンピュータによって直接実行可能なプログラムを記録した記録媒体だけでなく、一旦他の記録媒体（ハードディスク等）にインストールすることによって実行可能となるようなプログラムを記録した記録媒体や、暗号化されたり、圧縮されたりしたプログラムを記録した記録媒体を含む概念である。「プログラム」とは、CPUにより直接実行可能なプログラムだけでなく、ソース形式のプログラム、圧縮処理がされたプログラム、暗号化されたプログラム等を含む概念である。 The “recording medium on which the program is recorded” is a concept including a flexible disk, a CD-ROM, a hard disk, a memory card, a ROM, a punch card, a tape, and the like. In addition, not only a recording medium that records a program that can be directly executed by a computer, but also a recording medium that records a program that can be executed once by installing it on another recording medium (such as a hard disk), or an encrypted or recorded program This is a concept including a recording medium on which a compressed program is recorded. The “program” is a concept that includes not only programs that can be directly executed by the CPU, but also source-format programs, compressed programs, encrypted programs, and the like.

BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION

1. システムの構成、処理の概要
図1に、一実施形態として、ブランドが同一のアパレル商品を、複数の店舗に対して配分する場合の配分処理システムの構成を示す。配分処理コンピュータ10と集計処理コンピュータ20は、商品の配分を担う本部に設置されており、データベースサーバ30は、店舗マスタ、商品マスタを蓄積するデータベース（店舗DB32、商品DB34）と各店舗別の売上データ、在庫データ等を蓄積するトランザクションDB36を備えている。物流センターコンピュータ40は、商品の入出荷、保管を担う物流センターに設置されている。店舗コンピュータ50、52、54は、本部により配分された商品の販売を担う複数の各店舗に設置されている。各コンピュータは、インターネット等を介して通信可能である。以下に、このシステムの処理の概要を説明する。 1. Overview of System Configuration and Processing FIG. 1 shows, as an embodiment, the configuration of an allocation processing system when apparel products with the same brand are allocated to a plurality of stores. The distribution processing computer 10 and the tallying processing computer 20 are installed in the headquarters responsible for product distribution, and the database server 30 stores a store master and a database (store DB32 and product DB34) for storing the product master and a sales amount for each store. A transaction DB 36 for storing data, inventory data, and the like is provided. The distribution center computer 40 is installed in a distribution center responsible for receiving, shipping, and storing goods. The store computers 50, 52, and 54 are installed in a plurality of stores that are responsible for selling the products distributed by the headquarters. Each computer can communicate via the Internet or the like. The outline of the processing of this system will be described below.

まず、配分処理コンピュータ10は、トランザクションDB36を用いて、配分しようとする商品に関する各店舗のランク付を行う（「店舗ランク付処理」）（図2ステップS10）。このランク付けは、各店舗におけるその商品が属する商品属性グループについての売上実績を用いて行われ、各店舗はランクS、A、B、Cに分けられる。例えば、商品が「ジャケット（品番A、サイズA、カラーA）」ならば、商品属性グループは「ジャケット、サイズA」になる。 First, the distribution processing computer 10 uses the transaction DB 36 to rank each store with respect to the product to be distributed (“store ranking process”) (step S10 in FIG. 2). This ranking is performed using the sales performance of the merchandise attribute group to which the merchandise belongs in each store, and each store is divided into ranks S, A, B, and C. For example, if the product is “jacket (product number A, size A, color A)”, the product attribute group is “jacket, size A”.

なお、以下の説明において、品番、サイズ、カラーで特定された商品をSKUとよび、このSKUと商品属性グループの関係を図3に示す。この商品属性グループは、商品の種類であるアイテムとサイズでグループ化されたものである。このアイテムとは、例えば、ジャケット、プルオーバー、カーディガンなどのことである。 In the following description, a product specified by a product number, a size, and a color is called an SKU, and FIG. 3 shows a relationship between the SKU and a product attribute group. This product attribute group is grouped by item and size, which are product types. This item is, for example, a jacket, pullover, cardigan, or the like.

そして、配分対象であるSKUを、いずれの店舗に配分するか、どれだけ配分するかは、配分処理コンピュータ10が各店舗のランクに基づいて実行する処理により、決定される（初回配分時の配分シミュレーション）（図2ステップS12）。 The distribution of the SKUs to be distributed to which stores and how much to distribute are determined by the process executed by the distribution processing computer 10 based on the rank of each store (the distribution at the time of the initial distribution). Simulation) (FIG. 2, step S12).

この配分シミュレーションの結果に基づいて、各店舗に対してSKUが配分され（図2ステップS14）、各店舗において配分されたSKUが販売される（図2ステップS16）。これに伴い、店舗コンピュータ50等は売上データを記録する。また、集計処理コンピュータ20は、店舗コンピュータ50等から売上データ等、物流センターコンピュータ40から入出荷データ等を受け取り、データベースサーバ30のトランザクションDB36に蓄積する（データ集計処理）（図2ステップS18）。 Based on the result of the distribution simulation, SKUs are distributed to each store (Step S14 in FIG. 2), and the distributed SKUs are sold in each store (Step S16 in FIG. 2). Along with this, the store computer 50 and the like record sales data. Further, the tallying computer 20 receives sales data and the like from the store computer 50 and the like, and receipt / shipment data and the like from the distribution center computer 40, and accumulates them in the transaction DB 36 of the database server 30 (data tallying process) (FIG. 2, step S18).

さらに、物流センターにSKUが所定量入荷されると、本部は、そのSKUをいずれの店舗に追加配分するか、どれだけ追加配分するかを、配分処理コンピュータ10が当該SKUの属する商品属性グループの売上実績に基づいて実行する処理により、決定する（追加配分時の配分シミュレーション）（図2ステップS20）。この配分シミュレーションの結果に基づいて、各店舗に対してSKUが追加配分され、各店舗において追加配分されたSKUが販売される（図2ステップS22、S24、S26）。 Further, when a predetermined amount of the SKU is received at the distribution center, the headquarters determines whether or not to further distribute the SKU to which store by the distribution processing computer 10 of the product attribute group to which the SKU belongs. It is determined by a process executed based on the sales performance (distribution simulation at the time of additional distribution) (step S20 in FIG. 2). Based on the result of the distribution simulation, SKUs are additionally allocated to each store, and the additionally allocated SKUs are sold in each store (steps S22, S24, S26 in FIG. 2).

なお、初回配分時の配分シミュレーションによる配分処理方法には、(1)通常配分、(2)1:100配分、(3)商品ランク配分がある。また、追加配分時の配分シミュレーションによる配分処理方法には、(4)売上予測配分、(5)売上枚数の構成比による配分がある。 The distribution processing method based on the distribution simulation at the time of the initial distribution includes (1) normal distribution, (2) 1: 100 distribution, and (3) commodity rank distribution. Further, the distribution processing method using the distribution simulation at the time of additional distribution includes (4) sales forecast distribution and (5) distribution based on the composition ratio of the number of sales.

2. 各コンピュータのハードウエア構成
図4Aに、配分処理コンピュータ10のハードウエア構成を示す。この配分処理コンピュータ10は、CPU102、ハードディスク104、ディスプレイ106、通信部108、メモリ110、キーボード／マウス112、CD-ROMドライブ114、フレキシブルディスク・ドライブ116等を備えている。 2. Hardware Configuration of Each Computer FIG. 4A shows a hardware configuration of the distribution processing computer 10. The distribution processing computer 10 includes a CPU 102, a hard disk 104, a display 106, a communication unit 108, a memory 110, a keyboard / mouse 112, a CD-ROM drive 114, a flexible disk drive 116, and the like.

通信部108は、データベースサーバ30、物流センターコンピュータ40等と通信するためのものである。ハードディスク104には、店舗ランク付処理および配分シミュレーションを実行するための配分処理プログラム、オペレーティングシステム（OS）などが記録されている。配分処理プログラムは、CD-ROMドライブ114を介してCD-ROM118等からインストールされたもの、または通信回線を介してダウンロードされたものである。 The communication unit 108 is for communicating with the database server 30, the distribution center computer 40, and the like. On the hard disk 104, a distribution processing program for executing a store ranking process and a distribution simulation, an operating system (OS), and the like are recorded. The distribution processing program is installed from a CD-ROM 118 or the like via the CD-ROM drive 114, or downloaded via a communication line.

図4Bに、データベースサーバ30のハードウエア構成を示す。このデータベースサーバ30は、CPU302、ハードディスク304、通信部306、メモリ308、CD-ROMドライブ310、フレキシブルディスク・ドライブ312等を備えている。ハードディスク304には、上述の店舗DB32、商品DB34、トランザクションDB36などが記録されている。図5Aに示す商品DB34には、各SKUごとに、ブランド、品番、店頭標準販売価格である上代、販売年度、シーズン等が記録されている。図5Bに示すトランザクションDB36には、各店舗におけるSKUごとに、当該週の売上金額の累計（月曜日からの売上金額の累計）、当該週の売上枚数の累計、仕入枚数、在庫枚数などが記録されている。 FIG. 4B shows a hardware configuration of the database server 30. The database server 30 includes a CPU 302, a hard disk 304, a communication unit 306, a memory 308, a CD-ROM drive 310, a flexible disk drive 312, and the like. The hard disk 304 stores the store DB 32, the product DB 34, the transaction DB 36, and the like. In the product DB 34 shown in FIG. 5A, a brand, a product number, a store price, a sales price, a sales year, a season, and the like are recorded for each SKU. The transaction DB 36 shown in FIG. 5B records, for each SKU in each store, the total sales amount of the week (the total sales amount from Monday), the total sales amount of the week, the number of purchases, the number of stocks, and the like. Have been.

集計処理コンピュータ20のハードウエア構成は、図4Aに示す配分処理コンピュータ10のものと基本的に同様である。ただし、ハードディスクには、店舗コンピュータ50等から売上データを受け取って、データベースサーバ30のトランザクションDB36に記録するための集計処理プログラムが記録されている。 The hardware configuration of the aggregation processing computer 20 is basically the same as that of the distribution processing computer 10 shown in FIG. 4A. However, on the hard disk, an aggregation processing program for receiving sales data from the store computer 50 or the like and recording the sales data in the transaction DB 36 of the database server 30 is recorded.

3. 配分処理コンピュータ10の処理
以下に、初回配分時（3.1）と追加配分時（3.2）に分けて、配分処理コンピュータ10による処理について説明する。 3. Processing by Allocation Processing Computer 10 The processing by the allocation processing computer 10 will be described below for the initial allocation (3.1) and the additional allocation (3.2).

3.1 初回配分時
初回配分時の配分処理コンピュータ10による(1)店舗ランク付処理、(2)配分シミュレーションを説明する。 3.1 Initial Distribution At the time of the initial distribution, (1) store ranking processing and (2) distribution simulation by the distribution processing computer 10 will be described.

(1) 店舗ランク付処理
図6に、店舗ランク付処理のフローチャートを示す。CPU102は、設定期間入力画面（図示せず）をディスプレイ106に表示して、操作者に対して、「設定期間、ブランド、販売年度、シーズン」の設定を促す（図6ステップS50）。この設定期間とは、トランザクションDB36から取り出す売上金額の期間のことである。 (1) Store ranking process FIG. 6 shows a flowchart of the store ranking process. The CPU 102 displays a setting period input screen (not shown) on the display 106, and prompts the operator to set “setting period, brand, sales year, season” (FIG. 6, step S50). The set period is a period of the sales amount extracted from the transaction DB 36.

CPU102は、操作者によって、設定期間「2000年第37週〜第40週」等が入力されると、データベースサーバ30から、各店舗における商品属性グループ別の売上データ等、店舗マスタ、商品マスタを取り出し、ハードディスク104に記憶する（図6ステップS51、S52）。そして、商品属性グループ設定画面（図示せず）をディスプレイ106に表示して、操作者に対して「アイテム、サイズ」の設定を促す（図6ステップS53）。ここでは、操作者により「アイテム（ジャケット）、サイズ（A）」が設定されたものとする（図6ステップS54）。 When the operator inputs a setting period such as “the 37th week to the 40th week of 2000” by the operator, the CPU 102 stores the store master and the product master, such as sales data for each product attribute group in each store, from the database server 30. It is taken out and stored in the hard disk 104 (steps S51 and S52 in FIG. 6). Then, a product attribute group setting screen (not shown) is displayed on the display 106 to urge the operator to set “item, size” (FIG. 6, step S53). Here, it is assumed that “item (jacket), size (A)” has been set by the operator (step S54 in FIG. 6).

CPU102は、設定された商品属性グループ（ジャケット、サイズA）についての各店舗における当該設定期間の売上金額等を、図6ステップS52で取得したデータから抽出する（図6ステップS55）。そして、各店舗における設定期間の売上金額の合計（以下、期間売上金額とする）、数式(1)に示すSKU稼働率、数式(2)に示す売上稼働倍率を算出し、これらを図7に示す店舗ランク設定画面の実績データ欄にて表示する（図6ステップS55、S56）。 The CPU 102 extracts the sales amount and the like of the set product attribute group (jacket, size A) in each store in the set period from the data acquired in step S52 in FIG. 6 (step S55 in FIG. 6). Then, the total of the sales amounts for the set period in each store (hereinafter, referred to as the period sales amount), the SKU occupancy rate shown by the formula (1), and the sales occupancy ratio shown by the formula (2) are calculated, and these are shown in FIG. It is displayed in the result data column of the store rank setting screen shown (steps S55 and S56 in FIG. 6).

SKU稼働率＝定価販売のSKU数／店舗在庫のSKU数・・・・(1)
売上稼働倍率＝期間売上金額（または期間売上枚数）×SKU稼働率・・・・(2)
なお、上式において、定価販売のSKU数（稼働ＳＫＵ数）とは、当該店舗において定価販売されたSKUの種類数のことであり、店舗在庫のSKU数とは、当該店舗における在庫であるSKUの種類数のことである。つまり、ＳＫＵ稼働率は、その店舗における販売力を示す一指標である。 SKU occupancy rate = number of SKUs sold at fixed price / number of SKUs in store inventory ... (1)
Sales occupancy ratio = Period sales amount (or period sales quantity) x SKU occupancy rate ... (2)
In the above equation, the number of SKUs sold at a fixed price (the number of operating SKUs) is the number of types of SKUs sold at a fixed price in the store, and the number of SKUs in the store inventory is the number of SKUs in the store. Is the number of types. That is, the SKU operation rate is one index indicating the sales power at the store.

操作者は、属性設定欄510において、期間属性、売上稼働倍率の選択を行う。期間属性のプルダウンメニューは、「期間売上金額」または「期間売上枚数」であり、店舗のランク付けにおいていずれを考慮するかを決定する。売上稼働倍率のプルダウンメニューは、「有効」または「無効」であり、店舗のランク付けにおいてSKU稼働率を考慮するか否かを決定する。 In the attribute setting column 510, the operator selects a period attribute and a sales operating ratio. The term attribute pull-down menu is “period sales amount” or “period sales quantity”, and determines which one to consider in the store ranking. The pull-down menu of the sales occupancy ratio is “valid” or “invalid”, and determines whether or not to consider the SKU occupancy in ranking stores.

ここでは、操作者は、期間属性「期間売上金額」、売上稼働倍率「無効」を選択して、分析ボタン520をクリックしたものとする（図6ステップS58）。CPU102は、期間売上金額により店舗のランク付けを行う（図6ステップS60、S62）。つまり、各店舗の期間売上金額により各店舗の順位を定め、上位40％以上をランクS、上位40〜70％をランクA、上位70〜90％をランクB、下位10％未満をランクCとして、各店舗についてランク付けを行う。各店舗のランクを、図7に示す店舗ランク設定画面のランク欄に表示する（図6ステップS66）。 Here, it is assumed that the operator selects the period attribute “period sales amount” and the sales operating ratio “invalid” and clicks the analysis button 520 (step S58 in FIG. 6). The CPU 102 ranks the stores according to the period sales amount (steps S60 and S62 in FIG. 6). In other words, the ranking of each store is determined based on the period sales amount of each store, rank S for the top 40% or more, rank A for the top 40-70%, rank B for the top 70-90%, and rank C for the bottom 10%. And rank each store. The rank of each store is displayed in the rank column of the store rank setting screen shown in FIG. 7 (step S66 in FIG. 6).

なお、店舗ランク付けが、「期間売上枚数」、「期間売上金額とSKU稼働率」、「期間売上枚数とSKU稼働率」によって行われる場合については、後述する。 The case where the store ranking is performed based on “period sales quantity”, “period sales amount and SKU occupancy rate”, and “period sales quantity and SKU occupancy rate” will be described later.

(2) 配分シミュレーション
図8に、初回配分時の配分処理コンピュータ10による配分シミュレーションについて、配分処理方法(a)通常配分、(b)1:100配分、(c)商品ランク配分に分けて説明する。なお、後述の追加配分時の配分方法を、初回配分時の配分方法として用いてもよい。 (2) Allocation simulation FIG. 8 describes the allocation simulation by the allocation processing computer 10 at the time of the initial allocation, divided into the allocation processing method (a) normal allocation, (b) 1: 100 allocation, and (c) product rank allocation. . The allocation method at the time of the additional allocation described later may be used as the allocation method at the time of the initial allocation.

(a) 通常配分
CPU102は、図9に示す配分シミュレーション画面をディスプレイ106に表示して、操作者に対して配分対象となるSKUの入力を促す（図8ステップS100）。操作者は、SKU入力欄600に、配分しようとするSKUを入力する。なお、このSKUの属する商品属性グループは、上記で設定した「ジャケット、サイズA」である。 (a) Normal allocation
The CPU 102 displays the distribution simulation screen shown in FIG. 9 on the display 106, and prompts the operator to input an SKU to be distributed (step S100 in FIG. 8). The operator inputs the SKU to be distributed in the SKU input field 600. The product attribute group to which the SKU belongs is “jacket, size A” set above.

CPU102は、トランザクションDB36、商品DB34から当該SKUの属する商品属性グループ（ジャケット、サイズA）の売上データ（設定期間の売上枚数等）、店舗ランク、当該SKUの配分可能な総量（総配分枚数）、SKU詳細情報、当該SKU対応のアイテム「JK（ジャケット）」を取り出して、表示する（図8ステップS102、S104）。SKU詳細情報とは、豆絵表示、「素材」、店頭標準販売価格である「上代」、物流センターによる保管数（PK）、発注数のうち物流センターへの入荷数を控除した数（発注残）等のことである（SKU豆絵表示欄610、SKU詳細情報欄620参照）。総配分枚数は、「PK(30)＋発注残(60)＝90」となる。当該SKU対応のアイテム「JK（ジャケット）」は、アイテム欄630に表示される。 The CPU 102, from the transaction DB 36 and the product DB 34, obtains sales data of the product attribute group (jacket, size A) to which the SKU belongs (jacket size, number of sales, etc.), store rank, total amount of the SKU that can be allocated (total allocation number), The SKU detailed information and the item "JK (jacket)" corresponding to the SKU are extracted and displayed (steps S102 and S104 in FIG. 8). The SKU detailed information includes the miniature picture display, “Material”, the standard retail price of “store”, the number of storage at the distribution center (PK), and the number of orders (excluding the order backlog) ), Etc. (see SKU miniature picture display field 610, SKU detailed information field 620). The total number of allocated sheets is “PK (30) + order remaining (60) = 90”. The item “JK (jacket)” corresponding to the SKU is displayed in the item column 630.

操作者は、総配分枚数、配分対象店舗または配分処理方法を設定する（図8ステップS106）。総配分枚数は、配分枚数変更ボタン640をクリックして、総配分枚数設定欄650に数値を入力することにより操作者が設定することができる。配分対象店舗は、店舗選択欄660のプルダウンメニューにより「S店舗のみ、S・A店舗、S・A・B店舗、全店舗配分」から選択することができる。配分処理方法は、1:100配分指令ボタン670または商品ランクボタン680をクリックすることにより、1:100配分、商品ランク配分に変更することができる。ここでは、操作者は、総配分枚数「90枚」は変更せずに、配分対象店舗「S・A店舗」のみを設定するものとする。 The operator sets the total number of distribution sheets, distribution target stores or distribution processing method (Step S106 in FIG. 8). The total distribution number can be set by the operator by clicking the distribution number change button 640 and inputting a numerical value in the total distribution number setting field 650. The distribution target stores can be selected from “S stores only, S / A stores, S / A / B stores, all store distribution” from the pull-down menu of the store selection column 660. The distribution processing method can be changed to 1: 100 distribution or commodity rank distribution by clicking the 1: 100 distribution command button 670 or the commodity rank button 680. Here, it is assumed that the operator sets only the distribution target store “S / A store” without changing the total distribution number “90”.

CPU102は、配分対象店舗「S・A店舗」が選択されると、図10に示す通常配分処理に移行する（図8ステップS108、S110）。なお、1:100配分指令ボタン670、商品ランクボタン680がクリックされなければ、通常配分と判断する。 When the distribution target store “SA store” is selected, the CPU 102 shifts to a normal distribution process shown in FIG. 10 (Steps S108 and S110 in FIG. 8). If the 1: 100 distribution command button 670 and the product rank button 680 are not clicked, it is determined that the distribution is normal.

CPU102は、ランクS、Aの店舗全体の商品属性グループ「ジャケット、サイズA」についての期間売上金額に対する、ランクS、Aの各店舗の当該商品属性グループについての期間売上金額の割合（期間売上金額の構成比）を算出する（図10ステップS200）。この期間売上金額の構成比に応じて、総配分枚数「90枚」の配分を行うことによって、各店舗に対する配分枚数を決定し、図9に示す各店舗の配分数欄に表示する（図10ステップS202、S204）。つまり、ある店舗に対する配分枚数は、数式(3)の算出値ａを整数に切り上げた数値となる。 The CPU 102 calculates the ratio of the period sales amount of the product attribute group of each store of ranks S and A to the period sales amount of the product attribute group “jacket, size A” of the entire store of ranks S and A (period sales amount) Is calculated (step S200 in FIG. 10). By allocating the total number of distribution “90” in accordance with the composition ratio of the period sales amount, the distribution number for each store is determined and displayed in the distribution number column of each store shown in FIG. 9 (FIG. 10). Steps S202 and S204). That is, the number of sheets to be distributed to a certain store is a numerical value obtained by rounding up the calculated value a of Expression (3) to an integer.

総配分枚数×当該店舗の期間売上金額の構成比＝算出値ａ・・・・(3)
なお、各店舗の期間売上金額の構成比は、全店舗（ランクS〜C）全体ではなく、配分対象店舗（ランクS、A）のみの期間売上金額から算出されている。また、総配分枚数設定欄650の下欄の数値は、各店舗に対する配分枚数の合計値である。 Total distribution quantity × composition ratio of the period sales amount of the store = calculated value a... (3)
The composition ratio of the period sales amount of each store is calculated from the period sales amount of only the distribution target stores (ranks S and A), not the entire stores (ranks S to C). The numerical value in the lower column of the total distribution number setting column 650 is the total value of the distribution number for each store.

上記のようにして、各店舗に対する配分枚数が決定される。なお、上記では、与えられた総配分枚数と配分枚数の合計が異なる場合には、配分枚数の合計を用いるようにしている。しかし、CPU102の計算処理によって、配分枚数の合計が総配分枚数と合致するように、各店舗への配分枚数を調整するようにしてもよい（以下の例においても同様である）。 As described above, the number of sheets to be distributed to each store is determined. In the above description, when the given total number of distributed sheets is different from the total number of distributed sheets, the total number of distributed sheets is used. However, the number of pieces to be distributed to each store may be adjusted by the calculation process of the CPU 102 so that the total number of pieces to be distributed matches the total number of pieces to be distributed (the same applies to the following examples).

(b) 1:100配分
図11に、図8ステップS112の1:100配分処理のフローチャートを示す。CPU102は、総配分枚数「90枚」、配分対象店舗「S・A店舗」の状態で、1:100配分指令ボタン670がクリックされると、図11に示す1:100配分処理に移行する（図8ステップS106、S108、S111、S112）。 (b) 1: 100 distribution FIG. 11 shows a flowchart of the 1: 100 distribution process in step S112 in FIG. When the 1: 100 distribution command button 670 is clicked in the state of the total distribution number “90” and the distribution target store “SA store”, the CPU 102 shifts to the 1: 100 distribution process shown in FIG. 11 ( FIG. 8 steps S106, S108, S111, S112).

CPU102は、ランクS、Aの各店舗に対して、上位ランクから1枚ずつ配分する（図11ステップS300）。残り配分枚数（総配分枚数−ランクS、Aの店舗数）が0か否かを判断する（図11ステップS302）。この実施形態では、残り配分枚数は0でないとすると、ランクS、Aの店舗全体の商品属性グループ「ジャケット、サイズA」についての期間売上金額に対する、ランクS、Aの各店舗の当該商品属性グループについての期間売上金額の割合（期間売上金額の構成比）を算出する（図11ステップS304）。この期間売上金額の構成比に応じて、残り配分枚数の配分を行うことによって、各店舗に対する配分枚数を決定し、図9に示す各店舗の配分数欄に表示する（図11ステップS306、S308）つまり、ある店舗に対する配分枚数は、数式(4)の算出値ｂを整数に切り上げた数値となる。 The CPU 102 distributes one store from the top rank to each store of ranks S and A (step S300 in FIG. 11). It is determined whether the remaining distribution number (total distribution number−rank S, number of stores in A) is 0 (step S302 in FIG. 11). In this embodiment, assuming that the remaining distribution number is not 0, the product attribute group of each store of ranks S and A with respect to the period sales amount for the product attribute group “jacket, size A” of the entire store of ranks S and A Is calculated (step S304 in FIG. 11). By allocating the remaining distribution number according to the composition ratio of the period sales amount, the distribution number for each store is determined and displayed in the distribution number column of each store shown in FIG. 9 (steps S306 and S308 in FIG. 11). That is, the number of sheets distributed to a certain store is a numerical value obtained by rounding up the calculated value b of Expression (4) to an integer.

1＋残り配分枚数×当該店舗の期間売上金額の構成比＝算出値ｂ・・・・(4)
(c) 商品ランク配分
図12に、図8ステップS114の商品ランク配分処理のフローチャートを示す。CPU102は、総配分枚数「90枚」、配分対象店舗「S・A店舗」の状態で、商品ランク指令ボタン680がクリックされると、図12に示す商品ランク配分処理に移行する（図8ステップS106、S108、S114）。 1 + remaining distribution number × composition ratio of period sales amount of the store = calculated value b (4)
(c) Commodity rank distribution FIG. 12 shows a flowchart of the commodity rank distribution process in step S114 in FIG. When the commodity rank command button 680 is clicked in the state of the total number of distribution sheets “90” and the distribution target store “S / A store”, the CPU 102 shifts to a commodity rank distribution process shown in FIG. 12 (step in FIG. 8). S106, S108, S114).

CPU102は、図13Aに示すランク別配分数設定画面を表示し、操作者に対して各ランクの配分数の設定を促す（図12ステップS400）。ここでは、操作者は、ランクSに配分数「5」、ランクAに配分数「4」、ランクBに配分数「0」、ランクCに配分数「0」を設定したものとする。 The CPU 102 displays the distribution number setting screen for each rank shown in FIG. 13A, and prompts the operator to set the distribution number for each rank (step S400 in FIG. 12). Here, it is assumed that the operator has set the distribution number “5” for rank S, the distribution number “4” for rank A, the distribution number “0” for rank B, and the distribution number “0” for rank C.

CPU102は、操作者により合計値計算ボタンがクリックされると（図12ステップS402）、設定されたランク別配分数により、各店舗に配分したときの合計配分数を数式(5)に基づいて算出し、図13Bに示すウインドウを表示する（図12ステップS404）。 When the operator clicks the total value calculation button (step S402 in FIG. 12), the CPU 102 calculates the total number of distributions to each store based on the set number of distributions according to the rank based on the formula (5). Then, the window shown in FIG. 13B is displayed (step S404 in FIG. 12).

合計配分枚数＝Sの店舗数×5＋Aの店舗数×4
＋Bの店舗数×0＋Cの店舗数×0・・・・(5)
CPU102は、操作者により配分実行指令「OK」がクリックされると（図12ステップS406）、設定されたランク別配分数にしたがって、各店舗に対する配分枚数を図9に示す各店舗の配分数欄に表示する（図12ステップS408）。これにより、同一ランクの店舗に対して、均等に配分することができる。 Total distribution number = number of S stores x 5 + number of A stores x 4
+ Number of stores in B x 0 + number of stores in C x 0 ... (5)
When the distribution execution command “OK” is clicked by the operator (step S406 in FIG. 12), the CPU 102 sets the distribution number for each store according to the set distribution number according to the rank shown in FIG. (Step S408 in FIG. 12). Thereby, it can be evenly distributed to stores of the same rank.

この配分方法の場合、操作者は、配分枚数の合計が総配分枚数に合致（もしくは近似するよう）に、配分数を調整を行う。なお、各ランクにおける配分枚数の組み合わせを予め用意しておき、CPU102が、総配分枚数に最も合致する配分枚数を選択して提示するようにしてもよい。
In the case of this distribution method, the operator adjusts the number of distributions so that the total number of distributions matches (or approximates) the total number of distributions. Note that a combination of the number of distributions in each rank may be prepared in advance, and the CPU 102 may select and present the distribution number that best matches the total distribution number.

3.2 追加配分時
上記の初回配分時の配分シミュレーションの結果（配分データ）は、物流センターコンピュータ40に転送される。物流センターは、物流センターコンピュータ40を用いて配分データを出力し、当該出力データに基づいて各店舗に対してSKUを配分するための出荷業務を行う。各店舗は、物流センターから配分されたSKUを販売する。 3.2 At the time of additional allocation The result (allocation data) of the allocation simulation at the time of the initial allocation described above is transferred to the distribution center computer 40. The distribution center outputs distribution data using the distribution center computer 40 and performs a shipping operation for allocating SKUs to each store based on the output data. Each store sells the allocated SKU from the distribution center.

これに伴い、集計処理コンピュータ20は、店舗コンピュータ50等から売上データ等を受け取り、データベースサーバ30のトランザクションDB36に蓄積する（データ集計処理）。以下に、追加配分時の配分処理コンピュータ10による配分シミュレーションについて、(a)売上予測配分、(b)売上枚数の構成比による配分に分けて説明する。なお、前述の初回配分時の配分方法を、追加配分時の配分方法として用いてもよい。 Accordingly, the tallying computer 20 receives the sales data and the like from the store computer 50 and the like, and accumulates the data in the transaction DB 36 of the database server 30 (data tallying process). Hereinafter, the distribution simulation by the distribution processing computer 10 at the time of additional distribution will be described by dividing into (a) sales prediction distribution and (b) distribution based on the composition ratio of the number of sales. Note that the above-described allocation method at the time of the initial allocation may be used as the allocation method at the time of the additional allocation.

(a) 売上予測配分
図14に、追加配分時の配分シミュレーションのフローチャートを示す。CPU102は、操作者により配分対象となるSKUが入力されると（図14ステップS500、S502）、トランザクションDB36から当該SKUについての所定の期間の売上枚数を取り出して、数式(6)に示す当週売上予測値から数式(7)に示す参考値を算出し、これを売上データ等ともに表示する（図15の配分シミュレーション画面の参考値表示欄参照）（図14ステップS504、S506）。さらに、各店舗の配分数欄に、参考値を整数に切り上げた配分枚数を表示する。この配分枚数欄に表示された数値が、各店舗に対する配分枚数となる。 (a) Sales forecast distribution FIG. 14 shows a flowchart of a distribution simulation at the time of additional distribution. When the operator inputs the SKU to be distributed (steps S500 and S502 in FIG. 14), the CPU 102 extracts the number of units sold in the predetermined period for the SKU from the transaction DB 36, and The reference value shown in Expression (7) is calculated from the sales forecast value, and is displayed together with the sales data and the like (see the reference value display field on the distribution simulation screen in FIG. 15) (steps S504 and S506 in FIG. 14). Further, the number of distributions obtained by rounding up the reference value to an integer is displayed in the distribution number column of each store. The numerical value displayed in the distribution number column is the distribution number for each store.

この配分方法では、各店舗の配分枚数を合計した枚数が、全体としての配分枚数になる。なお、総配分枚数が与えられる場合には、上記にて算出した各店舗の配分枚数の比率に応じて、総配分枚数を各店舗に配分するようにしてもよい。 In this distribution method, the total number of distributions of each store is the total number of distributions. When the total distribution number is given, the total distribution number may be distributed to each store according to the ratio of the distribution number of each store calculated as described above.

数式(6)
当週売上予測値
＝｛Pre1×a＋Pre2×b＋Pre3×c＋Pre4×d｝／（a＋b＋c＋d）
Pre1：1週前の週間の売上枚数 a：Pre1の重み
Pre2：2週前の週間の売上枚数 b：Pre2の重み
Pre3：3週前の週間の売上枚数 c：Pre3の重み
Pre4：4週前の週間の売上枚数 d：Pre4の重み
数式(7)
参考値＝当週売上予測値／消化率−（在庫数＋積送数＋当週売上枚数）
ここで、消化率とは、各店舗における当該ＳＫＵの販売枚数推累計を、仕入数累計で除した率である。また、積送数とは、各店舗における当該ＳＫＵについての、発注済であって未入荷の枚数である。 Formula (6)
Sales forecast for the current week = {Pre1 x a + Pre2 x b + Pre3 x c + Pre4 x d} / (a + b + c + d)
Pre1: Sales volume of the week before one week a: Weight of Pre1
Pre2: Sales volume for the week two weeks before b: Weight of Pre2
Pre3: Weekly sales volume 3 weeks ago c: Weight of Pre3
Pre4: Number of units sold 4 weeks ago d: Weight of Pre4 Formula (7)
Reference value = this week's sales forecast value / digestion rate-(number of stocks + number of shipments + number of sales this week)
Here, the digestion rate is a rate obtained by dividing the estimated number of sold SKUs in each store by the cumulative number of purchases. In addition, the number of consignments is the number of unordered SKUs for each SKU in each store.

なお、設定期間中の土曜、日曜の売上比率である週末指数（１週間の売上枚数のうち、土曜・日曜の売上枚数が占める割合）を考慮して当週売上予測値を算出してから、参考値を算出してもよい（数式(8)参照）。これにより、週末の売上比率が高い店舗のプライオリティを高め、当該店舗に対して優先的に集中配分することができる。 In addition, after considering the weekend index (the ratio of the sales volume on Saturday and Sunday to the sales volume for one week, the sales volume on Saturday and Sunday) which is the sales ratio on Saturday and Sunday during the set period, A reference value may be calculated (see Equation (8)). As a result, it is possible to increase the priority of a store having a high sales ratio on the weekend, and to preferentially distribute the store to the store.

数式(8)
当週売上予測値
＝｛Pre1×a＋Pre2×b＋Pre3×c＋Pre4×d｝／（a＋b＋c＋d） ×週末
指数
Pre1：1週前の週間の売上枚数 a：Pre1の重み
Pre2：2週前の週間の売上枚数 b：Pre2の重み
Pre3：3週前の週間の売上枚数 c：Pre3の重み
Pre4：4週前の週間の売上枚数 d：Pre4の重み
なお、Pre1等の重みa〜d、消化率は、操作者が任意に設定できるようにしてもよい。 Formula (8)
Sales forecast value for this week = {Pre1 x a + Pre2 x b + Pre3 x c + Pre4 x d} / (a + b + c + d) x weekend index
Pre1: Sales volume of the week before one week a: Weight of Pre1
Pre2: Sales volume for the week two weeks before b: Weight of Pre2
Pre3: Weekly sales volume 3 weeks ago c: Weight of Pre3
Pre4: Sales volume of the week four weeks before d: Weight of Pre4 Note that the weights a to d of Pre1 and the like, and the digestibility may be arbitrarily set by the operator.

(b)売上枚数の構成比による配分
図16に、図14ステップS508の売上枚数の構成比による配分処理のフローチャートを示す。CPU102は、初回配分時にSKUが配分された店舗全体における当該SKUについて、各店舗の当該SKUについての当週を含めた5週間の売上枚数の合計の割合（各店舗毎の期間売上枚数の構成比）を算出する（図16ステップS600）。この期間売上枚数の構成比に応じて、追加配分枚数の配分を行うことによって、各店舗に対する配分枚数を決定し、図15に示す配分シミュレーション画面の各店舗の配分数欄に表示する（図16ステップS602、S604）。つまり、ある店舗に対する配分枚数は、数式(9)の算出値ｃを整数に切り上げた数値となる。 (b) Distribution based on composition ratio of sales figures FIG. 16 shows a flowchart of distribution processing based on composition ratio of sales figures in step S508 in FIG. The CPU 102 calculates the ratio of the total number of sales for the SKU of each store in the entire store to which the SKU was allocated at the time of the first allocation for the five weeks including the current week (the composition ratio of the period sales number for each store). ) Is calculated (step S600 in FIG. 16). By allocating the additional distribution number according to the composition ratio of the period sales number, the distribution number for each store is determined and displayed in the distribution number column of each store on the distribution simulation screen shown in FIG. 15 (FIG. 16). Steps S602 and S604). That is, the number of sheets to be distributed to a certain store is a numerical value obtained by rounding up the calculated value c of Expression (9) to an integer.

追加配分枚数×当該店舗の期間売上枚数の構成比＝算出値ｃ・・・・(9)
この追加配分時の配分シミュレーションの結果（配分データ）は、物流センターコンピュータ40に転送される。物流センターは、物流センターコンピュータ40を用いて配分データを出力し、当該出力データに基づいて各店舗に対してSKUを追加配分するための出荷業務を行う。各店舗は、物流センターから追加配分されたSKUを販売する。 Additional allocation number x composition ratio of the period sales number of the store = calculated value c (9)
The result (distribution data) of the distribution simulation at the time of the additional distribution is transferred to the distribution center computer 40. The distribution center outputs distribution data using the distribution center computer 40, and performs a shipping operation for additionally allocating SKUs to each store based on the output data. Each store sells additional SKUs from the distribution center.

4. 他の実施例等
4.1 店舗ランク付処理についての他の実施例
(1) 上記の実施形態では、ＳＫＵの属する商品属性グループの「期間売上金額」に基づいて店舗のランク付けを行っているが、当該商品属性グループの「期間売上枚数」、「期間売上金額とSKU稼働率」、「期間売上枚数とSKU稼働率」に基づいて行ってもよい。「期間売上枚数とSKU稼働率」に基づいて店舗のランク付けを行う場合について、図17Aを用いて説明する。横軸に各店舗の当該商品属性グループの期間売上枚数、縦軸に各店舗の当該商品属性グループにおけるSKU稼働率をとり、各店舗をプロットで表す。売上稼働倍率（期間売上枚数×SKU稼働率）により各店舗の順位を定め、上位40％以上をランクS、上位40〜70％をランクA、上位70〜90％をランクB、下位10％未満をランクCとして、各店舗についてランク付けを行う。なお、曲線800、802、804、806は、各ランク間の売上稼働倍率を示す。また、これと比較するために、図17Bに「期間売上枚数」に基づいて店舗のランク付けを行った場合を示す。 4. Other examples
4.1 Other Examples of Store Ranking Processing
(1) In the above embodiment, stores are ranked based on the “period sales amount” of the product attribute group to which the SKU belongs. It may be performed based on “SKU operating rate” and “period sales quantity and SKU operating rate”. A case of ranking stores based on “period sales quantity and SKU occupancy rate” will be described with reference to FIG. 17A. The abscissa indicates the number of units sold during the period of the product attribute group of each store, and the ordinate indicates the SKU occupancy rate of the store in the product attribute group. The stores are plotted. The ranking of each store is determined based on the sales occupancy ratio (period sales volume x SKU occupancy rate). Rank S is for the top 40% or more, rank A for the top 40 to 70%, rank B for the top 70 to 90%, and lower than 10%. Is ranked C, and each store is ranked. Note that curves 800, 802, 804, and 806 indicate the sales operating ratio between the ranks. For comparison, FIG. 17B shows a case where stores are ranked based on “period sales amount”.

このようにSKU稼働率を考慮した場合、売上枚数は多いがSKU稼働率は低い店舗は、順位が下がり、逆に売上枚数は少ないがSKU稼働率は高い店舗は、順位が上がる。つまり、後者の販売効率の高い店舗はランクが上がるため、当該店舗に対して配分量を増やすことにより、売上を伸ばすことができる。 In this way, when the SKU occupancy rate is considered, a store with a large number of sales but a low SKU occupancy rate has a lower rank, and a store with a small sales quantity but a high SKU occupancy rate has a higher rank. In other words, the latter stores with higher sales efficiency have higher ranks, so that sales can be increased by increasing the distribution amount to the stores.

なお、図17Bの縦軸「売上SKU数」とは、設定期間において売上が発生したSKUの種類数のことである。また、SKU稼働率の代わりに、在庫回転率等を用いて店舗のランク付けを行ってもよい。 Note that the “number of sales SKUs” on the vertical axis in FIG. 17B indicates the number of types of SKUs for which sales have occurred in the set period. In addition, instead of the SKU operation rate, the stores may be ranked using the inventory turnover rate or the like.

(2) 上記の実施形態では、配分しようとするSKUが属する商品属性グループの売上金額等に基づいて、店舗のランク付けを行っている。しかしながら、これに限られるものではない。例えば、当該SKUの売上金額等に基づいて、店舗のランク付けを行ってもよい。また、当該SKUに類似するSKUの売上金額等に基づいて、店舗のランク付けを行ってもよい。また、当該SKUが属する商品属性グループに類似する商品属性グループの売上金額等に基づいて、店舗のランク付けを行ってもよい。 (2) In the above embodiment, stores are ranked based on the sales amount of the product attribute group to which the SKU to be distributed belongs. However, it is not limited to this. For example, stores may be ranked based on the sales amount of the SKU or the like. The stores may be ranked based on the sales amount of the SKU similar to the SKU. Further, the stores may be ranked based on the sales amount of a product attribute group similar to the product attribute group to which the SKU belongs.

(3) 上記の実施形態では、図9に示す配分シミュレーション画面の店舗選択欄660のプルダウンメニューにより「S店舗のみ、S・A店舗、S・A・B店舗、全店舗配分」から配分対象店舗を選択することができる。しかしながら、これに限られるものではなく、例えば、ランクBの店舗のみを選択できるようにしてもよい。 (3) In the above embodiment, from the pull-down menu of the store selection field 660 on the distribution simulation screen shown in FIG. 9, the distribution target stores are selected from “only S stores, SA stores, SAB stores, all store distribution”. Can be selected. However, the present invention is not limited to this. For example, only stores of rank B may be selected.

4.2 配分シミュレーション（初回配分時、追加配分時）についての他の実施例
(1) 上記の実施形態では、通常配分処理、1:100配分処理において、配分しようとするSKUが属する商品属性グループの売上金額（期間売上金額の構成比）に基づいて、各店舗に対する配分枚数を算出している（図10ステップS202、図11ステップS306）。しかしながら、配分しようとするSKUが属する商品属性グループの売上枚数（期間売上枚数の構成比）に基づいて、各店舗に対する配分枚数を算出してもよい。 4.2 Other Examples of Allocation Simulation (Initial Allocation, Additional Allocation)
(1) In the above-described embodiment, in the normal distribution processing and the 1: 100 distribution processing, the number of pieces to be distributed to each store based on the sales amount (the composition ratio of the period sales amount) of the product attribute group to which the SKU to be distributed belongs. Is calculated (step S202 in FIG. 10, step S306 in FIG. 11). However, the number of pieces to be distributed to each store may be calculated based on the number of pieces of sales (the composition ratio of the number of pieces sold during the period) of the product attribute group to which the SKU to be distributed belongs.

また、配分しようとするSKUの売上金額または売上枚数に基づいて、各店舗に対する配分枚数を算出してもよい。また、当該SKUに類似するSKUの売上金額または売上枚数に基づいて、各店舗に対する配分枚数を算出してもよい。また、配分しようとするSKUが属する商品属性グループに類似または関連する商品属性グループの売上金額または売上枚数に基づいて、各店舗に対する配分枚数を算出してもよい。 Alternatively, the number of pieces to be distributed to each store may be calculated based on the sales amount or the number of pieces of SKU to be distributed. Further, the distribution number for each store may be calculated based on the sales amount or the sales number of the SKU similar to the SKU. Alternatively, the number of pieces to be distributed to each store may be calculated based on the sales amount or the number of pieces of the product attribute group similar or related to the product attribute group to which the SKU to be distributed belongs.

(2) 上記の実施形態では、売上予測配分処理、売上枚数の構成比による配分処理において、配分しようとするSKUの売上枚数に基づいた参考値または期間売上枚数の構成比を用いて、各店舗に対する配分枚数を算出している（図14ステップS506、図16ステップS602）。しかしながら、配分しようとするSKUの売上金額に基づいて、各店舗に対する配分枚数を算出してもよい。 (2) In the above embodiment, in the sales forecast distribution processing and the distribution processing based on the composition ratio of the number of sales units, each store is used by using a reference value based on the number of sales units of the SKU to be distributed or the composition ratio of the period sales units. (Step S506 in FIG. 14, Step S602 in FIG. 16). However, the number of pieces to be distributed to each store may be calculated based on the sales amount of the SKU to be distributed.

また、配分しようとするSKUの属する商品属性グループの売上枚数または売上金額に基づいて、各店舗に対する配分枚数を算出してもよい。また、配分しようとするSKUが属する商品属性グループに類似または関連する商品属性グループの売上枚数または売上金額に基づいて、各店舗に対する配分枚数を算出してもよい。 Alternatively, the number of copies to be distributed to each store may be calculated based on the number of sales or the sales amount of the product attribute group to which the SKU to be distributed belongs. Alternatively, the number of copies to be distributed to each store may be calculated based on the number of sales or the sales amount of the product attribute group similar or related to the product attribute group to which the SKU to be distributed belongs.

(3) 上記の実施形態では、1:100配分処理において、操作者により選択されたランクS、Aの各店舗に対して、上位ランクから1枚ずつ配分している（図11ステップS300）が、所定量ずつ配分してもよい。また、上位ランクから配分するのではなく、売上金額または売上枚数の大きい順に配分してもよい。 (3) In the above embodiment, in the 1: 100 distribution process, one sheet is distributed from the top rank to each store of ranks S and A selected by the operator (step S300 in FIG. 11). , May be distributed by a predetermined amount. Also, instead of allocating from the higher rank, the sales amount or the number of sales may be allocated in descending order.

(4) 上記の実施形態では、商品ランク配分処理において、操作者に対して、図13Aに示すランク別配分数設定画面にランク別配分数を入力させている（図12ステップS400）。しかしながら、図18に示すランク別配分数設定画面であってもよい。これは、あらかじめランク別配分数が設定されており、操作者に対して、所望の項目を選択させるものである。また、ランク別配分数ではなく、ランク別配分比率であってもよい。 (4) In the above embodiment, in the product rank distribution process, the operator is caused to input the rank-specific distribution number on the rank-specific distribution number setting screen shown in FIG. 13A (step S400 in FIG. 12). However, the distribution number setting screen for each rank shown in FIG. 18 may be used. In this case, the number of distributions by rank is set in advance, and the operator is caused to select a desired item. Instead of the number of distributions by rank, the distribution ratio by rank may be used.

(5) 上記の実施形態では、初回時および追加時の配分処理方法として、「通常配分、1:100配分、商品ランク配分、売上予測配分、売上枚数の構成比による配分」を一例として説明している。しかしながら、これらに限られるものではない。例えば、配分しようとするSKUの属する商品属性グループの期間売上枚数と、その商品属性グループに属するSKUの種類数（SKU数）（図3参照）を用いて、SKU1種類あたりの売上枚数（売上枚数／SKU数）を店舗ごとに算出し、この算出値に基づいて配分してもよい。 (5) In the above embodiment, as the distribution processing method at the first time and at the time of addition, “normal distribution, 1: 100 distribution, product rank distribution, sales forecast distribution, distribution by the composition ratio of the number of sales” is described as an example. ing. However, it is not limited to these. For example, using the number of sales units of the product attribute group to which the SKU to be distributed belongs and the number of types of SKUs (the number of SKUs) belonging to the product attribute group (see FIG. 3), the number of sales units per SKU (the number of sales units) / SKU) may be calculated for each store and distributed based on the calculated value.

また、その商品属性グループに属し、かつ所定量以上販売された（たとえば、１枚以上販売された）SKUの種類数（稼働SKU数）を用いて、SKU１種類あたりの売上枚数（売上枚数／稼働SKU数）を店舗ごとに算出し、この算出値に基づいて配分してもよい。これにより、SKU1種類あたりの販売パワーを考慮した配分処理が実現できる。なお、店舗のランク付けを行わないで、「売上枚数／SKU数」、「売上枚数／稼働SKU数」を利用した配分シミュレーションを実行してもよい。 Further, the number of sales per type of SKU (the number of sales / operations) is determined using the number of types of SKUs (the number of operating SKUs) belonging to the product attribute group and sold in a predetermined amount or more (for example, one or more sold). (The number of SKUs) may be calculated for each store and distributed based on this calculated value. As a result, it is possible to realize the distribution process in consideration of the sales power per SKU type. Note that the distribution simulation using the “number of sales / number of SKUs” and the “number of sales / number of operating SKUs” may be executed without ranking the stores.

(6) 上記の実施形態では、操作者自身が、総配分枚数を設定していない場合について説明している。しかしながら、図9に示す配分シミュレーション画面において、配分枚数変更ボタン640をクリックし、総配分枚数設定欄650に数値を入力することにより設定してもよい。 (6) In the above embodiment, a case where the operator himself has not set the total number of allocated sheets has been described. However, in the distribution simulation screen shown in FIG. 9, the setting may be made by clicking the distribution number change button 640 and inputting a numerical value in the total distribution number setting field 650.

(7) 上記の実施形態では、追加配分時の売上予測配分、売上枚数の構成比による配分において、当週を含めた5週間の売上枚数を利用する場合を一例として説明している。しかしながら、この期間のものに限られるものではなく、操作者が任意に当該期間を設定できるようにしてもよい。また、期間を設定せずに、これまでの売上枚数の累計であってもよい。 (7) In the above-described embodiment, the case where the number of sales for five weeks including the current week is used in the sales forecast distribution at the time of additional distribution and the distribution based on the composition ratio of the number of sales is described as an example. However, the present invention is not limited to this period, and the operator may arbitrarily set the period. In addition, the period may not be set, and may be the cumulative total of the number of sales.

(8) 上記の実施形態では、数式(7)により算出した参考値を用いて、各店舗に対する配分枚数を算出しているが、その参考値の代わりに、当週配分予測値（＝当週売上予測値／消化率）を用いて、各店舗に対する配分枚数を算出してもよい。 (8) In the above-described embodiment, the number of sheets to be distributed to each store is calculated using the reference value calculated by equation (7). Using the (sales forecast value / digestion rate), the number of distributions to each store may be calculated.

(9) 上記の実施形態では、追加配分時において、店舗のランク付けを行わないで、参考値を利用した配分シミュレーションを実行している。しかしながら、ランク付けされた店舗に対して、参考値を用いることにより配分シミュレーションを実行してもよい。 (9) In the above embodiment, at the time of additional distribution, the distribution simulation using the reference value is executed without ranking the stores. However, the distribution simulation may be performed on the ranked stores by using the reference value.

(10) 上記の実施形態では、数式(3)、(4)の算出値を整数に切り上げた数値を、各店舗に対する配分枚数としている。しかしながら、その算出値を整数に切り下げた数値や、その算出値に最も近い整数値を各店舗に対する配分枚数としてもよい。同様に、数式(7)で算出される参考値を整数に切り上げた数値ではなく、整数に切り下げた数値等を各店舗に対する配分枚数としてもよい。 (10) In the above embodiment, the numerical value obtained by rounding up the calculated values of Expressions (3) and (4) to an integer is set as the number of sheets distributed to each store. However, a numerical value obtained by rounding down the calculated value to an integer or an integer value closest to the calculated value may be used as the number of sheets to be distributed to each store. Similarly, instead of a numerical value obtained by rounding up the reference value calculated by Expression (7) to an integer, a numerical value or the like rounded down to an integer may be used as the number of sheets distributed to each store.

4.3 他の実施例
(1) 上記の実施形態では、商品属性グループは、アイテム（例えば、ジャケット、プルオーバー、カーディガンなど）とサイズでグループ化されたものである。しかしながら、これに限られるものではなく、その他の要素（例えば、カラー等）を用いてグループ化してもよい。また、アイテム、サイズとともに、アイテム・サブ（例えば、ニット、ファブリック、ジャージなど）を用いてグループ化してもよい。このアイテム・サブを用いることにより、配分対象となるSKUにより近い特性を有する商品属性グループを形成することができる。 4.3 Other embodiments
(1) In the above embodiment, the product attribute group is grouped by item (for example, jacket, pullover, cardigan, etc.) and size. However, the present invention is not limited to this, and may be grouped using other elements (for example, colors). In addition, grouping may be performed using item subs (for example, knits, fabrics, jerseys, etc.) along with items and sizes. By using the item sub, a product attribute group having characteristics closer to the SKU to be distributed can be formed.

また、商品属性グループをアイテムのみ、アイテム・サブのみ、またはサイズのみで形成してもよい。例えば、「ジャージ」型のSKUを配分しようとする場合に、アイテムを設定しないでアイテム・サブ「ジャージ」により形成される商品属性グループを利用する。 Further, the product attribute group may be formed of only items, only item subs, or only sizes. For example, when trying to allocate a “jersey” type SKU, an item attribute group formed by item sub “jersey” is used without setting an item.

また、商品属性グループを複数設定できるようにしてもよい。例えば、アイテムやアイテム・サブを複数設定することにより、商品属性グループの売上データが多くなり有用な場合もあり得る。 Further, a plurality of product attribute groups may be set. For example, by setting a plurality of items and item subs, the sales data of the product attribute group may be increased and may be useful.

(2) 上記の実施形態では、配分対象物として、品番、サイズ、カラーで特定された商品であるSKUを対応づけ、配分対象物に対応する取扱実績情報として、商品属性グループ（ジャケット、サイズA）の売上金額を対応づけて説明している。しかしながら、配分対象物に対応する取扱実績情報として、配分対象物の種類、性質、機能等その他の特性と関連または類似する特性を有する物の取扱実績情報でもよい。配分対象物と配分対象物に対応する取扱実績情報の例を図19に示す。 (2) In the above embodiment, as the distribution target, the SKU, which is the product specified by the product number, size, and color, is associated, and as the handling result information corresponding to the distribution target, the product attribute group (jacket, size A ) Are described in association with each other. However, as the handling result information corresponding to the distribution object, the handling result information of an object having characteristics related or similar to other characteristics such as the type, property, and function of the distribution object may be used. FIG. 19 shows an example of the distribution object and the handling result information corresponding to the distribution object.

(3) 上記の実施形態では、配分シミュレーションにおいて、いずれの店舗に対してどれだけ商品を配分するかを決定する場合について説明している。しかしながら、いずれの店舗に配分するか（配分先）だけを決定する場合や、どれだけ商品を配分するか（配分量）だけを決定する場合にも、この発明を適用することができる。 (3) In the above-described embodiment, a case has been described in which the distribution simulation determines how many products are to be distributed to which stores. However, the present invention can be applied to a case where only the store is to be distributed (distribution destination) or a case where only the product is to be distributed (distribution amount) is determined.

(4) 上記の実施形態では、複数の各店舗に対して、物理的に商品を配分する場合を一例として説明しているが、電気通信回線を用いて、配分対象物としてデータやプログラムを配送する場合にもこの発明を適用することができる。また、同一店舗等内において、複数の商品配置領域に商品を配分する場合にも、この発明を適用することができる。例えば、同一店舗において、１階〜５階に同一商品を配分する場合である。 (4) In the above-described embodiment, a case in which merchandise is physically distributed to a plurality of stores is described as an example. However, data and programs are distributed as distribution objects using a telecommunication line. In this case, the present invention can be applied. Also, the present invention can be applied to a case where products are distributed to a plurality of product placement areas in the same store or the like. For example, in the same store, the same product is distributed to the first to fifth floors.

(5) 上記の実施形態では、配分処理コンピュータ10と別個のコンピュータ（集計処理コンピュータ20）を用いて、データ集計処理を行っているが、配分処理コンピュータ10が、データ集計処理を行ってもよい。 (5) In the above embodiment, the data aggregation processing is performed by using a computer (aggregation processing computer 20) separate from the distribution processing computer 10, but the allocation processing computer 10 may perform the data aggregation processing. .

(6) 上記の実施形態では、アパレル商品を各店舗に対して配分する場合を一例として説明しているが、商品一般（食品、電気製品等）について、この発明を適用することができる。また、配分の対象となるものは、各店舗において販売対象となる物品に限られるものでない。また、企業間において取り引きされるような商品についても適用することができる。 (6) In the above embodiment, the case where apparel products are distributed to each store is described as an example. However, the present invention can be applied to general products (food, electric products, and the like). The objects to be distributed are not limited to articles to be sold in each store. Further, the present invention can also be applied to products that are traded between companies.

(7) 上記の実施形態では、配分先として店舗を一例として説明しているが、これに限られるものではない。例えば、工場や営業所、物流センター等であってもよい。 (7) In the above embodiment, the store is described as an example as the distribution destination, but the present invention is not limited to this. For example, it may be a factory, a sales office, a distribution center, or the like.

(8) 上記の実施形態では、配分シミュレーションの結果（配分データ）を物流センターコンピュータ40に転送している。しかしながら、店舗コンピュータ50、52、54に転送してもよい。この場合、各店舗が、配分データに基づいて物流センター等に対して商品の出荷指令を行ってもよい。また、配分データに示される各店舗に対する配分枚数の範囲内で、各店舗が商品の出荷指令を行ってもよい。 (8) In the above embodiment, the result (distribution data) of the distribution simulation is transferred to the distribution center computer 40. However, it may be transferred to the store computers 50, 52, 54. In this case, each store may issue a shipping instruction of a product to a distribution center or the like based on the distribution data. Also, each store may issue a product shipping command within the range of the number of sheets distributed to each store indicated in the distribution data.

(9) 上記の実施形態では、物流センターコンピュータ40は、本部の集計処理コンピュータ20に対して入出荷データを送信しているが、入出荷データを出力した書類を本部に送付してもよい。同様に、店舗コンピュータ50、52、54は、本部の集計処理コンピュータ20に対して売上データを送信しているが、売上データを出力した書類を本部に送付してもよい。 (9) In the above embodiment, the distribution center computer 40 sends the receipt / shipment data to the tallying computer 20 at the headquarters. However, the document outputting the receipt / shipment data may be sent to the headquarters. Similarly, the store computers 50, 52, 54 transmit the sales data to the tallying computer 20 at the headquarters, but the documents that output the sales data may be sent to the headquarters.

(10) 上記の実施形態では、配分処理コンピュータ10は、集計処理コンピュータ20、物流センターコンピュータ40、店舗コンピュータ50等とともに用いることによって、上記の配分シミュレーション、店舗ランク付処理を実行している場合を一例として説明している。しかしながら、配分処理コンピュータ10単独で、配分シミュレーション、店舗ランク付処理を実行してもよい。 (10) In the above embodiment, the distribution processing computer 10 is used together with the aggregation processing computer 20, the distribution center computer 40, the store computer 50, and the like to execute the distribution simulation and the store ranking process. This is described as an example. However, the distribution processing computer 10 alone may execute the distribution simulation and the store ranking process.

(11) 上記の実施形態では、ブランドが同一のアパレル商品を、配分する場合を一例として説明している。しかしながら、ブランドが同一の場合に限られるものでない。 (11) In the above embodiment, the case where apparel products with the same brand are distributed is described as an example. However, it is not limited to the case where the brand is the same.

4.4 集計処理コンピュータ20の処理について
図20に、図1に示す集計処理コンピュータ20によるデータ集計処理のフローチャートを示す。集計処理コンピュータ20のCPUは、各店舗の店舗コンピュータ50、52、54からの売上データ（いずれのSKUが何枚売れたか）や、物流センターコンピュータ40からの入出庫データ（いずれのSKUを何枚入荷し、何枚集荷したか）を受信し、また、操作者から発注データ（いずれのSKUを何枚注文したか）を取得して、データベースサーバ30のトランザクションDB36に蓄積する（図20ステップS800）。この処理は、所定時刻になるまで繰り返し行われる（図20ステップS802）。 4.4 Regarding Processing of Tallying Computer 20 FIG. 20 shows a flowchart of data tallying processing by the tallying computer 20 shown in FIG. The CPU of the tallying processing computer 20 stores sales data from the store computers 50, 52, and 54 of each store (how many SKUs were sold), and entry / exit data from the distribution center computer 40 (how many SKUs (Step S800 in FIG. 20), receiving order data (how many SKUs were ordered) from the operator, and receiving order data (how many SKUs were ordered). ). This process is repeatedly performed until a predetermined time comes (step S802 in FIG. 20).

所定時刻になると、各店舗の売上データをSKUごとに集計し、当日の売上数として、データベースサーバ30のトランザクションDB36に記録する（図20ステップS804）。同様に、入庫データ、出庫データをSKUごとに集計し、トランザクションDB36に記録する。これにより、毎日の売上データ等が蓄積される。 At a predetermined time, the sales data of each store is totaled for each SKU, and is recorded in the transaction DB 36 of the database server 30 as the sales number of the day (step S804 in FIG. 20). Similarly, incoming data and outgoing data are totaled for each SKU and recorded in the transaction DB 36. Thus, daily sales data and the like are accumulated.

さらに、各店舗におけるSKUごとに、当該週の売上金額の累計（月曜日からの売上金額の累計）、当該週の売上枚数の累計、仕入枚数、在庫枚数なども算出し（図20ステップS806）、データベースサーバ30のトランザクションDB36（図5B参照）に記録される（図20ステップS808）。 Further, for each SKU in each store, the total of the sales amount of the week (the total of the sales amount from Monday), the total of the sales number of the week, the number of purchases, the number of stocks, and the like are calculated (step S806 in FIG. 20). Is recorded in the transaction DB 36 (see FIG. 5B) of the database server 30 (step S808 in FIG. 20).

配分処理システムの構成を示す図である。It is a figure showing the composition of a distribution processing system. 配分処理システムの処理の概要を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the outline | summary of a process of a distribution processing system. SKUと商品属性グループの関係を示す図である。It is a figure showing the relation between SKU and a product attribute group. 配分処理コンピュータ10、データベースサーバ30のハードウエア構成を示す図である。FIG. 2 is a diagram showing a hardware configuration of an allocation processing computer 10 and a database server 30. 商品DB34、トランザクションDB36のデータを示す図である。It is a figure showing data of goods DB34 and transaction DB36. 店舗ランク付処理を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows a store ranking process. 店舗ランク設定画面を示す図である。It is a figure showing a store rank setting screen. 初回配分時の配分シミュレーションを示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the allocation simulation at the time of the initial allocation. 配分シミュレーション画面を示す図である。It is a figure showing an allocation simulation screen. 通常配分処理を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows a normal distribution process. 1:100配分処理を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows a 1: 100 distribution process. 商品ランク配分処理を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows a goods rank distribution process. ランク別配分数設定画面を示す図である。It is a figure showing the distribution number setting screen according to rank. 追加配分時の配分シミュレーションを示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the distribution simulation at the time of additional distribution. 配分シミュレーション画面を示す図である。It is a figure showing an allocation simulation screen. 売上枚数の構成比による配分処理を示すフローチャートである。It is a flow chart which shows distribution processing by composition ratio of the number of sales. 各店舗における売上枚数とSKU稼働率、売上枚数と売上金額の関係を示すグラフである。It is a graph which shows the relationship between the number of sales and the SKU occupancy rate, and the number of sales and the sales amount in each store. ランク別配分数設定画面を示す図である。It is a figure showing the distribution number setting screen according to rank. 配分対象物、それに対応する取扱実績情報の例を示す表である。It is a table | surface which shows the example of a distribution target object and the corresponding handling result information. データ集計処理を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows a data totalization process.

Explanation of reference numerals

10・・・・配分処理コンピュータ
20・・・・集計処理コンピュータ
30・・・・データベースサーバ
32・・・・トランザクションDB
40・・・・物流センターコンピュータ
50、52、54・・・・店舗コンピュータ
10 ... Distribution processing computer
20 ... Computing computer
30 ... Database server
32: Transaction DB
40 ・・・・ Distribution center computer
50, 52, 54 ... Store computer

Claims

In a distribution processing system including a plurality of distribution destination terminal devices, a distribution processing device, and a distribution execution device,
The distribution destination terminal device records the handling result information of the object,
The distribution processor
From each distribution destination terminal device, receive and record the handling result information of the object at each distribution destination,
Based on the handling performance information corresponding to the new allocation target, the distribution destinations are classified,
Receiving the total amount of allocation objects to be newly allocated, and using the classification determined for each allocation destination, indicates how to allocate the allocation objects to each of the allocation destinations. Generates allocation data and sends it to the allocation execution device,
Receiving the distribution data, the distribution execution device executes processing for allocating the distribution target to the distribution destination based on the distribution data;
A distribution processing system characterized by the following.

An allocation processing device that generates allocation data for determining how to allocate an allocation target to each allocation destination,
Based on the handling performance information of the target at each distribution destination, based on the handling performance information corresponding to the allocation target to be newly allocated, classify each allocation destination,
Receiving the total amount of allocation objects to be newly allocated, and using the classification determined for each allocation destination, indicates how to allocate the allocation objects to each of the allocation destinations. Generating allocation data,
A distribution processing device characterized by the above-mentioned.

Based on the handling performance information of the target at each distribution destination, based on the handling performance information corresponding to the allocation target to be newly allocated, classify each allocation destination,
Receiving the total amount of allocation objects to be newly allocated, and using the classification determined for each allocation destination, indicates how to allocate the allocation objects to each of the allocation destinations. The process of generating distribution data
A program to be executed by a computer.

A recording medium on which the program according to claim 3 is recorded.

The system, apparatus, program or recording medium according to any one of claims 1 to 4,
The method according to claim 1, further comprising: generating the distribution data indicating which distribution target is to be allocated to the distribution target, or how much distribution target is to be allocated to which distribution target.

The system, apparatus, program or recording medium according to any one of claims 1 to 5,
The handling result information corresponding to the distribution target is past handling performance information of the distribution target.

The system, apparatus, program or recording medium according to any one of claims 1 to 5,
The handling performance information corresponding to the distribution target is past handling performance information for the entire group to which the distribution target belongs.

The system, apparatus, program or recording medium according to any one of claims 1 to 7,
The distribution data indicating how much the distribution object is distributed to a selected distribution destination selected using the classification determined for the distribution destination is generated.

The system, apparatus, program or recording medium according to claim 8,
According to the ratio of the handling performance information corresponding to the distribution target of each of the selected distribution destinations to the handling performance information corresponding to the distribution target of the entire selected distribution destination, how much is allocated to each of the selected distribution destinations. Generating the distribution data indicating whether the object is to be distributed.

The system, apparatus, program or recording medium according to claim 8,
For each of the selected distribution destinations, while distributing the distribution object in a predetermined amount,
With respect to the remaining allocation target after the distribution, with respect to the processing performance information corresponding to the allocation target of the entire selected allocation destination, according to a ratio of the processing performance information corresponding to the allocation target of each of the selected distribution destinations, Generating the allocation data indicating how much to allocate to each of the selected allocation destinations;

The system, apparatus, program or recording medium according to any one of claims 1 to 7,
The distribution data indicating how to distribute the distribution object is generated based on a distribution amount or a distribution ratio set for the classification.

The system, apparatus, program or recording medium according to any one of claims 1 to 7,
Based on the handling performance information corresponding to the allocation target of the group to which the allocation target belongs, and the handling capacity per group component calculated from the number of types of group components belonging to the group, how much the allocation target is Generating the distribution data indicating whether to distribute the data.

The system, apparatus, program or recording medium according to any one of claims 1 to 7,
The distribution data indicating how much the distribution target is to be distributed is generated based on a sales forecast value calculated from the handling result information corresponding to the distribution target.

The system, apparatus, program or recording medium according to claim 13,
The distribution data indicating how much distribution objects are to be distributed is generated based on the sales forecast value in consideration of a weekend index.

The system, apparatus, program or recording medium according to any one of claims 1 to 14,
The handling result information includes at least sales information.

The system, apparatus, program or recording medium according to any one of claims 1 to 15,
The handling result information includes at least an operating rate calculated from sales information and inventory information.

Using a computer,
Based on the actual handling information of the target at each distribution destination, based on the actual handling information corresponding to the new allocation target, evaluate each distribution destination,
Receiving the total amount of the allocation target to be newly distributed, and using the evaluation determined for each allocation destination, indicates how to allocate the allocation target to each allocation destination. Generating allocation data,
And a distribution processing method.