JP2005025246A - 受注予測システム、受注予測方法及び受注予測プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】フォーキャスト情報に基づいて適切な在庫数量を算出する。
【解決手段】過去のフォーキャスト情報に含まれる所要数とこれに対応する受注実績との比である変換係数を計算し（Ｓ１，Ｓ２）、フォーキャストＬＴが互いに等しい複数の変換係数の標準偏差を計算し（Ｓ３）、変換係数の標準偏差に基づいて得られた値（ｓ／Ａｖｅ）がしきい値を超えていないフォーキャストＬＴを有効なフォーキャストＬＴと判定し（Ｓ４，Ｓ５）、有効なフォーキャストＬＴに対応する所要数とこれに対応する変換係数とを乗じることによって受注予測数量を算出し（Ｓ６）、有効なフォーキャストＬＴに対応する所要数とこれに対応する変換係数の標準偏差を用いた演算を行うことによってマージンを算出し（Ｓ７）、受注予測数量とこれに対応するマージンを加算することによって安全在庫数を算出する（Ｓ８）。
【選択図】 図５

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は受注予測システム、受注予測方法及び受注予測プログラムに関し、需要者である顧客から与えられるフォーキャスト情報に基づき受注予測を行うための受注予測システム、受注予測方法及び受注予測プログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年、主に製造業や流通業では、資材の調達や在庫管理、さらには製品の配送に亘る一連の事業活動を企業や組織の壁を越えて統合的に管理し、これによって業務効率を改善する手法が注目されている。このような取り組みは、一般に「サプライ・チェーン・マネジメント（ＳＣＭ）」と呼ばれ、主として納期の短縮や欠品の削減、在庫の圧縮などに大きな効果があるとされている。
【０００３】
サプライ・チェーン・マネジメントの効果を十分に発揮させるためには、供給者と需要者との間の密接な情報交換が不可欠である。例えば、需要者が将来の細かな発注見込みを供給者に通知すれば、供給者はこれに基づいて将来の生産計画を立てることができ、過剰在庫や欠品の発生を抑制することが可能となる。このような将来の発注見込み、つまり供給者から見た将来の受注見込みについての情報は、「フォーキャスト情報」と呼ばれ、サプライ・チェーン・マネジメントを十分に機能させるためには必須の情報であると言える。
【０００４】
ここで、供給者から見た受注の種類とその性質について説明する。供給者から見れば需要者は「顧客」であることから、以下の説明においては、需要者を「顧客」と表記する。
【０００５】
供給者から見た受注の種類としては、「確定受注」及び「予約受注」の２つに分けることができる。「確定受注」とは、納入日及び数量が確定した受注を指す。確定受注は、顧客から見れば確定発注であるため、供給者が確定受注を受けた後は顧客側に製品の引き取り義務が生じる。一方「予約受注」とは、数量は確定しているが納入日が未確定である受注を指す。予約受注は、納入日は未確定ながら顧客側が所定数の製品確保を求める発注であることから、一般に予約受注を受けた後は顧客側に製品の引き取り義務が生じる。この点において、予約受注は確定受注と同様の性質を有する。
【０００６】
これらに対し、上述した「フォーキャスト情報」はいわゆる受注ではなく、将来の受注に関する見込み情報である。したがって、納入日や数量は未確定であり、納入予定日ごとの所要数が与えられるにすぎない。フォーキャスト情報は、通常顧客側から与えられるものであるが、これによって顧客側に製品の引き取り義務が生じるものではなく、あくまでサプライ・チェーン・マネジメントを円滑に機能させるための見込み情報として取り扱われる。
【０００７】
図２７は、受注と生産の時間的関係の一例を示す図であり、確定受注から納入日までの期間よりも生産に要する期間（以下、「製品リードタイム」という）が短い（又は等しい）場合を示している。図２７に示すように、確定受注から納入日までの期間をＴ１とし、当該製品の製品リードタイムをＴ０とした場合、本例では
Ｔ１≧Ｔ０
であることから、確定受注を受けた後に生産を開始すればよい。つまり、確定受注を受けた後、納入日まで残り期間がＴ０となった時点で生産を開始すれば納入日に生産を完了させることができるので、供給者は在庫を持たずに済む。したがってこのようなケースでは、製品ごと（或いは品名ごと）の生産計画に対して予約受注やフォーキャスト情報は大きな意味をもたない。
【０００８】
図２８は、受注と生産の時間的関係の他の例を示す図であり、確定受注から納入日までの期間よりも製品リードタイムが長く、予約受注から納入予定日までの期間よりも製品リードタイムが短い（又は等しい）場合を示している。図２８に示すように、本例では
Ｔ１＜Ｔ０、
であることから、確定受注を受けてから生産を開始したのでは納入日に製品を完成させることはできないが、予約受注から納入予定日までの期間をＴ２とした場合、
Ｔ２≧Ｔ０
であることから、予約受注を受けた後に生産を開始すればよい。この場合は、予約受注を受けた後、納入予定日まで残り期間がＴ０となった時点で生産を開始すれば、納入予定日に生産を完了させることができる。但し、予約受注においては正式な納入日が確定していないことから、確定受注の内容によっては実際に納入すべき日が前後するおそれがある。このため、欠品を発生させないためには、納入予定日まで残り期間がＴ０となった時点よりも前に実際の生産を開始する必要があり、その結果、多少の在庫が生じることがある。
【０００９】
図２９は、受注と生産の時間的関係のさらに他の例を示す図であり、予約受注から納入予定日までの期間よりも製品リードタイムが長い場合を示している。図２９に示すように、本例では
Ｔ２＜Ｔ０
であることから、予約受注を受けてから生産を開始したのでは納入予定日に製品を完成させることができず、欠品を生じさせてしまう。欠品を防ぐためには、フォーキャスト情報に基づいて見込み生産を行う必要があるが、上述の通りフォーキャスト情報による納入日や納入数量は未確定であり変動の可能性があるばかりでなく、顧客側には製品の引き取り義務がないことから、供給者側が全てのリスク（欠品による納期リスクや滞留による在庫リスク）を負うことになる。このようなリスクは、カスタム品の見込み生産において特に深刻であると言える。
【００１０】
【特許文献１】特開２００２−１４０１１０号公報
【００１１】
【発明が解決しようとする課題】
近年、製品のライフサイクルはますます短くなる傾向があり、このような市場環境下において企業が確実に利益を上げるためには、製品をタイミング良く市場に投入したり、供給量をすばやく調整することが非常に重要となってくる。これを達成するためには、確定受注から納入日までの期間（Ｔ１）や、予約受注から納入予定日までの期間（Ｔ２）を短縮する必要が生じ、図２９に示す例のように、予約受注から納入予定日までの期間（Ｔ２）よりも製品リードタイム（Ｔ０）の方が長いというケースが非常に増えている。このような傾向は、汎用品のみならずカスタム品においても同様であり、見込み生産による供給者のリスクはますます増大するばかりである。
【００１２】
このため、供給者にとってはフォーキャスト情報の正確性が非常に重要となってくるが、市場の需要動向は刻々と変動するため、顧客側も供給者に正確なフォーキャスト情報を与えることは困難である。したがって、供給者側において納期リスクや在庫リスクを低減するためには、顧客から与えられるフォーキャスト情報に基づいて高精度な受注予測を行うことが重要となってくる。
【００１３】
したがって、本発明の目的は、フォーキャスト情報に基づいて高精度な受注予測を行うことが可能な受注予測システム、受注予測方法及び受注予測プログラムを提供することである。
【００１４】
一方、受注予測の結果得られた数値はあくまで推定値であることから、実際の確定受注における数量との間には不可避的に誤差が生じる。したがって、欠品による納期リスクや滞留による在庫リスクを確実に抑制するためには、予測受注数を算出するのみならず、さらに進んで、適切な在庫数量を把握することもまた重要である。
【００１５】
また、本発明の他の目的は、フォーキャスト情報に基づいて適切な在庫数量を算出することが可能な受注予測システム、受注予測方法及び受注予測プログラムを提供することである。
【００１６】
【課題を解決するための手段】
本発明者らは、フォーキャスト情報を用いた受注予測に関し鋭意研究を重ねた結果、フォーキャスト情報とこれに対応する受注実績との間には、顧客（乃至は顧客群）ごと及び製品（乃至は製品群）ごとに、特有の相関が存在することが判明した。つまり、全体的に見れば、フォーキャスト情報と受注実績との関係はまちまちであり、一定の傾向はほとんど見いだせないものの、ある顧客（乃至は顧客群）のある製品（乃至は製品群）に絞って見れば、フォーキャスト情報と受注実績との間に一定の関係を見いだすことができ、このような関係は顧客（乃至は顧客群）ごと及び製品（乃至は製品群）ごとに異なることが明らかになったのである。
【００１７】
本発明はこのような知見に基づきなされたものであって、本発明による受注予測システムは、複数の納入予定日又は納入予定期間ごとの所要数を示すフォーキャスト情報に基づいて安全在庫数を決定する受注予測システムであって、受信日の異なる過去の複数のフォーキャスト情報を格納するフォーキャスト格納部と、納入日又は納入期間ごとの受注実績を格納する受注実績格納部と、前記フォーキャスト格納部に格納された前記過去のフォーキャスト情報及び前記受注実績格納部に格納された前記受注実績に基づき、予測対象である新しいフォーキャスト情報内の所要数を補正することによって前記安全在庫数を計算する処理部とを備え、前記処理部は、前記過去のフォーキャスト情報に含まれる１又は２以上の所要数とこれに対応する１又は２以上の受注実績との比である変換係数を計算し、フォーキャスト受信日から納入予定日までの期間であるフォーキャストリードタイムが互いに等しい複数の変換係数の標準偏差を計算し、前記変換係数の標準偏差又はこれに基づいて得られた値が所定のしきい値を超えていないフォーキャストリードタイムを有効なフォーキャストリードタイムと判定し、前記新しいフォーキャスト情報に含まれる所要数のうち、前記有効なフォーキャストリードタイムに対応する所要数とこれに対応する変換係数を用いた演算を行うことによって各納入予定日又は納入予定期間ごとの受注予測数量を算出し、前記新しいフォーキャスト情報に含まれる所要数のうち、前記有効なフォーキャストリードタイムに対応する所要数とこれに対応する変換係数の標準偏差を用いた演算を行うことによって各納入予定日又は納入予定期間ごとのマージンを算出し、各納入予定日又は納入予定期間ごとの前記受注予測数量とこれに対応するマージンを加算することによって各納入予定日又は納入予定期間ごとの安全在庫数を算出することを特徴とする。
【００１８】
また、本発明による受注予測方法は、複数の納入予定日又は納入予定期間ごとの所要数を示すフォーキャスト情報に基づいて安全在庫数を決定する受注予測方法であって、受信日の異なる過去の複数のフォーキャスト情報をフォーキャスト格納部に格納し、納入日又は納入期間ごとの受注実績を受注実績格納部に格納し、前記フォーキャスト格納部に格納された過去のフォーキャスト情報に含まれる１又は２以上の所要数と、前記受注実績格納部に格納された受注実績のうち、対応する１又は２以上の受注実績との比によって変換係数を計算し、フォーキャスト受信日から納入予定日までの期間であるフォーキャストリードタイムが互いに等しい複数の変換係数の標準偏差を計算し、前記標準偏差又はこれに基づいて得られた値が所定のしきい値を超えていないフォーキャストリードタイムを有効なフォーキャストリードタイムと判定し、新しいフォーキャスト情報に含まれる所要数のうち、前記有効なフォーキャストリードタイムに対応する所要数と、これに対応する変換係数を用いた演算により各納入予定日又は納入予定期間ごとの受注予測数量を算出し、前記新しいフォーキャスト情報に含まれる所要数のうち、前記有効なフォーキャストリードタイムに対応する所要数と、これに対応する変換係数の標準偏差を用いた演算により各納入予定日又は納入予定期間ごとのマージンを算出し、各納入予定日又は納入予定期間ごとの前記受注予測数量とこれに対応するマージンを加算することによって各納入予定日又は納入予定期間ごとの安全在庫数を算出することを特徴とする。
【００１９】
さらに、本発明による受注予測プログラムは、コンピュータに、過去のフォーキャスト情報に含まれる１又は２以上の所要数とこれに対応する１又は２以上の受注実績との比によって変換係数を計算するステップと、フォーキャスト受信日から納入予定日までの期間であるフォーキャストリードタイムが互いに等しい複数の変換係数の標準偏差を計算するステップと、前記標準偏差又はこれに基づいて得られた値と所定のしきい値とをフォーキャストリードタイムごとに比較し、前記所定のしきい値を超えていないフォーキャストリードタイムを有効なフォーキャストリードタイムと判定するステップと、新しいフォーキャスト情報に含まれる所要数のうち、前記有効なフォーキャストリードタイムに対応する所要数と、これに対応する変換係数を用いた演算を行い、これによって各納入予定日又は納入予定期間ごとの受注予測数量を算出するステップと、前記新しいフォーキャスト情報に含まれる所要数のうち、前記有効なフォーキャストリードタイムに対応する所要数と、これに対応する変換係数の標準偏差を用いた演算を行い、これによって各納入予定日又は納入予定期間ごとのマージンを算出するステップと、各納入予定日又は納入予定期間ごとの前記受注予測数量とこれに対応するマージンを加算することによって各納入予定日又は納入予定期間ごとの安全在庫数を算出するステップとを実行させることを特徴とする。
【００２０】
上記の処理を顧客（乃至は顧客群）ごと及び製品（乃至は製品群）ごとに行えば、得られる予測受注数は、各顧客（乃至は顧客群）の各製品（乃至は製品群）に関するフォーキャスト情報と受注実績との相関を考慮した値となることから、フォーキャスト情報内の所要数に比べて実際の確定受注量に近い確率が非常に高い。しかも、本発明によれば、予測受注数や予測受注数の標準偏差を考慮した安全在庫数が最終的に得られることから、供給者はこれに基づいて製品の製造計画を立てることができる。これにより、見込み生産によるリスク（欠品による納期リスクや滞留による在庫リスク）を大幅に低減することが可能となる。受注予測数量を算出方法としては、新しいフォーキャスト情報に含まれる所要数と、これに対応する複数の変換係数の平均値とを乗じればよい。
【００２１】
本発明においては、過去のフォーキャスト情報に含まれる所要数のうち、フォーキャストリードタイムが連続する２以上の所要数と、これに対応する２以上の受注実績との比によって変換係数を計算することが好ましい。このようにして変換係数を算出すれば、過去に納期が変更となったケースをも考慮した受注予測がなされるので、見込み生産によるリスクがいっそう低減される。この場合変換係数は、連続する２以上のフォーキャストリードタイムのうち、期間が最も短いフォーキャストリードタイムに対応する変換係数として取り扱うことが好ましい。このように取り扱えば、最も重要性の高い直近の納入予定日又は納入予定期間に関する予測受注数を得ることができる。
【００２２】
本発明においては、標準偏差とこれに対応する複数の変換係数の平均値との比が所定のしきい値を超えていないフォーキャストリードタイムを有効なフォーキャストリードタイムと判定することもまた好ましい。このような判定基準を用いれば、最終的に得られた予測受注数に基づいて見込み生産を行う場合のリスクをいっそう低減することが可能となる。
【００２３】
各納入予定日又は納入予定期間ごとのマージンの計算は、新しいフォーキャスト情報に含まれる所要数と、これに対応する変換係数の標準偏差とを乗じることによって予測受注数の標準偏差を求め、予測受注数の標準偏差と許容される欠品率に基づいて各納入予定日又は納入予定期間ごとの累計マージンを求め、各納入予定日又は納入予定期間に対応する累計マージンから、一つ前の納入予定日又は納入予定期間に対応する累計マージンを減じることによって行うことが好ましい。ここで、各納入予定日又は納入予定期間ごとの累計マージンの計算は、所定の納入予定日又は納入予定期間に対応する予測受注数の標準偏差を２乗して得られる値及び所定の納入予定日又は納入予定期間よりも前の納入予定日又は納入予定期間に対応する予測受注数の標準偏差を２乗して得られる各値をそれぞれ加算し、加算により得られた値の平方根に欠品率に基づく定数を乗じることによって行うことができる。
【００２４】
【発明の実施の形態】
以下、添付図面を参照しながら、本発明の好ましい実施の形態について詳細に説明する。
【００２５】
図１は、一般的なフォーキャスト情報のデータ構造を示す図である。図１に示すように、フォーキャスト情報１０は複数の単位データ１１、１１・・・によって構成されており、各単位データ１１、１１・・・は、納入予定日（又は納入予定期間）１２と各納入予定日（又は納入予定期間）に納入すべき製品の数量、つまり、所要数１３によって構成されている。
【００２６】
本発明による受注予測では、このようなフォーキャスト情報１０を集計することによって、まずフォーキャスト遷移表が作成される。しかしながら、フォーキャスト情報１０に含まれる納入予定日の間隔や納入予定期間の長さ（本明細書においては「タイムバケット」と呼ぶ）は顧客及び製品によってまちまちであり、また、フォーキャスト情報１０の発行間隔、つまり供給者から見たフォーキャスト情報１０の受信間隔（本明細書においては「フォーキャスト受信間隔」と呼ぶ）も顧客及び製品によってまちまちである。したがって、フォーキャスト遷移表の作成は、タイムバケットとフォーキャスト受信間隔が一致している場合とそうでない場合に分けて行う必要がある。
【００２７】
図２はフォーキャスト遷移表の一例を示す図であり、フォーキャスト受信間隔とタイムバケットとが一致している場合を示している。図２に示すように、フォーキャスト遷移表２０は、列に納入予定日（又は納入予定期間）が割り当てられ、行にフォーキャスト情報を受信した日（本明細書においては「フォーキャスト受信日」と呼ぶ）が割り当てられた構造を有している。図２に示す例においては、フォーキャスト受信間隔及びタイムバケットがいずれも１週間であり、例えば、第１週に受信したフォーキャスト情報１０−１は、第２週から第５週までの各週における所要数データによって構成され、第２週に受信したフォーキャスト情報１０−２は、第３週から第６週までの各週における所要数データによって構成されている。第３週乃至第５週に受信したフォーキャスト情報１０−３〜１０−５についても同様であり、それぞれ第４週から第７週まで、第５週から第８週まで、第６週から第９週までの各週における所要数データによって構成されている。
【００２８】
図２に示すように、各所要数データは、フォーキャスト受信日（本例では受信した週）を「ａ」、納入予定日（本例では納入予定週）を「ｂ」とした場合、
Ｆ（ａ，ｂ）
で表される。例えば、第２週に受信したフォーキャスト情報１０−２に含まれる所要数データのうち、第５週に納入すべき数量は、
Ｆ（２，５）
と表記されている。
【００２９】
図２に示す例では、各フォーキャスト情報１０−１〜１０−５にはそれぞれフォーキャスト受信日から見て１週間後から４週間後の所要数が示されている。したがって、フォーキャスト受信日（本例では受信した週）から各納入予定日までの期間を「フォーキャストリードタイム（以下、「フォーキャストＬＴ」と表記する）」と定義し、その値を「ｃ」とすると、フォーキャストＬＴは、
ｃ＝ｂ−ａ
で与えられることになる。例えば、所要数データＦ（２，５）のフォーキャストＬＴは
ｃ＝５−２＝３（３週間）
である。
【００３０】
図３はフォーキャスト遷移表の他の例を示す図であり、フォーキャスト受信間隔とタイムバケットとが一致していない場合を示している。図３に示すように、フォーキャスト遷移表３０は、タイムバケットが１週間、フォーキャスト受信間隔が２週間である場合を示しており、各フォーキャスト情報１０−１１〜１０−１４にはそれぞれフォーキャスト受信日から見て１週間後から６週間後の所要数が示されている（ｃ＝１〜６）。
【００３１】
尚、図２及び図３に示す例では、全てのフォーキャスト情報にフォーキャストＬＴが１週間（ｃ＝１）である所要数データが含まれているが、各フォーキャスト情報にフォーキャストＬＴが２週間（ｃ＝２）以降である所要数データしか含まれていないケースもある。逆に、フォーキャストＬＴが０週間（ｃ＝０）の所要数データ（例えば、Ｆ（１，１））が含まれているケースもある。例えば、月曜日に受信したフォーキャスト情報にその週の金曜日に納品すべき製品の所要数データが含まれている場合などである。つまり、図２及び図３に示すフォーキャスト遷移表はあくまで一例であり、受信したフォーキャスト情報に含まれる所要数データのフォーキャストＬＴに応じて、適切なフォーキャスト遷移表を作成すればよい。
【００３２】
本発明による受注予測においては、上述したフォーキャスト遷移表２０（３０）と併せて、タイムバケットごとの受注実績を示す受注実績表が用いられる。図４は受注実績表４０の構造を示す図であり、タイムバケットごとに受注実績（確定受注における数量）が表示される。図４に示すように、各受注実績は納入日（本例では納入週）を「ｄ」とした場合、
ＱＴＹ（ｄ）
で表される。例えば、第３週の受注実績は、
ＱＴＹ（３）
と表記されている。当然ながら、フォーキャスト情報の所要数データと受注実績とが一致するとは限らない。
【００３３】
本発明では、このようなフォーキャスト遷移表２０（３０）と受注実績表４０を解析することによって実際に受注予測を行う。以下、本発明の好ましい実施形態による受注予測の手順について、フローチャートを用いて詳細に説明する。
【００３４】
図５は、本発明の好ましい実施形態による受注予測方法を示すフローチャートである。
【００３５】
図５に示すように、本実施形態による受注予測においては、まず上述したフォーキャスト遷移表２０（３０）及び受注実績表４０を作成する（ステップＳ１）。上述の通り、フォーキャスト遷移表２０（３０）の作成は、受信したフォーキャスト情報１０を納入予定日（又は納入予定期間）が揃うよう時間順に並べることによって行う。
【００３６】
次に、フォーキャスト遷移表２０（３０）及び受注実績表４０からフォーキャスト変換係数表を作成する（ステップＳ２）。フォーキャスト変換係数（以下、単に「変換係数」という）とは、フォーキャスト遷移表２０（３０）に含まれる所要数データと、受注実績表４０に含まれる受注実績との比（ＱＴＹ／Ｆ）によって定義され、フォーキャスト変換係数表は、フォーキャストＬＴを揃えてフォーキャスト受信日ごとに変換係数を示すものである。変換係数は、受注実績に対して所要数データがどの程度乖離しているかを示す値であり、これが１００％を超えて大きくなるほど、受注実績に対して所要数データが過小であることを意味し、１００％を下回って小さくなるほど、受注実績に対して所要数データが過大であることを意味する。
【００３７】
図６は、フォーキャスト変換係数表の一例を示す図である。図６に示すように、フォーキャスト変換係数表５０には各フォーキャストＬＴ及びフォーキャスト受信日（本例では受信した週）ごとに変換係数が示されており、その元データとしては、図２に示したフォーキャスト遷移表２０と受注実績表４０が用いられている。
【００３８】
フォーキャスト変換係数表５０における列はフォーキャストＬＴを表しており、例えばｃ＝１の列にはフォーキャストＬＴが「１（１週間）」である所要数データ、つまり、
ｂ−ａ＝１
である所要数データと、これに対応する受注実績、つまり、
ｄ＝ｂ
である受注実績との比が割り当てられている。一方、フォーキャスト変換係数表５０における行はフォーキャスト受信日を表しており、例えばａ＝１の行にはフォーキャスト受信日が「１（第１週）」である所要数データと、これに対応する受注実績、つまり、
ｄ＝ｂ
である受注実績との比が割り当てられている。
【００３９】
したがって、例えばｃ＝１の列及びａ＝１の行に該当する欄５１には、第１週に受信したフォーキャスト情報のうち、フォーキャストＬＴが「１」である所要数データＦ（１，２）とこれに対応する受注実績ＱＴＹ（２）との比
ＱＴＹ（２）／Ｆ（１，２）
が割り当てられており、ｃ＝４の列及びａ＝３の行に該当する欄５２には、第３週に受信したフォーキャスト情報のうち、フォーキャストＬＴが「４」である所要数データＦ（３，７）と当該納入日の受注実績ＱＴＹ（７）との比
ＱＴＹ（７）／Ｆ（３，７）
が割り当てられている。
【００４０】
図７は、フォーキャスト変換係数表の他の例を示す図である。
【００４１】
図７に示すフォーキャスト変換係数表６０の元データとしては、上述したフォーキャスト変換係数表５０と同様、フォーキャスト遷移表２０と受注実績表４０が用いられているが、フォーキャスト変換係数表６０を構成する各欄には、フォーキャストＬＴが連続する２つの所要数データの合計と、これに対応する受注実績の合計の比が割り当てられている。例えば、ｃ＝１及び２の列にはフォーキャストＬＴが「１（１週間）」である所要数データ及び「２（２週間）」である所要数データの和と、これらに対応する２つの受注実績の和との比が割り当てられている。これにより、例えばｃ＝１及び２の列を構成する欄６１〜６５は、図２に示す所要数データ群２１〜２５にそれぞれ対応することになる。
【００４２】
図８は、フォーキャスト変換係数表のさらに他の例を示す図である。
【００４３】
図８に示すフォーキャスト変換係数表７０は、元データとして図３に示すフォーキャスト遷移表３０と受注実績表４０が用いられており、フォーキャスト変換係数表７０を構成する各欄には、フォーキャストＬＴが連続する４つの所要数データの合計と、これに対応する受注実績の合計の比が割り当てられている。例えば、ｃ＝１〜４の列にはフォーキャストＬＴが「１（１週間）」乃至「４（４週間）」である所要数データの合計と、これらに対応する４つの受注実績の合計との比が割り当てられている。これにより、例えばｃ＝１〜４の列を構成する欄７１〜７４は、図３に示す所要数データ群３１〜３４にそれぞれ対応することになる。
【００４４】
以上は、あくまでフォーキャスト変換係数表のいくつかの例である。つまり、所要数データと受注実績との比（変換係数）を、図６に示すフォーキャスト変換係数表５０ではフォーキャストＬＴごとに計算し、図７に示すフォーキャスト変換係数表６０では連続する２つのフォーキャストＬＴにまとめて計算し、図８に示すフォーキャスト変換係数表７０では連続する４つのフォーキャストＬＴにまとめて計算しているが、フォーキャスト変換係数表においてフォーキャストＬＴのまとめ数（＝ｅ）としては上記の例（図６ではｅ＝１、図７ではｅ＝２、図８ではｅ＝４）に限定されず、ｅ＝６やｅ＝８であっても構わない。具体的には、フォーキャスト情報と確定受注との間において、数量のずれは多いものの納期のずれが少ない場合にはフォーキャストＬＴのまとめ数ｅを小さく（ｅ＝１、ｅ＝２等）設定することが好ましく、数量のずれは少ないものの納期のずれが多い場合にはフォーキャストＬＴのまとめ数ｅをある程度大きく（ｅ＝６、ｅ＝８等）設定することが好ましい。実際には、顧客（乃至は顧客群）及び製品（乃至は製品群）の性質に応じて決定すればよい。
【００４５】
図５に戻って、次に、フォーキャスト変換係数表を用いてフォーキャストＬＴごと又はフォーキャストＬＴ群ごとに変換係数の標準偏差を求める（ステップＳ３）。上述の通り、各変換係数はフォーキャスト受信日ごとに算出されることから、変換係数の標準偏差が大きいと言うことはフォーキャスト受信日ごとの変換係数のばらつきが大きいことを意味し、変換係数の標準偏差が小さいと言うことはフォーキャスト受信日ごとの変換係数のばらつきが小さいことを意味する。
【００４６】
図９は、図６に示したフォーキャスト変換係数表５０を元に作成した標準偏差表８０であり、フォーキャストＬＴごとの変換係数の標準偏差によって構成されている。つまり、標準偏差表８０における変換係数の標準偏差ｓ（１）は、図６に示すｃ＝１の列を構成する各値の標準偏差を示しており、同様に、変換係数の標準偏差ｓ（２）、ｓ（３）及びｓ（４）は、それぞれｃ＝２、ｃ＝３及びｃ＝４の列を構成する各値の標準偏差を示している。
【００４７】
図１０は、図７に示したフォーキャスト変換係数表６０を元に作成した標準偏差表９０であり、連続する２つのフォーキャストＬＴ群ごとの変換係数の標準偏差によって構成されている。つまり、標準偏差表９０における変換係数の標準偏差ｓ（１−２）は、図７に示すｃ＝１及び２の列を構成する各値の標準偏差を示しており、同様に、変換係数の標準偏差ｓ（２−３）及びｓ（３−４）は、それぞれｃ＝２及び３並びにｃ＝３及び４の列を構成する各値の標準偏差を示している。
【００４８】
図１１は、図８に示したフォーキャスト変換係数表７０を元に作成した標準偏差表１００であり、連続する４つのフォーキャストＬＴ群ごとの変換係数の標準偏差によって構成されている。つまり、標準偏差表１００における変換係数の標準偏差ｓ（１−４）は、図８に示すｃ＝１〜４の列を構成する各値の標準偏差を示しており、同様に、変換係数の標準偏差ｓ（２−５）及びｓ（３−６）は、それぞれｃ＝２〜５及び３〜６の列を構成する各値の標準偏差を示している。
【００４９】
ステップＳ３において変換係数の標準偏差を求める際、各フォーキャストＬＴ又はフォーキャストＬＴ群に含まれる全ての変換係数を用いる必要はなく、変換係数の数が多い場合、つまり、長期に亘ってフォーキャスト情報１０を集計している場合においては、直近のフォーキャスト受信日に対応する変換係数を含むいくつかの変換係数のみを用いることが好ましい。これは、変換係数の数が非常に多い場合において全ての変換係数を用いると、古いフォーキャスト情報や古い受注実績に対応する変換係数が含まれる結果、フォーキャスト情報と実際の受注内容との相関の変動に対し、感度が悪くなるからである。これに対し、直近のフォーキャスト受信日に対応する変換係数を含むいくつかの変換係数のみを用いれば、フォーキャスト情報と実際の受注内容との相関が変動している場合でも、これに連動してより精度の高い受注予測を行うことが可能となる。標準偏差の算出に用いる変換係数の数については特に限定されるものではなく、むしろ、フォーキャスト受信日の古さによって規定することが好ましい。例えば、受信日が最近３ヶ月以内であるフォーキャスト情報より得られた変換係数のみを用いる等である。このような基準を用いれば、フォーキャスト受信間隔やタイムバケットの長さにかかわらず、上記相関の変動に対する感度を一定とすることが可能となる。
【００５０】
次に、フォーキャストＬＴごと又はフォーキャストＬＴ群ごとに変換係数の平均値を求める（ステップＳ４）。ここで、ステップＳ３において変換係数の標準偏差を求める際に、全ての変換係数ではなくいくつかの変換係数のみを用いた場合には、平均値の算出においても、標準偏差の算出対象となった変換係数のみを対象とすることが好ましい。
【００５１】
図１２は、図６に示したフォーキャスト変換係数表５０を元に作成した平均値表１１０であり、フォーキャストＬＴごとの平均値によって構成されている。つまり、平均値表１１０における平均値Ａｖｅ（１）は、図６に示すｃ＝１の列を構成する各値の平均値を示しており、同様に、平均値Ａｖｅ（２）、Ａｖｅ（３）及びＡｖｅ（４）は、それぞれｃ＝２、ｃ＝３及びｃ＝４の列を構成する各値の平均値を示している。
【００５２】
図１３は、図７に示したフォーキャスト変換係数表６０を元に作成した平均値表１２０であり、連続する２つのフォーキャストＬＴ群ごとの平均値によって構成されている。つまり、平均値表１２０における平均値Ａｖｅ（１−２）は、図７に示すｃ＝１及び２の列を構成する各値の平均値を示しており、同様に、平均値Ａｖｅ（２−３）及びｓ（３−４）は、それぞれｃ＝２及び３並びにｃ＝３及び４の列を構成する各値の平均値を示している。
【００５３】
図１４は、図８に示したフォーキャスト変換係数表７０を元に作成した平均値表１３０であり、連続する４つのフォーキャストＬＴ群ごとの平均値によって構成されている。つまり、平均値表１３０における平均値Ａｖｅ（１−４）は、図８に示すｃ＝１〜４の列を構成する各値の平均値を示しており、同様に、平均値Ａｖｅ（２−５）及びＡｖｅ（３−６）は、それぞれｃ＝２〜５及び３〜６の列を構成する各値の平均値を示している。
【００５４】
次に、ステップＳ３で得られた変換係数の標準偏差（ｓ）とステップＳ４で得られた対応する平均値（Ａｖｅ）との比（ｓ／Ａｖｅ）を計算し、これが所定のしきい値以下であるか否かをフォーキャストＬＴごと又はフォーキャストＬＴ群ごとに判断する（ステップＳ５）。これは、フォーキャスト受信日ごとの変換係数のばらつきが許容範囲内であるか否かを判断するとともに、最終的に得られる予測値の誤差範囲（絶対値）が許容範囲内であるか否かを判断するものである。
【００５５】
つまり、変換係数の標準偏差（ｓ）と平均値（Ａｖｅ）との比（ｓ／Ａｖｅ）がしきい値を超えている場合には、フォーキャスト情報と実際の受注内容との間に特定の相関が見られないか、或いは、これらの間に特定の相関は見られるものの予測値の誤差範囲（絶対値）が結果的に大きくなることから、この場合には受注予測が不可能或いは予測精度が不足すると判断し、一連の処理を終了する。一方、変換係数の標準偏差（ｓ）と平均値（Ａｖｅ）との比（ｓ／Ａｖｅ）がしきい値以下である場合には、フォーキャスト情報と実際の受注内容との間に特定の相関が存在し、且つ、予測値の誤差範囲（絶対値）が十分に小さいことを意味することから、この場合には受注予測が可能であると判断して次のステップ（後述）に進む。
【００５６】
上記しきい値の具体的な値については特に限定されないが、１０％以上、３０％未満に設定することが好ましく、２０％程度に設定することが特に好ましい。これは、上記しきい値を１０％未満に設定すると、フォーキャスト情報と実際の受注内容との相関が非常に強い場合や、予測値の誤差範囲（絶対値）が非常に小さくなる場合にしか受注予測を行うことができず、本来受注予測が可能なケースまでも予測不可能或いは予測精度不足と取り扱われるおそれがあるためであり、逆に、上記しきい値を３０％超に設定すると、フォーキャスト情報と実際の受注内容との相関が弱い（或いはほとんど無い）ケースや、予測値の誤差範囲（絶対値）がかなり大きいケースまで受注予測の対象に含まれることとなり、予測結果が非常に不正確となるか、欠品の生じる可能性が所定範囲内となるように在庫数を決定した場合（本明細書においては、このような在庫数を「安全在庫数」と呼ぶ。その計算方法については後述する）、大幅な過剰在庫が発生するおそれがあるからである。これらに対し、上記しきい値を２０％程度に設定すれば、多くのケースについて精度の高い受注予測を行うことが可能となるとともに、安全在庫数に基づき実際の在庫数を決定した場合に、過剰在庫を十分に抑制することが可能となる。
【００５７】
上記比（ｓ／Ａｖｅ）と所定のしきい値との比較は、フォーキャストＬＴごと又はフォーキャストＬＴ群ごとに行うため、一部のフォーキャストＬＴ又は一部のフォーキャストＬＴ群についてのみ、上記比（ｓ／Ａｖｅ）がしきい値を超えるケースが想定される。この場合には、しきい値以下であったフォーキャストＬＴ又はフォーキャストＬＴ群に関してのみ受注予測が可能であると判断して次のステップに進めばよい。但し、より精度の高い受注予測を行うためには、全てのフォーキャストＬＴ又は全てのフォーキャストＬＴ群について上記比（ｓ／Ａｖｅ）がしきい値以下とならないない限り、受注予測が不可能であると判断しても構わない。
【００５８】
次に、ステップＳ４において作成した平均値表１１０（１２０、１３０）と最新のフォーキャスト情報１０を用いて、実際に受注数の予測計算を行う（ステップＳ６）。ステップＳ６における受注数の予測計算は、原則として、最新のフォーキャスト情報１０に含まれる受注予定数量とこれに対応する平均値とを乗じることにより行う。以下、具体的な受注数の予測計算の方法について説明する。
【００５９】
図１５は、図１２に示す平均値表１１０を用いて最新のフォーキャスト情報１０−６から受注数の予測計算を行う方法を説明するための図である。ここで、最新のフォーキャスト情報１０−６とは、図２に示したフォーキャスト情報１０−５の次に受信したフォーキャスト情報であり、フォーキャスト受信日（ａ）は第６週である（ａ＝６）。
【００６０】
図１５に示すように、平均値表１１０を用いた受注数の予測計算は、最新のフォーキャスト情報１０−６に含まれる各所要数データ（Ｆ（６，７）、Ｆ（６，８）、Ｆ（６，９）、Ｆ（６，１０））と、平均値表１１０を構成する平均値（Ａｖｅ（１）〜Ａｖｅ（４））のうちフォーキャストＬＴが等しいもの同士をそれぞれ乗じることにより行う。例えば、フォーキャストＬＴが１週間（ｃ＝１）である所要数データＦ（６，７）については、フォーキャストＬＴが１週間（ｃ＝１）である平均値Ａｖｅ（１）を乗じることによってその値が補正され、予測受注数ＲＤ（７）が得られる。同様にして、フォーキャストＬＴが２週間〜４週間（ｃ＝２〜４）である所要数データＦ（６，８）、Ｆ（６，９）及びＦ（６，１０）については、対応する平均値Ａｖｅ（２）、Ａｖｅ（３）及びＡｖｅ（４）をそれぞれ乗じることによって値が補正され、予測受注数ＲＤ（８）、ＲＤ（９）及びＲＤ（１０）が得られる。以上により、予測受注数表１４０が作成される。
【００６１】
このようにして得られた予測受注数ＲＤ（７）〜ＲＤ（１０）は、それぞれ対応する所要数データ（Ｆ（６，７）、Ｆ（６，８）、Ｆ（６，９）、Ｆ（６，１０））を補正した値であり、現在のフォーキャスト受信日（ａ＝６）からそれぞれ１週間後〜４週間後の予測受注数として利用することができる。つまり、予測受注数ＲＤ（７）は第７週（ｂ＝７）の納入予定日における予測受注数、予測受注数ＲＤ（８）は第８週（ｂ＝８）の納入予定日における予測受注数、予測受注数ＲＤ（９）は第９週（ｂ＝９）の納入予定日における予測受注数、予測受注数ＲＤ（１０）は第１０週（ｂ＝１０）の納入予定日における予測受注数としてそれぞれ利用することができる。これらの予測受注数は、当該顧客（乃至は顧客群）の当該製品（乃至は製品群）に関するフォーキャスト情報と受注実績との相関を考慮した値であることから、フォーキャスト情報１０−６に含まれる所要数データに比べて実際の確定受注量に近い確率が非常に高い。
【００６２】
図１６は、図１３に示す平均値表１２０を用いて最新のフォーキャスト情報１０−６から受注数の予測計算を行う好ましい方法を説明するための図である。上述の通り、最新のフォーキャスト情報１０−６とは、フォーキャスト情報１０−５の次に受信したフォーキャスト情報である。
【００６３】
図１６に示すように、平均値表１２０を用いた受注数の予測計算は、最新のフォーキャスト情報１０−６に含まれる各所要数データ（Ｆ（６，７）、Ｆ（６，８）、Ｆ（６，９）、Ｆ（６，１０））と、平均値表１２０を構成する平均値（Ａｖｅ（１−２）、Ａｖｅ（２−３）、Ａｖｅ（３−４））のうち、先頭のフォーキャストＬＴが等しいもの同士をそれぞれ乗じることにより行う。例えば、フォーキャストＬＴが１週間（ｃ＝１）である所要数データＦ（６，７）については、フォーキャストＬＴの先頭が１週間（ｃ＝１）である平均値Ａｖｅ（１−２）を乗じることによってその値が補正され、予測受注数ＲＤ（７）が得られる。同様にして、先頭のフォーキャストＬＴが２週間及び３週間（ｃ＝２及び３）である所要数データＦ（６，８）及びＦ（６，９）については、対応する平均値Ａｖｅ（２−３）及びＡｖｅ（３−４）をそれぞれ乗じることによって値が補正され、予測受注数ＲＤ（８）及びＲＤ（９）が得られる。以上により、予測受注数表１５０が作成される。本例では、平均値表１２０内に先頭のフォーキャストＬＴが４週間である平均値が含まれていないことから、所要数データＦ（６，１０）に対応する予測受注数ＲＤ（１０）を得ることはできない。
【００６４】
上述の通り、得られた予測受注数ＲＤ（７）〜ＲＤ（９）は、それぞれ対応する所要数データ（Ｆ（６，７）、Ｆ（６，８）、Ｆ（６，９））を補正した値であり、現在のフォーキャスト受信日（ａ＝６）からそれぞれ１週間後〜３週間後の予測受注数として利用することができる。
【００６５】
ここでは、各所要数データの補正において、当該フォーキャストＬＴよりも長いフォーキャストＬＴに関する成分が関与している点が重要である。例えば、フォーキャストＬＴが１週間（ｃ＝１）である所要数データＦ（６，７）の補正においては、フォーキャストＬＴが１週間（ｃ＝１）である成分（所要数データＦ（１，２）や所要数データＦ（２，３）等）のみならず、フォーキャストＬＴが２週間（ｃ＝２）である成分（所要数データＦ（１，３）や所要数データＦ（２，４）等）が関与している。これにより、過去に納期が変更となったケースをも考慮した受注予測を行うことができる。
【００６６】
図１７は、図１３に示す平均値表１２０を用いて最新のフォーキャスト情報１０−６から受注数の予測計算を行う別の方法を説明するための図である。
【００６７】
図１７に示す方法では、図１６に示す方法とは異なり、各所要数データの補正において、当該フォーキャストＬＴよりも短いフォーキャストＬＴに関する成分が関与している。例えば、フォーキャストＬＴが２週間（ｃ＝２）である所要数データＦ（６，８）の補正においては、フォーキャストＬＴが２週間（ｃ＝２）である成分（所要数データＦ（１，３）や所要数データＦ（２，４）等）のみならず、フォーキャストＬＴが１週間（ｃ＝１）である成分（所要数データＦ（１，２）や所要数データＦ（２，３）等）が関与している。このような方法によっても、過去に納期が変更となったケースを考慮した受注予測を行うことが可能となるが、この方法では、最も重要性の高い直近の納入予定日（本例では第７週）に関する予測受注数が得られないことから、この点を考慮すれば、図１６に示した方法により受注予測を行う方がより好ましいと言える。
【００６８】
図１８は、図１４に示す平均値表１３０を用いて最新のフォーキャスト情報１０−１５から受注数の予測計算を行う好ましい方法を説明するための図である。ここで、最新のフォーキャスト情報１０−１５とは、図３に示したフォーキャスト情報１０−１４の次に受信したフォーキャスト情報であり、フォーキャスト受信日（ａ）は第９週である（ａ＝９）。
【００６９】
図１８に示すように、平均値表１３０を用いた受注数の予測計算は、図１６に示した計算方法と同様であり、最新のフォーキャスト情報１０−１５に含まれる各所要数データ（Ｆ（９，１０）、Ｆ（９，１１）、Ｆ（９，１２）、Ｆ（９，１３）、Ｆ（９，１４）、Ｆ（９，１５））と、平均値表１３０を構成する平均値（Ａｖｅ（１−４）、Ａｖｅ（２−５）、Ａｖｅ（３−６））のうち、先頭のフォーキャストＬＴが等しいもの同士をそれぞれ乗じることにより行う。例えば、フォーキャストＬＴが１週間（ｃ＝１）である所要数データＦ（９，１０）については、フォーキャストＬＴの先頭が１週間（ｃ＝１）である平均値Ａｖｅ（１−４）を乗じることによってその値が補正され、予測受注数ＲＤ（１０）が得られる。同様にして、先頭のフォーキャストＬＴが２週間及び３週間（ｃ＝２及び３）である所要数データＦ（９，１１）及びＦ（９，１２）については、対応する平均値Ａｖｅ（２−５）及びＡｖｅ（３−６）をそれぞれ乗じることによって値が補正され、予測受注数ＲＤ（１１）及びＲＤ（１２）が得られる。以上により、予測受注数表１６０が作成される。本例では、平均値表１３０内に先頭のフォーキャストＬＴが４週間以上である平均値が含まれていないことから、所要数データＦ（９，１３）、Ｆ（９，１４）及びＦ（９，１５）に対応する予測受注数ＲＤ（１３）、ＲＤ（１４）及びＲＤ（１５）を得ることはできない。
【００７０】
ここでも、各所要数データの補正において、当該フォーキャストＬＴよりも長いフォーキャストＬＴに関する成分が関与している点が重要であり、これにより過去に納期が変更となったケースを考慮した受注予測を行うことができる。
【００７１】
図１９は、図１４に示す平均値表１３０を用いて最新のフォーキャスト情報１０−１５から受注数の予測計算を行う別の方法を説明するための図である。
【００７２】
図１９に示す方法は、図１７に示す方法と類似しており、各所要数データの補正において、当該フォーキャストＬＴよりも長いフォーキャストＬＴに関する成分と短いフォーキャストＬＴに関する成分が関与している。例えば、フォーキャストＬＴが２週間（ｃ＝２）である所要数データＦ（９，１１）の補正においては、フォーキャストＬＴが２週間（ｃ＝２）である成分（所要数データＦ（１，３）等）のみならず、フォーキャストＬＴが１週間（ｃ＝１）である成分（所要数データＦ（１，２）等）、並びに、フォーキャストＬＴが３週間（ｃ＝３）及び４週間（ｃ＝４）である成分（所要数データＦ（１，４）や所要数データＦ（１，５）等）が関与している。このような方法によっても、過去に納期が変更となったケースを考慮した受注予測を行うことが可能となるが、すでに説明したように、この方法では最も重要である直近の納入予定日（本例では第１０週）についての予測受注数が得られないことから、この点を考慮すれば、図１８に示した方法により受注予測を行う方がより好ましいと言える。
【００７３】
このようにして受注数の予測計算（ステップＳ６）が完了すると、次に、マージンの計算を行う（ステップＳ７）。ここでいう「マージン」とは、欠品の発生を抑制するために、ステップＳ６にて算出された予測受注数（ＲＤ）に対して必要な上積み数をいう。つまり、ステップＳ６にて算出された予測受注数（ＲＤ）はあくまで推定値であり、実際の確定受注における数量との間には不可避的に誤差が生じる。このため、予測受注数（ＲＤ）と同数だけの在庫を確保したのでは、実際の確定受注における数量が予測受注数（ＲＤ）を僅かでも上回った場合、直ちに欠品が発生してしまう。これを防止するためには、予測受注数（ＲＤ）に対して所定数の上積みが必要であり、この上積みが本明細書でいうマージンである。本実施形態においては、このようなマージンの計算においてもフォーキャスト情報等が用いられ、これによって、欠品の生じる可能性を所定の範囲内に抑制しつつ、過剰在庫を最小限に抑えることを可能としている。
【００７４】
図２０は、図９に示す標準偏差表８０を用いて最新のフォーキャスト情報１０−６からマージンの計算を行う方法を説明するための図である。
【００７５】
図２０に示すように、標準偏差表８０を用いたマージンの計算においては、まず、最新のフォーキャスト情報１０−６に含まれる各所要数データ（Ｆ（６，７）、Ｆ（６，８）、Ｆ（６，９）、Ｆ（６，１０））と、標準偏差表８０を構成する変換係数の標準偏差（ｓ（１）〜ｓ（４））のうちフォーキャストＬＴが等しいもの同士をそれぞれ乗じる。例えば、フォーキャストＬＴが１週間（ｃ＝１）である所要数データＦ（６，７）については、フォーキャストＬＴが１週間（ｃ＝１）である変換係数の標準偏差ｓ（１）を乗じる。得られた値は、それぞれ予測受注数の標準偏差ｓ’（１）〜ｓ’（４）となる。
【００７６】
次に、各予測受注数の標準偏差ｓ’（１）〜ｓ’（４）をそれぞれ下記の計算式（１）に代入することにより、累計マージンΣＭ（７）〜ΣＭ（１０）を算出する。累計マージンΣＭ（７）〜ΣＭ（１０）は、各納入予定日までのマージンの累計値である。つまり、累計マージンΣＭ（７）は第７週（ｂ＝７）の納入予定日におけるマージンであり、累計マージンΣＭ（８）は第８週（ｂ＝８）の納入予定日までのマージンの累計であり、累計マージンΣＭ（９）は第９週（ｂ＝９）の納入予定日までのマージンの累計であり、累計マージンΣＭ（１０）は第１０週（ｂ＝１０）の納入予定日までのマージンの累計である。
【数１】

計算式（１）において「ｃ」はフォーキャストＬＴであり、「ｂ」は対応する納入予定日である。したがって、各累計マージンΣＭの計算においては、当該フォーキャストＬＴに対応する予測受注数の標準偏差のみならず、より短いフォーキャストＬＴに対応する予測受注数の標準偏差が用いられることになる。このような計算を行うのは、分散の加法性を考慮したためである。したがって、累計マージンΣＭ（７）は下記式（２）
【数２】

によって与えられ、累計マージンΣＭ（８）は下記式（３）
【数３】

によって与えられ、累計マージンΣＭ（９）は下記式（４）
【数４】

によって与えられ、累計マージンΣＭ（１０）は下記式（５）
【数５】

によって与えられることになる。
【００７７】
ここで、「ｋ」は、許容される欠品率によって定められる定数であり、ばらつきが正規分布に従うと仮定した場合の確率密度関数から求められる。例えば、許容される欠品率を１％、２．５％、５％又は１０％に設定する場合には、それぞれ
ｋ＝２．３２、
ｋ＝１．９６、
ｋ＝１．６５、
ｋ＝１．２８
に設定される。
【００７８】
上述の通り、このようにして得られた累計マージンΣＭ（７）〜ΣＭ（１０）は、各納入予定日までのマージンの累計値である。したがって、各納入予定日（又は納入予定期間）ごとのマージンを算出するためには、各納入予定日に対応する累計マージンから、一つ前の納入予定日に対応する累計マージンを減じればよい。つまり、下記式（６）
【数６】

によって各納入予定日（又は納入予定期間）ごとのマージンＭ（７）〜Ｍ（１０）を算出することができる。つまり、マージンＭ（７）は第７週（ｂ＝７）の納入予定日におけるマージンであり、マージンＭ（８）は第８週（ｂ＝８）の納入予定日におけるマージンであり、マージンＭ（９）は第９週（ｂ＝９）の納入予定日におけるマージンであり、マージンＭ（１０）は第１０週（ｂ＝１０）の納入予定日におけるマージンを表している。
【００７９】
このようにして得られたマージンＭ（７）〜Ｍ（１０）は、欠品の生じる可能性を所定の範囲内に抑制するために各納入予定日（又は納入予定期間）において上積みすべき製品の数量を表している。以上により、マージン表１７０が作成される。
【００８０】
図２１は、図１０に示す標準偏差表９０を用いて最新のフォーキャスト情報１０−６から受注数の予測計算を行う好ましい方法を説明するための図である。
【００８１】
図２１に示すように、標準偏差表９０を用いたマージンの計算においては、まず、最新のフォーキャスト情報１０−６に含まれる各所要数データ（Ｆ（６，７）、Ｆ（６，８）、Ｆ（６，９）、Ｆ（６，１０））と、標準偏差表９０を構成する変換係数の標準偏差（ｓ（１−２）、ｓ（２−３）、ｓ（３−４））のうち、先頭のフォーキャストＬＴが等しいもの同士をそれぞれ乗じる。この点、図１６に示した予測受注数の計算方法と類似している。これにより、予測受注数の標準偏差ｓ’（１−２）、ｓ’（２−３）、ｓ’（３−４）が得られる。
【００８２】
次に、予測受注数の標準偏差ｓ’（１−２）、ｓ’（２−３）、ｓ’（３−４）を上記計算式（１）に代入することにより、累計マージンΣＭ（７）〜ΣＭ（９）を算出する。そして、式（６）に示したように、各納入予定日に対応する累計マージンから、一つ前の納入予定日に対応する累計マージンを減じることによりマージンＭ（７）〜Ｍ（９）を得る。以上により、マージン表１８０が作成される。本例では、標準偏差表９０内に先頭のフォーキャストＬＴが４週間である平均値が含まれていないことから、第４週（ｂ＝４）に対応するマージンＭ（４）を得ることはできない。
【００８３】
尚、図示しないが、図１７に示した受注数の予測計算方法と同様にして、最新のフォーキャスト情報１０−６に含まれる各所要数データ（Ｆ（６，７）、Ｆ（６，８）、Ｆ（６，９）、Ｆ（６，１０））と、標準偏差表９０を構成する変換係数の標準偏差（ｓ（１−２）、ｓ（２−３）、ｓ（３−４））のうち、最後のフォーキャストＬＴが等しいもの同士をそれぞれ乗じれば、最終的にマージンＭ（８）〜Ｍ（１０）を算出することができる。すでに説明したように、この方法では最も重要性の高い直近の納入予定日（本例では第７週）に関するマージンが得られない点に注意が必要である。
【００８４】
図２２は、図１１に示す標準偏差表１００を用いて最新のフォーキャスト情報１０−１５から受注数の予測計算を行う好ましい方法を説明するための図である。
【００８５】
図２２に示すように、標準偏差表１００を用いたマージンの計算は、図２１に示したマージンの計算方法と同様であり、最新のフォーキャスト情報１０−１５に含まれる各所要数データ（Ｆ（９，１０）、Ｆ（９，１１）、Ｆ（９，１２）、Ｆ（９，１３）、Ｆ（９，１４）、Ｆ（９，１５））と、標準偏差表１００を構成する変換係数の標準偏差（ｓ（１−４）、ｓ（２−５）、ｓ（３−６））のうち、先頭のフォーキャストＬＴが等しいもの同士をそれぞれ乗じる。これにより、予測受注数の標準偏差ｓ’（１−４）、ｓ’（２−５）、ｓ’（３−６）が得られる。
【００８６】
次に、予測受注数の標準偏差ｓ’（１−４）、ｓ’（２−５）、ｓ’（３−６）を上記計算式（１）に代入することにより、累計マージンΣＭ（１０）〜ΣＭ（１２）を算出する。そして、式（６）に示したように、各納入予定日に対応する累計マージンから、一つ前の納入予定日に対応する累計マージンを減じることによりマージンＭ（１０）〜Ｍ（１２）を得る。以上により、マージン表１９０が作成される。本例では、標準偏差表１００内に先頭のフォーキャストＬＴが４週間以上である平均値が含まれていないことから、所要数データＦ（９，１３）、Ｆ（９，１４）及びＦ（９，１５）に対応するマージンＭ（１３）、Ｍ（１４）及びＭ（１５）を得ることはできない。
【００８７】
尚、図示しないが、図１９に示した受注数の予測計算方法と同様にして、最新のフォーキャスト情報１０−１５に含まれる各所要数データ（Ｆ（９，１０）、Ｆ（９，１１）、Ｆ（９，１２）、Ｆ（９，１３）、Ｆ（９，１４）、Ｆ（９，１５））と、標準偏差表１００を構成する変換係数の標準偏差（ｓ（１−４）、ｓ（２−５）、ｓ（３−６））のうち、２番目に短いフォーキャストＬＴが等しいもの同士をそれぞれ乗じれば、最終的にマージンＭ（１１）〜Ｍ（１３）を算出することができる。すでに説明したように、この方法では、最も重要性の高い直近の納入予定日（本例では第１０週）に関するマージンが得られない点に注意が必要である。
【００８８】
このようにしてマージンの計算（ステップＳ７）が完了すると、次に、安全在庫数の計算を行う（ステップＳ８）。上述の通り、安全在庫数とは、欠品の生じる可能性（欠品率）が所定範囲内（例えば５％以内）となるような在庫数のことである。ステップＳ８における安全在庫数の計算は、ステップＳ６にて得られた予測受注数とステップＳ７にて得られたマージンとを加算することにより行う。
【００８９】
図２３は、図１５に示す予測受注数表１４０と図２０に示すマージン表１７０から安全在庫数を計算する方法を説明するための図である。
【００９０】
図２３に示すように、安全在庫数の計算は予測受注数表１４０に含まれる各予測受注数（ＲＤ（７）〜ＲＤ（１０））と、マージン表１７０を構成するマージン（Ｍ（７）〜Ｍ（１０））のうち納入予定日（又は納入予定期間）が等しいもの同士をそれぞれ加算することにより行う。これにより、各納入予定日（又は納入予定期間）における予測受注数にマージンが上積みされるので、各納入予定日（又は納入予定期間）における安全在庫数Ｚ（７）〜Ｚ（１０）を得ることができる。
【００９１】
このようにして得られた安全在庫数Ｚ（７）〜Ｚ（１０）は、予測受注数（ＲＤ）や予測受注数の標準偏差（ｓ’）、さらには許容される欠品率を考慮して得られた値である。したがって、供給者は、各納入予定日（又は納入予定期間）における在庫数が対応する安全在庫数（Ｚ）となるように製品の製造計画を立てれば、各納入予定日（又は納入予定期間）において欠品の生じる可能性を所定の範囲内に抑制しつつ、過剰在庫を抑えることが可能となる。
【００９２】
図２４は、図１６に示す予測受注数表１５０と図２１に示すマージン表１８０から安全在庫数を計算する方法を説明するための図である。
【００９３】
この場合も、予測受注数表１５０に含まれる各予測受注数（ＲＤ（７）〜ＲＤ（９））と、マージン表１８０を構成するマージン（Ｍ（７）〜Ｍ（９））のうち納入予定日（又は納入予定期間）が等しいもの同士をそれぞれ加算することにより安全在庫数の計算を行う。これにより、各納入予定日（又は納入予定期間）における安全在庫数Ｚ（７）〜Ｚ（９）を得ることができる。このようにして得られた安全在庫数Ｚ（７）〜Ｚ（９）は、過去に納期が変更となったケースをも考慮した値であることから、過剰在庫が生じる可能性をより低減することが可能となる。
【００９４】
尚、図示しないが、図１７に示した方法により予測受注数（ＲＤ（８）〜ＲＤ（１０））を算出した場合には、これらにマージンＭ（８）〜Ｍ（１０）をそれぞれ加算することによって安全在庫数Ｚ（８）〜Ｚ（１０）を得ることができる。マージンＭ（８）〜Ｍ（１０）の算出方法についてはすでに説明したとおりである。但し、この方法では、最も重要性の高い直近の納入予定日（本例では第７週）に関する安全在庫数が得られない点に注意が必要である。
【００９５】
図２５は、図１８に示す予測受注数表１６０と図２２に示すマージン表１９０から安全在庫数を計算する方法を説明するための図である。
【００９６】
この場合も、予測受注数表１６０に含まれる各予測受注数（ＲＤ（１０）〜ＲＤ（１２））と、マージン表１９０を構成するマージン（Ｍ（１０）〜Ｍ（１２））のうち納入予定日（又は納入予定期間）が等しいもの同士をそれぞれ加算することにより安全在庫数の計算を行う。これにより、各納入予定日（又は納入予定期間）における安全在庫数Ｚ（１０）〜Ｚ（１２）を得ることができる。このようにして得られた安全在庫数Ｚ（１０）〜Ｚ（１２）も、過去に納期が変更となったケースをも考慮した値であることから、過剰在庫が生じる可能性をより低減することが可能となる。
【００９７】
尚、図示しないが、図１９に示した方法により予測受注数（ＲＤ（１１）〜ＲＤ（１３））を算出した場合には、これらにマージンＭ（１１）〜Ｍ（１３）をそれぞれ加算することによって安全在庫数Ｚ（１１）〜Ｚ（１３）を得ることができる。マージンＭ（１１）〜Ｍ（１３）の算出方法についてはすでに説明したとおりである。但し、この方法では、最も重要性の高い直近の納入予定日（本例では第１０週）に関する安全在庫数が得られない点に注意が必要である。
【００９８】
以上が、本発明の好ましい実施形態による受注予測方法である。
【００９９】
次に、上述した受注予測の手順を実行するための受注予測システムについて説明する。
【０１００】
図２６は、本発明の好ましい実施形態による受注予測システムの構成を示すブロック図である。
【０１０１】
図２６に示すように、実施形態による受注予測システム２００は、受注予測システム２００全体の動作を制御する処理部２１０と、後述する各種データ等格納する記憶部２２０と、受注予測に必要なデータを入力するための入力部２３０と、受注予測結果を表示する表示部２４０とを備えて構成されている。記憶部２２０は、受注予測プログラムを格納するプログラム格納部２２１と、フォーキャスト遷移表（２０，３０）を格納するフォーキャスト格納部２２２と、受注実績表（４０）を格納する受注実績格納部２２３と、フォーキャスト変換係数表（５０，６０，７０）を格納する変換係数格納部２２４と、標準偏差表（８０，９０，１００）を格納する標準偏差格納部２２５と、平均値表（１１０，１２０，１３０）を格納する平均値格納部２２６と、予測受注数表（１４０，１５０，１６０）を格納する予測受注数格納部２２７と、マージン表（１７０，１８０，１９０）を格納するマージン格納部２２８とを備えている。但し、これら格納部２２１〜２２８は、それぞれ物理的に独立したハードウェア資源である必要はなく、１又は２以上の記録装置（ハードディスク装置や半導体メモリ等）の記憶領域の一部をそれぞれ割り当てれば足り、割り当てられる領域が動的に変化しても構わない。
【０１０２】
プログラム格納部２２１に格納される受注予測プログラムは、図５に示す手順を処理部２１０に実行させるためのプログラムである。したがって、入力部２３０を介して操作者によりフォーキャスト情報及び受注実績が入力されると、処理部２１０はプログラム格納部２２１に格納された受注予測プログラムに従い、図５に示した手順を実行する。具体的な手順については上述の通りであり重複する説明は省略するが、最終的に得られた予測受注数や安全在庫数が表示部２４０に表示され、これにより操作者は納入予定日（又は納入予定期間）ごとの予測受注数を確認することができるとともに、納入予定日（又は納入予定期間）ごとの安全在庫数を確認することができる。
【０１０３】
尚、フォーキャスト情報及び受注実績の入力は、入力部２３０を介して操作者が行うのではなく、電子データ交換（ＥＤＩ：Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｄａｔａ Ｉｎｔｅｒｃｈａｎｇｅ）により顧客からオンラインで送られてきたものをそのまま用いても構わない。この場合、新たなフォーキャスト情報がオンラインで送られてくるたびに受注予測プログラムを自動的に実行し、これにより自動的に受注予測を行うよう構成することも可能である。
【０１０４】
以上説明したように、本実施形態では過去に受信したフォーキャスト情報とこれに対応する受注実績から顧客（乃至は顧客群）ごと及び製品（乃至は製品群）ごとにフォーキャスト情報と受注実績との相関を調べ、これに基づいて受注予測を行っていることから、実際の確定受注量に近い数値が得られる確率が非常に高い。つまり、精度の良い受注予測を行うことが可能となり、見込み生産によるリスク（欠品による納期リスクや滞留による在庫リスク）を低減することが可能となる。また本実施形態では、予測受注数の計算にとどまらず、さらに進んで、安全在庫数の計算をも行っていることから、各納入予定日（又は納入予定期間）において欠品の生じる可能性を所定の範囲内に抑制しつつ、過剰在庫を最小限に抑えることが可能となる。
【０１０５】
特に、フォーキャスト変換係数表の作成において、フォーキャストＬＴのまとめ数（＝ｅ）を２以上、特に４程度に設定すれば、過去に納期が変更となったケースをも考慮した受注予測を行うことができるので、見込み生産によるリスクをいっそう低減することが可能となる。
【０１０６】
本発明は、以上説明した実施の形態に限定されることなく、特許請求の範囲に記載された発明の範囲内で種々の変更が可能であり、それらも本発明の範囲内に包含されるものであることはいうまでもない。
【０１０７】
例えば、上記実施形態においては、変換係数の標準偏差（ｓ）とこれに対応する変換係数の平均値（Ａｖｅ）との比（ｓ／Ａｖｅ）が所定のしきい値以下であるか否かによって受注予測が可能であるか否かを判定しているが（ステップＳ５参照）、判定の方法としてはこれに限定されず、例えば、変換係数の標準偏差をパラメータとして用い、これがしきい値を超えている場合には受注予測が不可能であると判定しても構わない。このような判定基準を用いれば、予測値の誤差範囲（絶対値）がある程度大きいケースについても予測が行われることになるが、純粋にフォーキャスト情報と実際の受注内容との相関に着目した判定を行うことが可能となる。この場合は、変換係数の標準偏差がしきい値以下であるか否かを判断した後に平均値の計算を行っても構わない。
【０１０８】
また、ある納入予定日（又は納入予定期間）における所要数が欠けているフォーキャスト情報が存在する場合には、フォーキャスト変換係数表の該当する欄を空欄としても構わないし、前回或いは次回受信したフォーキャスト情報の同じ納入予定日（又は納入予定期間）に対応する所要数を補完データとして利用しても構わない。さらに、フォーキャストＬＴのまとめ数（＝ｅ）が２以上である場合には（図７、図８参照）、該当する変換係数の計算において、所要数データの平均値と受注実績の平均値との比を求め、これを変換係数として用いても構わない。
【０１０９】
さらに、変換係数の平均値を計算する際、他の変換係数に比べて値が大きくかけ離れている変換係数（異常値）が存在する場合には、これを除いて平均値を求めても構わない。その基準としては変換係数の標準偏差を利用すれば良く、例えば、異常値と見られる変換係数を含んで得られた平均値との差が変換係数の標準偏差の２倍以上であるものは異常値として取り扱う等の処理をすればよい。
【０１１０】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明では顧客（乃至は顧客群）ごと及び製品（乃至は製品群）ごとにフォーキャスト情報と受注実績との相関を調べ、これに基づいて予測受注数を算出するとともに安全在庫数を算出していることから、精度の良い受注予測を行うことが可能となり、見込み生産による供給者のリスクを低減することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】フォーキャスト情報のデータ構造を示す図である。
【図２】フォーキャスト遷移表２０の構造を示す図である。
【図３】フォーキャスト遷移表３０の構造を示す図である。
【図４】受注実績表４０の構造を示す図である。
【図５】本発明の好ましい実施形態による受注予測方法を示すフローチャートである。
【図６】フォーキャスト変換係数表５０の構造を示す図である。
【図７】フォーキャスト変換係数表６０の構造を示す図である。
【図８】フォーキャスト変換係数表７０の構造を示す図である。
【図９】標準偏差表８０の構造を示す図である。
【図１０】標準偏差表９０の構造を示す図である。
【図１１】標準偏差表１００の構造を示す図である。
【図１２】平均値表１１０の構造を示す図である。
【図１３】平均値表１２０の構造を示す図である。
【図１４】平均値表１３０の構造を示す図である。
【図１５】平均値表１１０を用いて最新のフォーキャスト情報から受注数の予測計算を行う方法を説明するための図である。
【図１６】平均値表１２０を用いて最新のフォーキャスト情報から受注数の予測計算を行う方法の一例を説明するための図である。
【図１７】平均値表１２０を用いて最新のフォーキャスト情報から受注数の予測計算を行う方法の他の例を説明するための図である。
【図１８】平均値表１３０を用いて最新のフォーキャスト情報から受注数の予測計算を行う方法の一例を説明するための図である。
【図１９】平均値表１３０を用いて最新のフォーキャスト情報から受注数の予測計算を行う方法の他の例を説明するための図である。
【図２０】標準偏差表８０を用いて最新のフォーキャスト情報からマージンの計算を行う方法を説明するための図である。
【図２１】標準偏差表９０を用いて最新のフォーキャスト情報からマージンの計算を行う方法を説明するための図である。
【図２２】標準偏差表１００を用いて最新のフォーキャスト情報からマージンの計算を行う方法を説明するための図である。
【図２３】予測受注数表１４０とマージン表１７０から安全在庫数を計算する方法を説明するための図である。
【図２４】予測受注数表１５０とマージン表１８０から安全在庫数を計算する方法を説明するための図である。
【図２５】予測受注数表１６０とマージン表１９０から安全在庫数を計算する方法を説明するための図である。
【図２６】本発明の好ましい実施形態による受注予測システムの構成を示すブロック図である。
【図２７】受注と生産の時間的関係の一例を示す図である。
【図２８】受注と生産の時間的関係の他の一例を示す図である。
【図２９】受注と生産の時間的関係のさらに他の一例を示す図である。
【符号の説明】
１０ フォーキャスト情報
１１ 単位データ
１２ 納入予定日（又は納入予定期間）
１３ 所要数
２０，３０ フォーキャスト遷移表
２１〜２５，３１〜３４ 所要数データ群
４０ 受注実績表
５０，６０，７０ フォーキャスト変換係数表
５１，５２，６１〜６５，７１〜７４ 欄
８０，９０，１００ 標準偏差表
１１０，１２０，１３０ 平均値表
１４０，１５０，１６０ 予測受注数表
１７０，１８０，１９０ マージン表
２００ 受注予測システム
２１０ 処理部
２２０ 記録部
２２１ プログラム格納部
２２２ フォーキャスト格納部
２２３ 受注実績格納部
２２４ 変換係数格納部
２２５ 標準偏差格納部
２２６ 平均値格納部
２２７ 予測受注数格納部
２２８ マージン格納部
２３０ 入力部
２４０ 表示部

Claims (9)

1. 複数の納入予定日又は納入予定期間ごとの所要数を示すフォーキャスト情報に基づいて安全在庫数を決定する受注予測システムであって、
   受信日の異なる過去の複数のフォーキャスト情報を格納するフォーキャスト格納部と、納入日又は納入期間ごとの受注実績を格納する受注実績格納部と、前記フォーキャスト格納部に格納された前記過去のフォーキャスト情報及び前記受注実績格納部に格納された前記受注実績に基づき、予測対象である新しいフォーキャスト情報内の所要数を補正することによって前記安全在庫数を計算する処理部とを備え、
   前記処理部は、前記過去のフォーキャスト情報に含まれる１又は２以上の所要数とこれに対応する１又は２以上の受注実績との比である変換係数を計算し、フォーキャスト受信日から納入予定日までの期間であるフォーキャストリードタイムが互いに等しい複数の変換係数の標準偏差を計算し、前記変換係数の標準偏差又はこれに基づいて得られた値が所定のしきい値を超えていないフォーキャストリードタイムを有効なフォーキャストリードタイムと判定し、前記新しいフォーキャスト情報に含まれる所要数のうち、前記有効なフォーキャストリードタイムに対応する所要数とこれに対応する変換係数を用いた演算を行うことによって各納入予定日又は納入予定期間ごとの受注予測数量を算出し、前記新しいフォーキャスト情報に含まれる所要数のうち、前記有効なフォーキャストリードタイムに対応する所要数とこれに対応する変換係数の標準偏差を用いた演算を行うことによって各納入予定日又は納入予定期間ごとのマージンを算出し、各納入予定日又は納入予定期間ごとの前記受注予測数量とこれに対応するマージンを加算することによって各納入予定日又は納入予定期間ごとの安全在庫数を算出することを特徴とする受注予測システム。
2. 前記新しいフォーキャスト情報に含まれる所要数と、これに対応する複数の変換係数の平均値とを乗じることによって前記受注予測数量を算出することを特徴とする請求項１に記載の受注予測システム。
3. 前記過去のフォーキャスト情報に含まれる所要数のうち、フォーキャストリードタイムが連続する２以上の所要数と、これに対応する２以上の受注実績との比によって前記変換係数を計算することを特徴とする請求項１又は２に記載の受注予測システム。
4. 前記変換係数は、連続する２以上のフォーキャストリードタイムのうち、期間が最も短いフォーキャストリードタイムに対応する変換係数として取り扱うことを特徴とする請求項３に記載の受注予測システム。
5. 前記標準偏差とこれに対応する複数の変換係数の平均値との比が所定のしきい値を超えていないフォーキャストリードタイムを有効なフォーキャストリードタイムと判定することを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載の受注予測システム。
6. 前記新しいフォーキャスト情報に含まれる所要数と、これに対応する変換係数の標準偏差とを乗じることによって予測受注数の標準偏差を求め、前記予測受注数の標準偏差と許容される欠品率に基づいて各納入予定日又は納入予定期間ごとの累計マージンを求め、各納入予定日又は納入予定期間に対応する累計マージンから、一つ前の納入予定日又は納入予定期間に対応する累計マージンを減じることによって各納入予定日又は納入予定期間ごとのマージンを求めることを特徴とする請求項１乃至５のいずれか１項に記載の受注予測システム。
7. 所定の納入予定日又は納入予定期間に対応する予測受注数の標準偏差を２乗して得られる値及び前記所定の納入予定日又は納入予定期間よりも前の納入予定日又は納入予定期間に対応する予測受注数の標準偏差を２乗して得られる各値をそれぞれ加算し、前記加算により得られた値の平方根に前記欠品率に基づく定数を乗じることによって、各納入予定日又は納入予定期間ごとの累計マージンを求めることを特徴とする請求項６に記載の受注予測システム。
8. 複数の納入予定日又は納入予定期間ごとの所要数を示すフォーキャスト情報に基づいて安全在庫数を決定する受注予測方法であって、
   受信日の異なる過去の複数のフォーキャスト情報をフォーキャスト格納部に格納し、
   納入日又は納入期間ごとの受注実績を受注実績格納部に格納し、
   前記フォーキャスト格納部に格納された過去のフォーキャスト情報に含まれる１又は２以上の所要数と、前記受注実績格納部に格納された受注実績のうち、対応する１又は２以上の受注実績との比によって変換係数を計算し、
   フォーキャスト受信日から納入予定日までの期間であるフォーキャストリードタイムが互いに等しい複数の変換係数の標準偏差を計算し、
   前記標準偏差又はこれに基づいて得られた値が所定のしきい値を超えていないフォーキャストリードタイムを有効なフォーキャストリードタイムと判定し、
   新しいフォーキャスト情報に含まれる所要数のうち、前記有効なフォーキャストリードタイムに対応する所要数と、これに対応する変換係数を用いた演算により各納入予定日又は納入予定期間ごとの受注予測数量を算出し、
   前記新しいフォーキャスト情報に含まれる所要数のうち、前記有効なフォーキャストリードタイムに対応する所要数と、これに対応する変換係数の標準偏差を用いた演算により各納入予定日又は納入予定期間ごとのマージンを算出し、
   各納入予定日又は納入予定期間ごとの前記受注予測数量とこれに対応するマージンを加算することによって各納入予定日又は納入予定期間ごとの安全在庫数を算出することを特徴とする受注予測方法。
9. コンピュータに、
   過去のフォーキャスト情報に含まれる１又は２以上の所要数とこれに対応する１又は２以上の受注実績との比によって変換係数を計算するステップと、
   フォーキャスト受信日から納入予定日までの期間であるフォーキャストリードタイムが互いに等しい複数の変換係数の標準偏差を計算するステップと、
   前記標準偏差又はこれに基づいて得られた値と所定のしきい値とをフォーキャストリードタイムごとに比較し、前記所定のしきい値を超えていないフォーキャストリードタイムを有効なフォーキャストリードタイムと判定するステップと、
   新しいフォーキャスト情報に含まれる所要数のうち、前記有効なフォーキャストリードタイムに対応する所要数と、これに対応する変換係数を用いた演算を行い、これによって各納入予定日又は納入予定期間ごとの受注予測数量を算出するステップと、
   前記新しいフォーキャスト情報に含まれる所要数のうち、前記有効なフォーキャストリードタイムに対応する所要数と、これに対応する変換係数の標準偏差を用いた演算を行い、これによって各納入予定日又は納入予定期間ごとのマージンを算出するステップと、
   各納入予定日又は納入予定期間ごとの前記受注予測数量とこれに対応するマージンを加算することによって各納入予定日又は納入予定期間ごとの安全在庫数を算出するステップと、
   を実行させることを特徴とする受注予測プログラム。

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