JP2005148830A - 適正発注量算出方法、適正発注量算出システム、適正発注量算出プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】 本発明は、変動する需要量に対して適切な発注量を算出することができる適正発注量算出方法、適正発注量算出プログラム、適正発注量算出システムを提供することを課題とする。また、本発明は、効率よく商品の在庫を管理することができる適正発注量算出方法、適正発注量算出プログラム、適正発注量算出システムを提供することを課題とする。
【解決手段】 本発明に係るセンターサーバー２ａのハードディスク８には、発注サイクルマスター１１，閾値マスター１２，荷姿マスター１３，在庫状況マスター１４が格納されていることを特徴とする。
【選択図】 図２

Description

本発明は、サプライヤーへの発注量を算出する技術に関する。

一般に、商品（製品）の流れは、メーカー等のサプライヤーから卸売問屋（卸店）に行き、そこから必要に応じて仲介卸を経て小売業者である販売店に至る。

そして、卸店や物流センターでは、いつでも販売店や卸店或いは消費者に商品を供給できるよう品切れにならない程度の商品をストックしている。卸店や物流センターでは、商品のストックは必要最小限に止めるのが理想的である。

さらに、商品のストックを必要最小限にとどめることは、卸店や物流センターの在庫管理の重要な要素となっている。

従来、商品の発注数量を算出する際には、専門性をもった発注担当者が、発注者側の在庫関連コスト（発注コスト＋在庫保管コスト）を最小にするＥＯＱ（Economic Order Quantity：経済的発注数量）の概念を踏まえ、商品毎の販売量や物流上効率の良いロット（箱，パレット，個数等）を考慮した上で、発注数量を計算していた。

しかしながら、従来の発注・在庫管理方法，システムでは、実際の出荷データ等を考慮して発注担当者が発注数量を計算してきたため、発注担当者の経験に頼る部分が多く、手間と時間がかかっていた。

また、人為的作業では、基準在庫の頻繁な調整を行うことができず、商品の出荷動向を反映しきれない等の問題があった。
特開２０００−０５３２１８号公報 特開２０００−１６８９１７号公報

そこで、人為的判断を介さず商品の発注や在庫管理を行う方法やシステムが様々発明されてきた。

ところが、これらの方法やシステムは、自動的に発注や在庫管理を行うことはできるが、商品の品切れを起こさず、且つ在庫を減らして発注・入荷業務をさらに軽減することはできなかった。

その理由として、商品の発注ロットが固定的であり、その商品の需要の動向に対応することができないことがあげられる。

例えば、季節により需要の動向が大きく変動する商品は、需要量にあわせて発注量を増やしたり減らしたりしなければならない。しかし、商品の発注ロットが固定的であると、需要量が多いときは通常の発注ロットでは商品の数量が不足したり、需要量が少ないときは通常の発注ロットでは商品の数量が多すぎたりしてしまっていた。

これによって、発注ロットが小さい場合には、毎日発注を行わなければならなかったり、発注ロットが大きい場合には、商品の在庫が増加してしまうため発注日の間隔があいてしまったりしていた。つまり、従来の発注方法や発注システムでは、発注間隔が一定に保てないという問題があった。これに伴い、商品の受発注に係るオペレーションコストも発生してしまうという問題もあった。

さらに、発注ロットが固定的であることにより、商品によっては物流上不適切な発注ロットとなるものもあった。これによって、余分な物流コストが発生してしまうという問題もあった。

また、従来の発注・在庫管理方法及びシステムは、消費者側の需要に応じて、物流センターや卸店における商品在庫の管理を行うことができなかった。尚、これに伴い、工場における商品の生産量や生産コストにも影響があった。

そこで、本発明は、変動する需要量に対して適正な発注量を算出することができる適正発注量算出方法、適正発注量算出プログラム、適正発注量算出システムを提供することを課題とする。

さらに、本発明は、効率よく商品の在庫を管理することができる適正発注量算出方法、適正発注量算出プログラム、適正発注量算出システムを提供することを課題とする。

本発明は、上記課題を解決するために以下の手段を採用した。すなわち、本発明は、商品を供給するサプライヤーに商品を発注するバイヤー端末上で動的に変化する商品の需要量に応じた適正発注量を算出する方法であって、予め記憶された需要予測量を読み出すステップと、需要予測量に所定期間に値する数値を乗じて当該所定期間内に必要な必要発注量を算出するステップと、商品毎に複数設定された商品の数量単位に商品毎に設定された閾値を各々乗じた値と必要発注量の値とを比較するステップと、比較結果に基づいて適宜の数量単位を決定するステップと、数量単位に任意の係数を乗じて商品適正発注量を算出するステップとを含み、商品適正発注量は前記必要発注量を満たすことを特徴とする。

サプライヤーとは、商品メーカーや商品製造業者等の商品を供給する業者（団体）のことである。また、バイヤーとは、サプライヤーに商品の発注を行い、商品を卸店におろしたり、販売したりする業者のことである。需要予測量は、既存の演算式を用いて算出する。また需要予測量は、商品毎の季節性を加味して算出される。このような季節性が現れる商品として、飲料水、衣料品、冷暖房器具等を例示できる。

本発明の適正発注量算出方法は、商品適正発注量の媒介変数である閾値を商品毎に設定していることにより、商品毎の需要特性（受注数量，才数（容積），商品特性（季節商品／食品），保管形態，収容スペース，取引に伴う諸条件（発注数量に応じた値引き率等）に応じた発注量を算出することができる。

また、本発明に係る閾値は、任意に設定することができる。商品の必要最低発注量を算出する場合には閾値を小さく設定し、必要最大発注量を算出する場合には閾値を大きく設定する。このように閾値を任意に設定できることにより、バイヤーが商品を過多又は過少に発注することを防ぐことができる。それに伴い、バイヤーが商品を保管（ストック）する倉庫内の在庫も適量を保つことができる。

また、本発明に係る数量単位は商品のロットに関連づけてもよい。これは、商品自体が
消耗品であるか否か、又は商品の大きさや重さ等により決まってくる。例えば、商品が２Ｌミネラルウォーターである場合、最小ロットは、ミネラルウォーター１２本で１箱という単位になる。それより大きいロットは、ミネラルウォーター１２本入りの箱を２４箱乗せることができるパレット（１パレット：２８８本）となる。さらに、１パレットより大きいロットは、５パレット（１４４０本）、その次に大きいロットは、１６パレット（４６０８本）となる。

また、商品がボールペンである場合、最小ロットは、ボールペン１００本を収容する小箱１箱という単位になる。それより大きいロットは、ボールペン１０００本を収容する中箱であり、さらに大きいロットは、中箱を１０箱乗せることができるパレット１つ（１パレット）となる。

このように、発注量の数量単位を商品のロットと関連づけることにより、バイヤーは商品に適応した単位で発注を行うことができる。

また、発注量の数量単位が商品のロットと関連付いていることにより、サプライヤーは、商品の最適な配送形態を想定することができる。例えば、商品の発注量が４パレットなので２トン車一台で配送可能である、または商品の発注量が１６パレットなので１０トン車一台で配送しなければならないというように、サプライヤーは商品の配送形態を想定することができる。

さらに、本発明は、商品適正発注量に応じて発注された商品が輸送用コンテナ内の空間を占有する割合を算出するステップと、算出結果に基づき商品の輸送に使用するコンテナを決定するステップとを含んでもよい。

輸送用コンテナ内の空間を商品が占有する割合を算出する方法として、商品を収容する箱の体積とコンテナ内の空間体積とから空間占有割合を算出する方法を例示できる。

また、本発明は、商品適正発注量に基づいて発注された商品の重量を算出するステップと、算出結果に基づき商品の輸送に使用するコンテナを決定するステップとを含む適正発注量算出方法とすることもできる。

この場合、商品自体の重量を用いて使用するコンテナを決定することもできるが、上述した輸送用コンテナ内の空間を商品が占有する割合を算出する場合と同様に、商品を収容する箱の重さを１単位としてコンテナを決定すると好ましい。

そして、決定されたコンテナの大きさ、数、種類に関する情報は、サプライヤーに伝えられる。

このように、商品発注時に、商品を輸送するコンテナの大きさ、数を決定することができるため、バイヤーは、サプライヤーから効率よく商品を輸送することができる。それによって、商品の迅速な納品を実現することができる。

さらに、本発明は、上述したコンテナ占有割合や商品の重量から商品の輸送コストを算出するステップを含むようにしてもよい。

本発明は、このようなステップを有することにより、商品発注時に輸送に係るコストも算出することができる。そのため、バイヤーはサプライヤー側の輸送コストも加味して商品の発注を行うことができる。

また、本発明は、商品を供給するサプライヤーに商品を発注するバイヤー端末上で動的に変化する適正発注量を算出するシステムでもある。本システムは、予め記憶された需要予測量を読み出す読出手段と、この需要予測量に所定期間に値する数値を乗じてその所定期間内に必要な必要発注量を算出する必要発注量算出手段と、商品毎に複数設定された商品の数量単位に商品毎に設定された閾値を各々乗じた値と必要発注量の値とを比較する比較手段と、比較結果に基づいて適宜の数量単位を決定する決定手段と、数量単位に任意の係数を乗じて商品適正発注量を算出する商品適正発注量算出手段とを備え、商品適正発注量は必要発注量を満たすことを特徴とする。

これによって、バイヤーは、商品の動向に対応した数量だけ注文することができる。

さらに、本発明は、商品を供給するサプライヤーに商品を発注するバイヤー端末上で実行され、動的に変化する適正発注量を算出するプログラムでもある。本発明のプログラムは、予め記憶された需要予測量を記憶手段（例えば、ハードディスクや磁気媒体等）から読み出すステップと、需要予測量に所定期間に値する数値を乗じて当該所定期間内に必要な必要発注量を算出するステップと、商品毎に複数設定された商品の数量単位に商品毎に設定された閾値を各々乗じた値と必要発注量の値とを比較するステップと、比較結果に基づいて適宜の数量単位を決定するステップと、数量単位に任意の係数を乗じて商品適正発注量を算出するステップとを実行し、商品適正発注量は必要発注量を満たすことを特徴とする。

これによって、バイヤーは、商品の動向に対応する数だけサプライヤーに注文を行うことができる。これによって、バイヤー側の在庫も必要最小限に抑えることができる。そのため、バイヤーが不動在庫を抱えることを極力防ぐことが可能となる。

また、本発明は上記プログラムを記録した記録媒体とすることもできる。記録媒体は、プログラムを流通させ得る有体物で足りる。好ましくは、ＲＯＭ（Read Only Memory），ＨＤ（Hard Disk），ＭＯ（Magnet Optical），ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）等の記録媒体が望ましい。さらに、記録媒体に記録される本発明のプログラムは、単体での流通も可能であり、例えば、インターネット等の通信媒体を介しての配布も可能である。

以上、説明したように本発明によれば、変動する需要量に対して適切な発注量を算出する適正発注量算出方法、適正発注量算出システム、適正発注量算出プログラムを提供することができる。

さらに、本発明によれば、効率よく商品の在庫を管理することができる適正発注量算出方法、適正発注量算出プログラム、適正発注量算出システムを提供することが可能となる。

以下、本発明の実施の形態の適正発注量算出方法及び適正発注算出システムについて図面を参照して説明する。

図１に本実施形態における商品（製品）の流れを示す。本実施形態では、商品を注文する顧客１と、顧客１からの注文を受け商品を提供する物流センター２と、物流センター２からの注文を受け商品を供給するサプライヤー３との間で商品が流れる。尚、本実施形態における物流センター２とサプライヤー３との間で行われる商取引の仕組みをＳＹＮＣＨＲＯＭＡＲＴ（呼称：シンクロマート）（登録商標）と称す。

また、本実施形態に関わる数量単位は、ＳＹＮＣＨＲＯＭＡＲＴ上でバイヤーとサプライヤー間でお互いに情報を共有できる。

さらに、本実施形態における適正発注量算出方法，適正発注量算出プログラム，適正発注量算出システムにＳＹＮＣＨＲＯＭＡＲＴを導入し適正発注量情報をサプライヤーへ提供することも可能である。

また、本実施形態では顧客１，物流センター２，サプライヤー３はインターネットや電話回線等によるネットワーク４を介して商品の受発注を行うこととする。商品の受発注方法として、ファクシミリや電話等が挙げられるが、本実施形態では、インターネット接続可能な端末を用いて商品の受発注を行うこととする。そのため、顧客１，物流センター２，サプライヤー３は、顧客端末１ａ，センターサーバー２ａ，サプライヤーサーバー３ａというように各々の端末を有している。

さらに、本実施形態の適正発注量算出方法及び適正発注量算出システムは、商品の供給を行うサプライヤー３にて用いることも可能であるが、以下の説明では、物流センター２にて適正発注量算出方法及び適正発注量算出システムを適用することとして説明する。

本実施形態の物流センター２は、商品をサプライヤー３に発注し、自己の倉庫に商品をストックしておく。物流センター２では、顧客１から注文があると、ストックした商品の中から注文のあった商品を顧客１に提供する。

そして、物流センター２では、本実施形態の適正発注量算出システム及び適正発注量算出方法を利用して、倉庫にある商品の在庫を加味して最低発注量を予測しサプライヤー３に商品の発注が行われる。

図２にセンターサーバー２ａのハードウェア構成のブロック図を示す。センターサーバー２ａは、センターサーバー２ａ全体の制御を行うＣＰＵ（Central Processing Unit：以下ＣＰＵと称す）５と、ＣＰＵ５で行われた制御内容及びデータを一時的に記憶するＲＡＭ（Random Access Memory）６と、ＣＰＵ５で実行する制御の主となるプログラムやデータを格納するＲＯＭ（Read Only Memory）７と、ＣＰＵ５で実行する各種プログラムや各種データを格納するハードディスク８とがバス９によって接続されている。

加えて、顧客１から商品の注文を受けたりサプライヤー３に発注を行ったりする為の通信インターフェース１０もバス９によって接続されている。

また、本実施形態に係るハードディスク８には、荷姿マスター１３，閾値マスター１２，発注サイクルマスター１１，在庫状況マスター１４が格納されている。

図３に、発注サイクルマスター１１，閾値マスター１２，荷姿マスター１３各々に格納されたデータ内容をまとめた一覧表を示す。尚、これらのマスターに格納されるデータは、予め設定された式に基づいて算出したデータであるとする。

発注サイクルマスター１１には、商品毎に対応づけられた発注サイクルの日数のデータが格納されている。例えば、商品がボールペンの場合、発注サイクル日数を３日としたり、商品がファイルの場合、発注サイクル日数を７日として対応づけたりする。

この発注サイクル日数は、商品の需要量や商品の受発注コスト、輸送コスト等を考慮して、サプライヤー３と発注者（物流センター２）の間で任意の日数を設定する。

この発注サイクル日数から必要最低限の発注数量を算出するために、発注サイクルマスター１１に格納された数値（発注サイクルの日数）を以下の演算式（数式１）に代入する。

（数式１）
（需要予測数／日）×（発注サイクル日数）＝（１回の発注における必要最低数量）
この「需要予測数／日」は、過去の需要実績から既存の統計式を用いて予め算出する。

また、閾値マスター１２には、商品及び商品のロットの種類（ロット単位）に対応する閾値が格納されている。閾値は、受注数量，才数（容積），商品特性（季節商品／食品），保管形態，収容スペース，取引に伴う諸条件（発注数量に応じた値引率）等を考慮して商品毎に設定される。

荷姿マスター１３には、物流上の荷姿情報に商品毎のロットを対応づけたデータが格納されている。荷姿情報とは、商品を収容する箱や箱を積載するパレットのサイズデータ、又は１単位のロットに商品を収容したときの重量データ等を含む。

例えば、図６に示すようにロット１は縦３１０ｍｍ，横２２０ｍｍ，高さ１５ｍｍ，重量０．７５ｋｇの中箱とし、ロット２は縦３２１ｍｍ，横３４１ｍｍ，高さ１７４ｍｍの大箱とし、ロット３は大箱を６３箱載置できるパレット１枚とし、ロット４はパレットを４枚とする場合を挙げることができる。

さらに、これらの情報に上述した箱に商品を収容した場合の重量のデータも加味する。例えば、ロット１の収容重量は２６ｋｇ，ロット２の収容重量は６２４ｋｇ，ロット３の収容重量は３１２０ｋｇ，ロット４の収容重量は９９８４ｋｇとなる。

また、図２に示す在庫状況マスター１４には、商品とその商品の在庫数量とが対応づけられて格納されている。在庫状況マスター１４は、商品の発注量と連動して最新の在庫数量に在庫数量のデータを更新するマスター・トランザクション処理等の処理により常に最新の情報を格納している。

以上が、センターサーバー２ａのハードウェア構成である。尚、本実施形態中の顧客端末１ａとサプライヤーサーバー３ａのハードウェアは、ネットワーク（インターネット等）接続可能な既存のパーソナルコンピュータと同様の構成であるとし、説明を割愛する。

また、顧客端末１ａは、パーソナルコンピュータに限らず、携帯電話機やＰＤＡ（Personal Digital Assistant）も好適に使用することができる。

次に、具体的例に当てはめて、本実施形態の適正発注量算出手順（方法）について説明する。

＜例１：商品がミネラルウォーターの場合＞
まず、ミネラルウォーターのロット内容について説明する。図４に示すように、本実施形態に係るミネラルウォーターのロットは、ロット１〜ロット４に分けられており、商品の数量はこのロットに関連づけられている。ロット１はミネラルウォーター１２本（外装箱１箱），ロット２はミネラルウォーター２８８本（外装箱が２４箱載置可能なパレット１枚），ロット３はミネラルウォーター１４４０本（パレット５枚分），ロット４はミネラルウォーター４６０８本（パレット１６枚分）と設定されている。

また、例１ではミネラルウォーターの閾値を６０％とする。この６０％という値は、在庫状況マスター１４に格納された在庫データ，やこれまでの発注量の統計，商品の特性等を鑑みて算出された値である。

ここで、ロット１とロット２の間の“境界値”は２８８本となり、ロット１とロット２の閾値は６０％であることから１７２本となり、ロット２とロット３の間の“境界値”は８６４（本）となり、ロット３とロット４の閾値は６０％であることから、ロット３とロット４の間の“境界値”は１４４０本の６０％の２７６４本となる。

次に、物流センター２からサプライヤー３に発注する商品がミネラルウォーターの場合を３つのケースに分けて説明する。

（ケース１：商品の需要量が比較的少ないケース）
まず、ミネラルウォーターの適正発注量を算出するために、センターサーバー２ａのＣＰＵ５は、予め記憶された「需要予測数／日（需要予測量）」を読み出す。図５に示すように、ケース１は商品の需要が比較的少なく「需要予測数／日」が「４０本／日」である。

「需要予測数／日」を読み出した後、ＣＰＵ５は、この「需要予測数／日」に発注サイクル日数（所定期間に値する数値）を乗じて１回の発注（所定期間内）に必要な商品の必要最低数量を算出する演算処理を行う。

このとき、ミネラルウォーターに対応づけられた発注サイクル日数を発注サイクルマスター１１から読み出す。尚、本説明ではミネラルウォーターの「発注サイクル日数」は「３日」としている。この数値を上記（数式１）に代入すると、１回の発注に必要な商品の最低数量は「４０本×３日」で１２０本と算出される。

必要最低数量が算出されると、ＣＰＵ５は、この必要最低数量と、ミネラルウォーターに設定された閾値をロットに乗じた“境界値”とを比較する処理を行う。そして、この比較結果に基づいて使用するロットを決定する。

ケース１の場合、必要最低数量が１２０本であり、ロット１とロット２の“境界値”１７２（本）よりも小さい。ＣＰＵ５が“境界値”よりも必要最低数量の方が小さいと判断すると、使用するロットをロット１に決定する。

使用するロットが決定すると、ＣＰＵ５は、ロット数を示すロット係数をロット１（１単位）に乗じて商品の発注量を算出する。

ケース１では、ロット１はミネラルウォーター１２本なので１２（本）にロット係数を乗じる。ケース１では、必要最低数量が１２０本であるから、ミネラルウォーター１２０本を満たすために必要なロット１の数は１２本×１０で１０箱となる。つまり、ケース１のロット係数は１０となる。

そして、センターサーバー２ａは、ケース１での適正発注量（商品適正発注量）を「１２本×１０」で１２０本と算出する。

（ケース２：商品の需要量が比較的多いケース）
ケース１同様、ミネラルウォーターの適正発注量を算出するために、センターサーバー２ａのＣＰＵ５は、予め記憶された「需要予測数／日（需要予測量）」を読み出す。図５に示すように、ケース２は商品の需要量が比較的多く「需要予測数／日」が「４００本／
日」である。

「需要予測数／日」を読み出した後、ＣＰＵ５は、この「需要予測数／日」に発注サイクル日数（所定期間に値する数値）を乗じて１回の発注（所定期間内）に必要な商品の必要最低数量を算出する演算処理を行う。

このとき、ミネラルウォーターに対応づけられた発注サイクル日数を発注サイクルマスター１１から読み出す。尚、本説明ではミネラルウォーターの「発注サイクル日数」は「３日」としている。この数値を上記（数式１）に代入すると、１回の発注に必要な商品の最低数量は「４００本×３日」で１２００本と算出される。

必要最低数量が算出されると、ＣＰＵ５は、この必要最低数量と、ミネラルウォーターのロットに設定された閾値を乗じた“境界値”とを比較する処理を行う。そして、この比較結果に基づいて使用するロットを決定する。

ケース２の場合、必要最低数量が１２００本であり、ロット１とロット２の“境界値”１７２（本），ロット２とロット３の“境界値”８６４（本）よりも大きい。

そこで次にロット３とロット４の“境界値”２７６４（本）と必要最低数量とを比較する。すると、ＣＰＵ５は“境界値”よりも必要最低数量の方が小さい（すなわち、必要最低数量が境界値以内である）と判断し、使用するロットをロット３に決定する。

使用するロットが決定すると、ＣＰＵ５は、ロット数を示すロット係数をロット３（１単位）に乗じて商品の発注量を算出する。

ケース２では、ロット３はミネラルウォーター１４４０本なので１４４０本にロット係数を乗じる。ケース２では、必要最低数量が１２００本であるから、ミネラルウォーター１２００本を満たすために必要なロット３の数は１つ（１４４０本）で足りる。つまり、ケース２のロット係数は１となる。

そして、センターサーバー２ａでは、ケース２での適正発注量を「１４４０（本）×１」で１４４０本と算出する。

（ケース３：商品の需要量が極めて多いケース）
ケース１，２同様、ミネラルウォーターの適正発注量を算出するために、センターサーバー２ａのＣＰＵ５は、予め記憶された「需要予測数／日（需要予測量）」を読み出す。図５に示すように、ケース３は商品の需要量が極めて多く「需要予測数／日」が「１２００本／日」である。

「需要予測数／日」を読み出した後、ＣＰＵ５は、この「需要予測数／日」に発注サイクル日数（所定期間に値する数値）を乗じて１回の発注（所定期間内）に必要な商品の必要最低数量を算出する演算処理を行う。

このとき、ミネラルウォーターに対応づけられた発注サイクル日数を発注サイクルマスター１１から読み出す。尚、本説明ではミネラルウォーターの「発注サイクル日数」は「３日」としている。この数値を上記（数式１）に代入すると、１回の発注に必要な商品の最低数量は「１２００本×３日」で３６００本と算出される。

必要最低数量が算出されると、ＣＰＵ５は、この必要最低数量と、ミネラルウォーターに設定された閾値を乗じた“境界値”とを比較する処理を行う。そして、この比較結果に
基づいて使用するロットを決定する。

ケース３の場合、必要最低数量が３６００本であり、ロット１とロット２の“境界値”１７２（本），ロット２とロット３の“境界値”８６４（本），ロット３とロット４の“境界値”２７６４（本）よりも大きい。

すると、ＣＰＵ５は使用するロットをロット４に決定する。使用するロットが決定すると、ＣＰＵ５は、ロット数を示すロット係数をロット４（１単位）に乗じて商品の発注量を算出する。

ケース３では、ロット４はミネラルウォーター４６０８本なので４６０８本にロット係数を乗じて適正発注量を算出する。すなわち、ケース３では、必要最低数量が３６００本であるから、ミネラルウォーター３６００本を満たすために必要なロット４の数は１つ（４６０８本）で足りる。つまり、ケース３のロット係数は１となる。

そして、センターサーバー２ａは、ケース３での適正発注量を「４６０８本×１」で４６０８本と算出する。

＜例２：商品がＡ４サイズのファイルの場合＞
まず、Ａ４サイズのファイルのロットについて説明する。図６に示すように、本実施形態に係るＡ４サイズファイルのロットは、ロット１〜ロット４に分けられており商品の数量はこのロットに関連づけられている。ロット１はＡ４サイズファイル１０冊（中箱１箱分），ロット２はＡ４サイズファイル１００冊（大箱１箱分），ロット３はＡ４サイズファイル６３００冊（大箱６３箱を載置できるパレット１枚分），ロット４はＡ４サイズファイル２５２００冊（パレット４枚分の大箱を収容できる１０トン車一台分）と設定されている。

そして、例２では各ロット間の閾値をロットの８０％とする。この８０％という値は、在庫状況マスター１４に格納された在庫データやこれまでの発注量の統計等を鑑みて算出された値である。

ここで、ロット１とロット２の閾値は１００冊の８０％であることからロット１とロット２の間の“境界値”は「８０（冊）」となり、ロット２とロット３の閾値は６３００冊の８０％であることから、ロット２とロット３の間の“境界値”は「５０４０（冊）」となり、ロット３とロット４の閾値は２５２００冊の８０％であることから、ロット３とロット４の間の“境界値”は「２０１６０（冊）」となる。

以下に、物流センター２からサプライヤー３に発注する商品がＡ４サイズファイルの場合を３つのケースに分けて説明する。

（ケース１：商品の需要量が比較的少ないケース）
まず、Ａ４サイズファイルの適正発注量を算出するために、センターサーバー２ａのＣＰＵ５は、予め記憶された「需要予測数／日（需要予測量）」を読み出す。図７に示すように、ケース１は商品の需要量が比較的少なく、「需要予測数／日」が「１２冊／日」である。

「需要予測数／日」を読み出した後、ＣＰＵ５は、この「需要予測数／日」に発注サイクル日数（所定期間に値する数値）を乗じて１回の発注（所定期間内）に必要な商品の必要最低数量を算出する演算処理を行う。

このとき、Ａ４サイズファイルに対応づけられた発注サイクル日数を発注サイクルマスター１１から読み出す。尚、本説明ではＡ４サイズファイルの「発注サイクル日数」は「７日」としている。この数値を上記（数式１）に代入すると、１回の発注に必要な商品の最低数量は「１２冊×７日」で８４冊と算出される。

必要最低数量が算出されると、ＣＰＵ５は、この必要最低数量と、Ａ４サイズファイルに設定された閾値を乗じた“境界値”とを比較する処理を行う。そして、この比較結果に基づいて使用するロットを決定する。

ケース１の場合、必要最低数量が８４冊であり、ロット１とロット２の“境界値”８０（冊）よりも大きい。

そこで次にロット２とロット３の“境界値”５０４０（冊）とケース２の必要最低数量とを比較する。すると、ＣＰＵ５は必要最低数量の方が小さいと判断し、使用するロットをロット２に決定する。

使用するロットが決定すると、ＣＰＵ５は、ロット数を示すロット係数をロット２（１単位）に乗じて商品の発注量を算出する。

ケース１では、ロット２はＡ４サイズファイル１００冊なので１００冊にロット係数を乗じる。ケース１では、必要最低数量が８４冊であるから、Ａ４サイズファイル８４冊を満たすために必要なロット２の数は１箱（１００冊）で足りる。つまり、ケース１のロット係数は１となる。

そして、センターサーバー２ａは、ケース１での適正発注量を「１００冊×１」で１００冊と算出する。

（ケース２：商品の需要量が比較的多いケース）
ケース１同様、Ａ４サイズファイルの適正発注量を算出するために、センターサーバー２ａのＣＰＵ５は、予め記憶された「需要予測数／日（需要予測量）」を読み出す。図７に示すように、ケース２は商品の需要量が比較的多く「需要予測数／日」が「７００冊／日」である。

「需要予測数／日」を読み出した後、ＣＰＵ５は、この「需要予測数／日」に発注サイクル日数（所定期間に値する数値）を乗じて１回の発注（所定期間内）に必要な商品の必要最低数量を算出する演算処理を行う。

このとき、Ａ４サイズファイルに対応づけられた発注サイクル日数を発注サイクルマスター１１から読み出す。尚、本説明ではＡ４サイズファイルの「発注サイクル日数」は「７日」としている。この数値を上記（数式１）に代入すると、１回の発注に必要な商品の最低数量は「７００冊×７日」で４９００冊と算出される。

必要最低数量が算出されると、ＣＰＵ５は、この必要最低数量と、Ａ４サイズファイルのロットに設定された閾値を乗じた“境界値”とを比較する処理を行う。そして、この比較結果に基づいて使用するロットを決定する。

ケース２の場合、必要最低数量が４９００冊であり、ロット１とロット２の“境界値”８０（冊）よりも大きい。

そこで次にロット２とロット３の“境界値”５０４０（冊）とケース２の必要最低数量
とを比較する。すると、ＣＰＵ５は必要最低数量の方が小さいと判断し、使用するロットをロット２に決定する。

使用するロットが決定すると、ＣＰＵ５は、ロット数を示すロット係数をロット２（１単位）に乗じて商品の発注量を算出する。

ケース１では、ロット２はＡ４サイズファイル１００冊なので１００冊にロット係数を乗じる。ケース１では、必要最低数量が４９００冊であるから、Ａ４サイズファイル４９００冊を満たすために必要なロット２の数は４９箱必要となる。つまり、ケース１のロット係数は４９となる。

そして、センターサーバー２ａでは、ケース２での適正発注量を「１００冊×４９」で４９００冊と算出する。

（ケース３：商品の需要量が極めて多いケース）
ケース１，２同様、Ａ４サイズファイルの適正発注量を算出するために、センターサーバー２ａのＣＰＵ５は、予め記憶された「需要予測数／日（需要予測量）」を読み出す。図７に示すように、ケース３は商品の需要量が極めて多く「需要予測数／日」が「２５００冊／日」である。

「需要予測数／日」を読み出した後、ＣＰＵ５は、この「需要予測数／日」に発注サイクル日数（所定期間に値する数値）を乗じて１回の発注（所定期間内）に必要な商品の必要最低数量を算出する演算処理を行う。

このとき、Ａ４サイズファイルに対応づけられた発注サイクル日数を発注サイクルマスター１１から読み出す。尚、本説明ではＡ４サイズファイルの「発注サイクル日数」は「７日」としている。この数値を上記（数式１）に代入すると、１回の発注に必要な商品の最低数量は「２５００冊×７日」で１７５００冊と算出される。

必要最低数量が算出されると、ＣＰＵ５は、この必要最低数量と、Ａ４サイズファイルに設定された閾値を乗じた“境界値”とを比較する処理を行う。そして、この比較結果に基づいて使用するロットを決定する。

ケース２の場合、必要最低数量が４９００冊であり、ロット１とロット２の“境界値”８０（冊），ロット２とロット３の“境界値”５０４０（冊）よりも大きい。

そこで次にロット３とロット４の“境界値”２０１６０（冊）とケース２の必要最低数量とを比較する。すると、ＣＰＵ５は必要最低数量の方が小さいと判断し、使用するロットをロット３に決定する。

使用するロットが決定したことを受けて、ＣＰＵ５は、ロット数を示すロット係数をロット３（１単位）に乗じて商品の発注量を算出する。

ケース３では、ロット３はＡ４サイズファイル６３００冊なので６３００冊にロット係数を乗じて適正発注量を算出する。すなわち、ケース３では、必要最低数量が１７５００冊であるから、Ａ４サイズファイル１７５００冊を満たすために必要なロット３の数は３箱必要となる。つまり、ケース３のロット係数は３となる。

つまり、センターサーバー２ａは、ケース３での適正発注量を「６３００冊×３」で１８９００冊と算出する。

以上述べたように、本実施形態の適正発注量算出方法及びシステムによれば、閾値を商品毎に設定していることにより、商品毎の需要特性及び在庫状況に応じた発注量を算出することができる。

これによって、物流センター２が商品を過多又は過少に発注することを防ぐことができる。それに伴い、物流センター２が商品を保管（ストック）する倉庫内の在庫も適量を保つことができる。

また、本実施形態の適正発注量算出方法及びシステムでは、商品の数量が商品毎のロットに関連づけられていることにより、物流センター２は商品に適応した単位で発注を行うことができる。

＜その他の実施例１＞
さらに、その他の実施例１の適正発注量算出方法及びシステムは、センターサーバー２ａが、発注量に応じて発注された商品が輸送用コンテナ内の空間を占有する割合を算出し、算出結果に基づき商品の輸送に使用するコンテナを決定する制御を実行する。

センターサーバー２ａが輸送用コンテナ内の空間を商品が占有する割合を算出するには、荷姿マスター１３に格納された荷姿情報を用いる。上述したように、荷姿マスター１３には、商品を収容する箱のサイズデータが格納されている。このサイズデータをコンテナの収容可能空間及び収容可能重量に当てはめコンテナ内を商品が占有する割合を算出する。

これによって、物流センター２では、１回の発注でどの大きさのコンテナがいくつ必要であるかを把握することが出来る。それに伴い、物流センター２ではその回の発注量を調整することができる。

例えば、センターサーバー２ａにより１回の発注である大きさのコンテナを２台使用すると算出されたが、１台のコンテナ内は完全に商品で埋め尽くされていても、もう１台のコンテナは商品の箱が１箱しか入っていない場合がある。このような場合、物流センター２では、その商品の発注は次の発注に回すか、今回の発注量を少し多めにして空きのあるコンテナのスペースを埋めるか、またはサイズの小さなコンテナを用いるか、というような調整を行うことが出来る。

これによって、物流センター２及びサプライヤー３は効率よく商品の輸送を行うことが出来る。

さらに、センターサーバー２ａは、コンテナ占有割合から商品の輸送コストを算出する制御を行ってもよい。例えば、コンテナ内における商品の占有割合がコンテナ内の空間の半分の場合や、基本となる大きさのコンテナよりも小さなコンテナを使用する場合、コンテナ１台分の輸送コストの半分の輸送コストとする。

これによって、物流センター２は、１回の発注における輸送コストも含めた発注コストを認識することができる。

以上のように、本実施形態に係る適正発注量算出方法及びシステムによれば、物流センター２が輸送コンテナの種類や数及び輸送コストを把握することができるため、余分な輸送コストや余分なコンテナの数を減らすことが出来る。

＜その他の実施例２＞
さらに、その他の実施例２の適正発注量算出方法及びシステムは、センターサーバー２ａが、発注量に応じて発注された商品の重量を算出し、算出結果に基づき商品の輸送に使用するコンテナを決定する制御を実行する。

センターサーバー２ａが輸送用コンテナ内に収容される商品の重量を算出するには、荷姿マスター１３に格納された荷姿情報を用いる。上述したように、荷姿マスター１３には、商品を収容する箱が収容可能な重量のデータが格納されている。つまり、荷姿マスター１３には商品単体の重量ではなくロット単位の重量データが格納されている。このデータをコンテナの収容可能重量に当てはめコンテナ内に収容する商品の重量を算出する。

これによって、物流センター２では、１回の発注でどの大きさのコンテナがいくつ必要であるかを把握することが出来る。それに伴い、物流センター２ではその回の発注量を調整することができる。

例えば、センターサーバー２ａにより１回の発注において最大収容重量２トンのコンテナを２台使用すると算出されたが、１台のコンテナ内は完全に商品で埋め尽くされていても、もう１台のコンテナは収容可能重量の半分に満たない場合がある。このような場合、物流センター２では、その商品の発注は次の発注に回すか、または今回の発注量を少し多めにするか、というような調整を行うことが出来る。

これによって、物流センター２及びサプライヤー３は効率よく商品の輸送を行うことが出来る。

さらに、センターサーバー２ａは、コンテナ内に収容された商品の重量から商品の輸送コストを算出する制御を行ってもよい。例えば、コンテナ内に収容された商品の総重量がコンテナの収容可能重量の半分の場合、コンテナ１台分の輸送コストの半分の輸送コストとする。

これによって、物流センター２は、１回の発注における輸送コストも含めた発注コストを認識することができる。

以上のように、本実施形態に係る適正発注量算出方法及びシステムによれば、物流センター２が輸送コンテナの種類や数及び輸送コストを把握することができるため、余分な輸送コストや余分なコンテナの数を減らすことが出来る。

本実施形態に係る本実施形態における商品の流れを示すイメージ図である。 本実施形態に係るセンターサーバーのハードウェア構成のブロック図である。 本実施形態に係る荷姿マスター，閾値マスター，発注サイクルマスター各々に格納されたデータ内容をまとめた一覧表である。 本実施形態に係る例１の荷姿マスターに格納されているデータのイメージを示す。 本実施形態に係る例１のロット内容を示した図である。 本実施形態に係る例２の荷姿マスターに格納されているデータのイメージを示す。 本実施形態に係る例２のロット内容を示した図である。

符号の説明

１ 顧客
１ａ 顧客端末
２ 物流センター
２ａ センターサーバー
３ サプライヤー
３ａ サプライヤーサーバー
４ ネットワーク
５ ＣＰＵ
６ ＲＡＭ
７ ＲＯＭ
８ ハードディスク
９ バス
１０ 通信インターフェース
１１ 発注サイクルマスター
１２ 閾値マスター
１３ 荷姿マスター
１４ 在庫状況マスター

Claims (8)

1. 商品を供給するサプライヤーに商品を発注するバイヤー端末上で動的に変化する商品の需要量に応じた適正発注量を算出する方法であって、
   予め記憶された需要予測量を読み出すステップと、
   当該需要予測量に所定期間に値する数値を乗じて当該所定期間内に必要な必要発注量を算出するステップと、
   商品毎に複数設定された商品の数量単位に、商品毎に設定された閾値を各々乗じた値と前記必要発注量の値とを比較するステップと、
   比較結果に基づいて適宜の数量単位を決定するステップと、
   前記数量単位に任意の係数を乗じて商品適正発注量を算出するステップと、
   を含み、
   前記商品適正発注量は前記必要発注量を満たす適正発注量算出方法。
2. 前記数量単位は商品のロットに関連づけられている請求項１に記載の適正発注量算出方法。
3. 前記商品適正発注量に基づいて発注された商品が輸送用コンテナ内の空間を占有する割合を算出するステップと、
   算出結果に基づき商品の輸送に使用するコンテナを決定するステップと、
   を含む請求項１又は２に記載の適正発注量算出方法。
4. 前記割合から商品の輸送コストを算出するステップを含む請求項１〜３の何れかに記載の適正発注量算出方法。
5. 前記商品適正発注量に応じて発注された商品の重量を算出するステップと、
   算出結果に基づき商品の輸送に使用するコンテナを決定するステップと、
   を含む請求項１〜４の何れかに記載の適正発注量算出方法。
6. 前記重量から商品の輸送コストを算出するステップを含む請求項１〜５の何れかに記載の適正発注量算出方法。
7. 商品を供給するサプライヤーに商品を発注するバイヤー端末上で動的に変化する適正発注量を算出するシステムであって、
   予め記憶された需要予測量を読み出す読出手段と、
   当該需要予測量に所定期間に値する数値を乗じて当該所定期間内に必要な必要発注量を算出する必要発注量算出手段と、
   商品毎に複数設定された商品の数量単位に商品毎に設定された閾値を各々乗じた値と前記必要発注量の値とを比較する比較手段と、
   比較結果に基づいて適宜の数量単位を決定する決定手段と、
   前記数量単位に任意の係数を乗じて商品適正発注量を算出する商品適正発注量算出手段と、
   を備え、
   前記商品適正発注量は前記必要発注量を満たす適正発注量算出システム。
8. 商品を供給するサプライヤーに商品を発注するバイヤー端末上で実行され、動的に変化する適正発注量を算出するプログラムであって、
   予め記憶された需要予測量を読み出すステップと、
   当該需要予測量に所定期間に値する数値を乗じて当該所定期間内に必要な必要発注量を算出するステップと、
   商品毎に複数設定された商品の数量単位に商品毎に設定された閾値を各々乗じた値と前記必要発注量の値とを比較するステップと、
   比較結果に基づいて適宜の数量単位を決定するステップと、
   前記数量単位に任意の係数を乗じて商品適正発注量を算出するステップと、
   を実行し、
   前記商品適正発注量は前記必要発注量を満たす適正発注量算出プログラム。

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