JP2006350883A - Demand prediction value automatic determination system using knowledge database, demand prediction value automatic determination program used therefor, and storage medium storing its program - Google Patents

Demand prediction value automatic determination system using knowledge database, demand prediction value automatic determination program used therefor, and storage medium storing its program Download PDF

Info

Publication number
JP2006350883A
JP2006350883A JP2005178806A JP2005178806A JP2006350883A JP 2006350883 A JP2006350883 A JP 2006350883A JP 2005178806 A JP2005178806 A JP 2005178806A JP 2005178806 A JP2005178806 A JP 2005178806A JP 2006350883 A JP2006350883 A JP 2006350883A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
demand
value
demand prediction
prediction
past
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Withdrawn
Application number
JP2005178806A
Other languages
Japanese (ja)
Inventor
Katsuhiro Hata
勝弘 畑
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Yaskawa Electric Corp
YE Digital Co Ltd
Original Assignee
Yaskawa Electric Corp
Yaskawa Information Systems Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Yaskawa Electric Corp, Yaskawa Information Systems Co Ltd filed Critical Yaskawa Electric Corp
Priority to JP2005178806A priority Critical patent/JP2006350883A/en
Publication of JP2006350883A publication Critical patent/JP2006350883A/en
Withdrawn legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • YGENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02PCLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
    • Y02P90/00Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
    • Y02P90/30Computing systems specially adapted for manufacturing

Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a demand prediction value automatic determination system using a knowledge database, a program and a storage medium used for it for automating and simplifying validity determination of a criterion without depending on an experience or a sense of a worker on the criterion for a demand prediction value in finial decision of a prediction model suitable for a product demand tendency and a component demand tendency. <P>SOLUTION: This demand prediction value automatic determination system predicting a product demand and a component demand is provided with a result value storage device 2 storing a product order receipt result value in the past, an order receipt plan value and the like, a knowledge data management device 3 accumulating the prediction model used for predicting a demand, a simulation parameter, and a demand prediction value criterion in the past, and a process and the like to the decision of the criterion as the knowledge database, and a demand prediction computer 1 performing demand prediction computing based on the result values in the past stored in the result value storage device 2 while referring to the process to the decision of the demand prediction value in the past according to the data accumulated in the knowledge data management device 3. <P>COPYRIGHT: (C)2007,JPO&INPIT

Description

本発明は、例えば、販売される製品の需要を見込んで製造時に必要となる部品等の調達を行うために、製品需要および部品需要を予測するための知識データベースを利用した需要予測値自動判定システムおよびそれに用いられる需要予測値自動判定プログラム並びにそのプログラムが記録された記録媒体に関する。   The present invention is an automatic demand prediction value determination system using a knowledge database for predicting product demand and parts demand, for example, in order to procure parts necessary for manufacturing in anticipation of demand for products to be sold. The present invention also relates to a demand forecast value automatic determination program used therefor and a recording medium on which the program is recorded.

従来、販売される製品の需要を見込んで製造時に必要となる部品等の調達を行うために、製品需要および部品需要を予測するため需要予測方法としては、例えば、図5に示すようなものがある。   Conventionally, as a demand forecasting method for forecasting product demand and parts demand in order to procure parts necessary for manufacturing in anticipation of demand for products to be sold, for example, a method as shown in FIG. is there.

図5は従来の需要予測方法を概略的に示した構成図である。
図5において、製品および部品の需要動向に適した予測モデル11を利用して、また、その需要変動に関係する変動要素情報や、係数による重み付けなどのシミュレーションパラメータ12を用いて、予測値13を算出している。その算出された予測値13は、そのまま生産計画や購買計画に利用される場合もあるが、棚卸資産の圧縮と納期厳守のための欠品防止といった相反する効果を満たすため、多くの場合、予め設定された判断基準14と過去のデータ15を用いて、担当者の判断16による予測値の妥当性を確認する作業が行われている。確認により予測値が妥当で無いと判断された場合は、予測に使用するシミュレーションパラメータ12の修正や予測モデルの変更を行い、再シミュレーションによる予測値の変更を行っている。
FIG. 5 is a block diagram schematically showing a conventional demand prediction method.
In FIG. 5, the prediction value 13 is calculated using a prediction model 11 suitable for the demand trend of products and parts, and using fluctuation parameter information related to the demand fluctuation and simulation parameters 12 such as weighting by coefficients. Calculated. The calculated predicted value 13 may be used as it is for a production plan or a purchase plan. However, in order to satisfy conflicting effects such as inventory reduction and shortage prevention for strict delivery, An operation for confirming the validity of the predicted value based on the judgment 16 of the person in charge is performed using the set judgment standard 14 and past data 15. When it is determined by the confirmation that the predicted value is not valid, the simulation parameter 12 used for prediction is corrected or the prediction model is changed, and the predicted value is changed by re-simulation.

図6は、一般的な通常の需要予測を行う方法を示したフローチャートである。
図6において、ステップST21において、複数の需要予測モデルによる需要予測を行い、その結果が表示される。ステップST22において、直近の予測と実績値より、最も予測精度が高いものが、第一候補として挙げられる。ステップST23では、ステップST22によって得られた結果において、作業者が環境情報などにより、妥当でないと判断した場合、変動係数などのシミュレーションパラメータを変更したり、あるいは、予測モデル自体を変更したりして、再度シミュレーションを実施する。その結果は、21と同様に表示される。ステップST21〜ST23を繰り返し、最終的な予測結果を判断し、決定する。
FIG. 6 is a flowchart showing a method of performing a general normal demand forecast.
In FIG. 6, in step ST21, demand prediction is performed using a plurality of demand prediction models, and the result is displayed. In step ST22, the one with the highest prediction accuracy than the latest prediction and the actual value is listed as the first candidate. In step ST23, when the operator determines that the result obtained in step ST22 is not appropriate based on environmental information or the like, the simulation parameter such as the coefficient of variation is changed, or the prediction model itself is changed. The simulation is performed again. The result is displayed as in 21. Steps ST21 to ST23 are repeated, and the final prediction result is determined and determined.

また、ここで、需要予測方法に関連して、以下の先行技術が提案されている(例えば、特許文献1および特許文献2を参照)。
特許2002−73746号公報(第3頁〜第4頁、第1図および第8図) 特許2003−242432号公報(第4頁、第2図および第5図)
Here, the following prior arts have been proposed in relation to the demand prediction method (see, for example, Patent Document 1 and Patent Document 2).
Japanese Patent No. 2002-73746 (pages 3 to 4, FIGS. 1 and 8) Japanese Patent No. 2003-242432 (Page 4, FIGS. 2 and 5)

このうち、特許文献1は低頻度部品の需要予測精度の向上を図ることを目的として提案された部品在庫管理の需要予測方法であって、低頻度部品の抽出後、需要特徴を示すパラメータに基づく需要発生確率分布を算出して、それを利用してモンテカルロ・シミュレーションにより出現頻度確立分布を算出すると共に、更に算出された需要個数に基づき、回帰分析により需要予測を行うようにした方法となっている。   Among them, Patent Document 1 is a part inventory management demand prediction method proposed for the purpose of improving the demand prediction accuracy of low frequency parts, and is based on parameters indicating demand characteristics after extraction of low frequency parts. It is a method that calculates the occurrence probability of demand and uses it to calculate the distribution of probability of occurrence by Monte Carlo simulation, and also predicts demand by regression analysis based on the calculated number of demands. Yes.

また、特許文献2は、複数の部品から構成される製品を、例えば顧客から注文があってから組み立てて納品するBTO(Build To Order)型の生産方式で販売する際の需要予測演算を精度よく行うことを目的として提案された需要予測装置であり、部品単位のデカップリングポイントを設定して、第二の需要予測演算を用い、更に、第一の需要予測結果に突発的な大口受注などの外部要因などを予測調整値として付加し、第三の需要予測結果を算出して予測精度を向上させるものである。   In addition, Patent Document 2 accurately calculates a demand prediction calculation when a product composed of a plurality of parts is sold in a BTO (Build To Order) type production system that is assembled and delivered after an order is received from a customer. This is a demand forecasting device proposed for the purpose of performing decoupling points for each part, using the second demand forecasting calculation, and suddenly receiving large orders from the first demand forecasting result. An external factor or the like is added as a forecast adjustment value, and a third demand forecast result is calculated to improve forecast accuracy.

しかしながら、従来の技術では、需要特徴を示すパラメータである需要発生間隔や需要個数率の指定は作業者によるものであり、また、外部要因による予測調整値の付加も作業者による判断で行われている。作業者の判断における判断基準については、過去の実績や景気動向、季節変動要素、経営計画や受注状況、在庫数など様々な数値データを基に、その時の状況から重み付けを行い、需要予測結果の妥当性を判断している。
また、その判断基準は、短納期製品である標準品や受注製作品など対象となる製品により異なる場合や、製造工程におけるクリティカルパスへの影響度、その部品の調達リードタイムや価格など、対象物の属性やカテゴリにより多岐に渡ることが一般的である。更に、需要予測結果の妥当性判断も様々な判断基準による複雑な思考過程によって決定されている。
このような判断基準を用いた妥当性の思考過程を踏まえ、需要予測結果が不適切と判断された場合は、需要予測方法のインプット情報へ予測修正値を付加したり、シミュレーションパラメータや係数の重み付けの変更、または、需要予測に利用する予測モデル自体を変更するなどの対応を行っている。
また、この対応は、対象物の属性やカテゴリにより複数のパターンに分かれることが一般的である。
However, in the conventional technology, the specification of the demand generation interval and the demand number rate, which are parameters indicating the demand characteristics, are determined by the worker, and addition of the predicted adjustment value by an external factor is also performed by the operator. Yes. As for the judgment criteria in the judgment of workers, weighting is performed based on the situation at that time based on various numerical data such as past results, economic trends, seasonal fluctuation factors, management plans, orders received, and inventory numbers, and the demand forecast results Judging the validity.
In addition, the judgment criteria differ depending on the target product such as standard products that are short delivery products or made-to-order products, the impact on the critical path in the manufacturing process, the procurement lead time and price of the parts, etc. In general, it varies widely depending on the attributes and categories. Further, the validity judgment of the demand forecast result is also determined by a complicated thinking process based on various judgment criteria.
Based on the reasoning process of validity using such judgment criteria, if the demand forecast result is judged to be inappropriate, a forecast correction value is added to the input information of the demand forecast method, or simulation parameters and coefficients are weighted. Or changing the prediction model itself used for demand prediction.
Further, this correspondence is generally divided into a plurality of patterns depending on the attributes and categories of the object.

このように作業者による判断は、その作業者の経験や勘に依存する判断基準や思考過程によるものであり、その判断基準と思考過程は、明文化や体系化されていない場合が多く、明文化や体系化されていても、需要予測モデルや既存データが保存されているシステムと直接連携して判断基準に使用されているものは存在しない。
以上のように、従来の需要予測方法或いはシステムは、需要予測における準備段階での需要特性の判断や、需要予測結果の妥当性判断および不適切と判断された場合の再需要予測方法やインプットとなる情報への修正を、経験のある担当者が行っており、妥当性確認までの自動化には至っていない。
In this way, judgments by workers are based on judgment standards and thought processes that depend on the experience and intuition of the workers, and the judgment standards and thought processes are often not written or systematized. Even if it is culture and systematized, there is no one that is used as a judgment standard in direct cooperation with a system that stores demand forecast models and existing data.
As described above, the conventional demand forecasting method or system is used to determine the demand characteristics at the preparation stage in demand forecasting, the validity judgment of the demand forecasting result, and the re-demand forecasting method or input when judged to be inappropriate. The person in charge who has experience has made corrections to this information, and has not yet been automated until validation.

本発明は上記課題を解決するためになされたものであり、製品および部品の需要動向に適した予測モデルの最終決定を行うのに際して、需要予測値の判断基準に対する作業者の経験や勘への依存を排除して、妥当性判断の自動化および簡素化を行うことができる、知識データベースを利用した需要予測値自動判定システムおよびそれに用いられる需要予測値自動判定プログラム並びにそのプログラムが記録された記録媒体を提供することを目的とする。   The present invention has been made to solve the above-described problems, and in making a final determination of a prediction model suitable for the demand trend of products and parts, it is necessary to consider the experience and intuition of the operator with respect to the criterion of the demand prediction value. Demand prediction value automatic determination system using a knowledge database, demand prediction value automatic determination program used therefor, and recording medium on which the program is recorded, which can automate and simplify validity judgment by eliminating dependence The purpose is to provide.

本発明は上記課題を解決するために、次のような構成にしたものである。
請求項1の発明は、販売される製品の需要を見込んで製造時に必要となる部品等の調達を行うために、製品需要および部品需要を予測するための需要予測値自動判定システムにおいて、製品の過去の受注実績値あるいは受注計画値などを格納する実績値格納装置と、需要予測に用いる予測モデルおよびシミュレーションパラメータ並びに需要予測値の過去の判断基準およびその決定に至るまでのプロセスなどを知識データベースとして蓄積した知識データ管理装置と、前記知識データ管理装置に蓄積されたデータから需要予測値の過去の判断の決定に至る過程を参照しながら前記実績値格納装置に格納された過去の実績値に基づいて需要予測演算を行う需要予測演算装置と、を備え、前記需要予測演算装置により自動的に最適な需要予測を行うようにしたことを特徴としている。
請求項2の発明は、請求項1記載の需要予測値自動判定システムにおいて、前記需要予測値の妥当性を判断するために用いる過去のデータおよび前記需要予測値の妥当性を判断するための判断基準を、作業者が自由に追加設定できるものであることを特徴としている。
請求項3の発明は、計算機に、請求項1または2に記載の需要予測値自動判定システムを動作させるためのプログラムであることを特徴とする需要予測値自動判定プログラムとしたものである。
請求項4の発明は、記録媒体に係わり、請求項3に記載の需要予測値自動判定プログラムが記録されていることを特徴とする記録媒体としたものである。
In order to solve the above problems, the present invention is configured as follows.
According to the first aspect of the present invention, there is provided an automatic demand prediction value determination system for predicting product demand and parts demand in order to procure parts necessary for manufacturing in anticipation of demand for products to be sold. As a knowledge database, the actual value storage device that stores past actual order values or order plan values, the prediction model and simulation parameters used for demand forecasting, the past judgment criteria for demand forecast values, and the process up to the decision Based on the accumulated knowledge data management device and the past actual value stored in the actual value storage device while referring to the process from the data accumulated in the knowledge data management device to the determination of the past judgment of the demand forecast value And a demand prediction calculation device that performs demand prediction calculation using the demand prediction calculation device. It is characterized in that the the like.
According to a second aspect of the present invention, in the demand predicted value automatic determination system according to the first aspect, the past data used for determining the validity of the demand predicted value and the determination for determining the validity of the demand predicted value It is characterized in that the standard can be freely set by the operator.
According to a third aspect of the present invention, there is provided a program for automatically determining a predicted demand value, which is a program for causing a computer to operate the automatic predicted value determination system according to the first or second aspect.
According to a fourth aspect of the present invention, there is provided a recording medium, wherein the demand predicted value automatic determination program according to the third aspect is recorded.

請求項1〜4に記載の需要予測値自動判定システムおよびそれに用いられる需要予測値自動判定プログラム並びにそのプログラムが記録された記録媒体によると、予測を行う場合に利用する予測モデルが設定でき、予測に利用するシミュレーションパラメータの入力、設定ができる装置を備え、またその結果として算出される予測値の妥当性を判断するために用いる過去のデータが選択でき、予測値の妥当性を判断するための「判断基準」が入力できる装置を備え、それらの情報を知識データ管理装置に保存することで、需要予測の知識情報として資産化を行い、最適な需要予測を実施することができる。   According to the demand prediction value automatic determination system according to claim 1, the demand prediction value automatic determination program used therefor, and the recording medium on which the program is recorded, a prediction model used when performing prediction can be set, and prediction In order to judge the validity of the predicted value, it is possible to select the past data used to judge the validity of the predicted value calculated as a result. By providing a device capable of inputting “judgment criteria” and storing such information in the knowledge data management device, it is possible to perform capitalization as knowledge information for demand prediction and to perform optimum demand prediction.

以下、本発明の実施例を図に基づいて具体的に説明する。   Embodiments of the present invention will be specifically described below with reference to the drawings.

図1は、本発明の需要予測値自動判定システムの構成を示したものである。
1は需要予測を行う需要予測演算装置であり、通常はパソコンを利用する。2は需要予測に利用するデータ類を格納する実績値格納装置であり、これらは、別途データベースシステムなどに格納されているものを利用する。3は知識データ管理装置であり、作業者が行った予測値の判断や、その過程が記憶される。
FIG. 1 shows a configuration of an automatic demand forecast value determination system according to the present invention.
Reference numeral 1 denotes a demand prediction calculation device that performs demand prediction, and usually uses a personal computer. Reference numeral 2 denotes a performance value storage device for storing data used for demand prediction, and these are used separately stored in a database system or the like. Reference numeral 3 denotes a knowledge data management device, which stores prediction values made by the operator and the process thereof.

本発明の特徴は以下のとおりである。
すなわち、販売される製品の需要を見込んで製造時に必要となる部品等の調達を行うために、製品需要および部品需要を予測するための需要予測値自動判定システムにおいて、製品の過去の受注実績値あるいは受注計画値などを格納する実績値格納装置2と、需要予測に用いる予測モデルおよびシミュレーションパラメータ並びに需要予測値の過去の判断基準およびその決定に至るまでのプロセスなどを知識データベースとして蓄積した知識データ管理装置3と、知識データ管理装置3に蓄積されたデータから需要予測値の過去の判断の決定に至る過程を参照しながら実績値格納装置2に格納された過去の実績値に基づいて需要予測演算を行う需要予測演算装置1と、を備え、需要予測演算装置1により自動的に最適な需要予測を行うようにしたものとなっている。
また、需要予測値の妥当性を判断するために用いる過去のデータおよび需要予測値の妥当性を判断するための判断基準を、作業者が自由に追加設定できるものとなっている。
以下に、上記の知識データベースを利用した需要予測値自動判定システムに用いられるプログラムの処理の一例をフローチャートに基づいて述べる。
The features of the present invention are as follows.
In other words, in order to procure parts necessary for manufacturing in anticipation of demand for products to be sold, in the automatic demand forecast value judgment system for forecasting product demand and parts demand, the past actual order value of the product Alternatively, the actual value storage device 2 for storing the planned order value and the like, and the knowledge data accumulated as a knowledge database of the prediction model and simulation parameters used for the demand forecast, the past judgment criteria of the demand forecast value and the process up to the determination, etc. Demand prediction based on past performance values stored in the performance value storage device 2 with reference to the management device 3 and the process from the data stored in the knowledge data management device 3 to the determination of the past judgment of the demand prediction value A demand prediction calculation device 1 that performs calculation, and the demand prediction calculation device 1 automatically performs optimum demand prediction. Has become a thing was.
In addition, it is possible for the operator to freely set additional judgment criteria for judging the validity of past data and the demand forecast value used for judging the validity of the demand forecast value.
Below, an example of the process of the program used for the demand forecast value automatic determination system using said knowledge database is described based on a flowchart.

図2は、本発明の需要予測自動判定システムを利用して、過去の判断情報を参照しながら、予測値の判断を行う方法を示したものである。
まず、ステップST1にて、需要予測演算装置1はシミュレーションによって需要予測値を算出し、その結果を表示する。需要予測値の結果が表示されたら、ステップST2にて、判断基準に合致するかどうかを判断する場合に、過去、同様の判断を行ったかどうかを検索し、過去に同様の判断を行った場合が存在するときは、ステップST3にて、その判断時に利用した過去データおよび判断基準を表示し、最後に、ステップST4にて予測過程の追加、更新を行う。作業者は、この情報に基づき、過去に行ったものと同様の判断を行うことが可能となる。
FIG. 2 shows a method for determining a predicted value while referring to past determination information using the automatic demand prediction determination system of the present invention.
First, in step ST1, the demand prediction calculation device 1 calculates a demand prediction value by simulation and displays the result. When the result of the demand forecast value is displayed, if it is determined in step ST2 whether or not the judgment criterion is met, whether or not the same judgment has been made in the past is searched and the same judgment is made in the past In step ST3, past data and determination criteria used at the time of determination are displayed. Finally, in step ST4, a prediction process is added and updated. Based on this information, the worker can make a determination similar to that performed in the past.

次に、図3は本発明の需要予測自動判定システムを利用して、計算機による自動予測、および妥当性の自動判定を行う方法を示したものである。
まず、ステップST11にて、需要予測演算装置1は、シミュレーションによって算出された需要予測値に関して、過去の同一品目や対象物における妥当性判断の思考過程があったかどうかを、知識データ管理装置から検索する。次に、妥当性判断決定の知識データ(思考過程)が存在する場合は、ステップST12にて、その判断過程と同様の判断を自動的に実行する。その結果、需要予測値が基準に合致するかどうかをステップST13で比較し、基準に合致する場合は、ステップST14にて、その予測値を最終的な予測値として表示する。基準に合致しない場合は、ステップST15にて知識データベースを参照し、他の予測方法がないかどうかを調べ、あればその他の予測モデルによる方法を用いて、ステップST16にて再度シミュレーションを実行する。その結果における予測値をもとに、再度、ステップST12の処理に戻り、判断基準に合致するまで、繰り返す。
Next, FIG. 3 shows a method for performing automatic prediction by a computer and automatic determination of validity using a demand prediction automatic determination system of the present invention.
First, in step ST11, the demand prediction calculation device 1 searches the knowledge data management device for whether or not there has been a thought process for determining validity of the same item or object in the past with respect to the demand prediction value calculated by the simulation. . Next, if there is knowledge data (thinking process) for determining validity, in step ST12, the same determination as that determination process is automatically executed. As a result, it is compared in step ST13 whether or not the demand predicted value matches the reference. If the demand predicted value matches the reference, the predicted value is displayed as the final predicted value in step ST14. If not, the knowledge database is referred to in step ST15 to check whether there is any other prediction method. If there is any other prediction model, the simulation is executed again in step ST16 using another prediction model method. Based on the predicted value in the result, the process returns to step ST12 again, and is repeated until the judgment criteria are met.

図4は、需要予測値自動判定プログラムの動作に沿った画面入力方法を示した模式図である。
31において、需要予測のシミュレーションを実行する。その際、利用する「予測モデル」(311)の選択、予測に利用する「シミュレーションパラメータ」(312)の設定が可能であり、この設定内容にしたがって「シミュレーション」(313)を実行し、その結果として、需要予測値(314)が表示される。
FIG. 4 is a schematic diagram showing a screen input method according to the operation of the demand forecast value automatic determination program.
At 31, a demand prediction simulation is executed. At that time, it is possible to select a “prediction model” (311) to be used and to set a “simulation parameter” (312) to be used for prediction, and execute “simulation” (313) according to the setting contents, and the result As a demand forecast value (314).

31で算出された需要予測結果に関して、32で、その妥当性の判断を行う。判断に用いる「過去のデータ」(321)を選択し、妥当性を判断するための「判断基準」(322)を選択し、実際の予測値が、この判断基準に合致しない場合は、繰り返し、別の「過去のデータ」(321)などを指定し、判断を行う。判断基準に合致した場合は、その予測値を採用する。予測値が判断基準に合致しない場合や、合致していても、何らかの利用で、妥当と判断できない場合は、再度31により、再予測を実行する。   With regard to the demand prediction result calculated at 31, the validity is determined at 32. Select “Past data” (321) to be used for determination, select “Judgment criteria” (322) for judging validity, and if the actual predicted value does not match this judgment criteria, repeat, Another “past data” (321) or the like is designated and a determination is made. If the criterion is met, the predicted value is adopted. If the predicted value does not match the criterion, or if it is determined that the predicted value is not valid due to some use, re-prediction is executed at 31 again.

このように、31と32を繰り返すことで、最終的に妥当な予測値を求めるが、その過程において入力設定された各情報が、知識データベースとして、知識データ管理装置に格納される。   In this way, by repeating 31 and 32, a reasonable predicted value is finally obtained, but each information input and set in the process is stored in the knowledge data management device as a knowledge database.

本発明の実施例は上記の構成にしたので、作業者が判断している判断基準やそれに用いる情報、および不適切と判断された場合の再需要予測方法決定、入力情報への修正などを知識データ管理装置に蓄積することで、作業者に依存していた判断基準や思考過程を知識情報として資産化を行うことができる。
また、その資産化された知識情報を利用して、妥当性判断プロセスを可視化することにより、情報共有と参考利用により、作業者の経験や勘への依存を排除して、妥当性判断の自動化、簡素化および再需要予測方法決定を簡素化することができる。
Since the embodiment of the present invention has the above-described configuration, it is possible to know the determination criteria determined by the worker, information used for the determination, determination of a re-demand prediction method when it is determined to be inappropriate, correction to input information, and the like. By accumulating in the data management device, it is possible to capitalize the judgment criteria and thought processes that depend on the worker as knowledge information.
In addition, by using the knowledge information that has been capitalized to visualize the validity judgment process, information is shared and used for reference, eliminating dependence on the experience and intuition of workers and automating validity judgment. Simplify and re-demand forecast method determination can be simplified.

本発明によると、工業製品の製作過程などでの需要予測システムとして適用できる。   The present invention can be applied as a demand prediction system in the manufacturing process of industrial products.

本発明の需要予測値自動判定システムの構成を示したものである。1 shows a configuration of an automatic demand prediction value determination system according to the present invention. 本発明の需要予測自動判定システムを利用して、過去の判断情報を参照しながら、予測値の判断を行う方法を示したものである。The method of determining a predicted value while referring to past determination information using the automatic demand prediction determination system of the present invention is shown. 本発明の需要予測自動判定システムを利用して、計算機による自動予測、および妥当性の自動判定を行う方法を示したものである。1 shows a method for performing automatic prediction by a computer and automatic determination of validity using a demand prediction automatic determination system of the present invention. 需要予測値自動判定プログラムの動作に沿った画面入力方法を示した模式図である。It is the schematic diagram which showed the screen input method along operation | movement of a demand predicted value automatic determination program. 従来の需要予測方法の構成図である。It is a block diagram of the conventional demand prediction method. 一般的な通常の需要予測を行う場合のフローチャートである。It is a flowchart in the case of performing general normal demand prediction.

符号の説明Explanation of symbols

1 需要予測演算装置
2 実績値格納装置
3 知識データ管理装置
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Demand prediction calculating device 2 Actual value storage device 3 Knowledge data management device

Claims (4)

販売される製品の需要を見込んで製造時に必要となる部品等の調達を行うために、製品需要および部品需要を予測するための需要予測値自動判定システムにおいて、
製品の過去の受注実績値あるいは受注計画値などを格納する実績値格納装置と、
需要予測に用いる予測モデルおよびシミュレーションパラメータ並びに需要予測値の過去の判断基準およびその決定に至るまでのプロセスなどを知識データベースとして蓄積した知識データ管理装置と、
前記知識データ管理装置に蓄積されたデータから需要予測値の過去の判断の決定に至る過程を参照しながら前記実績値格納装置に格納された過去の実績値に基づいて需要予測演算を行う需要予測演算装置と、
を備え、前記需要予測演算装置により自動的に最適な需要予測を行うようにしたことを特徴とする需要予測値自動判定システム。
In the demand forecast value automatic judgment system for forecasting product demand and parts demand in order to procure parts necessary for manufacturing in anticipation of demand for products to be sold,
An actual value storage device for storing the past order actual value or order planned value of the product;
A knowledge data management device that stores, as a knowledge database, prediction models and simulation parameters used for demand prediction, past judgment criteria of demand prediction values, processes up to the determination, and the like;
Demand prediction that performs a demand prediction calculation based on the past actual value stored in the actual value storage device while referring to the process from the data accumulated in the knowledge data management device to the determination of the past judgment of the demand predicted value An arithmetic unit;
And a demand forecast value automatic determination system, wherein the demand forecast calculation device automatically performs optimum demand forecast.
前記需要予測値の妥当性を判断するために用いる過去のデータおよび前記需要予測値の妥当性を判断するための判断基準を、作業者が自由に追加設定できるものであることを特徴とする請求項1記載の需要予測自動判定システム。   The past data used for judging the validity of the demand forecast value and the judgment standard for judging the validity of the demand forecast value can be additionally set by an operator freely. The demand prediction automatic determination system according to Item 1. 計算機に、請求項1または2に記載の需要予測値自動判定システムを動作させるためのプログラムであることを特徴とする需要予測値自動判定プログラム。   An automatic demand prediction value determination program, which is a program for causing a computer to operate the automatic demand prediction value determination system according to claim 1. 請求項2に記載の需要予測値自動判定プログラムが記録されていることを特徴とする記録媒体。   A recording medium in which the demand prediction value automatic determination program according to claim 2 is recorded.
JP2005178806A 2005-06-20 2005-06-20 Demand prediction value automatic determination system using knowledge database, demand prediction value automatic determination program used therefor, and storage medium storing its program Withdrawn JP2006350883A (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2005178806A JP2006350883A (en) 2005-06-20 2005-06-20 Demand prediction value automatic determination system using knowledge database, demand prediction value automatic determination program used therefor, and storage medium storing its program

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2005178806A JP2006350883A (en) 2005-06-20 2005-06-20 Demand prediction value automatic determination system using knowledge database, demand prediction value automatic determination program used therefor, and storage medium storing its program

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JP2006350883A true JP2006350883A (en) 2006-12-28

Family

ID=37646614

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2005178806A Withdrawn JP2006350883A (en) 2005-06-20 2005-06-20 Demand prediction value automatic determination system using knowledge database, demand prediction value automatic determination program used therefor, and storage medium storing its program

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP2006350883A (en)

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100928621B1 (en) * 2007-11-07 2009-11-26 연세대학교 산학협력단 Part demand forecasting method and system
WO2012067087A1 (en) * 2010-11-18 2012-05-24 三菱重工業株式会社 Demand prediction system
CN105210089A (en) * 2013-05-22 2015-12-30 惠普发展公司,有限责任合伙企业 Production simulation
JP2017151731A (en) * 2016-02-24 2017-08-31 富士通株式会社 Demand amount prediction program, demand amount prediction method, and information processor
CN113723978A (en) * 2020-05-26 2021-11-30 华晨宝马汽车有限公司 Bearing bush demand prediction method and system

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100928621B1 (en) * 2007-11-07 2009-11-26 연세대학교 산학협력단 Part demand forecasting method and system
WO2012067087A1 (en) * 2010-11-18 2012-05-24 三菱重工業株式会社 Demand prediction system
CN105210089A (en) * 2013-05-22 2015-12-30 惠普发展公司,有限责任合伙企业 Production simulation
JP2017151731A (en) * 2016-02-24 2017-08-31 富士通株式会社 Demand amount prediction program, demand amount prediction method, and information processor
CN113723978A (en) * 2020-05-26 2021-11-30 华晨宝马汽车有限公司 Bearing bush demand prediction method and system
CN113723978B (en) * 2020-05-26 2023-10-24 华晨宝马汽车有限公司 Bearing bush demand prediction method and system

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP6926008B2 (en) Maintenance planning equipment and maintenance planning method
Suryani et al. Demand scenario analysis and planned capacity expansion: A system dynamics framework
Kenné et al. Age-dependent production planning and maintenance strategies in unreliable manufacturing systems with lost sale
Sinha et al. The adoption of radical manufacturing technologies and firm survival
US7587330B1 (en) Method and system for constructing prediction interval based on historical forecast errors
Caputo et al. Parametric and neural methods for cost estimation of process vessels
JP2005182465A (en) Maintenance support method and program
JP2006503352A (en) Systems and methods for improving planning, scheduling and supply chain management
EP3371764A1 (en) Systems and methods for pricing optimization with competitive influence effects
Siddiqi et al. A posteriori design change analysis for complex engineering projects
JP4757729B2 (en) Manufacturing load prediction apparatus, manufacturing load prediction method, computer program, and computer-readable storage medium
JP2009187151A (en) Inventory management system and order quantity calculation program
JP2011022987A (en) Device and program for determining order quantity of component
JPWO2017037881A1 (en) Online prediction system and method
JP2006350883A (en) Demand prediction value automatic determination system using knowledge database, demand prediction value automatic determination program used therefor, and storage medium storing its program
JP2008021020A (en) Sales plan creation support system
US20170097634A1 (en) Plan generating device and plan generating method
JP2019079208A (en) Inventory scale estimation device, energy consumption scale estimation device, cost estimation device, and program
JP2006228035A (en) Selecting method and system of inventory replenishment model
Achergui et al. Demand Driven MRP with supplier selection
US20140236667A1 (en) Estimating, learning, and enhancing project risk
JP6617605B2 (en) Demand amount prediction program, demand amount prediction method, and information processing apparatus
JP6962991B2 (en) Waste carry-in amount prediction device, waste carry-in amount prediction method and waste carry-in amount prediction program
Ma et al. Study of the bullwhip effect in a multistage supply chain with callback structure considering two retailers
JP2002007671A (en) Device and method for predicting demand, computer program and computer readable recording medium

Legal Events

Date Code Title Description
A300 Withdrawal of application because of no request for examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A300

Effective date: 20080902