JP2007172326A - 生産量決定支援システム、生産量決定支援方法、および生産量決定支援プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】過去の販売実績が無い、新しい商品であっても、生産量の決定支援を行うことを可能とする。
【解決手段】商品についての複数の販売見込み量候補を登録処理する販売見込み量登録部１８と、商品についての複数の生産量候補を登録処理する生産量登録部２０と、商品の売値情報、製造コスト情報、商品の欠品が発生した場合のコストを算定するための欠品コスト算定情報、および商品の過剰在庫が発生した場合のコストを算定するための過剰在庫コスト算定情報を含む利益算定情報を登録処理する利益算定情報登録部２２と、利益算定情報に基づき、各複数の生産量候補について、複数の販売見込み量候補ごとの利益額を算定し出力する利益算定処理部２４とからシステムを構成する。
【選択図】図１

Description

本発明は、生産量決定支援システム、生産量決定支援方法、および生産量決定支援プログラムに関するものである。

欠品や不良在庫などを低減するために、適正な生産量を決定するための技術が提案されている。例えば特許文献１では、生産計画立案システムであって、不良在庫が発生するリスクを低減するとともに的確なタイミングで商品を市場に供給することができるように、商品生産の最適性を加味した生産計画を立案するとの目的の下、商品ごとの販売計画に基づいて商品の生産数量を所定の生産単位に分割したロットごとに売切り確率を算出する売切り確率算出手段と、前記売切り確率算出手段により算出された売切り確率に基づいて、前記ロットごとに生産する優先度を設定する優先度設定手段と、前記優先度設定手段により設定された優先度に基づいて、前記ロットごとの生産順序を決定する生産順序決定手段とを備えることを特徴とする生産計画立案システムが提案されている。

また、例えば特許文献２では、適正在庫数決定方法であって、ビジネス消耗品の在庫管理を一元管理することにより、少ない在庫量で短時間にユーザにビジネス消耗品を納品可能な在庫管理による流通制御を行うとの目的の下、商品あるいは顧客単位に時系列の受注確率を管理するデータベースを保持する工程と、前記データベースから得られた前記受注確率に基づいて、特定商品について顧客から受注しうる受注数ごとに、時系列に該受注数が発現する確率を求めて記憶する工程と、前記受注数が発現する確率に基づいて、特定時期の前記特定商品の適正在庫数を算出する工程とを具備することを特徴とする適正在庫数決定方法が提案されている。
特開２００４−６２３５７号公報 特開２００４−２０３５３１号公報

ところで、従来の生産量決定支援システムはいずれも、同一商品の過去の販売実績に基づいて生産量の決定を行うものであって、過去の販売実績が無い、新しい商品については生産量の決定を行うことができなかった。

そこで本発明は上記課題に鑑みてなされたものであり、過去の販売実績が無い、新しい商品であっても、生産量の決定支援を行うことが可能な生産量決定支援システム、生産量決定支援方法、および生産量決定支援プログラムを提供することを主たる目的とする。

上記課題を解決する本発明の生産量決定支援システムは、商品の生産量決定を支援するシステムであって、前記商品についての複数の販売見込み量候補を入力インターフェイスより取得して、これを販売見込み量候補データベースに登録処理する販売見込み量登録部と、前記商品についての複数の生産量候補を入力インターフェイスより取得して、これを生産量候補データベースに登録処理する生産量登録部と、前記商品の売値情報、製造コスト情報、前記商品の欠品が発生した場合のコストを算定するための欠品コスト算定情報、および前記商品の過剰在庫が発生した場合のコストを算定するための過剰在庫コスト算定情報を含む利益算定情報を入力インターフェイスより取得して、これらを商品マスタデータベースおよび利益算定情報データベースに登録処理する利益算定情報登録部と、前記利益算定情報に基づき、前記各複数の生産量候補について、前記複数の販売見込み量候補ごとの利益額を算定し出力する利益算定処理部と、を備える。

また、本発明の生産量決定支援システムにおいて、前記販売見込み量登録部は、前記複数の販売見込み量候補を時系列的な情報として販売見込み量データベースへ登録するものであり、前記利益算定処理部は、前記利益算定処理部による利益額の算定において、前記販売見込み量候補を時系列的に合算することによりトータルの販売見込み量を算定するものであるとすれば好適である。

また、本発明の生産量決定支援システムにおいて、前記複数の販売見込み量候補には、それぞれ発生確率情報が付帯するものであり、前記利益算定処理部は、前記算定された複数の販売見込み量候補ごとの利益額にそれぞれの発生確率を乗じて合算することにより、当該複数の販売見込み量候補ごとの利益額の期待値である利益期待値を算定するものであるとすれば好適である。

また、本発明の生産量決定支援システムにおいて、前記利益算定処理部は、前記欠品が発生した場合のコストの算定処理を、欠品が１回発生した場合の固定費的な欠品コストである欠品固定コストと、欠品数量に、欠品１個当たりの変動費的な欠品コストである欠品変動コストを乗じた値との和として算定し、前記欠品数量を、リードタイムまでの販売見込み量候補の合算値と、生産量候補の値との差として算定するものであるとすれば好適である。

また、本発明の生産量決定支援システムにおいて、前記算定された利益額のうち、最大値、最小値、前記利益期待値のいずれかを、生産量決定に際し基準とすべき数値としてあらかじめ登録しておくことにより、最適な生産量の決定を自動的に実行する最適生産量決定処理部を備えるとすれば好適である。

また、本発明の生産量決定支援方法は、商品の生産量決定支援をコンピュータにて行う方法であって、該コンピュータが、前記商品についての複数の販売見込み量候補を入力インターフェイスより取得して、これを販売見込み量候補データベースに登録処理し、前記商品についての複数の生産量候補を入力インターフェイスより取得して、これを生産量候補データベースに登録処理し、前記商品の売値情報、製造コスト情報、前記商品の欠品が発生した場合のコストを算定するための欠品コスト算定情報、および前記商品の過剰在庫が発生した場合のコストを算定するための過剰在庫コスト算定情報を含む利益算定情報を入力インターフェイスより取得して、これらを商品マスタデータベースおよび利益算定情報データベースに登録処理し、前記利益算定情報に基づき、前記各複数の生産量候補について、前記複数の販売見込み量候補ごとの利益額を算定し出力する、ことを特徴とする。

また、本発明の生産量決定支援プログラムは、商品の生産量決定支援をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、前記商品についての複数の販売見込み量候補を入力インターフェイスより取得して、これを販売見込み量候補データベースに登録処理するステップと、前記商品についての複数の生産量候補を入力インターフェイスより取得して、これを生産量候補データベースに登録処理するステップと、前記商品の売値情報、製造コスト情報、前記商品の欠品が発生した場合のコストを算定するための欠品コスト算定情報、および前記商品の過剰在庫が発生した場合のコストを算定するための過剰在庫コスト算定情報を含む利益算定情報を入力インターフェイスより取得して、これらを商品マスタデータベースおよび利益算定情報データベースに登録処理するステップと、前記利益算定情報に基づき、前記各複数の生産量候補について、前記複数の販売見込み量候補ごとの利益額を算定し出力するステップと、を含む。

その他、本願が開示する課題、及びその解決方法は、発明の実施の形態の欄、及び図面により明らかにされる。

本発明によれば、過去の販売実績が無い、新しい商品であっても、生産量の決定支援を行うことが可能となる。

−−−システム構成−−−
以下に本発明の実施形態について図面を用いて詳細に説明する。図１は本実施形態における生産量決定支援システム（以下、適宜「システム」という）１０を含むシステム構成図である。また、図２には、本システム１０と他のシステム１２、１４、すなわち販売計画システム１２、生産計画システム１４との関連の一例を示している。本システム１０は、特に、実績が無い新しい商品の生産量を決定する際に使用されるものであって、販売計画を含めて商品の生産量を決定するトータルな生産計画システムの一部として機能させることができる。

本システム１０は、書き換え可能メモリなどのプログラムデータベースに格納されたプログラムをメモリ１０ａに読み出し、演算装置たるＣＰＵ１０ｂにより実行する。また、システム１０は、コンピュータ装置が一般に備えている各種キーボードやボタン類などの入力インターフェイスや、ディスプレイなどの出力インターフェイス、すなわち、入出力装置１０ｃを備えている。また、他のシステム１２、１４などと、例えばインターネットやＬＡＮ、シリアル・インターフェース通信線などのネットワーク１６を介して接続されており、それら端末１２、１４などとの間でデータ授受を実行する通信部１０ｄなどを有している。

また、システム１０は、販売見込み量登録部１８、生産量登録部２０、利益算定情報登録部２２、利益算定処理部２４、最適生産量決定部２６などの各種機能部を備えている。これら各種機能部１８〜２６と通信部１０ｄとの間ではＩ／Ｏ部１０ｅがデータのバッファリングや各種仲介処理を実行している。各種機能部１８〜２６は、ハードウェアとして実現してもよいし、メモリやＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）などの適宜な記憶装置に格納したプログラムとして実現することとしてもよい。後者の場合、ＣＰＵ１０ｂがプログラム実行に合わせ、記憶装置より該当するプログラムをメモリに読み出すことによって、これを実行することとなる。

次に、システム１０の各機能部１８〜２８について説明する。販売見込み量登録部１８は、生産量決定の対象となる商品についての、複数の販売見込み量候補を、入出力装置１０ｃより取得して、これを販売見込み量候補データベース３０に登録する処理を実行する。本実施形態における販売見込量候補は、より具体的には、時系列的な情報として、すなわち複数の販売期間にわたって変化する販売見込量として登録されるとともに、前記利益算定処理部による利益額の算定において、前記販売見込み量候補を時系列的に合算することによりトータルの販売見込み量を算定する。さらに、本実施形態における販売見込量候補には、それぞれ発生確率が付帯するものであり、販売見込み量登録部１８は、これら販売見込量候補ごとの発生確率情報を入出力装置１０ｃより取得して、これを発生確率データベース３２に登録する処理をも実行する。

生産量登録部２０は、生産量決定の対象となる商品についての複数の生産量候補を、入出力装置１０ｃより取得して、これを生産量候補データベース３４に登録する処理を実行する。また、生産量候補データベース３４に格納される情報である各生産量候補の生産量を算定する際に使用される、生産ロットなどの生産量算定情報を入出力装置１０ｃより取得して、これを生産量算定情報データベース３６に登録する処理をも実行する。

利益算定情報登録部２２は、生産量決定の対象となる商品の売値情報、製造コスト情報、商品の欠品が発生した場合のコストを算定するための欠品コスト算定情報、および商品の過剰在庫が発生した場合のコストを算定するための過剰在庫コスト算定情報を含む利益算定情報を、入出力装置１０ｃより取得して、これを商品マスタデータベース３８や利益算定情報データベース４０に登録処理する。また、本実施形態では、後述するように、欠品コストの算定に当たり、商品生産のリードタイムをも考慮することとしており、利益算定情報登録部２２は、商品ごとのリードタイム情報を入出力装置１０ｃより取得して、これをリードタイムマスタデータベース４２に登録する処理をも実行する。

本実施形態では、「製造コスト情報」として、当該商品の生産固定費、および変動費の各情報を含む。また、「欠品コスト算定情報」として、欠品固定コスト、欠品変動コストの各情報を含む。また、「過剰在庫コスト算定情報」として、１個当たりの過剰在庫コストを含む。これら各情報の詳細な内容については後述する。

利益算定処理部２４は、利益算定情報データベース４０に登録された利益算定情報に基づき、各複数の生産量候補について、複数の販売見込み量候補ごとの利益額を算定し、システム１０の入出力装置１０ｃなどに表示することなどによって出力する。ここで算定された販売見込量候補ごとの利益額は、利益パターンデータベース４４に格納される。また、本実施形態では、利益算定処理部２４において、前記算定された複数の販売見込み量候補ごとの利益額にそれぞれの前記発生確率を乗じた上で、合算することにより、当該複数の販売見込み量候補ごとの利益額の期待値である利益期待値をも算定する。ここで算定された利益期待値は、利益期待値データベース４６に格納される。

最適生産量決定処理部２６は、算定された販売見込量候補ごとの利益額のうち、最大値、最小値、前記利益期待値のいずれかを、生産量決定に際し基準とすべき数値としてあらかじめ登録しておくことにより、最適な生産量の決定を自動的に実行する。

−−−データベース構造−−−
次に、本実施形態における生産量決定支援システム１０が利用するデータベースの構造について説明する。

図３（ａ）は販売見込み量候補データベース３０のデータ構造例、図３（ｂ）は発生確率データベース３２のデータ構造例を示す図である。販売見込み量候補データベース３０は、生産量決定の対象となる商品ごとに、複数の販売見込み量候補（以下、適宜販売見込み量候補群という）を時系列的な情報として格納するデータベースであり、例えば商品ＩＤ、販売見込み候補ＩＤ、販売期間をキーとして、販売見込み量の情報を関連づけたレコードの集合体となっている。ここからわかるように、本実施形態では、ある商品ＩＤの商品については、異なる生産量候補に対し一定の販売見込み量候補群を登録する。言い換えれば、同一商品では、生産量候補ごとに異なる販売見込み量候補群を登録することは無い。

発生確率データベース３２は、販売見込み量候補ＩＤをキーとして、それぞれの販売見込み量の発生確率情報を格納したレコードの集合体となっている。ここで、本実施形態では、時系列的に変化する販売見込み量候補の値と、その発生確率の値は、例えば販売担当者などが、現実的と思われる需要量の予測と、その時期的な変化などを考慮して入力する。

図４（ａ）は生産量候補データベース３４のデータ構造例、図４（ｂ）は生産量算定情報データベース３２のデータ構造例を示す図である。生産量候補データベース３４は、生産量決定の対象となる商品ごとに、複数の生産量候補値を登録するデータベースであり、例えば商品ＩＤと、生産量候補ＩＤをキーとして、生産量候補地の情報を関連付けたレコードの集合体となっている。生産量算定情報データベース３６は、生産量候補データベース３４に格納される生産量候補値を自動的に算定するために必要な情報を格納するデータベースであり、例えば商品ＩＤをキーとして、生産ロット、ロット数の下限値および上限値といった情報を関連付けたレコードの集合体となっている。これらロット数やロット下限値、上限値などは、通常、工場の生産ラインの能力などで決まってしまい、人為的に設定できるものではない。

図５（ａ）は商品マスタデータベース３８のデータ構造例、図５（ｂ）はリードタイムマスタデータベース４２を示す図である。商品マスタデータベース３８は、生産量候補の登録処理などで利用される、生産量決定の対象となる商品についての基本的な情報を登録するデータベースであり、例えば商品ＩＤをキーとして、商品名、売値などの情報を関連付けたレコードの集合体となっている。あるいは商品マスタデータベース３８は、生産量決定の対象となる商品以外の商品に関する情報をも含んでいてもよい。リードタイムマスタデータベース４２は、商品ごとのリードタイム情報を格納したデータベースであり、商品ＩＤをキーとして、リードタイム情報を関連付けたレコードの集合体となっている。リードタイム情報は必ずしも全ての商品について登録する必要はなく、欠品コストの算定処理においてリードタイムを考慮すべきか否かを商品ごとに判断し、必要な商品についてのみ登録することとすればよい。

図６は、利益算定情報データベース４０のデータ構造例を示す図である。利益算定情報データベース４０は、生産量決定の対象となる商品ごとに、複数の生産量候補について、販売見込み量候補ごとの利益額を算定する処理において利用されるデータベースであり、商品ＩＤをキーとして、当該商品生産の固定費、変動費（商品１個当たりの生産コスト）、欠品固定コスト、欠品変動コスト、１個当たりの過剰在庫コスト（過剰在庫が発生した場合の過剰在庫１個当たりのコスト）などの情報を関連付けたレコードの集合体となっている。

本実施形態では前記のように、設定した生産量候補と販売見込み量候補の値とから、欠品が発生してしまうと計算される場合にはそのリスクを欠品コストとして、過剰在庫が発生してしまうと計算される場合にはそのリスクを過剰在庫コストとして換算する。過剰在庫コストの具体的な数値は、過剰在庫の発生による在庫管理コストなどを数値的に評価して決定する。

欠品コストを算定するための1つの数値である欠品固定コストは、欠品が１回発生した場合の固定費的な欠品コストであって、その具体的な数値は例えば、欠品発生による納品先の信用失墜などのリスクを数値的に評価して決定する。欠品コスト算定のためのもう１つの数値である欠品変動コストは、欠品１個当たりの変動費的な欠品コストであって、その具体的な数値は例えば、欠品発生によるエンドユーザや販売店に対する悪影響を数値的に評価して決定する。利益算定処理部は、欠品コストの算定処理を、欠品固定コストと、欠品数量に欠品変動コストを乗じた値との和として算定する。また、欠品数量を、本実施形態においてはリードタイムを考慮して算定し、具体的には、リードタイムまでの販売見込み量候補の合算値と、生産量候補の値との差として算定する（式２（Ｅ）参照）。

図７は、利益パターンデータベース４４のデータ構造例を示す図である。利益パターンデータベース４４は、利益算定処理部２４にて算定された、生産量決定の対象となる商品ごとの、複数の生産量候補それぞれについての、販売見込み量候補ごとの利益額を格納するデータベースである。例えば、商品ＩＤ、生産量候補ＩＤ、販売見込み量候補ＩＤをキーとして、算定された利益額を関連付けたレコードの集合体となっている。

図８は、利益期待値データベース４６のデータ構造例を示す図である。利益期待値データベース４６は、前記販売見込み量候補ごとの発生確率情報に基づき利益算定処理部２４にて算定された、生産量候補語との利益期待値を格納するデータベースである。また、本実施形態では、利益期待値に加えて、生産量候補語との利益の最大値および最小値をも格納することとしている。これら生産量候補ごとの利益最大値および利益最小値は、利益パターンデータベース４４の利益額の値から抽出することができる。利益期待値データベース４６は、例えば、商品ＩＤおよび生産量候補ＩＤをキーとして、利益期待値、利益最大値、利益最小値といった情報を関連づけたレコードの集合体となっている。

本実施形態のシステム１０における最適生産量決定処理部２６では、利益期待値データベース４６にアクセスし、利益期待値、利益最大値、利益最小値のうち、あらかじめユーザにより生産量決定に際し参照すべき数値として登録されたものを選択して抽出し、それらを生産量候補ごとに比較して、その数値が最大となる生産量候補を最適生産量として決定する。

−−−処理の実際−−−
以下、本実施形態における生産量決定支援方法の実際手順について、図に基づき説明する。なお、以下で説明する生産量決定支援方法に対応する各種動作は、システム１０がメモリに読み出して実行するプログラムによって実現される。そして、このプログラムは、以下に説明される各種の動作を行うためのコードから構成されている。

−−−処理フロー例１−−−
本実施形態の生産量決定支援方法は、大きく分けると図９に示すフロー図のように、マスター情報登録処理Ｓ１００、販売見込量候補登録処理Ｓ１０２、生産量候補登録処理Ｓ１０４、利益算定・出力処理Ｓ１０６に分けることができる。ここではまず、本実施形態の生産量決定支援方法の、実施手順例１として、マスター情報登録処理Ｓ１００について詳細に説明する。

マスター情報登録処理Ｓ１００では、主にシステム１０の利益情報登録部の処理によって、各種の処理や計算において利用する情報を登録処理する。具体的には、商品ＩＤ、商品名、売値の情報が商品マスタデータベース３８に登録される。また、商品マスタデータベース３８に登録された商品の中から、リードタイム情報を登録すべきと判断される商品について、リードタイムが登録される。また、商品マスタデータベース３８に登録された商品の中から、生産量決定の対象となる商品が選択され、当該商品についての固定費、変動費、欠品固定コスト、欠品変動コスト、過剰在庫コストなどの情報が利益算定情報データベース４０に登録される。これらマスター情報登録処理Ｓ１００において登録される情報は、例えばユーザが入出力装置から入力することとしてもよいし、例えば商品ＩＤなどの情報は、他のシステム１２、１４などから自動的に取得することとしてもよい。

−−−処理フロー例２−−−
図１０は、本実施形態の生産量決定支援方法の、実施手順例２を示すフロー図である。ここでは、販売見込量候補登録処理Ｓ１０２について詳細に説明する。ユーザはまず、入出力装置を介し、時系列的な販売見込み量候補を、図３（ａ）に示した販売見込み量候補データベース３０のデータ構造例のように入力する。ここで入力された情報は、販売見込み量登録部１８によって販売見込み量候補データベース３０に格納される（Ｓ２００）。次に、ユーザは、ステップＳ２００で入力した販売見込み量候補ごとの発生確率を、図３（ｂ）に示した発生確率データベース３２のデータ構造例のように入力する。ここで入力された情報は、販売見込み量登録部１８によって発生確率データベース３２に格納される（Ｓ２０２）。

本実施形態では上記のように、販売見込み量候補およびその発生確率を直接的に入力することとしているが、このような方法に限定されるものではなく、例えば、ユーザが標準的な販売見込み量候補をひとつ入力すれば、あらかじめ登録あるいは決定されている「ふれ幅」の情報から、複数の販売見込み量候補が自動的に登録されることなどとしてもよい。

−−−処理フロー例３−−−
図１１は、本実施形態の生産量決定支援方法の、実施手順例３を示すフロー図である。ここでは、生産量候補登録処理Ｓ１０４について詳細に説明する。ユーザはまず、商品マスタデータベース３８を参照し、その中から生産量の決定を行う商品の商品ＩＤの値を取得し、生産量算定情報データベース３６に登録する商品ＩＤとして入力する。次に、ユーザは、商品ごとの生産ロット、ロット下限値、ロット上限値の値を、図４（ｂ）に示した生産量算定情報データベース３６のデータ構造例のように入力する。ここで入力された情報は、生産量登録部２０によって生産量算定情報データベース３６に格納される（Ｓ３００）。

次に、生産量登録部２０では、生産量候補に関する情報を自動的に生成し、生産量候補データベース３４に格納処理する（Ｓ３０２）。具体的には、まず商品ＩＤごとに１から始まる生産量候補ＩＤを設定し、次に、生産量算定情報データベース３６の生産ロット数に、ロット下限値から始まり、１ずつ増加してロット上限値で終了する数値を乗じ、生産量候補値として、各生産量候補ＩＤに順次割り当てる。図４（ａ）の例では、商品ＩＤ：ＡＡＡ−００１の生産量候補は、生産量候補ＩＤの小さい順に２０００個（ロット下限値２に該当）、３０００個、４０００個、そして図示省略しているが１００００個（ロット上限値１０に該当）まで登録されている。

−−−処理フロー例４−−−
図１２は、本実施形態の生産量決定支援方法の、実施手順例４を示すフロー図である。ここでは、利益算定・出力処理Ｓ１０６について詳細に説明する。利益算定・出力処理Ｓ１０６は、主にシステム１０の利益算定処理部２４により実行される。まず、生産量決定の対象となる商品の、生産量候補の値が生産量候補データベース３４から、販売見込み量候補の値が販売見込み量候補データベース３０から、それぞれ選択される（ステップＳ４００）。本実施形態では、生産量候補ＩＤおよび販売見込み量候補ＩＤの一番小さい値から順に選択されるものとする。

次に、ステップＳ４００で選択された生産量候補の値および販売見込み量候補の値では、欠品が発生するか否かを判定する（Ｓ４０２）。欠品発生の判定は具体的には、式１に示す（Ａ）によって判定される。式１（Ａ）に各数値を代入した結果、値が正になる場合は欠品発生せず、負になる場合は欠品発生と判定される。

欠品が発生する場合（ステップＳ４０２：ＹＥＳ）は、欠品コストを算定する（ステップＳ４０４）。欠品コストの算定は、具体的には、式２（Ｅ）に示すｇ３に各数値を代入することによって行われる。欠品コストの算定は、前述のように、欠品固定コストｒおよび欠品変動コストｓを用いて、リードタイムを考慮しつつ計算される。

次に、ステップＳ４００で選択された生産量候補の値および販売見込み量候補の値では、過剰在庫が発生するか否かを判定する（Ｓ４０６）。過剰在庫発生の判定は具体的には、式１に示す（Ｂ）によって判定される。式１（Ｂ）に各数値を代入した結果し、値が正になる場合は過剰在庫発生、負になる場合は過剰在庫発生せずと判定される。

過剰在庫が発生する場合（ステップＳ４０６：ＹＥＳ）は、過剰在庫コストを算定する（ステップＳ４０８）。過剰在庫コストの算定は、具体的には、式２（Ｇ）に示すｇ５に各数値を代入することによって行われる。過剰在庫コストの算定は、１個当たりの過剰在庫固定コストｔを用いて計算される。

次に、ステップＳ４００で選択された生産量候補の値および販売見込み量候補の値における、トータルの利益額を算定する（Ｓ４１０）。利益額ｇの算定は具体的には、式３に示す４つのパターンに場合わけして計算される。

式３（Ｈ）は、欠品発生かつ過剰在庫発生の場合の利益額の算定式であり、式２（ｃ）に示す欠品発生時までの利益額ｇ１から、上記欠品コストｇ３を減じ、式２（Ｆ）に示す欠品発生後の利益額ｇ４を加え、さらに上記過剰在庫コストｇ５を減ずることにより、算定される。

式３（Ｉ）は、欠品発生かつ過剰在庫発生せずの場合の利益額の算定式であり、欠品発生時までの利益額ｇ１から、欠品コストｇ３を減じ、上記欠品発生後の利益額ｇ４を加えることにより、算定される。

式３（Ｊ）は、欠品発生せずかつ過剰在庫発生の場合の利益額の算定式であり、式２（Ｄ）に示す欠品未発生時の利益額ｇ２から、過剰在庫コストｇ５を減ずることにより、算定される。ｇ２は具体的には、トータルの販売見込み量に商品１個当たりの利益額（ａ−ｃ）を乗じ、固定費を現ずることによって算定される。

式３（Ｋ）は、欠品発生せずかつ過剰在庫発生せずの場合の利益額の算定式であり、欠品未発生時の利益額ｇ２として算定される。

ここで算定された利益額は、商品ＩＤ、生産量候補ＩＤ、販売見込み量候補ＩＤとともに、利益パターンデータベース４４に格納される（Ｓ４１０）。

次に、利益算定処理部２４では、ステップｓ４００で選択された販売見込み量候補が最後の販売見込み量候補であるか否かを判断する（Ｓ４１２）。最後の販売見込み量候補であった場合（Ｓ４１２：ＹＥＳ）には、ステップＳ４１６へと処理を進める。そうでない場合（Ｓ４１２：ＮＯ）には、次の販売見込み量候補を選択（Ｓ４１４）し、ステップＳ４００へと戻り、ステップＳ４１０までの処理を繰り返す。

ステップＳ４１６では、ステップｓ４００で選択された生産量候補についての利益期待値を算定する。具体的には、ステップＳ４１０で算定され格納された各販売見込み量候補ごとの利益額と、発生確率データベース３２に格納された各販売見込み量候補ごとの発生確率の値とから、式４によって利益期待値を算定する。

ここで算定された利益期待値は、利益最大値、利益最小値とともに、利益期待値データベース４６に格納される（Ｓ４１６）。利益最大値と利益最小値の値は、利益パターンデータベース４４に格納された利益額の値の中から抽出する。

次に、利益算定処理部２４では、ステップｓ４００で選択された生産量候補が最後の生産量候補であるか否かを判断する（Ｓ４１８）。最後の生産量候補であった場合（Ｓ４１８：ＹＥＳ）には、ステップＳ４２２へと処理を進める。そうでない場合（Ｓ４１８：ＮＯ）には、次の生産量候補を選択（Ｓ４２０）し、ステップＳ４００へと戻り、ステップＳ４１６までの処理を繰り返す。

図８に示す例で商品ＩＤ：ＡＡＡ−００１についてみてみると、生産量候補ＩＤ：１の場合には、得られる利益の最大値は７０００であり、最小値は２０００、利益期待値は５０００である。これに対し、生産量候補ＩＤ：２の場合には、得られる利益の最大値は１２０００と大きいが、最小値は−５０００であって赤字となる可能性もある。すなわち生産量候補ＩＤ：２は、生産量候補ＩＤ：１と比べ、ハイリスクハイリターンな生産量候補である。ここで、最大値、最小値、利益期待値のいずれの数値を基準として最適生産量を決定するかは、ユーザの判断によることとしてもよいが、本実施形態では、基準とすべき数値をあらかじめ登録しておき、最適生産量決定処理部２６によって最適な生産量の決定が自動的に実行される（ステップＳ４２２）。

以上のように本実施形態の生産量決定支援システム１０によれば、想定しうる様々な販売見込み量候補を複数登録し、生産量候補ごとの結果をシミュレーションすることによって、実績が無い新商品でも生産量の決定支援を行うことが可能となる。

さらにその際、生産量候補ごと、販売見込み量候補ごとの結果を金銭的な数字、すなわち利益額として算定するので、一目瞭然に、かつ経営的な意志決定に寄与する形で生産量を決定することが可能となる。

利益額を算定する際、欠品と過剰在庫が発生した場合のリスクを、いずれも金銭的なコストとして評価することによって、より一層、具体的かつ現実に即した生産量の決定を可能にする。

また、販売見込み量候補を時系列的な情報として登録することによって、生産量決定のための判断数値（利益額）を、より現実的に評価することが可能となる。また、販売見込み量候補を時系列的な情報として登録することによって、欠品コストの算定において、リードタイムを考慮することが可能となる。

ここで、販売見込み量候補は、時系列的でなく、単純に合計値のみを登録することとしてもよい。その場合は、欠品および過剰在庫発生の判定は、単純に、生産量候補よりも販売見込み量合計値が少なければ欠品発生、多ければ過剰在庫発生などとすればよい。

また、複数の販売見込み量候補に発生確率情報を持たせることによって、生産量候補ごとに、加重平均的な利益額、すなわち利益期待値を算定することができる。利益額の最大値や最小値などに加え、生産量決定の判断材料となる、わかりやすい数値が結果として算定されることによって、より一層、容易かつ的確に生産量の決定を行うことが可能となる。

ここで、販売見込み量候補には、必ずしも本実施形態のように発生確率情報を付与しなくともよい。発生確率情報を付与しない場合には、利益額の最大値や最小値などの数値のみを生産量決定の判断材料とすればよい。

また、欠品が発生した場合のコストの算定において、商品の生産のリードタイムを考慮することによって、生産量決定のための判断数値（利益額）を、より現実的に評価することが可能となる。

また、生産量決定を自動的に行う最適生産量決定処理部２６を備えることによって、生産量決定をより一層容易かつ迅速に行うことができる。また、生産量決定に際し参照する数値が担当者ごとにばらつくことなどを防止して、生産量の決定を画一的に行うことが可能となる。

以上、本発明の実施の形態について、その実施の形態に基づき具体的に説明したが、これに限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能である。

本実施形態における生産量決定支援システムを含むシステム構成図である。 本実施形態における本システムと他のシステムとの関連を示す構成図である。 本実施形態における（ａ）販売見込み量候補データベース、（ｂ）発生確率データベースのデータ構造例を示す図である。 本実施形態における（ａ）生産量候補データベース（ｂ）生産量算定情報データベースのデータ構造例を示す図である。 本実施形態における（ａ）商品マスタデータベース、（ｂ）リードタイムマスタデータベースのデータ構造例を示す図である。 本実施形態における利益算定情報データベースのデータ構造例を示す図である。 本実施形態における利益パターンデータベースのデータ構造例を示す図である。 本実施形態における利益期待値データベースのデータ構造例を示す図である。 本実施形態の生産量決定支援方法の全体的なフローを示す図である。 本実施形態の生産量決定支援方法の実施手順例２を示すフロー図である。 本実施形態の生産量決定支援方法の実施手順例３を示すフロー図である。 本実施形態の生産量決定支援方法の実施手順例４を示すフロー図である。

符号の説明

１０ 生産量決定支援システム
１８ 販売見込み量登録部
２０ 生産量登録部
２２ 利益算定情報登録部
２４ 利益算定処理部
２６ 最適生産量決定処理部
３０ 販売見込み量候補データベース
３４ 生産量候補データベース
３８ 商品マスタデータベース
４０ 利益算定情報データベース

Claims (7)

1. 商品の生産量決定を支援するシステムであって、
   前記商品についての複数の販売見込み量候補を入力インターフェイスより取得して、これを販売見込み量候補データベースに登録処理する販売見込み量登録部と、
   前記商品についての複数の生産量候補を入力インターフェイスより取得して、これを生産量候補データベースに登録処理する生産量登録部と、
   前記商品の売値情報、製造コスト情報、前記商品の欠品が発生した場合のコストを算定するための欠品コスト算定情報、および前記商品の過剰在庫が発生した場合のコストを算定するための過剰在庫コスト算定情報を含む利益算定情報を入力インターフェイスより取得して、これらを商品マスタデータベースおよび利益算定情報データベースに登録処理する利益算定情報登録部と、
   前記利益算定情報に基づき、前記各複数の生産量候補について、前記複数の販売見込み量候補ごとの利益額を算定し出力する利益算定処理部と、
   を備えることを特徴とする生産量決定支援システム。
2. 請求項１において、
   前記販売見込み量登録部は、前記複数の販売見込み量候補を時系列的な情報として販売見込み量データベースへ登録するものであり、
   前記利益算定処理部は、前記利益算定処理部による利益額の算定において、前記販売見込み量候補を時系列的に合算することによりトータルの販売見込み量を算定するものであることを特徴とする生産量決定支援システム。
3. 請求項１または２において、
   前記複数の販売見込み量候補には、それぞれ発生確率情報が付帯するものであり、
   前記利益算定処理部は、前記算定された複数の販売見込み量候補ごとの利益額にそれぞれの発生確率を乗じて合算することにより、当該複数の販売見込み量候補ごとの利益額の期待値である利益期待値を算定するものであることを特徴とする生産量決定支援システム。
4. 請求項２または３において、
   前記利益算定処理部は、前記欠品が発生した場合のコストの算定処理を、欠品が１回発生した場合の固定費的な欠品コストである欠品固定コストと、欠品数量に、欠品１個当たりの変動費的な欠品コストである欠品変動コストを乗じた値との和として算定し、前記欠品数量を、リードタイムまでの販売見込み量候補の合算値と、生産量候補の値との差として算定するものであることを特徴とする生産量決定支援システム。
5. 請求項３または４において、
   前記算定された利益額のうち、最大値、最小値、前記利益期待値のいずれかを、生産量決定に際し基準とすべき数値としてあらかじめ登録しておくことにより、最適な生産量の決定を自動的に実行する最適生産量決定処理部を備えることを特徴とする生産量決定支援システム。
6. 商品の生産量決定支援をコンピュータにて行う方法であって、該コンピュータが、
   前記商品についての複数の販売見込み量候補を入力インターフェイスより取得して、これを販売見込み量候補データベースに登録処理し、
   前記商品についての複数の生産量候補を入力インターフェイスより取得して、これを生産量候補データベースに登録処理し、
   前記商品の売値情報、製造コスト情報、前記商品の欠品が発生した場合のコストを算定するための欠品コスト算定情報、および前記商品の過剰在庫が発生した場合のコストを算定するための過剰在庫コスト算定情報を含む利益算定情報を入力インターフェイスより取得して、これらを商品マスタデータベースおよび利益算定情報データベースに登録処理し、
   前記利益算定情報に基づき、前記各複数の生産量候補について、前記複数の販売見込み量候補ごとの利益額を算定し出力する、
   ことを特徴とする生産量決定支援方法。
7. 商品の生産量決定支援をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、
   前記商品についての複数の販売見込み量候補を入力インターフェイスより取得して、これを販売見込み量候補データベースに登録処理するステップと、
   前記商品についての複数の生産量候補を入力インターフェイスより取得して、これを生産量候補データベースに登録処理するステップと、
   前記商品の売値情報、製造コスト情報、前記商品の欠品が発生した場合のコストを算定するための欠品コスト算定情報、および前記商品の過剰在庫が発生した場合のコストを算定するための過剰在庫コスト算定情報を含む利益算定情報を入力インターフェイスより取得して、これらを商品マスタデータベースおよび利益算定情報データベースに登録処理するステップと、
   前記利益算定情報に基づき、前記各複数の生産量候補について、前記複数の販売見込み量候補ごとの利益額を算定し出力するステップと、
   を含むことを特徴とする生産量決定支援プログラム。

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