JP2009143660A - 在庫管理システム、在庫管理方法及び在庫管理プログラム - Google Patents

在庫管理システム、在庫管理方法及び在庫管理プログラム Download PDF

Info

Publication number
JP2009143660A
JP2009143660A JP2007321160A JP2007321160A JP2009143660A JP 2009143660 A JP2009143660 A JP 2009143660A JP 2007321160 A JP2007321160 A JP 2007321160A JP 2007321160 A JP2007321160 A JP 2007321160A JP 2009143660 A JP2009143660 A JP 2009143660A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
order
safety stock
requirement
data storage
demand forecast
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.)
Granted
Application number
JP2007321160A
Other languages
English (en)
Other versions
JP5292792B2 (ja
Inventor
Yoshio Ono
芳夫 大野
Makiko Watanabe
真紀子 渡邉
Yasuyuki Kimura
泰之 木村
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.)
Ricoh Co Ltd
Original Assignee
Ricoh 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 Ricoh Co Ltd filed Critical Ricoh Co Ltd
Priority to JP2007321160A priority Critical patent/JP5292792B2/ja
Priority to US12/330,724 priority patent/US8103560B2/en
Publication of JP2009143660A publication Critical patent/JP2009143660A/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP5292792B2 publication Critical patent/JP5292792B2/ja
Expired - Fee Related legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00Administration; Management
    • G06Q10/08Logistics, e.g. warehousing, loading or distribution; Inventory or stock management
    • G06Q10/087Inventory or stock management, e.g. order filling, procurement or balancing against orders
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00Administration; Management
    • G06Q10/08Logistics, e.g. warehousing, loading or distribution; Inventory or stock management
    • G06Q10/087Inventory or stock management, e.g. order filling, procurement or balancing against orders
    • G06Q10/0875Itemisation or classification of parts, supplies or services, e.g. bill of materials
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q20/00Payment architectures, schemes or protocols
    • G06Q20/08Payment architectures
    • G06Q20/20Point-of-sale [POS] network systems
    • G06Q20/203Inventory monitoring
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q40/00Finance; Insurance; Tax strategies; Processing of corporate or income taxes

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Accounting & Taxation (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Finance (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Technology Law (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
  • General Factory Administration (AREA)

Abstract

【課題】より適切な安全在庫量を算出し、この安全在庫量を用いて在庫管理を行なうことができる在庫管理システム、在庫管理方法及び在庫管理プログラムを提供する。
【解決手段】発注所要量算出システム20の制御手段21は、受注システム10から受注実績データを取得し、この受注実績データを用いて需要予測値を算出する。制御手段21は、受注個数と過去の発注所要量から、発注所要量が多くなるとマイナスになる誤差率を算出し、この誤差率と需要予測値と金額帯指数とを用いて補正安全在庫量を算出する。制御手段21は、需要予測値を用いて算出した最低安全在庫量と、算出した補正安全在庫量とを加算して確定安全在庫量を算出する。制御手段21は、算出した確定安全在庫量と需要予測値とを加算して発注所要量を算出し、生産管理システム30に供給する。
【選択図】図1

Description

本発明は、商品の安全在庫量を算出し、この安全在庫量を用いて在庫の管理を行なう在庫管理システム、在庫管理方法及び在庫管理プログラムに関する。
近年、商品の販売において、適切な在庫量を維持することが重要になっている。例えば、在庫が多すぎると管理コストの増加になり、少なすぎると販売の機会を失することに繋がる。
この適切な在庫量の維持のために、商品の需要予測が行なわれることがある。正確な需要予測ができれば、在庫量を適切にできるからである。そこで、より正確な需要予測を算出するための技術が検討されている(例えば、特許文献1参照。)。この特許文献1に記載の発明によれば、管理コンピュータは、受注実績に対する傾向関数を算出し、この傾向曲線と受注実績との比を算出し、その対数値を算出する。管理コンピュータは、算出した自然対数曲線に対して、周期関数を用いたフィッティングを行なう。フィッティングを行なった周期関数について、対数スケールから通常スケールへの変換を行なう。そして、取得した通常スケールにおける周期変動モデルと、傾向曲線(傾向関数)とを合成して需要予測曲線を算出し、この需要予測曲線を用いて需要予測を行なう。これにより、所定の商品に関して周期変動を考慮して、効率的かつ的確に需要を予測することができる。
しかしながら、在庫量を正確に予測することは難しい。これに対応するために、通常、安全在庫が設定されている(例えば、特許文献2参照。)。この特許文献2に記載の発明においては、管理コンピュータは、確定期間振れ幅在庫や安全在庫量に基づいて通常在庫基準値を算出し、この通常在庫基準値と一括在庫基準値とから在庫基準値を算出する。そして、管理コンピュータは、販売計画数量や在庫実績予測数に基づいて在庫予測数量を算出し、この在庫予測数量と在庫基準量との差から補充量を算出する。
特開2007−141036号公報(図8〜図10) 特開2004−75321号公報(図7)
ところが、安全在庫量を一律に決定していた場合には、この安全在庫が過剰在庫になる可能性が高くなる。しかしながら、安全在庫は不測の変動に備えるものであるため、単純に量を減らすだけでは、安全在庫としての意味がなくなってしまう可能性がある。
本発明は、上述の課題に鑑みてなされ、その目的は、より適切な安全在庫量を算出し、この安全在庫量を用いて在庫管理を行なうことができる在庫管理システム、在庫管理方法及び在庫管理プログラムを提供することにある。
上記問題点を解決するために、請求項1に記載の発明は、過去に予測した需要予測値と安全在庫量とを含めた商品の発注所要量とを記録する発注所要量データ記憶手段と、実際に商品の注文を受けた受注量を記録した受注実績データ記憶手段と、前記商品の安全在庫量を算出し、この安全在庫量を用いて在庫を管理する制御手段とを用いたシステムであって、前記制御手段は、前記受注実績データ記憶手段に記録された受注量を用いて需要予測値を算出する需要予測値算出手段と、前記受注実績データ記憶手段から受注量を取得し、前記発注所要量データ記憶手段から前記発注所要量を取得し、前記受注量と前記発注所要
量とを用いて、前記発注所要量よりも前記受注量が少ない場合にはマイナスの値になる誤差率を算出し、この誤差率から補正安全在庫量を算出し、前記需要予測値から算出した基準安全在庫量を、前記補正安全在庫量を用いて補正した確定安全在庫量を算出する安全在庫算出手段とを備えたことを要旨とする。
請求項2に記載の発明は、請求項1に記載の在庫管理システムにおいて、前記安全在庫算出手段は、前記誤差率と、前記需要予測値と、商品の単価とに比例する確定安全在庫量算出式を用いて補正安全在庫量を算出することを要旨とする。
請求項3に記載の発明は、請求項1又は2に記載の在庫管理システムにおいて、前記安全在庫算出手段は、前記需要予測値と、調達期間の長さに応じて大きい調達確定期間別指数とに比例する基準安全在庫量算出式を用いて前記基準安全在庫量を算出することを要旨とする。
請求項4に記載の発明は、過去に予測した需要予測値と安全在庫量とを含めた商品の発注所要量とを記録する発注所要量データ記憶手段と、実際に商品の注文を受けた受注量を記録した受注実績データ記憶手段と、制御手段とを用いて、前記商品の安全在庫量を算出し、この安全在庫量を用いて在庫を管理する方法であって、前記制御手段は、前記受注実績データ記憶手段に記録された受注量を用いて需要予測値を算出する需要予測値算出段階、及び前記受注実績データ記憶手段から受注量を取得し、前記発注所要量データ記憶手段から前記発注所要量を取得し、前記受注量と前記発注所要量とを用いて、前記発注所要量よりも前記受注量が少ない場合にはマイナスの値になる誤差率を算出し、この誤差率から補正安全在庫量を算出し、前記需要予測値から算出した基準安全在庫量を、前記補正安全在庫量を用いて補正した確定安全在庫量を算出する安全在庫算出段階を実行することを要旨とする。
請求項5に記載の発明は、過去に予測した需要予測値と安全在庫量とを含めた商品の発注所要量とを記録する発注所要量データ記憶手段と、実際に商品の注文を受けた受注量を記録した受注実績データ記憶手段と、制御手段とを用いて、前記商品の安全在庫量を算出し、この安全在庫量を用いて在庫を管理するためのプログラムであって、前記制御手段を、前記受注実績データ記憶手段に記録された受注量を用いて需要予測値を算出する需要予測値算出手段、及び前記受注実績データ記憶手段から受注量を取得し、前記発注所要量データ記憶手段から前記発注所要量を取得し、前記受注量と前記発注所要量とを用いて、前記発注所要量よりも前記受注量が少ない場合にはマイナスの値になる誤差率を算出し、この誤差率から補正安全在庫量を算出し、前記需要予測値から算出した基準安全在庫量を、前記補正安全在庫量を用いて補正した確定安全在庫量を算出する安全在庫算出手段として機能させることを要旨とする。
(作用)
本発明によれば、制御手段は、受注量を用いて需要予測値を算出する。制御手段は、受注量と需要予測値とを用いて基準安全在庫量を算出し、需要予測値よりも受注量が少ない場合にはマイナスの値になる誤差率を算出し、この誤差率から補正安全在庫量を算出する。制御手段は、需要予測値から算出した基準安全在庫量を、この補正安全在庫量を用いて補正して基準安全在庫量を算出する。このため、制御手段は、受注量が需要予測値より大きくなっている場合には、その量に応じて安全在庫量を増加させて、不測の需要変動をより吸収できるような安全在庫量にする。また、制御手段は、受注量が需要予測値より小さい場合には、この量に応じて安全在庫量を減少させる。この場合、需要予測値が受注量よりも大きいので、算出された需要予測値に対して、通常よりも少ない安全在庫量を追加しても、この安全在庫量によって不測の変動を吸収することが期待できる。従って、より適切な安全在庫量を算出して、適切な在庫量を維持することが期待できる。
本発明によれば、制御手段は、誤差率と、需要予測値と、需要予測を行なう商品の単価とに比例する補正安全在庫量を算出する。このため、制御手段は、商品の単価に基づいて補正安全在庫量を算出するので、コストの面から補正安全在庫量を設定して、より適切な安全在庫量を設定することができる。
本発明によれば、制御手段は、需要予測値と調達期間別指数とから基準安全在庫量を算出する。調達期間が短ければ、不測の原因により受注量が変動した場合でも迅速に対応することができる。そのため、調達期間の長さに応じて基準安全在庫量を多く設定することにより、調達期間が短い商品について安全在庫量を少なくすることができる。
本発明によれば、より適切な安全在庫量を算出し、この安全在庫量を用いて在庫を管理することができる。
以下、本発明を具体化した在庫管理システムの一実施形態を図1〜図3を用いて説明する。本実施形態では、商品としてのサービスパーツの需要予測と受注実績との比較に基づいて安全在庫量を算出し、この安全在庫量を用いて在庫の管理を行なう在庫管理方法及び在庫管理プログラムとして説明する。ここで、サービスパーツとは、消耗や故障等においてサービスを伴って交換を行なうパーツを意味する。このパーツは製品の機能を維持するための最小単位であり、サービスパーツは部品のみならず、パーツを組み合わせたユニットをも含む。
本実施形態では、図1に示すように在庫管理システムは、受注システム10、発注所要量算出システム20及び生産管理システム30を含んで構成されている。受注システム10は実際の注文を管理し、発注所要量算出システム20は過去の受注量から生産する発注所要量を算出し、生産管理システム30は発注所要量に基づいて生産を管理する。ここで、発注所要量は、需要予測値に安全在庫量を加えた量である。
受注システム10には、実際に受け付けた注文を管理するための受注システム10がネットワークを介して接続されている。この受注システム10は、図示しないCPU、RAM、ROM及び通信インターフェイス等の通信手段等を備える。更に、この受注システム10には、図示しないコンピュータ端末が接続されている。これらコンピュータ端末は、販売拠点やサービス拠点等に設置されており、図示しないCPU、RAM、ROMの他、キーボード、マウス等の入力手段、ディスプレイ等の出力手段、通信インターフェイス等の通信手段等を有する。
受注システム10は、実際に受注したサービスパーツの実績を記録した受注実績データ記憶手段としての受注実績データ記憶部11を備えている。この受注実績データ記憶部11には、図2(a)に示すように、サービスパーツ毎の月別拠点別の受注実績データ110が記録される。この受注実績データ110は、実際の受注に関する入力がコンピュータ端末から送信されると記録される。受注実績データ110には、注文識別子、サービスパーツ識別子、受注年月日、拠点識別子及び受注個数に関するデータが含まれる。
注文識別子データ領域には、この注文を特定するための識別子に関するデータが記録される。
サービスパーツ識別子データ領域には、この注文のサービスパーツを特定するための識別子に関するデータが記録される。このサービスパーツ識別子としては、例えば、部品番号等が用いられる。
受注年月日データ領域には、この注文を受注した年月日に関するデータが記録される。
拠点識別子データ領域には、この注文のサービスパーツを発送する拠点を特定するための拠点識別子に関するデータが記録される。
受注個数データ領域には、このサービスパーツの受注個数(受注量)に関するデータが記録される。
一方、発注所要量算出システム20は、発注所要量を算出するために各種データ処理を行なうコンピュータシステムである。発注所要量算出システム20は、受注実績データ110を用いて発注所要量を算出し、算出した発注所要量を生産管理システム30に供給する。この発注所要量算出システム20は、制御手段21、需要予測値データ記憶部22、発注所要量データ記憶手段としての発注所要量データ記憶部23、サービスパーツ管理データ記憶部24及び拠点管理データ記憶部25を備えている。
制御手段21は、受注システム10との間でのデータ送受信や、需要予測を実行するための各種データの管理処理等を行なう。この制御手段21は、図示しないCPU、RAM、ROM等を有し、後述する処理(需要予測値算出段階、安全在庫算出段階、発注所要量算出段階及び結果出力段階等を含む処理)を行なう。そのためのプログラムを実行することにより、制御手段21は、需要予測値算出手段211、安全在庫算出手段212、発注所要量算出手段213及び結果出力手段214等として機能する。需要予測値算出手段は、受注実績データ記憶手段に記録された受注量を用いて需要予測値を算出する。安全在庫算出手段は、受注実績データ記憶手段から受注量を取得し、発注所要量データ記憶手段から発注所要量を取得する。安全在庫算出手段は、受注量と発注所要量とを用いて、発注所要量よりも受注量が少ない場合にはマイナスの値になる誤差率を算出し、この誤差率から補正安全在庫量を算出する。更に、安全在庫算出手段は、需要予測値から算出した基準安全在庫量を、この補正安全在庫量を用いて補正した確定安全在庫量を算出する。
需要予測値算出手段211は、受注実績から需要予測値を算出する。本実施形態では、上述の特許文献1に記載された技術を用いて、月単位で各拠点における需要予測値を算出する。更に、需要予測値算出手段211は、稼働日と需要予測値の分配量とを関連付けた稼働日カレンダーを内蔵し、この稼働日カレンダーを用いて、算出した需要予測値を日割りして、日毎の需要予測値を算出して需要予測値データ記憶部22に記録する。
安全在庫算出手段212は、補正安全在庫量、最低安全在庫量及び確定安全在庫量をそれぞれ算出する。ここで、補正安全在庫量とは、需要予測値の誤差率に基づいて安全在庫量の補正を行なうために用いる安全在庫量である。この補正安全在庫量は、本実施形態では、供給確定期間における需要予測値の合計と誤差率と金額帯指数によって算出される。このため、安全在庫算出手段212は、誤差率を算出するための誤差率算出式、金額帯指数を算出するための金額帯指数算出式及び補正安全在庫量算出式を記憶している。誤差率算出式は、図3に示す(1)式であり、これにより算出される誤差率は、受注個数が需要予測値よりも少ない場合には、マイナス値になる。金額帯指数算出式は、供給確定期間における需要予測値の合計と、そのサービスパーツの標準単価を乗算した式である。補正安全在庫量算出式は、図3に示す(2)式である。
また、最低安全在庫量とは、需要予測値に基づいて一定の割合で算出される基準安全在庫量である。このため、安全在庫算出手段212は、最低安全在庫量を算出するための最低安全在庫量算出式を記憶している。この最低安全在庫量算出式は、図3に示す(3)式である。ここで、(3)式における受注予測量とは、予測対象のサービスパーツの予測対象拠点における現在日から所定期間(予測値合計算出期間)に対応する需要予測値の合計である。本実施形態では、この予測値合計算出期間として60日を設定しており、受注予
測量は、現在日から60日間に対応する需要予測値の合計になっている。
結果出力手段214は、算出した需要予測結果(発注所要量)を生産管理システム30に供給する。
一方、需要予測値データ記憶部22には、図2(b)に示すようにサービスパーツ毎の月別拠点別の需要予測値データ220が記録される。需要予測値データ220は、需要予測値算出手段211が需要予測値を算出したときに記録される。この受注実績データには、サービスパーツ識別子、予測対象年月日、拠点識別子及び需要予測値に関するデータが含まれる。
サービスパーツ識別子データ領域には、予測対象のサービスパーツを特定するための識別子に関するデータが記録される。
予測対象年月日データ領域には、このサービスパーツの需要予測の対象の年月日に関するデータが記録される。
拠点識別子データ領域には、このサービスパーツが消費される拠点を特定するための拠点識別子に関するデータが記録される。
需要予測値データ領域には、このサービスパーツについて需要を予測した個数(需要予測値)に関するデータが記録される。
また、発注所要量データ記憶部23には、図2(c)に示すように、発注所要量に関する発注所要量データ230が記録されている。この発注所要量データ230には、サービスパーツ識別子、予測対象年月、拠点識別子及び発注所要量に関するデータが含まれる。
サービスパーツ識別子データ領域には、予測の対象となったサービスパーツを特定する識別子に関するデータが記録される。
予測対象年月データ領域には、この発注所要量の予測対象の年月に関するデータが記録される。
拠点識別子データ領域には、この発注所要量の予測対象の拠点を特定するための識別子に関するデータが記録される。
発注所要量データ領域には、このサービスパーツについて、予測対象年月に、拠点識別子で特定される拠点用に必要とされる発注所要量が記録される。
更に、サービスパーツ管理データ記憶部24には、サービスパーツに関するサービスパーツ管理データが記録されている。このサービスパーツ管理データは、供給されるサービスパーツが新たに決定されたときに記録される。サービスパーツ管理データには、サービスパーツ識別子、サービスパーツ名称、標準価格、供給確定期間及び調達確定期間別指数に関するデータが含まれている。
サービスパーツ識別子データ領域には、サービスパーツを特定するための識別子に関するデータが記録されている。
サービスパーツ名称データ領域には、このサービスパーツの名称に関するデータが記録されている。
標準価格データ領域には、このサービスパーツの標準価格に関するデータが記録されている。
供給確定期間データ領域には、このサービスパーツが、次回に発注する商品が納品されるまでの期間(すなわちサービスパーツの供給リードタイム)に関するデータが記録されている。
調達確定期間別指数データ領域には、サービスパーツの供給リードタイム別に設定される指数に関するデータが記録されている。この指数は、調達確定期間の長さに従って大きくなっている。
また、拠点管理データ記憶部25には、サービスパーツを供給する拠点に関する拠点管理データが記録されている。この拠点管理データは、新たな拠点が生成されると記録される。拠点管理データには、拠点識別子及び誤差率算出対象範囲に関するデータが含まれる。
拠点識別子データ領域には、拠点を特定するための識別子に関するデータが記録されている。
誤差率算出対象範囲データ領域には、この拠点における需要予測値の誤差率を算出するために用いる月数を指定するパラメータに関するデータが記録されている。
更に、発注所要量算出システム20は、生産管理システム30にネットワークを介して接続されている。この生産管理システム30は、発注所要量算出システム20において算出された発注所要量を取得すると、この発注所要量に基づいてサービスパーツの生産指示処理や引当処理等を行なう。
次に、以上のように構成されたシステムにおいて、サービスパーツの発注所要量の算出処理の処理手順を説明する。
まず、制御手段21は、受注実績から需要予測値を算出する。ここでは、制御手段21は、受注システム10から受注実績データ110を取得し、特許文献1に記載された技術を用いて、サービスパーツ毎かつ拠点毎に需要予測値を算出する。本実施形態では、例えば3ヶ月先までの需要予測値を月毎に算出する。
具体的には、制御手段21の需要予測値算出手段211は、サービスパーツの受注実績期間により処理を振り分ける期間判定を行なう。例えば、受注実績期間がある程度(例えば18ヶ月以上)ある場合には、需要予測値算出手段211は、受注量の累積量推移を算出し、成長モデルを適用して傾向曲線の算出処理を行なう。
そして、需要予測値算出手段211は、サービスパーツの受注量推移に周期変動があるかどうかを判定するため周期変動判定処理を行なう。ここで、周期性がないと判定した場合、需要予測値算出手段211は、傾向曲線(傾向関数)を需要予測モデルとして用い、この傾向曲線から需要予測値を算出する。また、需要予測値算出手段211は、周期性があると判定した場合には、季節変動を予測する周期変動モデルの適用処理を行なう。具体的には、特定した周期変動モデルと、算出した傾向曲線(傾向関数)とを乗算して需要予測曲線を生成し、この需要予測曲線から需要予測値を算出する。そして、需要予測値算出手段211は、稼働日カレンダーを用いて、需要予測値を稼働日毎の需要予測値に分解して、需要予測値データ記憶部22に記憶する。この場合、需要予測値算出手段211は、予測対象のサービスパーツを特定するサービスパーツ識別子、予測対象の拠点を特定する拠点識別子及び予測対象年月に関連付けて、算出した需要予測値(受注個数)を記録する。
次に、制御手段21は安全在庫量を算出する。ここでは、制御手段21の安全在庫算出手段212が、補正安全在庫量、最低安全在庫量及び確定安全在庫量を算出する。この安全在庫量の算出処理について、図3を用いて説明する。
安全在庫算出手段212は、まず、誤差率の算出処理を実行する(ステップS1−1)
。具体的には、安全在庫算出手段212は、予測対象の拠点の拠点識別子を含む拠点管理データを拠点管理データ記憶部25から取得し、この拠点の誤差率算出対象範囲を特定する。そして、安全在庫算出手段212は、特定した誤差率算出対象範囲に応じた最近の受注実績データ110を受注実績データ記憶部11から取得し、同じ期間の発注所要量データ230を発注所要量データ記憶部23から取得する。例えば、誤差率算出対象範囲が6ヶ月であった場合には、安全在庫算出手段212は、過去(直近)の6ヶ月の受注実績データ110及び発注所要量データ230を取得する。
次に、安全在庫算出手段212は誤差率を算出する。具体的には、安全在庫算出手段212は、まず、取得した受注実績データ110の受注個数を、その受注年月日に基づいて誤差率算出対象範囲分の合計値を算出する。更に、安全在庫算出手段212は、発注所要量データ230の発注所要量を合計して、誤差率算出対象範囲分の受注所要量を算出する。そして、安全在庫算出手段212は、算出した受注個数及び発注所要量を(1)式に代入する。この場合、受注個数が発注所要量よりも少ない場合には、誤差率としてマイナス値が算出される。
次に、安全在庫算出手段212は、算出した誤差率を用いて補正安全在庫量の算出処理を実行する(ステップS1−2)。ここでは、安全在庫算出手段212は、まず、供給確定期間までの需要予測値の合計を算出する。具体的には、安全在庫算出手段212は、予測対象のサービスパーツ識別子を含むパーツデータをサービスパーツ管理データ記憶部24から取得し、パーツデータに含まれる供給確定期間を特定する。そして、安全在庫算出手段212は、供給確定期間までの需要予測値を算出する。この場合、安全在庫算出手段212は、需要予測値データ記憶部22から、供給確定期間に対応する需要予測値を取得し、供給確定期間に対応する需要予測値を合計する。
次に、安全在庫算出手段212は、(1)式の金額帯指数算出式を用いて金額帯指数の算出処理を実行する。具体的には、安全在庫算出手段212は、このサービスパーツのサービスパーツ管理データに含まれる標準単価と、算出した供給確定期間の需要予測値の合計とを取得して、金額帯指数算出式に代入する。
そして、安全在庫算出手段212は、(2)式の補正安全在庫量算出式を用いて補正安全在庫量を算出する。具体的には、安全在庫算出手段212は、算出した供給確定期間の需要予測値の合計と、誤差率と、金額帯指数とを補正安全在庫量算出式に代入する。ここで、代入した誤差率がマイナスになっている場合には、補正安全在庫量はマイナス値になる。
次に、安全在庫算出手段212は、最低安全在庫量の算出処理を実行する(ステップS1−3)。ここでは、安全在庫算出手段212は、まず、現在日から60日先までの需要予測値を合計して受注予測量を算出する。具体的には、安全在庫算出手段212は、現在日から60日先の期間に対応する需要予測値(受注予測量)を需要予測値データ記憶部22から取得して合計する。そして、安全在庫算出手段212は、算出した受注予測量と、パーツデータに含まれる調達確定期間別指数とを、(3)式の最低安全在庫算出式に代入する。
次に、安全在庫算出手段212は、確定安全在庫量の算出処理を実行する(ステップS1−4)。具体的には、安全在庫算出手段212は、算出した補正安全在庫量と最低安全在庫量とを加算することにより確定安全在庫量を算出する。この場合、補正安全在庫量がプラスの値であった場合には、最低安全在庫量より更に多い確定安全在庫量が算出される。また、補正安全在庫量がマイナスの値であった場合には、最低安全在庫量よりも減算された確定安全在庫量が算出される。以上により、安全在庫量の算出処理が終了する。
次に、図1に示す制御手段21の発注所要量算出手段213が発注所要量を算出する。具体的には、発注所要量算出手段213は、需要予測値算出手段211が算出した需要予測値と、安全在庫算出手段212が算出した確定安全在庫量とを加算して発注所要量を算出する。そして、発注所要量算出手段213は、算出した発注所要量を、このサービスパーツのサービスパーツ識別子、拠点識別子及び予測対象年月に関連付けて発注所要量データ230として発注所要量データ記憶部23に記憶する。
次に、制御手段21は発注所要量を結果出力する。具体的には、制御手段21の結果出力手段214は、発注所要量データ記憶部23に記憶された発注所要量データ230を生産管理システム30に供給する。以上により、発注所要量算出システムにおける処理が終了する。
本実施形態によれば、以下のような効果を得ることができる。
・ 本実施形態では、制御手段21の安全在庫算出手段212は、算出した受注個数及び発注所要量を(1)式に代入して誤差率を算出し、この誤差率を用いて補正安全在庫量を算出する。受注個数が発注所要量よりも少ない場合には、誤差率としてマイナスの値が算出され、補正安全在庫量がマイナスとなる。安全在庫算出手段212は、算出した補正安全在庫量と、算出した最低安全在庫量とを加算することにより確定安全在庫量を算出する。この場合、補正安全在庫量がプラスの値であった場合には、最低安全在庫量より更に多い確定安全在庫量が算出され、補正安全在庫量がマイナスの値であった場合には、最低安全在庫量よりも減算された確定安全在庫量が算出される。このため、受注実績が需要予測値より大きくなっている場合には、安全在庫量を増加させて、不測の需要変動をより吸収できるようにする。また、受注実績が需要予測値より小さい場合には、この量に応じて安全在庫量を減少させる。この場合、需要予測値が受注実績よりも大きいので、算出された需要予測値に対して、通常よりも少ない安全在庫量を用いても不測の変動を吸収することが期待できる。従って、より適切な安全在庫量を算出して、適切な在庫量を維持することが期待できる。
・ 本実施形態では、制御手段21の安全在庫算出手段212は、予測対象の拠点の拠点管理データを取得して拠点の誤差率算出対象範囲を特定する。安全在庫算出手段212は、特定した誤差率算出対象範囲に応じた最近の受注実績データ110と、同じ期間の発注所要量データ230を取得して、これらを用いて誤差率の算出処理を実行する。このため、拠点毎の状況に適した誤差率を算出することができる。また、最近の実績に基づいて誤差率を算出しているので、発注所要量より需要予測値が多い場合には、在庫として残っている可能性の高いサービスパーツについて安全在庫量を減らすことができる。更に、最近の実績に基づいて誤差率を算出しているので、需要予測曲線に周期変動等がある場合でも、それに追従して誤差率をより正確に算出することができる。従って、在庫量をより適切に維持することが期待できる。
・ 本実施形態では、制御手段21の安全在庫算出手段212は、算出した供給確定期間の需要予測値の合計と、誤差率と、金額帯指数とを補正安全在庫量算出式に代入して、補正安全在庫量を算出した。このため、安全在庫算出手段212は、商品の単価に基づいて補正安全在庫量を算出するので、コストの面から補正安全在庫を設定して、より適切な安全在庫を設定することができる。
・ 本実施形態では、制御手段21の安全在庫算出手段212は、需要予測値と調達期間別指数とから基準安全在庫量を算出する。調達確定期間が短ければ、不測の原因により受注量が変動した場合でも迅速に対応することができる。そのため、調達期間の長さに応じて基準安全在庫量を多く設定することにより、調達期間が短いサービスパーツについて
安全在庫量を少なくすることができる。
また、上記実施形態は以下のように変更してもよい。
○ 上記実施形態において、誤差率は、受注個数から発注所要量を差分して、発注所要量で乗算して求めた。これに代えて、月毎に、予測値との乖離度(=(受注個数―発注所要量)/発注所要量))を求め、これを誤差率算出対象範囲に対応する月分の合計を、誤差率として用いてもよい。
○ 上記実施形態において、制御手段21の安全在庫算出手段212は、補正安全在庫量を、(2)式を用いて算出した。発注所要量が受注個数よりも多い場合には、確定安全在庫量がマイナス値になるような算出方法であれば、補正安全在庫量の算出方法はこれに限られない。また、(2)式における金額帯指数は、供給確定期間までの需要予測合計と標準単価とに基づいて算出した。この金額帯指数もこの算出方法に限られない。例えば、商品の金額に関する指数であれば、商品の製造コストや保管コストなどに関連する金額を、標準価格の金額の代わりに用いて、金額帯指数を算出してもよい。
○ 上記実施形態において、制御手段21の安全在庫算出手段212は、最低安全在庫量を、(3)式を用いて算出した。最低安全在庫量の算出方法は、これに限られず、例えば、従来から用いられていた安全在庫量の算出方法を用いてもよい。
本実施形態における需要予測システムの概略図。 データ記憶部に記録されたデータの説明図であり、(a)は受注実績データ記憶部、(b)は需要予測値データ記憶部、(c)は発注所要量データ記憶部である。 実施形態における安全在庫量算出処理の処理手順を説明するための流れ図。
符号の説明
10…受注システム、11…受注実績データ記憶部、20…発注所要量算出システム、21…制御手段、22…需要予測値データ記憶部、23…発注所要量データ記憶部、24…サービスパーツ管理データ記憶部、25…拠点管理データ記憶部、30…生産管理システム、211…需要予測値算出手段、212…安全在庫算出手段、213…発注所要量算出手段、214…結果出力手段、110…受注実績データ、220…需要予測値データ、230…発注所要量データ。

Claims (5)

  1. 過去に予測した需要予測値と安全在庫量とを含めた商品の発注所要量とを記録する発注所要量データ記憶手段と、
    実際に商品の注文を受けた受注量を記録した受注実績データ記憶手段と、
    前記商品の安全在庫量を算出し、この安全在庫量を用いて在庫を管理する制御手段とを用いたシステムであって、
    前記制御手段は、
    前記受注実績データ記憶手段に記録された受注量を用いて需要予測値を算出する需要予測値算出手段と、
    前記受注実績データ記憶手段から受注量を取得し、前記発注所要量データ記憶手段から前記発注所要量を取得し、前記受注量と前記発注所要量とを用いて、前記発注所要量よりも前記受注量が少ない場合にはマイナスの値になる誤差率を算出し、この誤差率から補正安全在庫量を算出し、
    前記需要予測値から算出した基準安全在庫量を、前記補正安全在庫量を用いて補正した確定安全在庫量を算出する安全在庫算出手段と
    を備えたことを特徴とする在庫管理システム。
  2. 前記安全在庫算出手段は、前記誤差率と、前記需要予測値と、商品の単価とに比例する確定安全在庫量算出式を用いて補正安全在庫量を算出することを特徴とする請求項1に記載の在庫管理システム。
  3. 前記安全在庫算出手段は、前記需要予測値と、調達期間の長さに応じて大きい調達確定期間別指数とに比例する基準安全在庫量算出式を用いて前記基準安全在庫量を算出することを特徴とする請求項1又は2に記載の在庫管理システム。
  4. 過去に予測した需要予測値と安全在庫量とを含めた商品の発注所要量とを記録する発注所要量データ記憶手段と、
    実際に商品の注文を受けた受注量を記録した受注実績データ記憶手段と、
    制御手段とを用いて、前記商品の安全在庫量を算出し、この安全在庫量を用いて在庫を管理する方法であって、
    前記制御手段は、
    前記受注実績データ記憶手段に記録された受注量を用いて需要予測値を算出する需要予測値算出段階、及び
    前記受注実績データ記憶手段から受注量を取得し、前記発注所要量データ記憶手段から前記発注所要量を取得し、前記受注量と前記発注所要量とを用いて、前記発注所要量よりも前記受注量が少ない場合にはマイナスの値になる誤差率を算出し、この誤差率から補正安全在庫量を算出し、
    前記需要予測値から算出した基準安全在庫量を、前記補正安全在庫量を用いて補正した確定安全在庫量を算出する安全在庫算出段階
    を実行することを特徴とする在庫管理方法。
  5. 過去に予測した需要予測値と安全在庫量とを含めた商品の発注所要量とを記録する発注所要量データ記憶手段と、
    実際に商品の注文を受けた受注量を記録した受注実績データ記憶手段と、
    制御手段とを用いて、前記商品の安全在庫量を算出し、この安全在庫量を用いて在庫を管理するためのプログラムであって、
    前記制御手段を、
    前記受注実績データ記憶手段に記録された受注量を用いて需要予測値を算出する需要予測値算出手段、及び
    前記受注実績データ記憶手段から受注量を取得し、前記発注所要量データ記憶手段から前記発注所要量を取得し、前記受注量と前記発注所要量とを用いて、前記発注所要量よりも前記受注量が少ない場合にはマイナスの値になる誤差率を算出し、この誤差率から補正安全在庫量を算出し、
    前記需要予測値から算出した基準安全在庫量を、前記補正安全在庫量を用いて補正した確定安全在庫量を算出する安全在庫算出手段
    として機能させることを特徴とする在庫管理プログラム。
JP2007321160A 2007-12-12 2007-12-12 在庫管理システム、在庫管理方法及び在庫管理プログラム Expired - Fee Related JP5292792B2 (ja)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2007321160A JP5292792B2 (ja) 2007-12-12 2007-12-12 在庫管理システム、在庫管理方法及び在庫管理プログラム
US12/330,724 US8103560B2 (en) 2007-12-12 2008-12-09 Inventory management system, inventory management method and computer-readable recording medium

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2007321160A JP5292792B2 (ja) 2007-12-12 2007-12-12 在庫管理システム、在庫管理方法及び在庫管理プログラム

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2009143660A true JP2009143660A (ja) 2009-07-02
JP5292792B2 JP5292792B2 (ja) 2013-09-18

Family

ID=40754503

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2007321160A Expired - Fee Related JP5292792B2 (ja) 2007-12-12 2007-12-12 在庫管理システム、在庫管理方法及び在庫管理プログラム

Country Status (2)

Country Link
US (1) US8103560B2 (ja)
JP (1) JP5292792B2 (ja)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2012243324A (ja) * 2011-05-21 2012-12-10 Ortho-Clinical Diagnostics Inc 在庫管理のシステムおよび方法
CN111639784A (zh) * 2020-04-20 2020-09-08 华为技术有限公司 库存管理方法及相关装置
JP2020197838A (ja) * 2019-05-31 2020-12-10 キヤノンマーケティングジャパン株式会社 情報処理装置、制御方法、プログラム

Families Citing this family (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP2851851A1 (en) 2013-09-20 2015-03-25 Tata Consultancy Services Limited A computer implemented tool and method for automating the forecasting process
CA3048481A1 (en) 2017-01-04 2018-07-12 Walmart Apollo, Llc Systems and methods of managing perpetual inventory
US10558947B2 (en) 2017-03-15 2020-02-11 Walmart Apollo, Llc System and method for management of perpetual inventory values based upon financial assumptions
US20180268367A1 (en) 2017-03-15 2018-09-20 Walmart Apollo, Llc System and method for management of perpetual inventory values based upon customer product purchases
US11055662B2 (en) 2017-03-15 2021-07-06 Walmart Apollo, Llc System and method for perpetual inventory management
US20180268355A1 (en) 2017-03-15 2018-09-20 Walmart Apollo, Llc System and method for management of perpetual inventory values associated with nil picks
US20180268509A1 (en) 2017-03-15 2018-09-20 Walmart Apollo, Llc System and method for management of product movement
US10997552B2 (en) 2017-03-15 2021-05-04 Walmart Apollo, Llc System and method for determination and management of root cause for inventory problems
US20180268356A1 (en) 2017-03-15 2018-09-20 Walmart Apollo, Llc System and method for perpetual inventory management
US20180341906A1 (en) 2017-05-26 2018-11-29 Walmart Apollo, Llc System and method for management of perpetual inventory values based upon confidence level
US11687840B2 (en) 2019-05-20 2023-06-27 Honeywell International Inc. Forecasting with state transitions and confidence factors
US11321651B2 (en) * 2019-12-30 2022-05-03 Coupang Corp. Cycle and safety stock determination systems
CN111626682B (zh) * 2020-08-03 2020-12-11 南昌梦想软件有限公司 一种成本的核算方法、装置、计算机设备和存储介质
CN113850448B (zh) * 2021-12-01 2022-04-05 广东立升数字技术有限公司 一种用于备件的消耗和调度的管理方法和系统
CN115496549B (zh) * 2022-08-22 2023-07-04 上海网商电子商务有限公司 一种基于机器学习的订单管理系统
CN117436795B (zh) * 2023-12-21 2024-03-08 武汉佰思杰科技有限公司 一种用于分级管理的仓库物资监测方法及系统

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2004075321A (ja) * 2002-08-20 2004-03-11 Ricoh Co Ltd 在庫管理方法及び在庫管理プログラム
JP2004292101A (ja) * 2003-03-26 2004-10-21 Osaka Gas Co Ltd 発注処理支援システム及び方法
JP2005015140A (ja) * 2003-06-25 2005-01-20 Mbk Ryutsu Partners Kk 発注量算出システム

Family Cites Families (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
GB2370132A (en) * 2000-12-13 2002-06-19 Itt Mfg Enterprises Inc Procument system
US20030110104A1 (en) * 2001-10-23 2003-06-12 Isuppli Corp. Enhanced vendor managed inventory system and process
US20030172007A1 (en) * 2002-03-06 2003-09-11 Helmolt Hans-Ulrich Von Supply chain fulfillment coordination
US20040044595A1 (en) * 2002-08-30 2004-03-04 Castro Jacqueline L. Method of daily parts ordering
JP4673727B2 (ja) 2005-11-21 2011-04-20 株式会社リコー 需要予測方法及び需要予測プログラム

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2004075321A (ja) * 2002-08-20 2004-03-11 Ricoh Co Ltd 在庫管理方法及び在庫管理プログラム
JP2004292101A (ja) * 2003-03-26 2004-10-21 Osaka Gas Co Ltd 発注処理支援システム及び方法
JP2005015140A (ja) * 2003-06-25 2005-01-20 Mbk Ryutsu Partners Kk 発注量算出システム

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2012243324A (ja) * 2011-05-21 2012-12-10 Ortho-Clinical Diagnostics Inc 在庫管理のシステムおよび方法
US9818079B2 (en) 2011-05-21 2017-11-14 Ortho-Clinical Diagnostics, Inc. System and method of inventory management
US10621544B2 (en) 2011-05-21 2020-04-14 Ortho-Clinical Diagnostics, Inc. System and method of inventory management
JP2020197838A (ja) * 2019-05-31 2020-12-10 キヤノンマーケティングジャパン株式会社 情報処理装置、制御方法、プログラム
CN111639784A (zh) * 2020-04-20 2020-09-08 华为技术有限公司 库存管理方法及相关装置
CN111639784B (zh) * 2020-04-20 2023-04-18 华为技术有限公司 库存管理方法及相关装置

Also Published As

Publication number Publication date
JP5292792B2 (ja) 2013-09-18
US8103560B2 (en) 2012-01-24
US20090157533A1 (en) 2009-06-18

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP5292792B2 (ja) 在庫管理システム、在庫管理方法及び在庫管理プログラム
CN111784245A (zh) 仓库采购清单生成方法、装置、设备以及存储介质
JP2007140785A (ja) 在庫管理システム
KR102171722B1 (ko) 수주예측정보를 이용한 생산, 재고관리 계획통합시스템
US11500369B2 (en) Operation/maintenance management method, program, and operation/maintenance management system
JP2009070016A (ja) 在庫計画システム
JP2008225755A (ja) 電力取引予測システムおよび電力取引予測プログラム
JP2011227852A (ja) サプライチェーン支援システム
JP2004075321A (ja) 在庫管理方法及び在庫管理プログラム
CN101025799A (zh) 生产规划的库存管理系统及方法
JP6117984B1 (ja) 需給管理装置、需給管理方法及び需給管理プログラム
JP5168481B2 (ja) 生産スケジュール立案システム、生産スケジュール立案方法及び生産スケジュール立案プログラム
JP2009217573A (ja) サプライチェーン最適化システム及びサプライチェーン最適化方法
JP2016148945A (ja) 電力取引支援システム、電力取引支援方法及びプログラム
CN116777497A (zh) 考虑多时间尺度绿电消纳积分的售电商零售方案优化方法
JP2017126183A (ja) 電力取引支援装置、電力取引支援方法及びプログラム
JP2008171237A (ja) サプライチェーンの効率的管理支援方法
JP2010055258A (ja) サプライチェーンの効率化支援方法
JP2020119029A (ja) 発注情報計算プログラム、装置、及び方法
JP2016136313A (ja) 最適取引量決定システム、最適取引量決定方法及びプログラム
JP2010160680A (ja) サプライチェーン最適化システム
JP2008217653A (ja) 資材調達・生産プロセスの効率的管理支援方法
CN114091770A (zh) 物料需求计划的预测分析方法、装置、设备及存储介质
JP4285737B2 (ja) サプライチェーン評価システム及びサプライチェーン評価プログラム
JP2006185230A (ja) 流通在庫偏在解消システム、装置および方法

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20100603

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20120726

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20121002

A521 Written amendment

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20121130

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20130514

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20130527

R151 Written notification of patent or utility model registration

Ref document number: 5292792

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R151

LAPS Cancellation because of no payment of annual fees