JP2010128615A - 在庫管理方法 - Google Patents
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Abstract
【課題】 生産品の消費動向に基づいた発注頻度に対応した在庫管理を行うことができ、生産性および実行性の向上した在庫管理方法を提供する。
【解決手段】 本発明の在庫管理方法は、定期的に在庫量が判定基準値以上か否かの判定を行い、判定基準値を下回った際に生産品を生産させて在庫を補充させる方法であって、上記在庫管理方法は、変動範囲演算手段1と、シミュレーション手段2と、実施条件決定手段3と、を有しており、各手段を用いることで、生産品を生産する生産期間データと、過去の生産品の消費挙動データから、複数の在庫管理条件を演算し、該在庫管理条件を消費挙動データ上でシミュレーションを行い、シミュレーション結果に基づいて在庫管理条件の実施候補を抽出する方法である。これにより、生産性および実行性の向上した在庫管理条件を実施候補として得ることができる。
【選択図】 図1
【解決手段】 本発明の在庫管理方法は、定期的に在庫量が判定基準値以上か否かの判定を行い、判定基準値を下回った際に生産品を生産させて在庫を補充させる方法であって、上記在庫管理方法は、変動範囲演算手段1と、シミュレーション手段2と、実施条件決定手段3と、を有しており、各手段を用いることで、生産品を生産する生産期間データと、過去の生産品の消費挙動データから、複数の在庫管理条件を演算し、該在庫管理条件を消費挙動データ上でシミュレーションを行い、シミュレーション結果に基づいて在庫管理条件の実施候補を抽出する方法である。これにより、生産性および実行性の向上した在庫管理条件を実施候補として得ることができる。
【選択図】 図1
Description
本発明は、生産期間を定期的に有する生産品の在庫管理を行う在庫管理方法に関するものである。
従来から、在庫管理において、特許文献1に示されているように、過去の売上実績からABC分析などを行って在庫管理基準値を求め、該在庫管理基準値の正確性を検証するために、再び過去の売上実績に上記在庫管理基準値を用いてシミュレーションを行うことで、信頼性の高い在庫管理基準値を求める方法がある。
しかし、生産性を考慮しておらず、売上実績だけに基づいた在庫管理基準値では補充要求に対して生産が追随できなくなる恐れがあり、実行性の低いものであった。
また、図18に示す生産品Bのような月に一回の生産を前提としており、生産品Dのような隔月でしか生産を行わない隔月生産品に対する補充の判断の記載がなく、生産の行われない月にも在庫管理の判定を行うため、隔月生産品では無駄なコストを生じたものであり、複数種の生産品を生産する多様化した生産期間に対応していないものであった。
特開平05−081301号公報
そこで、本発明は上記問題に鑑みて発明したものであり、生産品の消費動向に基づいた発注頻度に対応した在庫管理を行うことができ、無駄なコストを生じること無く、生産性および実行性の向上した在庫管理方法を提供することを課題とした。
上記課題を解決するために、本発明の在庫管理方法は、定期的に生産期間が設けられ、且つ生産着手前に在庫量が判定基準値以上か否かの判定を行うと共に、上記判定基準値を下回ると判定した際に生産品を所定量生産させて、生産した所定量の生産品を在庫に補充させる方法であって、上記在庫管理方法は、生産設備によって生産品を生産する生産期間データと、過去の生産品の消費挙動データから、判定に用いる上記判定基準値の上限および下限と、生産させる在庫補充量の上限および下限と、を演算する変動範囲演算手段1と、上記変動範囲演算手段1で演算した判定基準値と在庫補充量とを夫々上限から下限までの範囲内における組み合わせを夫々在庫管理条件として、該在庫管理条件を消費挙動データ上でシミュレーションを行い、各条件で生じる在庫の欠品発生回数と、生産品の生産における発注頻度と、を有するシミュレーション結果データを演算するシミュレーション手段2と、上記シミュレーション結果データの欠品発生回数と、発注頻度と、に基づいて各条件の評価指標データを演算し、各評価指標データから実施する在庫管理条件の候補を抽出する実施条件決定手段3と、を有することを特徴とする方法である。
このような構成としたことで、生産品の消費動向等の消費実績と、生産品の生産設備における生産時期や生産量等の生産性から在庫管理条件が作成されるため、消費動向に基づいた発注頻度に対応した実行性のある在庫管理条件を実施候補として得ることができる。
また、実施条件決定手段3が、前記欠品発生回数および前記発注頻度を夫々得点化して、得点化した欠品発生回数および発注頻度に互いのバランスを規定した重み付けを行って評価指標データとするものであれば、複数の評価指標をまとめた評価指標データとなり、評価指標データの比較が容易となると共に、精度が向上するため、信頼性の向上した在庫管理条件の実施候補を抽出することができる。
また、実施条件決定手段3は、評価指標データの値が同じ値である複数の在庫管理条件に対して、各条件における最大在庫量もしくは平均在庫量から実施する在庫管理条件を絞り込むものであれば、評価指標データに加えて、各条件における在庫量の大小を比較することができるため、在庫量を抑えた在庫管理条件による小在庫運営を実現できる。
また、実施条件決定手段3は、生産品の将来の消費増加あるいは消費減少を補正値として在庫管理条件に加算するものであり、補正した在庫管理条件から実施する在庫管理条件を絞り込むものであれば、将来の消費変動に対応した在庫管理を行うことができ、より実行性の向上した在庫管理方法となる。
また、在庫量の欠品発生の有無を判定すると共に、在庫に欠品が生じた際に在庫管理条件の実施候補を再抽出する欠品時再抽出手段を有すれば、欠品に対して対応することができ、より信頼性を向上した在庫管理方法となる。
また、在庫量の判定を所定回数行うと実施中の在庫管理条件の調整を行う定期調整手段を有しており、該定期調整手段が生産期間データの変更の有無を判定すると共に、生産期間データに変更の有った生産品に対して在庫管理条件の実施候補を再抽出するものであれば、生産される品種の増減や、生産量の増減等の生産期間データの変化に対応することができ、消費低下に伴う余計な在庫量の判定や消費増加に伴う欠品の発生の恐れを防止でき、より信頼性を向上した在庫管理方法となる。
上記のように、本発明の在庫管理方法は、生産品の消費動向等の消費実績と、生産品の生産設備における生産時期や生産量等の生産性から在庫管理条件が作成されるため、消費動向だけでなく生産能力にも基づいた在庫管理条件を抽出でき、生産が追随できなくなる恐れも無く、実行性のある在庫管理条件を実施候補として得られ、生産コストを抑えた小在庫運営を実現することができる。
そして、欠品発生回数と、発注頻度とを評価指標としたことで、欠品発生によって消費に支障が生じる恐れや発注頻度の増加によるコスト増等を比較した在庫管理条件の選択となり、所望の生産条件に適した在庫管理条件を容易に把握でき、信頼性が向上すると共に、生産性の向上した在庫管理を行える。
以下、図面に基づいて本発明の実施形態について説明する。
本発明の在庫管理方法は、図2に示すように、毎月もしくは隔月毎に一定の生産期間が設けられ、且つ生産着手前に在庫量が設定値以上か否かの判定を行われてから設備により生産される生産品に対して、上記在庫量の判定を行うと共に、上記判定基準値を下回ると判定した際に生産品を所定量生産させて、生産した所定量の生産品を在庫に補充させる方法である。以下、生産品Aの在庫管理を例にして説明を行う。
そして、上記在庫管理方法は、図1に示すように、生産設備における生産品の生産期間データから上記判定基準値と、生産させる在庫補充量の上限および下限とを演算する変動範囲演算手段1と、上記変動範囲演算手段1で演算した各値からシミュレーション結果データを演算するシミュレーション手段2と、上記シミュレーション結果データから評価指標データを演算し実施する在庫管理条件を抽出する実施条件決定手段3と、によって演算することで実施する在庫管理条件を抽出しており、各手段は、例えば、コンピュータ等のハードウェア資源あるいはプログラムである。
上記変動範囲演算手段1は、図3に示すような生産設備における各生産品の年間の生産頻度と、月毎の生産開始される着手日と、生産日数とを有する生産期間データおよび図4に示すような過去の生産品の日毎の消費実績である消費挙動データから、上記着手日を在庫量の判定を行う判定日とすると共に、図5に示すような判定基準値の上限および下限と、生産させる在庫補充量の上限および下限と、を演算して可動範囲データを作成し、該可動範囲データをシミュレーション手段2に出力するものである。
そして、変動範囲データは、例えば、各生産期間中の販売量の合計値を判定基準値として、生産期間中に生産設備で生産可能な量の上限または下限を在庫補充量の上限または下限としたものが好ましい。なお、判定基準値の刻み値は消費挙動データの日毎の変動に基づいており、在庫補充量は生産設備の日毎の生産量に基づいているが、月毎や生産期間毎や時間毎等でもよく、在庫管理の条件に合わせて適宜設計変更可能である。
上記変動範囲データから、シミュレーション手段2は、図6に示すように、判定基準値と、在庫補充量とを夫々刻み値毎に変化させた複数の組み合わせを演算し、演算した各組み合わせ結果を夫々在庫管理条件とする。そして、シミュレーション手段2は、図7に示すように、各在庫管理条件を消費挙動データに用いて在庫挙動シミュレーションを行い、各条件における欠品発生日数と、生産を行った発注回数と、シミュレーション期間における在庫統計量、例えば、在庫補充を行った際の在庫の総量と判定基準値に最小生産ロットを加えた量との差、の平均値および最大値と、を求めて、図8に示すようなシミュレーション結果データとし、該シミュレーション結果データを実施条件決定手段3に出力する。
また、本実施形態において、シミュレーション結果データの在庫補充量は演算処理の際に数値の増加による演算等の処理時間の増加を抑制するため、変動範囲データの在庫補充量から所定の値、例えば、最小生産ロットより100少ない値、を引いたものを用いている。
上記実施条件決定手段3は、図9に示すように、シミュレーション結果データに、図10、図11に示すような各パラメータ(欠品発生日数、発注回数)を夫々得点化するパラメータテーブルを用いて、シミュレーション結果データを採点すると共に、採点結果に図12に示すような重み付け条件で重み付けを行って、評価指標データを演算する。上記パラメータテーブルは、例えば、欠品発生日数の月あたり日数率に基づいたものや、年あたりの生産予定月の数と発注回数との差を算出したものが好ましい。なお、上記重み付けは重み付けを行う指標値(得点化した欠品発生日数および発注回数)の合計を所定値、例えば、100、とすることで、互いの値のバランスを規定した評価指標となり好ましい。
そして、実施条件決定手段3は、図13に示すように、重み付けを行った評価指標データの値の小さいものから順番に在庫管理条件を並べ替え、在庫管理条件の実施候補として出力手段、例えば、ディスプレイやプリンタに出力する。もちろん、評価指標データの値を大きいものから順番に並べてもよい。
また、重み付けした評価指標データが同じ値となった在庫管理条件に対して、実施条件決定手段3は前記在庫等計量の平均値あるいは最大値を比較して、値の小さい順に並べて出力手段に出力している。
このように、生産品の消費動向等の消費実績と、生産品の生産設備における生産時期や生産量等の生産性から在庫管理条件が作成されるため、生産品の消費動向だけでなく、隔月生産品の生産時期等の生産性にも基づいた在庫管理条件を抽出でき、生産が追随できなくなる恐れや生産の実施予定の無い月での判定も無く、無駄なコストを低減した実行性のある在庫管理条件を実施候補として得ることができる。
そして、欠品発生回数と、発注頻度とを評価指標としたことで、欠品発生によって消費に支障が生じる恐れや発注頻度の増加によるコスト増等を比較した在庫管理条件の選択となり、信頼性が向上すると共に、生産性の向上した在庫管理を行える。更に、評価指標データの値を大きいものから順番に並べて実施候補として出力したことで、所望の生産条件に適した在庫管理条件を容易に把握でき、よりコストを抑えた小在庫運営を実現することができる。
また、評価指標データの値が同じ在庫管理条件に対して在庫統計量の平均値あるいは最大値を用いて評価することで、より在庫量を少なく抑えた在庫管理条件を選択でき、より小在庫での運営を実現することができる。
なお、実施形態では、一つあるいは二つの在庫管理条件に対して演算処理を行ったが、図6に示す組み合わせ全てに対して演算処理を行っている。また、評価指標データの値が一定値以上の在庫管理条件に絞り込みを行い、絞り込んだ在庫管理条件を評価指標データの順に並べ替えて実施候補として出力してもよい。
また、第二の実施形態は、実施条件決定手段3の処理手順が、図14に示すような評価指標データに基づいた並べ替えを行う前に、生産品の将来の消費増加あるいは消費減少を補正値として在庫管理条件の在庫補充量に加算する処理を加えた構成に変更した例である。
上記補正値は、例えば、過去の消費挙動データにおける毎月の平均消費量の変動に基づいており、詳しくは、消費増加の傾向にある生産品に対しては1より大きい値とし、消費変動の無い生産品に対しては1とし、消費減少の傾向にある生産品に対しては1より小さい値としている。そして、図15に示すように、補正対象となる生産品の在庫管理条件の在庫補充量に対して補正値を加算することで、将来の消費動向の補正を行った在庫管理条件となる。
したがって、将来の消費変動に対応した在庫管理条件を出力でき、より信頼性の向上した在庫管理を行うことができる。
また、第三の実施形態は、本発明の在庫管理方法で在庫管理を行っている生産品の欠品発生時に対応する欠品時再抽出手段を備えた例である。
上記欠品時再抽出手段は、図16に示すように、生産品の消費動向を常時監視する実運用システム(生産管理システム)に対して、定期的に本発明の在庫管理方法で在庫管理を行っている生産品に欠品が発生しているか否かの調査を行い、欠品発生時に在庫管理条件の再抽出を行う手段である。
欠品時再抽出手段は、欠品発生している生産品に対して、消費挙動データを欠品発生時までの情報に更新して、図1あるいは図14に示す手順で、再度各手段による演算を行い、新たな在庫管理条件の実施候補を出力する。
したがって、欠品発生時に在庫管理条件を見直すため、欠品発生に対応することができ、より実行性の向上した在庫管理を行える。もちろん、欠品時再抽出手段自体が生産品の消費動向を常時監視する共に、欠品発生時に新たな在庫管理条件を抽出してもよい。
また、第四の実施形態は、定期的に実施中の在庫管理条件の調整を行う定期調整手段を備えた例である。
上記定期調節手段は、図17に示すように、在庫量の判定を所定回数(例えば、一年間分)行うと、実施中の在庫管理条件の抽出時の生産期間データと、現在の生産期間データとの比較を行い、生産期間データの変更の有無を判定する。そして、生産期間データに変更の有った生産品に対して、新たな生産期間データに基づいて、図1あるいは図14に示す手順で、再度各手段による演算を行い、新たな在庫管理条件の実施候補を出力する。
したがって、生産品の生産日数の変化や他の生産品の生産中止等の生産期間データに変更が生じた際に、新たな生産期間データに対応した新たな在庫管理条件を抽出すると共に、生産品の増産や減産の調節を行え、実行性をより向上した在庫管理を行える。もちろん、再演算の際に消費挙動データも更新することで、在庫管理条件の信頼性を向上するだけでなく、補正値の修正を行えばより精度の向上した小在庫運営を実現することができる。
1 変動範囲演算手段
2 シミュレーション手段
3 実施条件決定手段
2 シミュレーション手段
3 実施条件決定手段
Claims (6)
- 定期的に生産期間が設けられ、且つ生産着手前に在庫量が判定基準値以上か否かの判定を行うと共に、上記判定基準値を下回ると判定した際に生産品を所定量生産させて、生産した所定量の生産品を在庫に補充させる在庫管理方法であって、
上記在庫管理方法は、生産設備によって生産品を生産する生産期間データと、過去の生産品の消費挙動データから、判定に用いる上記判定基準値の上限および下限と、生産させる在庫補充量の上限および下限と、を演算する変動範囲演算手段と、
上記変動範囲演算手段で演算した判定基準値と在庫補充量とを夫々上限から下限までの範囲内における組み合わせを夫々在庫管理条件として、該在庫管理条件を消費挙動データ上でシミュレーションを行い、各条件で生じる在庫の欠品発生回数と、生産品の生産における発注頻度と、を有するシミュレーション結果データを演算するシミュレーション手段と、
上記シミュレーション結果データの欠品発生回数と、発注頻度と、に基づいて各条件の評価指標データを演算し、各評価指標データから実施する在庫管理条件の候補を抽出する実施条件決定手段と、を有することを特徴とする在庫管理方法。 - 前記実施条件決定手段は、前記欠品発生回数および前記発注頻度を夫々得点化して、得点化した欠品発生回数および発注頻度に互いのバランスを規定した重み付けを行って前記評価指標データとするものであることを特徴とする請求項1記載の在庫管理方法。
- 前記実施条件決定手段は、前記評価指標データの値が同じ値である複数の在庫管理条件に対して、各条件における最大在庫量もしくは平均在庫量から実施する在庫管理条件を絞り込むものであることを特徴とする請求項2記載の在庫管理方法。
- 前記実施条件決定手段は、生産品の将来の消費増加あるいは消費減少を補正値として前記在庫管理条件に加算するものであり、補正した在庫管理条件から実施する在庫管理条件を絞り込むものであることを特徴とする請求項1〜3のいずれか一つに記載の在庫管理方法。
- 在庫量の欠品発生の有無を判定すると共に、在庫に欠品が生じた際に在庫管理条件の実施候補を再抽出する欠品時再抽出手段を有することを特徴とする請求項1〜4のいずれか一つに記載の在庫管理方法。
- 在庫量の判定を所定回数行うと実施中の在庫管理条件の調整を行う定期調整手段を有しており、該定期調整手段が生産期間データの変更の有無を判定すると共に、生産期間データに変更の有った生産品に対して在庫管理条件の実施候補を再抽出するものであることを特徴とする請求項1〜5のいずれか一つに記載の在庫管理方法。
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