JP2014026483A

JP2014026483A - コーザル情報を活用した店舗間商品振替方法およびプログラム

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Publication number: JP2014026483A
Application number: JP2012166506A
Authority: JP
Inventors: Jun Kimura; 純木村
Original assignee: Hitachi Ltd
Current assignee: Hitachi Ltd
Priority date: 2012-07-27
Filing date: 2012-07-27
Publication date: 2014-02-06

Abstract

【課題】多数の店舗間で在庫商品の振替を実施する際に、コーザル情報を活用して、最適な振替店舗および振替数量を自動で算出する店舗間商品振替方法およびプログラムを提供する。
【解決手段】店舗間商品振替処理サーバに構築した売上データベースに累積した過去の売上実績データとコーザルデータベースに累積した販売に影響を与える特売の有無、天候、気温、イベントの有無、チラシの有無といった過去のコーザル実績データを用いて店商品分類別の売上数予測を計算する売上数計算式作成処理と、店商品別の各種コーザル実績と各種コーザル予定から今後の売上数予測値を計算する振替指示用売上数計算処理と、今後の売上数予測値での現在在庫数を販売するのに要する在庫日数から店商品の振替勧告数を計算する振替数計算処理と、振替勧告数から払出テーブル、振替テーブルに振替店舗および振替数を登録する振替指示作成処理から店商品毎の振替指示を作成する。
【選択図】図２

Description

本発明は、店舗間で在庫商品の振替を実施する際に、コーザル情報を活用して、より適切な振替店舗および振替数量を自動で算出する店舗間商品振替方法およびプログラムに関する。

春夏、秋冬など販売シーズンが限られた衣料は期限内に売り切れるかどうか、しかも出来るだけ定価に近い売価で売り切れるが課題である。小売の中でも店舗を複数運営するチェーンストアでは、シーズン途中に売れ行きの悪い店舗から売れ行きの良い店舗へと在庫商品の振替を実施することが多い。振替を適切に実施できれば、商品を出来るだけ定価に近い売価で売り切り、小売は高い利益を上げる可能性が高まる。

店舗間での商品振替方法に関する既存の技術としては、過去の実績に基づき各店舗の在庫数を販売するのに要する期間を均一にする方法が知られている。（例えば、特許文献１参照）

特開２００６−１９００５４号公報

売れ行きの悪い店舗から売れ行きの良い店舗へと在庫商品の振替を実施する場合、本部の担当者が振替指示を各店舗へ送り、その指示に基づき各店舗が商品の振替を実施する。本部の担当者は振替指示の内容を、過去の売上実績、販売に影響を与える要因である特売の有無・種類、天候、気温、イベントの有無・種類、チラシの有無・種類といった情報である各種コーザル実績データ、現在庫数などの情報を用いて作成する。振替は限られた販売シーズンの適切なタイミングで実施する必要があるが、振替指示の内容を各種情報を考慮して考える作業は手間、時間が掛かる。また、同じ情報から考えても担当者により判断が異なる、担当者により用いる情報が異なるなど担当者の経験に基づいており、各種の情報を総合的に考慮した振替は行えていなかった。

また、商品振替方法に関する既存の技術である特許文献１は、過去の実績情報のみに基づいており、特売の有無など販売に影響を与える要因が過去の実績として取り込んだ期間と今後の期間で異なると振替の精度が落ちることが課題である。

本発明は、多数の店舗間で在庫商品の振替を実施する際に、過去の実績情報に加えて未来の要素として今後のコーザル予定情報を用いてより適切な振替店舗および振替数量を算出する店舗間商品振替方法およびプログラムを提供することを課題とする。

上記課題を解決するための一手段について説明する。本発明は、本部端末および店舗端末とネットワークを介して接続された店舗間商品振替処理サーバで構成される店舗間商品振替処理システムにより振替店舗および振替数量を決定する店舗間商品振替方法である。振替店舗は、他の店舗へ在庫を送る払出店舗と他の店舗から在庫を受け取る受入店舗を指す。振替数量は、他の店舗へ送る数量である払出数量と他の店舗から受け取る数量である受入数量を指す。

過去数年の売上実績データと、販売に影響を与える要因である特売の有無・種類、天候、気温、イベントの有無・種類、チラシの有無・種類といった情報である各種コーザル実績データとを店舗・商品分類毎に集計し、各種コーザルの選択肢の組合せとその時の売上数を分析用実績テーブルに格納し、このデータに対して回帰分析を適用することで、売上数を各種コーザルの選択肢の組合せから計算するための定数および係数を求め、売上予測式テーブルに格納する。店舗・商品毎に各種のコーザル実績テーブルから抽出した過去４週のコーザル実績データと、各種のコーザル予定テーブルから抽出した先４週のコーザル予定データとを該当店舗・該当商品属する商品分類の売上予測式に適用し得られる売上数から、該当店舗・該当商品の過去４週の売上数に対する先４週の売上数の倍率を計算する。該当店舗・該当商品の過去４週の売上数にこの倍率を乗じて、先４週売上数予測値を求めめ先４週売上テーブルに格納する。商品毎に全店の現在庫数を全店の先４週売上数予測値で割り、該当商品の全店の在庫日数を計算する。該当商品の店舗毎の先４週売上数予測値と全店の在庫日数から該当店舗・該当商品の適正在庫数を計算して在庫マスタの適正在庫数に格納し、現在庫数との差である振替勧告数を算出し在庫マスタの振替勧告数に格納する。在庫マスタから順次レコードを読み出し、振替勧告数＜０である場合は払出テーブルに登録し、振替勧告数＞０である場合は受入テーブルに登録する。払出テーブル、受入テーブルから順次レコードを読み込み、振替後の在庫数が適正在庫数となるように払出テーブルの受入店舗・受入数、受入テーブルの払出店舗・払出数に店舗コードと振替数を格納する。

本発明によれば、店舗間で商品の振替を実施する際に、より適切な商品の振替を行うことが可能である。

本実施形態に係るコンピュータネットワークシステムの全体構成例を示す図である。店舗間商品振替処理サーバ１０のハードウェア構成例を示す図である。本部端末２０のハードウェア構成例を示す図である。店舗端末３０のハードウェア構成例を示す図である。店舗間商品振替処理サーバ１０が有する売上実績テーブル１２１のデータ構成例を示す図である。店舗間商品振替処理サーバ１０が有するコーザル実績テーブル１３１、コーザル予定テーブル１４１のデータ構成例を示す図である。店舗間商品振替処理サーバ１０が有する商品分類マスタ１５１のデータ構成例を示す図である。店舗間商品振替処理サーバ１０が有する商品マスタ１５２のデータ構成例を示す図である。店舗間商品振替処理サーバ１０が有する店舗マスタ１５３のデータ構成例を示す図である。店舗間商品振替処理サーバ１０が有する在庫マスタ１５４のデータ構成例を示す図である。店舗間商品振替処理サーバ１０が有する分析用実績テーブル１６１のデータ構成例を示す図である。店舗間商品振替処理サーバ１０が有する売上予測式テーブル１６２のデータ構成例を示す図である。店舗間商品振替処理サーバ１０が有する先４週売上テーブル１６３のデータ構成例を示す図である。店舗間商品振替処理サーバ１０が有する払出テーブル１６４のデータ構成例を示す図である。店舗間商品振替処理サーバ１０が有する受入テーブル１６５のデータ構成例を示す図である。店舗間商品振替処理サーバ１０が有する売上数計算式作成処理部の処理手順を示すフローチャートである。店舗間商品振替処理サーバ１０が有する振替指示用売上数計算処理部の処理手順を示すフローチャートである。店舗間商品振替処理サーバ１０が有する振替数計算処理部の処理手順を示すフローチャートである。店舗間商品振替処理サーバ１０が有する振替指示作成処理部の処理手順を示すフローチャートである。

以下、本発明の一実施例について、図面を参照して詳細に説明する。

図１は、本実施例に係るコンピュータネットワークシステム１の全体構成例を示す図である。

店舗間商品振替システム１は、店舗間商品振替処理サーバ１０と、本部端末２０と、店舗端末３０とがネットワーク４０に接続されて構成される。

図２は店舗間商品振替処理サーバ１０のハードウェア構成例を示す図である。店舗間商品振替処理サーバ１０は、プログラム１１０、売上データベース１２０、コーザルデータベース１３０、マスタデータベース１５０、振替処理データベース１６０、制御部１０２、ネットワークインタフェース部１０３を有する。プログラム１１０は売上数計算式作成処理部１１１、振替指示用売上数計算処理部１１２、振替数計算処理部１１３、振替指示作成処理部１１４を有する。売上データベース１２０は売上実績テーブル１２１を有する。コーザルデータベース１３０はコーザル実績テーブル１：特売１３１、コーザル実績テーブル２：天候１３２、コーザル実績テーブル３：気温１３３、コーザル実績テーブル４：イベント１３４、コーザル実績テーブル５：チラシ１３５などの各種コーザル実績テーブル、及び、コーザル予定テーブル１：特売１３１、コーザル予定テーブル２：天候１３２、コーザル予定テーブル３：気温１３３、コーザル予定テーブル４：イベント１３４、コーザル予定テーブル５：チラシ１３５などの各種コーザル予定テーブルを有する。マスタデータベース１５０は商品分類マスタ１５１、商品マスタ１５２、店舗マスタ１５３、在庫マスタ１５４を有する。振替処理データベース１６０は分析用実績テーブル１６１、売上予測式テーブル１６２、先４週売上テーブル１６３、払出テーブル１６４、受入テーブル１６５を有する。この店舗間商品振替処理サーバ１０はデータセンター等に設置される。

売上数計算式作成処理部１１１は売上実績テーブル１２１に格納されている各店舗・各商品の売上実績およびコーザルデータベース１３０の各種コーザル実績テーブルに格納された過去数年分の実績情報から各店舗の商品分類毎の売上予測に用いる定数、係数を求め、売上予測式テーブル１６２に登録する処理部である。

振替指示用売上数計算処理部１１２は売上予測式テーブル１６２に格納された売上予測式の定数、係数を用いて、各店舗・各商品の過去４週のコーザル実績で計算される売上数と今後４週のコーザル予定から計算される売上数から、過去４週の売上数に対する今後４週の売上数の倍率を計算し、過去４週の売上実績から今後４週の売上数予測値を計算し、先４週売上テーブル１６３に登録する処理部である。４週は決まった期間ではないが、直近の売れ行きとして捉えられる期間とする。今後４週のコーザル予定は、本部端末２０から本部の担当者によって登録される。

振替数計算処理部１１３は在庫マスタ１５４に格納された各店舗・各商品の現在庫数と先４週売上テーブル１６３に格納された今後４週の売上数予測値から各店舗・各商品の適正在庫数と、現在庫数と適正在庫数の差である振替勧告数とを算出し在庫マスタ１５４に登録する処理部である。

振替指示作成処理部１１４は在庫マスタ１５４に格納された各店舗・各商品の振替勧告数から振替店舗、振替数を算出し、払出テーブル１６４、受入テーブル１６５に登録する処理部である。この払出テーブル１６４、受入テーブル１６５を店舗担当者が店舗端末３０から参照し、振替作業を実施する。

図３は本部端末２０のハードウェア構成例を示す図である。本部端末２０はコーザル登録機能２１１、振替指示実行機能２１２で有するプログラム２１０、表示部２０２、入力部２０３、ネットワークインタフェース部２０４を有する。本部担当者が入力部２０３からコーザル登録機能２１１を使用して登録したコーザル予定をコーザルデータベース１３０の各種テーブルに格納する。

図４は店舗端末３０のハードウェア構成例を示す図である。店舗端末３０は振替指示表示機能３１１、振替結果登録機能３１２で有するプログラム３１０、表示部３０２、入力部３０３、ネットワークインタフェース部３０４を有する。店舗端末は各店舗に設置される。

図５は売上データベース１２０の有する売上実績テーブル１２１のデータ構成例を示す図である。売上実績テーブル１２１は、日々の各店舗・各商品の売上数を格納するテーブルであり、日々レジ売上情報と連携して更新される。図５に示すように、売上実績テーブル１２１は、日付１２１１と、店コード１２１２と、商品コード１２１３と、売上数１２１４とをそれぞれ対応付けて記憶する。

図６はコーザルデータベース１３０の有するコーザル実績テーブル１（特売）１３１のデータ構成例を示す図である。コーザル実績テーブル１（特売）１３１は、日々の各店舗・各商品のコーザル情報を格納するテーブルであり、本部端末２０のコーザル登録機能２１１から登録されたときに更新される。図６に示すように、日付１３１１と、店コード１３１２と、商品コード１３１３と、コーザル種別１３１４と、コーザル値１３１５とをそれぞれ対応付けて記憶する。コーザル値１３１５は各コーザル毎に選択肢から該当する値を記憶する。例として、コーザル種別が特売の場合、（１）通常、（２）Ａ特売、（３）Ｂ特売、（４）Ｃ特売などを上げている。図６は複数あるコーザル種別の一つである特売の実績を例として記載したが、他のコーザル実績を格納するテーブル、コーザル予定を格納するテーブルも同様の構成となる。他のコーザルの場合、コーザル種別１３１４は別の値となる。

図７はマスタデータベース１５０の有する商品分類マスタ１５１のデータ構成例を示す図である。商品分類マスタ１５１は、新しい商品分類が追加されたり、既存の商品分類がなくたったときに更新される。図７に示すように、商品分類コード１５１１と、商品分類１５１２とをそれぞれ対応付けて記憶する。

図８はマスタデータベース１５０の有する商品マスタ１５２のデータ構成例を示す図である。商品マスタ１５２は、新しい商品が追加されたり、既存の商品がなくたったときに更新される。図８に示すように、商品コード１５２１と、商品分類コード１５２１と、商品名称１５２３と、色１５２４と、大きさ１５２５とをそれぞれ対応付けて記憶する。

図９はマスタデータベース１５０の有する店舗マスタ１５３のデータ構成例を示す図である。店舗マスタ１５３は、新しい店舗が開店したり、既存の店舗が閉店したときに更新される。図９に示すように、店コード１５３１と、店名１５３２とをそれぞれ対応付けて記憶する。

図１０はマスタデータベース１５０の有する在庫マスタ１５４のデータ構成例を示す図である。図１０に示すように、店コード１５４１と、商品コード１５４２と、現在庫数１５４３と、適正在庫数１５４４と、振替勧告数１５４５とをそれぞれ対応付けて記憶する。在庫マスタ１５４は、新しい商品が追加されたり既存の商品がなくたったとき、新しい店舗が開店したり既存の店舗が閉店したときに更新される。現在庫数１５４３は売上があったとき、仕入があったときなど在庫数に変動があった場合に更新される。適正在庫数１５４４と、振替勧告数１５４５は振替数計算処理部１１３の実行結果で更新される。

図１１は振替処理データベース１６０の有する分析用実績テーブル１６１のデータ構成例を示す図である。図１１に示すように、店コード１６１１と、商品分類コード１６１２と、売上数１６１３と、コーザル種別１：特売のＭ₁個の選択肢に対応付けたＭ₁個の変数Ｃ（Ｃ_1,1〜Ｃ_1,M1）１６１４と、コーザル種別２：天候のＭ₂個の選択肢に対応付けたＭ₂個の変数Ｃ（Ｃ_2,1〜Ｃ_2,M2）１６１５とを対応付けて記憶する。変数Ｃは、例えばコーザル種別１：特売の選択肢が“（1）通常”と、“（2）Ａ特売”と、“（3）Ｂ特売”と、“（4）Ｃ特売”のＭ₁＝４個の選択肢を持つ場合、“（1）通常”に該当するならば（Ｃ_1,M1＝１、Ｃ_2,M2＝Ｃ_3,M3＝Ｃ_4,M4＝０）と設定し、“（3）Ｂ特売”に該当するならば（Ｃ_3,M3＝１、Ｃ_1,M1＝Ｃ_2,M2＝Ｃ_4,M4＝０）と設定する。分析用実績テーブル１６１は売上数計算式作成処理部１１１が実行されると更新される。

図１２は振替処理データベース１６０の有する売上予測式テーブル１６２のデータ構成例を示す図である。図１２に示すように、店コード１６２１と、商品分類コード１６２２と、定数Ａ１６２３と、コーザル種別１：特売のＭ₁個の選択肢に対応付けたＭ₁個の係数Ｂ（Ｂ_1,1〜Ｂ_1,M1）１６２４と、コーザル種別２：天候のＭ₂個の選択肢に対応付けたＭ₂個の係数Ｂ（Ｂ_2,1〜Ｂ_2,M2）１６２５とを対応付けて記憶する。定数Ａ、各種の係数Ｂは、売上数予測式（[売上数]＝Ａ＋Ｂ_1,1×Ｃ_1,1+・・＋Ｂ_1,M1×Ｃ_1,M1+Ｂ_2,1×Ｃ_2,1＋・・＋Ｂ_2,M2×Ｃ_2,M2)）の定数、各種の係数であり、売上数計算式作成処理部１１１が実行されると更新される。

図１３は振替処理データベース１６０の有する先４週売上テーブル１６３のデータ構成例を示す図である。図１３に示すように、店コード１６３１と、商品コード１６３２、先４週売上数１６３３とを対応付けて記憶する。先４週売上数１６３３は振替指示用売上数計算処理部１１２の実行結果で更新される。

図１４は振替処理データベース１６０の有する払出テーブル１６４のデータ構成例を示す図である。図１４に示すように、店コード１６４１と、商品コード１６４２と、振替勧告数１６４３と、残数１６４４と、受入先（店舗１、受入数１、店舗２、受入数２・・・）１６４５とを対応付けて記憶する。振替勧告数１６４３は振替指示作成処理部１１４の処理により在庫マスタ１５４から抽出して格納され、残数１６４４と、受入先１６４５は振替指示作成処理部１１４の実行結果で更新される。

図１６は、店舗間商品振替処理サーバ１０１が有する売上数計算式作成処理部１１１の処理を示すフローチャートである。売上数計算式作成処理部１１１は、定時起動により開始され、商品分類マスタ１５１から１レコードを読み込み（ステップＳ１６０１）、店舗マスタ１５３から１レコードを読み込み（ステップＳ１６０２）、商品マスタ１５２を商品分類コード１５１１をキーに検索して該当商品分類に属する商品コード１５２１を取得し、売上実績テーブル１２１を店コード１５３１、商品コード１５２１をキーに検索して該当店舗、該当商品分類の売上実績を抽出し、コーザルデータベース１３０の各種コーザル実績テーブル（コーザル実績テーブル１：特売、コーザル実績テーブル２：天候など）を店コード１５３１、商品コード１５２１をキーに検索して該当店舗、該当商品分類のコーザル実績を抽出する（ステップＳ１６０３）。抽出された売上実績、コーザル実績は各コーザル種別の選択肢の組合せ毎に集計されて分析用実績テーブル１６１登録される（ステップＳ１６０４）。例えば、コーザル種別１：特売の選択肢が“（1）通常”かつコーザル種別２：天候の選択肢が“（1）晴れ”かつコーザル種別３・・・の組合せの売上数２０、コーザル種別１：特売の選択肢が“（2）Ａ特売”かつコーザル種別２：天候の選択肢が“（1）晴れ”かつコーザル種別３・・・の組合せの売上数３０などとする。次に売上数計算式作成処理部１１１は、この分析用実績テーブル１６１に登録した売上数１６１３、コーザル種別１：特売のＭ₁個の選択肢に対応付けたＭ₁個の変数Ｃ（Ｃ_1,1〜Ｃ_1,M1）１６１４と、コーザル種別２：天候のＭ₂個の選択肢に対応付けたＭ₂個の変数Ｃ（Ｃ_2,1〜Ｃ_2,M2）１６１５に回帰分析を適用し売上数予測式（[売上数]＝Ａ＋Ｂ_1,1×Ｃ_1,1+・・＋Ｂ_1,M1×Ｃ_1,M1+Ｂ_2,1×Ｃ_2,1＋・・＋Ｂ_2,M2×Ｃ_2,M2)）の定数Ａ、各種の係数Ｂを計算し、売上予測式テーブル１６２の定数Ａ１６２３、コーザル種別１：特売のＭ₁個の選択肢に対応付けたＭ₁個の係数Ｂ（Ｂ_1,1〜Ｂ_1,M1）１６２４、コーザル種別２：天候のＭ₂個の選択肢に対応付けたＭ₂個の係数Ｂ（Ｂ_2,1〜Ｂ_2,M2）１６２５に登録する（ステップＳ１６０５）。該当店舗・該当商品分類については、これらの定数、各種の係数と各種のコーザル種別の選択肢の組み合せが決まれば売上数の予測値を求めることが出来る。売上数計算式作成処理部１１１は、以上の処理を店舗マスタ１５３の全ての店コード１５３１に対して実施し（ステップＳ１６０６）、商品分類マスタ１５１の全ての商品分類コード１５１１に対して実施する（ステップＳ１６０７）。

図１７は、店舗間商品振替処理サーバ１０１が有する振替指示用売上数計算処理部１１２の処理を示すフローチャートである。振替指示用売上数計算処理部１１２は、定時起動により開始され、商品マスタ１５２から１レコードを読み込み（ステップＳ１７０１）、店舗マスタ１５３から１レコードを読み込み（ステップＳ１７０２）、コーザルデータベース１３０の各種コーザル実績テーブル（コーザル実績テーブル１：特売、コーザル実績テーブル２：天候など）を店コード１５３１、商品コード１５２１をキーに検索して該当店舗、該当商品分類の過去４週分のコーザル実績を抽出する（ステップＳ１７０３）。次に振替指示用売上数計算処理部１１２は、コーザルデータベース１３０の各種コーザル予定テーブル（コーザル予定テーブル１：特売、コーザル予定テーブル２：天候など）を店コード１５３１、商品コード１５２１をキーに検索して該当店舗、該当商品分類の今後４週分のコーザル実績を抽出する（ステップＳ１７０４）。先にも述べたが抽出期間は決まった期間ではないが、直近の売れ行きとして捉えられる期間として今回は４週とする。次に振替指示用売上数計算処理部１１２は、売上予測式テーブル１６２を店コード１５３１、商品分類コード１５２２をキーに検索して定数Ａ１６２３、コーザル種別１：特売のＭ₁個の選択肢に対応付けたＭ₁個の係数Ｂ（Ｂ_1,1〜Ｂ_1,M1）１６２４、コーザル種別２：天候のＭ₂個の選択肢に対応付けたＭ₂個の係数Ｂ（Ｂ_2,1〜Ｂ_2,M2）１６２５を読み込み（ステップＳ１７０５）、取得した定数Ａ１６２３、係数Ｂ（Ｂ_1,1〜Ｂ_1,M1）１６２４、係数Ｂ（Ｂ_2,1〜Ｂ_2,M2）１６２５での売上数予測式（[売上数]＝Ａ＋Ｂ_1,1×Ｃ_1,1+・・＋Ｂ_1,M1×Ｃ_1,M1+Ｂ_2,1×Ｃ_2,1＋・・＋Ｂ_2,M2×Ｃ_2,M2)）を用いて、過去４週分のコーザル実績から過去４週の売上数、先４週分のコーザル予定から先４週の売上数を計算し、売上倍率（＝先４週分のコーザル予定から計算した先４週の売上数÷過去４週分のコーザル実績から計算した過去４週の売上数）を計算する。この売上倍率に売上実績テーブル１２１を店コード１５３１、商品コード１５２１をキーに検索することで取得できる過去４週の売上実績を乗じて、該当店舗、該当商品の今後４週の売上予測値を計算し先４週売上テーブル１６３の先４週売上数１６３３に登録する。ここで、今後４週の売上予測値として先４週分のコーザル予定から計算した先４週の売上数を用いないのは、売上数予測式は過去の長期間の実績から計算した式であるため、先４週分のコーザル予定から計算した先４週の売上数も長期間の傾向から導き出される値であり、直近の（今回の例では過去４週の）売上傾向が反映されていないためである。売上倍率と過去４週の売上実績の両方を用いることで、過去４週と今後４週のコーザル情報の違い、及び、直近４週の売上傾向を考慮した売上数予測となると考える。振替指示用売上数計算処理部１１２は、以上の処理を店舗マスタ１５３の全ての店コード１５３１に対して実施し（ステップＳ１７０８）、商品マスタ１５２の全ての商品コード１５２１に対して実施する（ステップＳ１７０９）。

図１８は、店舗間商品振替処理サーバ１０１が有する振替数計算処理部１１３の処理を示すフローチャートである。振替数計算処理部１１３は、定時起動により開始され、商品マスタ１５２から１レコードを読み込み（ステップＳ１８０１）、在庫マスタ１５４を商品コード１５２１をキーに検索して取得した全ての店舗の該当商品の現在庫数１５４２を合計して全店の現在庫数合計を計算する（ステップＳ１８０２）。次に振替数計算処理部１１３は、先４週売上テーブル１６３を商品コード１５２１をキーに検索して取得した全ての店舗の該当商品の先４週売上数１６３３を合計して全店の先４週売上数合計を計算すし（ステップＳ１８０３）、全店の現在庫数合計と全店の先４週売上数合計から全店の先４週在庫日数（＝全店の現在庫数合計／全店の先４週売上数合計×２８日）を計算する（ステップＳ１８０４）。この全店の先４週在庫日数は、先４週の売上数で現在の在庫数を売り切るのに要する日数である。次に振替数計算処理部１１３は、店舗マスタ１５３から１レコードを読み込み（ステップＳ１８０５）、先４週売上テーブル１６３を店コード１５３１、商品コード１５２１で検索して取得した先４週売上数１６３３と、ステップＳ１８０４で求めた全店の先４週在庫日数から該当店舗・該当商品の適正在庫数（＝該当商品の全店の先４週在庫日数×該当店舗・該当商品の先４週売上数÷２８日）を計算し、在庫マスタ１５４を店コード１５３１、商品コード１５２１で検索して一致するレコードの適正在庫数１５４４に登録する（ステップＳ１８０６）。また、適正在庫数１５４４と現在庫数１５４３の差を振替勧告数１５４５（＝現在庫数１５４３−適正在庫数１５４４）に更新する（ステップＳ１８０７）。振替数計算処理部１１３は、Ｓ１８０５からＳ１８０７のステップを店舗マスタ１５３の全ての店コード１５３１を処理するまで繰り返し（ステップＳ１８０８）、その後、Ｓ１８０１からＳ１８０８のステップを商品マスタ１５２の全ての商品コード１５２１を処理するまで繰り返す（ステップＳ１８０９）。

図１９は、店舗間商品振替処理サーバ１０１が有する振替指示作成処理部１１４の処理を示すフローチャートである。振替指示作成処理部１１４は、定時起動により開始され、在庫マスタ１５４から全てのレコードを読み込み、振替勧告数１５４５＜０であるレコードは払出テーブル１６４に、振替勧告数１５４５＞０であるレコードは受入テーブル１６５に登録し、払出テーブル１６４の振替勧告数１６４３、払出残数１６４４、受入テーブル１６５の振替勧告数１６５３、受入残数１６５４には振替勧告数１５４５を更新する（ステップＳ１９０１）。次に振替指示作成処理部１１４は、払出テーブル１６４から振替勧告数が小さい順に１レコードを読み込み（ステップＳ１９０２）、受入テーブル１６５から振替勧告数が大きい順に１レコードを読み込み（ステップＳ１９０３）、払出残数１６４４の絶対値と受入残数１６５４を比較して小さい値を振替数として一時記憶し、読み込み中のレコードの受入先１６４５に受入テーブル１６５の店コード１６５１と振替数を、払出元１６５５に払出テーブル１６４の店コード１６４１と振替数を更新する（ステップＳ１９０４）。また、読み込み中のレコードの払出残数１６４４（＝振替勧告数１６４３＋受入先１６４５の受入数合計）、受入残数１６５５（＝振替勧告数１６５３−払出元１６５５の払出数合計）を再計算して更新する（ステップＳ１９０５）。振替指示作成処理部１１４は、Ｓ１９０３からＳ１９０５までのステップを払出残数１６４４＝０になるまで繰り返し（Ｓ１９０６）、払出残数１６４４＝０になったら、Ｓ１９０２からＳ１９０６のステップを受入残数１６５５＝０になるまで繰り返す（Ｓ１９０７）。次に振替指示作成処理部１１４は、Ｓ１９０２からＳ１９０７のステップを該当商品について払出テーブル１６４の全ての店コード１６４１を処理するまで繰り返し（ステップＳ１９０８）、該当商品について全ての店コード１６４１を処理したら、Ｓ１９０２からＳ１９０８のステップを払出テーブル１６４の全ての商品コード１６４２を処理するまで繰り返す。全ての処理が終了した後の払出テーブル１６４の受入先１６４５、受入テーブル１６５の払出元１６５５は本実施例で算出された振替店舗および振替数量である。店舗担当者は、この払出テーブル１６４、受入テーブル１６５を店舗端末３０から参照し、振替作業を実施する。

以上本発明の一実施例について説明した。

上記実施例によれば、多数の店舗間で在庫商品の振替を実施する際に、過去の実績情報に加えて未来の要素として今後のコーザル予定情報も考慮したより適切な振替の実施が可能である。

以上本発明の実施例を説明したが、本発明は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。

１０・・・店舗間商品振替処理サーバ、２０・・・本部端末、３０・・・店舗端末、４０・・・ネットワーク、１０１、２０１、３０１・・・記憶部、１０２・・・制御部、２０２、３０２・・・表示部、１０３、２０４、３０４・・・ネットワークインタフェース部

Claims

本部端末および店舗端末とネットワークを介して接続された店舗間商品振替処理サーバにおける、店舗間商品振替方法であって、
過去数年の売上実績データと、各種コーザル実績データとを店舗・商品分類毎に集計し、各種コーザルの選択肢の組合せとその時の売上数を分析用実績テーブルに格納し、
このデータに対して回帰分析を適用することで、売上数を各種コーザルの選択肢の組合せから計算するための定数および係数を計算して売上予測式テーブルに格納し、
店舗・商品毎に各種のコーザル実績テーブルから抽出した過去４週のコーザル実績データと、各種のコーザル予定テーブルから抽出した先４週のコーザル予定データとを該当店舗・該当商品属する商品分類の売上予測式に適用し得られる売上数から、該当店舗・該当商品の過去４週の売上数に対する先４週の売上数の倍率を計算して、該当店舗・該当商品の過去４週の売上数にこの倍率を乗じて、先４週売上数予測値を求めめ先４週売上テーブルに格納し、
商品毎に全店の現在庫数を全店の先４週売上数予測値で割り、該当商品の全店の在庫日数を計算し、該当商品の店舗毎の先４週売上数予測値と全店の在庫日数から該当店舗・該当商品の適正在庫数を計算して在庫マスタの適正在庫数に格納し、現在庫数との差である振替勧告数を算出し在庫マスタの振替勧告数に格納し、
在庫マスタから順次レコードを読み出し、振替勧告数＜０である場合は払出テーブルに登録し、振替勧告数＞０である場合は受入テーブルに登録し、
払出テーブル、受入テーブルから順次レコードを読み込み、振替後の在庫数が適正在庫数となるように払出テーブルの受入店舗・受入数、受入テーブルの払出店舗・払出数を格納する、
ことを特徴とする店舗間商品振替方法。
コンピュータを制御して、請求項１に記載の店舗間商品振替方法を実行するプログラム。