JP2016018278A - プログラム、情報処理装置及び情報処理方法 - Google Patents

Abstract

【課題】精度良く保有量を決定することが可能なプログラム等を提供する。【解決手段】コンピュータ１は、返却予定の商品を提供する提供数の履歴に基づき、提供数を予測する。コンピュータ１は、返却された商品中、故障した故障商品数の履歴に基づき、故障商品数を予測する。コンピュータ１は、予測した第１の期間の提供数及び前記第１の期間とは異なる第２の期間の予測した故障商品数に基づき商品の保有量を決定する。コンピュータ１は、予測した提供数から、前記第１の期間の開始時期及び終了時期から商品の返却までの期間に基づき決定される返却期間を減じた期間の提供数を抽出し、抽出した提供数に、故障商品数及び提供数に基づき求められる故障率を乗じて故障商品数を予測する。【選択図】図１

Description

本発明は、プログラム、情報処理装置及び情報処理方法に関する。

従来、部品の供給の対象となる地域の倉庫に部品の在庫が存在しない場合に、倉庫間の貸借を考慮して配備数を決定し、倉庫間の部品移動時間を最小にするシステムが知られている（例えば、特許文献１参照）。

特開平６−２５１０４５号公報

しかしながら、従来のシステムでは、商品の需要が将来的に変化する際に、当該変化に応じてどれだけの量が必要になるのかを計算する手段が存在しないため、適切な保有量が把握できないという問題があった。

一つの側面では、本発明は精度良く保有量を決定することが可能なプログラム等を提供することを目的とする。

１つの態様では、コンピュータに、返却予定の商品を提供する提供数の履歴に基づき、提供数を予測し、返却された商品中、故障した故障商品数の履歴に基づき、故障商品数を予測し、予測した第１の期間の提供数及び前記第１の期間とは異なる第２の期間の予測した故障商品数に基づき商品の保有量を決定する処理を実行させる。

一つの側面では、精度良く保有量を決定することが可能となる。

情報処理システムの概要を示す説明図である。 コンピュータのハードウェア群を示すブロック図である。 仮払ＤＢのレコードレイアウトを示す説明図である。 実績ＤＢのレコードレイアウトを示す説明図である。 全拠点仮払ＤＢのレコードレイアウトを示す説明図である。 全拠点実績ＤＢのレコードレイアウトを示す説明図である。 全拠点修理不能数ＤＢのレコードレイアウトを示す説明図である。 履歴ＤＢのレコードレイアウトを示す説明図である。 口座ＤＢのレコードレイアウトを示す説明図である。 予測仮払数の算出手順を示すフローチャートである。 予測実績数の算出手順を示すフローチャートである。 保有量算出処理の手順を示すフローチャートである。 予想実績数の算出手順を示すフローチャートである。 第２候補保有量の算出手順を示すフローチャートである。 第３候補保有量の算出手順を示すフローチャートである。 保有量の決定処理手順を示すフローチャートである。 予想修理不能数の算出手順を示すフローチャートである。 予想修理不能数の算出手順を示すフローチャートである。 補給倉庫における予想修理数の算出手順を示すフローチャートである。 予想修理不能数の算出手順を示すフローチャートである。 予想修理不能数の算出手順を示すフローチャートである。 第１の期間及び第２の期間を第５の期間まで移行させた全拠点倉庫の保有量算出手順を示すフローチャートである。 第１の期間及び第２の期間を第５の期間まで移行させた全拠点倉庫の保有量算出手順を示すフローチャートである。 第１の期間及び第２の期間を第５の期間まで移行させた全拠点倉庫の保有量算出手順を示すフローチャートである。 第１補給倉庫保有量の算出手順を示すフローチャートである。 第１の期間及び第２の期間を第５の期間まで移行させた全拠点倉庫の保有量算出手順を示すフローチャートである。 第１の期間及び第２の期間を第５の期間まで移行させた全拠点倉庫の保有量算出手順を示すフローチャートである。 第１の期間及び第２の期間を第５の期間まで移行させた全拠点倉庫の保有量算出手順を示すフローチャートである。 予想修理不能数の算出手順を示すフローチャートである。 予想修理不能数の算出手順を示すフローチャートである。 第２補給倉庫保有量の算出手順を示すフローチャートである。 補給倉庫保有量の算出手順を示すフローチャートである。 上述した形態のコンピュータの動作を示す機能ブロック図である。 実施の形態１０に係るコンピュータのハードウェア群を示すブロック図である。 コンピュータのハードウェア群を示すブロック図である。 実施の形態１０に係るコンピュータのハードウェア群を示すブロック図である。 第１補給倉庫保有量の算出手順を示すフローチャートである。 第２補給倉庫保有量の算出手順を示すフローチャートである。 上述した形態のコンピュータの補給倉庫の保有量を算出する動作を示す機能ブロック図である。

実施の形態１
以下実施の形態を、図面を参照して説明する。図１は情報処理システムの概要を示す説明図である。情報処理システムは情報処理装置１により商品の保有量を管理するものである。商品は例えば、部品、衣料品、電子製品、電話機、自動車または自転車等である。本実施形態では商品の一例として部品を例に挙げて説明する。部品は工場ベンダー、補給倉庫及び拠点倉庫を経て顧客に提供される。拠点倉庫は顧客の近くにて部品を提供する倉庫であり、全国に複数設けられている。補給倉庫は、全国の拠点倉庫からの要求に応じて部品を提供する拠点である。工場ベンダーは補給倉庫からの要求に基づき新規部品を提供、または、修理する。

顧客の部品にトラブルがあった場合、拠点倉庫から部品が供給される。実施形態における部品は返却される予定のものであり、一部の部品は顧客からそのまま返却され、一部の部品は顧客側にて故障部品に取り替えられる。そして故障部品は拠点倉庫に返却される。返却が予定されている部品の提供を以下では仮払という。拠点倉庫の棚には仮払可能な部品が在庫として保管されている。拠点倉庫は顧客の要求を受け、部品を所定数仮払いする。

顧客は、一部の部品をそのまま拠点倉庫に戻す（図１における、良品戻し）。顧客は故障している部品を取り外し、仮払いされた部品を利用する。顧客は取り外した故障部品を拠点倉庫に戻す（故障部品）。良品として戻った部品は、再び棚に戻される。拠点倉庫は故障部品を補うために修理を補給倉庫に依頼する。また拠点保有量が不足しないよう、部品の補給を補給倉庫に対して依頼する（補給要求）。拠点保有量は、拠点倉庫の棚にある部品数と、仮払中の部品数と、補給中の部品数の合計であり、後述する方法によって部品の平均需要予測を満たすための最低限必要な保有量が決定される。補給倉庫は、拠点倉庫からの補給要求を受け付けた場合、拠点倉庫の最低必要保有量と実際の保有量の差分を必要数の部品として拠点倉庫に送る。

補給倉庫は、拠点倉庫の修理依頼を受け、工場ベンダーに修理を依頼する（修理依頼）。工場は部品が修理可能か否かを判断する。工場ベンダーは修理が可能である場合、修理した部品を補給倉庫に送る（修理成功）。修理された部品は補給倉庫の棚に戻される。補給倉庫の棚は補給可能な部品が在庫として保管されている。工場ベンダーは修理が不可能である場合、その旨を補給倉庫に伝える（修理不能）。補給倉庫は不足した部品について工場ベンダーに対し、新規部品の購入依頼を行う。工場ベンダーは新規部品の購入依頼を受けて、新規部品を補給倉庫に送る（新規購入成功）。補給倉庫は新規購入した部品を棚に保管する。補給倉庫の棚にある部品数と、修理中の部品数と、購入中の新規部品の数の合計を補給倉庫の保有量と言い、部品の平均需要予測を満たすためのその最低限の量が後述する方法によって決定される。補給倉庫は上述の新規購入を行うための不足部品数を決定するために、補給倉庫の必要保有量と全国拠点倉庫の必要保有量の合計から、全国拠点倉庫の実際の保有量の合計と補給倉庫の実際の保有量の合計を引いた値を用いる。

以下においては、これら拠点倉庫の最低必要保有量と、補給倉庫の最低必要保有量の求め方を示す。以下これら拠点倉庫の最低必要保有量や補給倉庫の最低必要保有量のことを、単に必要保有量、もしくは保有量という。すなわち以下保有量という場合、実際ある部品の保有量ではなく、最低必要保有量のことを示す。

情報処理装置１は、サーバコンピュータ、パーソナルコンピュータ、携帯電話機、またはＰＤＡ（Personal Digital Assistance）等である。実施形態では情報処理装置１をコンピュータ１と読み替えて説明する。

図２はコンピュータ１のハードウェア群を示すブロック図である。コンピュータ１は制御部としてのＣＰＵ（Central Processing Unit）１１、ＲＡＭ(Random Access Memory)１２、入力部１３、表示部１４、記憶部１５、通信部１６、及び時計部１８等を含む。ＣＰＵ１１は、バス１７を介してハードウェア各部と接続されている。ＣＰＵ１１は記憶部１５に記憶された制御プログラム１５Ｐに従いハードウェア各部を制御する。ＲＡＭ１２は例えばＳＲＡＭ（Static RAM）、ＤＲＡＭ(Dynamic RAM)、フラッシュメモリ等である。ＲＡＭ１２は、記憶部としても機能し、ＣＰＵ１１による各種プログラムの実行時に発生する種々のデータを一時的に記憶する。

入力部１３はマウスまたはキーボード、マウスまたはタッチパネル等の入力デバイスであり、受け付けた操作情報をＣＰＵ１１へ出力する。表示部１４は液晶ディスプレイまたは有機ＥＬ（electroluminescence）ディスプレイ等であり、ＣＰＵ１１の指示に従い各種情報を表示する。通信部１６は通信モジュールであり、通信網Ｎを介して図示しない他のコンピュータとの間で情報の送受信を行う。

時計部１８は時刻の情報をＣＰＵ１１へ出力する。記憶部１５はハードディスクまたは大容量メモリであり、制御プログラム１５Ｐ、仮払ＤＢ１５１、実績ＤＢ１５２、全拠点仮払ＤＢ１５３、全拠点実績ＤＢ１５４、全拠点修理不能数ＤＢ１５５、履歴ＤＢ１５６及び口座ＤＢ１５７等を記憶している。なお、本実施形態では、仮払ＤＢ１５１等を記憶部１５に記憶する例を挙げたがこれに限るものではない。図示しない他のデータベースサーバに記憶しても良い。この場合ＣＰＵ１１は、データベースサーバにアクセスし適宜必要な情報を読み書きする。

記憶部１５の仮払ＤＢ１５１、実績ＤＢ１５２、全拠点仮払ＤＢ１５３、全拠点実績ＤＢ１５４、全拠点修理不能数ＤＢ１５５、履歴ＤＢ１５６及び口座ＤＢ１５７等は後述する各種の予測に用いられている。本実施例ではこれらのＤＢを用いて予測を行う方法を詳述するが、予測に用いるＤＢや予測手法は本実施例で示すもの以外の手法を用いつつ、その手法で本実施例で示す期間の予測結果を算出し必要保有量を算出することもできる。たとえば予測を行う手段として使用する部品を用いる装置の稼動台数などを用いる方法もある。また、こうした稼動台数の情報と仮払情報等を組み合わせる手段も考えうる。図３５はコンピュータ１のハードウェア群を示すブロック図である。図３５にこれらのＤＢを総称した部品情報ＤＢ１５０を記載した構成を示す。図３５の部品情報ＤＢ１５０以外の構成要素は図２と同一であるので対応する部分には同一の参照番号を付してその詳細な説明を省略する。

図３は仮払ＤＢ１５１のレコードレイアウトを示す説明図である。仮払ＤＢ１５１は、ある拠点倉庫の仮払いした部品の時間的変化を記憶している。仮払ＤＢ１５１は拠点ＩＤフィールド、経過日数フィールド、個数フィールド、及び、累積個数フィールド等を含む。拠点ＩＤフィールドには、拠点倉庫を特定するための識別情報（以下、拠点ＩＤという）が記憶されている。経過日数フィールドには、拠点倉庫が仮払を行うことが可能となった日（以下、口座開設日という）からの経過日が記憶されている。個数フィールドには、経過日数に対応付けて仮払いされた個数が記憶されている。なお、本実施形態においては日単位で処理する例を示すが、月、時、分単位で処理しても良い。また本実施形態においては特定の部品（部品Ａ）の個数の変化を説明したが、同様にＣＰＵ１１は、他の部品についても個数を記憶している。

累積個数フィールドには経過日数に対応付けて、口座開設日からの仮払いした部品の累積個数が記憶されている。ＣＰＵ１１は、図示しない拠点倉庫のコンピュータから適宜情報を取得し、経過日数に対応付けて仮払いした部品の個数を仮払ＤＢ１５１に記憶する。ＣＰＵ１１は、個数の履歴を参照し、累積個数を算出し、仮払ＤＢ１５１に記憶する。ＣＰＵ１１は、以上の処理を各拠点ＩＤに係る拠点倉庫について同様に行う。なお、実施形態で述べる各ＤＢのデータレイアウト例はあくまで一例であり、これに限るものではない。データ間の関係さえ維持されていれば、他の記憶形態であっても良い。

図４は実績ＤＢ１５２のレコードレイアウトを示す説明図である。以下では場合により故障を実績といい、故障した部品の数を実績数という。実績ＤＢ１５２は、拠点ＩＤフィールド、経過日数フィールド、個数フィールド及び累積個数フィールド等を含む。経過日数フィールドには、口座開設日からの経過日が記憶されている。個数フィールドには、経過日数に対応付けて実績数が記憶されている。すなわち、仮払いされ、故障部品として顧客から送られてきた部品数が記憶されている。

例えば経過日数５日目には１つの部品が故障部品として送られてきている。累積個数フィールドには経過日数に対応付けて、口座開設日からの故障部品の累積個数が記憶されている。ＣＰＵ１１は、図示しない拠点倉庫のコンピュータから適宜情報を取得し、経過日数に対応付けて実績数を実績ＤＢ１５２に記憶する。ＣＰＵ１１は、個数の履歴を参照し、累積個数を算出し、実績ＤＢ１５２に記憶する。なお、図４の例は特定の部品（部品Ａ）における例であり、ＣＰＵ１１は、他の部品についても同様に記憶する。ＣＰＵ１１は、他の拠点ＩＤに係る拠点倉庫について同様の処理を行う。

図５は全拠点仮払ＤＢ１５３のレコードレイアウトを示す説明図である。全拠点仮払ＤＢ１５３は経過日数フィールド、個数フィールド、及び、累積個数フィールド等を含む。経過日数フィールドには、全拠点倉庫において特定の部品（上述の例では部品Ａ）の仮払が可能となってからの経過日数が記憶されている。個数フィールドには、全拠点倉庫における仮払数の合計値が、経過日数に対応付けて記憶されている。

累積個数フィールドには、個数の累積値が記憶されている。なお、本実施形態では説明を容易にするために各部品の口座開設日は、各拠点倉庫間で共通であるものとして説明する。ＣＰＵ１１は、図３に示した各拠点の経過日数、個数及び累積個数を読み出し、各拠点間の個数の合計値を求め、全拠点仮払ＤＢ１５３に記憶する。同様にＣＰＵ１１は、各拠点間の累積個数の合計値を求め、全拠点仮払ＤＢ１５３に記憶する。

図６は全拠点実績ＤＢ１５４のレコードレイアウトを示す説明図である。全拠点実績ＤＢ１５４は経過日数フィールド、個数フィールド、及び、累積個数フィールド等を含む。経過日数フィールドには、全拠点倉庫において特定の部品（上述の例では部品Ａ）の仮払が可能となってからの経過日数が記憶されている。個数フィールドには、全拠点倉庫における実績数の合計値が、経過日数に対応付けて記憶されている。

累積個数フィールドには、全拠点倉庫の実績数の合計値の累積値が記憶されている。ＣＰＵ１１は、図４に示した各拠点の経過日数、個数及び累積個数を読み出し、各拠点間の個数の合計値を求め、全拠点実績ＤＢ１５４に記憶する。同様にＣＰＵ１１は、各拠点間の累積個数の合計値を求め、全拠点実績ＤＢ１５４に記憶する。

図７は全拠点修理不能数ＤＢ１５５のレコードレイアウトを示す説明図である。全拠点修理不能数ＤＢ１５５は経過日数フィールド、個数フィールド、及び、累積個数フィールド等を含む。経過日数フィールドには、全拠点倉庫において特定の部品（上述の例では部品Ａ）の仮払が可能となってからの経過日数が記憶されている。個数フィールドには、全拠点倉庫における部品の修理が不可能な数の合計値が、経過日数に対応付けて記憶されている。

累積個数フィールドには、全拠点倉庫の実績数の合計値の累積値が記憶されている。ＣＰＵ１１は、特定の部品の口座開設日から当該部品についての修理が不能であったことを示す修理不能情報を取得する。この情報は例えば、入力部１３からオペレータが入力するか、通信部１６を介して、他のコンピュータから受信するようにすればよい。ＣＰＵ１１は、一日において取得した修理不能情報の個数を経過日数に対応付けて記憶する。ＣＰＵ１１は、経過日数及び個数の情報に基づき、累積個数を算出し、全拠点修理不能数ＤＢ１５５に記憶する。図７の例では部品Ａについて口座開設日より２２日が経過した日に、４個の部品について修理不能であるとの報告を受けていることが理解できる。そして、部品Ａの修理不能と判断された累積個数は１０に上ることも理解できる。なお、ＣＰＵ１１は、他の部品についても同様に、全拠点仮払ＤＢ１５３、全拠点実績ＤＢ１５４及び全拠点修理不能数ＤＢ１５５に情報を記憶している。

図８は履歴ＤＢ１５６のレコードレイアウトを示す説明図である。履歴ＤＢ１５６は、日時フィールド、品名フィールド、個数フィールド、移動種別フィールド、倉庫フィールド、出入フィールド、宛先/出元フィールド、及び整理番号フィールド等を含む。日時フィールドには、部品に対する処理が行われた日時が記憶されている。整理番号フィールドには、部品に対して行われた処理を特定するための識別情報（以下、整理番号という）が、日時に対応付けて記憶されている。なお、後述する「出入」が対となっている処理については、共通の整理番号を付与するようにしている。

品名フィールドには部品名が記憶されている。個数フィールドには処理された部品の個数が記憶されている。移動種別フィールドには、処理の内容が記憶されている。なお、仮払、良品戻し等の各処理内容については、図１において既に説明済みであるので、詳細な説明は省略する。倉庫フィールドには、部品に対する処理を行った倉庫の情報が記憶されている。図８の例では、拠点倉庫１、及び補給倉庫１と記憶されている。拠点倉庫または補給倉庫の倉庫種別と、拠点倉庫ＩＤ、補給倉庫を特定するための識別情報（以下、補給倉庫ＩＤという）が記憶されている。

出入フィールドには、部品が倉庫に対し入ってきたのか、または、出て行ったのかを特定する情報が記憶されている。「入」は倉庫に部品が入ってきたことを意味し、「出」は倉庫から部品が出て行ったことを意味する。宛先/出元フィールドには、倉庫から部品を出す宛先、または、倉庫へ部品を送る出元の情報が記憶されている。例えば、整理番号「拠点倉庫1-2013000001」では、２月１２日に部品Ａが２個、拠点倉庫１から顧客１へ仮払いされている。

次いで２月１５日に、仮払いした部品Ａの一つが顧客１から良品戻しとして戻ってきており、同日に部品Ａの他の一つ実績として顧客１から戻ってきていることが理解できる。ＣＰＵ１１は、部品に対する各処理が行われる毎、またはバッチ処理により履歴ＤＢ１５６に日時、品名、個数、移動種別、倉庫、出入、宛先/出元、整理番号を記憶する。なお、これらの情報はオペレータが入力部１３から入力するか、通信部１６を介して取得した情報を履歴ＤＢ１５６に記憶するようにしても良い。

図９は口座ＤＢ１５７のレコードレイアウトを示す説明図である。口座ＤＢ１５７は品名フィールド、及び、口座開設日フィールド等を含む。品名フィールドには部品名が記憶されている。口座開設日フィールドには、部品名に対応付けて部品の仮払が可能となった日が記憶されている。

続いて、各拠点倉庫における保有量の決定処理について説明する。ＣＰＵ１１は、仮払ＤＢ１５１に記憶した仮払数の履歴に基づき、仮払数の将来の変化を予測する。例えば、ＣＰＵ１１は、仮払ＤＢ１５１に記憶した仮払数の個数の変動に基づき、近似直線を算出し、将来の仮払数の変化を予測しても良い。その他、ＣＰＵ１１は、仮払ＤＢ１５１に記憶した仮払数の個数の変動に基づき、近似曲線を算出するようにしても良い。

抽出した仮払数の推移から近似曲線を計算するには、以下のように最小二乗法を用いて回帰曲線を決定する方法がある。
nを予測に用いる点の数とし、p（x₁ ²〜x_n ²の２に相当）を回帰式の係数の数、口座開設日からの経過日数をx_i
、仮払要求数をy_i 、β_i を二次式の係数、ε_i を二次式から得られる仮払要求数と実際の仮払要求数との差とする。するとy_i は以下のように表すことができる。

ベクトル、行列表記を用いると以下のように表現できる。

式１を用いて、現時点x_n における仮払要求数の近似式を以下のように得ることができる。

なお、仮払数推移の近似曲線が得られると、この曲線を用いて時点Xから時点Yまでの予測仮払数は以下のように求めることができる。この例のように近似曲線が二次曲線の場合は近似曲線積分した式に時点Yと時点Xを代入し予測仮払数を求めることができる。

図１０は予測仮払数の算出手順を示すフローチャートである。以下では拠点倉庫１の部品Ａについて処理を行う例を示す。ＣＰＵ１１は、部品Ａの口座開設日を口座ＤＢ１５７から取得し、「口座開設日」であるｄに入力する（ステップＳ１０１）。ＣＰＵ１１は、現在からｄを減じた値が、計算範囲より小さいか否かを判断する（ステップＳ１０２）。この計算範囲は例えば１年であるが、この数値に限るものではない。ＣＰＵ１１は、計算範囲より小さいと判断した場合（ステップＳ１０２でＹＥＳ）、処理をステップＳ１０３へ移行させる。

ＣＰＵ１１は、口座開設日から現在までの拠点倉庫の仮払推移を、仮払ＤＢ１５１から抽出する（ステップＳ１０３）。ＣＰＵ１１は、計算範囲より大きいと判断した場合（ステップＳ１０２でＮＯ）、処理をステップＳ１０４へ移行させる。ＣＰＵ１１は、現在から計算範囲を減じた時点から現在までの拠点倉庫１の仮払推移を仮払ＤＢ１５１から抽出する（ステップＳ１０４）。すなわち、計算範囲である１年分の仮払数を読み出す。

ＣＰＵ１１は、抽出した仮払推移を用いて式２に示す近似曲線を計算する（ステップＳ１０５）。ＣＰＵ１１は、時点Ｘから時点Ｙまでの間の予測修理数を、式３を用いて算出する（ステップＳ１０６）。

続いて、ＣＰＵ１１は、実績数の履歴に基づき将来の実績数を予測する。ＣＰＵ１１は、実績ＤＢ１５２を参照し、個数の履歴変動から近似直線を算出し、実績数を予測する。その他、上述した近似曲線を算出しても良い。

図１１は予測実績数の算出手順を示すフローチャートである。以下では拠点倉庫１の部品Ａについて処理を行う例を示す。ＣＰＵ１１は、部品Ａの口座開設日を口座ＤＢ１５７から取得し、「口座開設日」であるｄに入力する（ステップＳ１１１）。ＣＰＵ１１は、現在からｄを減じた値が、計算範囲より小さいか否かを判断する（ステップＳ１１２）。この計算範囲は例えば１年であるが、この数値に限るものではない。ＣＰＵ１１は、計算範囲より小さいと判断した場合（ステップＳ１１２でＹＥＳ）、処理をステップＳ１１３へ移行させる。

ＣＰＵ１１は、口座開設日から現在までの拠点倉庫の実績推移を、実績ＤＢ１５２から抽出する（ステップＳ１１３）。ＣＰＵ１１は、計算範囲より大きいと判断した場合（ステップＳ１１２でＮＯ）、処理をステップＳ１１４へ移行させる。ＣＰＵ１１は、現在から計算範囲を減じた時点から現在までの拠点倉庫１の実績推移を実績ＤＢ１５２から抽出する（ステップＳ１１４）。すなわち、計算範囲である１年分の実績数を読み出す。

ＣＰＵ１１は、抽出した実績推移を用いて式２に示す近似曲線を計算する（ステップＳ１１５）。ＣＰＵ１１は、時点Ｘから時点Ｙまでの間の予測実績数を、式３を用いて算出する（ステップＳ１１６）。

続いて、ＣＰＵ１１は、第１の期間の開始時期である時点Ａ（第１時期）から終了時期である時点Ｂ（第２時期）までの予想仮払数を算出する。時点Ａは現時点に保有量を変更する基準変更周期及び部品の供給を依頼してから部品が届くまでの期間に基づき決定される補給リードタイムを加算し、加算した値から返却期間（以下、仮払期間という）を減じて求める。時点Ｂ（第２時期）は、現時点に保有量を変更する基準変更周期及び補給リードタイムを加算した値である。

基準変更周期は、拠点倉庫の部品の必要保有量を変更する周期をいう。本実施形態では一ヶ月としており、ＣＰＵ１１は、記憶部１５に予め記憶した基準変更周期を読み出して演算を行う。例えば、2014年の2月は拠点倉庫１の倉庫に部品Aを10個保有しておくようにしていた場合に、3月に11個保有、4月に13個保有との如く、月毎に保有すべき必要量を変更していく場合、基準変更周期は一ヶ月となる。なお、実施形態で上げる数値は一例でありこれに限るものではない。

補給リードタイムとは、拠点倉庫から補給倉庫に対して部品の補給を依頼してから、当該部品が拠点倉庫に届くまでの期間に基づき定まる期間をいう。本実施形態では２日であるものとして説明する。ＣＰＵ１１は、記憶部１５に予め記憶した補給リードタイムを読み出して演算を行う。なお、拠点倉庫から補給倉庫に対して部品の補給を依頼してから、当該部品が拠点倉庫に届くまでの期間を記憶しておき、平均期間、または、最近の所定期間（３ヵ月）の平均期間を補給リードタイムとしても良い。ＣＰＵ１１は、式３を用いて、式３のＸを時点Ａとし、Ｙを時点Ｂとして時点Ａから時点Ｂまでの予想仮払数を計算する。

仮払期間とは、部品を顧客に送ってから、良品戻しまたは故障部品として戻ってくるまでの期間に基づき算出される期間である。仮払期間は例えば３日としている。ＣＰＵ１１は、記憶部１５に予め記憶した仮払期間を読み出して演算を行う。その他ＣＰＵ１１は、履歴ＤＢ１５６を参照し、平均仮払期間を求め、当該平均値を仮払期間としても良い。ＣＰＵ１１は、図８に示した履歴ＤＢ１５６を参照し、仮払、良品戻し及び実績に関し、整理番号が同じ部品の「出」が記憶された日時と、「入」が記憶された日時との差を求める。ＣＰＵ１１は、これらの差の平均値を求め仮払期間としても良い。整理番号「拠点倉庫1-2013000001」では仮払期間は３日となる。

第１の期間とは異なる第２の期間の開示始期である時点Ｃ（第３時期）は、現時点から部品の補給を行う補給周期を減じ、減じた値に基準変更周期を加算した値である。また、第２の期間の終了時期である時点Ｄ（第４時期）は、現時点に保有量を変更する基準変更周期及び補給リードタイムを加算した値である。ここで、補給周期とは、拠点倉庫に補給が必要か否かを判定する周期をいう。例えば、一日２回補給が必要か否か判断している場合、補給周期を0.5とする。ＣＰＵ１１は、記憶部１５に予め記憶した補給周期を読み出して演算を行う。

ＣＰＵ１１は、ステップＳ１１５及びＳ１１６で示した演算式により時点Ｃから時点Ｄまでの予想実績数を計算する。ＣＰＵ１１は、最終的に予想仮払数と予想実績数とを加算して得た値を拠点倉庫１の必要保有量として導出する。

図１２は保有量算出処理の手順を示すフローチャートである。ＣＰＵ１１は、記憶部１５から基準変更周期、補給リードタイム及び返却期間を読み出す。ＣＰＵ１１は、時計部１８から出力される現時点に基準変更周期及び補給リードタイムを加算し、加算値から返却期間を減じて時点Ａを求める（ステップＳ１２１）。ＣＰＵ１１は、現時点に基準変更周期及び補給リードタイムを加算して時点Ｂを求める（ステップＳ１２２）。

ＣＰＵ１１は、時点Ａから時点Ｂまでの予想仮払数を図１０で述べた式を用いて算出する（ステップＳ１２３）。なお、予想仮払数は、近似直線により算出しても良い。更に時点さえ同一であれば、予想仮払数を上記述べた方法以外の手段で算出してもよい。ＣＰＵ１１は、現時点から補給周期を減じ、減じた値に基準変更周期を加算して時点Ｃを求める（ステップＳ１２４）。ＣＰＵ１１は、現時点に基準変更周期及び補給リードタイムを加算して時点Ｄを求める（ステップＳ１２５）。ＣＰＵ１１は、時点Ｃから時点Ｄまでの予想実績数を、図１１に示した式を用いてＸを時点Ｃ、Ｙを時点Ｄとして算出する。なお、時点さえ同一であれば、予想実績数を上記述べた方法以外の手段で算出してもよい。（ステップＳ１２６）。

ＣＰＵ１１は、ステップＳ１２３で算出した予想仮払数にステップＳ１２６で算出した予想実績数を加算して、拠点倉庫１の保有量を算出する（ステップＳ１２７）。ＣＰＵ１１は、算出した保有量を表示部１４へ出力する（ステップＳ１２８）。これにより、拠点倉庫において保有する部品数を極力少なくすることが可能となる。また、補給期間及び補給リードタイム等を考慮することでより精度良く拠点倉庫において保有すべき部品数を算出することが可能となる。

実施の形態２
実施の形態２は、予想仮払数に基づき、予想実績数を算出する形態に関する。ＣＰＵ１１は、第２の期間の開始時期から仮払期間を減じる。以下では減じた後の開始時期を、副開始時期という。またＣＰＵ１１は、第２の期間の終了時期から仮払期間を減じる。以下では、減じた後の終了時期を、副終了時期という。ＣＰＵ１１は、副開始時期から副終了時期までについて、実施の形態１で述べた処理により予想仮払数を算出する。ＣＰＵ１１は、予想仮払数に、実績部品数（故障部品数）及び仮払数（提供数）に基づき求まる実績率(故障率)を乗じることにより、予想実績数を算出する。なお、実績率を先に乗じてから、副開始時期から副終了時期までの予想仮払数を算出しても良い。

実績率については例えば以下の処理により算出する。ＣＰＵ１１は、仮払ＤＢ１５１の累積個数の最大値を読み出す。またＣＰＵ１１は、実績ＤＢ１５２の累積個数の最大値を読み出す。なお、最大値を読み出す以外に、任意の経過日数に対応する累積個数を読み出すようにしても良い。ＣＰＵ１１は、実績の最大値を仮払の最大値で除すことで、実績率を算出する。実績率は仮払ＤＢ１５１または実績ＤＢ１５２が更新される度に算出しても良いし、特定の周期（例えば数日毎）にて算出するようにしても良い。

予想仮払数として、ステップＳ１０５で説明した２次曲線を用いる場合、予想実績数は以下の（式４）で表すことができる。

なお、Ｒ_jkは実績率である。

図１３は予想実績数の算出手順を示すフローチャートである。ＣＰＵ１１は、仮払期間を記憶部１５から読み出す（ステップＳ１３１）。ＣＰＵ１１は、第２の期間の開始時期から仮払期間を減じて副開始時期を算出する（ステップＳ１３２）。ＣＰＵ１１は、第２の期間の終了時期から仮払期間を減じて副終了時期を算出する（ステップＳ１３３）。ＣＰＵ１１は、実績ＤＢ１５２から最大累積個数を読み出す（ステップＳ１３４）。ＣＰＵ１１は、仮払ＤＢ１５１から最大累積個数を読み出す（ステップＳ１３５）。

ＣＰＵ１１は、ステップＳ１３４で読み出した実績の最大値を、ステップＳ１３５で読み出した仮払の最大値で除して実績率を算出する（ステップＳ１３６）。ＣＰＵ１１は、予想仮払数の副開始時期から副終了時期までの個数に実績率を乗じて予想実績数を算出する（ステップＳ１３７）。これにより、予想した仮払数からも実績数を予想することが可能となる。

本実施の形態２は以上の如きであり、その他は実施の形態１と同様であるので、対応する部分には同一の参照番号を付してその詳細な説明を省略する。

実施の形態３
実施の形態３は、第１時期から第４時期に代えて、第５時期から第８時期を利用する形態に関する。第１時期に代わる第５時期は、現時点に部品の補給を行う補給周期及び部品の供給を依頼してから部品が届くまでの期間に基づき決定される補給リードタイムを加算し、加算した値から返却期間を減じた時期である。第２時期に代わる第６時期は、現時点に補給周期及び補給リードタイムを加算した時期である。

第３時期に代わる第７時期は、現時点である。第４時期に代わる第８時期は現時点に補給周期及び補給リードタイムを加算した時期である。ＣＰＵ１１は、上述した実施形態で述べた算出処理により、第５時期から第６時期までの第１の期間の予想仮払数に、第７時期から第８時期までの第２の期間の予想実績数を加算して、拠点倉庫の部品の保有量を算出する。なお、算出した保有量を以下では第２候補保有量という。また実施の形態１で算出した保有量を第１候補保有量という。また以下では第５時期から第８時期をそれぞれ、時点Ａ’から時点Ｄ’という。

図１４は第２候補保有量の算出手順を示すフローチャートである。ＣＰＵ１１は、記憶部１５から補給周期、補給リードタイム及び返却期間を読み出す。ＣＰＵ１１は、時計部１８から出力される現時点に補給周期及び補給リードタイムを加算し、加算値から返却期間を減じて時点Ａ’を求める（ステップＳ１４１）。ＣＰＵ１１は、現時点に補給周期及び補給リードタイムを加算して時点Ｂ’を求める（ステップＳ１４２）。

ＣＰＵ１１は、時点Ａ’から時点Ｂ’までの予想仮払数を図１０で述べた式を用いて算出する（ステップＳ１４３）。更に時点さえ同一であれば、予想仮払数を上記述べた方法以外の手段で算出してもよい。ＣＰＵ１１は、現時点を時点Ｃ’とする（ステップＳ１４４）。ＣＰＵ１１は、現時点に補給周期及び補給リードタイムを加算して時点Ｄ’を求める（ステップＳ１４５）。ＣＰＵ１１は、時点Ｃ’から時点Ｄ’までの予想実績数を、図１１に示した式を用いて算出する（ステップＳ１４６）。なお、実施の形態２で述べた処理により予想実績数を算出しても良い。時点さえ同一であれば、予想実績数を上記述べた方法以外の手段で算出してもよい。

ＣＰＵ１１は、ステップＳ１４３で算出した予想仮払数にステップＳ１４６で算出した予想実績数を加算して、拠点倉庫の第２候補保有量を算出する（ステップＳ１４７）。ＣＰＵ１１は、算出した第２候補保有量を表示部１４へ出力する（ステップＳ１４８）。これにより、補給期間を考慮した場合でも保有量を適切に算出することが可能となる。

本実施の形態３は以上の如きであり、その他は実施の形態１及び実施の形態２と同様であるので、対応する部分には同一の参照番号を付してその詳細な説明を省略する。

実施の形態４
実施の形態４は、第１時期から第４時期に代えて、第９時期から第１２時期を利用する形態に関する。第１時期に代わる第９時期は、現時点に部品の供給を依頼してから部品が届くまでの期間に基づき決定される補給リードタイムを加算し、加算した値から返却期間を減じた時期である。第２時期に代わる第１０時期は、現時点に補給リードタイムを加算した時期である。

第３時期に代わる第１１時期は、現時点である。第４時期に代わる第１２時期は現時点に補給リードタイムを加算した時期である。ＣＰＵ１１は、上述した実施形態で述べた算出処理により、第９時期から第１０時期までの第１の期間の予想仮払数に、第１１時期から第１２時期までの第２の期間の予想実績数を加算して、拠点倉庫の部品の保有量を算出する。なお、算出した保有量を以下では第３候補保有量という。また以下では第９時期から第１２時期をそれぞれ、時点Ａ’’から時点Ｄ’’という。

図１５は第３候補保有量の算出手順を示すフローチャートである。ＣＰＵ１１は、記憶部１５から補給リードタイム及び返却期間を読み出す。ＣＰＵ１１は、時計部１８から出力される現時点に補給リードタイムを加算し、加算値から返却期間を減じて時点Ａ’’を求める（ステップＳ１５１）。ＣＰＵ１１は、現時点に補給リードタイムを加算して時点Ｂ’’を求める（ステップＳ１５２）。

ＣＰＵ１１は、時点Ａ’’から時点Ｂ’’までの予想仮払数を図１０で述べた式を用いて算出する（ステップＳ１５３）。なお時点さえ同一であれば、予想仮払数を上記述べた方法以外の手段で算出してもよい。ＣＰＵ１１は、現時点を時点Ｃ’’とする（ステップＳ１５４）。ＣＰＵ１１は、現時点に補給リードタイムを加算して時点Ｄ’’を求める（ステップＳ１５５）。ＣＰＵ１１は、時点Ｃ’’から時点Ｄ’’までの予想実績数を、図１１に示した式を用いて算出する（ステップＳ１５６）。なお、実施の形態２で述べた処理により予想実績数を算出しても良い。時点さえ同一であれば、予想実績数を上記述べた方法以外の手段で算出してもよい。

ＣＰＵ１１は、ステップＳ１５３で算出した予想仮払数にステップＳ１５６で算出した予想実績数を加算して、拠点倉庫の第３候補保有量を算出する（ステップＳ１５７）。ＣＰＵ１１は、算出した第３候補保有量を表示部１４へ出力する（ステップＳ１５８）。これにより、補給リードタイムを考慮した場合でも保有量を適切に算出することが可能となる。

本実施の形態４は以上の如きであり、その他は実施の形態１から実施の形態３と同様であるので、対応する部分には同一の参照番号を付してその詳細な説明を省略する。

実施の形態５
実施の形態５は好ましい保有量を決定する形態に関する。図１６は保有量の決定処理手順を示すフローチャートである。ＣＰＵ１１は、ステップＳ１２７で算出した第１候補保有量を読み出す（ステップＳ１６１）。ＣＰＵ１１は、ステップＳ１４７で算出した第２候補保有量を読み出す（ステップＳ１６２）。ＣＰＵ１１は、ステップＳ１５７で算出した第３候補保有量を読み出す（ステップＳ１６３）。ＣＰＵ１１は、ステップＳ１６１〜１６３の算出した保有量の内、値が最も大きい保有量を抽出する（ステップＳ１６４）。

ＣＰＵ１１は、抽出した保有量を表示部１４へ出力する（ステップＳ１６５）。なお、本実施形態においては、第１候補保有量、第２候補保有量及び第３候補保有量の３つから最大の値を抽出する例を挙げたがこれに限るものではない。第１候補保有量及び第２候補保有量の内、最大の値を抽出しても良い。また第２候補保有量及び第３候補保有量の内、最大の値を抽出しても良い。さらに、第１候補保有量及び第３候補保有量の内、最大の値を抽出しても良い。これにより様々な要素を考慮して精度良く保有量を決定することが可能となる。

本実施の形態５は以上の如きであり、その他は実施の形態１から実施の形態４と同様であるので、対応する部分には同一の参照番号を付してその詳細な説明を省略する。

実施の形態６
実施の形態６は、予想仮払数に基づき、修理不能数を予想する形態に関する。ＣＰＵ１１は、修理不能率を算出する。ＣＰＵ１１は、全拠点修理不能数ＤＢ１５５から、累積個数の最大値を読み出す。ＣＰＵ１１は、全拠点実績ＤＢ１５４から累積個数の最大値を読み出す。なお、最大値を読み出す以外に、任意の経過日数に対応する累積個数を読み出すようにしても良い。ＣＰＵ１１は、全拠点における修理不能数の累積個数を、全拠点における実績の累積個数で除すことにより、修理不能率を算出する。修理不能率は全拠点修理不能数ＤＢ１５５または全拠点実績ＤＢ１５４が更新される度に算出しても良いし、特定の周期（例えば数日毎）にて算出するようにしても良い。修理不能数を求める期間は後述する実施形態で第４の期間の場合と第７の期間の場合がある。なお、第４の期間は実施の形態７、第７の期間は実施の形態９で詳述する。どちらの場合でもこれから説明する修理不能数の求め方は同様に適用できるので第４の期間の修理不能数を求める場合で説明する。ＣＰＵ１１は、第４の期間の開始時期から返却期間及び修理リードタイムを減じて第２副開始時期を算出する。

修理リードタイムは、実績部品の修理を依頼してから修理が完了するまでの期間に基づき決定される期間である。例えばＣＰＵ１１は、履歴ＤＢ１５６から、部品の修理を依頼した日付、部品が修理から戻ってきた日付を読み出し、修理に要した期間を算出する。より具体的には、ＣＰＵ１１は、履歴ＤＢ１５６の同一整理番号の修理成功日時または修理不能日時から、修理を依頼した日時を減じることで、個々の修理に要する日数を算出することができる。ＣＰＵ１１は、過去の一定の期間について、個々の修理に要した期間の平均値を算出する。

ＣＰＵ１１は、当該平均値を修理リードタイムとすれば良い。なお、修理リードタイムは、オペレータが過去の履歴を参照し、例えば５日等の値を設定し、記憶部１５に記憶するようにしても良い。ＣＰＵ１１は、第４の期間の終了時期から返却期間及び修理リードタイムを減じて、第２副終了時期を算出する。ＣＰＵ１１は、第２副開始時期から、第２副終了時期までの、上述した実施形態により算出した予想仮払数を算出する。ＣＰＵ１１は、上述した実施形態の実績率及び修理不能率を算出した予想仮払数に乗ずることで、予想修理不能数を算出する。

実績率の算出は例えば以下の処理により算出する。ＣＰＵ１１は、全拠点仮払ＤＢ１５３の累積個数の最大値を読み出す。またＣＰＵ１１は、全拠点実績ＤＢ１５４の累積個数の最大値を読み出す。なお、最大値を読み出す以外に、任意の経過日数に対応する累積個数を読み出すようにしても良い。ＣＰＵ１１は、実績の最大値を仮払の最大値で除すことで、実績率を算出する。実績率は全拠点仮払ＤＢ１５３または全拠点実績ＤＢ１５４が更新される度に算出しても良いし、特定の周期（例えば数日毎）にて算出するようにしても良い。

上述した実施形態の如く、仮払数の予想に２次曲線を用いた場合、予想修理不能数は以下の式５で表すことができる。

なお、Ｒ_NUは修理不能率である。

図１７及び図１８は予想修理不能数の算出手順を示すフローチャートである。ＣＰＵ１１は、仮払期間及び修理リードタイムを記憶部１５から読み出す（ステップＳ１７１）。ＣＰＵ１１は、第１の期間の開始時期から仮払期間及び修理リードタイムを減じて第２副開始時期を算出する（ステップＳ１７２）。ＣＰＵ１１は、第１の期間の終了時期から仮払期間及び修理リードタイムを減じて第２副終了時期を算出する（ステップＳ１７３）。ＣＰＵ１１は、全拠点実績ＤＢ１５４から最大累積個数を読み出す（ステップＳ１７４）。ＣＰＵ１１は、全拠点仮払ＤＢ１５３から最大累積個数を読み出す（ステップＳ１７５）。

ＣＰＵ１１は、ステップＳ１７４で読み出した実績の最大値を、ステップＳ１７５で読み出した仮払の最大値で除して実績率を算出する（ステップＳ１７６）。ＣＰＵ１１は、全拠点実績ＤＢ１５４から最大累積個数を読み出す（ステップＳ１７７）。ＣＰＵ１１は、全拠点修理不能数ＤＢ１５５から最大累積個数を読み出す（ステップＳ１７８）。

ＣＰＵ１１は、ステップＳ１７８で読み出した修理不能数の最大値を、ステップＳ１７７で読み出した実績の最大値（最大累積個数）で除して修理不能率を算出する（ステップＳ１７９）。ＣＰＵ１１は、予想仮払数の第２副開始時期から第２副終了時期までの個数に実績率及び修理不能率を乗じて予想修理不能数を算出する（ステップＳ１８１）。これにより、予想した仮払数からも修理不能数を予想することが可能となる。

本実施の形態６は以上の如きであり、その他は実施の形態１から実施の形態５と同様であるので、対応する部分には同一の参照番号を付してその詳細な説明を省略する。

実施の形態７
実施の形態７は補給倉庫の保有量を決定する形態に関する。補給倉庫の保有量は、最初に、各拠点倉庫の仮払数及び実績数の履歴に基づき、第３の期間の修理数を予想する。次いで、各拠点の仮払数、実績数及び修理不能数の履歴に基づき、第３の期間とは異なる第４の期間の修理不能数を予想する。ＣＰＵ１１は、第１の期間及び第２の期間を第５の期間後に移行させた場合に算出される各拠点の保有量の合計値から、上述した実施形態により算出した各拠点倉庫の保有量の合計値を減じる。最後に、ＣＰＵ１１は、予想した修理数、修理不能数及び減じた合計値を加算し補給倉庫の保有量（第１補給倉庫保有量）を決定する。以下、詳細を説明する。

図１９は補給倉庫における予想修理数の算出手順を示すフローチャートである。ＣＰＵ１１は、部品Ａの口座開設日を口座ＤＢ１５７から取得し、「口座開設日」であるｄに入力する（ステップＳ１９１）。ＣＰＵ１１は、現在からｄを減じた値が、計算範囲より小さいか否かを判断する（ステップＳ１９２）。この計算範囲は例えば１年であるが、この数値に限るものではない。ＣＰＵ１１は、計算範囲より小さいと判断した場合（ステップＳ１９２でＹＥＳ）、処理をステップＳ１９３へ移行させる。

ＣＰＵ１１は、口座開設日から現在までの全国の仮払推移を、全拠点仮払ＤＢ１５３から抽出する（ステップＳ１９３）。ＣＰＵ１１は、計算範囲より大きいと判断した場合（ステップＳ１９２でＮＯ）、処理をステップＳ１９４へ移行させる。ＣＰＵ１１は、現在から計算範囲を減じた時点から現在までの全国の仮払推移を全拠点仮払ＤＢ１５３から抽出する（ステップＳ１９４）。すなわち、計算範囲である１年分の仮払数を読み出す。

ＣＰＵ１１は、抽出した仮払推移を用いて式２に示す近似曲線を計算する（ステップＳ１９５）。ＣＰＵ１１は、時点Ｘから仮払期間を減じた値から時点Ｙから仮払期間を減じた値までの間の予測仮払数を用いて、時点Ｘから時点Ｙまでの予測修理数を式４を用いて算出する（ステップＳ１９６）。時点Ｘは第３の期間の開始時期（第１３時期）であり、現時点に新規購入周期及び新規購入リードタイムを加算し、加算した値から、修理リードタイムを減じた時期である。

新規購入周期は部品を新規に購入する周期であり、例えば１ヵ月が記憶部１５に記憶されている。新規購入リードタイムは、購入を依頼してから部品が納品されるまでの期間である。ＣＰＵ１１は、例えば９０日を新規購入リードタイムとして記憶部１５に記憶しておけばよい。その他、ＣＰＵ１１は、履歴ＤＢ１５６を参照し、同じ整理番号を有する部品について購入依頼日から納品日までの期間を抽出する。ＣＰＵ１１は、抽出した期間の平均値を求め、当該平均値を新規購入リードタイムとしてもよい。

時点Ｙは第３の期間の終了時期（第１４時期）であり、現時点に新規購入周期及び新規購入リードタイムを加算した時期である。ＣＰＵ１１は、第１３時期から仮払期間を減じた時期から、第１４時期から仮払期間を減じた時期までの全拠点の予想仮払数を算出する。ＣＰＵ１１は、算出した値に実施の形態６で述べた全拠点の実績率を、乗じることで、第１３時期から第１４時期までの予想修理数を算出する。

続いてＣＰＵ１１は、第４の期間の予想修理不能数を算出する。第４の期間の開始時期は現時点（第１５時期）である。第４の期間の終了時期は現時点に新規購入周期及び新規購入リードタイムを加算した時期（第１６時期）である。

図２０及び図２１は予想修理不能数の算出手順を示すフローチャートである。ＣＰＵ１１は、仮払期間及び修理リードタイムを記憶部１５から読み出す（ステップＳ２０１）。ＣＰＵ１１は、新規購入周期及び新規購入リードタイムを記憶部１５から読み出す（ステップＳ２０２）。ＣＰＵ１１は、現時点を第１５時期とする（ステップＳ２０３）。ＣＰＵ１１は、現時点に新規購入周期及び新規購入リードタイムを加算して第１６時期を算出する（ステップＳ２０４）。ＣＰＵ１１は、全拠点実績ＤＢ１５４から最大累積個数を読み出す（ステップＳ２０５）。ＣＰＵ１１は、全拠点仮払ＤＢ１５３から最大累積個数を読み出す（ステップＳ２０６）。

ＣＰＵ１１は、ステップＳ２０５で読み出した実績の最大値を、ステップＳ２０６で読み出した仮払の最大値（最大累積個数）で除して実績率を算出する（ステップＳ２０７）。ＣＰＵ１１は、全拠点実績ＤＢ１５４から最大累積個数を読み出す（ステップＳ２０８）。ＣＰＵ１１は、全拠点修理不能数ＤＢ１５５から最大累積個数を読み出す（ステップＳ２０９）。

ＣＰＵ１１は、ステップＳ２０９で読み出した修理不能数の最大値を、ステップＳ２０８で読み出した実績の最大値で除して修理不能率を算出する（ステップＳ２１１）。ＣＰＵ１１は、第１５時期から仮払期間及び修理リードタイムを減じた時期から、第１６時期から仮払期間及び修理リードタイムを減じた時期までの予想仮払数の個数に実績率及び修理不能率を乗じて第１５時期から第１６時期までの予想修理不能数を算出する（ステップＳ２１２）。このステップＳ２１２は式５で第１５時期をＸ、第１６時期をＹとして予想修理不能数を求めることに相当する。

続いてＣＰＵ１１は、現時点の全拠点倉庫の保有量の合計値を算出する。具体的には、ＣＰＵ１１は、上述した実施形態のいずれかで算出した拠点倉庫の保有量の合計値を算出する。最後にＣＰＵ１１は、第１の期間及び第２の期間を第５の期間まで移行させた全拠点倉庫の保有量を算出する。

図２２から図２４は第１の期間及び第２の期間を第５の期間まで移行させた全拠点倉庫の保有量算出手順を示すフローチャートである。ＣＰＵ１１は、記憶部１５から基準変更周期、補給リードタイム、返却期間、新規購入周期及び新規購入リードタイムを読み出す。ＣＰＵ１１は、時計部１８から出力される現時点に基準変更周期、補給リードタイム、新規購入周期及び新規購入リードタイムを加算し、加算値から返却期間を減じて時点Ａを求める（ステップＳ２２１）。ＣＰＵ１１は、現時点に基準変更周期、補給リードタイム、新規購入周期及び新規購入リードタイムを加算して時点Ｂを求める（ステップＳ２２２）。

ＣＰＵ１１は、時点Ａから時点Ｂまでの予想仮払数を図１０で述べた式を用いて算出する（ステップＳ２２３）。なお、予想仮払数は、近似直線により算出しても良い。更に時点さえ同一であれば、予想仮払数を上記述べた方法以外の手段で算出してもよい。ＣＰＵ１１は、現時点から補給周期を減じ、減じた値に基準変更周期、新規購入周期及び新規購入リードタイムを加算して時点Ｃを求める（ステップＳ２２４）。ＣＰＵ１１は、現時点に基準変更周期、補給リードタイム、新規購入周期及び新規購入リードタイムを加算して時点Ｄを求める（ステップＳ２２５）。ＣＰＵ１１は、時点Ｃから時点Ｄまでの予想実績数を、図１１に示した式を用いて算出する（ステップＳ２２６）。時点さえ同一であれば、予想実績数を上記述べた方法以外の手段で算出してもよい。

ＣＰＵ１１は、ステップＳ２２３で算出した予想仮払数にステップＳ２２６で算出した予想実績数を加算して、拠点倉庫１の第１候補保有量を算出する（ステップＳ２２７）。ＣＰＵ１１は、記憶部１５から補給周期、補給リードタイム、返却期間、新規購入周期及び新規購入リードタイムを読み出す。ＣＰＵ１１は、時計部１８から出力される現時点に補給周期、補給リードタイム、新規購入周期及び新規購入リードタイムを加算し、加算値から返却期間を減じて時点Ａ’を求める（ステップＳ２２８）。ＣＰＵ１１は、現時点に補給周期、補給リードタイム、新規購入周期及び新規購入リードタイムを加算して時点Ｂ’を求める（ステップＳ２２９）。

ＣＰＵ１１は、時点Ａ’から時点Ｂ’までの予想仮払数を図１０で述べた式を用いて算出する（ステップＳ２３１）。時点さえ同一であれば、予想仮払数を上記述べた方法以外の手段で算出してもよい。ＣＰＵ１１は、現時点に、新規購入周期及び新規購入リードタイムを加算して時点Ｃ’を求める（ステップＳ２３２）。ＣＰＵ１１は、現時点に補給周期、補給リードタイム、新規購入周期及び新規購入リードタイムを加算して時点Ｄ’を求める（ステップＳ２３３）。ＣＰＵ１１は、時点Ｃ’から時点Ｄ’までの予想実績数を、図１１に示した式を用いて算出する（ステップＳ２３４）。なお、実施の形態２で述べた処理により予想実績数を算出しても良い。時点さえ同一であれば、予想実績数を上記述べた方法以外の手段で算出してもよい。

ＣＰＵ１１は、ステップＳ２３１で算出した予想仮払数にステップＳ２３４で算出した予想実績数を加算して、拠点倉庫の第２候補保有量を算出する（ステップＳ２３５）。ＣＰＵ１１は、記憶部１５から補給リードタイム、返却期間、新規購入周期及び新規購入リードタイムを読み出す。ＣＰＵ１１は、時計部１８から出力される現時点に補給リードタイム、新規購入周期及び新規購入リードタイムを加算し、加算値から返却期間を減じて時点Ａ’’を求める（ステップＳ２３６）。ＣＰＵ１１は、現時点に補給リードタイム、新規購入周期及び新規購入リードタイムを加算して時点Ｂ’’を求める（ステップＳ２３７）。

ＣＰＵ１１は、時点Ａ’’から時点Ｂ’’までの予想仮払数を図１０で述べた式を用いて算出する（ステップＳ２３８）。なお時点さえ同一であれば、予想仮払数を上記述べた方法以外の手段で算出してもよい。ＣＰＵ１１は、現時点に、新規購入周期及び新規購入リードタイムを加算して時点Ｃ’’を求める（ステップＳ２３９）。ＣＰＵ１１は、現時点に補給リードタイム、新規購入周期及び新規購入リードタイムを加算して時点Ｄ’’を求める（ステップＳ２４１）。ＣＰＵ１１は、時点Ｃ’’から時点Ｄ’’までの予想実績数を、図１１に示した式を用いて算出する（ステップＳ２４２）。なお、実施の形態２で述べた処理により予想実績数を算出しても良い。時点さえ同一であれば、予想実績数を上記述べた方法以外の手段で算出してもよい。

ＣＰＵ１１は、ステップＳ２３８で算出した予想仮払数にステップＳ２４２で算出した予想実績数を加算して、拠点倉庫の第３候補保有量を算出する（ステップＳ２４３）。ＣＰＵ１１は、第１候補保有量から第３候補保有量の内、最大の保有量を抽出する（ステップＳ２４４）。ＣＰＵ１１は、抽出した保有量と拠点倉庫とを対応付けてＲＡＭ１２に記憶する（ステップＳ２４５）。なお、本実施形態においては、第１候補保有量、第２候補保有量及び第３候補保有量の３つから最大の値を抽出する例を挙げたがこれに限るものではない。第１候補保有量及び第２候補保有量の内、最大の値を抽出しても良い。また第２候補保有量及び第３候補保有量の内、最大の値を抽出しても良い。さらに、第１候補保有量及び第３候補保有量の内、最大の値を抽出しても良い。また、第１候補保有量、第２候補保有量、または、第３候補保有量のいずれか一つを求めるようにしても良い。

ＣＰＵ１１は、全ての拠点倉庫について、保有量を算出したか否かを判断する（ステップＳ２４６）。ＣＰＵ１１は、全ての拠点倉庫について保有量を算出していないと判断した場合（ステップＳ２４６でＮＯ）、処理をステップＳ２２１へ戻す。これにより、各拠点の保有量が算出される。ＣＰＵ１１は、全ての拠点倉庫についての保有量算出が終了したと判断した場合（ステップＳ２４６でＹＥＳ）、処理をステップＳ２４７へ移行させる。ＣＰＵ１１は、ＲＡＭ１２に記憶した第１の期間及び第２の期間を第５の期間まで移行させた各拠点倉庫の保有量の合計値を算出する（ステップＳ２４７）。

図２５は第１補給倉庫保有量の算出手順を示すフローチャートである。ＣＰＵ１１は、ステップＳ１９６により求めた予想修理数を読み出す（ステップＳ２５１）。ＣＰＵ１１は、ステップＳ２１２で算出した予想修理不能数を読み出す（ステップＳ２５２）。ＣＰＵ１１は、全拠点倉庫の現時点の保有量（合計保有量）を読み出す（ステップＳ２５３）。ＣＰＵ１１は、ステップＳ２４７で算出した全拠点倉庫の現時点から第５の期間後の保有量を読み出す（ステップＳ２５４）。

ＣＰＵ１１は、ステップＳ２５１で読み出した予想修理数に、ステップＳ２５２で読み出した予想修理不能数を加算する（ステップＳ２５５）。ＣＰＵ１１は、第５の期間後の保有量から、ステップＳ２５３で読み出した現時点の保有量を減じる（ステップＳ２５６）。ＣＰＵ１１は、ステップＳ２５５で加算した値に、ステップＳ２５６で減じた値を加算して、第１補給倉庫保有量を算出する（ステップＳ２５７）。これにより、拠点倉庫のみならず補給倉庫についても適切に保有量を算出することが可能となる。また新規購入周期及び新規購入リードタイムを考慮することでより精度良く保有量を算出することが可能となる。

なおこの補給倉庫の最低必要保有量の算出方法は、予想修理数を求める期間、予想修理不能数を求める期間が上記述べた期間と同一であれば、上記述べた方法と別の手段で予想修理数を求めた場合にも適用できる。また前記第５の期間、もしくは次に述べる実施の形態８と同一の第５の期間を用いるならば、これら第５の期間後の全国拠点倉庫の保有量、全拠点倉庫の現時点の保有量、およびこれらの差についても、上記述べた手段とは別の方法で求めた場合にも適用できる。

本実施の形態７は以上の如きであり、その他は実施の形態１から実施の形態６と同様であるので、対応する部分には同一の参照番号を付してその詳細な説明を省略する。

実施の形態８
実施の形態８は第５の期間として新規購入リードタイムを用いる形態に関する。基準変更周期及び新規購入周期を同一とする運用とした場合には第５の期間として新規購入リードタイムを用いる必要がある。図２６から図２８は第１の期間及び第２の期間を第５の期間まで移行させた全拠点倉庫の保有量算出手順を示すフローチャートである。ＣＰＵ１１は、記憶部１５から基準変更周期、補給リードタイム、返却期間、及び新規購入リードタイムを読み出す。ＣＰＵ１１は、時計部１８から出力される現時点に基準変更周期、補給リードタイム、及び新規購入リードタイムを加算し、加算値から返却期間を減じて時点Ａを求める（ステップＳ２６１）。ＣＰＵ１１は、現時点に基準変更周期、補給リードタイム、及び新規購入リードタイムを加算して時点Ｂを求める（ステップＳ２６２）。

ＣＰＵ１１は、時点Ａから時点Ｂまでの予想仮払数を図１０で述べた式を用いて算出する（ステップＳ２６３）。なお、予想仮払数は、近似直線により算出しても良い。更に時点さえ同一であれば、予想仮払数を上記述べた方法以外の手段で算出してもよい。ＣＰＵ１１は、現時点から補給周期を減じ、減じた値に基準変更周期、及び新規購入リードタイムを加算して時点Ｃを求める（ステップＳ２６４）。ＣＰＵ１１は、現時点に基準変更周期、補給リードタイム、及び新規購入リードタイムを加算して時点Ｄを求める（ステップＳ２６５）。ＣＰＵ１１は、時点Ｃから時点Ｄまでの予想実績数を、図１１に示した式を用いて算出する（ステップＳ２６６）。なお、時点さえ同一であれば、予想実績数を上記述べた方法以外の手段で算出してもよい。

ＣＰＵ１１は、ステップＳ２６３で算出した予想仮払数にステップＳ２６６で算出した予想実績数を加算して、拠点倉庫１の第１候補保有量を算出する（ステップＳ２６７）。ＣＰＵ１１は、記憶部１５から補給周期、補給リードタイム、返却期間、及び新規購入リードタイムを読み出す。ＣＰＵ１１は、時計部１８から出力される現時点に補給周期、補給リードタイム、及び新規購入リードタイムを加算し、加算値から返却期間を減じて時点Ａ’を求める（ステップＳ２６８）。ＣＰＵ１１は、現時点に補給周期、補給リードタイム、及び新規購入リードタイムを加算して時点Ｂ’を求める（ステップＳ２６９）。

ＣＰＵ１１は、時点Ａ’から時点Ｂ’までの予想仮払数を図１０で述べた式を用いて算出する（ステップＳ２７１）。ＣＰＵ１１は、現時点に、新規購入リードタイムを加算して時点Ｃ’を求める（ステップＳ２７２）。なお時点さえ同一であれば、予想仮払数を上記述べた方法以外の手段で算出してもよい。ＣＰＵ１１は、現時点に補給周期、補給リードタイム、及び新規購入リードタイムを加算して時点Ｄ’を求める（ステップＳ２７３）。ＣＰＵ１１は、時点Ｃ’から時点Ｄ’までの予想実績数を、図１１に示した式を用いて算出する（ステップＳ２７４）。なお、実施の形態２で述べた処理により予想実績数を算出しても良い。時点さえ同一であれば、予想実績数を上記述べた方法以外の手段で算出してもよい。

ＣＰＵ１１は、ステップＳ２７１で算出した予想仮払数にステップＳ２７４で算出した予想実績数を加算して、拠点倉庫の第２候補保有量を算出する（ステップＳ２７５）。ＣＰＵ１１は、記憶部１５から補給リードタイム、返却期間、及び新規購入リードタイムを読み出す。ＣＰＵ１１は、時計部１８から出力される現時点に補給リードタイム、及び新規購入リードタイムを加算し、加算値から返却期間を減じて時点Ａ’’を求める（ステップＳ２７６）。ＣＰＵ１１は、現時点に補給リードタイム、及び新規購入リードタイムを加算して時点Ｂ’’を求める（ステップＳ２７７）。

ＣＰＵ１１は、時点Ａ’’から時点Ｂ’’までの予想仮払数を図１０で述べた式を用いて算出する（ステップＳ２７８）。なお時点さえ同一であれば、予想仮払数を上記述べた方法以外の手段で算出してもよい。ＣＰＵ１１は、現時点に、新規購入リードタイムを加算して時点Ｃ’’を求める（ステップＳ２７９）。ＣＰＵ１１は、現時点に補給リードタイム、及び新規購入リードタイムを加算して時点Ｄ’’を求める（ステップＳ２８１）。ＣＰＵ１１は、時点Ｃ’’から時点Ｄ’’までの予想実績数を、図１１に示した式を用いて算出する（ステップＳ２８２）。なお、実施の形態２で述べた処理により予想実績数を算出しても良い。時点さえ同一であれば、予想実績数を上記述べた方法以外の手段で算出してもよい。

ＣＰＵ１１は、ステップＳ２７８で算出した予想仮払数にステップＳ２８２で算出した予想実績数を加算して、拠点倉庫の第３候補保有量を算出する（ステップＳ２８３）。ＣＰＵ１１は、第１候補保有量から第３候補保有量の内、最大の保有量を抽出する（ステップＳ２８４）。ＣＰＵ１１は、抽出した保有量と拠点倉庫とを対応付けてＲＡＭ１２に記憶する（ステップＳ２８５）。なお、本実施形態においては、第１候補保有量、第２候補保有量及び第３候補保有量の３つから最大の値を抽出する例を挙げたがこれに限るものではない。第１候補保有量及び第２候補保有量の内、最大の値を抽出しても良い。また第２候補保有量及び第３候補保有量の内、最大の値を抽出しても良い。さらに、第１候補保有量及び第３候補保有量の内、最大の値を抽出しても良い。また、第１候補保有量、第２候補保有量、または、第３候補保有量のいずれか一つを求めるようにしても良い。

ＣＰＵ１１は、全ての拠点倉庫について、保有量を算出したか否かを判断する（ステップＳ２８６）。ＣＰＵ１１は、全ての拠点倉庫について保有量を算出していないと判断した場合（ステップＳ２８６でＮＯ）、処理をステップＳ２６１へ戻す。これにより、各拠点の保有量が算出される。ＣＰＵ１１は、全ての拠点倉庫についての保有量計算が終了したと判断した場合（ステップＳ２８６でＹＥＳ）、処理をステップＳ２８７へ移行させる。ＣＰＵ１１は、ＲＡＭ１２に記憶した各拠点倉庫の保有量の合計値を算出する（ステップＳ２８７）。これにより、基準変更周期及び新規購入周期を同一とする運用とした場合でも、第１の期間及び第２の期間を第５の期間まで移行させた各拠点倉庫の保有量を算出することが可能となる。

本実施の形態８は以上の如きであり、その他は実施の形態１から実施の形態７と同様であるので、対応する部分には同一の参照番号を付してその詳細な説明を省略する。

実施の形態９
実施の形態９は第３の期間及び第４の期間とは異なる、第６の期間及び第７の期間を用いる形態に関する。補給倉庫の保有量は、最初に、各拠点倉庫の仮払数及び実績数の履歴に基づき、第６の期間の修理数を予想する。次いで、各拠点の仮払数、実績数及び修理不能数の履歴に基づき、第６の期間とは異なる第７の期間の修理不能数を予想する。ＣＰＵ１１は、第１の期間及び第２の期間を第８の期間後に移行させた場合に算出される各拠点の保有量の合計値から、上述した実施形態により算出した各拠点倉庫の保有量の合計値を減じる。最後に、ＣＰＵ１１は、予想した修理数、修理不能数及び減じた合計値を加算し補給倉庫の保有量（第２補給倉庫保有量）を決定する。以下、詳細を説明する。

第６の期間の開始時期（第１７時期）は現時点に新規購入リードタイムを加算し、加算した値から、修理リードタイムを減じた時期である。第６の期間の終了時期（第１８時期）は、現時点に新規購入リードタイムを加算した時期である。ＣＰＵ１１は、第１７時期から仮払時期を減じた時期から、第１８時期から仮払時期を減じた時期までの全拠点の予想仮払数を、図１９で述べた処理により算出する。ここで図１９の時点Ｘは第６の期間の開始時期（第１７時期）であり、時点Ｙは第６の期間の終了時期（第１８時期）である。ＣＰＵ１１は、算出した値に実施の形態６で述べた全拠点の実績率を乗じることで、予想修理数を算出する。

続いてＣＰＵ１１は、第７の期間の予想修理不能数を算出する。第７の期間の開始時期は現時点（第１９時期）である。第７の期間の終了時期は現時点に新規購入リードタイムを加算した時期（第２０時期）である。

図２９及び図３０は予想修理不能数の算出手順を示すフローチャートである。ＣＰＵ１１は、仮払期間及び修理リードタイムを記憶部１５から読み出す（ステップＳ２９１）。ＣＰＵ１１は、新規購入リードタイムを記憶部１５から読み出す（ステップＳ２９２）。ＣＰＵ１１は、現時点を第１９時期とする（ステップＳ２９３）。ＣＰＵ１１は、現時点に新規購入リードタイムを加算し第２０時期を算出する（ステップＳ２９４）。ＣＰＵ１１は、全拠点実績ＤＢ１５４から最大累積個数を読み出す（ステップＳ２９５）。ＣＰＵ１１は、全拠点仮払ＤＢ１５３から最大累積個数を読み出す（ステップＳ２９６）。

ＣＰＵ１１は、ステップＳ２９５で読み出した実績の最大値を、ステップＳ２９６で読み出した仮払の最大値で除して実績率を算出する（ステップＳ２９７）。ＣＰＵ１１は、全拠点実績ＤＢ１５４から最大累積個数を読み出す（ステップＳ２９８）。ＣＰＵ１１は、全拠点修理不能数ＤＢ１５５から最大累積個数を読み出す（ステップＳ２９９）。

ＣＰＵ１１は、ステップＳ２９９で読み出した修理不能数の最大値を、ステップＳ２９８で読み出した実績の最大値で除して修理不能率を算出する（ステップＳ３０１）。ＣＰＵ１１は、第１９時期から仮払期間及び修理リードタイムを減じた時期から、第２０時期から仮払期間及び修理リードタイムを減じた時期までの予想仮払数に実績率及び修理不能率を乗じて第１９時期から第２０時期までの予想修理不能数を算出する（ステップＳ３０２）。このステップＳ３０２は式５で第１９時期をＸ、第２０時期をＹとして予想修理数を求めることに相当する。

続いてＣＰＵ１１は、現時点の全拠点倉庫の保有量の合計値を算出する。具体的には、ＣＰＵ１１は、上述した実施形態のいずれかで算出した拠点倉庫の保有量の合計値を算出する。最後にＣＰＵ１１は、第１の期間及び第２の期間を第８の期間まで移行させた全拠点倉庫の保有量を算出する。

図３１は第２補給倉庫保有量の算出手順を示すフローチャートである。ＣＰＵ１１は、上述した処理により求めた予想修理数を読み出す（ステップＳ３１１）。ＣＰＵ１１は、ステップＳ３０２で算出した予想修理不能数を読み出す（ステップＳ３１２）。ＣＰＵ１１は、全拠点倉庫の現時点の保有量（合計保有量）を読み出す（ステップＳ３１３）。ＣＰＵ１１は、ステップＳ２８７で算出した全拠点倉庫の現時点から第８の期間後の保有量を読み出す（ステップＳ３１４）。なお、第８の期間後の保有量の算出処理は、実施の形態８で述べた処理と同じであるため詳細な説明は省略する。

ＣＰＵ１１は、ステップＳ３１１で読み出した予想修理数に、ステップＳ３１２で読み出した予想修理不能数を加算する（ステップＳ３１５）。ＣＰＵ１１は、第８の期間後の保有量から、ステップＳ３１３で読み出した現時点の保有量を減じる（ステップＳ３１６）。ＣＰＵ１１は、ステップＳ３１５で加算した値に、ステップＳ３１６で減じた値を加算して、第２補給倉庫保有量を算出する（ステップＳ３１７）。これにより、拠点倉庫のみならず補給倉庫について、異なる期間を元に適切に保有量を算出することが可能となる。また新規購入リードタイムを考慮することでより精度良く保有量を算出することが可能となる。

なおこの補給倉庫の最低必要保有量の算出方法は、予想修理数を求める期間、予想修理不能数を求める期間が上記述べた期間と同一であれば、上記述べた方法と別の手段で予想修理数を求めた場合にも適用できる。また前記第８の期間を用いるならば、前期第８の期間後の全国拠点倉庫の保有量、全拠点倉庫の現時点の保有量、およびこれらの差についても、上記述べた手段とは別の方法で求めた場合にも適用できる。

本実施の形態９は以上の如きであり、その他は実施の形態１から実施の形態８と同様であるので、対応する部分には同一の参照番号を付してその詳細な説明を省略する。

実施の形態１０
実施の形態１０は第１補給倉庫保有量及び第２補給倉庫保有量を利用する形態に関する。図３２は補給倉庫保有量の算出手順を示すフローチャートである。ＣＰＵ１１は、実施の形態７または実施の形態８の処理を通じて算出した第１補給倉庫保有量を読み出す（ステップＳ３２１）。ＣＰＵ１１は、実施の形態９により算出した第２補給倉庫保有量を読み出す（ステップＳ３２２）。ＣＰＵ１１は、値が大きい保有量を抽出する（ステップＳ３２３）。ＣＰＵ１１は、抽出した保有量を補給倉庫保有量として出力する（ステップＳ３２４）。なお、本実施形態では値の大きい保有量を選択する例を示したが、いずれか一方のみを算出する形態であっても良い。これにより、精度良く補給倉庫における保有量を算出することが可能となる。

本実施の形態１０は以上の如きであり、その他は実施の形態１から実施の形態９と同様であるので、対応する部分には同一の参照番号を付してその詳細な説明を省略する。

実施の形態１１
図３３は上述した形態のコンピュータ１の動作を示す機能ブロック図である。ＣＰＵ１１が制御プログラム１５Ｐを実行することにより、コンピュータ１は以下のように動作する。第１予測部３３１は、返却予定の部品を提供する提供数の履歴に基づき、提供数を予測する。第２予測部３３２は、返却された部品中、故障した故障部品数の履歴に基づき、故障部品数を予測する。決定部３３３は、予測した第１の期間の提供数及び前記第１の期間とは異なる第２の期間の予測した故障部品数に基づき部品の保有量を決定する。制御プログラム１５Ｐは、上記形態をそのままとりながら、第１予測部３３１と第２予測部３３２の予測方法として上記以外の方法をとってもよい。
図３９は上述した形態のコンピュータ１の補給倉庫の保有量を算出する動作を示す機能ブロック図である。ＣＰＵ１１が制御プログラム１５Ｐを実行することにより、コンピュータ１は以下のように動作する。第３予測部３９１は、商品の修理数を予測する。第４予測部３９２は、商品の修理が不可能な修理不能数を予測する。第５予測部３９３は、第５の期間後の各拠点の保有量の合計値を予測する。決定部３９４は、第５の期間後の各拠点の保有量の合計値から拠点の保有量の合計値を減じた値を算出し、予測した第３の期間の修理数、第４の期間の修理不能数及び、減じた合計値を加算し各拠点に商品を供給する補給倉庫の第１補給倉庫保有量を決定する。

図３４は実施の形態１０に係るコンピュータ１のハードウェア群を示すブロック図である。コンピュータ１を動作させるためのプログラムは、ディスクドライブ等の読み取り部１０ＡにCD-ROM、DVD（Digital Versatile Disc）ディスク、メモリーカード、またはUSB(Universal Serial Bus)メモリ等の可搬型記録媒体１Ａを読み取らせて記憶部１５に記憶しても良い。また当該プログラムを記憶したフラッシュメモリ等の半導体メモリ１Ｂをコンピュータ１内に実装しても良い。さらに、当該プログラムは、インターネット等の通信網Ｎを介して接続される他のサーバコンピュータ（図示せず）からダウンロードすることも可能である。以下に、その内容を説明する。

図３４に示すコンピュータ１は、上述した各種ソフトウェア処理を実行するプログラムを、可搬型記録媒体１Ａまたは半導体メモリ１Ｂから読み取り、或いは、通信網Ｎを介して他のサーバコンピュータ（図示せず）からダウンロードする。当該プログラムは、制御プログラム１５Ｐとしてインストールされ、ＲＡＭ１２にロードして実行される。これにより、上述したコンピュータ１として機能する。
図３６も実施の形態１０に係るコンピュータ１のハードウェア群を示すブロック図である。予測手法として図２のＤＢのみを用いる以外の予測を行う場合の例として、部品情報ＤＢ１５０を図示している。記憶部１５内のＤＢとして部品情報ＤＢ１５０をもつ以外は、図３４と同一であり、上記図３４の説明と同一のハード構成をもつ。

図３７は第１補給倉庫保有量の算出手順を示すフローチャートである。ＣＰＵ１１は、第３の期間の予想修理数を算出する（ステップＳ３７１）。ＣＰＵ１１は、第４の期間の予想修理不能数を算出する（ステップＳ３７２）。ＣＰＵ１１は、全拠点倉庫の現時点の保有量（合計保有量）を算出する（ステップＳ３７３）。ＣＰＵ１１は、全拠点倉庫の現時点から第５の期間後の保有量を算出する（ステップＳ３７４）。

ＣＰＵ１１は、予想修理数に、予想修理不能数を加算する（ステップＳ３７５）。ＣＰＵ１１は、第５の期間後の保有量から、現時点の保有量を減じる（ステップＳ３７６）。ＣＰＵ１１は、ステップＳ３７５で加算した値に、ステップＳ３７６で減じた値を加算して、第１補給倉庫保有量を算出する（ステップＳ３７７）。

図３８は、第２補給倉庫保有量の算出手順を示すフローチャートである。ＣＰＵ１１は、第６の期間の予想修理数を算出する（ステップＳ３８１）。ＣＰＵ１１は、第７の期間の予想修理不能数を算出する（ステップＳ３８２）。ＣＰＵ１１は、全拠点倉庫の現時点の保有量（合計保有量）を算出する（ステップＳ３８３）。ＣＰＵ１１は、全拠点倉庫の現時点から第８の期間後の保有量を算出する（ステップＳ３８４）。なお、第８の期間後の保有量の算出処理は、実施の形態８で述べた処理と同じであるため詳細な説明は省略する。

ＣＰＵ１１は、ステップＳ３８１で算出した予想修理数に、ステップＳ３８２で算出した予想修理不能数を加算する（ステップＳ３８５）。ＣＰＵ１１は、第８の期間後の保有量から、ステップＳ３８３で算出した現時点の保有量を減じる（ステップＳ３８６）。ＣＰＵ１１は、ステップＳ３８５で加算した値に、ステップＳ３８６で減じた値を加算して、第２補給倉庫保有量を算出する（ステップＳ３８７）。

本実施の形態１０は以上の如きであり、その他は実施の形態１から９と同様であるので、対応する部分には同一の参照番号を付してその詳細な説明を省略する。

以上の実施の形態１乃至１０を含む実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。

（付記１）
コンピュータに、
返却予定の商品を提供する提供数の履歴に基づき、提供数を予測し、
返却された商品中、故障した故障商品数の履歴に基づき、故障商品数を予測し、
予測した第１の期間の提供数及び前記第１の期間とは異なる第２の期間の予測した故障商品数に基づき商品の保有量を決定する
処理を実行させるプログラム。

（付記２）
予測した提供数から、前記第２の期間の開始時期及び終了時期から商品の返却までの期間に基づき決定される返却期間を減じた期間の提供数を抽出し、
抽出した提供数に、故障商品数及び提供数に基づき求められる故障率を乗じて故障商品数を予測する
付記１に記載のプログラム。

（付記３）
予測した提供数から、前記第１の期間の開始時期及び終了時期から商品の返却までの期間に基づき決定される返却期間及び故障商品の修理を依頼してから修理が完了するまでの期間に基づき決定される修理リードタイムを減じた期間の提供数を抽出し、
抽出した提供数に、故障商品数及び提供数に基づき求められる故障率と、修理ができなかった商品数及び故障商品数に基づき求められる修理不能率と、を乗じて修理することが不可能な修理不能数を予測する
付記１または２に記載のプログラム。

（付記４）
前記第１の期間の開始時期は現時点に保有量を変更する基準変更周期及び商品の供給を依頼してから商品が届くまでの期間に基づき決定される補給リードタイムを加算し、加算した値から返却期間を減じた第１時期であり、
前記第１の期間の終了時期は、現時点に保有量を変更する基準変更周期及び補給リードタイムを加算した第２時期である
付記１から３のいずれか一つに記載のプログラム。

（付記５）
前記第２の期間の開始時期は現時点から商品の補給を行う補給周期を減じ、減じた値に基準変更周期を加算した第３時期であり、
前記第２の期間の終了時期は現時点に保有量を変更する基準変更周期及び補給リードタイムを加算した第４時期である
付記４に記載のプログラム。

（付記６）
前記第１の期間の開始時期は現時点に商品の補給を行う補給周期及び商品の供給を依頼してから商品が届くまでの期間に基づき決定される補給リードタイムを加算し、加算した値から返却期間を減じた第５時期であり、
前記第１の期間の終了時期は、現時点に補給周期及び補給リードタイムを加算した第６時期である
付記１から３のいずれか一つに記載のプログラム。

（付記７）
前記第２の期間の開始時期は現時点である第７時期であり、
前記第２の期間の終了時期は現時点に補給周期及び補給リードタイムを加算した第８時期である
付記６に記載のプログラム。

（付記８）
前記第１の期間の開始時期は現時点に商品の供給を依頼してから商品が届くまでの期間に基づき決定される補給リードタイムを加算し、加算した値から返却期間を減じた第９時期であり、
前記第１の期間の終了時期は、現時点に補給リードタイムを加算した第１０時期である
付記１から３のいずれか一つに記載のプログラム。

（付記９）
前記第２の期間の開始時期は現時点である第１１時期であり、
前記第２の期間の終了時期は現時点に補給リードタイムを加算した第１２時期である
付記８に記載のプログラム。

（付記１０）
予測した前記第１時期から第２時期までの第１の期間の提供数に前記第３時期から第４時期までの第２の期間の予測した故障商品数を加算して商品の第１候補保有量を算出し、
予測した前記第３時期から第４時期までの第１の期間の提供数に前記第５時期から第６時期までの第２の期間の予測した故障商品数を加算して商品の第２候補保有量を算出し、
予測した前記第７時期から第８時期までの第１の期間の提供数に前記第９時期から第１０時期までの第２の期間の予測した故障商品数を加算して商品の第３候補保有量を算出し、
前記第１候補保有量から第３候補保有量の内、最大の値を抽出する
付記４から９のいずれか一つに記載のプログラム。

（付記１１）
商品を提供する各拠点の提供数及び故障商品数の履歴に基づき、第３の期間の商品の修理数を予想し、
商品を提供する各拠点の提供数、故障商品数及び修理ができなかった商品数の履歴に基づき、前記第３の期間とは異なる第４の期間の商品の修理が不可能な修理不能数を予想し、
前記第１の期間及び第２の期間を第５の期間移行させた場合に算出される各拠点の保有量の合計値から、各拠点の保有量の合計値を減じ、
予想した修理数、修理不能数及び減じた合計値を加算し各拠点に商品を供給する補給倉庫の第１補給倉庫保有量を決定する
付記１に記載のプログラム。

（付記１２）
前記第３の期間の開始時期は、現時点に、商品を新規に購入する新規購入周期及び購入を依頼してから商品が納品されるまでの期間に基づき決定される新規購入リードタイムを加算し、加算した値から商品の修理を依頼してから修理が完了または不能とされる期間に基づき決定される修理リードタイムを減じた第１３時期であり、
前記第３の期間の終了時期は、現時点に新規購入周期及び新規購入リードタイムを加算した第１４時期である
付記１１に記載のプログラム。

（付記１３）
前記第４の期間の開始時期は、現時点である第１５時期であり、
前記第４の期間の終了時期は、現時点に新規購入周期及び新規購入リードタイムを加算した第１６時期である
付記１２に記載のプログラム。

（付記１４）
前記第５の期間は新規購入周期に新規購入リードタイムを加算した値、または、新規購入リードタイムである
付記１３に記載のプログラム。

（付記１５）
商品を提供する各拠点の提供数及び故障商品数の履歴に基づき、第６の期間の商品の修理数を予想し、
商品を提供する各拠点の提供数及び故障商品数の履歴に基づき、前記第６の期間とは異なる第７の期間の商品の修理が不可能な修理不能数を予想し、
前記第１の期間及び第２の期間を第８の期間移行させた場合に算出される各拠点の保有量の合計値から、各拠点の保有量の合計値を減じ、
予想した修理数、修理不能数及び減じた合計値を加算し各拠点に商品を供給する補給倉庫の第２補給倉庫保有量を決定する
付記１１に記載のプログラム。

（付記１６）
前記第６の期間の開始時期は、現時点に、購入を依頼してから商品が納品されるまでの期間に基づき決定される新規購入リードタイムを加算し、加算した値から商品の修理を依頼してから修理が完了または不能とされる期間に基づき決定される修理リードタイムを減じた第１７時期であり、
前記第６の期間の終了時期は、現時点に新規購入リードタイムを加算した第１８時期である
付記１５に記載のプログラム。

（付記１７）
前記第７の期間の開始時期は、現時点である第１９時期であり、
前記第７の期間の終了時期は、現時点に新規購入リードタイムを加算した第２０時期である
付記１６に記載のプログラム。

（付記１８）
前記第８の期間は新規購入リードタイムである
付記１７に記載のプログラム。

（付記１９）
決定した前記第１補給倉庫保有量及び前記第２補給倉庫保有量の内、大きい保有量を抽出する
付記１５に記載のプログラム。

（付記２０）
返却予定の商品を提供する提供数の履歴に基づき、提供数を予測する第１予測部と、
返却された商品中、故障した故障商品数の履歴に基づき、故障商品数を予測する第２予測部と、
予測した第１の期間の提供数及び前記第１の期間とは異なる第２の期間の予測した故障商品数に基づき商品の保有量を決定する決定部と
を備える情報処理装置。

（付記２１）
返却予定の商品を提供する提供数の履歴に基づき、提供数を予測し、
返却された商品中、故障した故障商品数の履歴に基づき、故障商品数を予測し、
予測した第１の期間の提供数及び前記第１の期間とは異なる第２の期間の予測した故障商品数に基づき商品の保有量を決定する
コンピュータを用いた情報処理方法。

（付記２２）
コンピュータに、
第１の期間において返却予定の商品を提供する予測提供数と、前記第１の期間とは異なる第２の期間において返却される商品中の予測故障商品数とに基づき商品の保有量を決定する
処理を実行させるプログラム。

（付記２３）
コンピュータに、
第３の期間の商品の予測修理数と、前記第３の期間とは異なる第４の期間の商品の修理が不可能な予測修理不能数と、第５の期間後の各拠点の保有量の合計値から、各拠点の保有量の合計値を減じ、
予測修理数、予測修理不能数及び減じた合計値を加算し各拠点に商品を供給する補給倉庫の第１補給倉庫保有量を決定する
処理を実行させるプログラム。

（付記２４）
第６の期間の商品の予想修理数と、前記第６の期間とは異なる第７の期間の商品の修理が不可能な予想修理不能数と、第８の期間後の各拠点の保有量の合計値から、各拠点の保有量の合計値を減じ、
予測修理数、予測修理不能数及び減じた合計値を加算し各拠点に商品を供給する補給倉庫の第２補給倉庫保有量を決定する
処理を実行させる付記２３に記載のプログラム。

（付記２５）
返却予定の商品を提供する提供数を予測する第１予測部と、
返却された商品中の故障商品数を予測する第２予測部と、
予測した第１の期間の提供数及び前記第１の期間とは異なる第２の期間の予測した故障商品数に基づき商品の保有量を決定する決定部と
を備える情報処理装置。

（付記２６）
第１の期間において返却予定の商品を提供する予測提供数と、前記第１の期間とは異なる第２の期間において返却される商品中の予測故障商品数に基づき商品の保有量を決定する
コンピュータを用いた情報処理方法。

（付記２７）
商品の修理数を予測する第３予測部と、
商品の修理が不可能な修理不能数を予測する第４予測部と、
第５の期間後の各拠点の保有量の合計値を予測する第５予測部と、
第５の期間後の各拠点の保有量の合計値から拠点の保有量の合計値を減じた値を算出し、予測した第３の期間の修理数、第４の期間の修理不能数及び、減じた合計値を加算し各拠点に商品を供給する補給倉庫の第１補給倉庫保有量を決定する決定部と
を備える情報処理装置。

（付記２８）
第３の期間の商品の予測修理数と、前記第３の期間とは異なる第４の期間の商品の修理が不可能な予測修理不能数と、第５の期間後の各拠点の保有量の合計値を予測し、
第５の期間後の各拠点の保有量の合計値から、各拠点の保有量の合計値を減じ、
予測修理数、予測修理不能数及び減じた合計値を加算し各拠点に商品を供給する補給倉庫の第１補給倉庫保有量を決定する
コンピュータを用いた情報処理方法。

（付記２９）
コンピュータに、
保守作業に利用される可能性のある部品についてのある期間における持ち出し履歴に基づいて、前記ある期間より後における前記部品の持ち出し数の予測値を算出し、
持ち出された部品の保守作業での利用履歴に基づいて、保守作業での利用率を算出し、
算出した前記予測値と、前記利用率とに基づいて、前記部品の必要数を算出する
処理を実行させるプログラム。

（付記３０）
保守作業に利用される可能性のある部品についてのある期間における持ち出し履歴に基づいて、前記ある期間より後における前記部品の持ち出し数の予測値を算出する手段と、
持ち出された部品の保守作業での利用履歴に基づいて、保守作業での利用率を算出する手段と、
算出した前記予測値と、前記利用率とに基づいて、前記部品の必要数を算出する手段と
を備える情報処理装置。

（付記３１）
保守作業に利用される可能性のある部品についてのある期間における持ち出し履歴に基づいて、前記ある期間より後における前記部品の持ち出し数の予測値を算出し、
持ち出された部品の保守作業での利用履歴に基づいて、保守作業での利用率を算出し、
算出した前記予測値と、前記利用率とに基づいて、前記部品の必要数を算出する
コンピュータを用いた情報処理方法。

１ コンピュータ
１Ａ 可搬型記録媒体
１Ｂ 半導体メモリ
１０Ａ 読み取り部
１１ ＣＰＵ
１２ ＲＡＭ
１３ 入力部
１４ 表示部
１５ 記憶部
１５Ｐ 制御プログラム
１６ 通信部
１８ 時計部
１５０ 部品情報ＤＢ
１５１ 仮払ＤＢ
１５２ 実績ＤＢ
１５３ 全拠点仮払ＤＢ
１５４ 全拠点実績ＤＢ
１５５ 全拠点修理不能数ＤＢ
１５６ 履歴ＤＢ
１５７ 口座ＤＢ
３３１ 第１予測部
３３２ 第２予測部
３３３ 決定部
３９１ 第３予測部
３９２ 第４予測部
３９３ 第５予測部
３９４ 決定部
Ｎ 通信網

Claims (14)

1. コンピュータに、
   返却予定の商品を提供する提供数の履歴に基づき、提供数を予測し、
   返却された商品中、故障した故障商品数の履歴に基づき、故障商品数を予測し、
   予測した第１の期間の提供数及び前記第１の期間とは異なる第２の期間の予測した故障商品数に基づき商品の保有量を決定する
   処理を実行させるプログラム。
2. 予測した提供数から、前記第２の期間の開始時期及び終了時期から商品の返却までの期間に基づき決定される返却期間を減じた期間の提供数を抽出し、
   抽出した提供数に、故障商品数及び提供数に基づき求められる故障率を乗じて故障商品数を予測する
   請求項１に記載のプログラム。
3. 予測した提供数から、前記第１の期間の開始時期及び終了時期から商品の返却までの期間に基づき決定される返却期間及び故障商品の修理を依頼してから修理が完了するまでの期間に基づき決定される修理リードタイムを減じた期間の提供数を抽出し、
   抽出した提供数に、故障商品数及び提供数に基づき求められる故障率と、修理ができなかった商品数及び故障商品数に基づき求められる修理不能率とを乗じて修理することが不可能な修理不能数を予測する
   請求項１または２に記載のプログラム。
4. 返却予定の商品を提供する提供数の履歴に基づき、提供数を予測する第１予測部と、
   返却された商品中、故障した故障商品数の履歴に基づき、故障商品数を予測する第２予測部と、
   予測した第１の期間の提供数及び前記第１の期間とは異なる第２の期間の予測した故障商品数に基づき商品の保有量を決定する決定部と
   を備える情報処理装置。
5. 返却予定の商品を提供する提供数の履歴に基づき、提供数を予測し、
   返却された商品中、故障した故障商品数の履歴に基づき、故障商品数を予測し、
   予測した第１の期間の提供数及び前記第１の期間とは異なる第２の期間の予測した故障商品数に基づき商品の保有量を決定する
   コンピュータを用いた情報処理方法。
6. コンピュータに、
   第１の期間において返却予定の商品を提供する予測提供数と、前記第１の期間とは異なる第２の期間において返却される商品中の予測故障商品数とに基づき商品の保有量を決定する
   処理を実行させるプログラム。
7. コンピュータに、
   第３の期間の商品の予測修理数と、前記第３の期間とは異なる第４の期間の商品の修理が不可能な予測修理不能数と、第５の期間後の各拠点の保有量の合計値から、各拠点の保有量の合計値を減じ、
   予測修理数、予測修理不能数及び減じた合計値を加算し各拠点に商品を供給する補給倉庫の第１補給倉庫保有量を決定する
   処理を実行させるプログラム。
8. 返却予定の商品を提供する提供数を予測する第１予測部と、
   返却された商品中の故障商品数を予測する第２予測部と、
   予測した第１の期間の提供数及び前記第１の期間とは異なる第２の期間の予測した故障商品数に基づき商品の保有量を決定する決定部と
   を備える情報処理装置。
9. 第１の期間において返却予定の商品を提供する予測提供数と、
   前記第１の期間とは異なる第２の期間において返却される商品中の予測故障商品数とに基づき商品の保有量を決定する
   コンピュータを用いた情報処理方法。
10. 商品の修理数を予測する第３予測部と、
    商品の修理が不可能な修理不能数を予測する第４予測部と、
    第５の期間後の各拠点の保有量の合計値を予測する第５予測部と、
    第５の期間後の各拠点の保有量の合計値から拠点の保有量の合計値を減じた値を算出し、予測した第３の期間の修理数、第４の期間の修理不能数及び、減じた合計値を加算し各拠点に商品を供給する補給倉庫の第１補給倉庫保有量を決定する決定部と
    を備える情報処理装置。
11. 第３の期間の商品の予測修理数と、前記第３の期間とは異なる第４の期間の商品の修理が不可能な予測修理不能数と、第５の期間後の各拠点の保有量の合計値を予測し、
    第５の期間後の各拠点の保有量の合計値から、各拠点の保有量の合計値を減じ、
    予測修理数、予測修理不能数及び減じた合計値を加算し各拠点に商品を供給する補給倉庫の第１補給倉庫保有量を決定する
    コンピュータを用いた情報処理方法。
12. コンピュータに、
    保守作業に利用される可能性のある部品についてのある期間における持ち出し履歴に基づいて、前記ある期間より後における前記部品の持ち出し数の予測値を算出し、
    持ち出された部品の保守作業での利用履歴に基づいて、保守作業での利用率を算出し、
    算出した前記予測値と、前記利用率とに基づいて、前記部品の必要数を算出する
    処理を実行させることを特徴とするプログラム。
13. 保守作業に利用される可能性のある部品についてのある期間における持ち出し履歴に基づいて、前記ある期間より後における前記部品の持ち出し数の予測値を算出する手段と、
    持ち出された部品の保守作業での利用履歴に基づいて、保守作業での利用率を算出する手段と、
    算出した前記予測値と、前記利用率とに基づいて、前記部品の必要数を算出する手段と
    を備える情報処理装置。
14. 保守作業に利用される可能性のある部品についてのある期間における持ち出し履歴に基づいて、前記ある期間より後における前記部品の持ち出し数の予測値を算出し、
    持ち出された部品の保守作業での利用履歴に基づいて、保守作業での利用率を算出し、
    算出した前記予測値と、前記利用率とに基づいて、前記部品の必要数を算出する
    コンピュータを用いた情報処理方法。

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