JP2018128862A - 発注数管理装置、発注数管理方法および発注数管理プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】店舗における原材料の使用予測数と納品数と在庫予測数とに基づき、未来の在庫予測数をカレンダー画面上でシミュレーションしながら発注数の管理ができる発注数管理装置、発注数管理方法および発注数管理プログラムを提供することを課題とする。【解決手段】店舗における原材料の在庫予測数に基づいて発注数を管理する発注数管理装置１００であり、記憶部１０６には、第１のマスタと、納品数データ１０６ｄと、店舗棚卸データ１０６ｅとが格納され、制御部１０２は、第１のマスタを用いて店舗で使用される原材料の使用予測数を算出する使用予測算出部１０２ｂと、納品日ごとの入荷予定の納品数を算出する納品数算出部１０２ｃと、直近の棚卸数と使用予測数と納品数とを用いて店舗の在庫予測数を算出する在庫予測算出部１０２ｄと、使用予測数、納品数および在庫予測数を納品日ごとに画面に表示する表示部１０２ｅとを備える。【選択図】図１

Description

本発明は、発注数管理装置、発注数管理方法および発注数管理プログラムに関する。

特許文献１の請求項１等には、発注量を予測するシステムが記載され、特に、売上予測の対象となる予測週に対応する前年同週実績と前年次週実績とを比較した前年次週指数を演算し、次週指数と補正値とを掛け合わせることで予測指数を演算するシステムが開示されている。

特開平０９−１９８４４８号公報

このように、特許文献１にあっては、過去の実績を用いて詳細な演算処理を行うことで、より正確に発注量予測を行うシステムは存在するが、近年において、小型店舗で商品を販売する場合には原材料や商品をこまめに発注する必要があった。例えば、限られた保管スペースの小型店舗で食品を加工販売する場合は、原材料を売上予測に応じてこまめに発注する必要があり、その発注方法についても視覚的で容易に行える方法が求められている。

本発明は、上記問題点に鑑みてなされたものであって、店舗における原材料の使用予測数と納品数と在庫予測数とに基づいて、未来の在庫予測数をカレンダー画面上でシミュレーションしながら発注数を管理することができる発注数管理装置、発注数管理方法および発注数管理プログラムを提供することを目的とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明に係る発注数管理装置は、制御部および記憶部を備え、店舗における原材料の在庫予測数に基づいて発注数を管理する発注数管理装置であって、前記記憶部には、店舗識別情報、納品日情報、売上予測情報および前記原材料の使用予測情報を含む第１のマスタと、店舗識別情報、納品日情報および前記原材料の発注情報を含む納品数データと、店舗識別情報、棚卸日情報および前記原材料の棚卸数情報を含む店舗棚卸データと、が格納されており、前記制御部は、前記第１のマスタを用いて前記店舗で使用される原材料の使用予測数を算出する使用予測算出手段と、前記納品数データを用いて納品日ごとに入荷予定の納品数を算出する納品数算出手段と、前記店舗棚卸データの直近の棚卸数と前記使用予測数と前記納品数とを用いて前記店舗の在庫予測数を算出する在庫予測算出手段と、前記使用予測数、前記納品数および前記在庫予測数を前記納品日ごとに画面に表示する表示手段と、を備えること、を特徴とする。

また、本発明に係る発注数管理装置は、前記在庫予測算出手段は、前記店舗棚卸データの最新の棚卸結果に基づいて前記在庫予測数を算出し直すこと、を特徴とする。

また、本発明に係る発注数管理装置は、前記表示手段は、カレンダー画面に表示してシミュレーションを行うこと、を特徴とする。

また、本発明に係る発注数管理方法は、制御部および記憶部を備え、店舗における原材料の在庫予測数に基づいて発注数を管理する発注数管理装置で実行される発注数管理方法であって、前記記憶部には、店舗識別情報、納品日情報、売上予測情報および前記原材料の使用予測情報を含む第１のマスタと、店舗識別情報、納品日情報および前記原材料の発注情報を含む納品数データと、店舗識別情報、棚卸日情報および前記原材料の棚卸数情報を含む店舗棚卸データと、が格納されており、前記制御部で実行される、前記第１のマスタを用いて前記店舗で使用される原材料の使用予測数を算出する使用予測算出ステップと、前記納品数データを用いて納品日ごとに入荷予定の納品数を算出する納品数算出ステップと、前記店舗棚卸データの直近の棚卸数と前記使用予測数と前記納品数とを用いて前記店舗の在庫予測数を算出する在庫予測算出ステップと、前記使用予測数、前記納品数および前記在庫予測数を前記納品日ごとに画面に表示する表示ステップと、を含むこと、を特徴とする。

また、本発明に係る発注数管理プログラムは、制御部および記憶部を備え、店舗における原材料の在庫予測数に基づいて発注数を管理する発注数管理装置に実行させるための発注数管理プログラムであって、前記記憶部には、店舗識別情報、納品日情報、売上予測情報および前記原材料の使用予測情報を含む第１のマスタと、店舗識別情報、納品日情報および前記原材料の発注情報を含む納品数データと、店舗識別情報、棚卸日情報および前記原材料の棚卸数情報を含む店舗棚卸データと、が格納されており、前記制御部で実行させるための、前記第１のマスタを用いて前記店舗で使用される原材料の使用予測数を算出する使用予測算出ステップと、前記納品数データを用いて納品日ごとに入荷予定の納品数を算出する納品数算出ステップと、前記店舗棚卸データの直近の棚卸数と前記使用予測数と前記納品数とを用いて前記店舗の在庫予測数を算出する在庫予測算出ステップと、前記使用予測数、前記納品数および前記在庫予測数を前記納品日ごとに画面に表示する表示ステップと、を含むこと、を特徴とする。

本発明によれば、店舗における原材料の使用予測数と納品数と在庫予測数とに基づいて、未来の在庫予測数をカレンダー画面上でシミュレーションしながら発注数を管理することができるという効果を奏する。

図１は、発注数管理装置の構成の一例を示すブロック図である。 図２は、記憶部に格納されている情報およびそれに基づいて作成されるデータとの関連を示すテーブル図である。 図３は、発注数管理装置のカレンダー画面上で在庫シミュレーションを行って店舗発注データを生成するイメージを示す図である。 図４は、在庫シミュレーションを行う入力画面の一例を示す図である。 図５は、店舗発注データにより納品日ごとの発注数を取得する一例を示す図である。 図６は、売上予測マスタと売上レンジマスタと使用予測マスタとを用いて使用予測数を取得する一例を示す図である。

以下に、本発明に係る発注数管理装置、発注数管理方法および発注数管理プログラムの実施形態を、図面に基づいて詳細に説明する。なお、本発明は本実施形態により限定されるものではない。

［１．概要］
小規模店舗にて食品加工（調理）等の販売を行う業態においては、保管スペースが限られているため、売上に応じた原材料の発注を日々行っていく必要がある。

従来の小規模店舗で原材料を発注する場合は、現場担当者の感覚を頼りに発注数を前月の月末にのみ行っていたため、月の中旬になると店舗適正在庫数と実在庫数との間にずれが生じ、販売機会ロスや在庫が保管スペースに納まらなくなるという問題があった。

そこで、本実施形態では、店舗の売上予測に応じて原材料の使用量予測および日々の棚卸、入荷予定などを考慮して、未来の在庫予測値を月間のカレンダー上でシミュレーションしながら、月間の発注数を管理することができる発注数管理装置、発注数管理方法および発注数管理プログラムを提供している。さらに、本実施形態においては、月間の発注シミュレーションを再計算可能とし、常に最新の実棚卸データに基づいてシミュレーションを再実行することが可能な発注数管理装置、発注数管理方法および発注数管理プログラムを提供している。以下、具体的な構成および動作について説明する。

［２．構成］
本実施形態に係る発注数管理装置１００の構成について、図１を用いて説明する。図１は、発注数管理装置１００の構成の一例を示すブロック図である。

発注数管理装置１００は、市販のデスクトップ型パーソナルコンピュータである。なお、発注数管理装置１００は、デスクトップ型パーソナルコンピュータのような据置型情報処理装置に限らず、市販されているノート型パーソナルコンピュータ、ＰＤＡ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｄｉｇｉｔａｌ Ａｓｓｉｓｔａｎｔｓ）、スマートフォン、タブレット型パーソナルコンピュータなどの携帯型情報処理装置であってもよい。

発注数管理装置１００は、図１に示すように、制御部１０２と通信インターフェース部１０４と記憶部１０６と入出力インターフェース部１０８と、を備えている。発注数管理装置１００が備えている各部は、任意の通信路を介して通信可能に接続されている。

通信インターフェース部１０４は、ルータ等の通信装置および専用線等の有線又は無線の通信回線を介して、発注数管理装置１００をネットワーク３００に通信可能に接続する。通信インターフェース部１０４は、他の装置と通信回線を介してデータを通信する機能を有する。ここで、ネットワーク３００は、発注数管理装置１００とサーバ２００とを相互に通信可能に接続する機能を有し、例えばインターネットやＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）等である。なお、後述する記憶部１０６に格納されるデータは、サーバ２００に格納されてもよい。

入出力インターフェース部１０８には、入力装置１１２および出力装置１１４が接続されている。出力装置１１４には、モニタ（家庭用テレビを含む）の他、スピーカやプリンタを用いることができる。入力装置１１２には、キーボード、マウス、およびマイクの他、マウスと協働してポインティングデバイス機能を実現するモニタを用いることができる。なお、以下では、出力装置１１４をモニタ１１４とし、入力装置１１２をキーボード１１２またはマウス１１２として記載する場合がある。

記憶部１０６には、各種のデータベース、テーブル、およびファイルなどが格納される。記憶部１０６には、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）と協働してＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）に命令を与えて各種処理を行うためのコンピュータプログラムが記録される。記憶部１０６として、例えば、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）・ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）等のメモリ装置、ハードディスクのような固定ディスク装置、フレキシブルディスク、および光ディスク等を用いることができる。

記憶部１０６は、売上予測マスタ１０６ａと、売上レンジマスタ１０６ｂと、使用予測マスタ１０６ｃと、納品数データ１０６ｄと、店舗棚卸データ１０６ｅと、を備えている。これらのうち、売上予測マスタ１０６ａと売上レンジマスタ１０６ｂと使用予測マスタ１０６ｃは、第１のマスタに含まれ、原材料の使用予測数を算出する際に用いられる。また、納品数データ１０６ｄおよび店舗棚卸データ１０６ｅは、図１に示すように、記憶部１０６に格納されていてもよいが、発注数管理装置１００の使用時にオペレータにより入力されることが好ましい。

記憶部１０６に格納されている前述の３つのマスタおよび前述の２つのデータが含む各項目を、主に図２、図３および図６を用いて詳細に説明する。図２は、記憶部に格納されている情報およびそれに基づいて作成されるデータとの関連を示すテーブル図である。図３は、発注数管理装置のカレンダー画面上で在庫シミュレーションを行って店舗発注データを生成するイメージを示す図である。また、図６は、売上予測マスタと売上レンジマスタと使用予測マスタとを用いて使用予測数を取得する一例を示す図である。

売上予測マスタ１０６ａは、各店舗における対象日ごとの売上予測金額を格納するマスタである。売上予測マスタ１０６ａは、図２および図６に示すように、“店舗コード（店舗識別情報）”、“会計年月”、“対象日（納品日情報）”、“金額（売上予測情報）”等の項目を含む。識別情報の表記としては、文字や数字やアルファベットの羅列のような店舗ＣＤ（識別コード）であってもよいし、具体的な名称（例えば、具体的な店舗名、会社名、部署名等）であってもよく、これは以下においても同様である。

売上予測マスタ１０６ａが含む各項目のうち、店舗識別情報は、各店舗を店舗コードなどで識別を行うための情報であって、例えば、店舗によって識別コードの頭文字のアルファベットを異なるものにすることが好ましい。例えば、図６に示すように、ある店舗には、店舗ＣＤとして、Ｐの頭文字で始まるＰ００００１が振られている。また、別の系列の店舗では、ＱやＲなど異なる頭文字で始まる店舗ＣＤを振ることで容易に識別可能となり、さらに同じ系列の異なる店舗では、末尾の数字を変えることで識別が可能となる。また、売上予測マスタ１０６ａは、会計年月における納品日である対象日（ここでは、２０１４／９／１〜２０１４／９／９まで）ごとに売上予測金額を格納している。

売上レンジマスタ１０６ｂは、売上予想金額に一定の範囲（レンジ）を持たせ、ある範囲の売上予想金額に対して該当する売上レンジを特定するためのマスタである。売上レンジマスタ１０６ｂは、図２および図６に示すように、“売上レンジ”、“売上金額Ｆｒｏｍ”、“売上金額Ｔｏ”等の項目を含む。図６に示す売上レンジマスタでは、売上金額に応じて０〜３までの４つの売上レンジを設定している。

売上レンジマスタ１０６ｂが含む各項目のうち、例えば、図６の売上レンジマスタに示すように、売上レンジ０は、売上金額Ｆｒｏｍが￥０から、売上金額Ｔｏが￥９９９，９９９の範囲であり、売上レンジ１は、売上金額Ｆｒｏｍが￥１，０００，０００から、売上金額Ｔｏが￥１，４９９，９９９の範囲であり、売上レンジ２は、売上金額Ｆｒｏｍが￥１，５００，０００から、売上金額Ｔｏが￥１，９９９，９９９の範囲であり、売上レンジ３は、売上金額Ｆｒｏｍが￥２，０００，０００から、売上金額Ｔｏが￥９９９，９９９，９９９の範囲である。売上レンジと売上金額との関係は、任意に設定できるが、売上レンジにより原材料使用量の発注単位（例えば、ブラウンシュガーの袋）が変わるタイミングでレンジ設定すれば、効率の良い発注が可能となる。

使用予測マスタ１０６ｃは、売上レンジマスタ１０６ｂで特定された売上レンジに対応する使用予測数を取得するためのマスタである。使用予測マスタ１０６ｃは、図２および図６に示すように、“店舗コード（店舗識別情報）”、“売上レンジ”、“商品コード”、“使用予測数”等の項目を含む。図６に示す使用予測マスタでは、店舗コードと商品コードを特定した中で売上レンジを指定すると、売上レンジに応じた使用予測数が取得できる。

使用予測マスタ１０６ｃが含む各項目は、原材料使用量の使用予測を行う場合、店舗と商品によって売上金額に占める使用予測数が異なってくるため、店舗コードと商品コードを特定した上で、売上レンジマスタ１０６ｂの売上レンジに応じた使用予測数を設定する。このように、発注数管理装置１００では、売上予測マスタ１０６ａと、売上レンジマスタ１０６ｂと、使用予測マスタ１０６ｃとを用いて、店舗の売上予測に応じた原材料の使用予測数を算出する。

納品数データ１０６ｄは、カレンダーの日付ごとの入荷予定の納品数を抽出するデータである。納品数データ１０６ｄは、図２に示すように、“店舗コード（店舗識別情報）”、“納品日（納品日情報）”、“発注日”、“商品コード”、“発注数”、“発注リードタイム”等の項目を含む。

納品数データ１０６ｄが含む各項目のうち、発注日は、商品を発注する日であり、納品日から発注リードタイムを逆算した日付が発注期限となることから、発注日を発注期限と同じかそれ以前に設定する必要がある。本実施形態では、納品日をベースに発注数を確定するため、発注期限までに発注数を入力制御する。また、棚卸日以前の入荷については、図２に示すように、入荷実績データである入荷明細データから取得する。

店舗棚卸データ１０６ｅは、直近の店舗棚卸の内容をベースに在庫予測を行うためのデータである。店舗棚卸データ１０６ｅは、図２に示すように、“店舗コード（店舗識別情報）”、“棚卸日（納品日情報）”、“商品コード”、“棚卸数”等の項目を含む。

店舗棚卸データ１０６ｅが含む各項目のうち、棚卸日は、直近の店舗棚卸日であり、この棚卸数をベースとして、その翌日以降から「前日までの在庫予測数」＋「納品数」−「使用予測」の計算値を在庫予測値とする。このように、発注数管理装置１００では、上記の売上予測マスタ１０６ａ、売上レンジマスタ１０６ｂおよび使用予測マスタ１０６ｃから求められる“使用予測”と、上記の納品数データ１０６ｄと入荷明細データから取得した“納品数”とを用いて、店舗棚卸データ１０６ｅの棚卸内容をベースに日付ごとの在庫予定数をカレンダー画面上でシミュレーションすることにより、納品日ごとの発注数を確定することができる。

制御部１０２は、発注数管理装置１００を統括的に制御するＣＰＵ等である。制御部１０２は、ＯＳ等の制御プログラム・各種の処理手順等を規定したプログラム・所要データなどを格納するための内部メモリを有し、格納されているこれらのプログラムに基づいて種々の情報処理を実行する。ここで、制御部１０２は、機能概念的に、（１）マスタメンテ手段としてのマスタメンテ部１０２ａ、（２）使用予測算出手段としての使用予測算出部１０２ｂ、（３）納品数算出手段としての納品数算出部１０２ｃ、（４）在庫予測算出手段としての在庫予測算出部１０２ｄ、（５）表示手段としての表示部１０２ｅ等を備えている。これらのうち、（イ）使用予測算出部１０２ｂと納品数算出部１０２ｃと在庫予測算出部１０２ｄと表示部１０２ｅとで実行されるカレンダー上でシミュレーションしながら発注数を確定する処理と、（ロ）マスタメンテ部１０２ａと使用予測算出部１０２ｂとで実行される売上予測金額のレンジに応じて段階的に使用予測数を算出する処理とに分けて、以下の［３．処理の具体例］にて詳細に説明する。

［３．処理の具体例］
本実施形態に係る処理の具体例について、図２〜図６を参照して詳細に説明する。図３は、発注数管理装置のカレンダー画面上で在庫シミュレーションを行って店舗発注データを生成するイメージを示す図である。図４は、在庫シミュレーションを行う入力画面の一例を示す図である。図５は、店舗発注データにより納品日ごとの発注数を取得する一例を示す図である。

（イ）画面上で在庫シミュレーションを行う発注数管理処理
ここで、本実施形態における処理の概略を説明する。本実施形態では、例えば小規模店舗において食品加工（調理）販売を行っている業態の場合、限られた保管スペースの中で原材料が常に適正在庫となるように日々原材料の発注を行っていく必要がある。このため、本実施形態に係る発注数管理装置１００は、以下のように、図４に示すカレンダー画面上で在庫シミュレーションを行って、店舗における納品日ごとの原材料の使用予測数を算出し、納品日ごとに入荷予定の納品数を算出し、直近の店舗棚卸の内容をベースに未来の在庫予測数を算出して、納品日から発注リードタイムを逆算した日付を発注期限として発注数を確定する。このように、本実施形態に係る発注数管理装置１００は、適正在庫数と実在庫数との間のずれを少なくすることで、販売機会のロスや過剰在庫を防止するものである。なお、図４の画面例の店舗では、対象年月が２０１４年９月で、原材料の商品ＣＤが０００００１０２のブラウンシュガーであり、店舗の適正在庫が３０袋の場合である。

［使用予測算出処理］
使用予測算出部１０２ｂは、カレンダー上での在庫シミュレーションを可能とするため、図４に示すように、カレンダー上の日付を“納品日”として、日付ごとの売上予測に基づく使用予測数を抽出し、表示部１０２ｅにより“使用予測”の数値を表示する。ここでは、後述の（ロ）で説明する売上予測マスタ１０６ａと売上レンジマスタ１０６ｂと使用予測マスタ１０６ｃとを用いて使用予測数を算出するものに限られない。例えば、店舗の売上予測金額に応じて原材料の使用予測数が抽出できるようにしたマスタ（第１のマスタ）を用いてもよく、また、店舗の売上予測金額に対して一定の係数を乗ずることで使用予測数を算出してもよい。

［納品数算出処理］
納品数算出部１０２ｃは、カレンダー上での在庫シミュレーションを可能とするため、図４に示すように、カレンダー上の日付を“納品日”として、日付ごとの入荷予定の納品数を抽出し、表示部１０２ｅにより“納品数”の数値を表示する。納品数の抽出は、図１、図２および図４に示すように、納品数データにおける“発注数”と、最大の棚卸日以前の入荷については、入荷実績データである入荷明細データの“荷数”とを参照して抽出する。“発注数”と“納品数”との関係は、“発注日”に“発注数”分だけ発注を行うと、“発注リードタイム”だけずれた“納品日”に納品される。従って、“納品日”の“納品数”は、“発注数”と同じになる。

［在庫予測算出処理］
在庫予測算出部１０２ｄは、直近の店舗棚卸の内容をベースに在庫予測を行う。直近の店舗棚卸の内容は、図２に示すように、店舗棚卸データの“棚卸日”が直近の店舗棚卸日であり、この“棚卸日”の“棚卸数”が店舗棚卸の内容となる。在庫予測算出部１０２ｄは、この“棚卸数”をベースに翌日以降の在庫予測を行い、納品日の「前日の在庫予測」＋「納品数」−「使用予測」の計算値を求めて、納品日の“在庫予測”を算出し、図４に示すように、カレンダー上の日付の“納品日”に該当する“在庫予測”の数値を表示する。例えば、２０１４年９月６日（土）時点の在庫予測は、
在庫予測 ＝「前日の在庫予測」＋「納品数」−「使用予測」
＝ ２９ ＋ ２０ − ２０
＝ ２９
となる。

なお、図４に示すカレンダー画面上では、“納品日”に応じて“使用予測”と“納品数”と“在庫予測”の数値とが入力される。また、図４に示すカレンダー画面の“納品日”が１日〜４日までは、発注が確定していて明細は変更不可のため、グレーで表示している。さらに、９月２日の“在庫予測”の“★３１”は、直近の棚卸でブラウンシュガーの在庫が３１袋だったことを示している。このため、９月１日〜２日は、納品実績、売上実績によりセットされる。また、図４に示すカレンダー画面の“発注日”は、初期は空白となっていて、“発注期限”以前の日付のみ入力することができる。この“発注期限”は、「納品日」−「リードタイム」により自動表示される。なお、“リードタイム”は、配送の都合で曜日によって異なるため、“発注期限”用のカレンダーマスタ設定で行ってもよい。さらに、図４の“使用予測”の欄に表示される使用予測数は、図２に示す売上予測マスタと使用予測マスタを用いる場合、売上予測マスタの“（売上）金額”に応じた使用予測マスタの“使用予測数”が表示される。

［棚卸結果に基づく在庫予測数の再計算］
本実施形態に係る発注数管理装置１００は、常に最新の店舗棚卸データの棚卸数をベースに在庫予測を行うことで、適正在庫数と実在庫数との誤差ができるだけ少なくなるようにしている。このため、発注数管理装置１００は、図４の“再計算ボタン”を押下すると、図２の“店舗棚卸データ”の“店舗コード”と“商品コード”に該当する“棚卸日”を取得して、カレンダーの日付ごとに下記各項目を再計算して、在庫予測算出部１０２ｄにおいて在庫予測数を再取得する。

［納品数の取得］
納品数算出部１０２ｃは、図２に示す納品数データの“納品日”が棚卸日との関係で、
納品日＜＝★最大の棚卸日の明細の場合
図２に示す入荷明細データにおける“荷数”（入荷実績データ）を“納品数”として表示する。
納品日＞★最大の棚卸日の明細の場合
図２に示す納品数データの“発注数”が存在する場合は“納品数”として表示し、“発注数”が存在しない場合は“納品数”として表示しない。

［使用予測の取得］
使用予測算出部１０２ｂは、図２および図６に示す売上予測マスタの“店舗コード”と“会計年月”と“対象日（納品日）”とに基づいて“（売上予測）金額”を参照し、売上レンジマスタに設定された“売上金額Ｆｒｏｍ”と“売上金額Ｔｏ”に該当する売上レンジを取得する。使用予測算出部１０２ｂは、図２に示す使用予測マスタの“店舗コード”と“売上レンジ”と“商品コード”とに基づいて、“使用予測数”を取得する。

［在庫予測の取得］
在庫予測算出部１０２ｄは、図２に示す店舗棚卸データの“棚卸日”が納品日との関係で、
納品日＜＝★最大の棚卸日の明細の場合
図２に示す店舗棚卸データにおいて“店舗コード”と“棚卸日”と“商品コード”を参照して“棚卸数”が存在する場合は、
（棚卸数量／荷姿入数）の整数（小数点以下切り下げ）を表示する。店舗棚卸が行われ、棚卸数を表示した明細は、図４に示すように、「★」印を付ける。
図２に示す店舗棚卸データにおいて“店舗コード”と“棚卸日”と“商品コード”を参照して“棚卸数”が存在しない場合は、
「前日の在庫予測」＋「納品数」−「使用予測」の計算値を表示する。
納品日＞★最大の棚卸日の明細の場合
「前日の在庫予測」＋「納品数」−「使用予測」の計算値を表示する。

このように、本実施形態に係る発注数管理装置１００は、カレンダー画面上で在庫シミュレーションを行うことが可能であり、未来の在庫予測数をシミュレーションすることで未来の納品日における納品数を取得し、納品日からのリードタイムを逆算した発注期限内に取得した納品数に相当する発注数を用いて発注する店舗発注データを生成することができる（図３および図５参照）。特に、直近の店舗棚卸日の棚卸数をベースとして、店舗における在庫予測を行うことから、店舗の適正在庫数と実在庫数とのずれが生じ難い発注数管理を行うことができる（図２参照）。さらに、棚卸の実績データを取得した場合は、その最新の実棚卸データに基づいて過去と未来の在庫シミュレーションを再計算することにより、店舗の適正在庫数と実在庫数とのずれを一層少なくできる。

（ロ）売上予測金額のレンジに応じた段階的な使用予測数算出処理
本実施形態に係る発注数管理装置１００は、未来の店舗在庫数をシミュレーションするため、店舗の売上予算に応じた原材料の使用予測数を求める必要がある。使用予測算出部１０２ｂは、図２および図６に示すように、売上予測マスタ１０６ａと売上レンジマスタ１０６ｂと使用予測マスタ１０６ｃとを用いている。そして、使用予測算出部１０２ｂは、カレンダー上での在庫シミュレーションを可能とするため、図４に示すように、カレンダー上の日付を“納品日”として、日付ごとの売上予測に基づく使用予測数を抽出し、表示部１０２ｅにより“使用予測”の数値を表示する。

使用予測数を算出する場合、使用予測算出部１０２ｂは、売上予測マスタ１０６ａの“店舗コード”と“会計年月”と“対象日（納品日）”として例えば、図６に示すように、２０１４年９月６日を指定すると、その納品日の売上予測金額である￥１，６００，０００を取得する。そして、使用予測算出部１０２ｂは、売上予測金額の￥１，６００，０００が売上レンジマスタ１０６ｂの“売上金額Ｆｒｏｍ”から“売上金額Ｔｏ”のどの範囲に該当するかにより売上レンジを特定する。ここでは、売上レンジ２が特定される。さらに、使用予測算出部１０２ｂは、使用予測マスタ１０６ｃの“店舗コード”と特定された“売上レンジ”と“商品コード”とを指定することにより、“売上レンジ”に応じた“使用予測数”として「２０」が取得される。この取得された使用予測数「２０」は、２０１４年９月６日の納品日に予測される売上金額に応じて抽出された原材料の使用量に相当する。

このように、本実施形態に係る発注数管理装置１００は、売上レンジマスタ１０６ｂを用いたことにより、売上予測金額がリニアに変化しても、４段階の売上レンジに分けられていることから、段階的な使用予測数しか取得できない。これは、今まで売上金額に対して単純に係数を乗じて、比例的な原材料の使用予測数を取得していたのと異なっている。本実施形態の発注数管理装置１００が売上レンジマスタ１０６ｂを採用した理由は、原材料が図４に示す袋詰めのブラウンシュガーのように、発注単位が一定量以上無いと発注できない場合であっても、発注単位に応じて売上レンジを設定することで、発注に適した使用予測数が取得できるからである。これらの売上予測マスタ１０６ａ、売上レンジマスタ１０６ｂおよび使用予測マスタ１０６ｃのメンテナンスは、マスタメンテ部１０２ａを用いて行われる。

より具体的には、例えば、キャラメルポップコーンを製造するために必要な原材料であるブラウンシュガーの使用予測数は、
売上予算が ０円〜１００万円未満の場合・・１０袋
売上予算が１００万円〜１５０万円未満の場合・・１５袋
売上予算が１５０万円〜２００万円未満の場合・・２０袋
のように設定することができる。

［売上レンジマスタの応用例１］
上記の売上レンジマスタ１０６ｂの設定例は、原材料の使用予測数を算出する場合に用いたが、必ずしもこれに限定されない。例えば、上記以外の例として、フランチャイズ契約のロイヤリティ設定（定額方式）などの場合にも応用が可能である。具体的には、店舗の売上高に対してロイヤリティ設定を行う際に、店舗の売上レンジに応じてロイヤリティの定額量を段階的に設定するようにしてもよい。
月間の売上金額が ０円〜３００万円未満の場合・・１０万円
月間の売上金額が３００万円〜５００万円未満の場合・・１５万円
月間の売上金額が５００万円〜 の場合・・２０万円
のように設定することができる。

［売上レンジマスタの応用例２］
また、フランチャイズ契約のロイヤリティ設定（固定と変動の組み合わせ）などの場合は、店舗の売上高に対してロイヤリティ設定を行う際に、店舗の売上レンジに応じて最低ロイヤリティ（固定額）と売上高に段階的なパーセンテージを掛けた設定としてもよい。
月間の売上金額が０円〜３，０００万円未満の場合・・最低ロイヤリティ１０万円（固定額）＋売上金額×３０％（変動額）
月間の売上金額が３，０００万円〜５，０００万円未満の場合・・最低ロイヤリティ１０万円（固定額）＋売上金額×２８％（変動額）
月間の売上金額が５００万円〜 の場合・・最低ロイヤリティ１０万円（固定額）＋売上金額×２５％（変動額）
のように設定することができる。

［４．他の実施形態］
本発明は、上述した実施形態以外にも、特許請求の範囲に記載した技術的思想の範囲内において種々の異なる実施形態にて実施されてよいものである。

例えば、実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。

また、本明細書中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各処理の登録データや検索条件等のパラメータを含む情報、画面例、データベース構成については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。

また、発注数管理装置１００に関して、図示の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。

例えば、発注数管理装置１００が備える処理機能、特に制御部１０２にて行われる各処理機能については、その全部または任意の一部を、ＣＰＵおよび当該ＣＰＵにて解釈実行されるプログラムにて実現してもよく、また、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現してもよい。尚、プログラムは、本実施形態で説明した処理を情報処理装置に実行させるためのプログラム化された命令を含む一時的でないコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されており、必要に応じて発注数管理装置１００に機械的に読み取られる。すなわち、ＲＯＭまたはＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）などの記憶部１０６などには、ＯＳと協働してＣＰＵに命令を与え、各種処理を行うためのコンピュータプログラムが記録されている。このコンピュータプログラムは、ＲＡＭにロードされることによって実行され、ＣＰＵと協働して制御部１０２を構成する。

また、このコンピュータプログラムは、発注数管理装置１００に対して任意のネットワークを介して接続されたアプリケーションプログラムサーバに記憶されていてもよく、必要に応じてその全部または一部をダウンロードすることも可能である。

また、本実施形態で説明した処理を実行するためのプログラムを、一時的でないコンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納してもよく、また、プログラム製品として構成することもできる。ここで、この「記録媒体」とは、メモリーカード、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）メモリ、ＳＤ（Ｓｅｃｕｒｅ Ｄｉｇｉｔａｌ）カード、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ（ＥｒａｓａＢＳｅ ＰｒｏｇｒａｍｍａＢＳｅ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＥＥＰＲＯＭ（登録商標）（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ ＥｒａｓａＢＳｅ ａｎｄ ＰｒｏｇｒａｍｍａＢＳｅ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＣＤ−ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｋ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＭＯ（Ｍａｇｎｅｔｏ−Ｏｐｔｉｃａｌ ｄｉｓｋ）、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｋ）、および、ＢＳｕ−ｒａｙ（登録商標） Ｄｉｓｃ等の任意の「可搬用の物理媒体」を含むものとする。

また、「プログラム」とは、任意の言語または記述方法にて記述されたデータ処理方法であり、ソースコードまたはバイナリコード等の形式を問わない。なお、「プログラム」は必ずしも単一的に構成されるものに限られず、複数のモジュールやライブラリとして分散構成されるものや、ＯＳに代表される別個のプログラムと協働してその機能を達成するものをも含む。なお、実施形態に示した各装置において記録媒体を読み取るための具体的な構成および読み取り手順ならびに読み取り後のインストール手順等については、周知の構成や手順を用いることができる。

記憶部に格納される各種のデータベース等は、ＲＡＭ、ＲＯＭ等のメモリ装置、ハードディスク等の固定ディスク装置、フレキシブルディスク、および、光ディスク等のストレージ手段であり、各種処理やウェブサイト提供に用いる各種のプログラム、テーブル、データベース、および、ウェブページ用ファイル等を格納する。

また、発注数管理装置１００は、既知のパーソナルコンピュータまたはワークステーション等の情報処理装置として構成してもよく、また、任意の周辺装置が接続された当該情報処理装置として構成してもよい。また、発注数管理装置１００は、当該情報処理装置に本実施形態で説明した処理を実現させるソフトウェア（プログラムまたはデータ等を含む）を実装することにより実現してもよい。

更に、装置の分散・統合の具体的形態は図示するものに限られず、その全部または一部を、各種の付加等に応じてまたは機能付加に応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。すなわち、上述した実施形態を任意に組み合わせて実施してもよく、実施形態を選択的に実施してもよい。

本発明は、特に、保管スペースの限られた小規模店舗でこまめに発注を行って在庫管理する必要のある食品加工（調理）販売等の業界などに有用である。

１００ 発注数管理装置
１０２ 制御部
１０２ａ マスタメンテ部
１０２ｂ 使用予測算出部
１０２ｃ 納品数算出部
１０２ｄ 在庫予測算出部
１０２ｅ 表示部
１０４ 通信インターフェース部
１０６ 記憶部
１０６ａ 売上予測マスタ
１０６ｂ 売上レンジマスタ
１０６ｃ 使用予測マスタ
１０６ｄ 納品数データ
１０６ｅ 店舗棚卸データ
１０８ 入出力インターフェース部
１１２ 入力装置
１１４ 出力装置
２００ サーバ
３００ ネットワーク

Claims (5)

1. 制御部および記憶部を備え、店舗における原材料の在庫予測数に基づいて発注数を管理する発注数管理装置であって、
   前記記憶部には、
   店舗識別情報、納品日情報、売上予測情報および前記原材料の使用予測情報を含む第１のマスタと、
   店舗識別情報、納品日情報および前記原材料の発注情報を含む納品数データと、
   店舗識別情報、棚卸日情報および前記原材料の棚卸数情報を含む店舗棚卸データと、
   が格納されており、
   前記制御部は、
   前記第１のマスタを用いて前記店舗で使用される原材料の使用予測数を算出する使用予測算出手段と、
   前記納品数データを用いて納品日ごとに入荷予定の納品数を算出する納品数算出手段と、
   前記店舗棚卸データの直近の棚卸数と前記使用予測数と前記納品数とを用いて前記店舗の在庫予測数を算出する在庫予測算出手段と、
   前記使用予測数、前記納品数および前記在庫予測数を前記納品日ごとに画面に表示する表示手段と、
   を備えること、
   を特徴とする発注数管理装置。
2. 前記在庫予測算出手段は、
   前記店舗棚卸データの最新の棚卸結果に基づいて前記在庫予測数を算出し直すこと、
   を特徴とする請求項１に記載の発注数管理装置。
3. 前記表示手段は、
   カレンダー画面に表示してシミュレーションを行うこと、
   を特徴とする請求項１または２に記載の発注数管理装置。
4. 制御部および記憶部を備え、店舗における原材料の在庫予測数に基づいて発注数を管理する発注数管理装置で実行される発注数管理方法であって、
   前記記憶部には、
   店舗識別情報、納品日情報、売上予測情報および前記原材料の使用予測情報を含む第１のマスタと、
   店舗識別情報、納品日情報および前記原材料の発注情報を含む納品数データと、
   店舗識別情報、棚卸日情報および前記原材料の棚卸数情報を含む店舗棚卸データと、
   が格納されており、
   前記制御部で実行される、
   前記第１のマスタを用いて前記店舗で使用される原材料の使用予測数を算出する使用予測算出ステップと、
   前記納品数データを用いて納品日ごとに入荷予定の納品数を算出する納品数算出ステップと、
   前記店舗棚卸データの直近の棚卸数と前記使用予測数と前記納品数とを用いて前記店舗の在庫予測数を算出する在庫予測算出ステップと、
   前記使用予測数、前記納品数および前記在庫予測数を前記納品日ごとに画面に表示する表示ステップと、
   を含むこと、
   を特徴とする発注数管理方法。
5. 制御部および記憶部を備え、店舗における原材料の在庫予測数に基づいて発注数を管理する発注数管理装置に実行させるための発注数管理プログラムであって、
   前記記憶部には、
   店舗識別情報、納品日情報、売上予測情報および前記原材料の使用予測情報を含む第１のマスタと、
   店舗識別情報、納品日情報および前記原材料の発注情報を含む納品数データと、
   店舗識別情報、棚卸日情報および前記原材料の棚卸数情報を含む店舗棚卸データと、
   が格納されており、
   前記制御部で実行させるための、
   前記第１のマスタを用いて前記店舗で使用される原材料の使用予測数を算出する使用予測算出ステップと、
   前記納品数データを用いて納品日ごとに入荷予定の納品数を算出する納品数算出ステップと、
   前記店舗棚卸データの直近の棚卸数と前記使用予測数と前記納品数とを用いて前記店舗の在庫予測数を算出する在庫予測算出ステップと、
   前記使用予測数、前記納品数および前記在庫予測数を前記納品日ごとに画面に表示する表示ステップと、
   を含むこと、
   を特徴とする発注数管理プログラム。

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