JP2019086951A - サプライチェーン管理システムおよびその制御方法 - Google Patents

Abstract

【課題】サプライチェーンに異常が発生した場合に、対応の優先順位決定に役立つ情報が得られるサプライチェーン監視システムを提供する。【解決手段】サプライチェーン管理システムは、サプライチェーン情報取得手段と、異常情報抽出手段とを有している。また、品質低下リスクポイント付与手段と、対応コストリスク付与手段と、納期遅延リスクポイント付与手段と、サプライチェーンリスクデータ記憶手段とを有している。サプライチェーン情報取得手段は、各ノードとリンクからサプライチェーン情報を取得し、異常情報取得手段は、サプライチェーン情報から異常情報を抽出する。３つのリスクポイント付与手段は、品質低下、対応コスト、納期遅延のリスクを定量化した３つのリスクポイントを、それぞれ異常情報に付与し、サプライチェーンリスクデータを生成する。このデータをサプライチェーンリスク情報記憶手段が記憶する。【選択図】 図１

Description

本発明は、サプライチェーン管理システムおよびその制御方法に関する。

近年のソフトウェア、ハードウェア、および、それらをシステム化した情報通信技術の進歩に伴い、調達・生産・物流などのサプライチェーン全体に渡る情報管理が可能になってきている。他方で、取引、商業、通信の複雑化に伴い、物理的サプライチェーンにおける情報管理は複雑さを増している。このように複雑化したサプライチェーンの効率を最大化するために、サプライチェーンの情報管理を有効に活用する方法が求められている。

ところで、サプライチェーンでは、予期せぬ異常により、物理的サプライチェーンが分断される場合がある。例えば地震や水害などの災害が発生した場合、生産、物流などが滞る恐れがある。また、この異常により、供給業者に影響がある場合は、例えば生産計画を見直したり、関連する製品を顧客に渡す納期を調整したりする必要が生じる。これらの調整等に時間を要すると、製品の出荷が遅れ、経済または経営上の損失が拡大することとなる。

また、予期せぬ異常だけでなく、供給材料のＥＯＬ（Ｅｎｄ Ｏｆ Ｌｉｎｅ）や品質問題が発生した際にも、関連製品や顧客への影響が生じる。このような影響の調査や対策実行などの対応が遅れると、物理的サプライチェーンの分断が長期化し、損失が拡大する事態を招く。

上述のような背景から、サプライチェーンの分断を早期に復旧する仕組みが求められている。そして、そのような仕組みに貢献するための、様々なサプライチェーン管理システムが考案されている。例えば特許文献１には、材料供給業者、部品および構成要素製造業者、製品組み立て業者の階層ごとに性能情報（稼働情報）を収集し、対象とする製品に関わる情報を相互に関連付けて監視する、サプライチェーン監視システムが開示されている。このサプライチェーン監視システムを用いることで、サプライチェーンに異常が発生した場合に、異常の影響がおよぶ範囲や規模を素早く把握することが可能になる。

特表２０１５−５２８９４６号公報

しかしながら、特許文献１の技術では、サプライチェーンの異常が影響を及ぼす範囲や規模を提示するのみであり、それぞれの異常に対する対応の有無および対応の進捗状況を把握することができなかった。

本発明は、上記の問題点に鑑みてなされたものであり、サプライチェーンに異常が発生した場合に、当該異常に対する対応の有無と進捗状況が把握できるサプライチェーン監視システムを提供することを目的としている。

上記の課題を解決するため、サプライチェーン管理システムは、サプライチェーン情報取得手段と、異常情報抽出手段とを有している。また、品質低下リスクポイント付与手段と、対応コストリスク付与手段と、納期遅延リスクポイント付与手段と、サプライチェーンリスクデータ記憶手段とを有している。サプライチェーン情報取得手段は、各ノードとリンクからサプライチェーン情報を取得し、異常情報取得手段は、サプライチェーン情報から異常情報を抽出する。３つのリスクポイント付与手段は、品質低下、対応コスト、納期遅延のリスクを定量化した３つのリスクポイントを、それぞれ異常情報に付与し、サプライチェーンリスクデータを生成する。このデータをサプライチェーンリスク情報記憶手段が記憶する。

本発明の効果は、サプライチェーンに異常が発生した場合に、対応の優先順位決定に役立つ情報が得られるサプライチェーン監視システムを提供できることである。

第１の実施形態のサプライチェーン管理システムを示すブロック図である。 一般的なサプライチェーンを表す模式図である。 第１の実施形態のサプライチェーン管理システムの動作を示すフローチャートである。 第２の実施形態のサプライチェーン管理システムのハードウェア構成を示すブロック図である。 第２の実施形態のサプライチェーン管理システムの詳細を示すブロック図である。 第２の実施形態の品質低下リスクポイントの算出動作を示すフローチャートである。 第２の実施形態の対応コストリスクポイントの算出動作を示すフローチャートである。 第２の実施形態の納期遅延リスクポイントの算出動作を示すフローチャートである。 第３の実施形態の表示制御部の詳細を示すブロック図である。 第３の実施形態のリスク悪化判定の一具体例を示すフローチャートである。 第３の実施形態のリスク悪化判定の別の具体例を示すフローチャートである。 第３の実施形態の表示選択画面の一例を示す図である。 第３の実施形態の表示制御の動作を示すフローチャートである。 第３の実施形態の時系列表示の一例を示すグラフである。 第３の実施形態の２次元マップ表示の一例を示すグラフである。 第３の実施形態の２つの時刻におけるデータの２次元マップ表示の一例を示すグラフである。 第３の実施形態の２つの時刻におけるデータの２次元マップ表示の別の一例を示すグラフである。 第３の実施形態の３次元マップ表示の例を示すグラフである。

以下、図面を参照しながら、本発明の実施形態を詳細に説明する。但し、以下に述べる実施形態には、本発明を実施するために技術的に好ましい限定がされているが、発明の範囲を以下に限定するものではない。なお各図面の同様の構成要素には同じ番号を付し、説明を省略する場合がある。

（第１の実施形態）
図１は、本実施形態のサプライチェーン管理システムを示すブロック図である。サプライチェーン管理システムは、サプライチェーン情報取得手段１と、異常情報抽出手段２とを有している。また、品質低下リスクポイント付与手段３と、対応コストリスク付与手段４と、納期遅延リスクポイント付与手段５と、サプライチェーンリスク情報記憶手段６とを有している。

サプライチェーン情報取得手段１は、サプライチェーン情報を取得する。サプライチェーンは、物品の調達・生産・物流拠点となる複数のノードと、それぞれの前記ノード間を結ぶリンクで構成されている。図２は、日本、アジア、オセアニア地域のサプライチェーンを表す模式図である。拠点を表すノード１０がリンク２０によって結ばれている。物流は、あるノード１０からリンク２０を通して別のノード１０へ物品を移動することにより行われる。

サプライチェーン情報は、これらの各ノード１０および各リンク２０の、その時々における稼働情報であり、具体的には、通常可動、稼働率低下、被災により復旧時期不明、などの情報を含む。サプライチェーン情報は、各ノード１０と各リンク２０から送信される。サプライチェーン情報の元となる情報は、例えば、ノード１０やリンク２０の入力装置から入力されたり、生産、物流装置などから定期的に送信されたりして生成される。サプライチェーン情報取得手段１は、サプライチェーン情報を取得した時に、例えば、それぞれのサプライチェーン情報を識別する識別番号を付与して、ノード名またはリンク名と、取得時刻とを紐づけて記憶することができる。

異常情報取得手段２は、サプライチェーン情報取得手段１が取得したサプライチェーン情報が、ノード１０またはリンク２０の異常を示す異常情報を含む場合に、異常情報を抽出する。ここで異常情報とは、各ノードおよび各リンクの性能低下を示す情報であり、具体的には、例えば、地震により工場停止中、道路の閉鎖により陸路輸送不可などといった情報である。異常情報は、サプライチェーン情報と紐づけて記憶することができる。

本実施形態のサプライチェーン管理システムは、リスクを定量的に見積もるために、ＱＣＤの３つの観点から、異常情報にリスクポイントを付与する。なお、ＱＣＤとは、Ｑｕａｌｉｔｙ（品質）、Ｃｏｓｔ（費用）、Ｄｅｌｉｖｅｒｙ（納期）の頭文字を取った言葉である。

品質低下リスクポイント付与手段３は、異常情報に品質低下に関わる情報が含まれる場合に、その内容から予想される品質低下の程度を定量化して、品質低下リスクポイントとして異常情報に付与する。ここで言う品質とは、そのノードまたはリンクに求められている目標の達成度である。具体的には、例えば、予定されている出荷量１０万個に対して、７万個しか出荷できない、予定している輸送量１０ｔに対して６ｔしか輸送できないといった内容を表すものである。

対応コストリスクポイント付与手段４は、異常情報に対応コストが必要になる情報が含まれている場合に、その内容から予想される対応コストを定量化して、対応コストリスクポイントとして異常情報に付与する。対応コストとは、具体的には、例えば、装置の修理、代替品の調達コストなどである。

納期遅延リスクポイント付与手段５は、異常情報に納期遅延に関わる情報が含まれている場合に、その内容から予想される納期遅延を定量化して、納期遅延リスクポイントとして異常情報に付与する。納期遅延とは、具体的には、例えば、３日の納期が４日遅れて７日になるといったものである。

サプライチェーンリスク情報記憶手段６は、異常情報に、品質リスクポイントと、対応コストリスクポイントと、納期遅延リスクポイントとが付与されたデータを、サプライチェーンリスクデータとして記憶する。サプライチェーンリスク情報は異常情報に紐づいており、異常情報はサプライチェーン情報に紐づいている。したがって、サプライチェーンリスク情報は、サプライチェーン情報に保持するノード名あるいはリンク名、取得時刻とも紐づいている。

図３は、本実施形態のサプライチェーン管理システムの動作を示すフローチャートである。まず、サプライチェーン情報取得手段１が、サプライチェーン情報を取得し、記憶する（Ｓ１）。次に、異常情報抽出手段２が、サプライチェーン情報に異常情報が含まれるか判定する（Ｓ２）。判定の結果、異常情報が含まれていた場合は（Ｓ２＿Ｙｅｓ）、異常情報を抽出する（Ｓ３）。そして異常情報に対して、品質低下リスクポイントを付与し（Ｓ４）、対応コストリスクポイントを付与し（Ｓ５）、納期遅延リスクポイントを付与して（Ｓ６）、サプライチェーンリスクデータを生成する。生成したサプライチェーンリスクデータは、サプライチェーンリスクデータ記憶手段６に記憶する。

一方、Ｓ２の判定で、異常情報が含まれていなければ（Ｓ２＿Ｎｏ）、終了する。なお、この時、品質低下リスクポイント、対応コストリスクポイント、納期遅延リスクポイントにすべて０を付与して、サプライチェーンリスクデータ記憶手段に記憶する動作とすることも可能である。

上記の構成とすることにより、本実施形態のサプライチェーン情報管理システムでは、サプライチェーンに異常が発生した場合に、それぞれの異常について定量化したリスクポイントを付与することができる。そして、複数の異常が同時に発生した場合には、リスクポイントを用いて、各異常の程度を定量的に比較し、対応の優先順位決定の参考とすることができる。

以上説明したように、本実施形態によれば、サプライチェーンに異常が発生した場合に、対応の優先順位決定に役立つ情報が得ることができる。

（第２の実施形態）
図４は、本実施形態のサプライチェーン管理システムのハードウェア構成を示すブロック図である。サプライチェーン管理システム１０００は、記憶装置１１００と、中央処理装置１２００と、表示装置１３００と、インターフェイス１４００と、入力装置１５００とを有している。一般的なコンピュータと同様な構成となっている。

図５は、サプライチェーン管理システム１０００の詳細を示すブロック図である。記憶装置１１００には、サプライチェーン情報記憶部１１１０と、サプライチェーンリスク情報記憶部１１２０が実装されている。中央処理措置１２００には、サプライチェーン情報取得部１２１０と、異常情報抽出部１２２０と、品質低下リスクポイント付与部１２３０と、対応コストリスクポイント付与部１２４０と、納期遅延リスクポイント付与部１２５０とが実装されている。また、サプライチェーンリスク情報選択部１２６０と、表示モード選択部１２８０とを有する。さらに、表示装置１３００と、通信インターフェイス１４００と、入力装置１５００とを有している。

サプライチェーン情報取得部１２１０は、インターネット２０００から、通信インターフェイス１４００を介して、各ノードまたは各リンクからサプライチェーン情報を取得し、サプライチェーン情報記憶部１１１０に記憶する。異常情報抽出部１２２０は、取得したサプライチェーン情報を検証し、異常情報が含まれている場合は、異常情報を抽出する。異常情報の検出は、例えば、サプライチェーン情報の送信側で、異常を示すフラグを立てておき、異常情報抽出部１２２０で、このフラグを検出した場合に、異常情報ありと判定するという取り決めにより実行することができる。また、他の周知の方法で、予め取り決めを行っておくことで、実行しても良い。

品質低下リスクポイント付与部１２３０は、抽出された異常情報に品質低下に関わるデータが含まれている場合に、当該品質低下のリスクを定量化して品質リスクポイントを算出し、これを異常情報に付与する。品質低下に関わるデータの検出は、予め定めた取り決めによって行うことができる。例えば、欠品数という項目があればこれを検出するといった方法で行うことができる。なお定量化の方法については後述する。

対応コストリスクポイント付与部１２４０は、抽出された異常情報に対応コストが必要になるデータが含まれている場合に、当該対応コストのリスクを定量化して対応コストリスクポイントを算出し、これを異常情報に付与する。対応コストに関わるデータの検出は、予め定めた取り決めによって行うことができる。例えば、修理費という項目があればこれを検出するといった方法で行うことができる。なお定量化の方法については後述する。

納期遅延リスクポイント付与部１２５０は、抽出された異常情報に納期遅延に関わるデータが含まれている場合に、当該納期遅延のリスクを定量化して納期遅延リスクポイントを算出し、これを異常情報に付与する。納期遅延に関わるデータの検出は、予め定めた取り決めによって行うことができる。例えば、納期遅延という項目があればこれを検出するといった方法で行うことができる。なお定量化の方法については後述する。

上記３つのリスクポイントを異常情報に付与したデータを、サプライチェーンリスクデータとして、サプライチェーンリスクデータ記憶部１１２０に記憶する。なお記憶の制御は、例えば３つのリスクポイント付与部の中で、最後にリスクポイントを付与した付与部が行うことができる。

サプライチェーンリスクデータ選択部１２６０は、表示装置１３００に表示するサプライチェーンリスクデータを選択する。その選択は、例えば、入力装置１５００で入力されたノード名またはリンク名と時間範囲に従って行うことができる。あるいは、デフォルトとして設定されたノードやリンクおよび時間範囲のデータを選択しても良い。

表示モード選択部１２７０は、表示装置１３００に表示する画像の表示モードを選択する。表示モードの選択は、例えば、入力装置１５００で入力された表示モードに従って行うことができる。あるいは、デフォルトとして設定された表示モードを選択しても良い。表示モードの詳細については後述する。

表示制御部１２８０は、選択されたサプライチェーンリスクデータを、選択された表示モードで表示するように、表示装置１３００の表示を制御する。表示制御の詳細については後述する。

次に、品質リスクポイントの算出について説明する。図６（ａ）は、品質低下リスクポイントの算出動作を示すフローチャートである。なお、これは、図３のフローチャートのＳ４のサブルーチーン処理に相当する。まず、異常情報の品質低下に関するデータを抽出する（Ｓ４１）。次に、抽出したデータを所定の演算によって規格化する（Ｓ４２）。規格化の方法は任意であるが、品質低下リスクポイント、対応コストリスクポイント、納期遅延リスクポイントを、損失が同等となるレベルで比較できるようにすることが望ましい。なお、品質低下に関するデータが複数ある場合は、例えば、それぞれのデータにについて品質低下リスクポイントを算出し、その総和を品質低下リスクポイントとすることができる。

図６（ｂ）は、具体的な品質低下リスクポイント算出の一例を示すフローチャートである。まず、異常情報から所要数に関する直行率（％）を抽出する（Ｓ４１ａ）。次に１００％から直行率（％）を引いた結果を１０で割って規格化する（Ｓ４２ａ）。直行率が７０％であれば（１００−７０）／１０＝３となる。

次に、対応コストリスクポイントの算出について説明する。図７（ａ）は、対応コストリスクポイントの算出動作を示すフローチャートである。なお、これは、図３のフローチャートのＳ５のサブルーチーン処理に相当する。まず、異常情報の対応コストに関するデータを抽出する（Ｓ５１）。次に、抽出したデータを所定の演算によって規格化する（Ｓ５２）。規格化の方法は任意であるが、品質低下リスクポイント、対応コストリスクポイント、納期遅延リスクポイントを、損失が同等となるレベルで比較できるようにすることが望ましい。なお、対応コストに関するデータが複数ある場合は、例えば、それぞれのデータにについて対応コストリスクポイントを算出し、その総和を対応コストリスクポイントとすることができる。

図７（ｂ）は、具体的な対応コストリスクポイント算出の一例を示すフローチャートである。まず、異常情報から対応コストの金額（円）を抽出する（Ｓ５１ａ）。次に対応コストを１０円で割った時の桁数で規格化する（Ｓ５２ａ）。対応コストが１，０００，０００円であれば、１０で割った時の桁数６なので、対応コストリスクポイントは６となる。

次に、納期遅延リスクポイントの算出について説明する。図８（ａ）は、納期遅延リスクポイントの算出動作を示すフローチャートである。なお、これは、図３のフローチャートのＳ６のサブルーチーン処理に相当する。まず、異常情報の納期遅延に関するデータを抽出する（Ｓ６１）。次に、抽出したデータを所定の演算によって規格化する（Ｓ６２）。規格化の方法は任意であるが、品質低下リスクポイント、対応コストリスクポイント、納期遅延リスクポイントを、損失が同等となるレベルで比較できるようにすることが望ましい。図８（ｂ）は、具体的な納期遅延リスクポイント算出の一例を示すフローチャートである。まず、異常情報から納期遅延予測日数を抽出する（Ｓ６１ａ）。次に納期遅延予測日数を通常リードタイム（日）で除し、１０を乗じて規格化する（Ｓ６２ａ）。例えば、納期遅延予測日数が２日、通常リードタイムが１０日であれば、納期遅延リスクポイントは２／１０＊１０＝２となる。

以上説明したように、本実施形態によれば、サプライチェーンの各ノードと各リンクに発生した異常に対し、品質（Ｑ）、コスト（Ｃ）、納期（Ｄ）に関するインパクトをリスクポイントとして定量化できる。そしてリスクポイントを比較することにより、複数の異常に対処する時の優先順位を決める参考とすることができる。

（第３の実施形態）
本実施形態では、表示装置における表示および、その制御について説明する。図９は、表示制御部１２７０の詳細を示すブロック図である。表示制御部１２７０は、マップ表示制御部１２７１と、時系列表示制御部１２７２と、リスク悪化判定部１２７３と、強調表示制御部１２７４とを有する。

マップ表示制御部１２７１は、マップ表示を制御する。マップ表示の詳細については後述する。

時系列表示制御部１２７２は、時系列表示を制御する。時系列表示の詳細については後述する。

リスク悪化判定部１２７３は、あるノードまたはリンクのリスクポイントについて、時間の経過とともにリスクが悪化したか否かを判定する。リスクの悪化判定は、リスクポイントの増加量に基づいて行う。

強調表示制御部１２７４は、リスク悪化部１２７３がリスク悪化と判定したデータを強調表示する制御を行う。

図１０は、リスク悪化判定の一具体例を示すフローチャートである。まず、サプライチェーンリスクデータ記憶部から、選択したノードの対応コストリスクポイントＣｎとＣｎ−１を読み出す（Ｓ１０１）。ここで、Ｃｎはｎ回目に取得したデータ、Ｃｎ−１は、その１回前のｎ−１回目に取得したデータである。すなわち、時系列ではＣｎ−１が先のデータ、Ｃｎが後のデータである。次に差分Ｃｎ−（Ｃｎ−１）を計算する（Ｓ１０２）。の値が０以下であれば（Ｓ１０２＿Ｎｏ）、「悪化無し」と判定して終了する。一方、この値が正であった場合は、リスクが、時間とともに増大している、すなわち「悪化」と判定する（Ｓ１０３）。

図１１は、リスク悪化判定の別の具体例を示すフローチャートである。まず、図１０の例と同様に、サプライチェーンリスクデータ記憶部から、ｎ回目とｎ−１回目に取得した対応コストリスクポイントＣｎ、Ｃｎ−１を取得する（２０１）。次にｎ回目とｎ−１回目に取得した日時ＬｎとＬｎ−１を取得する（Ｓ２０２）。次にコストリスク対応率Ａｎを式、Ａｎ＝（Ｃｎ−（Ｃｎ−１））／（Ｌｎ−（Ｌｎ−１））により算出する（Ｓ２０３）。次に算出したＡｎが、悪化を判定する閾値Ａｔｈより大きいか判定する（Ｓ２０４）。Ａｎ≦Ａｔｈであれば（Ｓ２０４）、「悪化無し」と判定して終了する。一方、Ａｎ＞Ａｔｈだった場合は（Ｓ２０４＿Ｙｅｓ）、「悪化」と判定する（Ｓ２０５）。

次に、表示するサプライチェーンリスクデータの選択と、表示モードの選択について説明する。図１２は、表示選択画面の一例を示す図である。表示するサプライチェーンリスクデータを選択するため、ノード／リンク番号と時間範囲とを選択する欄がある。ノード／リンク番号は複数選択することも可能になっている。

表示モード選択欄では、１種類のリスクポイントについて時系列表示を行うか、２種類のリスクポイントについて２次元マップ表示を行うか、３つのリスクポイントについて３次元マップ表示を行うかなどが選べるようになっている。また、悪化判定をどのリスクポイントで行うか、総和で行うか選んだり、リスクが悪化しているデータを強調表示するか選択したりできるようになっている。また、２次元マップ表示で、軸に採用していないデータの表示を行うか、行う場合は数字で表示するか、点の大きさで表示するか、色で表示するかなどが選べるようになっている。

図１３は、表示制御の動作を示すフローチャートである。まず表示するノードまたはリンクを選択する（Ｓ３０１）。次に、表示する時間範囲を選択する（Ｓ３０２）。次に、表示モードを選択する（Ｓ３０３）。上記３つの動作は、順不同で良く、例えば入力装置からの入力に従って、サプライチェーンリスクデータ選択部と表示モード選択部が実行する。次に、表示制御部が選択結果に従い表示データを生成し（Ｓ３０４）、表示装置にデータを表示する（Ｓ３０５）。

次に、表示の具体例について説明する。図１４は、時系列表示の一例を示すグラフであり、ノード００２。ノード００４の、２つのノードの時系列データを表示している。横軸は時間であり、ここでは単位を経過日数で表している。縦軸は対応コストリスクポイントＣであり、ここでは、０≦Ｃ＜３を平常、３≦Ｃ＜６を警告、Ｃ≧６を要対応とランク分けしている。ノード００４の対応コストリスクポイントは、２週目以降平常の範囲になっており、ユーザーは、対応不要または優先順位が低いと判断できる。一方、ノード００２の対応コストリスクポイントは４週目以降要対応に悪化しており、ここでは、点に色を付けることによって強調表示している。この表示により、ユーザーは、ノード００２の異常に対する対応の優先度が高いことを一目で判断することができる。

図１５は、ある時刻における、７ノードの、納期遅延リスクポイントと、対応コストリスクポイントをマップ表示した例を示すグラフである。このグラフでは、ノード００２は納期遅延リスクポイント、対応コストリスクポイントがともに要対応レベルのため優先順位が最も高いと判定できる。また次位がノード００３、以下００７、００１、００５、００６、００４であることを、ユーザーは容易に判定することができる。

図１６は、４つのノードの納期遅延リスクポイントと対応コストリスクポイント、２つの時刻の異なる時刻についてマップ表示した例を示すグラフである。ここでは、時間の経過をデータ取得回で表し、Ｎ−１回目とＮ回目のデータを表示している。このグラフから、ノード００２の納期遅延リスクが悪化していることや、Ｎ−１回目でリスクポイントが付与されていなかったノード００３が、Ｎ回目で対応コストリスクポイントが要対応レベルに変化したことが把握できる。また、ノード００４のリスクポイントが警告レベルに悪化したこと、ノード００１のリスクが、レベルは変わらないものの悪化傾向にあることなどが把握できる。

図１７は、図１６の表示に加えて、軸に採用していない品質低下リスクポイントを点の大きさで表した例を示すグラフである。この表示では、ノード００４は、納期遅延リスクポイントと対応コストリスクポイントに加えて、品質リスクポイントも増加していることが把握できる。またノード００１やノード００２では、品質低下リスクは低いことが把握できる。

図１８は、３つのリスクポイントを軸とした３次元マップ表示の例を示すグラフである。データは図１７と同じものを用いている。このような３次元マップ表示では、３つのリスクポイントの総和を、原点からの距離で比較することができる。このため、総合的なリスクとその変化を容易に把握することができる。

上述した第１乃至第３の実施形態の処理をコンピュータに実行させるプログラムおよび該プログラムを格納した記録媒体も本発明の範囲に含む。記録媒体としては、例えば、磁気ディスク、磁気テープ、光ディスク、光磁気ディスク、半導体メモリ、などを用いることができる。

以上、上述した実施形態を模範的な例として本発明を説明した。しかしながら、本発明は、上記実施形態には限定されない。即ち、本発明は、本発明のスコープ内において、当業者が理解し得る様々な態様を適用することができる。

１ サプライチェーン情報取得手段
２ 異常情報抽出手段
３ 品質低下リスクポイント付与手段
４ 対応コストリスクポイント付与手段
５ 納期遅延リスクポイント付与手段
６ サプライチェーンリスクデータ記憶手段
１０ ノード
２０ リンク
１０００ サプライチェーン管理システム
１１００ 記憶装置
１１１０ サプライチェーン情報記憶部
１１２０ サプライチェーンリスクデータ記憶部
１２００ 中央処理装置
１２１０ サプライチェーン情報取得部
１２２０ 異常情報抽出部
１２３０ 品質低下リスクポイント付与部
１２４０ 対応コストリスクポイント付与部
１２５０ 納期遅延リスクポイント付与部
１２６０ サプライチェーンリスクデータ選択部
１２７０ 表示モード選択部
１２８０ 表示制御部
１３００ 表示装置
１４００ 通信インターフェイス
１５００ 入力装置
２０００ インターネット

Claims (10)

1. サプライチェーンを構成するノードの稼働状況と前記ノードを結ぶリンクの稼働状況とを表すサプライチェーン情報を取得するサプライチェーン情報取得手段と、
   前記サプライチェーン情報から、前記ノードまたは前記リンクの異常を示す異常情報を抽出する異常情報抽出手段と、
   前記異常情報から予測される、目標性能の未達量を定量化した品質リスクポイントを前記異常情報に付与する品質リスクポイント付与手段と、
   前記異常情報から予測される、前記異常を回復するために要する費用を定量化した対応コストリスクポイントを前記異常情報に付与する対応コストリスクポイント付与手段と、
   前記異常情報から予測される納期遅延量を定量化した納期遅延リスクポイントを前記異常情報に付与する納期遅延リスクポイント付与手段と
   前記品質リスクポイントと前記対応コストリスクポイントと前記納期遅延リスクポイントとを前記異常情報に付与したデータをサプライチェーンリスクデータとして記憶するサプライチェーンリスクデータ記憶手段と
   を有することを特徴とするサプライチェーン管理システム。
2. 前記ノードまたは前記リンクと時刻とを指定して、前記サプライチェーンリスクデータを選択する選択手段と、
   前記選択手段で選択されたサプライチェーンリスク情報を画像またはテキストで表示する表示手段と、
   を有することを特徴とする請求項１に記載のサプライチェーン管理システム。
3. 前記選択手段が、
   複数の前記時刻を選択し、
   前記表示手段が、
   前記品質リスクポイントと前記対応コストリスクポイントと前記納期遅延リスクポイントとのうちの少なくとも一つを時系列で表示する
   ことを特徴とする請求項２に記載のサプライチェーン管理システム。
4. 前記選択手段が、
   複数の前記ノードまたは前記リンクを選択し、
   前記品質リスクポイントと前記対応コストリスクポイントと前記納期遅延リスクポイントとのうちの少なくとも２つを軸とするグラフを表示し、
   複数の前記ノードまたは前記リンクの２つの前記軸に対応する前記サプライチェーンリスクデータを同時にマップ表示する
   ことを特徴とする請求項２または３のいずれか一項に記載のサプライチェーン管理システム。
5. 前記表示手段が、
   前記品質リスクポイントと前記対応コストリスクポイントと前記納期遅延リスクポイントとのうちの２つを前記軸とするグラフを表示し、
   ２つの前記軸に対応する前記サプライチェーンリスクデータをマップ表示し、
   ２つの前記軸に対応しない前記サプライチェーンリスクデータを、数値あるいは、点の大きさまたは色で表す
   ことを特徴とする請求項４に記載のサプライチェーン管理システム。
6. 前記サプライチェーンリスクデータの前記品質リスクポイントと前記対応コストリスクポイントと前記納期遅延リスクポイントとのうちの少なくとも１つが時間の経過に対して増加している前記ノードまたは前記リンクに対応する前記サプライチェーンリスクデータを強調表示する
   ことを特徴とする請求項３または５のいずれか一項に記載のサプライチェーン管理システム。
7. 前記表示手段が
   前記品質リスクポイントと前記対応コストリスクポイントと前記納期遅延リスクポイントとの和が時間経過に対して増加しているデータを強調表示する
   ことを特徴とする請求項３乃至５のいずれか一項に記載のサプライチェーン管理システム。
8. サプライチェーンを構成するノードの稼働状況と前記ノードを結ぶリンクの稼働状況とを表すサプライチェーン情報を取得し、
   前記サプライチェーン情報から前記ノードまたは前記リンクの異常を示す異常情報を抽出し、
   前記異常情報に対し、目標性能の未達予測を定量化した品質リスクポイントを付与し、
   前記異常情報に対し、前記異常を回復するために要する予測費用を定量化した対応コストリスクポイントを付与し、
   前記異常情報に対し、予測納期遅延を定量化した納期遅延リスクポイントを付与し、
   前記品質リスクポイントと前記対応コストリスクポイントと前記納期遅延リスクポイントとを前記異常情報に付与したデータをサプライチェーンリスクデータとして記憶する
   ことを特徴とするサプライチェーン管理システムの制御方法。
9. 前記ノードまたは前記リンクと時刻とを指定して、前記サプライチェーンリスクデータを選択し、
   選択されたサプライチェーンリスクデータを画像またはテキストで表示する
   ことを特徴とする請求項８に記載のサプライチェーン管理システムの制御方法。
10. サプライチェーンを構成するノードの稼働状況と前記ノードを結ぶリンクの稼働状況とを表すサプライチェーン情報を取得するステップと、
    前記サプライチェーン情報から前記ノードまたは前記リンクの異常を示す異常情報を抽出するステップと、
    前記異常情報に対し、目標性能の未達予測を定量化した品質リスクポイントを付与するステップと、
    前記異常情報に対し、前記異常を回復するために要する予測費用を定量化した対応コストリスクポイントを付与するステップと、
    前記異常情報に対し、予測納期遅延を定量化した納期遅延リスクポイントを付与するステップと、
    前記品質リスクポイントと前記対応コストリスクポイントと前記納期遅延リスクポイントとを前記異常情報に付与したデータをサプライチェーンリスクデータとして記憶するステップと
    を有することを特徴とするサプライチェーン管理システムの制御プログラム。

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