JP2019086955A - サプライチェーン管理システムおよびサプライチェーン管理方法 - Google Patents

サプライチェーン管理システムおよびサプライチェーン管理方法 Download PDF

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Abstract

【課題】サプライチェーンに異常が発生した場合に、当該異常が事業に及ぼす影響を定量的に把握できるサプライチェーン管理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、オーダー記憶手段と、サプライチェーン情報取得手段と、異常情報抽出手段と、被影響オーダー抽出手段と、関連オーダー抽出手段とを有する。また、影響レベル判定手段と、リスクオーダー抽出手段と、リスクオーダー表示手段とを有する。上記の構成により、サプライチェーンに発生した異常により影響を受けるオーダーを抽出し、当該異常が各オーダーに及ぼす影響度を判定する。そして、響が大きいと判定されたオーダーをリスクオーダーとして記憶し、リスクオーダーの関連情報を表示装置に表示する。【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サプライチェーン管理方法に関する。
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、当該異常が事業に及ぼす影響を定量的に把握出来ないという問題点があった。
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、当該異常が事業に及ぼす影響を定量的に把握できるサプライチェーン管理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、オーダー記憶手段と、サプライチェーン情報取得手段と、異常情報抽出手段と、被影響オーダー抽出手段と、関連オーダー抽出手段とを有する。また、影響レベル判定手段と、リスクオーダー抽出手段と、リスクオーダー表示手段とを有する。上記の構成により、サプライチェーンに発生した異常により影響を受けるオーダーを抽出し、当該異常が各オーダーに及ぼす影響度を判定する。そして、響が大きいと判定されたオーダーをリスクオーダーとして記憶し、リスクオーダーの関連情報を表示装置に表示する。
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、当該異常が事業に及ぼす影響を定量的に把握できるサプライチェーン管理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2の実施形態のオーダー情報のデータ形式を示す表である。 第2の実施形態の異常情報のデータ形式を示す表である。 第2の実施形態の被影響オーダー情報のデータ形式を示す表である。 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の実施形態の情報の表示例を示す図である。 第3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3の実施形態の情報の表示例を示す図である。
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、オーダー記憶手段1と、サプライチェーン情報取得手段2と、異常情報抽出手段3と、被影響オーダー情報抽出手段4と、関連オーダー情報抽出手段5とを有している。また、影響レベル判定手段6と、リスクオーダー抽出手段7と、リスクオーダー表示手段8とを有している。
オーダー記憶手段1は、サプライチェーンに関連するオーダーを記憶する。
サプライチェーン情報取得手段2は、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とは、サプライチェーンを構成するノードおよびリンクから送信される情報である。サプライチェーン情報は、ノードまたはリンクに発生した異常の内容を既述した異常情報と、異常により影響を受けるオーダーと影響レベルとを既述した被影響オーダー情報と、異常への対応状況を既述した対応情報とを含んでいる。
異常情報抽出手段3は、取得したサプライチェーン情報から異常情報を抽出する。
被影響オーダー情報抽出手段4は、取得したサプライチェーン情報から被影響オーダー情報を抽出する。
関連オーダー情報抽出手段5は、上述した被影響オーダーに関連する関連オーダーに関わる関連オーダー情報を抽出する。
影響レベル判定手段6は、抽出した被影響オーダーおよび関連オーダーが被る影響レベルが、所定の閾値を超えているか判定する。
リスクオーダー抽出手段7は、影響レベルが上記の閾値を超えた被影響オーダーおよび関連オーダーをリスクオーダーとして抽出する。
リスクオーダー表示手段8は、リスクオーダーを表示する。
以上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管理システムによれば、事業リスクを脅かすノードやリンクの異常と、それにより影響を受けるオーダーを網羅的に把握することができる。
(第2の実施形態)
図2は一般的なサプライチェーンを表す模式図である。図2では、日本、アジア、オセアニア地域のサプライチェーンを表している。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10と、それぞれのノード10を結ぶリンク20で構成されている。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。
図3は、本実施形態で用いるオーダーのデータ形式の一例を示す表である。オーダーには、少なくともオーダー番号aと、品名bと、価格cと、納期dと、調達先部門eと、調達元部門fと、親オーダー番号gとが含まれている。ここで調達先部門eは、サプライチェーン上のノードに当たる。また、価格cの内訳として、数量c1と単価c2とを含んでいても良い。オーダー番号aは親オーダー番号gと紐付けして管理される。
図4は、サプライチェーン情報に含まれる異常情報のデータ形式の一例を示す表である。異常情報は、調査時刻hと、ノード/リンク名iと、異常の状況jと、対応状況kとを含んでいる。
図5は、サプライチェーン情報に含まれる被影響オーダー情報のデータ形式の一例を示す表である。被影響情報は、調査時刻pと、被影響品名qと、予想増加コストrと、予想納期遅延sとを含んでいる。
図6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7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、オーダー記憶部1110と、サプライチェーン情報記憶部1120とが実装されている。なお、上記2つの記憶部は、必ずしも中央処理装置1200と一体に設けられている必要はなく、別の場所に設けられていても良い。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、被影響オーダー抽出部1230と、関連オーダー抽出部1240とが実装されている。さらに、影響レベル判定部1250と、リスクオーダー抽出部1260と、表示制御部1270とが実装されている。また、サプライチェーン管理システム1000は、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。
オーダー記憶部1110は、サプライチェーンに関わるオーダーを記憶する。オーダーは、図3に示したように、品名bと、価格cと、納期dと、調達先部門eと、調達元部門fと、親オーダー番号gとを含んでいる。
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送信された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、サプライチェーン情報に含まれる異常情報を抽出する。これにより、扱う情報を、まず異常のある情報に絞り込むことができる。図3に示したように、異常情報には、調査時刻hと、ノード/リンク名iと、異常の状況jと、対応状況kとが含まれている。
被影響オーダー情報抽出部1230は、抽出した異常情報に紐づいた被影響オーダー情報を抽出する。図4に示したように、被影響オーダー情報には、調査時刻pと、被影響品名qと、予想増加コストrと、予想納期遅延sとが含まれている。このデータ形式から明らかなように被影響オーダー情報は、当該異常によって影響を被る部品(オーダー)ごとに作成される。
関連オーダー情報抽出部1240は、被影響オーダーに関連するオーダーのオーダー情報を抽出する。抽出は各オーダーの親オーダー番号gを参照し、被影響オーダーと親オーダー番号gが共通するものを選択することで行う。
影響レベル判定部1250は、抽出した被影響オーダーと関連オーダーについて、影響レベルの判定を行い、当該オーダーにこの影響レベルを付与する。ここで、影響レベルとは、事業に与える負の影響度のことである。影響度は、例えば、対応コストの金額や、納期遅延日数で測ることができる。そして影響度が所定値より大きいオーダーをリスクオーダーとして抽出し記憶する。一方、影響度が所定値以下の場合は、リスクなしとして表示対象から除外する。
表示制御部1270は、抽出されたリスクオーダーを表示装置1300に表示する制御を行う。表示の仕方は任意であるが、効率的な表示の具体例について後述する。
図8は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を取得する(S101)。次に取得したサプライチェーン情報から異常情報を抽出する(S102)。次に被影響オーダーを抽出する(S103)。さらに、抽出した被影響オーダーの関連オーダーを抽出する(S104)。次に影響レベル判定のループ処理L1を行う。このループ処理では、抽出した被影響オーダーと関連オーダーについて、1つずつ影響レベル判定を行い、全てのオーダーの判定が完了するまで繰り返す。影響レベル判定では、まず、被影響オーダー情報の予想増加コストrを参照して予想増加コストを読み出す。ここで読み出した予想増加コストをC、判定の閾値として用いる判定コストをCtとする。また、Ctは、それぞれのオーダーに対して付与された個別の値となっており、n番目のオーダーCnに対応する判定コストをCtnとする。
続いて、予想コスト増加CnとCtnを比較し(S105)、Cn≧Ctnであった場合は(S105_Yes)、当該オーダーをリスクオーダーとしてリスクオーダー記憶部に記憶する(S107)。一方、Cn<Ctnであった場合は(S105_No)、納期遅延判定(S106)に進む。
納期遅延判定では、関連する部門(ノード)間で、オーダーごとに設定された遅延安全率Dtを用いる。まず、被影響オーダー情報の予想納期遅延sを参照して予想納期遅延を読み出す。そして読み出した予想納期遅延を予定納期で除して、予想納期遅延率Dを算出する。ここで、n番目のオーダーの予想遅延率をDn、遅延安全率をDtnとする。そしてDnとDtnを比較し、Dn≧Dtnであった場合は(S106_Yes)、当該オーダーをリスクオーダーとして、リスクオーダー記憶部に記憶する(S107)。一方、Dn<Dtnであった場合は(S106_No)、リスクなしとして表示の対象から除外する(S109)。L1のループ処理が終了したら、リスクオーダー記憶部に記憶されたリスクオーダーを表示装置に表示する(S108)。表示の具体例については後述する。以上のようにして、事業リスクに影響のあるオーダーを抽出し、表示装置に表示することができる。そして、異常の内容と対応状況、当該異常により影響を受ける関連部門などを同時に表示することができる。図9に、このような表示画面の一例を示す。この画面では、左側に異常案件リストとして、リスクオーダーに関わるコストリスク(金額)、影響範囲(部門とノードの機能)を表示し、右側にそれぞれの異常の状況と対応状況とを表示している。ここでは、上段に最新の情報が表示され、下段に過去の情報が表示されるようにしている。なお、図9に示した表示はあくまで一例であり、画面に表示する項目やレイアウトは任意に設定することができる。
以上説明したように、本実施形態によれば、事業を脅かすリスクのあるオーダー、リスクの原因となっている異常の状況と対応状況、リスクが及ぶ範囲を網羅的に把握することができる。
(第3の実施形態)
サプライチェーンの機能を低下させる異常の中には、災害のように突発的で大規模な異常もあり得る。このような突破的異常で影響を受けるオーダーは、当該異常を属性とする括りでまとめて表示すると状況が把握しやすくなる。
図10は、このような表示を行う動作の例を示すフローチャートである。ここで、S201の影響レベル判定は、図8のフローチャートのS101からS107で定義される定義済み処理である。すなわち、リスクオーダーが抽出され、記憶されている状態が出発点となる。次に、各リスクオーダーが当該突発異常と関連があるか判定する(L2)。ここでは、各リスクオーダーに紐づいた異常情報を参照し、異常情報に記された異常状況が当該突発異常に関連するか判定する(S202)。そして、突発異常に関連していれば(S202_Yes)、このリスクオーダーを当該突発異常に紐付けする(S203)。一方、当該突発異常に関連していなければ(S202_No)、通常の異常案件として記憶する。次に、当該突発異常に紐づけられたリスクオーダーの情報をまとめて表示する(S204)。
以上のような動作によって抽出した、突発異常に紐付けられたリスクオーダーに関する情報の表示例を図11に示す。ここでは、××地方に発生した大地震という突発異常について、それに紐付いたリスクオーダーに関わるコストリスク(金額)、影響範囲(部門とノードの機能)を表示し、右側にそれぞれの異常の状況と対応状況を表示している。また、上段に最新の情報が表示され、下段に過去の情報が表示されるようにしている。なお、図11に示した表示はあくまで一例であり、画面に表示する項目やレイアウトは任意に設定することができる。
以上説明したように、本実施形態によれば、突発異常による事業リスクを定量的に把握することができる。これにより、より網羅的に事業を脅かすリスクの影響把握を行うことができる。
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 オーダー記憶手段
2 サプライチェーン情報取得手段
3 異常情報抽出手段
4 被影響オーダー情報抽出手段
5 関連オーダー情報抽出手段
6 影響レベル判定手段
7 リスクオーダー抽出手段
8 リスクオーダー表示手段
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 オーダー記憶部
1120 サプライチェーン情報記憶部
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 被影響オーダー情報抽出部
1240 関連オーダー情報抽出部
1250 影響レベル判定部
1260 リスクオーダー抽出部
1270 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. サプライチェーンに関連するオーダーを記憶するオーダー記憶手段と、
    前記サプライチェーンを構成するノードおよびリンクに発生した異常の内容を既述した異常情報と、前記異常により影響を受ける被影響オーダーと影響レベルとを既述した被影響オーダー情報と、前記異常への対応状況を既述した対応情報とを含む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異常情報を抽出する異常情報抽出手段と、
    前記サプライチェーン情報から前記被影響オーダー情報を抽出する被影響オーダー情報抽出手段と、
    前記被影響オーダーに関連する関連オーダーの関連オーダー情報を抽出する関連オーダー情報抽出手段と、
    前記被影響オーダーおよび前記関連オーダーが被る影響レベルが所定の閾値を超えているか判定する影響レベル判定手段と、
    前記影響レベルが前記閾値を超えた前記被影響オーダーおよび前記関連オーダーをリスクオーダーとして抽出するリスクオーダー抽出手段と
    前記リスクオーダーを表示するリスクオーダー表示手段と
    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. 前記影響レベルが前記異常による予想コスト増加量を指標の一つとし
    ている
    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. 前記影響レベルが納期の遅延量を指標の一つとしている
    ことを特徴とする請求項1または2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。
  4. 前記リスクオーダーの表示をリスト形式で行うことを特徴とする請求項1乃至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. 前記異常情報に災害等の突発異常が含まれる場合に
    前記リスクオーダー抽出手段が、
    前記リスクオーダーを前記突発異常に紐付ける
    ことを特徴とする請求項1乃至4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。
  6. 前記リスクオーダー表示手段が、
    前記突発異常に紐づけられたリスクオーダーに関連する情報をまとめて表示する
    ことを特徴とする請求項5に記載のサプライチェーン管理システム。
  7. 前記リスクオーダーの表示が
    前記リスクオーダーの影響レベルと、関連部門と、前記サプライチェーン情報の取得日時とを含む
    ことを特徴とする請求項1乃至6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. 前記リスクオーダーの表示が、前記対応情報を含む
    ことを特徴とする請求項1乃至7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。
  9. サプライチェーンに関連するオーダーを記憶し、
    前記サプライチェーンを構成するノードおよびリンクに発生した異常の内容を既述した異常情報と、前記異常により影響を受ける被影響オーダーと影響レベルとを既述した被影響オーダー情報と、前記異常への対応状況を既述した対応情報とを含む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被影響オーダー情報を抽出し、
    前記被影響オーダーに関連する関連オーダーの関連オーダー情報を抽出し、
    前記被影響オーダーおよび前記関連オーダーが被る影響レベルが所定の閾値を超えているか判定し、
    前記影響レベルが前記閾値を超えた前記被影響オーダーおよび前記関連オーダーをリスクオーダーとして抽出し、
    前記リスクオーダーを表示する
    ことを特徴とするサプライチェーン管理方法。
  10. サプライチェーンに関連するオーダーを記憶するステップと、
    前記サプライチェーンを構成するノードおよびリンクに発生した異常の内容を既述した異常情報と、前記異常により影響を受ける被影響オーダーと影響レベルとを既述した被影響オーダー情報と、前記異常への対応状況を既述した対応情報とを含む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被影響オーダー情報を抽出するステップと、
    前記被影響オーダーに関連する関連オーダーの関連オーダー情報を抽出するステップと、
    前記被影響オーダーおよび前記関連オーダーが被る影響レベルが所定の閾値を超えているか判定するステップと、
    前記影響レベルが前記閾値を超えた前記被影響オーダーおよび前記関連オーダーをリスクオーダーとして抽出するステップと、
    前記リスクオーダーを表示するステップと
    を有することを特徴とするサプライチェーン管理プログラム。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115953021A (zh) * 2022-12-06 2023-04-11 国网浙江浙电招标咨询有限公司 一种基于机器学习的供应商风险分析方法及装置
JP7298000B1 (ja) 2022-04-20 2023-06-26 ユアサシステムソリューションズ株式会社 災害危機管理システム及びコンピュータプログラム

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2009053977A (ja) * 2007-08-28 2009-03-12 Shimizu Corp 事業リスク算定システム
JP4258266B2 (ja) * 2003-05-07 2009-04-30 トヨタ自動車株式会社 部品供給系の危機管理支援方法、装置及びプログラム
JP5529489B2 (ja) * 2009-10-09 2014-06-25 三菱重工業株式会社 サプライチェーンマネジメント評価装置
JP2014532230A (ja) * 2011-09-28 2014-12-04 エレメンタム エスシーエム (ケイマン)リミテッドElementum Scm (Cayman) Ltd. 供給、製造および物流データの分析および提示

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4258266B2 (ja) * 2003-05-07 2009-04-30 トヨタ自動車株式会社 部品供給系の危機管理支援方法、装置及びプログラム
JP2009053977A (ja) * 2007-08-28 2009-03-12 Shimizu Corp 事業リスク算定システム
JP5529489B2 (ja) * 2009-10-09 2014-06-25 三菱重工業株式会社 サプライチェーンマネジメント評価装置
JP2014532230A (ja) * 2011-09-28 2014-12-04 エレメンタム エスシーエム (ケイマン)リミテッドElementum Scm (Cayman) Ltd. 供給、製造および物流データの分析および提示

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
"安全と環境を守る物流", MATERIAL FLOW 第58巻 第2号, vol. 第58巻, JPN6021035948, 1 February 2017 (2017-02-01), JP, pages 42 - 46, ISSN: 0004592775 *

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP7298000B1 (ja) 2022-04-20 2023-06-26 ユアサシステムソリューションズ株式会社 災害危機管理システム及びコンピュータプログラム
WO2023203878A1 (ja) * 2022-04-20 2023-10-26 ユアサシステムソリューションズ株式会社 災害危機管理システム及びコンピュータプログラム
JP2023159850A (ja) * 2022-04-20 2023-11-01 ユアサシステムソリューションズ株式会社 災害危機管理システム及びコンピュータプログラム
CN115953021A (zh) * 2022-12-06 2023-04-11 国网浙江浙电招标咨询有限公司 一种基于机器学习的供应商风险分析方法及装置
CN115953021B (zh) * 2022-12-06 2023-08-04 国网浙江浙电招标咨询有限公司 一种基于机器学习的供应商风险分析方法及装置

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