JP3973011B2

JP3973011B2 - Product ordering apparatus, method thereof, recording medium and program

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Publication number: JP3973011B2
Application number: JP2001119040A
Authority: JP
Inventors: 安章池村; 昭渡部; 貢斎藤
Original assignee: Fujitsu Ltd
Current assignee: Fujitsu Ltd
Priority date: 2000-04-19
Filing date: 2001-04-18
Publication date: 2007-09-05
Anticipated expiration: 2021-04-18
Also published as: JP2002007812A

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、商品を発注する装置に関する。特に、商品の残量を監視し、残量がなくなる前に商品を購入できるように発注する商品発注装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
上記の技術分野において、特開平１−３２０５６８、特開平９−２４９９９及び特開昭６２−９５６９６に開示される石油商品供給、流体商品受注発注システムがある。
【０００３】
これらの技術によれば、予め購入者と特定の販売店との間で契約を結んでおき、消費先での商品の残量を電話回線等のネットワークを介して監視することにより、残量が一定量以下になった場合に自動的にその販売店に商品を発注することとしている。
【０００４】
また、さらなる従来技術として、特開平１０−２１３４７２及び特開昭６３−８２９９５に開示される温室栽培用燃料タンクの残油量監視システム及び燃料油配送方式がある。これらの技術によれば、消費先での燃料の残量が一定量以下になった時に、ネットワークを介して特定の販売店の監視センタに通知する。この監視センタへの通知に基づいて販売店が合理的な計画配送を行うことができるようにしている。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、従来技術において、ある特定の販売店にしか自動発注できないため、販売店毎に販売価格が異なる商品、例えば灯油などの商品を最も安価に購入できる販売店を複数の販売店から選択して発注することはできないという問題があった。
【０００６】
本発明は、上記問題を解決し、販売店毎に販売価格が異なる商品ついて、各販売店での販売価格を考慮して、最も安価な販売店に自動発注できるようにすることを目的とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
上述した課題を解決するために、本発明によれば、商品を発注する装置において、商品の残量を示す残量情報を含む発注信号を受信する受信手段と、購入者の購入履歴及び残量情報に基づいて、商品の残量がなくなるまでの期間である変動予測期間を算出する変動予測期間算出手段と、変動予測期間及び商品の販売価格に基づいて、商品を最も安価に購入できる販売店を決定し、その決定に基づいて発注情報を作成する発注情報作成手段と、発注情報に基づいて決定された販売店に発注する発注手段と、を備える。
【０００８】
受信手段は商品の残量情報を含む発注信号を受信し、変動予測期間算出手段は残量情報と顧客の購入履歴に基づいて商品の残量がなくなるまでの変動予測期間を算出する。発注情報作成手段は、変動予測期間及び商品の販売価格に基づいて最も安価に購入できる販売店を決定し、発注手段は決定された販売店に発注する。
【０００９】
これにより、商品の残量がなくなるまでに、最も安価に商品を購入できるように自動発注することが可能となる。
ここで、発注情報作成手段は、変動予測期間内で配送料を考慮しても商品を最も安価に購入できる購入日及び販売店を決定し、発注手段は購入日に商品を購入できるように決定された販売店に発注することとしてもよい。
【００１０】
発注情報作成手段は、変動予測期間内の各販売店の販売価格を比較し、配送料を考慮しても最も安価に商品を購入できる購入日及び販売店を決定し、発注手段はその決定に基づいてその購入日に購入できるように発注する。
【００１１】
これにより、発注信号に基づいて、商品の残量がなくなるまでに最も安価に商品を購入できる日に、配送料を考慮しても最も安価に購入できる販売店に自動的に発注することが可能となる。
【００１２】
また、発注情報作成手段は、販売価格の日々の変動を考慮して、購入日及び販売店を決定することとしてもよい。これにより、商品の販売価格が販売店毎に異なるだけでなく、同じ販売店でも日々販売価格が変動する場合であっても、最も安価に購入できるように購入日及び販売店を決定することが可能となる。
【００１３】
ここで、変動予測期間算出手段は、季節変化や購入履歴を考慮して変動予測期間を算出することとしてもよい。例えば、暖房用の灯油等が商品である場合、季節が春から夏に変化するときに消費ペースが徐々に落ちることになる。変動予測期間算出手段は、購入履歴等を考慮して、このような消費ペースの変動傾向を考慮して変動予測期間を算出することにより、変動予測期間により高い精度を与えることを可能とする。
【００１４】
ここで、変動予測期間算出手段は、残量情報が商品の残量がないことを示している場合、変動予測期間を最短期間とし、これにより早急に商品を発注することとしてもよい。
【００１５】
また、商品発注装置は、変動予測期間、購入履歴及び残量情報に基づいて、
予測発注量を算出する予測発注量算出手段を更に備え、発注手段は発注する際に予測発注量を決定された販売店に通知することとしてもよい。
【００１６】
予測発注量算出手段は、残量情報に基づいて発注信号を受信するまでにどのくらい商品が消費されたのか、及び、購入履歴に基づいて変動予測期間内に商品の残量がどのくらい消費されると予測されるのか算出することにより、予測発注量を算出する。発注手段は予測発注量を販売店に通知する。これにより、
販売店が販売計画を立て易くなる。
【００１７】
ここで、予測発注量算出手段は、残量情報が商品の残量がないことを示している場合、予測発注量を購入者の商品貯蔵容器の貯蔵容量とすることとしてもよい。
【００１８】
また、受信手段は、商品の残量が所定の量になった時及び残量がなくなった時に前記発注信号を受信することとしてもよい。また、商品は流体商品であってもよい。
【００１９】
また、本発明の範囲は、上述の装置が実現する処理の過程からなる方法をも含む。さらに、本発明は、上述の装置が実現する処理の過程をコンピュータに行わせるプログラムも含む。さらに、本発明の範囲は、上述の処理をコンピュータに実行させうるプログラムを記録する記録媒体をも含む。
【００２０】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施形態について図面を参照しながら説明する。
図１は本発明の原理構成図である。図１に示すように、商品発注装置１は受信部２、購入者情報取得部３、変動予測期間算出部４、販売店情報取得部５、地区データベース更新部６、発注情報作成部７及び発注部８を備える。商品発注装置１は購入者Ｃ１、Ｃ２・・・Ｃｎ及び販売店Ｓ１、Ｓ２・・・ＳｎとネットワークＮを介して接続されている。ネットワークＮとして例えば公衆回線及び専用回線等が考えられる。
【００２１】
受信部２は、ネットワークＮを介して各購入者Ｃｉ（ｉ＝１、２・・・ｎ）から発注信号を受信する。ここで、発注信号は、購入者が商品を消費し尽くす前、例えば商品の残量が半分になった時及び消費し尽くされた時に受信されるとしてもよい。
【００２２】
購入者情報取得部３は受信した発注信号に基づいて不図示のデータベースを参照し、発注信号を送信した購入者についての情報である購入者情報を取得する。
【００２３】
変動予測期間算出部４は、商品の残量及び購入者の購入履歴に基づいて、商品の残量が消費し尽くされるまでの期間である変動予測期間を算出する。商品の残量がない場合、変動予測期間算出部４は、変動予測期間を最短とする。
【００２４】
販売店情報取得部５は、各販売店Ｓｉから商品の販売価格及び商品を購入者に配送する配送料に関する情報である販売店情報を取得する。販売店情報は一定期間毎に又は不定期に取得される。地区データベース更新部６は取得された販売店情報を地区毎に編集して得られる地区データベースを最新の販売店情報に基づいて更新する。
【００２５】
発注情報作成部７は、購入者情報、変動予測期間及び販売店情報に基づいて、商品の残量が消費し尽くされるまでに、配送料を考慮しても最も安価に商品を購入できるように、購入日及び販売店を決定し、その決定に基づいて発注情報を作成する。発注部８は、ネットワークＮを介して発注情報に基づいて商品を決定された販売店に発注する。
【００２６】
このように、商品発注装置１は、購入者が商品を消費し尽くす前に発注信号を購入者から受信した場合、商品の残量が消費し尽くされるまでの期間中最も安価に商品が購入できる日及び最も安価に商品を販売している販売店を決定し、発注を行う。販売店を決定する際には、商品の販売価格とともに、商品を購入者まで配送する配送料も考慮する。これにより、購入者は、商品が消費し尽くされる前に、自動的に最も安価に補充の商品を購入することができる。
【００２７】
図２は本実施形態に係わる商品発注装置１０の機能構成を示す。図２に示すように、商品発注装置１０は、受信部１１、購入者情報取得部１２、変動予測期間算出部１３、販売店情報取得部１４、地区データベース更新部１５、発注情報作成部１６及び発注部１７並びに電話番号テーブル２０、顧客データベース２１、購入履歴ファイル２２、販売店データベース２３及び地区データベース２４を備える。商品発注装置１０と購入者Ｃｉ並びに商品発注装置１０と販売店ＳｉはネットワークＮを介して接続されている。ネットワークＮは図中において別々に記載されているが、別々のネットワークでも同じネットワークでもよい。ネットワークＮとして、衛星通信網及びインターネットのようなＷＡＮ（Wide Area Network ）及びＬＡＮ（Local Area Network）等が考えられる。各購入者Ｃｉは商品を貯蔵する貯蔵タンクＴｉを備える。
【００２８】
受信部１１は、購入者Ｃｉから商品を注文する発注信号を受信し、受信した発注信号を購入者情報取得部１２及び変動予測期間算出部１３に出力する。発注信号は、情報として、例えば、電話番号及び商品の残量を含む。より具体的には、発注信号は、各購入者Ｃｉが備える貯蔵タンクＴｉの残量が例えば半分になった時及び残量が０（零）になった時に、それぞれのタイミングの時の残量を示す情報である残量情報とともに送信される。残量は、例えば流体商品の場合、貯蔵タンクＴｉ内の液面の高さを検出することにより得られる。
【００２９】
購入者情報取得部１２は、発注信号に基づいて発注信号を送信した購入者Ｃｋ（ｋは１からｎまでの任意の整数）を特定し、その購入者Ｃｋに関する情報（以下、購入者情報という）、例えば住所、氏名等を取得し、変動予測期間算出部１３及び発注情報作成部１６に出力する。より具体的には、例えば発注信号が電話回線を介して送信されている場合、購入者情報取得部１２は発注信号から送信元の電話番号を抽出する。続いて、購入者情報取得部１２は、電話番号に基づいて、電話番号テーブル２０及び顧客データベース２１を参照し、発注信号を送信した購入者Ｃｋの氏名、住所等の購入者情報を取得する。
【００３０】
発注信号は電話回線を介して送信されなくともよい。例えば、電子メールであってもよい。電子メールの場合、例えば電子メールアドレスに基づいて購入者情報を取得することとしてもよい。
【００３１】
変動予測期間算出部１３は、発注信号に基づいて商品の残量を取得し、購入者番号を用いて購入履歴ファイル１２を参照して購入者の購入履歴を取得する。続いて、変動予測期間算出部１３は、取得された残量及び購入履歴に基づいて商品残量が消費され尽くすまでの期間である変動予測期間を算出する。なお、残量が０（零）である場合、変動予測期間算出部１３は変動予測期間を最短期間とする。続いて、変動予測期間算出部１３は算出した変動予測期間を発注情報作成部１６に出力する。
【００３２】
変動予測期間算出部１３は、さらに予測発注量算出部１８を備えてもよい。
予測発注量算出部１８は、商品残量、算出された変動予測期間及び購入者の購入履歴に基づいて、予測される商品購入量である予測発注量を算出する。この予測発注量は発注時に、発注先として決定された販売店に送信される。これにより、各販売店Ｓｉは販売計画を立て易くなる。
【００３３】
販売店情報取得部１４は、各販売店Ｓｉから商品の販売価格及び各地区への配送料についての情報を取得し、販売店データベース２３を作成する。販売店情報取得部１４は、一定期間毎例えば毎日、又は不定期に各販売店Ｓｉから最新の情報を取得する。地区データベース更新部１５は、最新の販売店データベース２３に基づいて、地区データベース２４を更新する。地区データベース２４の内容は、各地区毎に販売店データベース２３の情報を編集したものである。
【００３４】
発注情報作成部は１６、地区データベース２４を参照し、商品の配送料を考慮しても、変動予測期間中で最も商品が安価に販売されている販売店Ｓｍ（ｍは１からｎまでの任意の整数）及び最も安価に購入できる購入日を決定する。
続いて、発注情報作成部１６は、決定された購入日、決定された販売店Ｓｍ、算出された予測発注量並びに発注信号を送信した購入者Ｃｋに関する情報を格納する発注データベース２５を作成する。
【００３５】
発注部１７は発注データベース２５のデータに基づいて、決定された購入日に商品を購入できるように、決定された販売店Ｓｍに商品を発注する。発注した後、発注部１７は発注データベース２５に基づいて購入履歴ファイル２２の内容を更新する。
【００３６】
図３は、商品発注装置１０が実現する機能を説明する図である。商品発注装置は購入者Ｃｉ及び販売店Ｓｉに接続されている。商品発注装置１０は各販売店Ｓｉから日々の販売価格及び各地区へ商品を配送する配送料を取得する。商品発注装置１０は、各購入者Ｃｉから発注信号を受信すると、販売価格及び配送料に基づいて最も安価に商品を購入できる販売店及び購入日を決定し、決定された販売店に発注する。
【００３７】
以下、各データベースのデータ構造について図４から図９を用いて説明する。図４は電話番号テーブル２０のデータ構造の一例を示す。電話番号テーブル２０は電話番号とその電話番号に対応する購入者番号を格納する。購入者番号は書く購入者Ｃｉに固有である。図５は顧客データベース２１のデータ構造の一例を示す。顧客データベース２１は購入者番号、購入者名、購入者住所、調整係数Ｋ及び各購入者Ｃｉが備える貯蔵タンクＴｉの容量であるタンク容量Ｖｉを格納する。調整係数Ｋについては後述する。
【００３８】
図６は購入履歴ファイル２２のデータ構造の一例を示す。購入履歴ファイル２２は、購入者番号、前回購入した日付である前回購入日及び今回購入した日付である今回購入日を格納する。
【００３９】
図７は販売店データベース２３のデータ構造の一例を示す。販売店データベース２３は、販売店販売価格テーブル２６及び販売店配送料テーブル２７を含み、各販売店Ｓｉ別に設けられる。販売店データベース２３は各販売店Ｓｉからの情報に基づいて一定期間毎又は不定期に更新される。販売店販売価格テーブル２６は、各販売店Ｓｉが日々商品を販売する販売価格（１単位量当たり）を格納する。格納される販売価格は例えば今月及び次月分である。次月分の販売価格は各販売店Ｓｉの販売戦略を反映する。販売店配送料テーブル２７は、各販売店Ｓｉが商品を各地区に配送するために要する配送料を格納する。
【００４０】
図８は地区データベース２４のデータ構造の一例を示す。地区データベース２４は、地区販売店テーブル２８及び地区配送料テーブル２９を含む。地区データベース２４は、最新の販売店データベース２３に基づいて地区データベース更新部６によって一定期間毎又は不定期に更新される。地区データベース２４の内容は、販売店データベース２３の内容を編集したものである。
【００４１】
図９は発注データベース２５のデータ構造の一例を示す。発注データベース２５は、発注情報作成部７によって作成され、購入者番号、販売店名、購入日、発注済みか否か、及び予測発注量を格納する。
【００４２】
以下、商品発注装置１０が行う処理について図１０から図１５を用いて説明する。商品発注装置１０は、発注信号を受信した後、各種データベースを参照して変動予測期間及び予測発注量を算出し、配送料を考慮しても最も安価に商品を購入できる購入日及び販売店を決定する。そして、この決定に基づいて購入日に商品を購入できるように、決定された販売店に発注する。図１０は、商品発注装置１０が発注信号を受信してから変動予測期間及び予測発注量を算出するまでの処理を示すフローチャートである。以下、図１０を用いて商品発注装置１０が発注信号を受信してから変動予測期間及び予測発注量を算出するまでの処理について説明する。
【００４３】
受信部１１は、購入者Ｃｉから発注信号を受信する（ステップ１０）。購入者情報取得部１２は、受信された発注信号から送信元の電話番号を抽出し、抽出された電話番号を用いて電話番号テーブル２０を参照することにより、購入者番号から発注信号を送信した購入者を特定する（ステップＳ１１）。ここで、購入者Ｃｋが特定されたとする。
【００４４】
続いて、顧客情報取得部１２は、購入者番号を用いて顧客データベース２１を参照し、特定された購入者Ｃｋの氏名、住所、調整係数Ｍ及び貯蔵タンクＴｋの容量Ｖｋを取得する（ステップＳ１２）。
【００４５】
発注信号は、商品の残量が貯蔵タンクＴｋの容量の所定の量、例えば半分の時及び残量が０（零）になった時に送信されるものであり、商品の残量を示す情報である残量情報を含む。例えば、残量情報として、発注信号のパターンを用いてもよい。商品の残量が半分の時と残量が０（零）になった時とで発注信号のパターンを変えることにより、商品の残量を示すことが可能である。また、例えば残量情報として数値を用いてもよい。
【００４６】
変動予測期間算出部１３は、発注信号に基づいて商品の残量を取得し、購入者Ｃｋの貯蔵タンクＴｋが空であるか否か判定する（ステップＳ１３）。貯蔵タンクＴｋが空でない場合、貯蔵タンクＴｋにはまだ商品が半分残っている（ステップＳ１３：Ｎｏ）。変動予測期間算出部１３は、商品の残量が消費し尽くされるまでの期間である変動予測期間Ｍを以下のようにして算出する。
【００４７】
まず、変動予測期間算出部１３は、購入履歴ファイル２２を参照して、購入者Ｃｋの前回購入日を取得し、前回購入日から発注信号を受信した日までの期間Ｎを算出する（ステップＳ１４）。
【００４８】
続いて、変動予測期間算出部１３は、期間Ｎ及び調整係数Ｋを用いて、商品の残量が消費し尽くされるまでの予測期間である変動予測期間Ｍを以下の（１）式により算出する（ステップＳ１５）。
【００４９】
Ｍ＝Ｎ×Ｋ・・・（１）
続いて、変動予測期間算出部１３に設けられた予測発注量算出部１８は、予測発注量を算出する（ステップＳ１６）。商品の残量が貯蔵タンクＴｋの容量Ｖｋの半分ある場合（ステップＳ１３：Ｎｏ）、まず、1 日当たりの商品消費量Ｆを以下の（２）式により算出する。
【００５０】
Ｆ＝Ｖｋ／（２×Ｎ）・・・（２）
続いて、予測発注量算出部１８は、予測発注量Ｒを以下の（３）式により算出する。
【００５１】
Ｒ＝Ｖｋ／２＋（Ｍ×Ｆ）・・・（３）
なお、（３）式に（１）式及び（２）式を代入すると、（４）式が得られる。
【００５２】
Ｒ＝Ｖｋ（１＋Ｋ）／２・・・（４）
一方、変動予測期間算出部１３が、貯蔵タンクＴｋが空の時に発注信号が送信されたと判定した場合（ステップＳ１３：Ｙｅｓ）、商品の残量はないためを早く商品を購入者Ｃｋに供給する必要がある。従って、変動予測期間算出部１３は、予測変動期間Ｍを最短期間「１」に設定する（ステップＳ１７）。
【００５３】
続いて、貯蔵タンクＴｋは空であるため、予測発注量算出部１８は、予測発注量をタンク容量Ｖｋとする（ステップＳ１８）。ここで、調整係数Ｋと変動予測期間Ｍの関係について、図１１を用いて説明する。
【００５４】
図１１は、調整係数Ｋと変動予測期間Ｍの関係を示す。図１１において、縦軸が貯蔵タンク容量を示す。発注信号は、貯蔵タンクＴｉ内の商品の残量が半分になった時及び空になった時に送信される。商品が供給されると貯蔵タンクＴｉは満杯（容量一杯）となる。
【００５５】
ここで、貯蔵タンクＴｉ内の商品の残量が半分になった時に、受信部１１が発注信号を受信したとする。前回購入日と発注信号受信日との差となる期間Ｎは、商品が満杯からタンク容量の半分まで消費されるまでにかかった期間である。残り半分の商品が消費されるまでにかかる期間である変動予測期間Ｍも期間Ｎに近い期間となると考えられる。
【００５６】
調整係数Ｋは、この変動予測期間Ｍを算出する際に季節変動や購入履歴の変動及び購入者Ｃｉの要望等を考慮に入れるために用いる数値である。調整係数Ｋは０．５＜＝Ｋ＜＝１の範囲の変数又は定数である。
【００５７】
例えば、商品が暖房用の灯油の場合、季節が春から夏に移りつつある時は消費ペースが落ちてくる。この場合、調整係数Ｋを大きめに設定することにより、予測変動期間Ｍを消費ペースの変化に合わせて算出することができる。
【００５８】
また、例えば、例年、1 年のある時期、例えば正月の消費ペースが大きい場合は、調整係数Ｋを小さめに設定する。商品切れを絶対に避ける必要がある場合は、調整係数Ｋを小さめにして、予測変動期間Ｍを短めに算出することができる。調整係数Ｋを導入することにより、変動予測期間Ｍに適度な保守性及び精度を持たせることが可能となる。
【００５９】
以上のようにして変動予測期間Ｍ及び予測発注量Ｒを算出した後、発注情報を作成する。図１２は発注情報を作成する処理を示すフローチャートである。
図１２を用いて発注情報を作成する処理について説明する。
【００６０】
発注情報作成部１６は、地区データベース２４を参照し、変動予測期間算出部１３が算出した変動予測期間Ｍの間で、配送料を考慮しても最も安価な販売価格を提示している販売店及び最も安価に購入できる購入日を決定する（ステップＳ２０）。
【００６１】
より具体的に説明すると、発注情報作成部１６は、地区販売価格テーブル２８を参照して、発注信号を受信した日から変動予測期間Ｍ内の毎日の各販売店Ｓｉの販売価格を取得する。更に、発注情報作成部１６は、購入者Ｃｋの住所に基づいて各販売店から購入者Ｃｋの地区に配送する配送料を取得する。
【００６２】
販売価格及び配送料に基づいて、発注情報作成部１６は、変動予測期間Ｍ内で最も安価に商品を購入できる日を購入日とし、最も安価に購入できる販売店を決定する。つまり、発注情報作成部１６は、毎日の販売価格の変動を考慮して、発注信号を受信してから変動予測期間Ｍが経過するまでの任意の日で、配送料を考慮しても最も安価に商品を購入できる日を購入日として決定する。ここで、発注情報作成部１６は発注先を販売店Ｓｍに決定したとする。
【００６３】
続いて、決定された販売店Ｓｍ及び決定された購入日、発注情報を送信した購入者Ｃｋの氏名及び住所、並びに予測発注量算出部１８が算出した予測発注量Ｒを用いて発注データベース２５を作成する（ステップＳ２１）。
【００６４】
図１３は、発注処理を示すフローチャートである。図１３を用いて、発注データベースが作成された後の発注処理について説明する。
発注部１７は、定期的、例えば毎日決められた時間になると発注データベース２５を参照し、発注／未発注を示す欄のエントリに基づいて、一定期間先、例えば１週間先までの未発注分の発注情報を抽出し、（ステップＳ３０）続いて、抽出されたデータを各販売店Ｓｉ毎に編集し、各販売店Ｓｉ宛ての発注情報を作成する（ステップＳ３１）。図１４は、発注部１６が作成する販売店宛ての発注情報の一例を示す。
【００６５】
発注部１７は、各販売店Ｓｉ宛ての発注情報を各販売店Ｓｉに送信し（ステップＳ３２）、送信後、発注データベース２５の発注／未発注を示す欄のエントリを発注済に変更する（ステップＳ３３）。更に、発注部１７は、購入履歴ファイルに今回の購入日を書き込む（ステップＳ３４）。
【００６６】
図１５は、販売店情報を取得し、地区データベース２４を更新する処理を示すフローチャートである。図１５を用いて販売店情報を取得し、地区データベースを更新する処理を説明する。
【００６７】
販売店情報取得部１４は、各販売店ＳｉからネットワークＮを介して一定期間例えば今月及び次月の商品販売価格及び各地区へ商品を配送する配送料を含む販売店情報を取得する。販売店情報取得部１４は、定期的、例えば毎日、又は不定期に情報を取得し、取得した販売店情報に基づいて各販売店Ｓｉ毎に販売店データベース２３を作成する（ステップＳ４０）。地区データベース更新部１５は、最新の販売店データベース２３を各地区別に編集し、地区データベース２４を更新する（ステップＳ４１）。
【００６８】
商品発注装置１０は図１６に示すような情報処理装置（コンピュータ）を用いて構成することができる。図１６の情報処理装置４０は、ＣＰＵ４１、メモリ４２、入力装置４３、出力装置４４、外部記憶装置４５、媒体駆動装置４６、及びネットワーク接続装置４７を備え、それらはバス４８により互いに接続されている。
【００６９】
メモリ４２は、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）等を含み、処理に用いられるプログラムとデータを格納する。ＣＰＵ４１は、メモリ４２を利用してプログラムを実行することにより、必要な処理を行う。
【００７０】
図２に示す商品発注装置１０を構成する各機器及び各部は、それぞれメモリ４２の特定のプログラムコードセグメントにプログラムとして格納される。
入力装置４３は、例えば、キーボード、ポインティングデバイス、タッチパネル等であり、ユーザからの指示や情報の入力に用いられる。出力装置４４は、例えば、ディスプレイやプリンタ等であり、情報処理装置４０の利用者への問い合わせ、処理結果等の出力に用いられる。
【００７１】
外部記憶装置４５は、例えば、磁気ディスク装置、光ディスク装置、光磁気ディスク装置等である。この外部記憶装置４５に上述のプログラムとデータを保存しておき、必要に応じて、それらをメモリ４２にロードして使用することもできる。
【００７２】
媒体駆動装置４６は、可搬記録媒体４９を駆動し、その記録内容にアクセスする。可搬記録媒体４９としては、メモリカード、フロッピーディスク、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory ）、光ディスク、光磁気ディスク等、任意のコンピュータ読み取り可能な記録媒体が用いられる。この可搬記録媒体４９に上述のプログラムとデータを格納しておき、必要に応じて、それらをメモリ４２にロードして使用することもできる。
【００７３】
ネットワーク接続装置４７は、ＬＡＮ、ＷＡＮ等の任意のネットワーク（回線、あるいは伝送媒体）を介して外部の装置を通信し、通信に伴なうデータ変換を行う。また、必要に応じて、上述のプログラムとデータを外部の装置から受け取り、それらをメモリ４２にロードして使用することもできる。
【００７４】
図１７は、図１６の情報処理装置にプログラムとデータを供給することのできるコンピュータ読み取り可能な記録媒体及び外部のデータベースを示している。可搬記録媒体４９や外部のデータベース５０に保存されたプログラムとデータは、メモリ４２や外部記憶装置４５にロードされる。そして、ＣＰＵ４１は、そのデータを用いてそのプログラムを実行し、必要な処理を行う。このように、本発明にかかわる商品発注装置が行う処理をコンピュータに実行させるプログラムをコンピュータにロードし、そのプログラムをＣＰＵ４１に実行させることによってコンピュータに商品発注装置として機能させることも可能である。
【００７５】
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は上述した実施形態に限定されるものではなく、他の様々な変更が可能である。
例えば、上記実施形態において、商品を灯油等の流体商品を用いて説明した。しかし、本実施形態は流体商品以外の商品についても適用可能である。例えば、小麦、米のような固形の商品の場合、重量によってその残量を検出することにより、本実施形態は適用可能である。
【００７６】
また、販売店情報取得部１４は各販売店から今月及び次月の販売価格を取得し、発注情報作成部１６は、変動予測期間内で配送料を考慮しても最も安価に商品を購入できる購入日及び販売店を決定するとして説明した。しかし、販売店情報取得部１４は、各販売店からその日一日の販売価格及び配送料を取得することとしてもよい。
【００７７】
この場合、販売店情報取得部１４は、各番売店の毎日の販売価格を一定期間、例えば1 月間、蓄積して販売店データベース２３を作成する。地区データベース更新部１５は最新の販売店データベース２３を各地区別に編集することにより地区データベース２４を更新する。
【００７８】
発注情報作成部１６は、地区データベース２４を参照し、過去の販売価格の変動に基づいて、配送料を考慮しても最も安価に購入できると考えられる購入日及び販売店を決定する。例えば、発注情報作成部１６は、地区データベース２４を参照することにより、以下の傾向がある販売店及び購入日に決定する。
【００７９】
・過去１月間継続的に最も安価に販売している販売店
・過去１月間、継続的に販売価格が低下している販売店
・特売日が決まった曜日、日付になっており、他店と比べても最も安価に販売している日
このようにしても、最も安価に購入できる販売店及び購入日を決定し、発注することが可能である。
【００８０】
【発明の効果】
本発明によれば、販売店毎に販売価格が異なる商品について、各販売店での販売価格を考慮して、最も安価な販売店に自動発注できるようにすることが可能となる。
【００８１】
また、本発明によれば、日々販売価格が変動する商品について、商品が消費し尽くされる前に、日々の価格変動を考慮して最も安価に購入できる購入日及び販売店に自動発注することが可能となる。
【００８２】
また、本発明によれば、商品の配送料を考慮しても最も安価に購入できる販売店に自動発注することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の原理構成図である。
【図２】商品発注装置の機能構成図である。
【図３】商品発注装置の実現する機能を示す図である。
【図４】電話番号テーブルのデータ構造の一例を示す図である。
【図５】顧客データベースのデータ構造の一例を示す図である。
【図６】購入履歴ファイルのデータ構造の一例を示す図である。
【図７】販売店データベースのデータ構造の一例を示す図である。
【図８】地区データベースのデータ構造の一例を示す図である。
【図９】発注データベースのデータ構造の一例を示す図である。
【図１０】発注信号を受信してから変動予測期間及び予測発注量を算出するまでの処理を示すフローチャートである。
【図１１】商品残量と変動予測期間の関係を示す図である。
【図１２】発注情報を作成する処理を示すフローチャートである。
【図１３】発注処理を示すフローチャートである。
【図１４】販売店宛ての発注情報の一例を示す図である。
【図１５】販売店情報を取得し、地区データベースを更新する処理を示すフローチャートである。
【図１６】情報処理装置の構成図である。
【図１７】コンピュータ読み取り可能な記録媒体を示す図である。
【符号の説明】
１、１０商品発注装置
２、１１受信部
３、１２購入者情報取得部
４、１３変動予測期間算出部
５、１４販売店情報取得部
６、１５地区データベース更新部
７、１６発注情報作成部
８、１７発注部
２０電話番号テーブル
２１顧客データベース
２２購入履歴ファイル
２３販売店データベース
２４地区データベース
２５発注データベース
２６販売店販売価格テーブル
２７販売店配送料テーブル
２８地区販売価格テーブル
２９地区配送料テーブル
４０情報処理装置
４１ＣＰＵ
４２メモリ
４３入力装置
４４出力装置
４５外部記憶装置
４６媒体駆動装置
４７ネットワーク接続装置
４８バス
４９可搬記録媒体
５０データベース
Ｃ１、Ｃ２、Ｃｎ、Ｃｉ購入者
Ｎネットワーク
Ｓ１、Ｓ２、Ｓｎ、Ｓｉ販売店
Ｔ１、Ｔ２、Ｔｎ、Ｔｉ貯蔵タンク[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to an apparatus for ordering commodities. In particular, the present invention relates to a product ordering apparatus that monitors the remaining amount of a product and places an order so that the product can be purchased before the remaining amount runs out.
[0002]
[Prior art]
In the above technical field, there are petroleum product supply and fluid product ordering systems disclosed in JP-A-1-320568, JP-A-9-24999 and JP-A-62-295696.
[0003]
According to these technologies, a contract is made in advance between the purchaser and a specific store, and the remaining amount of the product is monitored by monitoring the remaining amount of the product at the consumer through a network such as a telephone line. When the amount is less than a certain amount, the product is automatically ordered from the store.
[0004]
Further, as further conventional techniques, there are a residual oil amount monitoring system and a fuel oil delivery system for a greenhouse tank for fuel cultivation disclosed in JP-A-10-213472 and JP-A-63-82995. According to these techniques, when the remaining amount of fuel at the consumption destination falls below a certain amount, a notification is sent to the monitoring center of a specific store via the network. Based on the notification to the monitoring center, the dealer can make a reasonable planned delivery.
[0005]
[Problems to be solved by the invention]
However, in the conventional technology, since it is possible to automatically place an order only to a specific dealer, a dealer that can purchase a product with a different selling price for each dealer, such as kerosene, is selected from a plurality of dealers. There was a problem that it was not possible to place an order.
[0006]
SUMMARY OF THE INVENTION An object of the present invention is to solve the above-mentioned problems and to enable automatic ordering to the cheapest sales outlet for products having different sales prices for each sales shop in consideration of the sales price at each sales shop. .
[0007]
[Means for Solving the Problems]
In order to solve the above-described problems, according to the present invention, in an apparatus for ordering products, receiving means for receiving an order signal including remaining amount information indicating the remaining amount of the product, purchase history and remaining amount of the purchaser Based on the information, the fluctuation prediction period calculation means for calculating the fluctuation prediction period, which is the period until the remaining amount of the product runs out, and the store where the product can be purchased at the lowest price based on the fluctuation prediction period and the sales price of the product And ordering information creating means for creating ordering information based on the determination, and ordering means for placing an order at a dealer determined based on the ordering information.
[0008]
The receiving unit receives an ordering signal including the remaining amount information of the product, and the fluctuation prediction period calculating unit calculates a fluctuation prediction period until the remaining amount of the product runs out based on the remaining amount information and the purchase history of the customer. The order information creating means determines a store that can be purchased at the lowest price based on the fluctuation prediction period and the sales price of the product, and the order means places an order to the determined store.
[0009]
This makes it possible to automatically place an order so that the product can be purchased at the lowest cost before the remaining amount of the product is exhausted.
Here, the order information creation means determines the purchase date and the store where the product can be purchased at the lowest cost even in consideration of the delivery fee within the fluctuation prediction period, and the order means is determined so that the product can be purchased on the purchase date. It is also possible to place an order with the authorized dealer.
[0010]
The order information creation means compares the selling prices of each dealer within the fluctuation forecast period, determines the purchase date and the dealer that can purchase the product at the lowest cost even considering the delivery fee, and the order means determines the purchase price. Order based on the date of purchase based on the purchase date.
[0011]
Based on the order signal, it is possible to automatically place an order to a store that can be purchased at the lowest cost even if the delivery fee is taken into consideration on the day when the product can be purchased at the lowest cost before the remaining amount of the product runs out. It becomes.
[0012]
In addition, the order information creating means may determine the purchase date and the store in consideration of daily fluctuations in the sales price. As a result, not only the sales price of the product differs from store to store, but even if the same store also changes daily, the purchase date and store can be determined so that the product can be purchased at the lowest price. It becomes possible.
[0013]
Here, the fluctuation prediction period calculation means may calculate the fluctuation prediction period in consideration of seasonal changes and purchase history. For example, when heating kerosene or the like is a commodity, the consumption pace gradually decreases when the season changes from spring to summer. The fluctuation prediction period calculation means can give higher accuracy to the fluctuation prediction period by calculating the fluctuation prediction period in consideration of the fluctuation tendency of the consumption pace in consideration of the purchase history and the like.
[0014]
Here, when the remaining amount information indicates that there is no remaining amount of the product, the variation prediction period calculation unit may set the variation prediction period as the shortest period and thereby order the product as soon as possible.
[0015]
In addition, the product ordering device is based on the fluctuation prediction period, purchase history and remaining amount information,
Predicted order quantity calculating means for calculating the predicted order quantity may be further provided, and the ordering means may notify the determined dealer of the predicted order quantity when placing an order.
[0016]
The predicted order quantity calculation means determines how much of the product is consumed before receiving the order signal based on the remaining amount information and how much of the product is consumed within the fluctuation prediction period based on the purchase history. The predicted order quantity is calculated by calculating whether it is predicted. The ordering means notifies the store of the predicted order quantity. This
It becomes easier for dealers to make sales plans.
[0017]
Here, the predicted order quantity calculation means may use the predicted order quantity as the storage capacity of the purchaser's merchandise storage container when the remaining quantity information indicates that there is no remaining quantity of merchandise.
[0018]
The receiving means may receive the order signal when the remaining amount of the product reaches a predetermined amount and when the remaining amount is exhausted. The product may be a fluid product.
[0019]
The scope of the present invention also includes a method comprising a process performed by the above-described apparatus. Furthermore, the present invention also includes a program for causing a computer to perform the process performed by the above-described apparatus. Furthermore, the scope of the present invention also includes a recording medium for recording a program that allows a computer to execute the above-described processing.
[0020]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.
FIG. 1 is a principle configuration diagram of the present invention. As shown in FIG. 1, the product ordering apparatus 1 includes a receiving unit 2, a purchaser information acquisition unit 3, a fluctuation prediction period calculation unit 4, a store information acquisition unit 5, a district database update unit 6, an order information creation unit 7 and an order. Part 8 is provided. The merchandise ordering apparatus 1 is connected to purchasers C1, C2,... Cn and dealers S1, S2,. As the network N, for example, a public line and a dedicated line can be considered.
[0021]
The receiving unit 2 receives an order signal from each purchaser Ci (i = 1, 2,... N) via the network N. Here, the order signal may be received before the purchaser consumes the product, for example, when the remaining amount of the product is halved and when the product is exhausted.
[0022]
The purchaser information acquisition unit 3 refers to a database (not shown) based on the received order signal, and acquires purchaser information that is information about the purchaser who has transmitted the order signal.
[0023]
The fluctuation prediction period calculation unit 4 calculates a fluctuation prediction period that is a period until the remaining amount of the product is consumed based on the remaining amount of the product and the purchase history of the purchaser. When there is no remaining product, the fluctuation prediction period calculation unit 4 makes the fluctuation prediction period the shortest.
[0024]
The store information acquisition unit 5 acquires store information that is information on the sales price of the product and the delivery fee for delivering the product to the purchaser from each store Si. The store information is acquired at regular intervals or irregularly. The district database update unit 6 updates a district database obtained by editing the acquired dealer information for each district based on the latest dealer information.
[0025]
Based on the purchaser information, the fluctuation prediction period, and the store information, the order information creation unit 7 can purchase the product at the lowest cost even if the delivery amount is considered before the remaining amount of the product is consumed. The purchase date and the store are determined, and order information is created based on the determination. The ordering unit 8 places an order for a product through the network N based on the ordering information at a determined store.
[0026]
As described above, the product ordering apparatus 1 can purchase the product at the lowest price during the period until the remaining amount of the product is consumed when the purchaser receives an ordering signal from the purchaser before the purchaser consumes the product. Decide the store that sells the product at the lowest price and place an order. When determining a store, the delivery price for delivering the product to the purchaser is taken into consideration in addition to the sale price of the product. Thus, the purchaser can automatically purchase the supplementary product at the lowest cost automatically before the product is consumed.
[0027]
FIG. 2 shows a functional configuration of the commodity ordering apparatus 10 according to the present embodiment. As shown in FIG. 2, the product ordering apparatus 10 includes a receiving unit 11, a purchaser information acquisition unit 12, a fluctuation prediction period calculation unit 13, a store information acquisition unit 14, a district database update unit 15, an order information creation unit 16, and The ordering unit 17 includes a telephone number table 20, a customer database 21, a purchase history file 22, a store database 23, and a district database 24. The merchandise ordering apparatus 10 and the purchaser Ci, and the merchandise ordering apparatus 10 and the store Si are connected via a network N. Although the networks N are described separately in the figure, they may be separate networks or the same network. As the network N, a WAN (Wide Area Network) such as a satellite communication network and the Internet, a LAN (Local Area Network), and the like can be considered. Each purchaser Ci is provided with a storage tank Ti for storing commodities.
[0028]
The receiving unit 11 receives an ordering signal for ordering a product from the purchaser Ci, and outputs the received ordering signal to the purchaser information acquisition unit 12 and the fluctuation prediction period calculation unit 13. The order signal includes, for example, a telephone number and the remaining amount of merchandise as information. More specifically, the order signal indicates the remaining amount at each timing when the remaining amount of the storage tank Ti included in each purchaser Ci is halved and when the remaining amount is 0 (zero), for example. Is transmitted together with the remaining amount information which is information indicating. For example, in the case of fluid commodities, the remaining amount is obtained by detecting the height of the liquid level in the storage tank Ti.
[0029]
The purchaser information acquisition unit 12 specifies the purchaser Ck (k is an arbitrary integer from 1 to n) that has transmitted the ordering signal based on the ordering signal, and information about the purchaser Ck (hereinafter referred to as purchaser information). For example, an address, a name, etc. are acquired and output to the fluctuation prediction period calculation unit 13 and the order information creation unit 16. More specifically, for example, when an order signal is transmitted via a telephone line, the purchaser information acquisition unit 12 extracts the transmission source telephone number from the order signal. Subsequently, the purchaser information acquisition unit 12 refers to the telephone number table 20 and the customer database 21 based on the telephone number, and acquires purchaser information such as the name and address of the purchaser Ck that transmitted the order signal.
[0030]
The order signal may not be transmitted via a telephone line. For example, it may be an email. In the case of an e-mail, purchaser information may be acquired based on an e-mail address, for example.
[0031]
The fluctuation prediction period calculation unit 13 acquires the remaining amount of the product based on the order signal, and acquires the purchase history of the purchaser by referring to the purchase history file 12 using the purchaser number. Subsequently, the fluctuation prediction period calculation unit 13 calculates a fluctuation prediction period that is a period until the remaining amount of product is consumed based on the acquired remaining amount and purchase history. When the remaining amount is 0 (zero), the fluctuation prediction period calculation unit 13 sets the fluctuation prediction period as the shortest period. Subsequently, the fluctuation prediction period calculation unit 13 outputs the calculated fluctuation prediction period to the order information creation unit 16.
[0032]
The fluctuation prediction period calculation unit 13 may further include a predicted order quantity calculation unit 18.
The predicted order quantity calculation unit 18 calculates a predicted order quantity, which is a predicted product purchase quantity, based on the remaining product quantity, the calculated fluctuation prediction period, and the purchase history of the purchaser. The predicted order quantity is transmitted to a store determined as an ordering party at the time of ordering. This makes it easier for each dealer Si to make a sales plan.
[0033]
The store information acquisition unit 14 acquires information about the sale price of the product and the delivery fee to each district from each store Si, and creates the store database 23. The store information acquisition unit 14 acquires the latest information from each store Si every predetermined period, for example, every day or irregularly. The district database update unit 15 updates the district database 24 based on the latest store database 23. The contents of the district database 24 are obtained by editing the information in the store database 23 for each district.
[0034]
The order information creation unit 16 refers to the district database 24, and even if the delivery fee of the product is taken into consideration, the store Sm where the product is sold at the lowest price during the fluctuation prediction period (m is an arbitrary number from 1 to n) And the purchase date that can be purchased at the lowest cost.
Subsequently, the order information creation unit 16 creates an order database 25 that stores information regarding the determined purchase date, the determined store Sm, the calculated predicted order quantity, and the purchaser Ck that has transmitted the order signal.
[0035]
Based on the data in the ordering database 25, the ordering unit 17 places an order for the product at the determined store Sm so that the product can be purchased on the determined purchase date. After placing the order, the ordering unit 17 updates the contents of the purchase history file 22 based on the order database 25.
[0036]
FIG. 3 is a diagram for explaining functions realized by the merchandise ordering apparatus 10. The product ordering apparatus is connected to the purchaser Ci and the store Si. The merchandise ordering apparatus 10 acquires a daily sales price and a delivery fee for delivering the merchandise to each district from each dealer Si. Upon receiving an order signal from each purchaser Ci, the product ordering apparatus 10 determines a store and a purchase date at which the product can be purchased at the lowest cost based on the sales price and the delivery fee, and places an order with the determined store.
[0037]
Hereinafter, the data structure of each database will be described with reference to FIGS. FIG. 4 shows an example of the data structure of the telephone number table 20. The telephone number table 20 stores telephone numbers and purchaser numbers corresponding to the telephone numbers. The purchaser number is unique to the buyer Ci who writes. FIG. 5 shows an example of the data structure of the customer database 21. The customer database 21 stores a purchaser number, a purchaser name, a purchaser address, an adjustment coefficient K, and a tank capacity Vi that is a capacity of the storage tank Ti included in each purchaser Ci. The adjustment coefficient K will be described later.
[0038]
FIG. 6 shows an example of the data structure of the purchase history file 22. The purchase history file 22 stores the purchaser number, the previous purchase date that is the previous purchase date, and the current purchase date that is the current purchase date.
[0039]
FIG. 7 shows an example of the data structure of the store database 23. The store database 23 includes a store sales price table 26 and a store delivery fee table 27, and is provided for each store Si. The store database 23 is updated at regular intervals or irregularly based on information from each store Si. The store sales price table 26 stores a sales price (per unit amount) at which each store Si sells products every day. The sales price stored is, for example, this month and the next month. The sales price for the next month reflects the sales strategy of each dealership Si. The store delivery fee table 27 stores a delivery fee required for each store Si to deliver a product to each district.
[0040]
FIG. 8 shows an example of the data structure of the district database 24. The district database 24 includes a district dealer table 28 and a district delivery fee table 29. The district database 24 is updated at regular intervals or irregularly by the district database update unit 6 based on the latest store database 23. The contents of the district database 24 are obtained by editing the contents of the store database 23.
[0041]
FIG. 9 shows an example of the data structure of the order database 25. The order database 25 is created by the order information creation unit 7 and stores a purchaser number, a store name, a purchase date, whether an order has been placed, and a predicted order quantity.
[0042]
Hereinafter, processing performed by the product ordering apparatus 10 will be described with reference to FIGS. 10 to 15. After receiving the ordering signal, the product ordering apparatus 10 calculates a fluctuation prediction period and a predicted ordering quantity by referring to various databases, and selects a purchase date and a store where the product can be purchased at the lowest cost even considering the delivery fee. decide. Based on this determination, an order is placed at the determined store so that the product can be purchased on the purchase date. FIG. 10 is a flowchart showing processing from when the merchandise ordering apparatus 10 receives the ordering signal until the fluctuation prediction period and the predicted order quantity are calculated. Hereinafter, a process from when the merchandise ordering apparatus 10 receives an ordering signal until the fluctuation prediction period and the predicted order quantity are calculated will be described with reference to FIG.
[0043]
The receiving unit 11 receives an order signal from the purchaser Ci (step 10). The purchaser information acquisition unit 12 extracts the telephone number of the transmission source from the received ordering signal, and transmits the ordering signal from the purchaser number by referring to the telephone number table 20 using the extracted telephone number. A purchaser is specified (step S11). Here, it is assumed that the purchaser Ck is specified.
[0044]
Subsequently, the customer information acquisition unit 12 refers to the customer database 21 using the purchaser number, and acquires the name, address, adjustment coefficient M, and capacity Vk of the storage tank Tk of the specified purchaser Ck (step S12). ).
[0045]
The ordering signal is transmitted when the remaining amount of the product is a predetermined amount of the capacity of the storage tank Tk, for example, when the remaining amount becomes 0 (zero), and is information indicating the remaining amount of the product. Contains some remaining information. For example, an order signal pattern may be used as the remaining amount information. It is possible to indicate the remaining amount of the product by changing the pattern of the order signal when the remaining amount of the product is half and when the remaining amount becomes 0 (zero). For example, a numerical value may be used as the remaining amount information.
[0046]
The fluctuation prediction period calculation unit 13 acquires the remaining amount of the product based on the order signal, and determines whether or not the storage tank Tk of the purchaser Ck is empty (step S13). If the storage tank Tk is not empty, half of the merchandise remains in the storage tank Tk (step S13: No). The fluctuation prediction period calculation unit 13 calculates the fluctuation prediction period M, which is a period until the remaining amount of the product is consumed, as follows.
[0047]
First, the fluctuation prediction period calculation unit 13 refers to the purchase history file 22 to acquire the purchase date of the purchaser Ck and calculates the period N from the previous purchase date to the date when the order signal is received (step S14). ).
[0048]
Subsequently, the fluctuation prediction period calculation unit 13 uses the period N and the adjustment coefficient K to calculate a fluctuation prediction period M that is a prediction period until the remaining amount of the product is consumed by the following equation (1). (Step S15).
[0049]
M = N × K (1)
Subsequently, the predicted order quantity calculator 18 provided in the fluctuation prediction period calculator 13 calculates the predicted order quantity (step S16). When the remaining amount of the product is half the capacity Vk of the storage tank Tk (step S13: No), first, the daily product consumption F is calculated by the following equation (2).
[0050]
F = Vk / (2 × N) (2)
Subsequently, the predicted order quantity calculation unit 18 calculates the predicted order quantity R by the following equation (3).
[0051]
R = Vk / 2 + (M × F) (3)
In addition, if Formula (1) and Formula (2) are substituted into Formula (3), Formula (4) is obtained.
[0052]
R = Vk (1 + K) / 2 (4)
On the other hand, if the fluctuation prediction period calculation unit 13 determines that the order signal is transmitted when the storage tank Tk is empty (step S13: Yes), the product is supplied to the purchaser Ck quickly because there is no remaining amount of the product. There is a need. Therefore, the fluctuation prediction period calculation unit 13 sets the prediction fluctuation period M to the shortest period “1” (step S17).
[0053]
Subsequently, since the storage tank Tk is empty, the predicted order quantity calculation unit 18 sets the predicted order quantity as the tank capacity Vk (step S18). Here, the relationship between the adjustment coefficient K and the fluctuation prediction period M will be described with reference to FIG.
[0054]
FIG. 11 shows the relationship between the adjustment coefficient K and the fluctuation prediction period M. In FIG. 11, the vertical axis indicates the storage tank capacity. The ordering signal is transmitted when the remaining amount of the product in the storage tank Ti is halved or empty. When the product is supplied, the storage tank Ti is full (capacity is full).
[0055]
Here, it is assumed that the receiving unit 11 receives an ordering signal when the remaining amount of the product in the storage tank Ti is halved. The period N, which is the difference between the previous purchase date and the order signal reception date, is the period taken from when the product is full until it is consumed from half the tank capacity. It is considered that the fluctuation prediction period M, which is a period taken until the remaining half of the product is consumed, is also a period close to the period N.
[0056]
The adjustment coefficient K is a numerical value used to take into account seasonal fluctuations, purchase history fluctuations, purchaser Ci's requests, and the like when calculating the fluctuation prediction period M. The adjustment coefficient K is a variable or constant in the range of 0.5 <= K <= 1.
[0057]
For example, if the product is heating kerosene, the consumption pace will drop when the season is moving from spring to summer. In this case, by setting the adjustment coefficient K to be larger, the predicted fluctuation period M can be calculated in accordance with the change in consumption pace.
[0058]
Further, for example, when the consumption pace is large in a certain period of the year or year, for example, in the New Year, the adjustment coefficient K is set to be small. If it is absolutely necessary to avoid running out of the product, the adjustment coefficient K can be made smaller and the predicted fluctuation period M can be calculated shorter. By introducing the adjustment coefficient K, the fluctuation prediction period M can have appropriate maintainability and accuracy.
[0059]
After calculating the fluctuation prediction period M and the predicted order quantity R as described above, order information is created. FIG. 12 is a flowchart showing a process for creating order information.
Processing for creating order information will be described with reference to FIG.
[0060]
The ordering information creating unit 16 refers to the district database 24, and presents the cheapest sales price during the fluctuation prediction period M calculated by the fluctuation prediction period calculation unit 13 even considering the delivery fee. And the purchase date that can be purchased at the lowest cost is determined (step S20).
[0061]
More specifically, the order information creation unit 16 refers to the district sales price table 28 and acquires the daily sales price of each store Si within the fluctuation prediction period M from the date when the order signal is received. Further, the order information creation unit 16 acquires a delivery fee to be delivered from each store to the district of the purchaser Ck based on the address of the purchaser Ck.
[0062]
On the basis of the sales price and the delivery fee, the ordering information creating unit 16 determines the store that can be purchased at the lowest price, with the date when the product can be purchased at the lowest price within the fluctuation prediction period M as the purchase date. In other words, the order information creation unit 16 takes into account fluctuations in the daily sales price, and is the cheapest in consideration of the delivery fee on any day after the order signal is received until the fluctuation prediction period M elapses. The date on which the product can be purchased is determined as the purchase date. Here, it is assumed that the ordering information creating unit 16 determines the ordering destination as the store Sm.
[0063]
Subsequently, the order database 25 is created using the determined store Sm, the determined purchase date, the name and address of the purchaser Ck that transmitted the order information, and the predicted order quantity R calculated by the predicted order quantity calculation unit 18. Create (step S21).
[0064]
FIG. 13 is a flowchart showing the ordering process. The ordering process after the ordering database is created will be described with reference to FIG.
The ordering unit 17 refers to the ordering database 25 periodically, for example, at a time determined every day, and based on the entry in the column indicating the ordering / non-ordering, the unordered part up to a predetermined period, for example, one week ahead Order information is extracted (step S30). Subsequently, the extracted data is edited for each store Si to create order information addressed to each store Si (step S31). FIG. 14 shows an example of ordering information addressed to a store created by the ordering unit 16.
[0065]
The ordering unit 17 transmits the ordering information addressed to each dealer Si to each dealer Si (step S32), and after transmission, changes the entry in the column indicating the ordering / non-ordering in the ordering database 25 to “ordered” (step S32). S33). Further, the ordering unit 17 writes the current purchase date in the purchase history file (step S34).
[0066]
FIG. 15 is a flowchart showing processing for acquiring store information and updating the district database 24. The process of acquiring dealer information and updating the district database will be described with reference to FIG.
[0067]
The dealer information acquisition unit 14 acquires dealer information including a commodity sales price for a certain period, for example, this month and the next month and a delivery fee for delivering the commodity to each district from each dealer Si via the network N. The store information acquisition unit 14 acquires information regularly, for example, every day or irregularly, and creates a store database 23 for each store Si based on the acquired store information (step S40). The district database update unit 15 edits the latest store database 23 for each region and updates the district database 24 (step S41).
[0068]
The product ordering apparatus 10 can be configured using an information processing apparatus (computer) as shown in FIG. 16 includes a CPU 41, a memory 42, an input device 43, an output device 44, an external storage device 45, a medium drive device 46, and a network connection device 47, which are connected to each other via a bus 48. .
[0069]
The memory 42 includes, for example, a ROM (Read Only Memory), a RAM (Random Access Memory), and the like, and stores programs and data used for processing. The CPU 41 performs necessary processing by executing a program using the memory 42.
[0070]
Each device and each part constituting the product ordering apparatus 10 shown in FIG. 2 is stored as a program in a specific program code segment of the memory 42, respectively.
The input device 43 is, for example, a keyboard, a pointing device, a touch panel, and the like, and is used for inputting instructions and information from the user. The output device 44 is, for example, a display, a printer, or the like, and is used for outputting an inquiry to a user of the information processing device 40, a processing result, and the like.
[0071]
The external storage device 45 is, for example, a magnetic disk device, an optical disk device, a magneto-optical disk device, or the like. The above-described program and data can be stored in the external storage device 45, and loaded into the memory 42 for use as required.
[0072]
The medium driving device 46 drives a portable recording medium 49 and accesses the recorded contents. As the portable recording medium 49, any computer-readable recording medium such as a memory card, a floppy disk, a CD-ROM (Compact Disc Read Only Memory), an optical disk, a magneto-optical disk, or the like is used. The above-described program and data can be stored in the portable recording medium 49, and loaded into the memory 42 for use as required.
[0073]
The network connection device 47 communicates with an external device via an arbitrary network (line or transmission medium) such as a LAN or WAN, and performs data conversion accompanying the communication. If necessary, the above-described program and data can be received from an external device and loaded into the memory 42 for use.
[0074]
FIG. 17 shows a computer-readable recording medium and an external database that can supply programs and data to the information processing apparatus of FIG. Programs and data stored in the portable recording medium 49 and the external database 50 are loaded into the memory 42 and the external storage device 45. Then, the CPU 41 executes the program using the data and performs necessary processing. As described above, it is also possible to cause a computer to function as a product ordering apparatus by loading a program that causes a computer to execute processing performed by the product ordering apparatus according to the present invention and causing the CPU 41 to execute the program.
[0075]
As mentioned above, although embodiment of this invention was described, this invention is not limited to embodiment mentioned above, Various other changes are possible.
For example, in the above embodiment, the product has been described using a fluid product such as kerosene. However, this embodiment is applicable also to goods other than fluid goods. For example, in the case of solid commodities such as wheat and rice, the present embodiment can be applied by detecting the remaining amount by weight.
[0076]
Further, the store information acquisition unit 14 acquires the sales price of this month and the next month from each store, and the order information creation unit 16 can purchase the product at the lowest price even in consideration of the delivery fee within the fluctuation prediction period. It was explained that the purchase date and the store were decided. However, the store information acquisition unit 14 may acquire the daily sales price and delivery fee from each store.
[0077]
In this case, the dealer information acquisition unit 14 creates a dealer database 23 by accumulating the daily sales prices of the respective dealers for a certain period, for example, one month. The district database update unit 15 updates the district database 24 by editing the latest store database 23 for each region.
[0078]
The order information creation unit 16 refers to the district database 24 and determines a purchase date and a store that can be purchased at the lowest cost even in consideration of the delivery fee, based on past sales price fluctuations. For example, the order information creation unit 16 refers to the district database 24 to determine a store and purchase date having the following tendency.
[0079]
・ Distributors that have been selling the cheapest continuously over the past month
・ Retailers whose selling prices have been declining continuously over the past month
・ The day of the sale is the day of the week on which the special sale date has been decided, and the most inexpensive day compared to other stores.
Even in this way, it is possible to determine a store and date of purchase that can be purchased at the lowest cost and place an order.
[0080]
【The invention's effect】
According to the present invention, it is possible to automatically place an order for a product having a different sales price for each store in consideration of the sales price at each store.
[0081]
In addition, according to the present invention, for products whose sales prices fluctuate every day, before the products are consumed, automatic ordering can be made to the purchase date and the store that can be purchased at the lowest cost in consideration of daily price fluctuations. It becomes possible.
[0082]
Further, according to the present invention, it is possible to automatically place an order from a store that can be purchased at the lowest cost even in consideration of the delivery fee of the product.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a principle configuration diagram of the present invention.
FIG. 2 is a functional configuration diagram of a product ordering apparatus.
FIG. 3 is a diagram showing functions realized by the product ordering apparatus.
FIG. 4 is a diagram illustrating an example of a data structure of a telephone number table.
FIG. 5 is a diagram illustrating an example of a data structure of a customer database.
FIG. 6 is a diagram illustrating an example of a data structure of a purchase history file.
FIG. 7 is a diagram illustrating an example of a data structure of a store database.
FIG. 8 is a diagram illustrating an example of a data structure of a district database.
FIG. 9 is a diagram illustrating an example of a data structure of an order database.
FIG. 10 is a flowchart showing processing from reception of an order signal to calculation of a fluctuation prediction period and a predicted order quantity.
FIG. 11 is a diagram illustrating a relationship between a remaining product amount and a fluctuation prediction period.
FIG. 12 is a flowchart showing processing for creating order information.
FIG. 13 is a flowchart showing order processing.
FIG. 14 is a diagram illustrating an example of ordering information addressed to a store.
FIG. 15 is a flowchart showing processing for acquiring store information and updating a district database.
FIG. 16 is a configuration diagram of an information processing apparatus.
FIG. 17 is a diagram illustrating a computer-readable recording medium.
[Explanation of symbols]
1, 10 Product ordering equipment
2, 11 Receiver
3, 12 Purchaser information acquisition unit
4, 13 Fluctuation prediction period calculator
5, 14 Dealer information acquisition department
6, 15 District Database Update Department
7, 16 Order information creation department
8, 17 Ordering department
20 Phone number table
21 Customer database
22 Purchase history file
23 Dealer database
24 district database
25 Order database
26 Dealer sales price table
27 Dealer delivery fee table
28 district sales price table
29 district delivery charge table
40 Information processing equipment
41 CPU
42 memory
43 Input device
44 Output device
45 External storage
46 Medium Drive Device
47 Network connection device
48 bus
49 Portable recording media
50 database
C1, C2, Cn, Ci buyers
N network
S1, S2, Sn, Si dealer
T1, T2, Tn, Ti storage tank

Claims

A product ordering device connected to a terminal of a plurality of buyers and a terminal of a plurality of dealers selling products,
Receiving means for receiving, from the purchaser's terminal, an ordering signal including an identification number used to identify the purchaser and remaining amount information indicating the remaining amount of the product;
Purchaser information storage means for storing information relating to the purchaser including an identification number used for identifying the purchaser and the purchase history of the purchaser;
Purchase said receiving means with reference to the purchaser information storage unit acquires product purchase history of the buyer based on the identification number used to identify the purchaser included in the order signal received, which is the acquired A fluctuation prediction period calculating means for calculating a period until the remaining amount of the product runs out based on the product purchase history of the person and the remaining amount information;
Store information storage means for storing store information including a sales price at which each store sells products every day;
Store information acquisition means for receiving the store information from the terminal of the store and storing the information in the store information storage means;
With reference to the period information calculated by the fluctuation prediction period calculation means among the information on the daily sales price at each dealer included in the dealer information stored in the dealer information storage means, Order information creating means for determining a store where the product can be purchased at the lowest cost and creating order information based on the determination;
Ordering means for placing an order on the terminal of the determined store based on the ordering information;
A product ordering apparatus comprising:

The order information creating means determines a purchase date and a store where the product can be purchased at the lowest cost even in consideration of a delivery fee within the calculated period, and the order means purchases the product on the purchase date. 2. The merchandise ordering apparatus according to claim 1, wherein the merchandise ordering apparatus places an order with the determined store so as to make it possible.

When the remaining amount information indicates that the remaining amount of the product is another half, the fluctuation prediction period calculating unit obtains the previous purchase date from the product purchase history stored in the purchaser information storage unit. Assuming that the period from acquisition date to receiving the ordering signal from N is N and the adjustment coefficient for taking into account fluctuations in the consumption pace is K, the period M until the remaining amount of the product runs out is M = N 3. The merchandise ordering apparatus according to claim 1, wherein the merchandise ordering apparatus is calculated by a formula of × K.

The product according to any one of claims 1 to 3, wherein the fluctuation prediction period calculation means sets the period as the shortest period when the remaining amount information indicates that there is no remaining amount of the product. Ordering equipment.

Further comprising predicted order quantity calculating means for calculating a predicted order quantity based on the calculated period, the purchase history and the remaining amount information;
The predicted order quantity calculation means N is a period from the previous purchase date to receiving an order signal, K is an adjustment coefficient for taking into account fluctuations in the consumption pace, and a period M until the remaining amount of the product is exhausted. And assuming that the storage capacity of the customer's product storage container is V, the predicted order quantity R is calculated by the formula R = V (N + M) / 2N or R = V (1 + K) / 2,
The ordering means, the prediction to notify the order quantity to the determined dealer, that merchandise ordering device according to any one of claims 1 to 4, characterized in when ordering.

The predicted order quantity calculation means, when the remaining amount information indicates that there is no remaining quantity of the product, the predicted order quantity is a storage capacity of the customer's product storage container. 5. A product ordering apparatus according to 5 .

The reception means, the remaining amount of the product to receive the order signal when there are no more time and the remaining amount has reached a predetermined amount, merchandise ordering device according to any one of claims 1 to 6, characterized in that.

The product ordering apparatus according to any one of claims 1 to 7 , wherein the product is a fluid product.

A method for placing an order by means of a product ordering device connected to a terminal of a plurality of buyers and a terminal of a plurality of dealers that sell the product,
The product ordering device is:
Information on a purchaser including an identification number used for identifying the purchaser, a purchaser information storage unit for storing the purchase history of the purchaser, and a selling price at which each store sells the product every day A store information storage unit for storing store information is provided.
Receiving an ordering signal including the identification number used to identify the purchaser and the remaining amount information indicating the remaining amount of the product from the purchaser's terminal;
Based on the identification number used for identifying the purchaser included in the received order signal, the purchaser information storage unit is referred to acquire the purchase history of the purchaser, and the purchaser's A process of calculating a period until the remaining amount of the product runs out based on the purchase history and the remaining amount information;
Acquiring the dealer information from the terminal of the dealer and storing it in the dealer information storage unit;
Refer to the information on the period until the remaining amount of the calculated product is exhausted among the information on the daily sales price at each store included in the store information stored in the store information storage unit. , The process of determining the store where the product can be purchased most inexpensively;
Creating ordering information based on the determination;
A process of placing an order with the terminal of the determined dealer based on the ordering information;
A product ordering method characterized by including:

A process of determining a purchase date and a store where the product can be purchased at the lowest cost even in consideration of the delivery fee within the calculated period, and the determined sales so that the product can be purchased on the purchase date The product ordering method according to claim 9 , further comprising the step of placing an order with a store.

Based on the calculated period, the product purchase history and the remaining amount information, N is a period from the previous purchase date to receiving an order signal, and K is an adjustment coefficient for taking into account fluctuations in consumption pace, The estimated order quantity R is R = V (N + M) / 2N or R = V (1 + K) / 2, where M is the period until the remaining amount of the product runs out and V is the storage capacity of the customer's product storage container. 11. The product ordering method according to claim 9 or 10 , further comprising the step of: calculating by an equation and notifying the determined store of the predicted order quantity R when placing an order.

12. The product ordering method according to claim 9 , further comprising a step of receiving the ordering signal when the remaining amount of the product reaches a predetermined amount and when the remaining amount is exhausted.

A recording medium recording a program to be executed by a computer that implements a product ordering device connected to a plurality of purchaser terminals and a terminal of a plurality of dealers that sell products,
The product ordering device is:
Information on a purchaser including an identification number used for identifying the purchaser, a purchaser information storage unit for storing the purchase history of the purchaser, and a selling price at which each store sells the product every day A store information storage unit for storing store information is provided.
Receiving an ordering signal including an identification number used to identify the purchaser and remaining amount information indicating the remaining amount of the product from the purchaser's terminal;
Based on the identification number used for identifying the purchaser included in the received order signal, the purchaser information storage unit is referred to acquire the purchase history of the purchaser, and the purchaser's Calculating a period until the remaining amount of the product runs out based on the purchase history and the remaining amount information;
Obtaining the dealer information from the terminal of the dealer, and storing it in the dealer information storage unit;
Refer to the information on the period until the remaining amount of the calculated product is exhausted among the information on the daily sales price at each store included in the store information stored in the store information storage unit. Determining a store where the product can be purchased most inexpensively;
Creating ordering information based on the determination;
Placing an order with the terminal of the store determined based on the ordering information;
A computer-readable recording medium on which a program for causing a computer to execute is recorded.

A program that is executed by a computer that implements a product ordering device connected to a terminal of a plurality of purchasers and a terminal of a plurality of sales outlets that sell products,
The product ordering device is:
Information on a purchaser including an identification number used for identifying the purchaser, a purchaser information storage unit for storing the purchase history of the purchaser, and a selling price at which each store sells the product every day A store information storage unit for storing store information is provided.
Receiving an ordering signal including an identification number used to identify the purchaser and remaining amount information indicating the remaining amount of the product from the purchaser's terminal;
Based on the identification number used for identifying the purchaser included in the received order signal, the purchaser information storage unit is referred to acquire the purchase history of the purchaser, and the purchaser's Calculating a period until the remaining amount of the product runs out based on the purchase history and the remaining amount information;
Obtaining the dealer information from the terminal of the dealer, and storing it in the dealer information storage unit;
Refer to the information on the period until the remaining amount of the calculated product is exhausted among the information on the daily sales price at each store included in the store information stored in the store information storage unit. Determining a store where the product can be purchased most inexpensively;
Creating ordering information based on the determination;
Placing an order with the terminal of the store determined based on the ordering information;
A program that causes a computer to execute.