JP4329393B2 - 在庫制御システムおよびその方法 - Google Patents
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は在庫制御技術に関し、特に、ライフサイクルを終えた製品から取り出された回収品と、サプライヤから新規に調達した調達品を統合的に管理し、在庫数量を制御するリサイクル対応在庫制御システム、在庫制御方法、在庫制御プログラムおよび在庫制御プログラムを格納した記憶媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
環境やリサイクルに対する人々の関心は年々高まり、環境問題は社会全体として取り組むべき課題となってきている。そのような中、環境意識の高い生産会社は、環境への負荷を小さくするため、使用済みの製品を廃棄させるのでなく、回収してリサイクルする循環形の生産体制を構築しつつある。
【０００３】
循環形の生産を行う物流モデルにおける在庫管理の従来技術としては、次のようなものがある。まず在庫管理の対象商品について、過去の出荷実績を元にその商品の出荷数量を予測する。それとともにその商品の過去の回収実績または出荷実績のうちの一方に基づいてその商品の回収数量を予測する。そして出荷数量および回収数量の予測結果に加えて在庫変動要因に基づき、その商品の在庫数量の変動を予測する。また、そのようにして求めた在庫変動予測結果に基づいて在庫調整指示の内容を決定する。（例えば、特許文献１参照）
【０００４】
【特許文献１】
特開平１１−１２０２５５号公報
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
上記従来の技術は、商品が形を変えずにそのまま循環するいわば商品往復形の物流モデルにおける在庫管理技術である。しかし市場に流通している製品の中には、形を変えずに往復するのではなく、回収後に部品や材料などに分解され、再生処理を行ってから再利用されるような製品も多い。そこでそのような分解、再利用まで考慮した循環形の物流モデルにおける在庫管理技術の構築が求められていた。
【０００６】
分解、再利用まで考慮した循環形の物流モデルにおける在庫管理技術においては、環境への負荷をさらに小さくするため以下の点を考慮する必要がある。
・回収された製品のできるだけ多くの部分を再利用する
・再利用のない無駄な再生作業をしない
・従来通り、市場や顧客に対して約束した製品を約束した納期通りに届ける
・分解、再生、生産にかかるコストをできるだけ低く抑える
本発明は、回収した製品を部品や材料などに分解し、再生処理を行って生産に利用する循環形の物流モデルにおいて、再生計画と調達・生産計画との同期がとれ、再生品と新規調達品の合流地点での在庫の過不足を合理的に低減できる在庫制御システム、在庫制御方法、在庫制御プログラム、およびそのプログラムを記憶した記憶媒体を提供するものである。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するため、本発明は、アイテム(製品)の生産工程において該アイテムの生産に用いる下位アイテムの在庫数量を制御する在庫制御システムであって、市場から使用済みのアイテム(製品)を回収する上位アイテム回収拠点と、回収された上位アイテムから下位アイテムを分解および／または再生する再生拠点と、新規のアイテム(製品)を製造する上位アイテム製造拠点と、新規の下位アイテムを製造する下位アイテム製造拠点とにそれぞれ設置された情報処理マシン、および前記いずれかの情報処理マシンまたは別箇の情報処理マシンから成る統合管理情報処理マシンをネットワークにて接続して、システムが取り扱うアイテムの構成情報として、少なくとも上位アイテム、下位アイテム、上位アイテムに対する下位アイテムの員数より構成されるアイテムツリーコードを登録したデータベースと、前記各拠点毎に設置された情報処理マシンに備えた記憶装置内に構成された各拠点の在庫データベースと、市場から使用済みのアイテム(製品)を回収した時点、またはアイテムの納入を受けた時点、またはアイテムを他拠点へ搬出した時点で、各拠点に設置された情報処理マシンにおいて、各拠点の在庫データを更新する手段と、所定のサイクルで、または下位アイテムの再生処理状況に基づき、再生された下位アイテムの納入予定を作成して、前記統合管理情報処理マシンへ報告する手段と、所定のサイクルで、または下位アイテムの製造状況に基づき、製造された下位アイテムの納入予定を作成して、前記統合管理情報処理マシンへ報告する手段と、所定のサイクルで、前記上位アイテム製造拠点の在庫データ、前記再生された下位アイテムの納入予定データ、前記製造された下位アイテムの納入予定データ、および製造計画に従って作成された消費予測データに基づき、前記上位アイテム製造拠点の在庫予測を行なう手段と、前記下位アイテム再生拠点より、新たに納入可能な再生された下位アイテムの有無、および納入予定の報告を受付け、前記在庫予測結果および在庫容量を基に前記下位アイテムを受入れ可と判定した場合には、該当アイテムの在庫予測情報を更新する手段と、前記上位アイテム回収拠点より、新たに納入可能な回収品より展開処理された下位アイテムの有無、および納入予定の報告を受付け、前記在庫予測結果および在庫容量を基に前記下位アイテムを受入れ可と判定した場合には、該当アイテムの在庫予測情報を更新する手段と、前記納入予定の報告を受付けて、受入れ可と判定した下位アイテムを含む回収品を、前記下位アイテム再生拠点へ移管するように前記上位アイテム回収拠点へ指示を発行する手段と、前記在庫予測が在庫下位限界量を下回るアイテムがある場合には、当該アイテムの製造拠点を管理する情報処理マシンへ納入指示を発行する手段と、を備えた在庫制御システムを構成したものである。
【０００９】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施形態を図面を用いて説明する。
本発明の一実施形態のリサイクル対応在庫制御システムが想定している物流モデルは、循環形の物流モデルである。循環形物流モデルとは、生産され、出荷された製品のうちの少なくとも一部が使用後に回収され、部品や材料などに分解されて再生処理された後、新しい製品の生産時に再利用されて出荷されるような物流モデルのことである。
また、以下の説明においてはアイテムという言葉を用いる。物流モデルにおける物に相当する製品、部品、半製品、仕掛品、原材料などの総称、およびそれらのいずれかを表す言葉としてアイテムを用い、例えば製品に対してその製品を構成する部品を、あるアイテム（製品）の下位アイテム（部品）というように表現する。
【００１０】
まず、本発明の一実施形態のリサイクル対応在庫制御システムを適用する物流モデルについて説明する。
（１）物流モデル
図１は、本発明の一実施形態を適用する物流モデルを説明する図である。
アイテム（物）の流れは次の三つの流れから構成されている。
一つ目は、通常のサプライチェーンの流れである。これは、下位アイテム製造拠点δ104から新規に調達された下位アイテムが上位アイテム製造拠点γ103に納入され、その製造拠点γ103で製品が製造され、市場εで販売される流れである。
二つ目は、リサイクルチェーンの流れである。これは、使用済みとなり回収された製品が上位アイテム回収拠点α101に集められ、必要に応じて下位アイテム再生拠点β102で再生され、再生された下位アイテムは再生品として上位アイテム製造拠点γ103に納入される流れである。
そして最後の一つは再利用されないアイテムを処分するための流れであり、回収拠点α101および再生拠点β102から処分拠点ζに流れる。
【００１１】
次に、本発明の一実施形態のリサイクル対応在庫制御システムのシステム構成について説明する。
（２）システム構成
図２は、本発明の一実施形態におけるリサイクル対応在庫制御システムのシステム構成を説明する図である。
本実施形態におけるリサイクル対応在庫制御システム200は、ネットワークを介して複数のマシンが接続されて構成され、各種機能がネットワークを介してサブシステムで分散処理されるものである。
図２において、マシンα201は上位アイテム回収拠点α101の在庫状況などの情報を管理する情報処理マシンである。マシンβ202は下位アイテム再生拠点β102の在庫状況などの情報を管理する情報処理マシンである。マシンγ203は上位アイテム製造拠点γ103の在庫状況などの情報を管理する情報処理マシンである。
マシンδは下位アイテム製造拠点δ104の在庫状況などの情報を管理する情報処理マシンである。マシンηは他のマシンを統合管理する情報処理マシンである。マシンθは消費予測を計算し、その情報を管理する情報処理マシンである。
但し、本発明によるリサイクル対応在庫制御システムは、本実施の形態のようにそれぞれのマシンで分散処理する形態に限らず、一つのマシンで集中処理する形態によって実現してもよい。また、以下に説明するそれぞれのマシンの機能の一部を組み換えたり、細分したり、まとめたりして実現してもよい。また、本実施の形態では、リサイクル対応在庫制御システムを独立に構築されるシステムとして説明するが、本発明はこれに限定されるものではない。本発明は他の情報処理システムに組み込まれてそれら一部として機能することもできる。本発明は、以下において説明する内容をコンピュータに実行させるプログラム群を、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納する形での実施も考えられる。
【００１２】
次に、本発明の一実施形態のリサイクル対応在庫制御システムにおけるハードウェア構成について説明する。
（３）ハードウェア構成
図３は、本発明の一実施形態のハードウェア構成を説明する図である。
図２にネットワーク構成を示した各マシンは、キーボードやマウスなどの入力装置301とディスプレイなどの出力装置302と補助記憶装置304と在庫制御プログラムを実行する処理装置303とを有する。処理装置303は、インタフェース3031と中央演算処理装置（以下、ＣＰＵ）3032と主記憶装置3033とを備え、入力装置301出力装置302および補助記憶装置304とインタフェース3031を介して接続されている。
本実施の形態では在庫制御プログラムの処理結果は主記憶装置3033に確保された記憶領域に記憶する。プログラムは補助記憶装置に予め保持されて主記憶装置3033に読み込まれたものをＣＰＵ3032が実行することにより実現する。
また、本実施の形態ではリサイクル対応在庫制御システムが汎用情報処理装置とソフトウェアで実現される場合を例にとって説明するが、例えば、ハードワイヤードロジックを含むハードウェアや、このようなハードウェアと、予めプログラムされた汎用情報処理装置により実現してもよい。
【００１３】
次に、リサイクル対応在庫制御システムを構成する各マシンが備える機能について説明する。
（４）リサイクル対応在庫制御システムの機能
リサイクル対応在庫制御システムを構成する各マシンが備える機能について図４ないし図９を用いて説明する。
まず、上位アイテム回収拠点α101のマシンαが備える機能について説明する。
マシンαが備える機能を図４に示す。
マシンαは、上位アイテム回収拠点α101の在庫状況などの情報を管理する情報処理マシンである。マシンαの処理装置403では、在庫管理、納入判定、アイテム展開、納入予測などの処理を行う。
【００１４】
在庫管理に含まれる機能としては、入荷登録機能、出荷登録機能、在庫計算機能、在庫登録機能、在庫情報読込機能などがある。納入判定には納入可能アイテム判定機能、アイテム展開には下位アイテム展開機能、納入予測には納入予定計算機能、納入予定登録機能、納入予定読込機能、納入予定修正機能などが含まれる。
補助記憶装置404にはデータ記憶部4041とコード記憶部4042がある。データ記憶部4041は、市場から回収された回収品の入荷データ、再生拠点に移管された出荷データ、回収拠点α101の在庫データ、納入予定データなどを保持するための記憶領域である。コード記憶部4042は、各種機能の処理プログラム、アイテムツリーコード、拠点コード、再生工程コードなどを保持するための記憶領域である。
【００１５】
次に下位アイテム再生拠点β102のマシンβが備える機能について説明する。
マシンβが備える機能を図５に示す。
マシンβの処理装置503では、在庫管理、納入判定、アイテム展開、納入予測などの処理が行われ、それぞれの処理にはマシンαと同様の機能が含まれる。
マシンβの補助記憶装置504もデータ記憶部5041とコード記憶部5042で構成される。データ記憶部5041には、回収拠点α101から移管された回収品の入荷データ、製造拠点γ103に出荷された出荷データ、再生拠点β102の在庫データ、製造拠点γ103に納入予定のデータなどを保持する。コード記憶部5042には、各種機能の処理プログラム、アイテムツリーコード、拠点コード、再生工程コードなどを保持する。
【００１６】
次に上位アイテム製造拠点γ103のマシンγが備える機能について説明する。マシンγが備える機能を図６に示す。
マシンγの処理装置603では、在庫管理処理を行う。この在庫管理処理に含まれる機能は、入荷登録機能、消費登録機能、在庫計算機能、在庫登録機能、在庫情報読込機能などである。
マシンγの補助記憶装置604もデータ記憶部6041とコード記憶部6042で構成される。データ記憶部6041には、製造拠点δ104および再生拠点β102から納入された入荷データ、納入品が製品製造のための製造工程に回されたことを示す消費データ、製造拠点γ103の在庫データなどを保持する。コード記憶部6042には、各種機能の処理プログラムなどを保持する。
【００１７】
次に、下位アイテム製造拠点δ104のマシンδが備える機能について説明する。
マシンδが備える機能を図７に示す。
マシンδの処理装置703は、在庫管理、納入判定、納入予測などの処理を行う。ここで行う在庫管理には、出荷登録機能、在庫計算機能、在庫登録機能、在庫情報読込機能などが含まれる。納入判定には、納入必要アイテム判定機能が含まれる。納入予測には納入予定計算機能、納入予定登録機能、納入予定読込機能、納入予定修正機能などが含まれる。
マシンδの補助記憶装置704もデータ記憶部7041とコード記憶部7042から構成される。データ記憶部には、製造拠点γ103に出荷された出荷データ、製造拠点δ104の在庫データ、製造拠点γ103に納入予定のデータなどが保持される。コード記憶部には、各種機能の処理プログラム、拠点コードなどが保持される。
【００１８】
次に、他のマシンを統合するマシンηが備える機能について説明する。
マシンηが備える機能を図８に示す。
マシンηの処理装置803では、在庫管理、納入判定、納入予測、消費予測、在庫予測、過不足予測、受入判定、アラーム検出、納入予測情報公開などの各処理を行う。もう少し細かくマシンηの機能を説明すると、まず消費予測、納入予定、在庫情報を読込む機能がある。そして下位アイテム在庫予測、過不足量計算機能をもち、納入可能アイテム判定指示を出す機能を有する。さらに、アイテム受入判定、在庫予測更新を行う。そして納入予定、在庫、過不足量の登録機能を有し、在庫予測等公開機能、アラーム判定機能、アラーム登録機能、アラーム発報機能などを備えるものである。
マシンηの補助記憶装置804もデータ記憶部8041とコード記憶部8042で構成される。データ記憶部8041には、消費推移、納入推移、在庫推移、過不足量推移、アラーム情報などを保持する。コード記憶部には、各種機能の処理プログラム、在庫容量コード、アラーム容量コードなどを保持する。
【００１９】
次に、消費予測を行うマシンθについて説明する。
マシンθが備える機能を図９に示す。
マシンθの処理装置903では、消費予測処理が実行される。消費予測処理に含まれるのは、消費データ読込機能、消費予測機能、消費予測登録機能などである。
マシンθの補助記憶装置904もデータ記憶部9041とコード記憶部9042で構成される。データ記憶部9041には、製造拠点γ103に集まる納入品が製品製造のための製造工程に回されることを予測した消費予測データなどを保持する。コード記憶部9042には、各種機能の処理プログラムなどを保持する。
【００２０】
次に、リサイクル対応在庫制御システムの処理フローについて説明する。
（５）処理フロー
図１０は、本発明の一実施形態の処理フローを説明する図である。
図１０においてまず、市場などの拠点εから使用済みの製品が回収されてくると、上位アイテム回収拠点α101において在庫データを作成する（ステップ1001）。また、下位アイテム再生拠点β102、下位アイテム製造拠点δ104においても在庫データを作成する（ステップ1002、ステップ1004）。上位アイテム製造拠点γ103においては下位アイテム再生拠点βと下位アイテム製造拠点δからのアイテムの納入を受けて在庫データを作成する（ステップ1003）。
【００２１】
一方、マシンθにおいて下位アイテムの消費予測データを作成する（ステップ1005）。下位アイテム再生拠点β102の再生処理状況に基づき下位アイテムの納入予定を変更する必要がある場合には、下位アイテム再生拠点βにおいて納入予測の処理を行い納入予定を修正して登録する（ステップ1006）。また、下位アイテム製造拠点δ104の製造状況に基づき上位アイテム製造拠点への下位アイテムの納入予定を変更する必要がある場合には、下位アイテム製造拠点δにおいて納入予測を行い納入予定を修正して登録する（ステップ1007）。ステップ1001からステップ1007までの処理はデータの変更の都度処理が実行される。
【００２２】
上位アイテム製造拠点γにおいては、ある決められたサイクル（例えば毎日）で在庫予測処理を起動する（ステップ1008）。この在庫予測処理は、ステップ1001からステップ1007のデータを収集し、そのデータを基に在庫予測を計算し、ステップ1009の起動を指示するステップである。ステップ1009においては、新たな下位アイテムの再生品を上位アイテム製造拠点γ103に納入できるかを検査する。そして、納入できる場合には下位アイテムの再生品の納入予定を計算し、計算結果をマシンηに渡す。
このステップ1009の処理の内容について図２１を用いて説明する。
図２１は、ステップ1009の処理イメージを示す図である。
まず、マシンβ202は在庫データを読み込む。その結果を図２１の最上位の図に示す。再生拠点β102にはアイテムX2が２５個在庫としてあることがわかる。
【００２３】
次に、この情報とマシンβ202のコード記憶部に保管されている拠点コードを基に製造拠点γ103に納入可能か否かを判定する（再生拠点β102と製造拠点γ103間のロットサイズ制約をクリアできるかどうか判定する）。この状況を図２１の上から二番目の図に示す。在庫２５個はロットサイズ（１個）以上であることがわかる。つまりアイテムX2の下位アイテムは製造拠点γ103に納入可能と判定された。
【００２４】
次にその判定結果とマシンβ202のコード記憶部に保管されているアイテムツリーコードを基に下位アイテム展開処理が実行される。その結果を図２１の上から三番目の図に示す。アイテムX2はアイテムcに展開でき、数量は７５個取り出せることがわかる。次にその結果とマシンβ202のコード記憶部に保管されている再生拠点β102と製造拠点γ103間のリードタイムと工程のリードタイムを基に納入予定が計算される。その結果を図２１の最下位の図に示す。アイテムcは４月４日に７５個、製造拠点γ103に納入できることがわかる。
【００２５】
図１０に戻って、ステップ1009の納入予測結果を受けて、上位アイテム製造拠点γで行う処理について次に説明する。
ステップ1010は、ステップ1008の在庫予測結果およびステップ1009の納入予測結果およびマシンη205のコード記憶部に保管されている在庫容量をもとにアイテムの受入判定を行うステップである。
図２２に、ステップ1010の処理のイメージ図を示す。
図２２に示す例は、アイテムc７５個を製造拠点γ103に４月４日納入すると在庫数量が３００個から３７５個となることを示している。これは、在庫容量である３００個をオーバーするので納入不可と判定される。
【００２６】
次に在庫予測ステップ1011について説明する。この在庫予測処理は、ステップ1010において納入許可されたアイテムの在庫予測情報を更新するステップである。
ステップ1012は新たな回収品を製造拠点γ103に納入できるかを検査し、納入できる場合その納入予定を計算し、その結果をマシンη205に渡すステップである。
このステップ1012の処理内容について次に図２３を用いて説明する。
図２３に上位アイテム回収拠点αの納入判定、アイテム展開、納入予測の処理イメージ図を示す。
まず、マシンα201は在庫データを読み込む。その結果を図２３の最上位の図に示す。回収拠点α101にはアイテムXが２５個、アイテムYが２０個、アイテムZが３０個在庫としてあることがわかる。次に、この情報とマシンα201のコード記憶部に保管されている拠点コードを基に製造拠点γ103に納入可能か否かを判定する（回収拠点α101と製造拠点γ103間のロットサイズ制約をクリアするかどうか判定する）。この状況を図２３の上から二番目の図に示す。在庫数量がロットサイズ以上であるのはアイテムXだけであることがわかる。つまりアイテムXの下位アイテムは製造拠点γ103に納入可能と判定された。
【００２７】
次にその判定結果とマシンα201のコード記憶部に保管されているアイテムツリーコードを基に下位アイテム展開処理が実行される。その結果を図２３の上から三番目の図に示す。アイテムXはアイテムa、アイテムb、アイテムcに展開でき、数量はそれぞれ２５個、２５個、７５個取り出せることがわかる。次にその結果とマシンα201のコード記憶部に保管されている回収拠点α101と製造拠点γ103間と工程のリードタイムを基に納入予定が計算される。その結果を図２３の最下位の図に示す。アイテムaは４月５日に２５個、製造拠点γ103に納入できることがわかる。アイテムbは４月６日に２５個、製造拠点γ103に納入できることがわかる。アイテムcは４月７日に７５個、製造拠点γ103に納入できることがわかる。
【００２８】
次に、受入判定ステップ1013で行う処理について説明する。
受入判定ステップ1013では、ステップ1008の在庫予測処理結果、ステップ1012の納入予測結果およびマシンη205のコード記憶部に保管されている在庫容量を基にアイテムの受入判定を行うステップである。
この受入判定ステップ1013の処理のイメージ図を図２４に示す。
図２４では、アイテムa２５個を製造拠点γ103に４月５日に納入すると在庫数量が７５個から１００個となる。この数量は在庫容量である１００個をオーバーしないので納入許可と判定される。
【００２９】
ステップ1014は、ステップ1013において納入許可されたアイテムの在庫予測情報を更新するステップである。ステップ1015およびステップ1016はステップ1014の在庫予測情報の更新結果に基づきマシンα201からマシンβ202に回収品を移管処理するステップである。
【００３０】
ステップ1017は在庫予測が予め定めたアラーム容量を下回る時点を判定し、アラーム判定部分をマシンη205のデータ記憶部に保存する。また、ステップ1008からステップ1017までの処理の結果である在庫予測情報と、マシンη205のデータ記憶部に保存されている在庫容量を基に在庫過不足量を算出し、その結果と在庫予測情報などを他のマシンに公開し、マシンη205のデータ記憶部にその公開情報を保存するステップである。
【００３１】
この公開された情報のイメージ図を図１９、図２０、図２５、図２６に示す。ステップ1018は、公開された情報を基に製造拠点δ104から製造拠点γ103に納入すべき新規調達品を算出するステップである。ステップ1019は製造拠点δ104から製造拠点γ103に納入予定が新たに発行されたときに起動するステップで、公開情報の更新が行われる。
【００３２】
次に、本実施形態でのアイテム構成について説明する。
（６）アイテム構成
図１１に本実施の形態でのアイテム構成図を示す。
アイテムXは最上位のアイテムである。最下位のアイテムにはアイテムaとアイテムbとアイテムcがある。X1とX2は最下位のアイテムに分解する前の段階のアイテムである。最上位アイテムXに対する員数は図１１においてはａ，ｂ,Ｘ1 、Ｘ2はそれぞれ１、ｃは３としている。
【００３３】
次に、リサイクル対応在庫制御システムが備える各拠点間の制約について説明する。
（７）拠点間制約
図１２および図１３は、各拠点間の制約について説明する図である。
図１２は、本実施の形態での回収拠点α101と再生拠点β102間、および再生拠点β102と製造拠点γ103間の制約を示す図である。
ここでの制約は拠点間のリードタイムと拠点を移動するロットサイズである。
回収拠点α101から再生拠点β102間におけるリードタイムは１日で、移動のロットサイズは２０個である。この２０個はアイテムXが回収拠点に２０個無いと移動が許可されないことを意味する。また、再生拠点β102から製造拠点γ103間におけるリードタイムは１日で、移動のロットサイズは、アイテムa、アイテムb、アイテムcのいずれも１個である。それぞれの数量は各アイテムが再生拠点β102に無いと移動が許可されないことを意味する。
【００３４】
図１４は、製造拠点δ104と製造拠点γ103間の制約を示す図である。
ここでの制約も同様に、拠点間のリードタイムと拠点を移動するロットサイズである。製造拠点δ104から製造拠点γ103間におけるリードタイムは１日で、移動のロットサイズは、アイテムaが１０個、アイテムbが２０個、アイテムcが３０個である。それぞれの数量は各アイテムが製造拠点δ104に無いと移動が許可されないことを意味する。
【００３５】
次に、再生拠点β102内の再生工程と工程制約について説明する。
（８）再生工程と工程制約
図１３は、本実施の形態での再生工程を説明する図である。
回収拠点α101から移管されたアイテムXは工程Aをリードタイム１日かけてa0とX1になる。a0は工程Dをリードタイム１日かけてaxとアイテムaとなる。X1は工程Bをリードタイム１日かけてb0とX2になる。b0は工程Eをリードタイム１日かけてbxとアイテムbとなる。X2は工程Cをリードタイム１日かけてc0とX3になる。c0は工程Fをリードタイム１日かけてcxとアイテムcとなる。なお、ax、bx、cxは不良品に相当する。
【００３６】
次に、アイテムの在庫容量制約について説明する。
（９）在庫容量制約
図１５は、アイテムの在庫容量制約について説明する図である。
図１５には、本実施の形態でのアイテム毎の在庫容量とアラームを発報する在庫下位限界量（以下、アラーム容量と記す）を示している。在庫容量とは、それ以上在庫を補充できない上限値に相当する。ここでは、アイテムそれぞれの在庫容量はアイテムａが１００個、アイテムbが２００個、アイテムcが３００個である。また、アラーム容量は、アイテムａが１０個、アイテムbが１００個、アイテムcが３０個である。
【００３７】
次に、補助記憶装置304に記憶される在庫データのテーブル構造について説明する。
（９）在庫データ
図１６および図１７は、在庫データのテーブル構造を示す図である。
テーブルには、拠点カラム、アイテムカラム、在庫数量カラム、単位カラムなどを備える。拠点カラムには、在庫管理をしている拠点名が保持される。回収拠点α101では「α」、再生拠点β102では「β」、製造拠点γ103では「γ」、製造拠点δ104では「δ」が保持される。アイテムカラムには在庫の形態の名称が保持される。回収拠点α101では最上位アイテムであるXなどが保持される。再生拠点β0102では、最上位アイテムから最下位アイテムまでのアイテムの状態が保持される。製造拠点γ103とδでは最下位アイテムであるアイテムaなどが保持される。在庫数量カラムにはアイテムの在庫数量が保持される。
図１６、図１７において、例えば、回収拠点α101のアイテムXの在庫数量は２５個（４月１日現在）である。単位カラムには在庫をカウントする際の単位が保持される。例えば、回収拠点α101のアイテムXの単位は「個」である。
【００３８】
次に、補助記憶装置304に記憶される消費予測データのテーブル構造について説明する。
（１０）消費予測データ
図１８は、消費予測データのテーブル構造を示す図である。
図１８に示しているのは、本実施の形態での製造拠点γ103における最下位アイテムの消費予測データのテーブル構造である。テーブルには、アイテムカラムと、消費予測カラムなどを備える。アイテムカラムには、最下位アイテムの名称が保持される。例えば、アイテムa、アイテムb、アイテムcなどが保持される。消費予測カラムには、現在より未来にわたって発生する消費予測量が保持される。例えば、アイテムaでは、４月１日に０個、４月２日に４個、４月３日に５個、というように消費予測量が保持されている。
【００３９】
次に、本実施形態の画面表示例について説明する。
（１１）表示画面
出力装置302に表示する画面について図１９、２０、２５、２６を用いて説明する。
図１９は、初期画面の表示例を示す図である。
本実施の形態における初期画面の表示例は、図１９に示すようになる。この画面ではアイテム毎の在庫の過不足量が時間毎に表示される。図１９の上の図は３月３１日時点の在庫過不足量である。下の図は４月１日にステップ1009からステップ1019までの処理が実行され、その結果の在庫過不足量である。また、表示されている表の一行をクリックすると、図２０、図２５、図２６に例を示すような在庫推移の詳細画面に遷移する。図１９において「閉じる」ボタンを押すと初期画面を閉じる。また、アラームの発生を図１９においては黒枠で示している。
【００４０】
図２０、図２５、図２６は、在庫推移の詳細画面の表示例を示す図である。
画面には、在庫推移図と再生拠点β102からの納入を示す納入β2001（予定および実績）、納入β（修正）2002、製造拠点δ104からの納入を示す納入δ2003（予定および実績）、納入δ（修正）2004、消費2005（予定および実績）、製造拠点γ103の在庫状況2006、在庫の過不足量2007の情報が一覧表示されている。納入β2001と納入δ2003には、マシンη205のデータ記憶部に保存されている情報が読み込まれて表示される。納入β（修正）2002には、マシンβ202のデータ記憶部に保存されている情報が読み込まれて表示される。納入δ（修正）2004には、マシンδ204のデータ記憶部に保存されている情報が読み込まれて表示される。消費2005には、マシンθ206のデータ記憶部に保存されている情報が読み込まれ表示される。在庫状況2006には、納入β（修正）2002、納入δ（修正）2004および消費2005の情報とマシンγ203のデータ記憶部に保存されている現在の製造拠点γ103の在庫状況を基に在庫予測された結果が表示される。在庫の過不足量2007には、在庫状況2006の情報とマシンη205のコード記憶部に保存されている在庫容量を基に算出した結果が表示される。
【００４１】
再生拠点β102のユーザが再生拠点β102再生処理状況に基づいて納入予定を変更する必要がある場合には、マシンβ202にこの画面を表示させ、納入β（修正）2002にユーザが数値を入力できる。なお、消費2005、在庫状況2006、在庫の過不足量2007などの他の情報はマシンηのデータ記憶部から読み込まれる（ステップ1006）。再生拠点β102のユーザは納入β（修正）2002で新たな納入予定を入力し、更新ボタンを押すと結果が反映され、新たな納入予定がマシンβのデータ記憶部に登録される。また、詳細画面を製造拠点δ104のユーザが製造拠点δ104における製造状況に基づいて納入予定を変更する必要がある場合には、マシンδ204に表示させると、ユーザは納入δ（修正）2004に数値を入力できる。なお、消費2005、在庫状況2006、在庫の過不足量2007などの他の情報はマシンηのデータ記憶部から読み込まれる（ステップ1007）。製造拠点δ104のユーザは納入δ（修正）2004で新たな納入予定を入力し、更新ボタンを押すと結果が反映され、新たな納入予定がマシンδのデータ記憶部に登録される。
【００４２】
図２０は図１９の上の図のアイテムａの部分をクリックした後に表示される図で、現時点が３月３１日である。図２５は図１９の下の図のアイテムａの部分をクリックした後に表示される図で、現時点が４月１日である。図２５は、ステップ1008からステップ1019までの処理が実行された結果の画面のため、図２０の３月３１日時点の画面内容から、納入2001と在庫2006と在庫の過不足量2007の情報が更新されている。つまり、４月５日の時点で再生拠点β102から２５個納入予定があり、その結果が反映されている。図２６は図１９の下の図の黒枠の部分をクリックした後に表示される図で、現時点が４月１日である。図２６は、ステップ1019までの処理が実行された結果、４月５日以降アラーム容量を割っていることを示している。つまり、アイテムbはアイテムbのアラーム容量である１００個を４月５日以降下回ることを示している。
【００４３】
【発明の効果】
本発明によれば、回収品の再生計画と調達・生産計画との同期をとるので、再生品と新規調達品の合流地点での在庫の過不足を合理的に低減できる。またこれにより、各作業負荷は小さくなる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施形態を適用する物流モデルを説明する図である。
【図２】本発明の一実施形態のシステム構成を説明する図である。
【図３】本発明の一実施形態のハードウェア構成を説明する図である。
【図４】マシンαの機能を説明する図である。
【図５】マシンβの機能を説明する図である。
【図６】マシンγの機能を説明する図である。
【図７】マシンδの機能を説明する図である。
【図８】マシンηの機能を説明する図である。
【図９】マシンθの機能を説明する図である。
【図１０】本発明の一実施形態の処理フローを説明する図である。
【図１１】本発明の一実施形態のアイテム構成を説明する図である。
【図１２】回収拠点αから製造拠点γまでの拠点間制約を説明する図である。
【図１３】再生拠点βにおける再生工程と工程制約を説明する図である。
【図１４】製造拠点δから製造拠点γまでの拠点間制約を説明する図である。
【図１５】本発明の一実施形態の在庫容量制約を説明する図である。
【図１６】在庫データのテーブル構造を説明する図である。
【図１７】在庫データのテーブル構造を説明する図である。
【図１８】消費予測データのテーブル構造を説明する図である。
【図１９】初期画面の表示例を説明する図である。
【図２０】在庫推移の詳細画面の表示例を説明する図である。
【図２１】再生品の納入予測処理を説明する図である。
【図２２】再生品の受入判定処理を説明する図である。
【図２３】回収品の納入予測処理を説明する図である。
【図２４】回収品の受入判定処理を説明する図である。
【図２５】在庫推移の詳細画面の表示例を説明する図である。
【図２６】在庫推移の詳細画面の表示例を説明する図である。
【符号の説明】
101…上位アイテム回収拠点α、102…下位アイテム製造拠点β、103…上位アイテム製造拠点γ、104…下位アイテム製造拠点δ、200…リサイクル対応在庫制御システム、201…マシンα、202…マシンβ、203…マシンγ、204…マシンδ、205…マシンη、206…マシンθ、301…入力装置、302…出力装置、303…処理装置、304…補助記憶装置、3031…インタフェース、3032…中央演算処理装置（ＣＰＵ）、3033…主記憶装置。
【発明の属する技術分野】
本発明は在庫制御技術に関し、特に、ライフサイクルを終えた製品から取り出された回収品と、サプライヤから新規に調達した調達品を統合的に管理し、在庫数量を制御するリサイクル対応在庫制御システム、在庫制御方法、在庫制御プログラムおよび在庫制御プログラムを格納した記憶媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
環境やリサイクルに対する人々の関心は年々高まり、環境問題は社会全体として取り組むべき課題となってきている。そのような中、環境意識の高い生産会社は、環境への負荷を小さくするため、使用済みの製品を廃棄させるのでなく、回収してリサイクルする循環形の生産体制を構築しつつある。
【０００３】
循環形の生産を行う物流モデルにおける在庫管理の従来技術としては、次のようなものがある。まず在庫管理の対象商品について、過去の出荷実績を元にその商品の出荷数量を予測する。それとともにその商品の過去の回収実績または出荷実績のうちの一方に基づいてその商品の回収数量を予測する。そして出荷数量および回収数量の予測結果に加えて在庫変動要因に基づき、その商品の在庫数量の変動を予測する。また、そのようにして求めた在庫変動予測結果に基づいて在庫調整指示の内容を決定する。（例えば、特許文献１参照）
【０００４】
【特許文献１】
特開平１１−１２０２５５号公報
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
上記従来の技術は、商品が形を変えずにそのまま循環するいわば商品往復形の物流モデルにおける在庫管理技術である。しかし市場に流通している製品の中には、形を変えずに往復するのではなく、回収後に部品や材料などに分解され、再生処理を行ってから再利用されるような製品も多い。そこでそのような分解、再利用まで考慮した循環形の物流モデルにおける在庫管理技術の構築が求められていた。
【０００６】
分解、再利用まで考慮した循環形の物流モデルにおける在庫管理技術においては、環境への負荷をさらに小さくするため以下の点を考慮する必要がある。
・回収された製品のできるだけ多くの部分を再利用する
・再利用のない無駄な再生作業をしない
・従来通り、市場や顧客に対して約束した製品を約束した納期通りに届ける
・分解、再生、生産にかかるコストをできるだけ低く抑える
本発明は、回収した製品を部品や材料などに分解し、再生処理を行って生産に利用する循環形の物流モデルにおいて、再生計画と調達・生産計画との同期がとれ、再生品と新規調達品の合流地点での在庫の過不足を合理的に低減できる在庫制御システム、在庫制御方法、在庫制御プログラム、およびそのプログラムを記憶した記憶媒体を提供するものである。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するため、本発明は、アイテム(製品)の生産工程において該アイテムの生産に用いる下位アイテムの在庫数量を制御する在庫制御システムであって、市場から使用済みのアイテム(製品)を回収する上位アイテム回収拠点と、回収された上位アイテムから下位アイテムを分解および／または再生する再生拠点と、新規のアイテム(製品)を製造する上位アイテム製造拠点と、新規の下位アイテムを製造する下位アイテム製造拠点とにそれぞれ設置された情報処理マシン、および前記いずれかの情報処理マシンまたは別箇の情報処理マシンから成る統合管理情報処理マシンをネットワークにて接続して、システムが取り扱うアイテムの構成情報として、少なくとも上位アイテム、下位アイテム、上位アイテムに対する下位アイテムの員数より構成されるアイテムツリーコードを登録したデータベースと、前記各拠点毎に設置された情報処理マシンに備えた記憶装置内に構成された各拠点の在庫データベースと、市場から使用済みのアイテム(製品)を回収した時点、またはアイテムの納入を受けた時点、またはアイテムを他拠点へ搬出した時点で、各拠点に設置された情報処理マシンにおいて、各拠点の在庫データを更新する手段と、所定のサイクルで、または下位アイテムの再生処理状況に基づき、再生された下位アイテムの納入予定を作成して、前記統合管理情報処理マシンへ報告する手段と、所定のサイクルで、または下位アイテムの製造状況に基づき、製造された下位アイテムの納入予定を作成して、前記統合管理情報処理マシンへ報告する手段と、所定のサイクルで、前記上位アイテム製造拠点の在庫データ、前記再生された下位アイテムの納入予定データ、前記製造された下位アイテムの納入予定データ、および製造計画に従って作成された消費予測データに基づき、前記上位アイテム製造拠点の在庫予測を行なう手段と、前記下位アイテム再生拠点より、新たに納入可能な再生された下位アイテムの有無、および納入予定の報告を受付け、前記在庫予測結果および在庫容量を基に前記下位アイテムを受入れ可と判定した場合には、該当アイテムの在庫予測情報を更新する手段と、前記上位アイテム回収拠点より、新たに納入可能な回収品より展開処理された下位アイテムの有無、および納入予定の報告を受付け、前記在庫予測結果および在庫容量を基に前記下位アイテムを受入れ可と判定した場合には、該当アイテムの在庫予測情報を更新する手段と、前記納入予定の報告を受付けて、受入れ可と判定した下位アイテムを含む回収品を、前記下位アイテム再生拠点へ移管するように前記上位アイテム回収拠点へ指示を発行する手段と、前記在庫予測が在庫下位限界量を下回るアイテムがある場合には、当該アイテムの製造拠点を管理する情報処理マシンへ納入指示を発行する手段と、を備えた在庫制御システムを構成したものである。
【０００９】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施形態を図面を用いて説明する。
本発明の一実施形態のリサイクル対応在庫制御システムが想定している物流モデルは、循環形の物流モデルである。循環形物流モデルとは、生産され、出荷された製品のうちの少なくとも一部が使用後に回収され、部品や材料などに分解されて再生処理された後、新しい製品の生産時に再利用されて出荷されるような物流モデルのことである。
また、以下の説明においてはアイテムという言葉を用いる。物流モデルにおける物に相当する製品、部品、半製品、仕掛品、原材料などの総称、およびそれらのいずれかを表す言葉としてアイテムを用い、例えば製品に対してその製品を構成する部品を、あるアイテム（製品）の下位アイテム（部品）というように表現する。
【００１０】
まず、本発明の一実施形態のリサイクル対応在庫制御システムを適用する物流モデルについて説明する。
（１）物流モデル
図１は、本発明の一実施形態を適用する物流モデルを説明する図である。
アイテム（物）の流れは次の三つの流れから構成されている。
一つ目は、通常のサプライチェーンの流れである。これは、下位アイテム製造拠点δ104から新規に調達された下位アイテムが上位アイテム製造拠点γ103に納入され、その製造拠点γ103で製品が製造され、市場εで販売される流れである。
二つ目は、リサイクルチェーンの流れである。これは、使用済みとなり回収された製品が上位アイテム回収拠点α101に集められ、必要に応じて下位アイテム再生拠点β102で再生され、再生された下位アイテムは再生品として上位アイテム製造拠点γ103に納入される流れである。
そして最後の一つは再利用されないアイテムを処分するための流れであり、回収拠点α101および再生拠点β102から処分拠点ζに流れる。
【００１１】
次に、本発明の一実施形態のリサイクル対応在庫制御システムのシステム構成について説明する。
（２）システム構成
図２は、本発明の一実施形態におけるリサイクル対応在庫制御システムのシステム構成を説明する図である。
本実施形態におけるリサイクル対応在庫制御システム200は、ネットワークを介して複数のマシンが接続されて構成され、各種機能がネットワークを介してサブシステムで分散処理されるものである。
図２において、マシンα201は上位アイテム回収拠点α101の在庫状況などの情報を管理する情報処理マシンである。マシンβ202は下位アイテム再生拠点β102の在庫状況などの情報を管理する情報処理マシンである。マシンγ203は上位アイテム製造拠点γ103の在庫状況などの情報を管理する情報処理マシンである。
マシンδは下位アイテム製造拠点δ104の在庫状況などの情報を管理する情報処理マシンである。マシンηは他のマシンを統合管理する情報処理マシンである。マシンθは消費予測を計算し、その情報を管理する情報処理マシンである。
但し、本発明によるリサイクル対応在庫制御システムは、本実施の形態のようにそれぞれのマシンで分散処理する形態に限らず、一つのマシンで集中処理する形態によって実現してもよい。また、以下に説明するそれぞれのマシンの機能の一部を組み換えたり、細分したり、まとめたりして実現してもよい。また、本実施の形態では、リサイクル対応在庫制御システムを独立に構築されるシステムとして説明するが、本発明はこれに限定されるものではない。本発明は他の情報処理システムに組み込まれてそれら一部として機能することもできる。本発明は、以下において説明する内容をコンピュータに実行させるプログラム群を、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納する形での実施も考えられる。
【００１２】
次に、本発明の一実施形態のリサイクル対応在庫制御システムにおけるハードウェア構成について説明する。
（３）ハードウェア構成
図３は、本発明の一実施形態のハードウェア構成を説明する図である。
図２にネットワーク構成を示した各マシンは、キーボードやマウスなどの入力装置301とディスプレイなどの出力装置302と補助記憶装置304と在庫制御プログラムを実行する処理装置303とを有する。処理装置303は、インタフェース3031と中央演算処理装置（以下、ＣＰＵ）3032と主記憶装置3033とを備え、入力装置301出力装置302および補助記憶装置304とインタフェース3031を介して接続されている。
本実施の形態では在庫制御プログラムの処理結果は主記憶装置3033に確保された記憶領域に記憶する。プログラムは補助記憶装置に予め保持されて主記憶装置3033に読み込まれたものをＣＰＵ3032が実行することにより実現する。
また、本実施の形態ではリサイクル対応在庫制御システムが汎用情報処理装置とソフトウェアで実現される場合を例にとって説明するが、例えば、ハードワイヤードロジックを含むハードウェアや、このようなハードウェアと、予めプログラムされた汎用情報処理装置により実現してもよい。
【００１３】
次に、リサイクル対応在庫制御システムを構成する各マシンが備える機能について説明する。
（４）リサイクル対応在庫制御システムの機能
リサイクル対応在庫制御システムを構成する各マシンが備える機能について図４ないし図９を用いて説明する。
まず、上位アイテム回収拠点α101のマシンαが備える機能について説明する。
マシンαが備える機能を図４に示す。
マシンαは、上位アイテム回収拠点α101の在庫状況などの情報を管理する情報処理マシンである。マシンαの処理装置403では、在庫管理、納入判定、アイテム展開、納入予測などの処理を行う。
【００１４】
在庫管理に含まれる機能としては、入荷登録機能、出荷登録機能、在庫計算機能、在庫登録機能、在庫情報読込機能などがある。納入判定には納入可能アイテム判定機能、アイテム展開には下位アイテム展開機能、納入予測には納入予定計算機能、納入予定登録機能、納入予定読込機能、納入予定修正機能などが含まれる。
補助記憶装置404にはデータ記憶部4041とコード記憶部4042がある。データ記憶部4041は、市場から回収された回収品の入荷データ、再生拠点に移管された出荷データ、回収拠点α101の在庫データ、納入予定データなどを保持するための記憶領域である。コード記憶部4042は、各種機能の処理プログラム、アイテムツリーコード、拠点コード、再生工程コードなどを保持するための記憶領域である。
【００１５】
次に下位アイテム再生拠点β102のマシンβが備える機能について説明する。
マシンβが備える機能を図５に示す。
マシンβの処理装置503では、在庫管理、納入判定、アイテム展開、納入予測などの処理が行われ、それぞれの処理にはマシンαと同様の機能が含まれる。
マシンβの補助記憶装置504もデータ記憶部5041とコード記憶部5042で構成される。データ記憶部5041には、回収拠点α101から移管された回収品の入荷データ、製造拠点γ103に出荷された出荷データ、再生拠点β102の在庫データ、製造拠点γ103に納入予定のデータなどを保持する。コード記憶部5042には、各種機能の処理プログラム、アイテムツリーコード、拠点コード、再生工程コードなどを保持する。
【００１６】
次に上位アイテム製造拠点γ103のマシンγが備える機能について説明する。マシンγが備える機能を図６に示す。
マシンγの処理装置603では、在庫管理処理を行う。この在庫管理処理に含まれる機能は、入荷登録機能、消費登録機能、在庫計算機能、在庫登録機能、在庫情報読込機能などである。
マシンγの補助記憶装置604もデータ記憶部6041とコード記憶部6042で構成される。データ記憶部6041には、製造拠点δ104および再生拠点β102から納入された入荷データ、納入品が製品製造のための製造工程に回されたことを示す消費データ、製造拠点γ103の在庫データなどを保持する。コード記憶部6042には、各種機能の処理プログラムなどを保持する。
【００１７】
次に、下位アイテム製造拠点δ104のマシンδが備える機能について説明する。
マシンδが備える機能を図７に示す。
マシンδの処理装置703は、在庫管理、納入判定、納入予測などの処理を行う。ここで行う在庫管理には、出荷登録機能、在庫計算機能、在庫登録機能、在庫情報読込機能などが含まれる。納入判定には、納入必要アイテム判定機能が含まれる。納入予測には納入予定計算機能、納入予定登録機能、納入予定読込機能、納入予定修正機能などが含まれる。
マシンδの補助記憶装置704もデータ記憶部7041とコード記憶部7042から構成される。データ記憶部には、製造拠点γ103に出荷された出荷データ、製造拠点δ104の在庫データ、製造拠点γ103に納入予定のデータなどが保持される。コード記憶部には、各種機能の処理プログラム、拠点コードなどが保持される。
【００１８】
次に、他のマシンを統合するマシンηが備える機能について説明する。
マシンηが備える機能を図８に示す。
マシンηの処理装置803では、在庫管理、納入判定、納入予測、消費予測、在庫予測、過不足予測、受入判定、アラーム検出、納入予測情報公開などの各処理を行う。もう少し細かくマシンηの機能を説明すると、まず消費予測、納入予定、在庫情報を読込む機能がある。そして下位アイテム在庫予測、過不足量計算機能をもち、納入可能アイテム判定指示を出す機能を有する。さらに、アイテム受入判定、在庫予測更新を行う。そして納入予定、在庫、過不足量の登録機能を有し、在庫予測等公開機能、アラーム判定機能、アラーム登録機能、アラーム発報機能などを備えるものである。
マシンηの補助記憶装置804もデータ記憶部8041とコード記憶部8042で構成される。データ記憶部8041には、消費推移、納入推移、在庫推移、過不足量推移、アラーム情報などを保持する。コード記憶部には、各種機能の処理プログラム、在庫容量コード、アラーム容量コードなどを保持する。
【００１９】
次に、消費予測を行うマシンθについて説明する。
マシンθが備える機能を図９に示す。
マシンθの処理装置903では、消費予測処理が実行される。消費予測処理に含まれるのは、消費データ読込機能、消費予測機能、消費予測登録機能などである。
マシンθの補助記憶装置904もデータ記憶部9041とコード記憶部9042で構成される。データ記憶部9041には、製造拠点γ103に集まる納入品が製品製造のための製造工程に回されることを予測した消費予測データなどを保持する。コード記憶部9042には、各種機能の処理プログラムなどを保持する。
【００２０】
次に、リサイクル対応在庫制御システムの処理フローについて説明する。
（５）処理フロー
図１０は、本発明の一実施形態の処理フローを説明する図である。
図１０においてまず、市場などの拠点εから使用済みの製品が回収されてくると、上位アイテム回収拠点α101において在庫データを作成する（ステップ1001）。また、下位アイテム再生拠点β102、下位アイテム製造拠点δ104においても在庫データを作成する（ステップ1002、ステップ1004）。上位アイテム製造拠点γ103においては下位アイテム再生拠点βと下位アイテム製造拠点δからのアイテムの納入を受けて在庫データを作成する（ステップ1003）。
【００２１】
一方、マシンθにおいて下位アイテムの消費予測データを作成する（ステップ1005）。下位アイテム再生拠点β102の再生処理状況に基づき下位アイテムの納入予定を変更する必要がある場合には、下位アイテム再生拠点βにおいて納入予測の処理を行い納入予定を修正して登録する（ステップ1006）。また、下位アイテム製造拠点δ104の製造状況に基づき上位アイテム製造拠点への下位アイテムの納入予定を変更する必要がある場合には、下位アイテム製造拠点δにおいて納入予測を行い納入予定を修正して登録する（ステップ1007）。ステップ1001からステップ1007までの処理はデータの変更の都度処理が実行される。
【００２２】
上位アイテム製造拠点γにおいては、ある決められたサイクル（例えば毎日）で在庫予測処理を起動する（ステップ1008）。この在庫予測処理は、ステップ1001からステップ1007のデータを収集し、そのデータを基に在庫予測を計算し、ステップ1009の起動を指示するステップである。ステップ1009においては、新たな下位アイテムの再生品を上位アイテム製造拠点γ103に納入できるかを検査する。そして、納入できる場合には下位アイテムの再生品の納入予定を計算し、計算結果をマシンηに渡す。
このステップ1009の処理の内容について図２１を用いて説明する。
図２１は、ステップ1009の処理イメージを示す図である。
まず、マシンβ202は在庫データを読み込む。その結果を図２１の最上位の図に示す。再生拠点β102にはアイテムX2が２５個在庫としてあることがわかる。
【００２３】
次に、この情報とマシンβ202のコード記憶部に保管されている拠点コードを基に製造拠点γ103に納入可能か否かを判定する（再生拠点β102と製造拠点γ103間のロットサイズ制約をクリアできるかどうか判定する）。この状況を図２１の上から二番目の図に示す。在庫２５個はロットサイズ（１個）以上であることがわかる。つまりアイテムX2の下位アイテムは製造拠点γ103に納入可能と判定された。
【００２４】
次にその判定結果とマシンβ202のコード記憶部に保管されているアイテムツリーコードを基に下位アイテム展開処理が実行される。その結果を図２１の上から三番目の図に示す。アイテムX2はアイテムcに展開でき、数量は７５個取り出せることがわかる。次にその結果とマシンβ202のコード記憶部に保管されている再生拠点β102と製造拠点γ103間のリードタイムと工程のリードタイムを基に納入予定が計算される。その結果を図２１の最下位の図に示す。アイテムcは４月４日に７５個、製造拠点γ103に納入できることがわかる。
【００２５】
図１０に戻って、ステップ1009の納入予測結果を受けて、上位アイテム製造拠点γで行う処理について次に説明する。
ステップ1010は、ステップ1008の在庫予測結果およびステップ1009の納入予測結果およびマシンη205のコード記憶部に保管されている在庫容量をもとにアイテムの受入判定を行うステップである。
図２２に、ステップ1010の処理のイメージ図を示す。
図２２に示す例は、アイテムc７５個を製造拠点γ103に４月４日納入すると在庫数量が３００個から３７５個となることを示している。これは、在庫容量である３００個をオーバーするので納入不可と判定される。
【００２６】
次に在庫予測ステップ1011について説明する。この在庫予測処理は、ステップ1010において納入許可されたアイテムの在庫予測情報を更新するステップである。
ステップ1012は新たな回収品を製造拠点γ103に納入できるかを検査し、納入できる場合その納入予定を計算し、その結果をマシンη205に渡すステップである。
このステップ1012の処理内容について次に図２３を用いて説明する。
図２３に上位アイテム回収拠点αの納入判定、アイテム展開、納入予測の処理イメージ図を示す。
まず、マシンα201は在庫データを読み込む。その結果を図２３の最上位の図に示す。回収拠点α101にはアイテムXが２５個、アイテムYが２０個、アイテムZが３０個在庫としてあることがわかる。次に、この情報とマシンα201のコード記憶部に保管されている拠点コードを基に製造拠点γ103に納入可能か否かを判定する（回収拠点α101と製造拠点γ103間のロットサイズ制約をクリアするかどうか判定する）。この状況を図２３の上から二番目の図に示す。在庫数量がロットサイズ以上であるのはアイテムXだけであることがわかる。つまりアイテムXの下位アイテムは製造拠点γ103に納入可能と判定された。
【００２７】
次にその判定結果とマシンα201のコード記憶部に保管されているアイテムツリーコードを基に下位アイテム展開処理が実行される。その結果を図２３の上から三番目の図に示す。アイテムXはアイテムa、アイテムb、アイテムcに展開でき、数量はそれぞれ２５個、２５個、７５個取り出せることがわかる。次にその結果とマシンα201のコード記憶部に保管されている回収拠点α101と製造拠点γ103間と工程のリードタイムを基に納入予定が計算される。その結果を図２３の最下位の図に示す。アイテムaは４月５日に２５個、製造拠点γ103に納入できることがわかる。アイテムbは４月６日に２５個、製造拠点γ103に納入できることがわかる。アイテムcは４月７日に７５個、製造拠点γ103に納入できることがわかる。
【００２８】
次に、受入判定ステップ1013で行う処理について説明する。
受入判定ステップ1013では、ステップ1008の在庫予測処理結果、ステップ1012の納入予測結果およびマシンη205のコード記憶部に保管されている在庫容量を基にアイテムの受入判定を行うステップである。
この受入判定ステップ1013の処理のイメージ図を図２４に示す。
図２４では、アイテムa２５個を製造拠点γ103に４月５日に納入すると在庫数量が７５個から１００個となる。この数量は在庫容量である１００個をオーバーしないので納入許可と判定される。
【００２９】
ステップ1014は、ステップ1013において納入許可されたアイテムの在庫予測情報を更新するステップである。ステップ1015およびステップ1016はステップ1014の在庫予測情報の更新結果に基づきマシンα201からマシンβ202に回収品を移管処理するステップである。
【００３０】
ステップ1017は在庫予測が予め定めたアラーム容量を下回る時点を判定し、アラーム判定部分をマシンη205のデータ記憶部に保存する。また、ステップ1008からステップ1017までの処理の結果である在庫予測情報と、マシンη205のデータ記憶部に保存されている在庫容量を基に在庫過不足量を算出し、その結果と在庫予測情報などを他のマシンに公開し、マシンη205のデータ記憶部にその公開情報を保存するステップである。
【００３１】
この公開された情報のイメージ図を図１９、図２０、図２５、図２６に示す。ステップ1018は、公開された情報を基に製造拠点δ104から製造拠点γ103に納入すべき新規調達品を算出するステップである。ステップ1019は製造拠点δ104から製造拠点γ103に納入予定が新たに発行されたときに起動するステップで、公開情報の更新が行われる。
【００３２】
次に、本実施形態でのアイテム構成について説明する。
（６）アイテム構成
図１１に本実施の形態でのアイテム構成図を示す。
アイテムXは最上位のアイテムである。最下位のアイテムにはアイテムaとアイテムbとアイテムcがある。X1とX2は最下位のアイテムに分解する前の段階のアイテムである。最上位アイテムXに対する員数は図１１においてはａ，ｂ,Ｘ1 、Ｘ2はそれぞれ１、ｃは３としている。
【００３３】
次に、リサイクル対応在庫制御システムが備える各拠点間の制約について説明する。
（７）拠点間制約
図１２および図１３は、各拠点間の制約について説明する図である。
図１２は、本実施の形態での回収拠点α101と再生拠点β102間、および再生拠点β102と製造拠点γ103間の制約を示す図である。
ここでの制約は拠点間のリードタイムと拠点を移動するロットサイズである。
回収拠点α101から再生拠点β102間におけるリードタイムは１日で、移動のロットサイズは２０個である。この２０個はアイテムXが回収拠点に２０個無いと移動が許可されないことを意味する。また、再生拠点β102から製造拠点γ103間におけるリードタイムは１日で、移動のロットサイズは、アイテムa、アイテムb、アイテムcのいずれも１個である。それぞれの数量は各アイテムが再生拠点β102に無いと移動が許可されないことを意味する。
【００３４】
図１４は、製造拠点δ104と製造拠点γ103間の制約を示す図である。
ここでの制約も同様に、拠点間のリードタイムと拠点を移動するロットサイズである。製造拠点δ104から製造拠点γ103間におけるリードタイムは１日で、移動のロットサイズは、アイテムaが１０個、アイテムbが２０個、アイテムcが３０個である。それぞれの数量は各アイテムが製造拠点δ104に無いと移動が許可されないことを意味する。
【００３５】
次に、再生拠点β102内の再生工程と工程制約について説明する。
（８）再生工程と工程制約
図１３は、本実施の形態での再生工程を説明する図である。
回収拠点α101から移管されたアイテムXは工程Aをリードタイム１日かけてa0とX1になる。a0は工程Dをリードタイム１日かけてaxとアイテムaとなる。X1は工程Bをリードタイム１日かけてb0とX2になる。b0は工程Eをリードタイム１日かけてbxとアイテムbとなる。X2は工程Cをリードタイム１日かけてc0とX3になる。c0は工程Fをリードタイム１日かけてcxとアイテムcとなる。なお、ax、bx、cxは不良品に相当する。
【００３６】
次に、アイテムの在庫容量制約について説明する。
（９）在庫容量制約
図１５は、アイテムの在庫容量制約について説明する図である。
図１５には、本実施の形態でのアイテム毎の在庫容量とアラームを発報する在庫下位限界量（以下、アラーム容量と記す）を示している。在庫容量とは、それ以上在庫を補充できない上限値に相当する。ここでは、アイテムそれぞれの在庫容量はアイテムａが１００個、アイテムbが２００個、アイテムcが３００個である。また、アラーム容量は、アイテムａが１０個、アイテムbが１００個、アイテムcが３０個である。
【００３７】
次に、補助記憶装置304に記憶される在庫データのテーブル構造について説明する。
（９）在庫データ
図１６および図１７は、在庫データのテーブル構造を示す図である。
テーブルには、拠点カラム、アイテムカラム、在庫数量カラム、単位カラムなどを備える。拠点カラムには、在庫管理をしている拠点名が保持される。回収拠点α101では「α」、再生拠点β102では「β」、製造拠点γ103では「γ」、製造拠点δ104では「δ」が保持される。アイテムカラムには在庫の形態の名称が保持される。回収拠点α101では最上位アイテムであるXなどが保持される。再生拠点β0102では、最上位アイテムから最下位アイテムまでのアイテムの状態が保持される。製造拠点γ103とδでは最下位アイテムであるアイテムaなどが保持される。在庫数量カラムにはアイテムの在庫数量が保持される。
図１６、図１７において、例えば、回収拠点α101のアイテムXの在庫数量は２５個（４月１日現在）である。単位カラムには在庫をカウントする際の単位が保持される。例えば、回収拠点α101のアイテムXの単位は「個」である。
【００３８】
次に、補助記憶装置304に記憶される消費予測データのテーブル構造について説明する。
（１０）消費予測データ
図１８は、消費予測データのテーブル構造を示す図である。
図１８に示しているのは、本実施の形態での製造拠点γ103における最下位アイテムの消費予測データのテーブル構造である。テーブルには、アイテムカラムと、消費予測カラムなどを備える。アイテムカラムには、最下位アイテムの名称が保持される。例えば、アイテムa、アイテムb、アイテムcなどが保持される。消費予測カラムには、現在より未来にわたって発生する消費予測量が保持される。例えば、アイテムaでは、４月１日に０個、４月２日に４個、４月３日に５個、というように消費予測量が保持されている。
【００３９】
次に、本実施形態の画面表示例について説明する。
（１１）表示画面
出力装置302に表示する画面について図１９、２０、２５、２６を用いて説明する。
図１９は、初期画面の表示例を示す図である。
本実施の形態における初期画面の表示例は、図１９に示すようになる。この画面ではアイテム毎の在庫の過不足量が時間毎に表示される。図１９の上の図は３月３１日時点の在庫過不足量である。下の図は４月１日にステップ1009からステップ1019までの処理が実行され、その結果の在庫過不足量である。また、表示されている表の一行をクリックすると、図２０、図２５、図２６に例を示すような在庫推移の詳細画面に遷移する。図１９において「閉じる」ボタンを押すと初期画面を閉じる。また、アラームの発生を図１９においては黒枠で示している。
【００４０】
図２０、図２５、図２６は、在庫推移の詳細画面の表示例を示す図である。
画面には、在庫推移図と再生拠点β102からの納入を示す納入β2001（予定および実績）、納入β（修正）2002、製造拠点δ104からの納入を示す納入δ2003（予定および実績）、納入δ（修正）2004、消費2005（予定および実績）、製造拠点γ103の在庫状況2006、在庫の過不足量2007の情報が一覧表示されている。納入β2001と納入δ2003には、マシンη205のデータ記憶部に保存されている情報が読み込まれて表示される。納入β（修正）2002には、マシンβ202のデータ記憶部に保存されている情報が読み込まれて表示される。納入δ（修正）2004には、マシンδ204のデータ記憶部に保存されている情報が読み込まれて表示される。消費2005には、マシンθ206のデータ記憶部に保存されている情報が読み込まれ表示される。在庫状況2006には、納入β（修正）2002、納入δ（修正）2004および消費2005の情報とマシンγ203のデータ記憶部に保存されている現在の製造拠点γ103の在庫状況を基に在庫予測された結果が表示される。在庫の過不足量2007には、在庫状況2006の情報とマシンη205のコード記憶部に保存されている在庫容量を基に算出した結果が表示される。
【００４１】
再生拠点β102のユーザが再生拠点β102再生処理状況に基づいて納入予定を変更する必要がある場合には、マシンβ202にこの画面を表示させ、納入β（修正）2002にユーザが数値を入力できる。なお、消費2005、在庫状況2006、在庫の過不足量2007などの他の情報はマシンηのデータ記憶部から読み込まれる（ステップ1006）。再生拠点β102のユーザは納入β（修正）2002で新たな納入予定を入力し、更新ボタンを押すと結果が反映され、新たな納入予定がマシンβのデータ記憶部に登録される。また、詳細画面を製造拠点δ104のユーザが製造拠点δ104における製造状況に基づいて納入予定を変更する必要がある場合には、マシンδ204に表示させると、ユーザは納入δ（修正）2004に数値を入力できる。なお、消費2005、在庫状況2006、在庫の過不足量2007などの他の情報はマシンηのデータ記憶部から読み込まれる（ステップ1007）。製造拠点δ104のユーザは納入δ（修正）2004で新たな納入予定を入力し、更新ボタンを押すと結果が反映され、新たな納入予定がマシンδのデータ記憶部に登録される。
【００４２】
図２０は図１９の上の図のアイテムａの部分をクリックした後に表示される図で、現時点が３月３１日である。図２５は図１９の下の図のアイテムａの部分をクリックした後に表示される図で、現時点が４月１日である。図２５は、ステップ1008からステップ1019までの処理が実行された結果の画面のため、図２０の３月３１日時点の画面内容から、納入2001と在庫2006と在庫の過不足量2007の情報が更新されている。つまり、４月５日の時点で再生拠点β102から２５個納入予定があり、その結果が反映されている。図２６は図１９の下の図の黒枠の部分をクリックした後に表示される図で、現時点が４月１日である。図２６は、ステップ1019までの処理が実行された結果、４月５日以降アラーム容量を割っていることを示している。つまり、アイテムbはアイテムbのアラーム容量である１００個を４月５日以降下回ることを示している。
【００４３】
【発明の効果】
本発明によれば、回収品の再生計画と調達・生産計画との同期をとるので、再生品と新規調達品の合流地点での在庫の過不足を合理的に低減できる。またこれにより、各作業負荷は小さくなる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施形態を適用する物流モデルを説明する図である。
【図２】本発明の一実施形態のシステム構成を説明する図である。
【図３】本発明の一実施形態のハードウェア構成を説明する図である。
【図４】マシンαの機能を説明する図である。
【図５】マシンβの機能を説明する図である。
【図６】マシンγの機能を説明する図である。
【図７】マシンδの機能を説明する図である。
【図８】マシンηの機能を説明する図である。
【図９】マシンθの機能を説明する図である。
【図１０】本発明の一実施形態の処理フローを説明する図である。
【図１１】本発明の一実施形態のアイテム構成を説明する図である。
【図１２】回収拠点αから製造拠点γまでの拠点間制約を説明する図である。
【図１３】再生拠点βにおける再生工程と工程制約を説明する図である。
【図１４】製造拠点δから製造拠点γまでの拠点間制約を説明する図である。
【図１５】本発明の一実施形態の在庫容量制約を説明する図である。
【図１６】在庫データのテーブル構造を説明する図である。
【図１７】在庫データのテーブル構造を説明する図である。
【図１８】消費予測データのテーブル構造を説明する図である。
【図１９】初期画面の表示例を説明する図である。
【図２０】在庫推移の詳細画面の表示例を説明する図である。
【図２１】再生品の納入予測処理を説明する図である。
【図２２】再生品の受入判定処理を説明する図である。
【図２３】回収品の納入予測処理を説明する図である。
【図２４】回収品の受入判定処理を説明する図である。
【図２５】在庫推移の詳細画面の表示例を説明する図である。
【図２６】在庫推移の詳細画面の表示例を説明する図である。
【符号の説明】
101…上位アイテム回収拠点α、102…下位アイテム製造拠点β、103…上位アイテム製造拠点γ、104…下位アイテム製造拠点δ、200…リサイクル対応在庫制御システム、201…マシンα、202…マシンβ、203…マシンγ、204…マシンδ、205…マシンη、206…マシンθ、301…入力装置、302…出力装置、303…処理装置、304…補助記憶装置、3031…インタフェース、3032…中央演算処理装置（ＣＰＵ）、3033…主記憶装置。
Claims (4)
- アイテム(製品)の生産工程において該アイテムの生産に用いる下位アイテムの在庫数量を制御する在庫制御システムであって、
市場から使用済みのアイテム(製品)を回収する上位アイテム回収拠点と、回収された上位アイテムから下位アイテムを分解および／または再生する再生拠点と、新規のアイテム(製品)を製造する上位アイテム製造拠点と、新規の下位アイテムを製造する下位アイテム製造拠点とにそれぞれ設置された情報処理マシン、および前記いずれかの情報処理マシンまたは別箇の情報処理マシンから成る統合管理情報処理マシンをネットワークにて接続して、
システムが取り扱うアイテムの構成情報として、少なくとも上位アイテム、下位アイテム、上位アイテムに対する下位アイテムの員数より構成されるアイテムツリーコードを登録したデータベースと、
前記各拠点毎に設置された情報処理マシンに備えた記憶装置内に構成された各拠点の在庫データベースと、
市場から使用済みのアイテム(製品)を回収した時点、またはアイテムの納入を受けた時点、またはアイテムを他拠点へ搬出した時点で、各拠点に設置された情報処理マシンにおいて、各拠点の在庫データを更新する手段と、
所定のサイクルで、または下位アイテムの再生処理状況に基づき、再生された下位アイテムの納入予定を作成して、前記統合管理情報処理マシンへ報告する手段と、
所定のサイクルで、または下位アイテムの製造状況に基づき、製造された下位アイテムの納入予定を作成して、前記統合管理情報処理マシンへ報告する手段と、
所定のサイクルで、前記上位アイテム製造拠点の在庫データ、前記再生された下位アイテムの納入予定データ、前記製造された下位アイテムの納入予定データ、および製造計画に従って作成された消費予測データに基づき、前記上位アイテム製造拠点の在庫予測を行なう手段と、
前記下位アイテム再生拠点より、新たに納入可能な再生された下位アイテムの有無、および納入予定の報告を受付け、前記在庫予測結果および在庫容量を基に前記下位アイテムを受入れ可と判定した場合には、該当アイテムの在庫予測情報を更新する手段と、
前記上位アイテム回収拠点より、新たに納入可能な回収品より展開処理された下位アイテムの有無、および納入予定の報告を受付け、前記在庫予測結果および在庫容量を基に前記下位アイテムを受入れ可と判定した場合には、該当アイテムの在庫予測情報を更新する手段と、
前記納入予定の報告を受付けて、受入れ可と判定した下位アイテムを含む回収品を、前記下位アイテム再生拠点へ移管するように前記上位アイテム回収拠点へ指示を発行する手段と、
前記在庫予測が在庫下位限界量を下回るアイテムがある場合には、当該アイテムの製造拠点を管理する情報処理マシンへ納入指示を発行する手段と、
を備えたことを特徴とする在庫制御システム。 - 前記した各拠点に設置された情報処理マシンの他に、ネットワークに接続された統合管理のための情報処理マシン、および消費予測を計算するための情報処理マシンを加えた構成にて運用される場合、または全ての情報処理マシンを１つの情報マシンに纏めて運用される場合、または任意の複数の情報マシンに纏めて運用される場合において、
前記の各種データベース、および各種手段を備えたことを特徴とする請求項１に記載の在庫制御システム。 - アイテム(製品)の生産工程において該アイテムの生産に用いる下位アイテムの在庫数量を制御する在庫制御方法であって、
市場から使用済みのアイテム(製品)を回収する上位アイテム回収拠点と、回収された上位アイテムから下位アイテムを分解および／または再生する再生拠点と、新規のアイテム(製品)を製造する上位アイテム製造拠点と、新規の下位アイテムを製造する下位アイテム製造拠点とにそれぞれ設置された情報処理マシン、および前記いずれかの情報処理マシンまたは別箇の情報処理マシンから成る統合管理情報処理マシンをネットワークにて接続するシステム構成において、
前記上位アイテム製造拠点および前記上位アイテム回収拠点に設置された情報処理マシンに、システムが取り扱うアイテムの構成情報として、少なくとも上位アイテム、下位アイテム、上位アイテムに対する下位アイテムの員数より構成されるアイテムツリーコードを登録したデータベースを構成し、
前記各拠点毎に設置された情報処理マシンに、各拠点の在庫データベースを構成し、
市場から使用済みのアイテム(製品)を回収した時点、またはアイテムの納入を受けた時点、またはアイテムを他拠点へ搬出した時点で、各拠点に設置された情報処理マシンが、前記各拠点の在庫データベースを更新し、
前記再生拠点に設置された情報処理マシンが、所定のサイクルで、または下位アイテムの再生処理状況に基づき、再生された下位アイテムの納入予定を作成して、前記統合管理情報処理マシンへ報告し、
前記下位アイテム製造拠点に設置された情報処理マシンが、所定のサイクルで、または下位アイテムの製造状況に基づき、製造された下位アイテムの納入予定を作成して、前記統合管理情報処理マシンへ報告し、
前記上位アイテム製造拠点に設置された情報処理マシン、または統合管理情報処理マシンが、
所定のサイクルで、前記上位アイテム製造拠点の在庫データ、前記再生された下位アイテムの納入予定データ、前記製造された下位アイテムの納入予定データ、および製造計画に従って作成された消費予測データに基づき、前記上位アイテム製造拠点の在庫予測を行ない、
前記下位アイテム再生拠点より、新たに納入可能な再生された下位アイテムの有無、および納入予定の報告を受付け、前記在庫予測結果および在庫容量を基に前記下位アイテムを受入れ可と判定した場合には、該当アイテムの在庫予測情報を更新し、
前記上位アイテム回収拠点より、新たに納入可能な回収品より展開処理された下位アイテムの有無、および納入予定の報告を受付け、前記在庫予測結果および在庫容量を基に前記下位アイテムを受入れ可と判定した場合には、該当アイテムの在庫予測情報を更新し、
前記納入予定の報告を受付けて、受入れ可と判定した下位アイテムを含む回収品を、前記下位アイテム再生拠点へ移管するように前記上位アイテム回収拠点に設置された情報処理マシンへ指示を発行し、
前記在庫予測が在庫下位限界量を下回るアイテムがある場合には、当該アイテムの製造拠点を管理する情報処理マシンへ納入指示を発行することを特徴とする在庫制御方法。 - 前記した各拠点に設置された情報処理マシンの他に、ネットワークに接続された統合管理のための情報処理マシン、および消費予測を計算するための情報処理マシンを加えた構成にて運用される場合、または全ての情報処理マシンを１つの情報マシンに纏めて運用される場合、または任意の複数の情報マシンに纏めて運用される場合のシステム構成において、
前記各情報マシンの各処理ステップを実行することを特徴とする請求項３に記載の在庫制御方法。
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