JP4369286B2 - 安全在庫算出装置、その制御方法、及びコンピュータプログラム - Google Patents

Description

本発明は、過去における需要予測値と需要実績値に基づいて安全在庫量を算出する在庫管理プログラム及び在庫管理装置並びにその方法に関する。

従来から、商品の在庫量が、発注点在庫を切ったときに一定の量を発注する発注点方式の在庫管理方式が知られている。ここで「発注点在庫」とは、過去の需要実績値に基づいて予測された当該商品の調達期間内の需要予測値に安全在庫量を加えた在庫量のことである。そして、安全在庫量の計算方法としては、式（１）に示す求め方が一般的であった（例えば、非特許文献１参照）。

ここで、「安全係数」とは、許容可能な欠品率によって決定されるものであり、安全係数が大きいほど欠品確率は小さくなる。また、「調達期間」とは、発注してから商品が届くまでの期間のことである。

一方、適切な需要予測が可能な場合には、需要予測値と需要実績値との予測誤差のバラツキの方が需要実績値自体のバラツキよりも小さくなるため、より少ない安全在庫量で同様の欠品率が実現できることが知られている（例えば、特許文献１参照）。この場合の安全在庫量の計算方法は式（２）に示すようになる。尚、式（２）において、ｉは過去の各時点を示している（以下同じ）。

ここで調達期間の単位は、需要予測の予測単位期間（需要予測周期）を用いる。すなわち、需要予測を日次で行う場合は日、週次で行う場合は週、また月次で行う場合は月が単位となる。

尚、上述した計算方法は、予測誤差の特性が常に一定であるという仮定に基づいており、予測誤差の特性に変化がある場合には、適正な安全在庫量を計算することができない。そこで、この問題を解決するために、予測誤差の推移傾向の有無と傾向パターンを時系列で解析し、解析された推移傾向に沿って需要に対応した安全係数を算出する安全在庫量算出方法が知られている（例えば、特許文献２参照）。
特許３２６０３３３号公報 特開平９−６２９４１号公報 勝呂隆男著、「適正在庫の考え方・求め方」、日刊工業新聞社

しかしながら、上記特許文献２に記載の方法は、予測誤差（すなわち、需要予測値と需要実績値との偏差）の傾向のみの変化に対応したものであり、予測誤差に傾向（例えば、上昇傾向や下降傾向）はないが、バラツキ度合いが変化するような場合には対応することができない。

例えば、冬場は比較的需要が安定して予測しやすいために予測誤差のバラツキ度合いは小さい一方で、夏場は不確定要素が大きく予測誤差のバラツキ度合いが大きくなるような商品や、予測誤差のバラツキ度合いが需要実績値の大きさに比例して変化するといったような商品に対しては、上記従来方法では適切に対応することができない。

図２４は、ある商品の２００３年１月から１２月までの需要実績値と需要予測値を示す図である。そして、図２５、図２６、図２７は、それぞれ図２４に示す商品１、商品２、商品３の需要実績値と需要予測値とを折線グラフで表示した図である。

図２５に示すように、商品１については需要予測値と需要実績値との差（予測誤差）に偏りがなく、予測誤差のバラツキ度合いは季節にかかわらず一定であることから、上記特許文献１に記載の方法によって適切に安全在庫量を計算することが可能である。しかしながら、図２６に示すように、商品２については需要予測値と需要実績値との差に偏りがあって予測誤差のバラツキ度合いが需要実績値に比例しているため、上記特許文献１に記載の方法では適切な安全在庫量を計算することができない。具体的には、商品２については、６月頃は安全在庫量が過少となり、１２月頃は逆に安全在庫量が過剰になってしまう。

しかし、商品２については予測誤差が需要実績値に比例しているため、上記特許文献２に記載の「予実差異（誤差率）」を用いることでバラツキ度合いを一定にすることは可能である。しかし、商品１について当該「予実差異（誤差率）」を用いた場合には、バラツキ度合いがかえって一定でなくなってしまうため、上記特許文献２に記載の方法では適切に安全在庫量を計算することができない。

このように、従来の方法では、商品１のように需要予測値と需要実績値との差に偏りがなく、予測誤差のバラツキ度合いは季節に寄らず一定である場合や、商品２のように需要予測値と需要実績値との差に偏りがあって予測誤差のバラツキ度合いが需要実績値に比例して変化するような場合等の様々なバラツキ度合いを有する商品に対して、同時に適切に安全在庫量を算出することができなかった。

本発明の目的は、過去の需要予測値に対する誤差を補正するための複数の補正関数の中から、商品に適した補正関数をユーザに選択させ、その選択された補正関数を用いて安全在庫量を算出することにより、該商品に対する安全在庫量を適切に算出することができる仕組みを提供することである。

本発明の目的を達成するために、例えば、本発明の安全在庫算出装置は以下の構成を備える。
即ち、商品の安全在庫量情報を算出する安全在庫算出装置であって、
前記商品の過去の需要予測値と需要実績値とを記憶する予実記憶手段と、
前記予実記憶手段に記憶された前記商品の過去の需要予測値と需要実績値との誤差と、前記商品の過去の需要予測値と、の関係を表示し、前記誤差を変数とする前記誤差補正用の複数の補正関数の候補から、ユーザによる選択指示に従って、前記商品に対して適用する補正関数を決定する補正関数決定手段と、
前記安全在庫量情報を算出するための、前記商品に対する評価期間及び安全係数を記憶する期間係数記憶手段と、
前記期間係数記憶手段に記憶されている前記商品の評価期間における、前記予実記憶手段に記憶されている前記商品の過去の需要予測値と需要実績値との誤差を、前記補正関数決定手段により決定された補正関数の前記変数に代入して演算することにより、補正誤差を算出する補正誤差算出手段と、
前記補正誤差算出手段によって算出された前記評価期間における補正誤差の二乗の和を前記評価期間における補正誤差の時点数で除した値の平方根を、誤差のばらつき度合いとして算出するばらつき度合い算出手段と、
前記期間係数記憶手段に記憶されている前記商品に対応する安全係数と、前記商品の調達期間の平方根と、前記ばらつき度合い算出手段によって算出された誤差のばらつき度合いと、を乗ずることにより得られる値を補正安全在庫情報として算出する補正安全在庫算出手段と、
前記補正関数決定手段により決定された補正関数の逆関数の変数に、前記補正安全在庫算出手段によって算出された補正安全在庫情報を代入して演算することにより、前記商品の安全在庫量情報を算出する安全在庫量算出手段と、
前記安全在庫量算出手段が算出した安全在庫量情報を出力する手段と
を備えることを特徴とする。

本発明によれば、過去の需要予測値に対する誤差を補正するための複数の補正関数の中から、商品に適した補正関数をユーザに選択させ、その選択された補正関数を用いて安全在庫量を算出することにより、該商品に対する安全在庫量を適切に算出することができる。

以下、本発明の一実施形態に係る在庫管理装置について、図面を参照して詳細に説明する。

図１は、本発明の一実施形態に係る在庫管理装置の構成図である。図１に示すように、本実施形態に係る在庫管理装置は、データベース１００と、需要予測部１１０と、安全在庫量算出部１２０と、誤差分析部１３０とを備える。

需要予測部１１０は、後述する需要実績ＤＢ１０１の需要実績値及び各種マスタ１０３の情報に基づいて将来の需要予測値を計算し、その結果を後述する需要予測履歴ＤＢ１０２に格納する。また、安全在庫量算出部１２０は、需要予測履歴ＤＢ１０２に格納されている需要予測値と需要実績ＤＢ１０１に格納されている需要実績値から安全在庫量を算出し、これを後述する安全在庫量ＤＢ１０４に格納する。そして、ＤＢ１００は、上記需要実績ＤＢ１０１と、上記需要予測履歴ＤＢ１０２と、上記各種マスタ１０３と、上記安全在庫量ＤＢ１０４とを含む。尚、需要実績ＤＢ１０１には、過去の商品別・期間別の需要実績値が蓄積されている。

また、誤差分析部１３０は、需要実績ＤＢ１０１の需要実績値及び需要予測履歴ＤＢ１０２の需要予測値から、横軸を需要予測値、縦軸を予測誤差、予測誤差の絶対値、補正誤差又は補正誤差の絶対値とするグラフ図（散布図）を分析して表示する。

図２は、本実施形態に係る在庫管理装置の需要実績ＤＢ１０１に蓄積されているデータの一例を示す図である。例えば、図２の１行目のデータは、２００３年１月の商品コードＡＡＡＡの商品の需要実績値が１５０であったことを示している。

図３は、本実施形態に係る在庫管理装置の需要予測履歴ＤＢ１０２に蓄積されているデータの一例を示す図である。尚、需要予測履歴ＤＢ１０２には、商品別予測開始時点別期間別の需要予測結果が蓄積されている。例えば、図３の１行目のデータは、商品コードＡＡＡＡの商品について、２００２年１２月までの実績をもとにして２００３年１月の需要予測値を予測した結果が１０２であることを示している。また、図３の２行目のデータは、２００２年１２月までの実績をもとに、２００３年２月の需要予測値を予測した当該商品についての結果が１６２であったことを示している。

図１に示す各種マスタ１０３は、本装置の各部の動作のために必要となるマスタ類であり、例えば商品マスタ、グループマスタ、商品区分マスタ等が含まれる。図４は、本実施形態に係る在庫管理装置に備わる商品マスタの一例を示す図である。例えば、図４の１行目のデータは、商品コードＡＡＡＡに関する商品の情報であり、商品名が商品１、許容欠品率が０．０５、調達期間が２か月、商品区分がＡ１、評価期間が１２か月であることを示している。

図５は、本実施形態に係る在庫管理装置の安全在庫量ＤＢ１０４に蓄積されているデータ（各商品の安全在庫量）の一例を示す図である。例えば、図５の１行目のデータは、商品コードＡＡＡＡの商品の安全在庫量が６５であることを示している。

一方、図６は、本実施形態で使用される補正関数決定テーブルの一例を示す図である。図６の１行目は、商品区分が「Ａ１」でグループが「Ｇ２」の補正関数ｆ（ｘ）が「ｘ／需要予測値」であることを示している。ここでｘは予測誤差であって、以下同じである。また、図７は、グループ決定テーブルの一例を示す図である。図７の１行目は、商品区分が「Ａ１」の商品の１月、２月、３月のグループが「Ｇ２」であることを示している。尚、本実施形態では、図６に示す補正関数決定テーブルは、データベース１００に格納されており、必要に応じて読み出されるものとするが、その他の装置やユーザが入力して設定するようにしてもよい。

図８は、本実施形態に係る在庫管理装置を実現する情報処理装置（コンピュータ）の細部構成を示すブロック図である。図８において、ＣＰＵ２０１は、システムバス２１２に接続された各デバイスを統括的に制御する。また、ＲＡＭ２０２は、ＣＰＵ２０１の主メモリ、ワークエリア、一時退避領域等として機能する。さらに、ＲＯＭ２０３は、ブートプログラムが記憶されている。

入力制御部２０４は、キーボードやマウス等のポインティングデバイスで実現される入力部２０５からの入力を制御する。また、表示制御部２０６は、ＣＲＴモニタや液晶モニタ等で実現される表示部２０７による表示を制御する。さらに、外部メモリ制御部２０８は、ＣＰＵ２０１の制御プログラムであるオペレーティングシステム（ＯＳ）や、本在庫管理装置の後述する各種機能を実現するためのプログラムや上記各種データベース（ＤＢ）、各種ファイル等、各種アプリケーション、各種マスタファイル、ユーザファイル、編集ファイル等の各種データを記憶する外部メモリ２０９へのアクセスを制御する。外部メモリ２０９には、さらに本情報処理装置の各種機能を実現するための各種テーブル等が記憶されている。尚、外部メモリ２０９としては、ハードディスク（ＨＤ）やフレキシブルディスク（ＦＤ）、ＰＣＭＣＩＡカードスロットにアダプタを介して接続可能なコンパクトフラッシュ（登録商標）やスマートメディア等が挙げられる。また、本実施形態では、外部メモリ２０９に記録されているプログラムが必要に応じてＲＡＭ２０２にロードされることによって実行されるものとする。

また、通信Ｉ／Ｆ制御部２１０は、ＬＡＮやインターネット等のネットワーク２１１を介して外部機器との通信制御処理を実行する。

次に、本実施形態に係る在庫管理装置の安全在庫量算出部１２０の詳細について説明する。図１に示すように、本実施形態に係る安全在庫量算出部１２０は、誤差補正部１２１、補正安全在庫算出部１２２、及び安全在庫逆補正部１２３とを備える。

誤差補正部１２１は、需要予測履歴ＤＢ１０２の需要予測値と需要実績ＤＢ１０１の需要実績値から予測誤差を算出し、予め設定された補正関数により予測誤差を補正する。補正安全在庫算出部１２２は、誤差補正部１２１で計算された補正誤差に基づいて補正安全在庫を算出する。さらに、安全在庫量逆補正部１２３は、補正安全在庫算出部１２２で算出された補正安全在庫を上記補正関数の逆関数で逆補正し、安全在庫量を算出して、これを安全在庫量ＤＢ１０４に格納する。

図９は、本実施形態に係る在庫管理装置の安全在庫量算出部１２０の細部処理手順を説明するためのフローチャートである。尚、本実施形態に係る在庫管理装置は、図９に示す一連の処理を商品毎に商品マスタに登録されている数だけ繰り返し実行する。

尚、安全在庫量の算出処理を説明するにあたって、需要予測の単位期間は１か月、現時点を２００３年１２月末として、２００３年１２月末までの需要実績データから２００４年１月以降の需要量を予測し、１月時点の安全在庫量を算出する場合を考える。また、商品マスタは図４に示す通りとする。

安全在庫量算出部１２０は、まず、当該商品の需要実績値、需要予測値、許容欠品率等のデータを取得する。尚、許容欠品率とは、当該商品の欠品が起こっても仕方がないとする確率の最大値のことである。具体的には、図４に示す商品マスタから対象となる商品を設定する（ステップＳ１０１）。例えば、商品コードＡＡＡＡの商品１を対象として設定する。次いで、設定された商品の許容欠品率や調達期間等の商品マスタを図４に示す商品マスタから抽出する（ステップＳ１０２）。例えば、商品１の許容欠品率０．０５及び調達期間４．０か月が抽出される
次に、現時点の日付を抽出し（ステップＳ１０３）、当該商品の需要予測値を図３に示すデータが格納された需要予測履歴ＤＢ１０２から抽出する（ステップＳ１０４）。また、図２に示すデータが格納された需要実績ＤＢ１０１から需要実績値を抽出する（ステップＳ１０５）。

次に、予測開始時点のグループの決定を行う（ステップＳ１０６）。図１０は、ステップＳ１０６のグループ決定処理の細部手順を説明するためのフローチャートである。

尚、グループとは各商品において時点別に決まるものであり、同一のグループであれば同一の補正関数を使用することによって予測誤差のバラツキ度合いを一定にすることが可能である。グループを決定するためのルールは、予め誤差分析部１３０により予測誤差の特性を分析することによって決定し、同一のルールを持つ商品を同一商品区分として、商品マスタに登録する。尚、ルールは商品区分毎にグループ決定テーブルに登録する。例えば、「商品区分Ａ１の商品は、４月から９月までをグループＧ１、１０月から３月までをグループＧ２とする」場合は、図７における１〜３行目で示すように登録すればよい。

すなわち、ステップＳ１０６のグループ決定処理においては、ステップＳ１０１で設定された商品の商品区分のテーブルをグループ決定テーブルから抽出し（ステップＳ１０６ａ）、図７に示すようなグループ決定テーブルから各条件に合う時点のデータをグループ化して（ステップＳ１０６ｂ）、それらを１つのグループとして設定する（ステップＳ１０６ｃ）。ここで条件とは図７に示す項目１、区分１、下限１、上限１、及び文字列１等である。

例えば、商品１の予測開始時点２００４年１月については次のように求めることができる。まず、商品マスタから商品１の商品区分は「Ａ１」であることがわかる。次に、商品区分「Ａ１」の月「１」のグループは、グループ決定テーブルから「Ｇ２」であることがわかる。尚、グループ化のルールとしては、上述した方法の他にも、需要予測値が一定のしきい値以上か未満かによって分類することなどが考えられる。

次に、補正関数を決定する（ステップＳ１０７）。図１１は、ステップＳ１０７の補正関数決定処理の細部手順を説明するためのフローチャートである。まず、設定された商品の商品区分の中で、ステップＳ１０６で設定されたそれぞれのグループに対応する補正関数を図６に示す補正関数決定テーブルから検索して抽出する（ステップＳ１０７ａ）。次いで、抽出された補正関数をグループ毎に設定する（ステップＳ１０７ｂ）。

そして、ステップＳ１０７ｂで設定された補正関数を散布図の座標軸として設定する（ステップＳ１０７ｃ）。その後、ステップＳ１０６で決定された全グループについて補正関数を設定したかどうかを判断し（ステップＳ１０７ｄ）、まだ設定していないグループが存在する場合（Ｎｏ）は上記ステップＳ１０７ａに戻って上記処理を繰り返す。一方、全グループについて設定し終わった場合（Ｙｅｓ）はステップＳ１０８に進み、その後の処理を行う。

ステップＳ１０８では、抽出された補正関数が「自動計算しない」であるか否かが判定される。その結果、補正関数が「自動計算しない」であったグループについては（Ｙｅｓ）、ステップＳ１１５に進む。一方、補正関数が「自動計算しない」でないグループについては（Ｎｏ）、補正誤差の算出を行う（ステップＳ１０９）。補正誤差の算出処理は、当該商品が所属する商品区分・グループの補正関数を補正関数決定テーブルから読み出し、これに従って当該商品の過去の予測誤差を算出し、前記補正関数を用いて予測誤差を補正する。例えば、商品区分「Ａ１」、グループ「Ｇ２」の補正関数は、図６に示す補正関数決定テーブルから、

であることがわかる。そして、過去の各時点の補正誤差は式（４）で算出することができる。ここで、ｘは誤差（予測誤差）を表しており、以下同じ。

具体的には、商品３の２００３年１月の補正誤差は、

となる。補正関数を式（３）に示すように定義することにより、予測誤差のバラツキ度合いが需要量に比例する場合においても、適正な安全在庫量を計算することが可能となる。この補正関数が有効となる典型的な例は、例えば、需要家の数自体はほとんど変化しないが、各需要家の消費量の大小によって全体の需要量が変化するような商品の場合が該当する。需要が大きいときには、需要のバラツキ自体もそれに比例して大きくなり、結果として予測誤差のバラツキ度合いも比例して大きくなるからである。

尚、補正関数としては、上記以外にも、

等、様々なものが考えられる。補正関数を上述した式（３−１）のように定義することにより、需要量が増えれば予測誤差のバラツキは増えるが、完全な比例関係ではなく、需要量の増加に伴って誤差率は小さくなる場合においても、適正な安全在庫量を計算することが可能となる。この補正関数が有効となる典型的な例は、例えば、１つの需要家の消費量自体は大きくは変化しないが、需要家の数自体が変化する場合である。各需要家の消費量のバラツキが一定であるとすると、需要家の数がｎ倍になったとき、全体の需要量のバラツキは√ｎ倍になるという性質があるからである。また、補正関数を上述した式（３−２）のように定義することにより、需要量が増えても予測誤差がほぼ一定の場合においても、適正な安全在庫量を計算することが可能となる。

また、各グループでどの補正関数を適用するかについては、予め誤差分析部１３０により予測誤差の特性を分析することによって決定し、補正関数決定マスタに登録しておく。尚、当該予測誤差の特性の分析の詳細については後述する。

次に、抽出された許容欠品率に対応する安全係数を図２８に示す安全係数テーブルから抽出し設定する（ステップＳ１１０）。ここで、安全係数は許容欠品率によって定められた定数であり、例えば許容欠品率が５％で１．６５、１％で２．３３、０．５％で２．５８等が与えられている。また、抽出された許容欠品率から安全係数を計算し設定してもよい。そして、式（６）に従って補正安全在庫の算出を行う（ステップＳ１１１）。

例えば、商品３において、評価期間は１２か月なので、同一グループ（Ｇ２）は２００３年１月〜３月と２００３年１０月〜１２月の６ヶ月のデータとなり、また、図４の商品マスタより調達期間が２か月、許容欠品率が０．０５（図２８に示す安全係数テーブルより安全係数は１．６５となる。）となり、

となる。

次に、補正安全在庫の逆補正を行うため、補正関数から逆関数を算出する（ステップＳ１１２）。ここで、逆関数を取得するために、補正関数とその逆関数とが対応しているテーブルを予め格納しておき、そのテーブルから抽出してもよい。この例の場合、補正関数の逆関数は

となり、安全在庫量は下記の式で計算できる。

例えば、商品３の２００４年１月の需要予測値が１５０とすると、

となる（ステップＳ１１３）。最後に、上記安全在庫量を安全在庫量ＤＢ１０４に保存する（ステップＳ１１４）。その後、当該処理を終了するか否かを判定し（ステップＳ１１５）、終了しない場合（Ｎｏ）はステップＳ１０１に戻って他の商品について上記処理を繰り返す。

ここで、上述した補正関数を予め求めるための誤差分析部１３０の分析処理の詳細について説明する。尚、補正関数を求める処理については、上述した安全在庫量を算出する処理に先立って行われるが、以下で説明する処理については、はじめて補正関数を設定する場合だけでなく、一旦設定された補正関数を変更する場合であっても同様である。図１２は、本発明の一実施形態に係る在庫管理装置における誤差分析部１３０の動作手順を説明するためのフローチャートである。尚、本実施形態に係る在庫管理装置の誤差分析部１３０は、分析対象指定機能、誤差計算機能、及びグラフ表示機能の３つの機能を備えているものとする。

誤差分析処理では、まず、分析対象の決定が行われる（ステップＳ２０１）。分析対象指定機能は、ユーザが予測誤差の特性を分析したいと考えている商品と分析期間の指定を支援する機能である。図１３は、分析対象指定機能に基づく誤差分析画面例を示す図である。また、図１４は、ステップＳ２０１における分析対象決定処理の詳細を説明するためのフローチャートである。すなわち、誤差分析部１３０のプログラムが起動されると同時に、商品マスタ等の情報を抽出し（ステップＳ２０１ａ）、抽出された商品コードや商品名、その他の情報を画面上に一覧を表示する（ステップＳ２０１ｂ）。このとき、商品マスタの情報だけでなく、需要実績値や需要予測値などの情報を表示してもよい。

次に、ユーザが分析したい商品を符号１３１に示すようにマウス選択することによって、それを検知した当該在庫管理装置は誤差分析部１３０の処理により分析対象商品の決定がなされる（ステップＳ２０１ｃ）。次いで、ステップＳ２０１aで抽出された評価期間を分析対象期間として設定する（ステップＳ２０１ｄ）。また、ユーザが分析対象期間を変更したいときは、分析開始時点と分析終了時点をカレンダ表示とマウス選択、或いはキーボードからの入力等により指定することで、分析対象期間を決定することもできる。

次いで、誤差計算機能が働いて誤差が算出される（ステップＳ２０２）。誤差計算機能は、散布図ボタン１３２が押下されると起動される。図１５は、ステップＳ２０２における誤差算出処理の詳細を説明するためのフローチャートである。まず、分析対象指定機能で決定した分析対象商品の分析期間における需要予測履歴を需要予測履歴ＤＢ１０２から読み込み、同様にして需要実績値を需要実績ＤＢ１０１から読み込む（ステップＳ２０２ａ）。そして、各時点における予測誤差或いは予測誤差の絶対値を計算する（ステップＳ２０２ｂ）。

続いて、グループが決定される（ステップＳ２０３）。尚、グループ化処理の詳細については、前述した図１０のフローチャートによる処理と同様であるため、その詳細な説明は省略する。

そして、ステップＳ２０３で設定された各グループに対して補正関数が決定される（ステップＳ２０４）。尚、補正関数決定処理の詳細については、前述した図１１のフローチャートによる処理と同様であるため、その詳細な説明は省略する。

次いで、前述のグラフ表示機能の起動により、分析対象商品についての需要予測値を横軸、誤差計算機能で計算した予測誤差、あるいは予測誤差の絶対値を縦軸とする散布図が、例えば、図２１のように表示される（ステップＳ２０５）。図２１は、グラフ表示機能の画面例を示す図である。図２１の２１６の散布図は、図１６、１７、１８、１９及び２０のようにグラフ表示機能によって表示される。各図における各プロットは各時点のデータを表しており、各時点のグループによってプロットの形或いは色を変えて表示することもできる（図１９、２０）。

すなわち、ステップＳ２０４で補正関数が設定された後、グループごとに散布図を表示する（ステップＳ２０５）。そして、ユーザは決定した補正関数やグループの設定を再度し直すか否かを判断し、入力部２０５を介して入力指示し、それを検知した当該在庫管理装置が補正関数やグループの設定を再度し直すか否かを判断する（ステップＳ２０６）。その結果、決定した補正関数やグループを変更するという指示を当該在庫管理装置が受けた場合（Ｙｅｓ）、グループ決定テーブル設定処理を行って、表示された散布図のグループをユーザの任意に変更する（ステップＳ２０９）。

図２２は、ステップＳ２０９のグループ決定テーブル設定処理の詳細を説明するためのフローチャートである。まず、設定されたグループを変更するか否かが判断され（ステップＳ２０９ａ）、変更される場合（Ｙｅｓ）はステップＳ２０９ｂに進み、設定されたグループを変更しない場合（Ｎｏ）は当該グループ決定テーブル設定処理を終了する。

ステップＳ２０９ｂでは、ユーザが任意にグループを選択し、入力部２０５を介して入力指示し、それを当該在庫管理装置が受けて設定する。このとき、グループ設定の一例として、次のような方法を挙げる。すなわち、分析対象決定処理で設定された商品の属する商品区分のグループ分けルール（例えば、期間やイベント等）を変更し、グループを選択し、設定されていない仮のグループとして設定する。ここで、分析対象決定処理で設定された商品以外の他の商品に、グループ分けルールを変更することによる影響を与えないために仮の商品区分を作成する。したがって、このときすでに設定されている商品区分とは重複しない商品区分と、このステップで設定したグループ分けルール（条件）及び、仮のグループとをセットで仮のレコードとして設定する。例えば、図２１の符号２１５により分析対象決定処理で設定された商品のグループ分けの条件を変更し、符号２１３によりグループを選択し、仮のグループとして設定する。また、符号２１４によりグループ毎に色を選択することによって、符号２１６のようにグループ別に色分けした散布図を表示することができる。

そして、ステップＳ２０９ｂで変更したグループを適用して、散布図を表示する（ステップＳ２０９ｃ）。ここで、表示される散布図の座標軸に適用される補正関数は、ステップＳ２０９ｂでグループの変更をされる前に設定される補正関数である。次いで、ステップＳ２０９ｂで変更されたグループを設定するか否かを判定する（ステップＳ２０９ｄ）。その結果、当該グループで設定する場合（Ｙｅｓ）はステップＳ２０９ｅに進み、設定しない場合（Ｎｏ）はステップＳ２０９ａに戻る。

ステップＳ２０９ｅでは、ステップＳ２０９ｂで変更されたグループの設定を行う。それは、補正関数決定テーブルにおいて仮のレコードを生成し、ステップＳ２０９ｂで設定した商品区分やグループ分けルール等を設定する。

上述したステップＳ２０９のグループ決定テーブル設定処理が終了した後、補正関数テーブル設定処理を行って、ステップＳ２０５で表示された散布図の補正関数を任意に変更する（ステップＳ２１０）。

図２３は、ステップＳ２１０の補正関数テーブル設定処理の詳細を説明するためのフローチャートである。まず、すでに設定された補正関数を変更するか否かが判断される（ステップＳ２１０ａ）。その結果、補正関数を変更する場合（Ｙｅｓ）はステップＳ２１０ｂに進み、補正関数を変更しない場合（Ｎｏ）は当該補正関数テーブル設定処理を終了する。

ステップＳ２１０ｂでは、設定されている補正関数を任意の補正関数に変更して設定する。このとき、ステップＳ２０９ｅで生成された仮のレコードに対して任意に変更された補正関数を設定する。例えば、符号２１５及び２１３でグループ化されたグループ毎の符号２１７の散布図に設定する補正関数（縦軸）を符号２１８により変更して設定する。次いで、ステップＳ２１０ｂで設定された補正関数を適用して散布図を表示する（ステップＳ２１０ｃ）。ここで表示される散布図のグループは、ステップＳ２０５又はＳ２０９ｃで表示されているグループの散布図である。

そして、ステップＳ２１０ｂで設定された補正関数を設定するか否かを判断する（ステップＳ２１０ｄ）。その結果、設定する場合（Ｙｅｓ）はステップ２１０ｅに進み、設定しない場合（Ｎｏ）はステップＳ２１０ａに戻る。ステップＳ２１０ｅでは、ステップＳ２１０ｂで設定された補正関数を設定する。

一方、ステップＳ２０６において、決定した補正関数やグループを変更しないという指示を当該在庫管理装置が受けた場合（Ｎｏ）、当該設定で保存するか否かを判断する（ステップＳ２０７）。

その結果、当該設定を保存する場合（Ｙｅｓ）は、設定の保存を行う（ステップＳ２０８）。ここで、保存する設定とは変更が生じた項目であって、当該項目について、上書き保存、或いは別途レコードを生成して保存する。例えば、ステップＳ２０９ｂ、Ｓ２０９ｅ、Ｓ２１０ｂ、Ｓ２１０ｅで処理された仮のレコードを正規のレコードとして保存する。このとき、商品マスタの商品の商品区分或いは評価期間等が変更されていれば変更して、上書き保存若しくは別途レコードを生成して保存するようにする。一方、ステップＳ２０７で設定の保存をしない場合（Ｎｏ）は、そのまま終了する。この場合は、現在の設定がそのまま維持される。

このように、ユーザは表示された散布図を見ながら誤差特性を分析することにより、商品をいくつかのカテゴリー（商品区分）に分類し、その商品区分毎にグループ分けのルールや適用する補正関数の選択を行う。例えば、次のようなアクションが考えられる。ユーザが、図２１に示すような散布図のプロット上にマウスを移動すると、その点に関する属性（商品マスタ情報、時点等）が画面上に表示され、いつの時点のデータかを確認しながら、誤差特性を分析できる。

以下では、グループ分けルール及び補正関数の設定の手順について一例を説明する。

図２１に示す散布図からは、需要予測値と予測誤差のバラツキ度合いが比例関係にあることが認められることから、補正関数として

を適用するという判断ができる。具体的には、商品マスタに当該商品の商品区分を「Ａ３」として登録、グループ決定テーブルに商品区分「Ａ３」は条件によらずグループは「Ｇ１」（図７の６行目）と登録、補正関数決定テーブルに商品区分「Ａ３」、グループ「Ｇ１」の補正関数を「ｘ／需要予測値」（図６の５行目）として登録する。このように、縦軸を補正誤差の絶対値として散布図を表示することによって、補正誤差のバラツキが需要予測値によらず一定になっているかどうかをユーザは視覚的に確かめることができる。

例えば、図２１の画面での操作では、符号２１５のプルダウン等により条件（期間やイベント等）を変更したり、符号２１３で期間やイベント等を設定しグループ化する。そして、符号２１４により、各時点のグループによって色を変えて散布図を符号２１６のように表示することもできる。符号２１６は分析対象期間の全時点における予測誤差の散布図である。また、符号２１７はグループ毎にわけた補正誤差の散布図である。なお、符号２１８により、符号２１７の散布図の縦軸の補正関数を変更することができる。このように、符号２１８で補正関数を変更し、符号２１１の再描画を押下することにより、前記変更した補正関数が適用され再描画されるため、誤差分析処理では散布図を見ながら各条件を設定しグループ化し、より好適な補正関数を選択することを可能とする。

例えば、図１７に示す散布図において誤差の絶対値の大きいプロットの属性を注目した場合、それらが４〜９月に集中している。そこで、商品マスタに当該商品の商品区分を「Ａ４」として登録し、グループ決定テーブルに商品区分「Ａ４」は４月〜９月はグループ「Ｇ１」、１０月〜３月はグループ「Ｇ２」として登録して（図７の７〜９行目）、散布図を再表示すると図１９に示すようになる。図１９に示す散布図によれば、グループＧ１（４月〜９月）は誤差の絶対値のバラツキが需要予測値に比例しており、グループＧ２（１０月〜３月）は誤差の絶対値のバラツキが需要予測値によらず一定であると判断することができる。従って、補正関数決定テーブルに商品区分「Ａ４」、グループ「Ｇ１」は補正関数「ｘ／需要予測値」、商品区分「Ａ４」、グループ「Ｇ２」は補正関数「ｘ」として登録する（図５の６、７行目）。

次に、どの縦軸を補正誤差の絶対値として散布図を表示し、各グループ毎に補正誤差の絶対値のバラツキが一定になっていることを確認する。

図１８に示す散布図は、３点の異常なプロットが見られるが、それらの属性を見てみると何か特別なイベントがあったときのデータであることがわかったとする。そこで、商品マスタに当該商品の商品区分を「Ａ５」として登録し、グループ決定テーブルに商品区分「Ａ５」はイベント「無」のときはグループ「Ｇ１」、イベント「有」のときはグループ「Ｇ２」として登録して（図７の１０、１１行目）、散布図を再表示する。この場合、図２０に示すように、Ｇ１（イベント「無」）のデータは予測誤差の絶対値のバラツキが需要予測値に比例していることがわかるので、補正関数決定テーブルに商品区分「Ａ５」、グループ「Ｇ１」は補正関数「ｘ／需要予測値」、商品区分「Ａ５」、グループ「Ｇ２」は補正関数「自動計算しない」を登録する（図６の８、９行目）。尚、補正関数の「自動計算しない」は、安全在庫量を自動計算しないことを表す。これは、イベントがある場合の発注量は、担当者の判断で決定することが望ましいからである。

そして、閉じるボタン２１２が押下されると、上述したような散布図の表示画面が終了し、誤差分析画面に制御が移る。尚、さらに分析を続けたい場合は、分析対象の商品及び期間を再度選択し、散布図ボタンを押下する。また、分析を終了する場合は、閉じるボタンを押下することにより誤差分析画面が終了する。

ここで示した誤差分析処理の実施例の一例は、当該商品に新たに作った商品区分を設定し、そのグループ決定ルールや補正関数を設定する（新たなカテゴリーを作る）方法であったが、その他に商品区分の変更せず、グループ決定ルールや補正関数を変更する（この場合、同じ商品区分の商品全てのグループ決定ルール、あるいは補正関数が変わる）方法や、当該商品の商品区分を既にある他の商品区分に変更する（別カテゴリーに移動する）方法（このとき商品区分のグループ決定ルールや、補正関数は変更しない）などが挙げられる。

このように、本実施形態に係る在庫管理装置によれば、需要予測値と需要実績値の誤差を予め設定された補正関数により補正誤差を計算することにより、誤差のバラツキ度合いを一定となるよう補正するため、予測誤差のバラツキ度合いが一定でない場合においても、適正な安全在庫量を計算することが可能となった。

また、本実施形態では、複数の補正関数を場合によって使い分けたが、これによって１つの単純な補正関数だけで予測誤差のバラツキ度合いを一定にすることが困難な場合においても、適正な安全在庫量を計算することが可能となった。さらにまた、在庫管理装置に誤差分析機能を付加することにより、補正誤差を適切に設定するためのより有用な情報をユーザに好適に提供することが可能となった。

以上、実施形態例を詳述したが、本発明は、例えば、システム、装置、方法、プログラム若しくは記憶媒体等としての実施態様をとることが可能であり、具体的には、複数の機器から構成されるシステムに適用しても良いし、また、一つの機器からなる装置に適用しても良い。

尚、本発明は、前述した実施形態の機能を実現するソフトウェアのプログラム（実施形態では図に示すフローチャートに対応したプログラム）を、システムあるいは装置に直接あるいは遠隔から供給し、そのシステムあるいは装置のコンピュータが該供給されたプログラムコードを読み出して実行することによっても達成される場合を含む。

従って、本発明の機能処理をコンピュータで実現するために、該コンピュータにインストールされるプログラムコード自体も本発明を実現するものである。つまり、本発明は、本発明の機能処理を実現するためのコンピュータプログラム自体も含まれる。

その場合、プログラムの機能を有していれば、オブジェクトコード、インタプリタにより実行されるプログラム、ＯＳに供給するスクリプトデータ等の形態であっても良い。

プログラムを供給するための記録媒体としては、例えば、フロッピー（登録商標）ディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＭＯ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−ＲＷ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭ、ＤＶＤ（ＤＶＤ−ＲＯＭ，ＤＶＤ−Ｒ）などがある。

その他、プログラムの供給方法としては、クライアントコンピュータのブラウザを用いてインターネットのホームページに接続し、該ホームページから本発明のコンピュータプログラムそのもの、もしくは圧縮され自動インストール機能を含むファイルをハードディスク等の記録媒体にダウンロードすることによっても供給できる。また、本発明のプログラムを構成するプログラムコードを複数のファイルに分割し、それぞれのファイルを異なるホームページからダウンロードすることによっても実現可能である。つまり、本発明の機能処理をコンピュータで実現するためのプログラムファイルを複数のユーザに対してダウンロードさせるＷＷＷサーバも、本発明に含まれるものである。

また、本発明のプログラムを暗号化してＣＤ−ＲＯＭ等の記憶媒体に格納してユーザに配布し、所定の条件をクリアしたユーザに対し、インターネットを介してホームページから暗号化を解く鍵情報をダウンロードさせ、その鍵情報を使用することにより暗号化されたプログラムを実行してコンピュータにインストールさせて実現することも可能である。

また、コンピュータが、読み出したプログラムを実行することによって、前述した実施形態の機能が実現される他、そのプログラムの指示に基づき、コンピュータ上で稼動しているＯＳなどが、実際の処理の一部または全部を行い、その処理によっても前述した実施形態の機能が実現され得る。

さらに、記録媒体から読み出されたプログラムが、コンピュータに挿入された機能拡張ボードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書き込まれた後、そのプログラムの指示に基づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵなどが実際の処理の一部または全部を行い、その処理によっても前述した実施形態の機能が実現される。

本発明の一実施形態に係る在庫管理装置の構成図である。 本実施形態に係る在庫管理装置の需要実績ＤＢ１０１に蓄積されているデータの一例を示す図である。 本実施形態に係る在庫管理装置の需要予測履歴ＤＢ１０２に蓄積されているデータの一例を示す図である。 本実施形態に係る在庫管理装置に備わる商品マスタの一例を示す図である。 本実施形態に係る在庫管理装置の安全在庫量ＤＢ１０４に蓄積されているデータ（各商品の安全在庫量）の一例を示す図である。 本実施形態で使用される補正関数決定テーブルの一例を示す図である。 グループ決定テーブルの一例を示す図である。 本実施形態に係る在庫管理装置を実現する情報処理装置（コンピュータ）の細部構成を示すブロック図である。 本実施形態に係る在庫管理装置の安全在庫量算出部１２０の細部処理手順を説明するためのフローチャートである。 ステップＳ１０６のグループ決定処理の細部手順を説明するためのフローチャートである。 ステップＳ１０７の補正関数決定処理の細部手順を説明するためのフローチャートである。 本発明の一実施形態に係る在庫管理装置における誤差分析部１３０の動作手順を説明するためのフローチャートである。 分析対象指定機能に基づく誤差分析画面例を示す図である。 ステップＳ２０１における分析対象決定処理の詳細を説明するためのフローチャートである。 ステップＳ２０２における誤差算出処理の詳細を説明するためのフローチャートである。 グラフ表示機能によって表示される散布図の一例を示す図である。 グラフ表示機能によって表示される散布図の一例を示す図である。 グラフ表示機能によって表示される散布図の一例を示す図である。 グラフ表示機能によって表示される散布図の一例を示す図である。 グラフ表示機能によって表示される散布図の一例を示す図である。 グラフ表示機能の画面例を示す図である。 ステップＳ２０９のグループ決定テーブル設定処理の詳細を説明するためのフローチャートである。 ステップＳ２１０の補正関数テーブル設定処理の詳細を説明するためのフローチャートである。 ある商品の２００３年１月から１２月までの需要実績値と需要予測値を示す図である。 図２４に示す商品１の需要実績値と需要予測値とを折線グラフで表示した図である。 図２４に示す商品２の需要実績値と需要予測値とを折線グラフで表示した図である。 図２４に示す商品３の需要実績値と需要予測値とを折線グラフで表示した図である。 本実施形態に係る在庫管理装置に備わる安全係数テーブルの一例を示す図である。

符号の説明

１００ データベース（ＤＢ）
１０１ 需要実績ＤＢ
１０２ 需要予測履歴ＤＢ
１０３ 各種マスタ
１０４ 安全在庫量ＤＢ
１１０ 需要予測部
１２０ 安全在庫量算出部
１２１ 誤差補正部
１２２ 補正安全在庫算出部
１２３ 安全在庫逆補正部
１３０ 誤差分析部

Claims (9)

1. 商品の安全在庫量情報を算出する安全在庫算出装置であって、
   前記商品の過去の需要予測値と需要実績値とを記憶する予実記憶手段と、
   前記予実記憶手段に記憶された前記商品の過去の需要予測値と需要実績値との誤差と、前記商品の過去の需要予測値と、の関係を表示し、前記誤差を変数とする前記誤差補正用の複数の補正関数の候補から、ユーザによる選択指示に従って、前記商品に対して適用する補正関数を決定する補正関数決定手段と、
   前記安全在庫量情報を算出するための、前記商品に対する評価期間及び安全係数を記憶する期間係数記憶手段と、
   前記期間係数記憶手段に記憶されている前記商品の評価期間における、前記予実記憶手段に記憶されている前記商品の過去の需要予測値と需要実績値との誤差を、前記補正関数決定手段により決定された補正関数の前記変数に代入して演算することにより、補正誤差を算出する補正誤差算出手段と、
   前記補正誤差算出手段によって算出された前記評価期間における補正誤差の二乗の和を前記評価期間における補正誤差の時点数で除した値の平方根を、誤差のばらつき度合いとして算出するばらつき度合い算出手段と、
   前記期間係数記憶手段に記憶されている前記商品に対応する安全係数と、前記商品の調達期間の平方根と、前記ばらつき度合い算出手段によって算出された誤差のばらつき度合いと、を乗ずることにより得られる値を補正安全在庫情報として算出する補正安全在庫算出手段と、
   前記補正関数決定手段により決定された補正関数の逆関数の変数に、前記補正安全在庫算出手段によって算出された補正安全在庫情報を代入して演算することにより、前記商品の安全在庫量情報を算出する安全在庫量算出手段と、
   前記安全在庫量算出手段が算出した安全在庫量情報を出力する手段と
   を備えることを特徴とする安全在庫算出装置。
2. ユーザによる選択指示に従って、前記予実記憶手段に記憶されている前記商品の過去の需要予測値の複数時点のグループを決定するグループ決定手段を更に備え、
   前記補正関数決定手段は、ユーザによる選択指示に従って、前記グループ決定手段によって決定された商品のグループに適用する補正関数を決定することを特徴とする請求項１に記載の安全在庫算出装置。
3. 前記複数の補正関数の候補のうちの１つは、
   （前記需要予測値―前記需要実績値）をｘとすると、前記補正関数ｆ（ｘ）は、
   ｆ（ｘ）＝ｘ／前記需要予測値
   を満たすことを特徴とする請求項１又は２に記載の安全在庫算出装置。
4. 前記複数の補正関数の候補のうちの１つは、
   （前記需要予測値―前記需要実績値）をｘとすると、前記補正関数ｆ（ｘ）は、
   ｆ（ｘ）＝ｘ／√需要予測値
   を満たすことを特徴とする請求項１乃至３の何れか１項に記載の安全在庫算出装置。
5. 商品の安全在庫量情報を算出する為に、
   前記商品の過去の需要予測値と需要実績値とを記憶する予実記憶手段と、
   前記安全在庫量情報を算出するための、前記商品に対する評価期間及び安全係数を記憶する期間係数記憶手段と、
   を備える安全在庫算出装置の制御方法であって、
   前記予実記憶手段に記憶された前記商品の過去の需要予測値と需要実績値との誤差と、前記商品の過去の需要予測値と、の関係を表示し、前記誤差を変数とする前記誤差補正用の複数の補正関数の候補から、ユーザによる選択指示に従って、前記商品に対して適用する補正関数を決定する補正関数決定工程と、
   前記期間係数記憶手段に記憶されている前記商品の評価期間における、前記予実記憶手段に記憶されている前記商品の過去の需要予測値と需要実績値との誤差を、前記補正関数決定工程で決定された補正関数の前記変数に代入して演算することにより、補正誤差を算出する補正誤差算出工程と、
   前記補正誤差算出工程で算出された前記評価期間における補正誤差の二乗の和を前記評価期間における補正誤差の時点数で除した値の平方根を、誤差のばらつき度合いとして算出するばらつき度合い算出工程と、
   前記期間係数記憶手段に記憶されている前記商品に対応する安全係数と、前記商品の調達期間の平方根と、前記ばらつき度合い算出工程で算出された誤差のばらつき度合いと、を乗ずることにより得られる値を補正安全在庫情報として算出する補正安全在庫算出工程と、
   前記補正関数決定工程で決定された補正関数の逆関数の変数に、前記補正安全在庫算出工程で算出された補正安全在庫情報を代入して演算することにより、前記商品の安全在庫量情報を算出する安全在庫量算出工程と、
   前記安全在庫量算出工程で算出した安全在庫量情報を出力する工程と
   を備えることを特徴とする安全在庫算出装置の制御方法。
6. ユーザによる選択指示に従って、前記予実記憶手段に記憶されている前記商品の過去の需要予測値の複数時点のグループを決定するグループ決定工程を更に備え、
   前記補正関数決定工程では、ユーザによる選択指示に従って、前記グループ決定工程で決定された商品のグループに適用する補正関数を決定することを特徴とする請求項５に記載の安全在庫算出装置の制御方法。
7. 前記複数の補正関数の候補のうちの１つは、
   （前記需要予測値―前記需要実績値）をｘとすると、前記補正関数ｆ（ｘ）は、
   ｆ（ｘ）＝ｘ／前記需要予測値
   を満たすことを特徴とする請求項５又は６に記載の安全在庫算出装置の制御方法。
8. 前記複数の補正関数の候補のうちの１つは、
   （前記需要予測値―前記需要実績値）をｘとすると、前記補正関数ｆ（ｘ）は、
   ｆ（ｘ）＝ｘ／√需要予測値
   を満たすことを特徴とする請求項５乃至７の何れか１項に記載の安全在庫算出装置の制御方法。
9. コンピュータを、請求項１乃至４の何れか１項に記載の安全在庫算出装置が有する各手段として機能させるためのコンピュータプログラム。

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