JP5119115B2 - 手法自動選択装置、手法自動選択方法及びプログラム。 - Google Patents
手法自動選択装置、手法自動選択方法及びプログラム。 Download PDFInfo
- Publication number
- JP5119115B2 JP5119115B2 JP2008254578A JP2008254578A JP5119115B2 JP 5119115 B2 JP5119115 B2 JP 5119115B2 JP 2008254578 A JP2008254578 A JP 2008254578A JP 2008254578 A JP2008254578 A JP 2008254578A JP 5119115 B2 JP5119115 B2 JP 5119115B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- inventory
- product
- demand
- order
- verification
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 239
- 238000010187 selection method Methods 0.000 title claims description 7
- 238000012795 verification Methods 0.000 claims description 137
- 238000004088 simulation Methods 0.000 claims description 71
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 68
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims description 34
- 238000012384 transportation and delivery Methods 0.000 claims description 25
- 238000013277 forecasting method Methods 0.000 claims description 8
- 238000010200 validation analysis Methods 0.000 claims description 3
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 11
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 8
- 230000006870 function Effects 0.000 description 5
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 4
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 4
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 3
- 238000013439 planning Methods 0.000 description 2
- 238000009825 accumulation Methods 0.000 description 1
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000001186 cumulative effect Effects 0.000 description 1
- 230000007812 deficiency Effects 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 238000009499 grossing Methods 0.000 description 1
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 1
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 1
- YHXISWVBGDMDLQ-UHFFFAOYSA-N moclobemide Chemical compound C1=CC(Cl)=CC=C1C(=O)NCCN1CCOCC1 YHXISWVBGDMDLQ-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 1
- 230000001932 seasonal effect Effects 0.000 description 1
- 230000007704 transition Effects 0.000 description 1
Images
Landscapes
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Description
そこで、数ある需要予測手法及び在庫シミュレーション手法から最適な組み合わせを自動的に選定できることが有益であると考えられる。なぜならば、手法の組み合わせは膨大なため、商品毎の特性に合わせて人手により手法を選択すると時間が掛かるためである。
また、特許文献2に記載された技術では、計画立案サイクル、調達リードタイム及び計画リードタイムなどの設定値が更新されると、更新された設定値に基づいて安全在庫を再計算することにより、適切な在庫管理を行っている。安全在庫とは、予測に誤差が生じても品切れを起こさないようにするために確保する在庫である。
また、特許文献2に記載された技術では、リードタイムを考慮しているが、在庫シミュレーション手法を自動的に選択することはできない。
本発明は上記の点に鑑みてなされたものであり、その目的は、数多くある需要予測手法と在庫シミュレーション手法から商品毎に最適な組み合わせを自動的に選択することができる手法自動選択装置、手法自動選択方法及びプログラムを提供することにある。
まず、以下で用いる語を次のように定義する。
検証期間とは、商品の販売数量の実績値(販売実績)がある期間であって、検証を行う期間である。
検証日とは、検証期間中の任意の一日である。
予測需要量とは、検証日以前の販売実績に基づいて求められる検証日翌日以降の需要量の予測値である。予測需要量は、需要予測手法を用いて算出される。
リードタイム日数とは、商品を発注してから納品されるまでの日数であり、「納品日−発注日」より求められる。
発注量とは、予測需要量とリードタイム日数に基づいて求められる予測値であって、小売店が商品を発注する一日毎の量の予測値である。発注量は、在庫シミュレーション手法を用いて算出される。
納品量とは、発注量に基づいて求められる予測値であって、小売店に商品が納品される一日毎の量の予測値である。
理論在庫とは、納品量と予測需要量に基づいて求められる在庫量の予測値である。検証日の理論在庫は、検証日前日の理論在庫に納品量を加算し、予測需要量を減算した値である。なお、検証期間初日の理論在庫は在庫量の実績値とする。
発注予測誤差とは、理論在庫と販売実績の差に基づいて求められる評価の指標であり、在庫水準と、在庫金額と、欠品量と、機会損失と、である。理論在庫から販売実績を減算した値が正の場合は、その値が在庫水準であり、0が欠品量である。また、理論在庫から販売実績を減算した値が負の場合は、その値の絶対値が欠品量であり、0が在庫水準である。理論在庫から販売実績を減算した値が0の場合は、在庫水準及び欠品量は0である。在庫金額は、在庫水準と商品の販売単価とを乗算した値である。また、機会損失は、欠品量と商品の販売単価と乗算した値である。本実施形態の手法自動選択装置は、発注予測誤差に基づいて需要予測手法及び在庫シミュレーション手法の組を選択する。
手法自動選択装置1は、複数の需要予測手法と複数の在庫シミュレーション手法から商品毎に対応する組み合わせを選択する装置である。手法自動選択装置1には、予め複数の需要予測手法及び、複数の在庫シミュレーション手法に基づく処理を実行するプログラムをそれぞれの手法の名前と対応付けて記憶する手段がそなえられており、記憶されている需要予測手法及び在庫シミュレーション手法に基づく処理を実行する機能が設けられている。手法自動選択装置1は、記憶されている需要予測手法名と在庫シミュレーション手法名の組み合わせを選択する。
需要予測手法は、商品の販売実績から予測需要量を算出する手法である。需要予測手法には、例えば、時系列分析のAR(AutoRegressive model)、MA(MovingAverage model)、ARIMAモデル(AutoRegressiveIntegratedMovingAverage model)、単純移動平均、指数平滑法、重回帰モデル及びこれらの混合などがある。
また、在庫シミュレーション手法は、各商品の予測需要量から発注量を算出する手法である。在庫シミュレーション手法には、例えば、発注日から納品日までの予測需要量の累積から発注日の在庫量を引いて発注量を算出する手法や予測需要量を基に正規分布やポアソン分布を用いて適正在庫量を算出し、算出した適性在庫量から発注日の在庫量を減算して発注量を算出する手法などがある。
また、日毎の販売数が少ない僅少商品や、データが集っていない新商品などでは、ポアソン分布が有用である。実績値を平均としたポアソン分布の累積が99%になる点の在庫量を確保すれば、欠品率を1%以下に押さえることができる。
理論在庫算出部12は、在庫シミュレーション手法を用いて、予測需要量算出部11が算出した予測需要量とリードタイムテーブルに記憶されているリードタイム日数から理論在庫を検証日毎に算出する。
需要予測手法記憶部18は、需要予測手法に基づく処理を実行するプログラムを手法の名前と対応付けて記憶している。
在庫シミュレーション手法記憶部19は、在庫シミュレーション手法に基づく処理を実行するプログラムを手法の名前と対応付けて記憶している。
手法評価部14は、発注予測誤差出力部13が算出した発注予測誤差に基づいて各需要予測手法及び在庫シミュレーション手法の組の評価を行い、最適な組み合わせを選択する。また、手法評価部14は評価結果である評価ランクを格納する評価結果テーブルを生成する。
図示するように、商品販売実績テーブルは、行と列からなる2次元の表形式のデータであり、商品JAN(Japanese Article Number)コードと、日付と、販売数量と、単価と、在庫量の各項目の列を有している。このテーブルの各行は商品JANコードと日付の組毎に存在する。商品JANコードは、各商品を識別するためのコードである。販売数量(販売実績)は、その日の終了時点の販売数量である。単価は、商品の販売単価である。在庫量は、その日の終了時点の在庫量である。
図示するように、検証期間テーブルは、検証開始日と、検証終了日の各項目の列を有している。検証開始日には、日付が格納されている。検証終了日には、検証開始日以降の日付が格納されている。なお、検証期間は、検証開始日から検証終了日までの期間である。
図示するように、リードタイムテーブルは、行と列からなる2次元の表形式のデータであり、商品JANコードとリードタイム日数の各項目の列を有している。このテーブルの各行は商品JANコード毎に存在する。
まず、ステップS1では、予測需要量算出部11が、各需要予測手法を用いて、商品販売実績テーブルから予測需要量を検証日毎に算出する。図9を参照して予測需要量算出処理の具体的な手順を説明する。図9は、予測需要量算出処理の手順を示すフローチャートである。
まず、ステップS101では、予測需要量算出部11は、手法自動選択装置1が実行可能な需要予測手法を1つ選択する。
次に、ステップS102では、予測需要量算出部11は、検証期間テーブルに設定されている検証開始日を検証日とする。
次に、ステップS103では、予測需要量算出部11は、検証日の翌日を予測日付とする。
次に、ステップS104では、予測需要量算出部11は、商品販売実績テーブルから商品に対応する販売数量であって検証日以前の日付のものを抽出し、選択した需要予測手法を用いて抽出した販売数量から予測日付の予測需要量を算出する。そして、予測需要量算出部11は、算出した予測需要量を予測需要テーブルに格納する。
次に、ステップS105では、予測需要量算出部11は、予測日付が検証日+最大リードタイム日数か否かを判定する。最大リードタイム日数とは、リードタイムテーブルに記憶されているリードタイム日数の最大値である。予測日付が検証日+最大リードタイム日数である場合には、ステップS107へ進む。一方、予測日付が検証日+最大リードタイム日数よりも前である場合は、ステップS106へ進む。
ステップS106では、予測需要量算出部11は、予測日付の翌日を予測日付とし、ステップS104へ戻る。
次に、ステップS108では、予測需要量算出部11は、検証日が検証終了日であるか否かを判定する。検証日が検証終了日である場合には、ステップS109へ進む。一方、検証日が検証終了日よりも前である場合は、ステップS103へ戻る。
ステップS109では、予測需要量算出部11は、全ての需要予測手法についてステップS102からS108に示す処理を行ったか否かを判定する。全ての需要予測手法について行った場合には、処理を終了する。一方、行っていない場合には、ステップS110へ進む。
ステップS110では、次の需要予測手法を選択してステップS102へ戻る。
次に、ステップS2では、理論在庫算出部12が、各在庫シミュレーション手法を用いて、予測需要テーブルとリードタイムテーブルから発注量を検証日毎に算出する。図10を参照して発注量算出処理の具体的な手順を説明する。図10は、発注量算出処理の手順を示すフローチャートである。
まず、ステップS201では、理論在庫算出部12は、手法自動選択装置1が実行可能な需要予測手法を1つ選択する。そして、選択した需要予測手法に対応する予測需要量をステップS1で生成した予測需要テーブルから抽出する。
次に、ステップS202では、理論在庫算出部12は、手法自動選択装置1が実行可能な在庫シミュレーション手法を1つ選択する。
次に、ステップS203では、理論在庫算出部12は、検証期間テーブルに設定されている検証開始日を検証日とする。
次に、ステップS204では、理論在庫算出部12は、ステップS201で抽出した予測需要量から検証日に対応するものを抽出する。そして、理論在庫算出部12は、商品に対応するリードタイム日数をリードタイムテーブルから読み出し、ステップS202で選択した在庫シミュレーション手法を用いて、読み出したリードタイム日数と抽出した予測需要量とから検証日の発注量を算出する。
ステップS206では、理論在庫算出部12は、検証日の翌日を検証日としてステップS204に戻る。
一方、ステップS207では、理論在庫算出部12は、全ての在庫シミュレーション手法についてステップS203からS206に示す処理を行ったか否かを判定する。全ての在庫シミュレーション手法について行った場合には、ステップS209へ進む。一方、全ての在庫シミュレーション手法について行っていない場合には、ステップS208へ進む。
ステップS208では、理論在庫算出部12は、次の在庫シミュレーション手法を選択してステップS203へ戻る。
一方、ステップS209では、理論在庫算出部12は、全ての需要予測手法についてステップS202からS208に示す処理を行ったか否かを判定する。全ての需要予測手法について行った場合には、処理を終了する。一方、全ての予測需要手法について行っていない場合には、ステップS210へ進む。
ステップS210では、理論在庫算出部12は、次の予測需要手法を選択してステップS202へ戻る。
次に、ステップS3では、理論在庫算出部12が、ステップS2で算出した発注量を基に各検証日の理論在庫を需要予測手法と在庫シミュレーション手法の組毎に算出する。図11を参照して理論在庫算出処理の具体的な手順を説明する。図11は、理論在庫算出処理の手順を示すフローチャートである。
まず、ステップS301では、理論在庫算出部12は、需要予測手法と在庫シミュレーションの組を選択する。
次に、ステップS302では、理論在庫算出部12は、検証期間テーブルに設定されている検証開始日を検証日とする。
次に、ステップS303では、理論在庫算出部12は、商品に対応するリードタイム日数をリードタイムテーブルから読み出し、(検証日−リードタイム日数)における発注量を検証日の納品量とする。
次に、ステップS304では、理論在庫算出部12は、算出した納品量に検証日前日の理論在庫を加算して、検証日の予測需要量を減算し、検証日の理論在庫とする。そして、理論在庫算出部12は、算出した理論在庫を発注予測誤差テーブルに格納する。
次に、ステップS305では、理論在庫算出部12は、検証日が検証期間テーブルの検証終了日か否かを判定する。検証日が検証終了日である場合には、ステップS307へ進む。一方、検証日が検証終了日よりも前である場合には、ステップS306へ進む。
ステップS306では、理論在庫算出部12は、検証日の翌日を検証日としてステップS303へ戻る。
一方、ステップS307では、理論在庫算出部12は、全ての需要予測手法と在庫シミュレーションの組についてステップS302からS306に示す処理を行ったか否かを判定する。全ての組について行った場合には、処理を終了する。一方、全ての組について行っていない場合には、ステップS308へ進む。
ステップS308では、理論在庫算出部12は、次の需要予測手法と在庫シミュレーションの組を選択して302へ戻る。
次に、ステップS4では、発注予測誤差出力部13が、需要予測手法と在庫シミュレーション手法の組毎に各検証日の発注予測誤差を算出する。図12を参照して発注予測誤差算出処理の具体的な手順を説明する。図12は、発注予測誤差算出処理の手順を示すフローチャートである。
まず、ステップS401では、発注予測誤差出力部13は、需要予測手法と在庫シミュレーションの組を選択する。
次に、ステップS402では、発注予測誤差出力部13は、検証期間テーブルに設定されている検証開始日を検証日とする。
次に、ステップS403では、発注予測誤差出力部13は、商品と検証日に対応する販売数量及び単価を販売実績テーブルから読み出す。そして、発注予測誤差出力部13は、選択した需要予測手法と在庫シミュレーションの組及び検証日の前日に対応する理論在庫から販売数量を減算した値を算出する。ただし、納品がその日の営業開始前に実施される、もしくは、その日に納品された商品が販売可能な場合は、検証日の前日に対応する理論在庫に、検証日の納品量を加算し、販売数量を減算した値を算出する。算出した値が正の場合は、その値を在庫水準とする。一方、算出した値が負の場合は、その絶対値を欠品量とする。また、発注予測誤差出力部13は、欠品量と読み出した単価とを乗算した値を機会損失とする。また、発注予測誤差出力部13は、在庫水準と読み出した単価とを乗算した値を在庫金額とする。そして、発注予測誤差出力部13は、算出した在庫水準、欠品量、機会損失及び在庫金額を発注予測誤差テーブルに格納する。
ステップS405では、発注予測誤差出力部13は、検証日の翌日を検証日としてステップS403へ戻る。
一方、ステップS406では、発注予測誤差出力部13は、全ての需要予測手法と在庫シミュレーションの組についてステップS402からS405に示す処理を行った否かを判定する。全ての組について行った場合には、処理を終了する。一方、全ての組について行っていない場合には、ステップS407へ進む。
ステップS407では、発注予測誤差出力部13は、次の需要予測手法と在庫シミュレーションの組を選択してステップS402へ戻る。
また、注予測誤差出力部13は、検証期間全体に対する欠品量が1以上である日数の割合を検証期間中の欠品率とする。
次に、ステップS5では、手法評価部14が、発注予測誤差に基づいて商品に最適な需要予測手法と在庫シミュレーション手法の組を選択する。具体的には、手法評価部14は、検証期間中の欠品率が所定の閾値を超えない組のうち、在庫水準の平均値が小さいものから順に小さい評価ランクを付与する。そして、手法評価部14は、最も評価ランクが小さい需要予測手法と在庫シミュレーション手法の組を選択する。また、手法評価部14は、付与した評価ランクを評価結果テーブルに格納する。
なお、本実施形態では、欠品率と在庫水準から需要予測手法と在庫シミュレーション手法の組を選択しているが、例えば、機会損失の平均値が所定の基準値を超えない組のうち、在庫金額の平均値が最小となるものを選択してもよい。あるいは、商品毎に欠品量、欠品日、在庫水準、在庫金額、機会損失の基準を設け、基準を超えない組を選択してもよい。
また、「コンピュータシステム」は、WWWシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境(あるいは表示環境)も含むものとする。
また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ROM、フラッシュメモリ等の書き込み可能な不揮発性メモリ、CD−ROM等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。
また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク(通信網)や電話回線等の通信回線(通信線)のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。
また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良い。さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル(差分プログラム)であっても良い。
Claims (4)
- 商品の販売実績を記憶する商品販売実績記憶部と、
商品の発注から納品までのリードタイムを記憶するリードタイム記憶部と、
需要予測手法を用いて、前記商品販売実績記憶部から読み出した前記商品の販売実績に基づき検証期間中の予測需要量を算出する予測需要量算出部と、
前記商品に対応するリードタイムをリードタイム記憶部から読み出し、在庫シミュレーション手法を用いて当該リードタイムと前記予測需要量から前記検証期間中の発注量を算出し、当該発注量から前記検証期間中の納品量を算出し、算出した納品量に基づいて前記検証期間中の理論在庫を算出する理論在庫算出部と、
前記理論在庫算出部が算出した前記理論在庫と前記商品の販売実績との差から需要予測手法と在庫シミュレーション手法の組毎に発注予測誤差を算出する発注予測誤差出力部と、
前記発注予測誤差出力部が算出した発注予測誤差に基づいて前記商品に対応する需要予測手法と在庫シミュレーション手法の組を選択する手法評価部と、
を備えることを特徴とする手法自動選択装置。 - 前記発注予測誤差出力部は、前記検証期間中の欠品率と在庫水準を算出し、
前記手法評価部は、前記検証期間中の前記欠品率が所定の上限を超えない需要予測手法と在庫シミュレーション手法の組のうち前記在庫水準の平均値が最小となるものを選択する
ことを特徴とする請求項1に記載の手法自動選択装置。 - 商品の販売実績を記憶する商品販売実績記憶部と、商品の発注から納品までのリードタイムを記憶するリードタイム記憶部とを備える手法自動選択装置により行われる手法自動選択方法であって、
予測需要量算出部が、需要予測手法を用いて、前記商品の販売実績に基づき検証期間中の予測需要量を算出するステップと、
理論在庫算出部が、在庫シミュレーション手法を用いて、前記予測需要量と前記商品に対応するリードタイムとから前記検証期間中の発注量を算出し、当該発注量から前記検証期間中の納品量を算出し、算出した納品量に基づいて前記検証期間中の理論在庫を算出するステップと、
発注予測誤差出力部が、前記理論在庫と前記商品の販売実績との差から需要予測手法と在庫シミュレーション手法の組毎に発注予測誤差を算出するステップと、
手法評価部が、前記発注予測誤差に基づいて前記商品に対応する需要予測手法と在庫シミュレーション手法の組を選択するステップと、
を有することを特徴とする手法自動選択方法。 - コンピュータに、
需要予測手法を用いて、予め記憶されている商品の販売実績に基づき検証期間中の予測需要量を算出するステップと、
在庫シミュレーション手法を用いて、前記予測需要量と前記商品に対応するリードタイムとから前記検証期間中の発注量を算出し、当該発注量から前記検証期間中の納品量を算出し、算出した納品量に基づいて前記検証期間中の理論在庫を算出するステップと、
前記理論在庫と前記商品の販売実績との差から需要予測手法と在庫シミュレーション手法の組毎に発注予測誤差を算出するステップと、
前記発注予測誤差に基づいて前記商品に対応する需要予測手法と在庫シミュレーション手法の組を選択するステップと、
を実行させるためのプログラム。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2008254578A JP5119115B2 (ja) | 2008-09-30 | 2008-09-30 | 手法自動選択装置、手法自動選択方法及びプログラム。 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2008254578A JP5119115B2 (ja) | 2008-09-30 | 2008-09-30 | 手法自動選択装置、手法自動選択方法及びプログラム。 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2010086278A JP2010086278A (ja) | 2010-04-15 |
JP5119115B2 true JP5119115B2 (ja) | 2013-01-16 |
Family
ID=42250176
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2008254578A Active JP5119115B2 (ja) | 2008-09-30 | 2008-09-30 | 手法自動選択装置、手法自動選択方法及びプログラム。 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP5119115B2 (ja) |
Families Citing this family (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP6307926B2 (ja) * | 2014-02-24 | 2018-04-11 | 富士通株式会社 | 発注量決定方法、発注量決定装置および発注量決定プログラム |
JP6536028B2 (ja) * | 2014-12-10 | 2019-07-03 | 富士通株式会社 | 発注計画決定装置、発注計画決定方法および発注計画決定プログラム |
JP6186537B1 (ja) * | 2017-05-31 | 2017-08-23 | ベンダーサービス株式会社 | 在庫管理発注装置および在庫管理発注方法、ならびにプログラム |
KR102608725B1 (ko) * | 2020-09-28 | 2023-12-01 | 주식회사 굿플레이스 | 무인매장의 상품 자동발주 서비스 제공방법, 서버 및 컴퓨터프로그램 |
Family Cites Families (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH06250190A (ja) * | 1993-02-24 | 1994-09-09 | Toshiba Corp | 液晶表示装置 |
JP2002288295A (ja) * | 2001-03-27 | 2002-10-04 | Digicube Co Ltd | 流通在庫シミュレーション装置、記録媒体、及びプログラム |
JP2003108754A (ja) * | 2001-09-28 | 2003-04-11 | Japan Tobacco Inc | 需給計画システム |
JP2004078487A (ja) * | 2002-08-15 | 2004-03-11 | Hitachi Ltd | 物流管理方法および情報処理装置 |
JP2006018777A (ja) * | 2004-07-05 | 2006-01-19 | Japan Research Institute Ltd | 物品発注量決定方法、物品発注量決定装置、及びコンピュータプログラム |
-
2008
- 2008-09-30 JP JP2008254578A patent/JP5119115B2/ja active Active
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP2010086278A (ja) | 2010-04-15 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US8321260B2 (en) | Product assortment planning system and method utilizing scaled performance metric values | |
JP4678879B2 (ja) | 販売予測システム、方法及びコンピュータプログラム | |
CN107491928A (zh) | 生产计划制作辅助装置以及生产计划制作辅助方法 | |
US20150363732A1 (en) | Device for assisting determination of supply group and program for assisting determination of supply group | |
CN107767092A (zh) | 商品对象信息的处理方法、展示方法及装置 | |
JP5119115B2 (ja) | 手法自動選択装置、手法自動選択方法及びプログラム。 | |
CN111507673A (zh) | 对商品库存进行管理的方法和装置 | |
US20050049907A1 (en) | Using page-view data to project demand for an item | |
JP5439275B2 (ja) | 情報処理装置、原価見通し算出方法、および原価見通し算出プログラム | |
JP5551806B2 (ja) | 統合需要予測装置、統合需要予測方法、及び統合需要予測プログラム | |
JP5202177B2 (ja) | 生産計画立案方法、その実行プログラム及びその実行装置 | |
JP2011145960A (ja) | 商品按分管理装置,商品按分管理プログラム | |
JP6474184B1 (ja) | 株価予測支援システム及び方法 | |
JP2010003112A (ja) | 経営支援装置及び経営支援方法 | |
US20050049909A1 (en) | Manufacturing units of an item in response to demand for the item projected from page-view data | |
JP2007219965A (ja) | 出荷計画算出方法 | |
JP2005242816A (ja) | コンピュータによる受注交渉支援方法 | |
JP4393749B2 (ja) | 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム | |
JP2007279998A (ja) | 先行計画変更考慮形棚卸残高シミュレーションシステム | |
JP2003237946A (ja) | 在庫引当方法 | |
JP2006171856A (ja) | 在庫補充計画システム、在庫補充計画方法、および在庫補充計画プログラム | |
JP4001688B2 (ja) | ロケーション管理装置、方法、および、その記録媒体 | |
JP2001312542A (ja) | 在庫量決定装置及び在庫量決定方法 | |
JP2017072925A (ja) | 安定在庫数量予測システム、安定在庫数量予測方法及びプログラム | |
JP2007219941A (ja) | 経営指標に基づく発注優先順位算出装置、経営指標に基づく発注優先順位算出方法、経営指標に基づく発注優先順位算出プログラム |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20110203 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20120706 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20120717 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20120903 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20120925 |
|
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20121022 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 5119115 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20151026 Year of fee payment: 3 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
S533 | Written request for registration of change of name |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313533 |
|
R350 | Written notification of registration of transfer |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350 |