JP5411794B2 - 生涯需要予測方法、プログラムおよび生涯需要予測装置 - Google Patents

生涯需要予測方法、プログラムおよび生涯需要予測装置 Download PDF

Info

Publication number
JP5411794B2
JP5411794B2 JP2010102250A JP2010102250A JP5411794B2 JP 5411794 B2 JP5411794 B2 JP 5411794B2 JP 2010102250 A JP2010102250 A JP 2010102250A JP 2010102250 A JP2010102250 A JP 2010102250A JP 5411794 B2 JP5411794 B2 JP 5411794B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
year
product
demand
maintenance
parts
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.)
Expired - Fee Related
Application number
JP2010102250A
Other languages
English (en)
Other versions
JP2011232936A (ja
Inventor
新司 飯塚
聡 宗形
大 手塚
Original Assignee
株式会社日立ソリューションズ東日本
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 株式会社日立ソリューションズ東日本 filed Critical 株式会社日立ソリューションズ東日本
Priority to JP2010102250A priority Critical patent/JP5411794B2/ja
Publication of JP2011232936A publication Critical patent/JP2011232936A/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP5411794B2 publication Critical patent/JP5411794B2/ja
Expired - Fee Related legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • YGENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02PCLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
    • Y02P90/00Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
    • Y02P90/30Computing systems specially adapted for manufacturing

Landscapes

  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Description

本発明は、生涯需要予測方法、プログラムおよび生涯需要予測装置の技術に関する。
製造メーカでは、製品で使用される部品の製造打ち切り時に、該当する保守部品のまとめ生産を行うため、保守期間に必要となる保守部品の数量(以下、生涯需要と称する)を予測する必要がある。従来、製造メーカでは、一定の減少幅または減少率で需要が減衰すると仮定することで、保守部品の生涯需要を予測している。このような方法は、継続的な需要減少期にある部品への適用を前提としている。
また、特許文献1には、需要予測パターンを用いて商品の需要予測を行う需要予測方法、在庫計画策定方法、需要予測システムおよび在庫計画策定システムが開示されている。
特開2009−230555号公報
しかしながら、近年、新製品の投入や、新技術の導入が短期間で行われるようになり、製品の製造打切の時期が早まる傾向にある。そのため、一定の減少幅または減少率で需要が減衰するという仮定が適用できない保守期間序盤の保守部品に対して生涯需要を予測する必要がある。
また、製造メーカではIT(Information Technology)化の時期や、データ容量の都合により、保守部品の需要実績が保守期間よりも短い期間しかない場合がある。このような場合、特許文献1に記載の技術のような保守期間全体の需要実績を基にパターン化した予測手法を利用することができない。
このような背景に鑑みて本発明がなされたのであり、本発明は、短期間の需要実績しかない場合でも保守部品の生涯需要を予測することを目的とする。
前記課題を解決するため、本発明は、製品に使用されている保守部品の需要量を予測する生涯需要予測装置による生涯需要予測方法であって、前記生涯需要予測装置は、記憶部に、少なくとも製品の出荷開始年と、年毎における該製品の出荷台数である製品出荷台数が登録されている製品情報と、前記製品に用いられる保守部品の年毎における出荷台数である部品出荷台数が登録されている部品情報と、を格納しており、前記保守部品が使用されている、前記製品情報に含まれるすべての製品のうち、最も製品出荷開始年が早い製品を特定し、当該特定した製品の製品出荷開始年を経過年の1年目とし、前記経過1年目から任意の年までの、前記保守部品が使用されている、前記製品情報に含まれるすべての製品の出荷台数を加算した累積出荷台数を算出し、前記部品情報に含まれる、前記任意の年における前記保守部品の部品出荷台数を、前記累積出荷台数で除算した正規化部品需要量を、各経過年および各保守部品について算出し、入力部を介して、所定のルールで前記保守部品がグループに分類されると、各経過年における前記グループに属している保守部品に関する正規化部品需要量の統計値を算出し、前記入力部を介して、予測の対象とされた保守部品および年が入力されると、前記入力された年を前記予測の対象とされた保守部品の経過年に変換し、前記予測の対象とされた保守部品が属しているグループにおける前記変換された経過年の正規化部品需要量の統計値と、前記保守部品が使用されている製品の前記変換された経過年までの累積製品出荷量と、を乗算することによって、前記予測の対象とされた保守部品の需要量の予測値を算出することを特徴とする。
その他の実施形態については、実施形態中で後記する。
本発明によれば、短期間の需要実績しかない場合でも保守部品の生涯需要を予測することができる。
本実施形態に係る生涯需要予測装置の構成例を示すブロック図である。 本実施形態に係る処理部の構成例を示す機能ブロック図である。 本実施形態に係る製品属性テーブルの例を示す図である。 本実施形態に係る部品属性テーブルの例を示す図である。 本実施形態に係る製品出荷台数テーブルの例を示す図である。 本実施形態に係る部品出荷台数テーブルの例を示す図である。 本実施形態に係る製品部品対応テーブルの例を示す図である。 本実施形態に係る正規化部品需要量テーブルの例を示す図である。 本実施形態に係る部品グループテーブルの例を示す図である。 本実施形態に係る需要パターンテーブルの例を示す図である。 本実施形態に係る予測対象部品テーブルの例を示す図である。 本実施形態に係る予測結果テーブルの例を示す図である。 本実施形態に係る生涯需要予測方法の全体処理を示す図である。 本実施形態に係る手動グループ化画面例を示す図である。 本実施形態に係る正規化部品需要量算出処理の手順を示すフローチャートである。 本実施形態に係る正規化部品需要量統計値算出処理の手順を示すフローチャートである。 本実施形態に係る部品需要量予測値算出処理の手順を示すフローチャートである。
次に、本発明を実施するための形態(「実施形態」という)について、適宜図面を参照しながら詳細に説明する。なお、本実施形態において、「保守部品」を「部品」と称することとする。
《装置構成》
図1は、本実施形態に係る生涯需要予測装置の構成例を示すブロック図である。
生涯需要予測装置1は、RAM(Random Access Memory)などのメモリ10、HDD(Hard Disk Drive)などの記憶装置20、CPU(Central Processing Unit)30、キーボードやマウスなどの入力装置(入力部)40、ディスプレイや、プリンタなどの表示装置(表示部)50を有している。
メモリ10には、一時的なデータとして、正規化部品需要量テーブル110、部品グループテーブル120、需要パターンテーブル130、予測対象部品テーブル140および予測結果テーブル150が記憶されている。これらの各テーブル110〜150の詳細は後記して説明する。
また、メモリ10には、記憶装置20に格納されているプログラムがロードされ、CPU30によって実行されることにより具現化する処理部100を有している。処理部100の詳細は、図2を参照して後記する。
記憶装置20には、製品属性テーブル(製品情報)210、部品属性テーブル220、製品出荷台数テーブル(製品情報)230、部品出荷台数テーブル(部品情報)240および製品部品対応テーブル250が格納されている。各テーブル210〜250の詳細は後記して説明する。
(処理部)
図2は、本実施形態に係る処理部の構成例を示す機能ブロック図である。
処理部100は、正規化部品需要量算出部101、部品グループ化部102、統計値算出部103、需要パターン表示部104、需要量予測値算出部105、予測結果表示部106および予測結果出力部107を有している。
正規化部品需要量算出部101は、ある部品が使用されている製品(複数)がある場合、一番早くに出荷された製品の出荷開始年を経過1年目とし、経過x年目の部品出荷台数を、当該部品が使用されている製品の市場流通台数で除算した正規化部品需要量を算出する。
部品グループ化部102は、類似の部品同士をグループ化する。
統計値算出部103は、所定の経過年における部品グループ内の正規化部品需要量の統計値を算出する。
需要パターン表示部104は、統計値算出部103における処理結果を表示装置50にグラフの形で表示する。
需要量予測値算出部105は、指定された予測期間における部品需要量の予測値を算出する。
予測結果表示部106および予測結果出力部107は、需要量予測値算出部105における処理結果を表示装置50に表示させる。
《各種テーブル》
次に、図3〜図12を参照して、本実施形態で用いる各種テーブルを説明する。
(製品属性テーブル)
図3は、本実施形態に係る製品属性テーブルの例を示す図である。
製品属性テーブル210は、製品の出荷状況を示すテーブルであり、製品に対し一意に付される製品IDと、製品の種類と、製品出荷開始年と、製品出荷開始年から何年間その製品が出荷され続けたかを示す製品出荷期間と、製品出荷期間における製品総出荷台数とを有している。
(部品属性テーブル)
図4は、本実施形態に係る部品属性テーブルの例を示す図である。
部品属性テーブル220には、部品に対し一意に付される部品IDと、部品の種類とが対の情報として格納されている。
(製品出荷台数テーブル)
図5は、本実施形態に係る製品出荷台数テーブルの例を示す図である。
製品出荷台数テーブル230は、年毎における製品の出荷台数が格納されているテーブルであり、製品IDと、年と、その年における該当する製品の出荷台数とが組の情報として格納されている。
(部品出荷台数テーブル)
図6は、本実施形態に係る部品出荷台数テーブルの例を示す図である。
部品出荷台数テーブル240は、年毎における保守のための部品の出荷台数が格納されているテーブルであり、部品IDと、年と、その年における該当する部品の出荷台数とが組の情報として格納されている。
(製品部品対応テーブル)
図7は、本実施形態に係る製品部品対応テーブルの例を示す図である。
製品部品対応テーブル250は、どの部品がどの製品に用いられているかを示すテーブルであり、製品IDと、部品IDとが対応付けられて格納されている。
図7の例では、部品ID「P00001」を有する部品は、製品ID「M00001」と「M00002」を有する製品に使用されており、部品ID「P00002」を有する部品は、製品ID「M00001」を有する製品に使用されていることを示している。
(正規化部品需要量テーブル)
図8は、本実施形態に係る正規化部品需要量テーブルの例を示す図である。
正規化部品需要量テーブル110は、正規化部品需要量算出部101によって算出された正規化部品需要量が、部品IDと、経過年とに対応付けられて格納されているテーブルである。
(部品グループテーブル)
図9は、本実施形態に係る部品グループテーブルの例を示す図である。
部品グループテーブル120は、部品グループ化部102によってグループ化された部品の情報が格納されているテーブルであり、部品IDと、グループに対し一意に付される部品グループIDとが対応付けられて格納されている。
(需要パターンテーブル)
図10は、本実施形態に係る需要パターンテーブルの例を示す図である。
需要パターンテーブル130は、統計値算出部103によって算出された正規化部品需要量の統計値が、部品グループIDと、経過年とに対応付けられて格納されているテーブルである。
(予測対象部品テーブル)
図11は、本実施形態に係る予測対象部品テーブルの例を示す図である。
予測対象部品テーブル140は、予測の対象となる部品の部品IDが格納されているテーブルである。
(予測結果テーブル)
図12は、本実施形態に係る予測結果テーブルの例を示す図である。
予測結果テーブル150は、需要量予測値算出部105によって算出された部品需要量の予測値が部品IDと、予測対象年とに対応付けられて格納されているテーブルである。
《処理の説明》
次に、図1〜図13を参照しつつ、図15から図17に沿って本実施形態に係る生涯需要量予測方法の説明を行う。
(全体処理)
図13は、本実施形態に係る生涯需要予測方法の全体処理を示す図である。
まず、正規化部品需要量算出部101が、各部品が使用されている製品の該当年までの出荷台数の総和で、その年の部品の出荷台数を除算した正規化部品需要量を算出する(S101)。ステップS101の処理については、図15を参照して後記する。
次に、部品グループ化部102が、類似の部品をグループ化する部品グループ化処理を行う(S102)。ステップS102では、類似の製品(例えば、同一系統の冷蔵庫など)に使用されている部品同士をグループ化する。部品グループ化部102は、グループ化された部品にグループIDを発行し、部品IDとグループIDとを対応付けて部品グループテーブル120に格納する。
部品のグループ化処理として、以下の2通りの方法が考えられる。
(1)入力装置40を介して、ユーザが手動で部品のグループ化を行う。この際、ユーザは、入力装置40を介して、製品属性または部品属性の情報を生涯需要予測装置1へ入力し、部品グループ化部102は入力された製品属性または部品属性に該当する部品を該当するグループに属させる。
手動によるグループ化については、図14を参照して後記する。
(2)部品グループ化部102が、多変量の回帰木分類などの既存の分類方法を用いることによって、製品属性または部品属性から部品を分類する。
多変量の回帰木分類をグループ化処理の手段として使用する場合、製品出荷開始年、製品出荷期間、製品総出荷台数などの製品属性や、部品種類などの部品属性を変数とする。部品グループ化部102は、これらの変数に関する条件で分岐する決定木を構築し、部品のグループ化を行う。
例えば、Lを保守期間、NYを経過Y年目の正規化部品需要量としたとき、部品グループ化部102は、NYの分散VYの和V1+V2+・・・+VLが最小となるよう、決定木を構築する。
図14は、本実施形態に係る手動グループ化画面例を示す図である。
手動グループ化画面1400は、未分類部品表示エリア1401と、グループ情報表示エリア1402とを有している。
未分類部品表示エリア1401は、未分類部品一覧表示エリア1411に表示される部品情報と、フィルタリスト表示エリア1412とを有している。
未分類部品一覧表示エリア1411には、グループ化されていない(これから、グループ化する)部品の製品ID、製品IDの数値、製品種類、部品ID1などが表示されている。ここで、部品IDは、図14に図示されている部品ID1の他に、図示していない部品ID2、部品ID3、・・・など、1つの部品を複数の部品IDで管理しているものとする。製品IDの数値は、製品IDの左側からみて最初に現れる数値であり、例えば製品IDが「M00001」であれば、製品IDの数値は「1」となる。製品IDの数値は、例えば、製品の型番や、あるいは仕様を表している。
フィルタリスト表示エリア1412は、未分類部品一覧表示エリア1411をフィルタリングするための表示エリアである。フィルタリスト表示エリア1412で、ユーザがフィルタリング情報を入力した後、フィルタ実行ボタンを選択入力することによって、入力されたフィルタリング情報でフィルタリングされた結果が未分類部品一覧表示エリア1411に反映・表示される。
図14の例では、製品種類が前方一致で「レイゾウコ」であり、かつ、これまでの製品総出荷台数が100000台以上である製品に使用されている部品に関する情報が未分類部品一覧表示エリア1411に表示される。
なお、フィルタリスト表示エリア1412の行追加ボタンを選択入力することで、項目窓1414に入力されている項目を有している行が追加される。
また、ユーザがフィルタリスト表示エリア1412の行削除ボタンを選択入力することで、フィルタリスト表示エリア1412で選択されている行が削除される。
未分類部品一覧表示エリア1411のマーク項目に表示されているチェック欄1413にチェックが選択入力され、グループ追加ボタン1431が押下されると、当該チェックの付された部品がグループ情報表示エリア1402で表示されているグループに追加される。
なお、ユーザが未分類部品一覧表示エリア1411の「全ての部品をマーク」ボタンを選択入力することにより未分類部品一覧表示エリア1411におけるすべてのチェック欄1413にチェックを入力することができ、「全てのマークをクリア」ボタンを選択入力することにより未分類部品一覧表示エリア1411におけるすべてのチェック欄1413のチェックを外すことができる。
グループ情報表示エリア1402は、グループリスト表示エリア1421と、既にグループ化されている部品のリストを表示しているグループ内部品情報表示エリア1422とを有している。
グループリスト表示エリア1421は、作成済み、または作成中の部品グループの一覧が表示されているエリアである。図14の例では、「冷蔵庫ドア2」のグループに属し、製品の総出荷台数が500000台以上に分類されている部品の情報がグループ内部品情報表示エリア1422に表示されている。
なお、グループ内部品情報表示エリア1422に表示されている項目は、未分類部品一覧表示エリア1411と同様であるため、説明を省略する。
ユーザが、グループ名入力窓1424にグループ名を入力し、グループ追加ボタンを選択入力することで、新たな行がグループリスト表示エリア1421に表示され、新しいグループの編集が可能となる。
また、ユーザが、グループ削除ボタンを選択入力することにより、グループリスト表示エリア1421で選択されている行が削除されるとともに、該当するグループが削除される。
また、ユーザによってグループ内部品情報表示エリア1422のマーク項目に表示されているチェック欄1423にチェックが選択入力され、グループ除外ボタン1432が押下されると、当該チェックの付された部品がグループ内部品情報表示エリア1422から削除され、グループから除外される。
なお、ユーザがグループ内部品情報表示エリア1422の「全ての部品をマーク」ボタンを選択入力することにより、すべてのチェック欄1423にチェックを入力することができ、「全てのマークをクリア」ボタンを選択入力することによりグループ内部品情報表示エリア1422におけるすべてのチェック欄1423のチェックを外すことができる。
さらに、手動グループ化画面1400の予測期間入力エリア1403で後記するステップS106における予測期間の入力が可能である。
図13のステップS102の後、統計値算出部103が、各経過年における各部品の正規化部品需要量の統計値を算出する(S103)。統計値算出部103は、ステップS103の結果を需要パターンテーブル130に格納する。ステップS103の処理については、図16を参照して後記する。
そして、需要パターン表示部104が、需要パターンテーブル130の内容をグラフとした需要パターンを表示装置50に表示する(S104)。
続いて、ユーザが入力装置40を介して、予測を行いたい(予測対象とされた)部品に関する製品情報または部品情報に対する条件である予測対象条件などの予測対象情報を生涯需要予測装置1に入力する(S105)。入力された条件に該当する部品が予測対象部品となり、処理部100によって予測対象部品テーブル140に格納される。
そして、ユーザが入力装置40を介して、予測期間を生涯需要予測装置1に入力する(S106)。予測期間は、例えば、図14の予測期間入力エリア1403に示すように予測開始年と予測終了年とで指定される。
次に、需要量予測値算出部105が、ステップS105で指定された部品に関するステップS106で指定された予測期間における部品需要量の予測値を算出する(S107)。算出された予測値は、予測結果テーブル150に格納される。ステップS107の処理は、図17を参照して後記する。
そして、予測結果表示部106が、ステップS107で算出された予測値を予測グラフとして表示装置50に表示し(S108)、予測結果出力部107が、予測結果テーブル150の内容を一覧として表示装置50に表示する(S109)。
(正規化部品需要量算出処理)
図15は、本実施形態に係る正規化部品需要量算出処理(図13のステップS101)の手順を示すフローチャートである。
まず、正規化部品需要量算出部101は、部品属性テーブル220から部品IDを1つ取得する(S201)。
そして、正規化部品需要量算出部101は、製品部品対応テーブル250を参照し、ステップS201で取得した部品IDに対応する製品IDを取得する(S202)。ステップS202では、該当する部品を使用している製品IDがすべて取得されるため、ステップS202で取得される製品IDは1つとは限らないこととなる。
次に、正規化部品需要量算出部101は、製品属性テーブル210を参照して、ステップS202で取得された製品IDに該当する製品のうち、最も製品出荷開始年が早い製品を特定し(S203)、特定した製品の製品出荷開始年(E0)を経過1年目とする(S204)。
そして、正規化部品需要量算出部101は経過年を示す変数Yに1を代入する(S205)。
続いて、正規化部品需要量算出部101は、ステップS202で取得した製品IDに対応する製品に対し、製品出荷台数テーブル230を参照して、該当する製品のE0年から(E0+Y−1)年(経過Y年目)までの製品出荷台数の総和(SY)を算出する(S206)。
そして、正規化部品需要量算出部101は、ステップS202で取得した製品IDのうち、ステップS206を行っていない製品があるか否かを判定する(S207)。
ステップS207の結果、ステップS206を行っていない製品IDがある場合(S207→Yes)、正規化部品需要量算出部101はステップS206へ戻り、次の製品の出荷台数の総和をSYに加算する。
ステップS207の結果、ステップS206を行っていない製品IDがない場合(S207→No)、正規化部品需要量算出部101は、部品出荷台数テーブル240を参照して、処理対象となっている部品の経過Y年目における部品出荷台数DYを取得する(S208)。
そして、正規化部品需要量算出部101は、経過Y年目の正規化部品需要量NYをNY=DY/SYを計算することによって算出し(S209)、結果を部品ID、Yとともに正規化部品需要量テーブル110に格納する。なお、経過Y年目における部品出荷台数のデータがない場合、ステップS209の処理をスキップし、正規化部品需要量テーブルには、部品ID、Yのみを格納する。
次に、正規化部品需要量算出部101は、部品出荷台数テーブル240を参照して、経過Y+1年目以降において、部品出荷台数のデータが少なくとも1つ部品出荷台数テーブル240にあるか否かを判定する(S210)。
ステップS210の結果、経過Y+1年目以降において、部品出荷台数のデータが少なくとも1つ部品出荷台数テーブル240にある場合(S210→Yes)、正規化部品需要量算出部101は、Yに1を加算し(S211)、ステップS206へ処理を戻す。
ステップS210の結果、経過Y+1年目以降において、部品出荷台数のデータが1つも部品出荷台数テーブル240にない場合(S210→No)、正規化部品需要量算出部101は、部品属性テーブル220に格納されているすべての部品についてステップS201〜S211の処理を完了したか否かを判定する(S212)。
ステップS212の結果、部品属性テーブル220に格納されているすべての部品について処理を行っていない場合(S212→No)、正規化部品需要量算出部101は、ステップS201へ処理を戻し、次の部品IDを取得する。
ステップS212の結果、部品属性テーブル220に格納されているすべての部品について処理(S102)を行っている場合(S212→Yes)、処理部100は図13の処理へリターンする。
(正規化部品需要量統計値算出処理)
図16は、本実施形態に係る正規化部品需要量統計値算出処理(図13のステップS103)の手順を示すフローチャートである。
まず、統計値算出部103が部品グループテーブル120から部品グループIDを1つ取得する(S301)。
次に、統計値算出部103は、経過年を示す変数Yを1で初期化する(S302)。
そして、統計値算出部103は、部品グループIDをキーとして、部品グループテーブル120から対応している部品IDを取得する(S303)。
続いて、統計値算出部103は、正規化部品需要量テーブル110から、ステップS303で取得した部品IDと、経過年Yとに対応している正規化部品需要量を取得する(S304)。ステップS304において、統計値算出部103は、ステップS303で取得したすべての部品IDに対応している正規化部品需要量を取得する。
そして、統計値算出部103は、取得した正規化部品需要量の統計値を算出する(S305)。統計値には、平均値や、中央値などが用いられる。算出された統計値は、処理対象となっている部品グループIDと、経過年Yとともに需要パターンテーブル130に格納される。
続いて、統計値算出部103は、正規化部品需要量テーブル110を参照し、経過年Y+1において、処理対象となっている部品グループの正規化部品需要量のデータが少なくとも1つ存在するか否かを判定する(S306)。
ステップS306の結果、経過年Y+1における正規化部品需要量が少なくとも1つ存在する場合(S306→Yes)、統計値算出部103は、経過年Yが正規化部品需要量が存在する最大年ではないと判定し、YにY+1を代入し(S307)、ステップS304へ処理を戻す。
ステップS306の結果、経過年Y+1における正規化部品需要量が1つも存在しない場合(S306→No)、統計値算出部103は、経過年Yが正規化部品需要量が存在する最大年であると判定し、すべての部品グループについてステップS301〜S307の処理を完了したか否かを判定する(S308)。
ステップS308の結果、すべての部品グループについて処理を完了していない場合(S308→No)、統計値算出部103は、ステップS301へ処理を戻し、次の部品グループIDを取得する。
ステップS308の結果、すべての部品グループについて処理を完了している場合(S308→Yes)、統計値算出部103は、図13(S104)の処理へリターンする。
(部品需要量予測値算出処理)
図17は、本実施形態に係る部品需要量予測値算出処理(図13のステップS107)の手順を示すフローチャートである。
需要量予測値算出部105は、予測対象部品テーブル140から部品ID(予測対象となる部品ID)を1つ取得する(S401)。
次に、需要量予測値算出部105は、ステップS401で取得した部品IDをキーとして、部品グループテーブル120から部品グループIDを取得する(S402)。
そして、需要量予測値算出部105は、図15のステップS202〜S204と同様の処理を行うことによって、経過1年目の年(製品出荷開始年)E0を特定し、予測対象となっている部品において、ステップS106で入力された予測開始年が経過何年目にあたるかを算出する(S403)。算出された経過年をY0とする。
続いて、需要量予測値算出部105は、経過年を示す変数YにY0を代入する(S404)。
そして、需要量予測値算出部105は、ステップS402で取得した部品グループIDと、経過年Yとをキーとして、需要パターンテーブル130から該当する統計値を取得する(S405)。
次に、需要量予測値算出部105は、製品部品対応テーブル250から、処理対象となっている部品IDに対応している製品IDをすべて取得する(S406)。
続いて、需要量予測値算出部105は、製品出荷台数テーブル230を参照し、ステップS406で取得したすべての製品IDに対応する製品出荷台数を、E0年から(E0+Y−1)年(予測対象年)まで総和する(S407)。総和結果をSYとする。
そして、需要量予測値算出部105は、以下の式(1)から部品需要量の予測値を算出する(S408)。
部品需要量の予測値=統計値×SY ・・・ (1)
そして、部品ID、予測対象年、部品需要量の予測値を組の情報として予測結果テーブル150に格納する。
ここで、予測開始年は、図13のステップS106で取得したものである。
次に、需要量予測値算出部105は、予測対象年が図13のステップS106で入力された予測終了年であるか否かを判定する(S409)。
ステップS409の結果、予測対象年が予測終了年ではない場合(S409→No)、需要量予測値算出部105は、YにY+1を代入し(S410)、ステップS407へ処理を戻す。
ステップS409の結果、予測対象年が予測終了年である場合(S409→Yes)、需要量予測値算出部105は、予測対象部品テーブル140に格納されているすべての部品についてステップS401〜S410の処理を完了したか否かを判定する(S411)。
ステップS411の結果、すべての部品について処理を完了していない場合(S411→No)、需要量予測値算出部105は、ステップS401へ処理を戻し、次の部品IDを予測結果テーブル150から取得する。
ステップS411の結果、すべての部品について処理を完了している場合(S411→Yes)、処理部100は図13の処理へリターンする。
《まとめ》
本実施形態に係る生涯需要予測装置1は、まず、各保守部品の各経過年における部品出荷台数を、経過1年目から該当する経過年までの、該当する保守部品が使用されているすべての製品の累積出荷台数で除算した、正規化部品需要量を算出する。次に、生涯需要予測装置1は、予めグループ化していた部品内で正規化部品需要量の統計値を算出する。そして、生涯需要予測装置1は、予測したい経過年において部品が使用されている製品の経過1年目からの総和に算出した統計値を乗算することで部品需要量の予測値を算出する。
このようにすることで、予測した経過年の統計値がわかっていれば部品需要量の予測値を算出できるため、短期間の需要実績しか得られない状況でも部品需要量の予測値を算出することができる。
1 生涯需要予測装置
10 メモリ
20 記憶装置
30 CPU
40 入力装置(入力部)
50 表示装置(表示部)
100 処理部
101 正規化部品需要量算出部
102 部品グループ化部
103 統計値算出部
104 需要パターン表示部
105 需要量予測値算出部
106 予測結果表示部
107 予測結果出力部
110 正規化部品需要量テーブル
120 部品グループテーブル
130 需要パターンテーブル
140 予測対象部品テーブル
150 予測結果テーブル
210 製品属性テーブル(製品情報)
220 部品属性テーブル
230 製品出荷台数テーブル(製品情報)
240 部品出荷台数テーブル(部品情報)
250 製品部品対応テーブル

Claims (8)

  1. 製品に使用されている保守部品の需要量を予測する生涯需要予測装置による生涯需要予測方法であって、
    前記生涯需要予測装置は、
    記憶部に、
    少なくとも製品の出荷開始年と、年毎における該製品の出荷台数である製品出荷台数が登録されている製品情報と、
    前記製品に用いられる保守部品の年毎における出荷台数である部品出荷台数が登録されている部品情報と、
    を格納しており、
    前記保守部品が使用されている、前記製品情報に含まれるすべての製品のうち、最も製品出荷開始年が早い製品を特定し、
    当該特定した製品の製品出荷開始年を経過年の1年目とし、
    前記経過1年目から任意の年までの、前記保守部品が使用されている、前記製品情報に含まれるすべての製品の出荷台数を加算した累積出荷台数を算出し、
    前記部品情報に含まれる、前記任意の年における前記保守部品の部品出荷台数を、前記累積出荷台数で除算した正規化部品需要量を、各経過年および各保守部品について算出し、
    入力部を介して、所定のルールで前記保守部品がグループに分類されると、
    各経過年における前記グループに属している保守部品に関する正規化部品需要量の統計値を算出し、
    前記入力部を介して、予測の対象とされた保守部品および年が入力されると、
    前記入力された年を前記予測の対象とされた保守部品の経過年に変換し、
    前記予測の対象とされた保守部品が属しているグループにおける前記変換された経過年の正規化部品需要量の統計値と、前記保守部品が使用されている製品の前記変換された経過年までの累積製品出荷量と、を乗算することによって、前記予測の対象とされた保守部品の需要量の予測値を算出する
    ことを特徴とする生涯需要予測方法。
  2. 前記グループに分類することは、前記入力部を介して入力された情報を基に行われる
    ことを特徴とする請求項1に記載の生涯需要予測方法。
  3. 前記グループに分類することは、前記製品の属性情報または前記保守部品の属性情報を変数とした多変量の回帰木分類によって行われる
    ことを特徴とする請求項1に記載の生涯需要予測方法。
  4. 前記統計値は、平均値または中央値である
    ことを特徴とする請求項1に記載の生涯需要予測方法。
  5. 前記経過年毎の前記正規化部品需要量の統計値をグラフとして表示部に表示させる
    ことを特徴とする請求項1に記載の生涯需要予測方法。
  6. 前記経過年毎の前記部品需要量の予測値をグラフとして表示部に表示させる
    ことを特徴とする請求項1に記載の生涯需要予測方法。
  7. 請求項1から請求項6のいずれか一項に記載の生涯需要予測方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
  8. 製品に使用されている保守部品の需要量を予測する生涯需要予測装置であって、
    少なくとも製品の出荷開始年と、年毎における該製品の出荷台数である製品出荷台数が登録されている製品情報を格納するとともに、前記製品に用いられる保守部品の年毎における出荷台数である部品出荷台数が登録されている部品情報を格納する記憶部と、
    前記保守部品が使用されている、前記製品情報に含まれるすべての製品のうち、最も製品出荷開始年が早い製品を特定し、当該特定した製品の製品出荷開始年を経過年の1年目とし、前記経過1年目から任意の年までの、前記保守部品が使用されている、前記製品情報に含まれるすべての製品の出荷台数を加算した累積出荷台数を算出し、前記部品情報に含まれる、前記任意の年における前記保守部品の部品出荷台数を、前記累積出荷台数で除算した正規化部品需要量を、各経過年および各保守部品について算出する正規化部品需要量算出部と、
    入力部を介して、所定のルールで前記保守部品がグループに分類されると、各経過年における前記グループに属している保守部品に関する正規化部品需要量の統計値を算出する統計値算出部と、
    前記入力部を介して、予測の対象とされた保守部品および年が入力されると、前記入力された年を前記予測の対象とされた保守部品の経過年に変換し、前記予測の対象とされた保守部品が属しているグループにおける前記変換された経過年の正規化部品需要量の統計値と、前記保守部品が使用されている製品の前記変換された経過年までの累積製品出荷量と、を乗算することによって、前記予測の対象とされた保守部品の需要量の予測値を算出する需要量予測値算出部と、
    を有することを特徴とする生涯需要予測装置。
JP2010102250A 2010-04-27 2010-04-27 生涯需要予測方法、プログラムおよび生涯需要予測装置 Expired - Fee Related JP5411794B2 (ja)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2010102250A JP5411794B2 (ja) 2010-04-27 2010-04-27 生涯需要予測方法、プログラムおよび生涯需要予測装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2010102250A JP5411794B2 (ja) 2010-04-27 2010-04-27 生涯需要予測方法、プログラムおよび生涯需要予測装置

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2011232936A JP2011232936A (ja) 2011-11-17
JP5411794B2 true JP5411794B2 (ja) 2014-02-12

Family

ID=45322198

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2010102250A Expired - Fee Related JP5411794B2 (ja) 2010-04-27 2010-04-27 生涯需要予測方法、プログラムおよび生涯需要予測装置

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP5411794B2 (ja)

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP5924966B2 (ja) * 2012-02-08 2016-05-25 三菱重工業株式会社 需要予測装置、需要予測方法および需要予測プログラム
JP5752621B2 (ja) * 2012-03-02 2015-07-22 株式会社日立ソリューションズ東日本 需要予測装置、需要予測プログラムおよび需要予測方法

Family Cites Families (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4521152B2 (ja) * 2002-03-05 2010-08-11 株式会社東芝 半導体製造装置
JP2006139454A (ja) * 2004-11-11 2006-06-01 Canon Inc 生産管理システム及び方法並びにプログラム
JP2006350923A (ja) * 2005-06-20 2006-12-28 Ricoh Co Ltd 交換部品推定システム、交換部品推定方法および交換部品推定プログラム
JP4944416B2 (ja) * 2005-09-15 2012-05-30 株式会社ブリヂストン タイヤ交換本数算出装置及びタイヤ交換本数算出プログラム
JP2007199844A (ja) * 2006-01-24 2007-08-09 Hitachi Ltd 部品需要予測プログラム、部品需要予測方法、及びこの方法を実行するシステム
JP2007287182A (ja) * 2007-08-06 2007-11-01 Hitachi Ltd 保守用部品管理システム
JP5133012B2 (ja) * 2007-09-05 2013-01-30 株式会社リコー 在庫部品設定システム、在庫部品設定方法及び在庫部品設定プログラム

Also Published As

Publication number Publication date
JP2011232936A (ja) 2011-11-17

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP5592813B2 (ja) 生涯需要予測方法、プログラムおよび生涯需要予測装置
JP6259568B2 (ja) ユーザ間の親密度に基づいて友人の友人を推薦するソーシャルネットワークサービスシステム及びその提供方法
CN111324639B (zh) 数据监测方法、装置及计算机可读存储介质
US20110267351A1 (en) Dynamic Adaptive Process Discovery and Compliance
US10611086B2 (en) System and method for evaluating additive manufacturing index
JP2007219692A (ja) プロセス異常分析装置およびプロセス異常分析システム並びにプログラム
US10699225B2 (en) Production management support apparatus, production management support method, and production management support program
JP2012226511A (ja) 歩留まり予測システムおよび歩留まり予測プログラム
JP5411794B2 (ja) 生涯需要予測方法、プログラムおよび生涯需要予測装置
JP4661267B2 (ja) 原因調査装置、原因調査システム、原因調査方法、原因調査プログラム、および、原因調査プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体
US20200034348A1 (en) Information processing device, information processing method, and recording medium
JP2015114787A (ja) 情報処理装置
CN111324594B (zh) 用于粮食加工业的数据融合方法、装置、设备及存储介质
CN113537657B (zh) 商品库存量确定方法、装置、存储介质及计算机设备
JPWO2012008621A1 (ja) 指標監視システム、指標監視方法およびプログラム
US11010703B2 (en) Productivity measurement, modeling and illustration system
CN111737233A (zh) 数据监控方法及装置
CN109976986A (zh) 异常设备的检测方法及装置
CN116862385A (zh) 生产数据的差异调整方法、装置、计算机设备和存储介质
KR20150032476A (ko) 프로세스 구간의 소요시간 측정을 통한 작업 지연 원인 분석방법
US20210191933A1 (en) Data analysis device and data analysis method
US11093517B2 (en) Evaluation result display method, evaluation result display apparatus, and non-transitory computer-readable recording medium storing evaluation result display program
JP2006323636A (ja) プロジェクトリスク管理支援システム
JP6033075B2 (ja) 製品検索装置及び製品検索方法のプログラム
JP5967992B2 (ja) 生産計画立案装置、生産計画立案方法および生産計画立案プログラム

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20130221

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20131021

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: 20131029

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20131108

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 5411794

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

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

LAPS Cancellation because of no payment of annual fees