JP6344396B2 - 発注量決定装置、発注量決定方法、プログラム、及び、発注量決定システム - Google Patents
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Description
特許文献3は、予測誤差の標準偏差に基づいて、安全在庫量を算出する技術を開示する。
第1のタイミングに店舗に受け入れられる商品の発注量を決定する発注量決定装置であって、
隠れ変数が階層構造で表わされ、当該階層構造に確率モデルを表わすコンポーネントが配された構造である階層隠れ構造と、当該階層隠れ構造において、前記払出量の予測に用いる特定のコンポーネントを選ぶ際にたどる経路を選ぶ基準となる門関数と、前記商品の払出量に影響を与え得る予測情報とに基づいて、前記特定のコンポーネントを決定するコンポーネント決定手段と、
前記特定のコンポーネントと、前記予測情報とに基づいて、特定のタイミングから、前記第1のタイミング以降における第2のタイミングまでの前記商品の払出量を算出する払出量予測手段と、
前記払出量と、前記特定のタイミングにおける前記商品の在庫量と、前記特定のタイミングから前記第1のタイミングまでの期間における前記商品の受入量と、前記特定のコンポーネントに関する予測誤差の散布度とに基づき、前記発注量を決定する発注量決定手段と
を備える発注量決定装置である。
情報処理装置を用いて、第1のタイミングに店舗に受け入れられる商品の発注量を、隠れ変数が階層構造で表わされ、当該階層構造に確率モデルを表わすコンポーネントが配された構造である階層隠れ構造と、当該階層隠れ構造において、前記払出量の予測に用いる特定のコンポーネントを選ぶ際にたどる経路を選ぶ基準となる門関数と、前記商品の払出量に影響を与え得る予測情報とに基づいて、前記特定のコンポーネントを決定し、前記特定のコンポーネントと、前記予測情報とに基づいて、特定のタイミングから、前記第1のタイミング以降における第2のタイミングまでの前記商品の払出量を算出し、前記払出量と、前記特定のタイミングにおける前記商品の在庫量と、前記特定のタイミングから前記第1のタイミングまでの期間における前記商品の受入量と、前記特定のコンポーネントに関する予測誤差の散布度とに基づき、決定する発注量決定方法である。
第1のタイミングに店舗に受け入れられる商品の発注量を決定するプログラム、あるいは、該プログラムが記録された記録媒体であって、
前記プログラムは、
隠れ変数が階層構造で表わされ、当該階層構造に確率モデルを表わすコンポーネントが配された構造である階層隠れ構造と、当該階層隠れ構造において、前記払出量の予測に用いる特定のコンポーネントを選ぶ際にたどる経路を選ぶ基準となる門関数と、前記商品の払出量に影響を与え得る予測情報とに基づいて、前記特定のコンポーネントを決定するコンポーネント決定機能と、
前記特定のコンポーネントと、前記予測情報とに基づいて、特定のタイミングから、前記第1のタイミング以降における第2のタイミングまでの前記商品の払出量を算出する払出量予測機能と、
前記払出量と、前記特定のタイミングにおける前記商品の在庫量と、前記特定のタイミングから前記第1のタイミングまでの期間における前記商品の受入量と、前記特定のコンポーネントに関する予測誤差の散布度とに基づき、前記発注量を決定する発注量決定機能と
をコンピュータに実現させる。
第1のタイミングに店舗に受け入れられる商品の発注量を決定する発注量決定装置であって、
隠れ変数が階層構造で表わされ、当該階層構造に確率モデルを表わすコンポーネントが配された構造である階層隠れ構造と、当該階層隠れ構造において、前記払出量の予測に用いる特定のコンポーネントを選ぶ際にたどる経路を選ぶ基準となる門関数と、前記商品の払出量に影響を与え得る予測情報とに基づいて、前記特定のコンポーネントを決定するコンポーネント決定手段と、
前記特定のコンポーネントと、前記予測情報とに基づいて、特定のタイミングから、前記第1のタイミング以降における第2のタイミングまでの前記商品の払出量を算出する払出量予測手段と、
前記払出量と、前記特定のタイミングにおける前記商品の在庫量と、前記特定のタイミングから前記第1のタイミングまでの期間における前記商品の受入量と、前記特定のコンポーネントに関する予測誤差の散布度とに基づき、前記発注量を決定する発注量決定手段と
を備える発注量決定システムである。
図1は、少なくとも1つの実施形態に係る払出量予測システムの構成例を示すブロック図である。本実施形態に係る払出量予測システム10は、階層的な隠れ変数モデルの推定装置100と、学習用データベース300と、モデルデータベース500と、払出量予測装置700とを備える。払出量予測システム10は、過去における商品の払出に係る情報に基づいて払出量を予測するモデルを生成し、当該モデルを用いて払出量を予測する。
ただし、logは、たとえば、自然対数を表す。自然対数の代わりにネイピア数以外の値が底である対数を適用することもできる。以降に示す式においても、同様である。
・階層隠れ構造の設定部102、
・初期化処理部103、
・階層的な隠れ変数の変分確率の計算処理部104(より詳しくは、最下層の経路隠れ変数の変分確率の計算処理部104−1と、階層設定部104−2、上層の経路隠れ変数の変分確率の計算処理部104−3、及び、階層計算終了の判定処理部104−4)、
・コンポーネントの最適化処理部105、
・門関数の最適化処理部106(より詳しくは、分岐ノードの情報取得部106−1、分岐ノードの選択処理部106−2、分岐パラメータの最適化処理部106−3、及び、全分岐ノードの最適化終了の判定処理部106−4)、
・最適性の判定処理部107、及び、
・最適モデルの選択処理部108。
・階層隠れ構造の設定部102、
・初期化処理部103、
・階層的な隠れ変数の変分確率の計算処理部104(より詳しくは、最下層の経路隠れ変数の変分確率の計算処理部104−1、階層設定部104−2、上層の経路隠れ変数の変分確率の計算処理部104−3、及び、階層計算終了の判定処理部104−4)、
・コンポーネントの最適化処理部105、
・門関数の最適化処理部106(より詳しくは、分岐ノードの情報取得部106−1、分岐ノードの選択処理部106−2、分岐パラメータの最適化処理部106−3、及び、全分岐ノードの最適化終了の判定処理部106−4)、
・最適性の判定処理部107、及び、
・最適モデルの選択処理部108。
・階層隠れ構造の設定部102、
・初期化処理部103、
・階層的な隠れ変数の変分確率の計算処理部104、
・コンポーネントの最適化処理部105、
・門関数の最適化処理部106、
・最適性の判定処理部107、
・最適モデルの選択処理部108。
次に、払出量予測システムの第2の実施形態について説明する。本実施形態に係る払出量予測システムは、払出量予測システム10と比較して、階層的な隠れ変数モデルの推定装置100が階層的な隠れ変数モデルの推定装置200に置き換わったという点に関して相違する。
次に、払出量予測システムの第3の実施形態について説明する。本実施形態に係る払出量予測システムは、階層的な隠れ変数モデルの推定装置の構成が第2の実施形態と異なる。本実施形態に係る、階層的な隠れ変数モデルの推定装置は、階層的な隠れ変数モデルの推定装置200と比較して、門関数の最適化処理部106が門関数の最適化処理部113に置き換わったという点において相違する。
次に、本発明の第4の実施形態について説明する。
次に、払出量予測システムの第5の実施形態について説明する。
次に、払出量予測システムの第6の実施形態について説明する。
ただし、係数a1乃至anは、予め定められた値である。
次に、発注量決定装置の基本構成について説明する。図24は、発注量決定装置の基本構成を示すブロック図である。
20 払出量予測システム
100 階層的な隠れ変数モデルの推定装置
101 データ入力装置
102 階層隠れ構造の設定部
103 初期化処理部
104 階層的な隠れ変数の変分確率の計算処理部
105 コンポーネントの最適化処理部
106 門関数の最適化処理部
107 最適性の判定処理部
108 最適モデルの選択処理部
109 モデル推定結果の出力装置
111 入力データ
112 モデル推定結果
104−1 最下層の経路隠れ変数の変分確率の計算処理部
104−2 階層設定部
104−3 上層の経路隠れ変数の変分確率の計算処理部
104−4 階層計算終了の判定処理部
104−5 推定モデル
104−6 階層的な隠れ変数の変分確率
106−1 分岐ノードの情報取得部
106−2 分岐ノードの選択処理部
106−3 分岐パラメータの最適化処理部
106−4 全分岐ノードの最適化終了の判定処理部
106−6 門関数モデル
113 門関数の最適化処理部
113−1 有効分岐ノードの選別処理部
113−2 分岐パラメータの最適化の並列処理部
200 階層的な隠れ変数モデルの推定装置
201 階層隠れ構造の最適化処理部
201−1 経路隠れ変数の和演算処理部
201−2 経路除去の判定処理部
201−3 経路除去の実行処理部
300 学習用データベース
100 階層的な隠れ変数モデルの推定装置
500 モデルデータベース
700 払出量予測装置
701 データ入力装置
702 モデル取得部
703 コンポーネント決定部
704 払出量予測部
705 予測結果出力装置
711 入力データ
712 予測結果
800 払出量予測装置
820 払出量予測装置
802 モデル取得部
803 コンポーネント決定部
804 払出量予測部
805 予測結果出力装置
806 分類部
826 分類部
812 発注量
810 払出量予測装置
807 クラスタ推定部
827 クラスタ推定部
808 安全量算出部
809 発注量決定部
900 商品推薦装置
901 モデル取得部
902 分類部
903 払出量取得部
904 評価値算出部
905 商品推薦部
906 推薦結果出力装置
911 推薦結果
90 予測用データ入力部
91 コンポーネント決定部
92 払出量予測部
93 発注量決定部
1000 コンピュータ
1001 CPU
1002 主記憶装置
1003 補助記憶装置
1004 インタフェース
Claims (9)
- 第1のタイミングに店舗に受け入れられる商品の発注量を決定する発注量決定装置であって、
前記商品の払出量に影響を与え得る予測情報と、複数のノードを含む階層構造で表される隠れ変数であって、該払出量を予測する確率モデルを表すコンポーネントが配された最下層ノードと、前記予測情報に応じた前記最下層ノードへの分岐先を選択する門関数が配された中間ノードとを含む隠れ変数とに基づいて、前記最下層ノードに配された前記コンポーネントのうち、前記商品の払出量の予測に使用される特定のコンポーネントを決定するコンポーネント決定手段と、
前記特定のコンポーネントと、前記予測情報とに基づいて、特定のタイミングから、前記第1のタイミング以降における第2のタイミングまでの前記商品の払出量を算出する払出量予測手段と、
前記払出量と、前記特定のタイミングにおける前記商品の在庫量と、前記特定のタイミングから前記第1のタイミングまでの期間における前記商品の受入量と、前記特定のコンポーネントに関する予測誤差の散布度とに基づき、前記発注量を決定する発注量決定手段と
を備える発注量決定装置。 - 前記払出量予測手段は、前記特定のタイミングから、前記第2のタイミングまでの間に含まれる複数の期間について、前記コンポーネント決定手段が前記期間に関して決定する前記特定のコンポーネントに基づいて、前記払出量を算出し、
前記払出量予測手段が前記払出量を算出する場合のコンポーネントに関する予測誤差の散布度に応じた量を算出する安全量算出手段を備える
請求項1に記載の発注量決定装置。 - 前記第2のタイミングは、前記第1のタイミングの次に前記商品が受け入れられるタイミングである
請求項1または請求項2に記載の発注量決定装置。 - 前記第2のタイミングは、前記第1のタイミングに受け入れられた前記商品の販売期限である
請求項1または請求項2に記載の発注量決定装置。 - 前記予測誤差の散布度は、前記コンポーネントを生成する場合に参照する目的変数の値と、当該コンポーネントによって算出される目的変数の値との差に関する散布度を含む
請求項1から請求項4の何れか1項に記載の発注量決定装置。 - コンピュータによって、第1のタイミングに店舗に受け入れられる商品の発注量を、前記商品の払出量に影響を与え得る予測情報と、複数のノードを含む階層構造で表される隠れ変数であって、該払出量を予測する確率モデルを表すコンポーネントが配された最下層ノードと、前記予測情報に応じた前記最下層ノードへの分岐先を選択する門関数が配された中間ノードとを含む隠れ変数とに基づいて、前記最下層ノードに配された前記コンポーネントのうち、前記商品の払出量の予測に使用される特定のコンポーネントを決定し、前記特定のコンポーネントと、前記予測情報とに基づいて、特定のタイミングから、前記第1のタイミング以降における第2のタイミングまでの前記商品の払出量を算出し、前記払出量と、前記特定のタイミングにおける前記商品の在庫量と、前記特定のタイミングから前記第1のタイミングまでの期間における前記商品の受入量と、前記特定のコンポーネントに関する予測誤差の散布度とに基づき、決定する発注量決定方法。
- 第1のタイミングに店舗に受け入れられる商品の発注量を決定する発注量決定システムであって、
前記商品の払出量に影響を与え得る予測情報と、複数のノードを含む階層構造で表される隠れ変数であって、該払出量を予測する確率モデルを表すコンポーネントが配された最下層ノードと、前記予測情報に応じた前記最下層ノードへの分岐先を選択する門関数が配された中間ノードとを含む隠れ変数とに基づいて、前記最下層ノードに配された前記コンポーネントのうち、前記商品の払出量の予測に使用される特定のコンポーネントを決定するコンポーネント決定機能と、
前記特定のコンポーネントと、前記予測情報とに基づいて、特定のタイミングから、第1のタイミング以降における第2のタイミングまでの前記商品の払出量を算出する払出量予測機能と、
前記払出量と、前記特定のタイミングにおける前記商品の在庫量と、前記特定のタイミングから前記第1のタイミングまでの期間における前記商品の受入量と、前記特定のコンポーネントに関する予測誤差の散布度とに基づき、発注量を決定する発注量決定機能と
をコンピュータに実現させ、前記第1のタイミングに店舗に受け入れられる前記商品の発注量を決定するプログラム。 - 第1のタイミングに店舗に受け入れられる商品の発注量を決定する発注量決定システムであって、
前記商品の払出量に影響を与え得る予測情報と、複数のノードを含む階層構造で表される隠れ変数であって、該払出量を予測する確率モデルを表すコンポーネントが配された最下層ノードと、前記予測情報に応じた前記最下層ノードへの分岐先を選択する門関数が配された中間ノードとを含む隠れ変数とに基づいて、前記最下層ノードに配された前記コンポーネントのうち、前記商品の払出量の予測に使用される特定のコンポーネントを決定するコンポーネント決定手段と、
前記特定のコンポーネントと、前記予測情報とに基づいて、特定のタイミングから、前記第1のタイミング以降における第2のタイミングまでの前記商品の払出量を算出する払出量予測手段と、
前記払出量と、前記特定のタイミングにおける前記商品の在庫量と、前記特定のタイミングから前記第1のタイミングまでの期間における前記商品の受入量と、前記特定のコンポーネントに関する予測誤差の散布度とに基づき、発注量を決定する発注量決定手段と
を備える発注量決定システム。 - 前記発注量を決定する場合に、前記特定のタイミングから、前記第2のタイミングまでの間に含まれる複数の期間について、前記期間に関して決定された前記特定のコンポーネントに基づいて、前記払出量を算出し、前記払出量を算出する場合のコンポーネントに関する予測誤差の散布度に応じた量を算出する請求項6に記載の発注量決定方法。
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CN111429190B (zh) * | 2020-06-11 | 2020-11-24 | 北京每日优鲜电子商务有限公司 | 物料采购订单的自动生成方法及系统、服务器及介质 |
CN112085441A (zh) * | 2020-08-27 | 2020-12-15 | 北京每日优鲜电子商务有限公司 | 信息生成方法、装置、电子设备和计算机可读介质 |
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CN114742477B (zh) * | 2022-06-09 | 2022-08-12 | 未来地图(深圳)智能科技有限公司 | 企业订单数据处理方法、装置、设备及存储介质 |
CN115271256B (zh) * | 2022-09-20 | 2022-12-16 | 华东交通大学 | 一种多维分类下的智能化订货方法 |
TWI826043B (zh) * | 2022-10-12 | 2023-12-11 | 緯創資通股份有限公司 | 預測值決策的方法和電子裝置及其電腦可讀取記錄媒體 |
Family Cites Families (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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TW581955B (en) * | 2000-10-27 | 2004-04-01 | Manugistics Inc | Supply chain demand forecasting and planning |
EP1340175A1 (en) * | 2000-10-27 | 2003-09-03 | Manugistics, Inc. | System and method for ensuring order fulfillment |
US7302410B1 (en) * | 2000-12-22 | 2007-11-27 | Demandtec, Inc. | Econometric optimization engine |
US20020143669A1 (en) * | 2001-01-22 | 2002-10-03 | Scheer Robert H. | Method for managing inventory within an integrated supply chain |
US20020198794A1 (en) * | 2001-06-21 | 2002-12-26 | Williams Edward P. | Inventory management system for determining suggested part stocking levels for a vehicle dealer |
JP2004334327A (ja) * | 2003-04-30 | 2004-11-25 | Nri & Ncc Co Ltd | 発注提案システムおよび方法 |
US7251589B1 (en) * | 2005-05-09 | 2007-07-31 | Sas Institute Inc. | Computer-implemented system and method for generating forecasts |
US7931197B2 (en) * | 2005-09-20 | 2011-04-26 | Rockwell Automation Technologies, Inc. | RFID-based product manufacturing and lifecycle management |
JP2008310477A (ja) * | 2007-06-13 | 2008-12-25 | Nec Corp | 販売数量予測システム、販売数量予測方法、および基幹装置 |
US20130332233A1 (en) * | 2011-02-23 | 2013-12-12 | Naoko Kishikawa | Prediction system and program for parts shipment quantity |
US9354578B2 (en) * | 2012-03-12 | 2016-05-31 | Xerox Corporation | Systems and methods for forecasting supply or service consumption for a printing device |
US8768790B2 (en) * | 2012-03-15 | 2014-07-01 | Logility, Inc. | Product-family inventory replenishment system using a composite product mix framework |
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