JP6603370B2 - 製品の自動注文のためのシステムおよび方法 - Google Patents

Description

本開示は、製品の補充に関し、特に、販売高を予測し、それに応じて補充のための製品を自動的に注文する、システムおよび方法に関する。

小売店またはコンビニエンスストアにおいて、円滑かつ収益性の高い事業運営を確保するために、必ず常時適切に在庫品目が仕入れられるようにすることは、有用である。例えば、食品などの腐りやすい品目の場合、需要を満たしながら同時に在庫が製品の使用期限の満了前に必ず消費または販売されるように、在庫品目を仕入れなければならない。製品の在庫を完売する確率は、製品の欠品リスクとして知られているかもしれない。さらに、販売前の関連使用期限の満了による製品の廃棄の確率は、製品の処分リスクとして知られているかもしれない。

製品の欠品は、例えばコンビニエンスストアなどの小売店舗が顧客の需要を満足できないので、さらなる販売の機会の損失につながる。他方、製品の処分は、小売店舗とって廃棄による経済的損失につながる。したがって、今日の激しい競争環境の中、優勢を守り利益を最適化するにあたって、在庫品目の計画および管理、ならびに適量の在庫品目の自動的な追加注文が、困難であるが必須のタスクとなっている。

従来の取り組み方では、使用期限、棚スペース、供給、および製品の需要などの要因に基づき種々の製品に対して準備された注文処理または補充方式が使用される。製品の使用期限が相当に長く、製品の関連販売規模が大きい場合、製品の欠品リスクは低い。したがって、欠品リスクを重視する製品の補充方式を策定できる。他方、使用期限が短いか、または販売規模が小さければ、処分リスクを重視するように補充方式を策定できる。

例えば、生鮮食品の事例では、欠品リスクを最小限に抑えようとする試みは、処分リスクの激増につながるかもしれない。さらに、書店および薬局で販売される製品は、一般に、使用期限は長いが販売規模は小さい。そのような事例では、保管スペースが限られていることにより十分な量の在庫を維持できないので、処分リスクが著しく高いかもしれない。

従来の手法は、将来の時点に必要な製品の数を、欠品リスクのみを考慮し過去の販売高に基づいて決定する。そのような手法は、製品を補充する要因として、処分リスクを考慮しない。さらに、プロセス全体が非常に時間のかかるものであり、断片的な取り組み方がとられる。したがって、従来の手法は、製品の補充に関し断片的な取り組み方を提供し、非常に時間がかかり、複雑である。よって、製品の欠品リスクおよび処分リスクの両方に基づいて注文されるべき在庫品目の量を予測し、続いて当該在庫品目を自動的に注文する手法に対するニーズがある。

簡潔さのためおよび例示目的で、本開示はその例を主として参照して記載される。以下の記載では、本開示の完全な理解をもたらすために、多数の具体的な詳細が記載される。しかしながら、当然、本開示はそうした具体的な詳細に限定されることなく実施可能である。そのほか、本開示を不必要に不明瞭にしないように、当業者により容易に理解される一部の方法および構造を詳細に記載していない事例もある。本願明細書で使用される「或る（ａ、ａｎ）」という用語は、特定の要素の少なくとも１つを示すことが意図され、「含む（ｉｎｃｌｕｄｅｓ）」という用語は、含むがそれに限定されないことを意味し、「含んでいる（ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ）」という用語は、含んでいるがそれに限定されないことを意味し、「基づく（ｂａｓｅｄ ｏｎ）」という用語は、少なくとも部分的に基づくことを意味する。

本主題は、予測および製品の自動注文のための１つ以上のシステムおよび方法を記載する。本開示のシステムの１つに関して概要が説明されたが、この概要は、本開示の範囲から逸脱することなく他の実装にも等しく適用可能である。

例示の実施形態において、製品の自動注文のための、以降システムと呼ばれる適応システムが開示される。システムは、受信器、在庫分析器、および学習器を含んでもよい。受信器、在庫分析器、および学習器は、製品の自動注文のために相互に通信していてもよい。製品は、次に限定はされないが、腐りやすい製品、薬、季節商品などを含んでもよい。さらに、システムは、例えばコンビニエンスストアなどの小売店舗における製品の自動注文のために実装されてもよい。

受信器は、小売店に在庫している１つ以上の製品に関連する在庫パラメータを受信してもよい。在庫パラメータは、次に限定はされないが、或る時点までに販売された製品の数、製品の使用に関する有効期限、またはその時点で在庫品目中に在庫している製品の数を含んでもよい。製品の有効期限とは、その製品の使用期限と理解されてもよい。

在庫分析器は、受信器から在庫パラメータを受信してもよい。在庫分析器は、在庫品目中に在庫している数の製品を完売する確率を示す欠品確率係数を求めてもよい。例示の実施形態において、在庫分析器は、販売された製品の数および推定される短期販売高に基づいて欠品確率係数を求めてもよい。在庫分析器はさらに、有効期限が過ぎた後の製品を処分しなければならない確率を示す処分確率係数を求めてもよい。例示の実施形態において、在庫分析器は、販売された製品の数、有効期限、および推定される長期販売高に基づいて処分確率係数を求めてもよい。

欠品確率係数および処分確率係数を求めると、在庫分析器は、リスクバランス係数を確認してもよい。リスクバランス係数は、欠品確率係数に対する処分確率係数の比を示す。次に在庫分析器は、在庫品目に補充する製品の数を、欠品確率係数、処分確率係数、およびリスクバランス係数に基づき決定してもよい。さらに、在庫分析器は、在庫品目に補充する数の製品を入手するためにベンダに購入注文を発行してもよい。

学習器は、或る期間にわたる、販売された製品の数、有効期限、在庫品目中に在庫している製品の数、欠品確率係数、処分確率係数、リスクバランス係数、在庫品目に補充する製品の数、および購入注文の発行に関連する詳細を記憶してもよい。さらに学習器は、後の時点で在庫品目に補充する数の製品を入手するために新たな購入注文を発行するのに使用されるよう、詳細を在庫分析器に転送してもよい。

本開示のシステムは、製品の補充のために欠品リスクならびに処分リスクを考慮することにより、在庫品目を補充する自動化された包括的な取り組み方を提供する。システムは、総合リスクが最小である点を求めることにより在庫品目中に必要な在庫の量を求める。したがって、欠品による機会損失の可能性または製品の廃棄による経済的損失の可能性が削減または除去される。

さらに、本発明の実装を使用すると在庫品目の補充のための分析の精度も改善される。例えば、例示の実施形態は、従来の在庫品目管理手法に比べ、改善した在庫品目の回転をもたらす。さらにシステムは、欠品確率係数および処分確率係数に基づき在庫品目に補充するための注文を自動的に発行する。したがって、人手による介入を原因とする誤りの可能性も除去される。本発明の実装を用いると人手による介入が不要なので、分析に必要な時間も大幅に削減される。

さらに、例示の実装は、当該時点で実行される製品の補充のための分析に関連する詳細を学習し、学習した詳細を、後の時点で分析を実行するために使用する。これは、分析の精度をさらに改善する。さらに、システムは実装の点で柔軟性を提供するので、データ量の増大および他の運用上の要件の変更に適合するために容易に拡張可能である。当業者には当然のことながら、本開示は、リスクを最小限に抑えて収益性を最適化するように注文される在庫品目の適切な量を自動的に判断して注文を発行するために、包括的、柔軟、正確、効果的、インテリジェントで、かつ事前対応型の技術に基づいた取り組み方を提供する。

本開示の特徴は例として示されるものであり、以下の図面（単数または複数）に限定はされない。図面では、同じ数字は同じ要素を示す。

本開示の例示の実施形態による、製品の自動注文のためのシステムを実装する環境を示す。 本開示の例示の実施形態によるシステムのブロック図を示す。 本開示の例示の実施形態によるシステムの別のブロック図を示す。 本開示の例示の実施形態による、販売量と、処分および欠品の確率との関係を表すグラフを示す。 本開示の例示の実施形態によるシステムの実装を示すブロック図を示す。 本開示の例示の実施形態によるシステムを実装するハードウェアプラットフォームを示す。 本開示の例示の実施形態による、製品の自動注文のためのコンピュータに実装された方法を表すフローチャートを示す。

図１は、本開示の例示の実施形態による、製品の自動注文のためのシステム１０２を実装する環境１００を示す。システム１０２は、小売店１０４および製品データベース１０６と通信していてもよい。例示の実施形態においてシステム１０２は、小売店１０４の製品を補充するために実装されてもよい。なお、当業者には当然のことながら、本開示の範囲は小売店に限定されず、製品の補充の任意の用途に拡張されてよい。例示の実施形態において製品は、次に限定はされないが、典型的に短期の有効期限を有する食料品目、典型的に長期の有効期限を有する書籍、その他任意の家庭用製品、または他の産業に関係する任意の製品を含んでもよい。さらに製品データベース１０６は、小売店１０４に在庫している製品の詳細に関連するデータリポジトリと理解されてもよい。

例示の実施形態において、システム１０２の機能性は、例えば小売店１０４のオーナーなどのオペレータによって、ユーザインターフェース（図示せず）を介して利用されてもよい。例示の実施形態において、オーナーは、通信デバイス１０８上のユーザインターフェースを介して各機能性を利用してもよい。通信デバイス１０８は、次に限定はされないが、ラップトップ、デスクトップ、およびスマートフォンを含んでもよい。システム１０２はさらに、システム１０２により伝送される命令に基づき小売店１０４に製品を供給するよう指定されるベンダ１１０と通信していてもよい。

例示の実施形態において、システム１０２は、小売店１０４から、或る時点までに販売された製品の数およびその時点で在庫品目中に在庫している製品の数に関連する情報を受信してもよい。システム１０２は、製品データベース１０６から、製品の使用に関する有効期限を特定する情報も受信してもよい。例示の実施形態において、販売された製品の数、在庫品目中の製品の数、製品の使用に関する有効期限は、在庫パラメータと総称されてもよい。

在庫パラメータは、上述されたパラメータに限定されず、本開示の範囲から逸脱することなく、小売店１０４または類似の施設にて入手可能な製品の在庫に関連する他のパラメータを含んでもよい。例えば、在庫パラメータは、製品に関して推定される短期販売高および推定される長期販売高も含んでもよい。例示の実施形態においてシステム１０２は、在庫品目中に在庫している製品の数に基づき、短期販売高および長期販売高を推定してもよい。短期販売高および長期販売高の推定の詳細は、本開示の後のセクションで説明される。

さらに、システム１０２は、欠品確率係数および処分確率係数を求めてもよい。欠品確率係数は、在庫品目中に在庫している数の製品を完売する確率を示す。例示の実施形態において、システム１０２は、販売された製品の数および推定される短期販売高に基づいて欠品確率係数を求めてもよい。

他方、処分確率係数は、有効期限に達すると製品が処分される事象の確率を示す。例えば、有効期限は、満了日を含んでもよく、製品は、満了日に達すると処分されてもよい。例示の実施形態において、システム１０２は、販売された製品の数、有効期限、および推定される長期販売高に基づいて処分確率係数を求めてもよい。欠品確率係数および処分確率係数の判断の詳細は、本記載の後のセクションにおいて説明される。

例示の実施形態において、システム１０２は、通信デバイス１０８を介してオーナーからリスクバランス係数を受信してもよい。リスクバランス係数は、欠品確率係数に対する処分確率係数の比を示す。さらに、欠品確率係数、処分確率係数、およびリスクバランス係数に基づき、システム１０２は在庫品目に補充する製品の数を決定してもよい。この決定の後、システム１０２は、在庫品目に補充する数の製品を提供するベンダ１１０への購入注文の発行を発生させてもよい。システム１０２は、欠品ならびに処分の総合的なリスクを最小限に抑えるように購入注文を発行してもよい。システム１０２の構成上および動作上の特徴は、図２の記載において詳細に説明される。

図２は、本開示の例示の実施形態によるシステム１０２のブロック図を示す。簡潔にするために、図１の記載の中で既に説明されたシステム１０２の特徴は、図２の記載においては詳細に説明されない。

システム１０２は、在庫検出器２０２、受信器２０４、在庫分析器２０６、学習器２０８、およびレポート生成器２１０を含んでもよい。在庫検出器２０２は、受信器２０４、学習器２０８、およびレポート生成器２１０と通信していてもよい。さらに受信器２０４は、在庫分析器２０６、学習器２０８、およびレポート生成器２１０と通信していてもよい。さらに在庫分析器２０６は、学習器２０８およびレポート生成器２１０と通信していてもよい。さらに学習器２０８は、レポート生成器２１０と通信していてもよい。

在庫検出器２０２は、小売店１０４に設置されてもよい。在庫検出器２０２は、或る時点までに販売された製品の数と、その時点で在庫品目中に在庫している製品の数とを検出してもよい。例示の実施形態において、在庫検出器２０２は、次に限定はされないが、無線周波数識別（ＲＦＩＤ：Ｒａｄｉｏ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ）リーダ、バーコードスキャナ、ビデオもしくは静止画像捕捉デバイス、またはセンサ（例えば重量センサ、近接センサ）を含んでもよい。在庫検出器２０２がＲＦＩＤリーダである事例では、各製品は、ＲＦＩＤタグを用いて記録され、ＲＦＩＤリーダは、製品のタグからＲＦＩＤ情報を感知するように配置されてもよい。一例において、ＲＦＩＤリーダの範囲に対するＲＦＩＤタグを有する製品の位置に基づき、製品は既販売または未販売と記録されてもよい。同様に、在庫検出器２０２がバーコードスキャナである事例では、バーコードを有する製品は、小売店の支払いカウンターに配置されたバーコードスキャナにより検出されると既販売と記録されてもよい。

同じく、例示の実施形態において、製品の場所がビデオ捕捉デバイスを介して監視されてもよく、製品は場所に基づいて既販売または未販売と記録されてもよい。さらに、使用されるセンサは、変位センサまたは動きセンサであってもよく、製品を既販売または未販売と記録するために製品の変位または動きを検出してもよい。そのような製品の記録に基づいて、在庫検出器２０２は、販売された製品の数および在庫品目中に残っている製品の数を検出してもよい。そのような検出がされると、在庫検出器２０２は、販売された製品の数および在庫品目中に在庫している製品の数を特定する情報を受信器２０４に送信してもよい。

受信器２０４は、在庫検出器２０２から詳細を受信してもよい。さらに受信器２０４は、各製品の使用に関する有効期限を特定する情報を外部データベースまたは内部データベースから受信してもよい。例示の実施形態において、外部データベースは、次に限定はされないが、製造業者または流通業者のウェブサイトなど、製品に関連するウェブサイトを含んでもよい。他方、内部データベースは、次に限定はされないが、システム１０２により維持される製品詳細のデータリポジトリを含んでもよい。例示の実施形態において、内部データベースは製品データベース１０４であってもよい。

受信ユニット１０４により在庫パラメータが受信されると、在庫分析器２０６は欠品確率係数および処分確率係数を求めてもよい。

欠品確率係数および処分確率係数に基づき、在庫分析器２０６はリスクバランス係数を求めてもよい。さらに、欠品確率係数、処分確率係数、およびリスクバランス係数に基づき、在庫分析器２０６は在庫品目に補充する製品の数を決定してもよい。例示の実施形態において在庫分析器２０６は、製品の過去の販売高に関連する履歴データに基づき、在庫品目に補充する製品の数を決定してもよい。この決定の後、在庫分析器２０６は、在庫品目を補充するための決定された数の製品を入手するために、ベンダ１１０に購入注文を発行してもよい。

システム１０２は、販売された製品の数、有効期限、在庫品目中に在庫している製品の数、欠品確率係数、処分確率係数、リスクバランス係数、在庫品目に補充する製品の数、および購入注文の発行に関連する詳細を記憶する学習器２０８を含んでもよい。例示の実施形態において、学習器２０８は、所定の期間にわたる詳細を記憶してもよい。例示の実施形態において、学習器２０８はさらに、後の時点で在庫品目に補充する数の製品を入手するための新たな購入注文の発行に向けて、在庫分析器２０６に、所定の期間にわたり記憶された詳細を転送してもよい。

例示の実施形態において、レポート生成器２１０は、購入注文の発行に関連するレポートを発生させてもよい。例示の実施形態において、レポートは、次に限定はされないが、販売された製品の数、有効期限、在庫品目中に在庫している製品の数、欠品確率係数、処分確率係数、リスクバランス係数、および在庫品目に補充する製品の数を含んでもよい。

図３は、本開示の例示の実施形態によるシステム１０２の別のブロック図を示す。簡潔にするために、図１および図２の記載の中で既に説明されたシステム１０２の特徴は、図３の記載においては詳細に説明されない。例示の実施形態において、システム１０２は、図１および２のコンポーネントに加えて、または図１および２のコンポーネントに加えて、各コンポーネントを含んでもよい。

例示の実施形態において、システム１０２は、詳細履歴データベース３０２、製品データベース１０６、在庫データベース３０４、および注文データベース３０６と通信していてもよい。詳細履歴データベース３０２は、システム１０２の履歴データのデータリポジトリとして動作してもよい。在庫データベース３０４は、或る期間にわたり収集された小売店１０４の在庫に関連する詳細を含んでもよい。注文データベース３０６は、或る期間にわたりシステム１０２により発行された注文に関連する詳細を含んでもよい。

さらにシステム１０２は、短期販売高予測器３０８、長期販売高予測器３１０、在庫計算器３１２、および自動注文発信器３１４を含んでもよい。短期販売高予測器３０８は、詳細履歴データベース３０２および在庫計算器３１２と通信していてもよい。長期販売高予測器３１０は、詳細履歴データベース３０２、製品データベース１０６、および在庫計算器３１２と通信していてもよい。在庫計算器３１２は、自動注文発信器３１４と通信していてもよい。自動注文発信器３１４は、在庫データベース３０４および注文データベース３０６と通信していてもよい。さらに、システム１０２は、ユーザインターフェース３１６を介してオーナーと通信していてもよい。

短期販売高予測器３０８は、詳細履歴データベース３０２から読み出された詳細に基づいて製品の短期販売高を推定してもよい。例示の実施形態において、短期販売高予測器３０８は、例えば、次の注文と次の次の注文との間などの販売高確率分布パターンを算出することによって短期販売高を推定してもよい。さらに、販売高確率分布パターンは、例えば所定の継続期間に販売された製品の数などの販売高履歴データの平均値および標準偏差に基づき、正規分布として求められてもよい。一例において、販売高確率分布パターンは、１ヵ月の継続期間に販売された製品の数に関して求められてもよい。他の例示の実施形態において、販売高確率分布パターンは、本開示の範囲から逸脱することなく、例えばポアソン分布などの他の分布手法を用いて求めることもできる。

表１は、詳細履歴データベース３０２から読み出された、１ヵ月の期間に販売された製品の数の例を示す。当業者には当然のことながら、表１は、販売高確率分布パターンの判断を理解する支援のために提供されており、限定として解釈されてはならない。

表１において得られる詳細に基づき、平均および標準偏差が次式のとおり求められてもよい。

次に短期販売高予測器３０８は、平均および標準偏差に基づき、短期需要の確率ρ_ａを求めてもよい。例示の実施形態において、ρ_ａは、次の注文までの需要の確率分布とも理解されてもよい。

長期販売高予測器３１０は、詳細履歴データベース３０２および製品データベース１０６から読み出された詳細に基づいて製品の長期販売高を推定してもよい。例示の実施形態において、長期販売高予測器３１０は、例えば次の注文と製品の有効期限との間などの販売高確率分布パターンを算出することにより長期販売高を推定してもよい。販売高確率分布パターンを求めるための時間窓を決定するために、製品の有効期限が製品データベース１０６から取得されてもよい。

さらに、販売高確率分布パターンは、平均値および標準偏差に基づいて正規分布として求められてもよい。平均値および標準偏差はさらに、販売高履歴データ、例えば時間窓に基づき集計された、所定継続期間に販売された製品の数などに基づき求められてもよい。一例において、販売高確率分布パターンは、１ヵ月の継続期間に販売された製品の数に関して求められてもよい。

表２は、食品の例を、製品データベース１０６から読み出された関連する有効期限とともに示す。例示の実施形態において、長期販売高予測器３１０は、長期販売高を求めるために表１および表２を利用してもよい。当業者には当然のことながら、表２は、販売高確率分布パターンの判断を理解する支援のために提供されており、限定として解釈されてはならない。

表１および表２において得られる詳細に基づき、平均および標準偏差が次式のとおり求められてもよい。

次に長期販売高予測器３１０は、平均および標準偏差に基づき、長期需要の確率ρ_ｂを求めてもよい。例示の実施形態において、ρ_ｂは、販売期限までの需要の確率分布と理解されてもよい。

短期販売高予測器３０８および長期販売高予測器３１０により、それぞれ短期販売高および長期販売高が求められると、在庫計算器３１２は、欠品確率係数Ｐ_ａおよび処分確率係数Ｐ_ｂを求めてもよい。在庫計算器３１２は、販売された製品の数および長期需要の確率ρ_ａに基づき欠品確率係数Ｐ_ａを求めてもよい。在庫計算器３１２は、販売された製品の数、有効期限、および短期需要の確率ρ_ｂに基づき処分確率係数Ｐ_ｂを求めてもよい。

例示の実施形態において、在庫計算器３１２は、欠品予想および処分予想を、短期需要の確率ρ_ａ．および長期需要の確率ρ_ｂに基づき求めてもよい。

例示の実施形態において、「ｘ」は在庫量を示す任意変数を示し、「ｔ」は適正在庫を示す。

在庫計算器３１２はさらに、リスクバランス係数を受信してもよい。例示の実施形態において、リスクバランス係数は、正値であってもよく、オーナーにより決定されてもよい。リスクバランス係数は、欠品リスク重み付け係数Ｗ_ａおよび処分リスク重み付け係数Ｗ_ｂと等しくてもよい。さらに、Ｗ_ａとＷ_ｂとを加算すると、１に等しくてもよい。例えば、Ｗ_ａが０．７５であり、Ｗ_ｂが０．２５である事例では、リスクバランス係数は３であってもよい。

さらに、在庫計算器３１２は、欠品確率分布と処分確率分布との間のリスクバランス係数に基づく、最小総合リスク点を求めてもよい。
リスク＝欠品予想×Ｗ_ａ＋処分予想×Ｗ_ｂ

例示の実施形態において、最小総合リスク点を求めるために、在庫計算器３１２は、総合リスクを適正在庫（ｔ）に関して微分してもよい。

さらに、欠品予想および処分予想の定義により、欠品確率係数Ｐ_ａおよび処分確率係数Ｐ_ｂが次式のとおり求められてもよい。

したがって、在庫計算器３１２は、最小総合リスク点のための条件を、次のとおり求めてもよい：
欠品の確率（Ｐ_ａ）：処分の確率（Ｐ_ｂ）＝Ｗ_ｂ：Ｗ_ａ

例示の実施形態において、在庫計算器３１２は、次の条件を満足する適正在庫（ｔ）の数を求めてもよい。
Ｐ_ａ：Ｐ_ｂ＝Ｗ_ｂ：Ｗ_ａ

図４は、本開示の例示の実施形態による、欠品確率係数Ｐ_ａおよび処分確率係数Ｐ_ｂを表すグラフを示す。図のとおり、注文の量は横座標により示されてもよく、確率係数は縦座標により示されてもよい。グラフはさらに、適正在庫（ｔ）も示す。システム１０２は、製品の適正在庫を求めるために処分リスクを欠品リスクとともに考慮するので、在庫の決定の精度が改善する。

図５は、本開示の例示の実施形態によるシステム１０２の実装を示すブロック図を示す。システム１０２は、販売倉庫５０２および注文管理ツール５０４と通信していてもよい。注文管理ツール５０４はベンダ選択器５０６と通信していてもよい。ベンダ選択器５０６は、小売流通センタ５０８と通信していてもよい。小売流通センタ５０８は、販売倉庫５０２および小売チェーン店５１０と通信していてもよい。小売チェーン店５１０は、顧客５１２に製品を提供してもよい。

例示の実施形態において、システム１０２は、販売倉庫５０２から在庫パラメータを受信してもよい。システム１０２は、在庫品目に補充する製品の数を、欠品確率係数、処分確率係数、およびリスクバランス係数に基づき決定してもよい。システム１０２は、その決定に関連する詳細を注文管理ツール５０４に転送してもよい。注文管理ツール５０４は、発行すべき購入注文を決定して、購入注文をベンダ選択器５０６に転送してもよい。次にベンダ選択器５０６は、ベンダ１１０の信頼性、購入注文を満たすためのベンダ１１０の能力、ベンダ１１０により満たされた以前の購入注文に関連する詳細履歴などの諸要因に基づき、注文を発行するベンダ１１０を選択してもよい。

購入注文を受信すると、ベンダ１１０は、在庫品目に補充する製品を小売流通センタ５０８に供給してもよい。例示の実施形態において、小売流通センタ５０８は適宜、販売倉庫５０２にある在庫品目を更新してもよい。さらに小売流通センタ５０８は、供給された製品を、各小売チェーン店５１０における製品の個々の需要に基づいて小売チェーン店５１０に分配してもよい。小売チェーン店から製品が顧客５１２に提供されてもよい。

例示の実施形態において、システム１０２は、例えばミルクカートンなどの食料品目を販売するコンビニエンスストアにおいて実装されてもよい。コンビニエンスストアには、動きセンサ、ＲＦＩＤリーダ、バーコードスキャナ、およびビデオ捕捉デバイスのうちの１つ以上が設置されていてもよい。これらのコンポーネントは、ミルクカートンの需要を満足するためにミルクカートンの移動を監視する在庫検出器２０２の一部であってもよい。在庫検出器２０２は、或る時点までに販売されたミルクカートンの数、その時点で在庫品目中に在庫しているミルクカートンの数など、在庫パラメータの一部を検出してもよい。

受信器２０４は、在庫検出器２０２から在庫パラメータを受信してもよい。さらに、ミルクカートンの有効期限を特定する情報などの在庫パラメータが内部データベースまたは外部データベースに記憶されてもよい。例えば、ミルクカートンの有効期限は、関連する製造日の１週間後であってもよい。受信器２０４はさらに、外部データベースまたは内部データベースからそのような在庫パラメータを受信してもよい。

次に在庫分析器２０６は、欠品確率係数および処分確率係数を在庫パラメータに基づき求めてもよい。具体的には、在庫分析器２０６は、販売されたミルクカートンの数、推定されるミルクカートンの短期販売高に基づき、欠品確率係数を求めてもよい。さらに在庫分析器２０６は、販売されたミルクカートンの数、有効期限、推定されるミルクカートンの長期販売高に基づき、処分確率係数を求めてもよい。ミルクカートンの長期販売高および短期販売高は、先に説明したように推定されてもよい。

次に在庫分析器２０６は、ミルクカートンの販売に関するリスクバランス係数を求めてもよい。さらに在庫分析器２０６は、推定される販売高を満足するために在庫品目に補充するミルクカートンの数を欠品確率係数、処分確率係数、およびリスクバランス係数に基づいて決定してもよい。よって、在庫分析器２０６は、欠品リスクおよび処分リスクの両方を最小限に抑えるために、在庫品目に補充する適切な数のミルクカートンを注文する購入注文をベンダに発行できる。

図６は、本開示の例によるシステム１０２を実装するハードウェアプラットフォーム６００を示す。例示の実施形態において、ハードウェアプラットフォーム６００は、本願明細書に記載された例とともに使用されてもよいシステム１０２を実装するコンピューティングデバイスであってもよい。コンピューティングデバイスは、サーバまたは別のコンピューティングデバイス中にあってもよいコンポーネントを含む計算プラットフォームを表現してもよい。例示の実施形態において、コンピューティングデバイスは、次に限定はされないが、ラップトップ、デスクトップ、スマートフォン、または特殊用途コンピューティングデバイスを含んでもよい。コンピューティングデバイスは、プロセッサ（例えば単一または複数のプロセッサ）または他のハードウェア処理回路により、本願明細書に記載された方法、機能およびその他プロセスを実行してもよい。これらの方法、機能、および他のプロセスは、コンピュータ可読媒体に記憶された機械可読命令として具現化されてもよく、コンピュータ可読媒体は、ハードウェアストレージデバイス（例えばＲＡＭ（ｒａｎｄｏｍ ａｃｃｅｓｓ ｍｅｍｏｒｙ：ランダムアクセスメモリ）、ＲＯＭ（ｒｅａｄ ｏｎｌｙ ｍｅｍｏｒｙ：読み取り専用メモリ）、ＥＰＲＯＭ（ｅｒａｓａｂｌｅ，ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ＲＯＭ：消去可能プログラム可能ＲＯＭ）、ＥＥＰＲＯＭ（ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ ｅｒａｓａｂｌｅ，ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ＲＯＭ：電気的消去可能プログラム可能ＲＯＭ）、ハードドライブ、およびフラッシュメモリ）など、非一時的なものであってもよい。

コンピューティングデバイスは、本願明細書に記載された方法、機能、手法、および／または他のプロセスの一部または全部を実行する機械可読命令を実装または実行してもよいプロセッサ６０２を含んでもよい。プロセッサ６０２からのコマンドおよびデータが通信バス６０４上で伝達されてもよい。コンピューティングデバイスはさらに、ランタイム中、プロセッサ６０２のための機械可読命令およびデータが存在してもよいランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）などのメインメモリ６０６と、不揮発性メモリであってもよくかつ機械可読命令およびデータを記憶してもよい二次データストレージ６０８とを含んでもよい。メインメモリ６０６およびデータストレージ６０８は、非一時的コンピュータ可読媒体の例である。メインメモリ６０６および／または二次データストレージ６０８は、ウェブオブジェクト、設定データ、テストデータなどを含むオブジェクトリポジトリなど、システム１０２により使用されるデータを記憶してもよい。

コンピューティングデバイスは、例えばキーボード、マウス、ディスプレイなどの入出力（Ｉ／Ｏ：Ｉｎｐｕｔ／Ｏｕｔｐｕｔ）デバイス６１０を含んでもよい。入出力デバイス６１０は、システム１０２のユーザとやり取りするためのユーザインターフェース（ＵＩ：ｕｓｅｒ ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）６１２を含んでもよい。ＵＩ６１２は、ユーザからデータを受領しユーザにデータを提供するためにＩ／Ｏデバイス６１０とともに動作してもよい。コンピューティングデバイスは、ネットワークに接続するためのネットワークインターフェース６１４を含んでもよい。他の既知の電子コンポーネントは、コンピューティングデバイスにおいて追加または置換されてもよい。プロセッサ６０２は、ハードウェアプロセッサとして指定されてもよい。プロセッサ６０２は、上述したシステム１０２の様々なコンポーネントを実行して、後述する方法を実行してもよい。

図７は、本開示の例示の実施形態による、製品の自動注文のためのコンピュータに実装された方法７００を表すフローチャートを示す。方法７００は、本方法を具現化する機械可読命令を実行する少なくとも１つのプロセッサを含む、１つ以上のサーバまたは他のタイプのコンピュータにより実行されてもよい。例えば、図１に示されたシステム１０２が方法７００を具現化する機械可読命令を記憶してもよく、プロセッサ６０２が機械可読命令を実行してもよい。方法７００は、例としてシステム１０２により実行されるものとして記載される。

７０１にて、方法７００が、在庫パラメータを受信することにより開始してもよい。例示の実施形態において、在庫パラメータは、或る時点までに販売された製品の数、製品の使用に関する有効期限、またはその時点で在庫品目中に在庫している製品の数のうちの少なくとも１つを特定する情報を含む。例示の実施形態において、その時点までに販売された製品の数と、その時点に在庫品目中に在庫している製品の数とが検出されてもよい。

７０２にて、方法７００は、在庫品目中に在庫している数の製品を完売する確率を示す欠品確率係数を求めることを含む。欠品確率係数は、販売された製品の数および推定される短期販売高に基づいて求められてもよい。

７０３にて、有効期限が過ぎた後の製品が処分されなければならない事象の確率を示す処分確率係数が求められる。処分確率係数は、販売された製品の数、有効期限、および推定される長期販売高に基づいて求められてもよい。

７０４にて、欠品確率係数に対する処分確率係数の比を示すリスクバランス係数が確認されてもよい。

７０５にて、在庫品目に補充する製品の数が決定されてもよい。例示の実施形態において、製品の数は、欠品確率係数、処分確率係数、およびリスクバランス係数に基づき決定されてもよい。

７０６にて、在庫品目に補充する数の製品を入手するために購入注文がベンダ１１０に発行されてもよい。７０７にて、方法７００は、或る期間にわたる、販売された製品の数、有効期限、在庫品目中に在庫している製品の数、欠品確率係数、処分確率係数、リスクバランス係数、在庫品目に補充する製品の数、および購入注文の発行に関連する詳細を記憶することを含む。

７０８にて、方法７００は、後の時点で在庫品目に補充する数の製品を入手するために新たな購入注文を発行するための詳細を在庫分析器に転送することを含む。例示の実施形態において、購入注文の発行に関連するレポートが生成されてもよい。レポートは、次に限定はされないが、販売された製品の数、有効期限、在庫品目中に在庫している製品の数、欠品確率係数、処分確率係数、リスクバランス係数、および在庫品目に補充する製品の数を含んでもよい。

本開示の例をいくつかの変形とともに本願明細書に記載および例示した。本願明細書で用いた用語、説明、および図面は、例示としてのみ記載されており、限定としての意図はない。本開示の範囲内で多数の変形が可能であり、その範囲は、添付の特許請求の範囲およびその等価物により定義されるよう意図され、別段の指示がない限りすべての用語がそれらの最も広い合理的な意味を表す。

Claims (20)

1. 製品の自動注文のためのシステムであって、前記システムは、
   在庫パラメータを受信する受信器であって、前記在庫パラメータは、
   或る時点までに販売された製品の数、
   製品の使用に関する有効期限、または
   前記時点に在庫品目中に在庫している製品の数
   のうちの少なくとも１つを特定する情報を含む、前記受信器と、
   前記受信器と通信している在庫分析器であって、以下のこと：
   欠品確率係数を求めることであって、前記欠品確率係数は、
   前記在庫品目中に在庫している前記数の製品を完売する確率を示し、
   販売された製品の前記数および推定される短期販売高に基づく、
   前記欠品確率係数を求めること、
   処分確率係数を求めることであって、前記処分確率係数は、
   前記有効期限が過ぎた後の前記製品が処分される事象の確率を示し、
   販売された製品の前記数、前記有効期限、および推定される長期販売高に基づく、
   前記処分確率係数を求めること、
   前記欠品確率係数に対する前記処分確率係数の比を示すリスクバランス係数を確認すること、
   前記在庫品目に補充する製品の数を、前記欠品確率係数、前記処分確率係数、および前記リスクバランス係数に基づき求めること、ならびに
   ベンダに対する購入注文の発行を発生させることであって、
   前記ベンダは、前記在庫品目を補充する前記数の製品を提供する、
   前記発生させること、
   をする、前記在庫分析器と、
   前記受信器および前記在庫分析器と通信している学習器であって、以下のこと：
   所定の期間にわたり、販売された製品の前記数、前記有効期限、前記在庫品目中に在庫している製品の前記数、前記欠品確率係数、前記処分確率係数、前記リスクバランス係数、前記在庫品目に補充する製品の前記数、および前記購入注文の前記発行に関連する詳細を記憶すること、ならびに
   後の時点で前記在庫品目に補充する数の製品を入手するための新たな購入注文の発行に向けて前記詳細を転送すること、
   をする、前記学習器と、
   を備えるシステム。
2. 前記受信器と通信している在庫検出器であって、
   前記時点までに販売された製品の前記数と、前記時点に前記在庫品目中に在庫している製品の前記数とを検出し、
   販売された前記製品の前記数および前記在庫品目中に在庫している製品の前記数を特定する情報を前記受信器に転送する、
   前記在庫検出器をさらに備える、請求項１に記載のシステム。
3. 前記在庫検出器は、無線周波数識別（ＲＦＩＤ）リーダ、ビデオ監視デバイス、またはセンサのうちの少なくとも１つを含む、請求項２に記載のシステム。
4. 前記購入注文の前記発行に関連するレポートを生成するレポート生成器であって、前記レポートは、販売された製品の前記数、前記有効期限、前記在庫品目中に在庫している製品の前記数、前記欠品確率係数、前記処分確率係数、前記リスクバランス係数、および前記在庫品目に補充する製品の前記数のうちの少なくとも１つを特定する情報を含む、前記レポート生成器
   をさらに備える、請求項１に記載のシステム。
5. 前記在庫分析器は、前記製品の前記短期販売高を、前記注文に関連する詳細履歴に基づき推定する、請求項１に記載のシステム。
6. 前記在庫分析器は、次の注文と次の次の注文との間の販売高確率分布パターンを算出することにより前記短期販売高を推定する、請求項５に記載のシステム。
7. 前記在庫分析器は、前記製品の前記長期販売高を、前記注文に関連する詳細履歴および前記製品に関連する詳細に基づき推定する、請求項１に記載のシステム。
8. 前記在庫分析器は、次の注文と前記製品の前記有効期限との間の販売高確率分布パターンを算出することにより前記長期販売高を推定する、請求項７に記載のシステム。
9. 前記製品は、腐りやすい製品、薬、および季節商品を含む、請求項１に記載のシステム。
10. 製品の自動注文のためのシステムであって、前記システムは、
    在庫パラメータを受信する受信器であって、前記在庫パラメータは、
    或る時点までに販売された製品の数、
    製品の使用に関する有効期限、または
    前記時点に在庫品目中に在庫している製品の数
    のうちの少なくとも１つを特定する情報を含む、前記受信器と、
    前記受信器と通信している在庫分析器であって、以下のこと：
    欠品確率係数を求めることであって、前記欠品確率係数は、
    前記在庫品目中に在庫している前記数の製品を完売する確率を示し、
    販売された製品の前記数および推定される短期販売高に基づく、
    前記欠品確率係数を求めること、
    処分確率係数を求めることであって、前記処分確率係数は、
    前記有効期限が過ぎた後の前記製品が処分される事象の確率を示し、
    販売された製品の前記数、前記有効期限、および推定される長期販売高に基づく、
    前記処分確率係数を求めること、
    前記欠品確率係数に対する前記処分確率係数の比を示すリスクバランス係数を確認すること、
    前記在庫品目に補充する製品の数を、前記欠品確率係数、前記処分確率係数、および前記リスクバランス係数に基づき決定すること、ならびに
    ベンダに対する購入注文の発行を発生させることであって、
    前記ベンダは、前記在庫品目を補充する前記数の製品を提供する、
    前記発生させること、
    をする、前記在庫分析器と、
    を備えるシステム。
11. 前記受信器と通信している在庫検出器であって、
    前記時点までに販売された製品の前記数と、前記時点に前記在庫品目中に在庫している製品の前記数とを検出し、
    販売された前記製品の前記数および前記在庫品目中に在庫している製品の前記数を特定する情報を前記受信器に転送する、
    前記在庫検出器をさらに備える、請求項１０に記載のシステム。
12. 前記在庫検出器は、無線周波数識別（ＲＦＩＤ）リーダ、ビデオ監視デバイス、またはセンサのうちの少なくとも１つを含む、請求項１１に記載のシステム。
13. 前記受信器および前記在庫分析器と通信している学習器であって、
    所定の期間にわたり、販売された製品の前記数、前記有効期限、前記在庫品目中に在庫している製品の前記数、前記欠品確率係数、前記処分確率係数、前記リスクバランス係数、前記在庫品目に補充する製品の前記数、および前記購入注文の前記発行に関連する詳細を記憶し、
    後の時点で前記在庫品目に補充する数の製品を入手するための新たな購入注文の発行に向けて前記在庫分析器に前記詳細を転送する、
    前記学習器をさらに備える、請求項１０に記載のシステム。
14. 前記購入注文の前記発行に関連するレポートを生成するレポート生成器であって、前記レポートは、販売された製品の前記数、前記有効期限、前記在庫品目中に在庫している製品の前記数、前記欠品確率係数、前記処分確率係数、前記リスクバランス係数、および前記在庫品目に補充する製品の前記数のうちの少なくとも１つを特定する情報を含む、前記レポート生成器
    をさらに備える、請求項１０に記載のシステム。
15. 前記在庫分析器は、前記製品の前記短期販売高を、前記注文に関連する詳細履歴に基づき推定する、請求項１０に記載のシステム。
16. 前記在庫分析器は、前記製品の前記長期販売高を、前記注文に関連する詳細履歴および前記製品に関連する詳細に基づき推定する、請求項１０に記載のシステム。
17. 製品の自動注文のための、コンピュータに実装された方法であって、前記方法は、少なくとも１つのプロセッサにより実行され、
    在庫パラメータを受信するステップであって、前記在庫パラメータは、或る時点までに販売された製品の数、製品の使用に関する有効期限、または前記時点で在庫品目中に在庫している製品の数のうちの少なくとも１つを特定する情報を含む、前記受信するステップと、
    前記在庫品目中に在庫している前記数の製品を完売する確率を示す欠品確率係数を、販売された製品の前記数および推定される短期販売高に基づいて求めるステップと、
    前記有効期限が過ぎた後の前記製品が処分される事象の確率を示す処分確率係数を、販売された製品の前記数、前記有効期限、および推定される長期販売高に基づいて求めるステップと、
    前記欠品確率係数に対する前記処分確率係数の比を示すリスクバランス係数を確認するステップと、
    前記在庫品目に補充する製品の数を、前記欠品確率係数、前記処分確率係数、および前記リスクバランス係数に基づき決定するステップと、
    前記在庫品目に補充する前記数の製品を提供するベンダへの購入注文の発行を発生させるステップと、
    所定の期間にわたり、販売された製品の前記数、前記有効期限、前記在庫品目中に在庫している製品の前記数、前記欠品確率係数、前記処分確率係数、前記リスクバランス係数、前記在庫品目に補充する製品の前記数、および前記購入注文の前記発行に関連する詳細を記憶するステップと、
    後の時点で前記在庫品目に補充する数の製品を入手するための新たな購入注文の発行に向けて前記詳細を転送するステップと、
    を含む、方法。
18. 前記時点までに販売された製品の前記数と、前記時点に前記在庫品目中に在庫している製品の前記数とを検出するステップをさらに含む、請求項１７に記載の方法。
19. 前記購入注文の前記発行に関連するレポートを生成するステップであって、前記レポートは、販売された製品の前記数、前記有効期限、前記在庫品目中に在庫している製品の前記数、前記欠品確率係数、前記処分確率係数、前記リスクバランス係数、および前記在庫品目に補充する製品の前記数のうちの少なくとも１つを特定する情報を含む、前記生成するステップ
    をさらに含む、請求項１７に記載の方法。
20. 前記製品の前記短期販売高を、前記注文に関連する詳細履歴に基づき推定するステップと、
    前記製品の前記長期販売高を、前記注文に関連する詳細履歴および前記製品に関連する詳細に基づき推定するステップと、
    をさらに含む、請求項１７に記載の方法。

Images