JP6713963B2 - サプライチェーン業務シミュレーションの初期在庫情報生成方法及び装置 - Google Patents

Description

本発明は、サプライチェーン業務シミュレーションの適正在庫水準算出等における初期在庫情報生成方法及び初期在庫情報生成装置に関する。

シミュレーション技術を用いてサプライチェーン上の各拠点で適正な在庫水準を算出するには、市場の需要変動に追従した出庫量・生産量・入庫量を予測する必要がある。市場の需要変動情報を考慮した在庫水準を算出する技術としては、例えば特許文献１がある。

特許文献１に記載されたサプライチェーン最適化システムでは、販売計画の製品数量変動（需要変動）により生産計画変動の生ずることがある生産計画を含む、製品の資材調達から生産を経て販売に至る複数の拠点を有する複数の業務領域からなる一連のサプライチェーンの最適化を図り、製品の欠品を起こすことなく、製品及び資材の在庫品の在庫費用、製品及び資材調達の物流費用の合計が最小となる在庫水準を算出する。

特開２０１０−１６０６８０号公報

在庫水準の適正値算出のためにシミュレータを用いる場合、必要な入力情報は基幹システムや、工場・販社の実行系システムから取得することが多い。特許文献１でもＥＲＰ（Enterprise Resource Planning）パッケージデータから必要な在庫情報等を取得している。

しかしながら、サプライチェーン業務シミュレーションは一般的には、過去から継続して企業活動が行われているサプライチェーンに対して行われるものであり、したがってサプライチェーンを構成する各企業はシミュレーション開始時点においてゼロスタートするわけではなく、何らかの初期在庫（初期製品在庫、初期部品在庫、初期仕掛在庫、初期輸送中在庫）を既に保有しているため、シミュレーションにあたっては何らかの初期在庫情報を設定する必要がある。

このときに初期在庫として基幹システムや実行系システムから収集した情報をそのまま入力情報としてシミュレーションすることは適切でない場合がある。例えば、初期輸送中在庫や初期仕掛在庫といった情報はトランザクションデータであるため、業務ルールや生産や輸送のリードタイムが変更されると変化すべきものである。シミュレーションにおいては様々な条件を変えながら複数回に亘ってシミュレーションを実行することが通常であるが、企業活動が過去からの蓄積であることを鑑みれば、シミュレーションする条件に合わせて初期在庫情報もそれに応じた水準とされている必要がある。

本発明は、サプライチェーン業務シミュレーションを実行する場合に、シミュレーションが適切に実行できる初期在庫情報（初期製品在庫、初期部品在庫、初期仕掛在庫、初期輸送中在庫）を生成することを課題とするものである。

本発明の一実施例であるサプライチェーンシミュレータ装置と接続される初期在庫情報生成装置は、サプライチェーンにおける需要予測情報、需要実績情報、輸送条件情報、生産条件情報及びサプライチェーンを構成する各企業の企業行動ルール情報及び初期在庫情報生成プログラムを登録する制御部と、初期在庫情報生成プログラムを実行する演算部とを有し、サプライチェーンシミュレータ装置がサプライチェーンについてのシミュレーション中に少なくとも需要予測情報、需要実績情報、輸送条件情報、生産条件情報及び企業行動ルール情報の少なくともいずれか一つを変更した場合に、演算部は初期在庫情報生成プログラムを実行する。

適切な初期在庫情報が自動で設定可能となり、サプライチェーン業務シミュレータの入力データ作成の工数削減、ひいてはシミュレーションの精度向上が見込まれる。

サプライチェーン業務シミュレーションシステムの全体構成図である。 初期製品・部品在庫情報のデータ構成例を示す図である。 初期仕掛・輸送中在庫情報のデータ構成例を示す図である。 需要予測情報及び需要実績情報のデータ構成例を示す図である。 輸送条件情報のデータ構成例を示す図である。 生産条件情報のデータ構成例を示す図である。 企業行動ルール情報のデータ構成例を示す図である。 サプライチェーン業務シミュレーションの処理手順を示すフローチャートである。 初期在庫生成の処理手順を示すフローチャートである。 サプライチェーン構成の一例を示す図である。 サプライチェーンにおけるクリティカルパスを示す図である。 初期在庫生成にあたって考慮する期間を説明する図である。

以下に本発明の実施形態について図面を用いて詳細に説明する。図１は、サプライチェーン業務シミュレーションシステムの全体構成図である。本シミュレーションシステムでの処理を図１０のようなサプライチェーンを例にとって説明する。サプライチェーンは、部品の段階から製品が需要者に届くまでのプロセスの連鎖を表現するものである。図１０のサプライチェーンでは、工場１はサプライヤ１、倉庫１を経由して供給される部品ａ等から製品Ａを製造し、販社１を経由して市場１に供給している。また、同様に工場１はサプライヤ２、倉庫２，３を経由して供給される部品ｂ等から製品Ｂを製造し、販社２を経由して市場２に供給している。市場は各製品の納入先を意味する。

初期在庫情報生成装置１０（以下「装置１０」とも称する）は、サプライチェーン業務シミュレーションを行うための適切な初期在庫情報を算出するコンピュータシステムである。装置１０は制御部１００、記憶部１０１、演算部１０２、入力部１０３、出力部１０４を有する。制御部１００には、初期在庫情報を生成するための情報、プログラムが登録されている。制御部１００に登録される情報としては、図１０として示したようなサプライチェーン（「ＳＣ」とも表記する）を構成する各拠点における生産情報及び各拠点間の輸送情報を登録するＳＣモデル情報１０００、サプライチェーンを構成する各企業（拠点）の企業行動ルール情報を登録する業務ルール情報１００１、需要変動情報１００２、初期在庫情報生成プログラム１００３が含まれる。記憶部１０１には、制御部１００の情報に基づき、演算部１０２が初期在庫情報生成プログラム１００３を実行することにより算出した初期在庫情報が登録される。初期在庫情報には、ＳＣ業務シミュレーションを実行する際の初期値となる製品在庫と部品在庫の情報である初期製品・部品在庫情報１０１０と、同じくＳＣ業務シミュレーションを実行する際の初期値となる仕掛在庫と輸送中在庫の情報である初期仕掛・輸送中在庫情報１０１１が含まれる。

装置１０が生成する初期在庫情報の例を示す。図２は初期製品・部品在庫情報１０１０の例であり、企業２０、品目２１、数量２２の項目を有し、ＳＣシミュレータ装置１２の処理実行に必要な製品または部品の初期在庫の数量を情報として持つ。なお、企業２０としてはサプライチェーンを構成する各企業（図１０の例では、ＳＣ業務シミュレーションの実行に必要なサプライヤ、倉庫、工場、販社が該当する）のいずれかが設定される。例えば、レコード２３はシミュレーション開始時点の初期値として工場１が数量１００の部品ａの在庫を保持していることを示している。図３は初期仕掛・輸送中在庫情報１０１１の例であり、企業３０、品目３１、残日数３２、数量３３の項目を有し、ＳＣシミュレータ装置１２の処理実行に必要な仕掛中または輸送中の初期在庫の数量を情報として持つ。例えば、レコード３４はシミュレーション開始時点の初期値として工場１では１４日後に完成する数量１２０の製品Ａが仕掛中であることを示している。一方、工場と違って販社は製造しないので、レコード３５は初期値として販社１では７日後に到着する数量６０の製品Ａが輸送中であることを示している。

装置１０は、ＥＲＰ（Enterprise Resources Planning）１１とＳＣシミュレータ装置１２（以下「装置１２」とも称する）から入力情報を受取り、求めた初期在庫情報を装置１２に渡す。なお、装置１０がＥＲＰ１１と装置１２の双方から取得した情報に同種の情報が含まれている場合は、装置１０は装置１２から受け取った情報を用いて初期在庫情報を算出する。

ＥＲＰ１１から装置１０が受取る情報は品目マスタ情報１１０、需要変動情報１１１、部品表情報１１２、在庫情報１１３、輸送マスタ情報１１４である。品目マスタ情報１１０は、サプライチェーン上で扱う部品、製品すべての品目ＩＤと品目名称の一覧情報である。図４に示す通り、需要変動情報１１１は、需要予測情報１１１ａと需要実績情報１１１ｂとを含む。需要予測情報１１１ａは、企業４１、品目４２ａ、Ｔｏ企業４３ａ、予測立案時点４４、着荷要求日４５ａ、数量４６ａの項目を有し、需要の予測値を情報として持つ。また、需要実績情報１１１ｂはＴｏ企業４３ｂ、品目４２ｂ、着荷要求日４５ｂ、需要量４６ｂの項目を有し、需要の実績値を情報として持つ。例えば、需要予測情報１１１ａのレコード４７ａは、２０１６年４月１日において、販社１が、市場１に、数量１００の製品Ａを２０１６年５月１日に納入すると予測したことを示している。レコード４７ｂは同じ対象に対して２０１６年４月８日において更新された予想であり、この例では数量が１１０に更新されている。需要実績情報１１１ｂのレコード４７ｃはそれらのレコードに対する実績を表しており、市場１に、数量９０の製品Ａを２０１６年５月１日に納入したことを示している。部品表情報１１２は製品を組立てるときの部品の一覧とその親子関係（どの部品がどの製品に使われるか）を表す情報、在庫情報１１３はどこにどの品目（製品または部品）がいくつ在庫として存在するかを表す情報、輸送マスタ情報は拠点間の輸送手段とその輸送リードタイムを表す情報である。

装置１２から装置１０が受取る情報はＳＣモデル情報１２００、業務ルール情報１２０１である。ＳＣモデル情報１２００は輸送条件情報１２００ａ（図５）と生産条件情報１２００ｂ（図６）とを含む。図５に示す通り、輸送条件情報１２００ａはＴｏ企業５１、Ｆｒｏｍ企業５２、品目５３、輸送タイプ５４、輸送リードタイム５５、注文確定期間５６、注文ロットサイズ５７の項目を有し、輸送条件を情報として持つ。例えば、レコード５８は販社１から製品Ａを市場１に船便で輸送する場合の条件を示し、納入日の４日前に注文を確定させる必要があり、注文ロットサイズは１０単位であることを示している。

また、図６に示す通り、生産条件情報１２００ｂは企業６１、親品目６２、子品目６３、員数６４、生産リードタイム６５、生産ロットサイズ６６の項目を有し、生産条件を情報として持つ。例えば、レコード６７及びレコード６８からは、工場１が１単位の製品Ａを生産するために、部品ａ１を１単位、部品ａ２を４単位必要であり、生産には７日間要し、さらに製品Ａの生産ロットサイズは１０単位であることが把握できる。

また、業務ルール情報として企業行動ルール情報１２０１は、図７に示す通り、企業７１、計画／指示７２、更新サイクル７３の項目を有し、サプライチェーン上の各拠点（企業）の計画／指示が更新される頻度を情報として持っている。

装置１０は記憶部１０１に記憶した初期在庫情報を装置１２に渡す。渡された情報は初期在庫情報１２０５として装置１２の制御部１２０に登録される。

ＳＣシミュレータ装置１２は、初期在庫情報生成装置１０及びＥＲＰ１１から受取る情報をもとにサプライチェーン業務シミュレーションを行う。シミュレーション結果はネットワーク１３を通じてユーザ端末１４に表示できる。例えば、シミュレーション結果サマリ画面１４０１により複数のシミュレーション結果のＫＰＩ情報が表示され、在庫水準確認画面１４０２によりサプライチェーン上の各拠点の在庫水準の値が表示される。

なお、装置１０や装置１２は一般的な計算機やサーバにより構成することができる。あるいはクラウド上で実現することも可能である。

図８を用いて図１に示したサプライチェーン業務シミュレーションシステムにより実行されるサプライチェーン業務シミュレーションの処理手順を説明する。

ステップ８０：ＥＲＰからの入力情報登録
装置１２は、品目マスタ情報１１０、需要変動情報１１１、部品表情報１１２、在庫情報１１３、輸送マスタ情報１１４をＥＲＰシステムから受け取る。これらの情報がＥＲＰシステムに不足している場合には、サプライチェーンにおける各企業（工場、販社等）の実行系システムから同等の情報を取得してもよい。

ステップ８１：シミュレーション実行
装置１２は、サプライチェーン業務シミュレーションを行う。装置１２は、制御部１２０に登録された情報を入力としてシミュレーションを実行する。具体的には、制御部１２０にはＳＣモデル情報１２００、業務ルール情報１２０１、シナリオ１２０２、目標ＫＰＩ１２０３、シミュレーションプログラム１２０４及び初期在庫情報１２０５が登録されている。演算部１２２はこれらの情報に基づきシミュレーションプログラム１２０４を実行した結果は記憶部１２１に格納される。具体的には、シミュレーションを行ったＳＣモデル情報１２１０、業務ルール情報１２１１、シナリオ１２１２及びその結果としての結果ＫＰＩ１２１３が格納される。シミュレーションは通常いくつかのシナリオを実行し、その中で目標ＫＰＩが最適となるシナリオをユーザが選択する。シミュレーション実行（ステップ８１）後、ユーザが、入力情報を変更してシミュレーションを継続する場合はステップ８３、シミュレーションを継続しない場合はステップ８６へ進む。

ステップ８３：入力情報を変更
入力情報を変更してシミュレーションを継続する場合、入力情報の変更を行う。変更した入力情報が需要変動情報（図４参照）、輸送条件情報（図５参照）、生産条件情報（図６参照）、企業行動ルール情報（図７参照）のいずれかを含む場合はステップ８５に進み初期在庫情報を生成する。それ以外の入力情報を変更した場合はステップ８１に進み、変更した入力情報に基づきシミュレーションを実行する。

このように変更する入力情報に応じて初期在庫情報の生成要否を判断するのは、上記した入力情報を変更する場合は、サプライチェーンを構成する各企業が有する在庫水準の変動に影響を与えるため、初期在庫情報によってはシミュレーション開始早々に過剰在庫が発生したり、欠品が発生したりする可能性がある。このような変動を発生させる初期在庫情報に基づくシミュレーションは適切ではない。このように初期在庫情報を生成するのは、サプライチェーンを構成する各企業が通常の経営環境において適切に在庫管理を実行してきたと仮定の上、シミュレーション開始初期において異常の生じないことを担保する狙いがある。

ステップ８５：初期在庫情報の生成
装置１０はステップ８３で変更された入力情報に対して、初期在庫情報を生成する。生成方法の詳細は図９を用いて後述する。

ステップ８６：シミュレーション結果の比較
結果ＫＰＩ１２１３をユーザ端末１４から確認し、シナリオごとのシミュレーション結果を比較する。ユーザは目標ＫＰＩとして設定した項目（納期順守率、棚卸資産金額等）の値を確認し、シミュレーション結果から意思決定を行う。

次に、初期在庫生成の処理手順（ステップ８５）を図９のフローチャートに示す。本処理手順が初期在庫情報生成プログラム１００３に実装されている。初期在庫情報の生成にあたっては図１に示す通り、ＥＲＰ１１と装置１２から入力情報を受取る。ＥＲＰ１１からは品目マスタ情報１１０、需要変動情報１１１、部品表情報１１２、在庫情報１１３、輸送マスタ情報１１４といった情報を受取る。装置１２からは、ステップ８３で変更した情報を受け取る。ステップ８３においてＳＣモデル情報１２００及び／または業務ルール情報１２０１が変更されている場合には、既にＥＲＰ１１から同様の情報を取得している場合でも、装置１２からの情報により上書きされる。ＥＲＰ１１と装置１２から情報を取得した後、初期在庫情報の算出を行う。

ステップ９０：
先に述べたように、装置１０に、ＥＲＰ１１と装置１２より初期在庫情報の算出に必要な情報を登録する。特に、需要予測情報及び／または需要実績情報（図４）、輸送条件情報（図５）、生産条件情報（図６）、企業行動ルール情報（図７）の少なくとも一つについて、シミュレーション中に変更した場合（ステップ８３）には、変更後の情報を登録する。

ステップ９１：
シミュレーションの対象とするサプライチェーンにおけるサプライヤから市場までのリードタイムの全長を算出する。このためには、まず装置１０に登録された輸送条件情報（図５）及び生産条件情報（図６）からサプライチェーンのクリティカルパスを判定する。サプライチェーンにおけるパスの長さは市場から末端企業までの輸送リードタイムと生産リードタイム、経由する企業数を足した値として求められる。ここで、経由する企業数を足しているのは、各企業における注文確定に１日かかるとしたためである（図５において、注文確定期間が輸送リードタイム＋１日となっていることに対応する）。したがって、注文確定に日数がかかればその分パスは長くなることになるが、以下の算出例では一律１日としている。

図１１に図１０に示したサプライチェーンにおいて、クリティカルパスを判定した例を示す。図１１に示すような生産リードタイム、輸送リードタイムを持つとした場合、図１１のサプライチェーンのクリティカルパスはパス１１００となる。クリティカルパス１１００における輸送リードタイムと生産リードタイムを足した値を計算すると２２日、経由する企業数は６企業あるため、クリティカルパス１１００のリードタイムは２８日となる。すなわち、図１１に示すサプライチェーンにおいて、サプライヤから市場までのリードタイムの全長は２８日となる。

ステップ９２：
ステップ９１で算出したサプライヤから市場までのリードタイムの全長分、先々の需要の予測情報と実績情報を作成する。シミュレーション開始時点を３／３１とし、図１１に示したサプライチェーンに対してシミュレーションを行うものとする。この場合、具体的には、シミュレーション開始時点である３／３１における４／１〜４／２８（２８日間）の需要予測情報及び需要実績情報を３／３１（シミュレーション開始時点）における初期在庫を決定するための需要情報として固定する。また、「シミュレーション開始の翌日からリードタイムの全長分の期間（４／１〜４／２８）」を、ここでは「需要予測期間」というものとする。

図４に示したように、需要予測情報には様々な予測立案時点での予測情報が含まれる。しかしながら、シミュレーション開始時点以後の予測はシミュレーション開始時点では元来持っていない情報であるので、そのような情報を用いるのは適当でない。そのため、装置１０は、シミュレーション開始時点における最新の需要予測情報及び需要実績情報を満たすように初期在庫情報を算出する。

図１２にシミュレーション開始時点の最新需要情報により、リードタイムの全長に相当する需要予測期間（４／１〜４／２８）において、クリティカルパスに係る製品の需要予測情報１３００が固定された状態を示す。図に示されるように、クリティカルパスのリードタイムが２８日であるので、４／２８に数量８０の製品を市場に納入するには、３／３１に所定の初期在庫の投入を開始することで、サプライチェーン内にそれ向けの在庫が存在しなくても需要予測値８０の製品を４／２８に市場に納入することが可能である。同様に、４／１に数量１００の製品を市場に納入するには、３／４に所定の初期在庫の投入を開始することで、サプライチェーン内にそれ向けの在庫が存在しなくても需要予測値１００の製品を４／１に市場に納入することが可能である。このことから、初期在庫情報を決定するための需要予測期間（４／１〜４／２８）からリードタイムの全長分遡った３／４からクリティカルパスに係る製品の需要予測を満たすように企業活動を行ったとすれば、需要予測期間（４／１〜４／２８）中の需要を満たすことができる。サプライチェーン内には、それ以外の製品も存在しうるが、それらはいずれもクリティカルパスに係る製品よりもリードタイムが短いため、需要予測期間（４／１〜４／２８）からリードタイムの全長分遡った期間があれば、需要予測を満たすような対応が可能である。

ステップ９３：
需要予測期間からリードタイムの全長分、遡った期間における需要の実績情報を作成する。具体的には、シミュレーション開始時点における最新の需要実績情報とする。シミュレーション開始時点以前はシミュレーション開始時点ではすでに実現してしまっている情報であるので、最新の需要実績情報を用いればよい。

ステップ９４：
ステップ９２、９３により求めたサプライチェーンにおける需要の予測情報と実績情報を満たすように、ステップ９０で登録された輸送条件情報（図５）、生産条件情報（図６）、企業行動ルール情報（図７）を用いて、各企業の在庫の受払を計算する。このとき、各企業における在庫推移において欠品が生じないように受け払いを実施させるものとし、そのとき場合のシミュレーション開始時点（図１２の例では３／３１）における在庫量（初期製品・部品の在庫量及び初期仕掛・輸送中製品または部品の在庫量）を算出する。

ステップ９５：
企業ごとに設定する安全在庫量をステップ９４で算出した在庫量に加算する。安全在庫量はシミュレーションを実施するユーザが選択できる。例えば、一律１０台の在庫を持つ、あるいは先行２週間分の需要に相当する数量を持つといった計算規則を設定することが可能である。

以上、本発明者によってなされた発明を実施の形態に基づき具体的に説明したが、本発明は実施の形態の記載の内容に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能なものである。

１０：初期在庫情報生成装置、１００：制御部、１０１：記憶部、１０２：演算部、１０３：入力部、１０４：出力部、１０００：ＳＣモデル情報、１００１：業務ルール情報、１００２：需要変動情報、１００３：初期在庫情報生成プログラム、１０１０：初期製品・部品在庫情報、１０１１：初期仕掛・輸送中在庫情報、１１：ＥＲＰ、１２：サプライチェーンシミュレータ装置、１３：ネットワーク、１４：ユーザ端末。

Claims (8)

1. サプライチェーンシミュレータ装置と接続される初期在庫情報生成装置であって、
   サプライチェーンにおける需要予測情報、需要実績情報、輸送条件情報、生産条件情報及び前記サプライチェーンを構成する各企業の企業行動ルール情報及び初期在庫情報生成プログラムを登録する制御部と、
   前記初期在庫情報生成プログラムを実行する演算部とを有し、
   前記サプライチェーンシミュレータ装置が前記サプライチェーンについてのシミュレーション中に少なくとも前記需要予測情報、前記需要実績情報、前記輸送条件情報、前記生産条件情報及び前記企業行動ルール情報の少なくともいずれか一つを変更した場合に、前記演算部は前記初期在庫情報生成プログラムを実行する初期在庫情報生成装置。
2. 請求項１において、
   前記演算部は、
   前記輸送条件情報及び前記生産条件情報に基づき前記サプライチェーンにおけるリードタイムの全長を算出し、
   前記制御部に登録されたシミュレーション開始時点における需要予測情報及び需要実績情報に基づき、前記シミュレーション開始時点における初期在庫情報を算出し、
   前記シミュレーション開始時点における初期在庫情報の算出にあたり、
   前記シミュレーション開始の翌日から前記リードタイムの全長分である需要予測期間の需要予測情報を前記シミュレーション開始時点における需要予測情報に固定して、前記需要予測期間の需要予測情報及び需要実績情報を作成し、
   前記需要予測期間から前記リードタイムの全長分遡った期間の需要実績情報を、前記シミュレーション開始時点における需要実績情報として作成し、
   固定された前記需要予測期間の需要予測情報と作成された前記需要予測期間及び前記需要予測期間から前記リードタイムの全長分遡った期間の需要実績情報とを満たすように、前記輸送条件情報、前記生産条件情報及び前記企業行動ルール情報を用いて前記サプライチェーンを構成する各企業の在庫の受払を計算することにより、前記シミュレーション開始時点における初期在庫情報を算出する初期在庫情報生成装置。
3. 請求項２において、
   前記演算部は、
   前記サプライチェーンを構成する各企業の在庫の受払を計算して求めた在庫量に安全在庫量を加算して、前記シミュレーション開始時点における初期在庫情報として算出する初期在庫情報生成装置。
4. 請求項１において、
   前記演算部は前記初期在庫情報生成プログラムを実行することにより、初期製品・部品在庫情報及び初期仕掛・輸送中在庫情報を含む初期在庫情報を生成する初期在庫情報生成装置。
5. サプライチェーンシミュレータ装置と接続され、制御部と演算部とを備えた初期在庫情報生成装置により、サプライチェーン業務シミュレーションの初期在庫情報を算出する初期在庫情報生成方法であって、
   前記制御部は、サプライチェーンにおける需要予測情報、需要実績情報、輸送条件情報、生産条件情報及び前記サプライチェーンを構成する各企業の企業行動ルール情報を登録し、
   前記演算部は、前記サプライチェーンシミュレータ装置が前記サプライチェーンについてのシミュレーション中に少なくとも前記需要予測情報、前記需要実績情報、前記輸送条件情報、前記生産条件情報及び前記企業行動ルール情報の少なくともいずれか一つを変更した場合に、前記制御部に登録されたシミュレーション開始時点における需要予測情報及び需要実績情報に基づき、前記シミュレーション開始時点における初期在庫情報を算出する初期在庫情報生成方法。
6. 請求項５において、
   前記演算部は、前記輸送条件情報及び前記生産条件情報に基づき前記サプライチェーンにおけるリードタイムの全長を算出し、
   前記演算部は、前記シミュレーション開始時点における初期在庫情報を算出するにあたり、
   前記シミュレーション開始の翌日から前記リードタイムの全長分である需要予測期間の需要予測情報を前記シミュレーション開始時点における需要予測情報に固定して、前記需要予測期間の需要予測情報及び需要実績情報を作成し、
   前記需要予測期間から前記リードタイムの全長分遡った期間の需要実績情報を、前記シミュレーション開始時点における需要実績情報として作成し、
   固定された前記需要予測期間の需要予測情報と作成された前記需要予測期間及び前記需要予測期間から前記リードタイムの全長分遡った期間の需要実績情報とを満たすように、前記輸送条件情報、前記生産条件情報及び前記企業行動ルール情報を用いて前記サプライチェーンを構成する各企業の在庫の受払を計算することにより、前記シミュレーション開始時点における初期在庫情報を算出する初期在庫情報生成方法。
7. 請求項６において、
   前記演算部は、前記サプライチェーンを構成する各企業の在庫の受払を計算して求めた在庫量に安全在庫量を加算して、前記シミュレーション開始時点における初期在庫情報として算出する初期在庫情報生成方法。
8. 請求項５において、
   前記初期在庫情報として、初期製品・部品在庫情報及び初期仕掛・輸送中在庫情報を含む初期在庫情報生成方法。

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