JP7038631B2 - 部品発注装置、及び部品発注方法 - Google Patents

Description

本発明は、部品発注装置、及び部品発注方法に関する。

製品の製造業者が製品を製造するための部品をサプライヤから調達する場合、予め１回の発注で調達する必要のある最小数量を表すロットサイズと単価とを含む発注条件を、サプライヤとの間で取り決めている。この際、部品の需要に対してロットサイズが大きいと部品を余分に購入することになるので、購入コストや在庫管理コストが増大する。ただし、一般的には、ロットサイズを大きくするとサプライヤにとっては生産効率が上がるので、単価は下がる傾向にある。

したがって、部品の需要に合わせて、購入コストや在庫管理コストのバランスを考慮した発注条件を定めることが重要となる。特に、社会的インフラ(Infrastructure)に採用される制御盤等のような、顧客の注文に合わせた製品構成を注文毎に設計し、必要となる部品の手配、発注を行い、製品を製造する個別受注設計品の場合、製造の状況に応じて部品の需要が大きく変動するため、需要変動に応じて定期的にサプライヤと交渉し、発注条件を見直すことが重要である。

ただし、サプライヤとの交渉には時間を要するため、多数の部品を発注する製造業者側においては、サプライヤとの交渉の前に、予め各部品に対して発注条件を変更した場合のコスト低減額を推定し、コスト低減額が大きい部品を特定して、優先的に発注条件の見直し（変更）についてサプライヤと交渉することが望ましい。ここで、交渉の前にコスト低減額を推定するためには、どのような発注条件（ロットサイズ、単価）であればサプライヤに受け入れられるかを推定することが必要である。

そこで、従来、部品の入札、購買を行うための構成として、特許文献１には「回帰演算処理部２－１は、部品の種類毎に部品情報サーバ１－Ａより価格を決定する主要な機能情報（定格）等を取り込み、また、購買情報サーバ１－Ｂより該当する部品の価格・数量情報等を取り込む（価格のみ取り込む場合もある）。そして、これらのデータを基に、重回帰、単回帰、スプライン近似等の相関解析を行い、最適な相関関係が得られる相関式を算出する。入札・購買判断処理部２－２は、該相関式よりどの部品を入札に掛けるかを判断して、入札・購買処理部３－１は、該判断に基づき、部品を電子入札、又は、購買にかける」システムが記載されている。

特開２００３－２０３１７５号公報

特許文献１に記載のシステムでは、調達しようとする部品を過去に購入したときの購入数と単価との相関を解析し、任意の購入数に対する１単価を推定している。しかしながら、部品の単価はサプライヤにおける生産のロットサイズ等にも影響されるため、特許文献１に記載のシステムによる単純な相関解析では、サプライヤに受け入れられ得る発注条件を精度良く推定することができない。

本発明は、このような状況を鑑みてなされたものであり、サプライヤに受け入れられ得る発注条件をより高い精度で推定し、ユーザがサプライヤと優先的に交渉すべき部品を特定できるようにすることを目的とする。

本願は、上記課題の少なくとも一部を解決する手段を複数含んでいるが、その例を挙げるならば、以下のとおりである。上記課題を解決すべく、本発明の一態様に係る部品発注装置は、調達する部品と同一の部品分類に属する部品に関してサプライヤとの間で過去に交渉して成立した、ロットサイズ及び単価を含む発注条件からなる交渉履歴情報に基づき、前記調達する部品に関して前記サプライヤと交渉する際の複数の発注条件案を生成する発注条件案生成部と、生成された前記複数の発注条件案を出力する出力制御部と、備えることを特徴とする。

本発明によれば、サプライヤに受け入れられ得る発注条件をより高い精度で推定でき、ユーザがサプライヤと優先的に交渉すべき部品を特定することができる。

上記した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。

本発明に係る第１の実施形態である部品発注システムの構成例を示す図である。 部品マスタ情報の一例を示す図である。 交渉履歴情報の一例を示す図である。 部品需要情報の一例を示す図である。 部品別単価変化情報の一例を示す図である。 分類別単価変化情報の一例を示す図である。 発注条件案情報の一例を示す図である。 コスト情報の一例を示す図である。 推奨発注条件案情報の一例を示す図である。 在庫情報の一例を示す図である。 発注条件推奨処理の一例を説明するフローチャートである。 入力画面の表示例を示す図である。 ステップＳ３の処理を詳述するフローチャートである。 図１４（Ａ）～（Ｃ）はステップＳ３の処理を説明するための図であり、図１４（Ａ）は中間情報２２２１、図１４（Ｂ）は中間情報２２２２、図１４（Ｃ）は中間情報２２２３の一例を示している。 ステップＳ５の処理を詳述するフローチャートである。 図１６（Ａ）～（Ｃ）はステップＳ５の処理を説明するための図であり、図１６（Ａ）は中間情報２２４１、図１６（Ｂ）は中間情報２２４２、図１６（Ｃ）は中間情報２２４３の一例を示している。 出力画面の表示例を示す図である。 本発明に係る第２の実施形態である部品発注システムの構成例を示す図である。 部品分類マスタ情報の一例を示す図である。 分類粒度情報の一例を示す図である。 交渉履歴情報の一例を示す図である。 発注条件推奨処理の一例を説明するフローチャートである。 大分類別単価変化情報の一例を示す図である。 小分類別単価変化情報の一例を示す図である。 ステップＳ３５の処理を詳述するフローチャートである。 図２６（Ａ），（Ｂ）はステップＳ３５の処理を説明するための図であり、図２６（Ａ）は中間情報２２４４、図２６（Ｂ）は中間情報２２４５の一例を示している。 分類別単価変化情報の一例を示す図である。

以下、本発明に係る複数の実施形態を図面に基づいて説明する。なお、各実施形態を説明するための全図において、同一の部材には原則として同一の符号を付し、その繰り返しの説明は省略する。また、以下の実施の形態において、その構成要素（要素ステップ等も含む）は、特に明示した場合及び原理的に明らかに必須であると考えられる場合等を除き、必ずしも必須のものではないことは言うまでもない。また、「Ａからなる」、「Ａよりなる」、「Ａを有する」、「Ａを含む」と言うときは、特にその要素のみである旨明示した場合等を除き、それ以外の要素を排除するものでないことは言うまでもない。同様に、以下の実施の形態において、構成要素等の形状、位置関係等に言及するときは、特に明示した場合及び原理的に明らかにそうでないと考えられる場合等を除き、実質的にその形状等に近似または類似するもの等を含むものとする。

＜本発明に係る第１の実施形態である部品発注システムの構成例＞
図１は、本発明に係る第１の実施形態である部品発注システム１の構成例を示している。該部品発注システム１は、部品発注装置１０、及び在庫管理装置４０を備える。

部品発注装置１０は、例えば、パーソナルコンピュータから実現される。部品発注装置１０は、入出力部１１、記憶部１２、演算部１３、及び通信部１４を備える。

入出力部１１は、例えば、キーボード、マウス、ディスプレイ等から成る。入出力部１１は、演算部１３による各種の処理で必要な情報（詳細後述）をユーザから受け付けて記憶部１２に出力する。また、入出力部１１は、演算部１３による各種の処理の結果として得られる情報（詳細後述）を表示してユーザに提示する。

記憶部１２は、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ(solid State Drive)等から成る。記憶部１２は、演算部１３による各種の処理で必要な情報を、入力情報２１として記憶する。また、記憶部１２は、演算部１３による各種の処理の結果として得られる情報を、出力情報２２として記憶する。

入力情報２１は、部品マスタ情報２１１、交渉履歴情報２１２、及び部品需要情報２１３を含む。

図２は、部品マスタ情報２１１の一例を示している。部品マスタ情報２１１は、サプライヤとの間で成立している最新の発注条件を表す情報である。部品マスタ情報２１１には、製品を構成する各部品の識別子である部品コード、部品の種類を表す部品分類、最新の発注条件におけるロットサイズ及び単価、交渉履歴有無が記録されている。ここで、ロットサイズとは、１回の発注で購入する必要がある最小数量である。交渉履歴有無とは、該部品について、最新の発注条件以外に、過去にサプライヤと交渉し、成立した発注条件があるか否かを表す情報である。

図２の場合、例えば部品コードＢ００１については、部品分類Ａ００１に属し、最新の発注条件は、ロットサイズが１個、単価が１００Ｋ￥であり、過去にサプライヤとの間で交渉、成立した発注条件が有ることを表している。

なお、部品マスタ情報２１１における発注条件に、調達リードタイム等の部品の発注に関わる他の情報を追加してもよい。

次に、図３は、交渉履歴情報２１２の一例を示している。交渉履歴情報２１２は、部品マスタ情報２１１（図２）の交渉履歴有無が「有」である部品に対する過去にサプライヤとの間で成立した発注情報の内容を表す情報である。交渉履歴情報２１２には、部品コード、部品分類、過去に成立した発注条件におけるロットサイズと単価が含まれる。

図３の場合、例えば部品コードＢ００１については、部品分類Ａ００１に属し、過去に成立した３件分の発注情報の内容（ロットサイズ１個で単価１００Ｋ￥、ロットサイズ１０個で単価９０Ｋ￥、ロットサイズ１００個で単価７０Ｋ￥）が記録されている。

次に、図４は、部品需要情報２１３の一例を示している。部品需要情報２１３は、各部品についての日々における使用量（需要量）を管理する情報である。部品需要情報２１３は、部品コード、使用日、及び使用数を含む。

図４の場合、例えば部品コードＢ００３の部品は、６月５日に１０個、６月１５日に５個、６月２０日に２５個の需要があることを表している。

図１に戻る。出力情報２２は、部品別単価変化情報２２１、分類別単価変化情報２２２、発注条件案情報２２３、コスト情報２２４、及び推奨発注条件情報２２５を含む。

図５は、部品別単価変化情報２２１の一例を示している。部品別単価変化情報２２１は、部品マスタ情報２１１（図２）の交渉履歴有無が「有」である部品について、ロットサイズが変更した場合における単価の変化率を管理するための情報である。

部品別単価変化情報２２１は、部品コード、部品分類、ロットサイズ、及び単価比から成る。単価比は、ロットサイズが１個である場合の単価を基準値１とし、その他のロットサイズにおける単価の比を表している。図５の場合、例えば部品コードＢ００１の部品について過去に成立した発注条件のうち、ロットサイズが１０個のときの単価比は０．９であり、ロットサイズが１００個のときの単価比は０．７であること表している。

次に、図６は、分類別単価変化情報２２２の一例を示している。分類別単価変化情報２２２は、部品分類毎に、属する部品のロットサイズを変更した場合に推定される単価の変化率を管理するための情報である。分類別単価変化情報２２２は、部品分類、ロットサイズ、及び単価比統計値を含む。単価比統計値は、ロットサイズが１個である場合の単価を基準値１とし、その他のロットサイズにおける単価比の統計値（詳細後述）を表している。図６の場合、例えば部品分類Ａ００１に属する部品は、ロットサイズが２０個のときの単価比統計値は０．８５であり、ロットサイズが１００個のときの単価比統計値は０．６５であることを表している。

次に、図７は、発注条件案情報２２３の一例を示している。発注条件案情報２２３は、サプライヤと発注条件の変更を交渉する際の変更後の発注条件の候補である発注条件案（最新の発注条件を含む）を管理する情報である。発注条件案情報２２３は、部品コード、発注条件案（のコード）、ロットサイズ、及び単価を含む。

図７の場合、部品コードＢ００３に対する３つの発注条件案が示されており、例えば、発注条件Ｘ００１はロットサイズ１個で単価２００ｋ￥、発注条件（最新の発注条件）Ｘ００２はロットサイズ２０個で単価１７０ｋ￥、発注条件Ｘ００３はロットサイズ１００個で単価１３０ｋ￥とされている。

次に、図８は、コスト情報２２４の一例を示している。コスト情報２２４は、各部品の発注条件案に対する総コストの推定値を管理するための情報である。コスト情報２２４は、部品コード、発注条件案、及び総コストを含む。

図８の場合、例えば、部品コードＢ００３に対する発注条件案Ｘ００１における総コストの推定値が６４００ｋ￥であることを表している。

次に、図９は、推奨発注条件情報２２５の一例を示している。推奨発注条件情報２２５は、各部品についてサプライヤと変更を交渉すべき推奨発注条件を管理するための情報である。推奨発注条件情報２２５は、部品コード、変更前の発注条件、変更前総コスト、変更後の発注条件案、変更後総コスト、及びコスト低減額を含む。

図９の場合、例えば部品コードＢ００３の部品については、変更前、すなわち、最新の発注条件Ｘ００２から、推奨発注条件Ｘ００１に変更できた場合、総コストが６８００ｋ￥から６４００ｋ￥になって、コスト低減額が４００ｋ￥であることを表している。

図１に戻る。演算部１３は、記憶部１２からメモリ部３１に転送される入力情報２１や在庫情報４１（後述）に基づいて出力情報２２を生成する。演算部１３は、メモリ部３１、及び演算処理部３２を有する。

メモリ部３１は、半導体メモリ等から成る。メモリ部３１は、演算処理部３２による演算処理のワークエリアとして利用される。また、メモリ部３１は、記憶部１２から転送される入力情報２１、在庫管理装置４０から読み出される在庫情報４１、演算処理部３２の処理結果として得られる出力情報２２を一時的に保持する用途にも利用される。

演算処理部３２は、データ取得部３２１、部品別単価変化率算出部３２２、分類別単価変化率推定部３２３、発注条件案生成部３２４、コスト推定部３２５、推奨発注条件選択部３２６、及び出力制御部３２７の各機能ブロックを有する。

なお、演算処理部３２の各機能ブロックは、例えば、演算処理部３２を成すＣＰＵ(Central Processor Unit)が所定のプログラムを実行することにより実現される。

データ取得部３２１は、入力画面５００（図１２）を用いてユーザが指定する対象部品に対する発注条件案を生成するために必要となる入力情報２１や在庫情報４１を取得してメモリ部３１に格納する。

部品別単価変化率算出部３２２は、交渉履歴情報２１２（図３）に基づいて、各部品のロットサイズを変更した場合における単価の変化率を算出し、算出結果からなる部品別単価変化情報２２１（図５）を生成してメモリ部３１に格納する。

分類別単価変化率推定部３２３は、部品別単価変化率算出部３２２にて算出された部品別の単価の変化率に基づき、部品分類毎に、属する部品のロットサイズが変化した場合の標準的な単価の変化率を算出し、算出結果からなる分類別単価変化情報２２２（図６）を生してメモリ部３１に格納する。

発注条件案生成部３２４は、分類別単価変化率推定部３２３にて算出された部品分類別の単価の変化率に基づいて、各部品に対する複数の発注条件案を生成し、発注条件案からなる発注条件案情報２２３（図７）を生成しメモリ部３１に格納する。

コスト推定部３２５は、発注条件案生成部３２４にて生成された複数の発注条件案それぞれに対応する総コストを推定し、推定結果からなるコスト情報２２４（図８）を生成してメモリ部３１に格納する。

推奨発注条件選択部３２６は、推定された総コストに基づいて、発注条件案の中から推奨発注条件を選択し、選択結果を含む推奨発注条件情報２２５（図９）を生成してメモリ部３１に格納する。

出力制御部３２７は、入出力部１１に含まれるディスプレイにおける各種情報の表示を制御する。また、出力制御部３２７は、メモリ部３１に格納された部品別単価変化情報２２１、分類別単価変化情報２２２、発注条件案情報２２３、コスト情報２２４、及び推奨発注条件情報２２５を、記憶部１２に出力して出力情報２２として記憶させる。

通信部１４は、ネットワーク２０を介して在庫管理装置４０と接続し、所定の情報を通信する。

在庫管理装置４０は、例えば、サーバやパーソナルコンピュータから成る。在庫管理装置４０は、インターネットに代表される双方向通信網２０を介して部品発注装置１０と接続される。在庫管理装置４０は、各部品の在庫数を表す在庫情報４１を生成、記憶する。

図１０は、在庫情報４１の一例を示している。在庫情報４１は、各部品の現在の在庫数を管理するための情報である。図１０の場合、例えば部品コードＢ００１の部品の在庫数は１０個であることを示している。

なお、在庫情報４１については、在庫管理装置４０が生成して部品発注装置１０に送信し、記憶部１２にて記憶するようにしてもよい。

また、例えば、部品発注装置１０を、いわゆるクラウドサーバ上に配置し、ユーザが操作するパーソナルコンピュータ等からアクセスできるようにしてもよい。

＜部品発注システム１による発注条件推奨処理＞
次に、図１１は、部品発注システム１による発注条件推奨処理を説明するフローチャートである。

該発注条件推奨処理は、ユーザがサプライヤと交渉を行う前に実行する処理である。発注条件推奨処理は、例えばユーザが入出力部１１に表示される入力画面５００（図１２）にて対象部品とシミュレーション期間とを指定して実行ボタン５０３を操作したことに応じて開始される。

図１２は、入力画面５００の表示例を示している。入力画面５００には、対象部品指定欄５０１、シミュレーション期間指定欄５０２、及び実行ボタン５０３が設けられている。対象部品指定欄５０１では、発注条件案の生成対象とする部品をユーザが指定できる。具体的には、全部品を指定するか、部品分類によって指定するか、または部品コードによって対象部品を指定することができる。シミュレーション期間指定欄５０２では、ユーザがシミュレーション期間を指定することができる。実行ボタン５０３は、ユーザが操作（クリック等）することにより発注条件推奨処理の開始を指示することができる。

図１２の表示例では、対象部品指定欄５０１にて全部品が対象部品に指定され、シミュレーション期間指定欄５０２にて６／１～６／３０がシミュレーション期間に指定されている。以下、一例として、図１２に示されたように、対象部品として全部品が指定され、シミュレーション期間に６／１～６／３０が指定された場合について説明する。

はじめに、データ取得部３２１が、入力画面５００にて指定された対象部品とシミュレーション期間とに基づき、対応する入力情報２１や在庫情報４１を取得してメモリ部３１に格納する（ステップＳ１）。具体的には、入力情報２１として、部品マスタ情報２１１（図２）、交渉履歴情報２１２（図３）、及び部品需要情報２１３（図４）を記憶部１２から取得するとともに、在庫情報４１を在庫管理装置４０から取得してメモリ部３１に格納する。

次に、部品別単価変化率算出部３２２が、メモリ部３１の部品マスタ情報２１１（図２）を参照し、交渉履歴が有る部品について、メモリ部３１の交渉履歴情報２１２（図３）におけるロットサイズ及び単価に基づいて、ロットサイズ１個における単価を基準として、各ロットサイズにおける単価比を算出し、その算出結果からなる部品別単価変化情報２２１（図５）を生成してメモリ部３１に格納する（ステップＳ２）。

具体的には、例えば、部品マスタ情報２１１（図２）において交渉履歴が有る部品コードＢ００１について、交渉履歴情報２１２（図３）から、部品コードＢ００１に対する３種類のロットサイズ及び単価の組を読み出し、ロットサイズ１個における単価１００ｋ￥を基準として、ロットサイズ１０個における単価９０ｋ￥の単価比０．９（＝９０／１００）を算出する。同様に、ロットサイズが１００個の場合における単価７０ｋ￥の単価比０．７（＝７０／１００）を算出する。

次に、分類別単価変化率推定部３２３が、メモリ部３１に格納された部品別単価変化情報２２１（図５）に基づいて、部品分類別の単価の変化率を推定し、その推定結果からなる分類別単価変化情報２２２（図６）を生成してメモリ部３１に格納する（ステップＳ３）。

図１３は、上述したステップＳ３を詳述するフローチャートである。図１４（Ａ）～（Ｃ）は、分類別単価変化情報２２２（図６）を生成する過程で生成、更新される中間情報を示している。

はじめに、分類別単価変化率推定部３２３が、メモリ部３１に格納された部品別単価変化情報２２１（図５）から全ての部品分類を取得する（ステップＳ１１）。次に、分類別単価変化率推定部３２３が、取得した全ての部品分類を順次、処理対象とし、処理対象の部品分類に対して、以下に説明する第１の繰り返し処理を行う（ステップＳ１２）。以下、一例として、部品分類Ａ００１に対する第１の繰り返し処理について説明する。

まず、分類別単価変化率推定部３２３が、部品別単価変化情報２２１（図５）を参照して、処理対象の部品分類に対応する全てのロットサイズを取得する（ステップＳ１３）。いまの例では、部品別単価変化情報２２１（図５）から、部品分類Ａ００１に対応するロットサイズとして１個、１０個、２０個、１００個の４種類のロットサイズが取得される。

次に、分類別単価変化率推定部３２３が、部品別単価変化情報２２１（図５）に対して、単価の項目（列）を追加するとともに、処理対象の部品分類に属する全ての部品コードについて、ステップＳ１３で取得した全てのロットサイズに対応する行が存在するように行を追加して中間情報２２２１（図１４（Ａ））を生成する。さらに、分類別単価変化率推定部３２３が、中間情報２２２１（図１４（Ａ））における単価及び単価比の空欄を補完することによって、中間情報２２２２（図１４（Ｂ））を生成する（ステップＳＳ１４）。

具体的には、分類別単価変化率推定部３２３が、部品別単価変化情報２２１（図５）に単価の項目を追加し、部品分類Ａ００１に属する部品コードＢ００１には現状存在していないロットサイズ２０個の行と、部品コードＢ００２には現状存在していないロットサイズ１０個の行とを追加することにより、中間情報２２２１（図１４（Ａ））を生成する。さらに、分類別単価変化率推定部３２３が、追加した行に対して、該行よりも１サイズ小さいロットサイズの単価及び単価比を流用し、中間情報２２２１（図１４（Ａ））における空欄を補完した中間情報２２２２（図１４（Ｂ））を生成する。

例えば、部品コードＢ００１のロットサイズ２０個の単価及び単価比には、それよりも１サイズ小さいロットサイズ１０個の単価９０ｋ￥及び単価比０．９を流用する。また例えば、部品コードＢ００２のロットサイズ１０個の単価及び単価比には、それよりも１サイズ小さいロットサイズ１個の単価５００ｋ￥及び単価比１を流用する。

次に、分類別単価変化率推定部３２３が、ステップＳ１３で取得した全てのロットサイズを昇順に処理対象として第２の繰り返し処理を行う（ステップＳ１５）。

まず、分類別単価変化率推定部３２３が、中間情報２２２２（図１４（Ｂ））から、処理対象のロットサイズにおける単価比を抽出し、統計値を算出し、算出結果を用いた中間情報２２２３（図１４（Ｃ））を生成する（ステップＳ１６）。なお、統計値としては、例えば、平均値や中央値等を採用すればよい。以下、統計値として平均値が採用された場合について説明する。

次に、分類別単価変化率推定部３２３が、処理対象のロットサイズよりも１サイズ小さいロットサイズ（ただし、利用されないロットサイズを除く）における単価比の統計値との差分を計算し、該差分が所定の閾値（例えば、０．１）以上であるか否かに基づいて、処理対象のロットサイズの情報を「利用する」か「利用しない」かを判定し、中間情報２２２３の利用判定の項目（列）に記録する（ステップＳ１７）。なお、ステップＳ１７は、後述するステップＳ４における、発注条件案の生成において、単価の変化が小さい発注条件案が多数生成されることを防ぐために行う。

ただし、ロットサイズ１個については、常に単価比統計値が１となるので処理対象から除外し、第２の繰り返し処理を省略する。そして、ロットサイズが１個の情報については常に「利用する」と判定する。

具体的には、はじめに、分類別単価変化率推定部３２３が、ロットサイズ１０個を処理対象とし、部品コードＢ００１の単価比０．９と、部品コードＢ００２の単価比１との統計値（平均値）０．９５を算出する。次に、分類別単価変化率推定部３２３が、統計値０．９５と、１サイズ小さいロットサイズ１個の単価比の統計値１との差分（単価比統計値差分）０．０５を算出し、該単価比統計値差分０．０５と所定の閾値０．１とを比較する。この場合、単価比統計値差分０．０５は所定の閾値０．１よりも小さいので、「利用しない」と判定する。この後、処理はステップＳ１５に戻る。

次に、分類別単価変化率推定部３２３が、ロットサイズ２０個を処理対象とし、部品コードＢ００１の単価比０．９と、部品コードＢ００２の単価比０．８との統計値（平均値）０．８５を算出する。次に、分類別単価変化率推定部３２３が、統計値０．８５と１サイズ小さいロットサイズの単価比統計値との差分（単価比統計値差分）を算出する。ただし、この場合、１サイズ小さいロットサイズ１０個は「利用しない」と判定されたので、１サイズ小さいロットサイズ１個の単価比の統計値１との差分（単価比統計値差分）０．１５を算出する。さらに、単価比統計値差分０．１５と所定の閾値０．１とを比較する。この場合、単価比統計値差分０．１５は所定の閾値０．１５よりも大きいので、「利用する」と判定する。再び、処理はステップＳ１５に戻る。

次に、分類別単価変化率推定部３２３が、ロットサイズ１００個を処理対象とし、部品コードＢ００１の単価比０．７と、部品コードＢ００２の単価比０．６との統計値（平均値）０．６５を算出する。次に、分類別単価変化率推定部３２３が、統計値０．６５と、１サイズ小さいロットサイズ２０個の単価比統計値０．８５との差分（単価比統計値差分）０．２を算出し、単価比統計値差分０．２と所定の閾値０．１とを比較する。この場合、単価比統計値差分０．２は所定の閾値０．１よりも大きいので、「利用する」と判定する。

以上のようにして、対象とする部品分類に対する中間情報２２２３（図１４（Ｃ））が生成された後、分類別単価変化率推定部３２３が、処理をステップＳ１２に戻し、次の部品分類を処理対象として第１の繰り返し処理を実行する。そして、ステップＳ１１にて取得した全ての部品分類それぞれに対して中間情報２２２３が生成された後、処理はステップＳ１８に進められる。

次に、分類別単価変化率推定部３２３が、ステップＳ１１にて取得した全ての部品分類それぞれに対する中間情報２２２３から、「利用する」と判定した行の情報を抽出して分類別単価変化情報２２２（図６）を生成し、メモリ部３１に格納する（ステップＳ１８）。以上で分類別単価変化情報生成処理（図１１のステップＳ３）は終了される。

図１１に戻る。次に、発注条件案生成部３２４が、部品マスタ情報２１１（図２）から各対象部品にそれぞれ対応する部品分類、最新の発注条件（ロットサイズ及び単価）を取得するとともに、分類別単価変化情報２２２（図６）から対象部品の部品分類に対応する単価比統計値とを取得する。さらに、発注条件案生成部３２４が、取得した情報に基づいて、各部品の発注条件案からなる発注条件案情報２２３（図７）を生成してメモリ部３１に格納する（ステップＳ４）。

具体的には、例えば、部品コードＢ００３を対象部品とする場合、発注条件案生成部３２４が、部品マスタ情報２１１（図２）から部品コードＢ００３に対応する部品分類Ａ００１と、最新の発注条件（ロットサイズ２０個で単価１７０ｋ￥）を取得し、分類別単価変化情報２２２（図６）から、部品分類Ａ００１に対応するロットサイズ２０個における単価比統計値０．８５、ロットサイズ１００個における単価比統計値０．６５を取得し、これらの情報に基づいて、部品コードＢ００３のロットサイズ１個における単価２００（＝１７０／０．８５）ｋ￥と、ロットサイズ１００個における単価１３０（＝２００×０．６５）ｋ￥を算出する。そして、発注条件案生成部３２４が、最新の発注条件（ロットサイズ２０個で単価１７０ｋ￥）も含め、それぞれを発注条件案Ｘ００１～Ｘ００３として発注条件案情報２２３（図７）を生成し、メモリ部３１に格納する。

次に、コスト推定部３２５が、部品需要情報２１３（図４）、在庫情報４１（図１０）、及び発注条件案情報２２３（図７）に基づいて、発注条件案情報２２３（図７）の各発注条件案それぞれに対応して推定される総コストを算出し、算出結果からなるコスト情報２２４（図８）を生成してメモリ部３１に格納する（ステップＳ５）。

図１５は、上述したステップＳ５を詳述するフローチャートである。図１６（Ａ）～（Ｃ）は、コスト情報２２４（図８）を生成する過程で生成、更新される中間情報を示している。

はじめに、コスト推定部３２５が、発注条件案情報２２３（図７）を参照し、発注条件案情報２２３の各行（部品コードと発注条件案との組み合わせ）を処理対象として、以下に説明する第１の繰り返し処理を行う（ステップＳ２１）。以下、一例として、発注条件案情報２２３（図７）の２行目（部品コードＢ００３と発注条件案Ｘ００２（ロットサイズ２０個で単価１７０ｋ￥）との組み合わせ）に対する第１の繰り返し処理を説明する。

まず、コスト推定部３２５が、メモリ部３１に格納された部品需要情報２１３（図４）を参照して、入力画面５００（図１２）にてユーザが指定したシミュレーション期間における、対象部品の使用日及び使用数を抽出する。以下、対象部品の部品コードＢ００３であり、シミュレーション期間は６／１～６／３０とする。この場合、使用日６／３の使用数は１０個、使用日６／１５の使用数は５個、使用日６／２０の使用数は２５個である。さらに、コスト推定部３２５が、抽出した使用日と使用数を流用して、図１６（Ａ）に示すような中間情報２２４１を生成する（ステップＳ２２）。この段階で、中間情報２２４１の各行における前日在庫数、不足数、発注数、最終在庫数、及び購入金額の各項目は空欄である。

次に、コスト推定部３２５が、中間情報２２４１（図１６（Ａ））の各行を、順次、処理対象として第２の繰り返し処理を行う（ステップＳ２３）。以下、一例として、中間情報２２４１（図１６（Ａ））の１行目（使用日６／５、使用数１０個）を処理対象の行とした場合の第２の繰り返し処理を説明する。

まず、コスト推定部３２５が、対象の行の使用日における前日在庫数を追記する（ステップＳ２４）。すなわち、該使用日の前日の作業終了時点における在庫数であって、該使用日の作業開始時点の在庫数を追記する。具体的には、前日在庫数には、処理対象の行の使用日が、部品需要情報２１３（図４）における最早の使用日である場合には、在庫情報４１（図１０）の該部品コードに対応する在庫数を流用する。また、処理対象の行の使用日が部品需要情報２１３（図４）における最早の使用日ではない場合、前の使用日における最終在庫数を流用する。

いまの例では、処理対象の行の使用日（６／５）が部品需要情報２１３（図４）における最早の使用日であるので、在庫情報４１（図１０）の部品コードＢ００３に対応する在庫数（８個）を流用し、中間情報２２４２（図１６（Ｂ））のように追記する。

次に、コスト推定部３２５が、処理対象の行の使用日における使用数と前日在庫数とに基づいて不足数を算出して追記する（ステップＳ２５）。ここで、不足数とは、処理対象の行の使用日における使用数に対して前日在庫数が不足している値であり、使用数が前日在庫数よりも大きい場合には、その差分値（使用数－前日在庫数）を追記する。反対に、使用数が前日在庫数以下である場合には不足していないので０個を追記する。いまの例では、処理対象の行の使用日（６／５）における使用数は１０個、前日在庫数は８個であるので不足数２個を中間情報２２４２（図１６（Ｂ））の不足数の列に追記する。

次に、コスト推定部３２５が、処理対象の行の使用日における不足数と発注条件案におけるロットサイズとに基づいて発注数を算出して追記する（ステップＳ２６）。具体的には、不足数が０個である場合には発注数を０個とし、不足数が０個ではない場合には、不足数と該発注条件案のロットサイズとを比較して、大きい方の値を発注数に決定して追記する。いまの例では、不足数は２個であり、発注条件案Ｘ００２のロットサイズは２０個であるので、コスト推定部３２５が、大きい方の２０個を発注数に決定して中間情報２２４２（図１６（Ｂ））の発注数の列に追記する。

次に、コスト推定部３２５が、処理対象の行の使用日における使用数、前日在庫数、及び発注数に基づいて最終在庫数を算出して追記する（ステップＳ２７）。すなわち、最終在庫数は、該使用日において、発注した部品の入庫と、使用する部品の出庫が全て完了した後の在庫数であり、前日在庫数＋発注数－使用数として算出できる。いまの例、処理対象の行の使用日６／５における使用数は１０個、前日在庫数は８個、発注数は２０個であるので、最終在庫数１８個（＝８＋２０－１０）を中間情報２２４２（図１６（Ｂ））の最終在庫数の列に追記する。

次に、コスト推定部３２５が、発注数、及び発注条件案における単価に基づいて処理対象の行の使用日における購入金額を算出、追記する（ステップＳ２８）。いまの例では、処理対象の行の使用日６／５における発注数は２０個、単価は１７０ｋ￥であるので、購入金額３４００（＝２０×１７０）ｋ￥を中間情報２２４２（図１６（Ｂ））の購入金額の列に追記する。

以上のようにして、中間情報２２４１（図１６（Ａ））の処理対象の行の使用日における全項目を埋めた後、中間情報２２４１の次の行を処理対象として第１の繰り返し処理を実行する。そして、中間情報２２４１の全ての行を処理対象として第１の繰り返し処理を行うことによって中間情報２２４３（図１６（Ｃ））が得られた後、次に、コスト推定部３２５が、中間情報２２４３の購入金額を加算して総コストを算出する（ステップＳ２９）。いまの例では、部品コードＢ００３に対する発注条件案Ｘ００２の総コスト６８００（＝３４００＋３４００）ｋ￥を算出する。

以上のようにして、部品コードと発注条件案の組み合わせに対する総コストを算出した後、コスト推定部３２５が、処理をステップＳ２１に戻して、他の組み合わせについて第１の繰り返し処理を行う。そして、コスト推定部３２５が、発注条件案情報２２３に記録されている部品コードと発注条件案の全ての組み合わせに対する総コストを算出した後、算出した総コストを用いてコスト情報２２４（図８）を生成してメモリ部３１に格納する。以上で、購入コスト算出処理（図１１のステップＳ５）は終了される。

図１１に戻る。次に、推奨発注条件選択部３２６が、部品マスタ情報２１１（図２）、発注条件案情報２２３（図７）、及びコスト情報２２４（図８）に基づき、各部品コードについて、生成された発注条件案のうち、総コストが最小となる発注条件案を推奨発注条件として選択し、最新の発注条件から推奨発注条件に変更した場合のコスト低減額（変更前後における総コストの差額）を算出し、その結果を含む推奨発注条件情報２２５を生成してメモリ部３１に格納する（ステップＳ６）。

具体的には、例えば部品コードＢ００３については、推奨発注条件選択部３２６が、部品マスタ情報２１１（図２）から現在の発注条件（ロットサイズ２０個で単価１７０ｋ￥）を取得し、発注条件案情報２２３（図７）から最新の発注条件が発注条件案Ｘ００２であることを把握する。次に、推奨発注条件選択部３２６が、コスト情報２２４（図８）から、総コストが最小（６４００ｋ￥）となる発注条件案Ｘ００１を推奨発注条件に選択し、最新の発注条件である発注条件案Ｘ００２の総コスト（６８００ｋ￥）との差額（４００Ｋ￥）を算出し、推奨発注条件情報２２５を生成する。

なお、図９に示された推奨発注条件情報２２５は、部品コードＢ００３については推奨発注条件として発注条件案Ｘ００１が選択され、部品コードＢ００４については推奨発注条件として発注条件案Ｘ００２が選択され、部品コードＢ００５については推奨発注条件として発注条件案Ｘ００４が選択されていることを表している。

最後に、出力制御部３２７が、メモリ部３１に格納されている部品別単価変化情報２２１、分類別単価変化情報２２２、発注条件案情報２２３、コスト情報２２４、及び推奨発注条件情報２２５を、記憶部１２に出力し、出力情報２２として記憶させる。さらに、出力制御部３２７が、部品別単価変化情報２２１、分類別単価変化情報２２２、発注条件案情報２２３、コスト情報２２４、及び推奨発注条件情報２２５に基づいて出力画面６００（図１７）を生成して入出力部１１のディスプレイに表示させる（ステップＳ７）。以上で、部品発注システム１による発注条件推奨処理は終了される。

図１７は、上述した発注条件推奨処理によって表示される出力画面６００の表示例を示している。出力画面６００には、推奨発注条件表示６０１、及び詳細表示ボタン６０２が設けられている。

推奨発注条件表示６０１は、推奨発注条件情報２２５（図９）を表形式で表示したものであり、各部品コードに対する推奨発注条件を所定の順序で並び替えて表示することができる。

図１７の表示例では、各部品コードに対する推奨発注条件が、コスト低減額が大きい順に並べられている。これにより、ユーザは、発注条件を変更した場合のメリットが大きい（総コストの削減額が大きい）部品を容易に把握することができる。

詳細表示ボタン６０２は、ユーザが推奨発注条件表示６０１にて任意の１行を選択してから操作（クリック等）することにより、推奨発注条件表示６０１の下方に、選択された行における部品コードに対応する発注条件案別コスト表示６０３及び単価変化情報表示６０４を表示することができる。

発注条件案別コスト表示６０３は、選択された行における部品コードに対応する部品分類、発注条件案、ロットサイズ、単価、及び総コストを発注条件案情報２２３（図７）、及びコスト情報２２４（図８）から抽出して表形式で表したものである。

図１７の表示例では、推奨発注条件表示６０１にてユーザが部品コードＢ００３の行を選択した場合を示しており、発注条件案別コスト表示６０３には、部品コードＢ００３に対応する複数の発注条件案Ｘ００１～Ｘ００３等（推奨発注条件Ｘ００２を含む）が表示されている。

単価変化情報表示６０４は、選択された行における部品コードと部品分類に対応する情報を部品別単価変化情報２２１（図５）及び分類別単価変化情報２２２（図６）から抽出してグラフ形式で表示したものである。また、単価変化情報表示６０４は、発注条件案別コスト表示６０３にてユーザが選択した行の発注条件案が、グラフ表示された単価変化のどこに対応しているかを表すことができる。

図１７の表示例では、発注条件案別コスト表示６０３にて２行目の発注条件案Ｘ００２が選択され、単価変化情報表示６０４のグラフには、発注案件Ｘ００２に対応する位置に、ロットサイズ及び単価を含む吹き出し５０５が表示されている。

ユーザは、出力画面６００を確認することにより、どの部品について発注条件の変更をサプライヤとの間で交渉するのが最もコスト削減の効果があるのかを把握することができる。

ところで、以上の説明では、購入金額だけを考慮して総コストとしているが、例えば、部品毎に時間当たりまたは個数当たり在庫管理コストに関する情報も管理するようにし、在庫管理コストも包含して総コストを算出するようにしてもよい。

また、部品について、個数当たりの倉庫占有量と保管先倉庫の容量の情報も管理するようにし、各保管先倉庫における部品の占有量の合計が容量を超えない中で、総コストが最小になるような発注条件案の組合せを選択するようにしてもよい。

以上説明したように、本発明に係る第１の実施形態によれば、同じ部品分類に属する部品に対して過去に成立した発注条件に基づき、ロットサイズを変更した場合の部品の単価変化率を推定して発注条件案を生成するため、各部品に対してサプライヤに受け入れられ得る発注条件案を生成できる。さらに、生成した発注条件案の中から総コストの低減額が大きいものを推奨発注条件とし、複数の部品それぞれに対する推奨発注条件を同時にユーザに提示するので、ユーザは、複数の推奨発注条件の中から優先的にサプライヤと発注条件変更の交渉を行うべき部品を特定できて、総コストを削減することが可能になる。

＜本発明に係る第２の実施形態である部品発注システムの構成例＞
上述した第１の実施形態では、各部品が属する単一の部品分類毎に、ロットサイズを変更した場合における単価の変化率を推定し、発注条件案を生成するようにした。ところで、各部品は、階層構造を有する部品分類に属していることがある。

例えば、ある金属性の部品は、金属板という大分類に属し、さらに、該大分類に属するアルミ板、銅板等の小分類に属していることがある。このように、ある部品が粒度の異なる複数の部品分類に属している場合、部品分類として粗い粒度の分類（大分類）を利用して単価変化率の推定や発注条件案の生成を行えば、推定の基となるサンプルの数を増やすことができるメリットがある。ただし、サンプル数が増えたことにより、単価の変化の傾向が全く異なる部品が、単価変動率の推定の基となるサンプルに混在してしまうデメリットも存在する。

そこで、以下に説明する第２の実施形態では、第１の実施形態と同様の処理に加えて、各部品が属する部品分類の粒度を変更して単価の変化率を推定し、粒度が異なる部品分類に対応する単価比の推定誤差を比較することで、利用する部品分類の粒度を決定できるようになされている。なお、以下の説明では、部品分類の階層として、部品大分類の下に部品小分類が存在する２階層について言及するが、部品分類の階層が３階層以上である場合についても同様に考えればよい。

図１８は、本発明に係る第２の実施形態である部品発注システム２の構成例を示している。該部品発注システム２は、本発明に係る第１の実施形態である部品発注システム１（図１）に対し、入力情報２１に部品分類マスタ情報２１４を追加し、出力情報２２に分類粒度情報２２６を追加し、演算処理部３２に分類粒度決定部３２８を追加したものである。なお、部品発注システム２の構成要素のうち、部品発注システム１の構成要素と共通するものについては同一の符号を付しているので、その説明は適宜省略する。

第２の実施形態における部品分類は、部品大分類と部品小分類からなる２層の階層構造を有する。部品小分類は、第１の実施形態における部品分類に相当する。

部品分類マスタ情報２１４は、各部品が属する部品分類の階層構造を表す情報である。

図１９は、部品分類マスタ情報２１４の一例を示している。図１９の場合、部品小分類Ａ００１及びＡ００２は部品大分類Ｃ００１に属し、部品小分類Ａ００３及びＡ００４は部品大分類Ｃ００２に属することを表している。

分類粒度情報２２６は、最上位階層の各部品分類（いまの場合、部品大分類）に対して、どの粒度の部品分類を利用して、単価変化率の推定や発注条件案の生成を行うかを表す情報である。

図２０は、分類粒度情報２２６の一例を示している。図２０の場合、部品大分類Ｃ００１については部品大分類毎に単価変化率の推定や発注条件案の生成を行い、部品大分類Ｃ００２については部品小分類毎に単価変化率の推定や発注条件案の生成を行うことを表している。

次に、図２１は、第２の実施形態における交渉履歴情報２１２の一例を示している。該交渉履歴情報２１２は、第１の実施形態における交渉履歴情報２１２（図３）に、部品大分類の項目（列）を追加したものである。

図１８に戻る。部品発注システム２における分類別単価変化率推定部３２３は、大分類別単価変化情報２２２ａ（図２３）及び小分類別単価変化情報２２２ｂ（図２４）を生成してメモリ部３１に格納する。

分類粒度決定部３２８は、上述した分類粒度情報２２６（図２０）を生成してメモリ部３１に格納する（詳細後述）。また、分類粒度決定部３２８は、分類別単価変化率推定部３２３が生成する大分類別単価変化情報２２２ａ（図２３）及び小分類別単価変化情報２２２ｂ（図２４）、並びに分類粒度情報２２６（図２０）に基づき、分類別単価変化情報２２２を生成してメモリ部３１に格納する。なお、大分類別単価変化情報２２２ａ、及び小分類別単価変化情報２２２ｂは、本発明の階層毎分類別単価変化情報に相当する。

＜部品発注システム２による発注条件推奨処理＞
次に、図２２は、部品発注システム２による発注条件推奨処理を説明するフローチャートである。

該発注条件推奨処理は、部品発注システム１による発注条件推奨処理（図１１）と同様、ユーザがサプライヤと交渉を行う前に実行する処理である。発注条件推奨処理は、例えばユーザが入出力部１１に表示される入力画面５００（図１２）にて対象部品とシミュレーション期間とを指定して実行ボタン５０３を操作したことに応じて開始される。

以下、一例として、図１２に示されたように、対象部品として全部品が指定され、シミュレーション期間に６／１～６／３０が指定された場合について説明する。

はじめに、データ取得部３２１が、ユーザが入力画面５００にて指定した対象部品とシミュレーション期間とに基づき、対応する入力情報２１や在庫情報４１を取得してメモリ部３１に格納する（ステップＳ３１）。具体的には、入力情報２１として、部品マスタ情報２１１、交渉履歴情報２１２、部品需要情報２１３、部品分類マスタ情報２１４を記憶部１２から取得するとともに、在庫情報４１を在庫管理装置４０から取得してメモリ部３１に格納する。

次に、部品別単価変化率算出部３２２が、メモリ部３１の部品マスタ情報２１１（図２）を参照し、交渉履歴がある部品について、メモリ部３１の交渉履歴情報２１２（図３）におけるロットサイズ及び単価に基づいて、ロットサイズ１個における単価を基準として、各ロットサイズにおける単価比を算出し、その算出結果からなる部品別単価変化情報２２１（図５）を生成し、メモリ部３１に格納する（ステップＳ３２）。なお、ステップＳ３２については、図１１のステップＳ１と同様なので、その詳細な説明は省略する。

次に、分類別単価変化率推定部３２３が、メモリ部３１に格納された部品別単価変化情報２２１（図５）に基づいて、部品大分類別の単価変化率を推定し、その推定結果からなる、大分類別単価変化情報２２２ａ（図２３）を生成してメモリ部３１に格納する（ステップＳ３３）。

次に、分類別単価変化率推定部３２３が、メモリ部３１に格納された部品別単価変化情報２２１（図５）に基づいて、部品小分類別の単価変化率を推定し、その推定結果からなる、小分類別単価変化情報２２２ｂ（図２４）を生成してメモリ部３１に格納する（ステップＳ３４）。

なお、ステップＳ３３，Ｓ３４については、図１１のステップＳ３と同様なので、その詳細な説明は省略する。

次に、分類粒度決定部３２８が、ステップＳ３３，Ｓ３４にて生成された大分類別単価変化情報２２２ａ（図２３）及び小分類別単価変化情報２２２ｂ（図２４）に基づき、各部品大分類に対して、利用する部品分類の粒度を決定する。そして、決定された部品分類の粒度に従い、分類別単価変化率推定部３２３が、分類別単価変化情報２２２（図６）を生成する（ステップＳ３５）。

図２５は、上述したステップＳ３５における分類別単価変化情報生成処理を詳述するフローチャートである。図２６（Ａ），（Ｂ）は、分類別単価変化情報２２２（図６）を生成する過程で生成、更新される中間情報を示している。

まず、分類粒度決定部３２８が、交渉履歴情報２１２（図２１）から、部品大分類毎に、対応する全てのロットサイズを取得し、交渉履歴情報２１２（図２１）の各部品コードに対して、取得した全てのロットサイズに対応する行が存在するように行を追加し、図１３のステップＳ１４と同様に、単価比を補完して、図２６（Ａ）に示す中間情報２２２４を生成する（ステップＳ４１）。

具体的には、いまの場合、交渉履歴情報２１２（図２１）から、部品大分類Ｃ００１に対応する全てのロットサイズとして１個、１０個、２０個、１００個が取得される。そして、例えば、部品コードＢ００１には、ロットサイズ２０個の行が追加される。ただし、この段階において、中間情報２２２４の大分類単価比、大分類誤差、小分類単価比、及び小分類誤差の列は空欄である。

次に、分類粒度決定部３２８が、大分類別単価変化情報２２２ａ（図２３）及び小分類別単価変化情報２２２ｂ（図２４）の情報を流用して、中間情報２２２４の大分類単価比と小分類単価比の空欄を補完し、さらに、各部品における実際の単価比との誤差を算出して、大分類誤差と小分類誤差の空欄を補完する（ステップＳ４２）。

具体的には、いまの場合、中間情報２２２４（図２６（Ａ））の１～４行目の大分類単価比と小分類単価比には、大分類別単価変化情報２２２ａ（図２３）の１～４行目の単価比を流用し、小分類別単価変化情報２２２ｂ（図２４）の１～４行目の単価比を流用する。さらに、例えば、中間情報２２２４の３行目については、大分類誤差として単価比０．９との大分類単価比０．８２５との誤差０．０７５を算出して補完し、小分類誤差として単価比０．９との小分類単価比０．８５との誤差０．０５を算出して補完する。

次に、分類粒度決定部３２８が、部品大分類毎に、大分類誤差と小分類誤差とのそれぞれの合計値を算出し、算出結果を用いて中間情報２２２５（図２６（Ｂ））を生成する（ステップＳ４３）。いまの場合、中間情報２２２４（図２６（Ａ））から、部品大分類Ｃ００１における大分類誤差の合計値０．５５と、小分類誤差の合計値０．５とが算出される。

次に、分類粒度決定部３２８が、部品大分類毎に、小分類誤差の合計値に対する大分類誤差の合計値の比を所定の基準値と比較し、その比較結果に基づいて、該部品大分類における分類粒度を決定し、決定結果に基づいて分類粒度情報２２６（図２０）を生成する（ステップＳ４４）。

例えば、小分類誤差の合計値に対する大分類誤差の合計値の比（小分類誤差の合計値／大分類誤差の合計値）が基準値（例えば２）以上である場合、分類粒度決定部３２８が、該部品大分類における分類部品粒度を部品小分類に決定する。反対に、該比が基準値未満である場合、分類粒度決定部３２８が、部品大分類の分類粒度を部品大分類に決定する。

図２６（Ｂ）に示された中間情報２２２５の場合、部品大分類Ｃ００１については、該比１．１（＝０．５５／０．５）は基準値２未満であるので、分類粒度決定部３２８が、分類粒度を部品大分類に決定する。また、部品大分類Ｃ００２については、該比５（＝１．５／０．３）は基準値２以上であるので、分類粒度決定部３２８が、分類粒度を部品小分類に決定する。そして、分類粒度決定部３２８が、決定した部品大分類毎の分類粒度に基づき、分類粒度情報２２６（図２０）を生成してメモリ部３１に格納する。

次に、分類粒度決定部３２８が、部品分類マスタ情報２１４（図１９）、大分類別単価変化情報２２２ａ（図２３）、小分類別単価変化情報２２２ｂ（図２４）、及び分類粒度情報２２６（図２０）に基づき、分類別単価変化情報２２２（図２７）を生成してメモリ部３１に格納する（ステップＳ４５）。

具体的には、例えば、分類粒度情報２２６（図２０）から部品大分類Ｃ００１の分類粒度は部品大分類であることが分かり、部品分類マスタ情報２１４（図１９）から部品小分類Ａ００１，Ａ００２は部品大分類Ｃ００１に属することが分かる。よって、分類粒度決定部３２８が、分類別単価変化情報２２２（図２７）における部品小分類Ａ００１，Ａ００２のロットサイズ及び単価については、大分類別単価変化情報２２２ａ（図２３）における部品大分類Ｃ００１の情報を流用する。

また、例えば、分類粒度情報２２６（図２０）から部品大分類Ｃ００２の分類粒度は部品小分類であることが分かり、部品分類マスタ情報２１４（図１９）から部品小分類Ａ００３，Ａ００４は部品大分類Ｃ００２に属することが分かる。よって、分類粒度決定部３２８が、分類別単価変化情報２２２（図２７）における部品小分類Ａ００３，Ａ００４のロットサイズ、及び単価については、小分類別単価変化情報２２２ｂ（図２４）における部品小分類Ａ００３，Ａ００４の情報を流用する。

以上で、分類別単価変化情報生成処理（図２２のステップＳ３５）は終了される。図２２に戻る。次に、ステップＳ３６～Ｓ３９が実行される。なお、ステップＳ３６～Ｓ３９については、図１１のステップＳ４～Ｓ７と同様なので、その説明は省略する。

以上説明したように、部品発注システム２による発注条件推奨処理によれば、部品分類が階層構造を有する場合において、単価変動を推定する際に利用する部品分類の粒度を変更することができるため、同一の大部品分類に単価変化の傾向が異なる部品が混在していても、各部品に対してサプライヤに受け入れら易い発注条件案を生成し、コストの低減額を推定できる。よって、ユーザは多数の部品の中から優先的に発注条件変更の交渉を行うべき部品を特定し、総コストを削減することが可能になる。

以上、本発明に係る各実施形態の説明を行ってきたが、本発明は、上記した各実施形態の一例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施形態の一例は、本発明を分かり易くするために詳細に説明したものであり、本発明は、ここで説明した全ての構成を備えるものに限定されない。また、ある実施形態の一例の構成の一部を他の一例の構成に置き換えることが可能である。また、ある実施形態の一例の構成に他の一例の構成を加えることも可能である。また、各実施形態の一例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることもできる。また、上記の各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部または全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現してもよい。また、図中の制御線や情報線は、説明上必要と考えられるものを示しており、全てを示しているとは限らない。ほとんど全ての構成が相互に接続されていると考えてもよい。

１・・・部品発注システム、２・・・部品発注システム、１０・・・部品発注装置、２０・・・双方向通信網、１１・・・入出力部、１２・・・記憶部、１３・・・演算部、２１・・・入力情報、２２・・・出力情報、３１・・・メモリ部、３２・・・演算処理部、１４・・・通信部、４０・・・在庫管理装置、４１・・・在庫情報、２１１・・・部品マスタ情報、２１２・・・交渉履歴情報、２１３・・・部品需要情報、２１４・・・部品分類マスタ情報、２２１・・・部品別単価変化情報、２２２・・・分類別単価変化情報、２２２ａ・・・大分類別単価変化情報、２２２ｂ・・・小分類別単価変化情報、２２３・・・発注条件案情報、２２４・・・コスト情報、２２５・・・推奨発注条件情報、２２６・・・分類粒度情報、３２１・・・データ取得部、３２２・・・部品別単価変化率算出部、３２３・・・分類別単価変化率推定部、３２４・・・発注条件案生成部、３２５・・・コスト推定部、３２６・・・推奨発注条件選択部、３２７・・・出力制御部、３２８・・・分類粒度決定部、５００・・・入力画面、５０１・・・対象部品指定欄、５０２・・・シミュレーション期間指定欄、５０３・・・実行ボタン、６００・・・出力画面、６０１・・・推奨発注条件表示、６０２・・・詳細表示ボタン、６０３・・・発注条件案別コスト表示、６０４・・・単価変化情報表示、２２２１・・・中間情報、２２２２・・・中間情報、２２２３・・・中間情報、２２２４・・・中間情報、２２２５・・・中間情報、２２４１・・・中間情報、２２４２・・・中間情報、２２４３・・・中間情報

Claims (5)

1. 部品に関してサプライヤとの間で過去に交渉して成立した、前記部品の部品コード、部品分類、ロットサイズ、及び単価を含む発注条件からなる交渉履歴情報に基づき、前記部品のロットサイズを変更した場合における単価の変化率を算出し、算出結果からなる部品別単価変化情報を生成する部品別単価変化率算出部と、
   前記部品別単価変化情報に基づき、部品分類毎に、属する部品のロットサイズを変更した場合における単価の変化率を推定し、算出結果からなる分類別単価変化情報を生成する分類別単価変化率推定部と、
   前記分類別単価変化情報に基づき、調達する部品に関して前記サプライヤと交渉する際の、ロットサイズ及び単価が異なる複数の発注条件案を生成する発注条件案生成部と、
   生成された前記複数の発注条件案を出力する出力制御部と、
   備えることを特徴とする部品発注装置。
2. 請求項１に記載の部品発注装置であって、
   生成された前記複数の発注条件案それぞれに対する総コストを推定するコスト推定部と、
   推定された前記総コストに基づき、生成された前記複数の発注条件案の中から前記サプライヤに受け入れられ得る推奨発注条件を選択する推奨発注条件選択部と、を備え、
   前記出力制御部は、選択された前記推奨発注条件を出力する
   ことを特徴とする部品発注装置。
3. 請求項２に記載の部品発注装置であって、
   前記推奨発注条件選択部は、前記調達する部品について、現在の発注条件から前記推奨発注条件に変更した場合における前記総コストの低減額を含む推奨発注条件情報を生成し、
   前記出力制御部は、生成された前記推奨発注条件情報を出力する
   ことを特徴とする部品発注装置。
4. 請求項１に記載の部品発注装置であって、
   前記調達する部品は、階層構造を有する前記部品分類に属し、
   分類別単価変化率推定部は、前記部品別単価変化情報に基づき、前記調達する部品が属する、各階層の前記部品分類毎に、前記ロットサイズを変更した場合の前記単価の変化率を推定し、推定結果からなる階層毎分類別単価変化情報を生成し、
   最上位階層の前記部品分類毎に、前記調達する部品の前記発注条件案を生成するに際して、いずれの階層に対応する前記階層毎分類別単価変化情報を採用するのかを決定する分類粒度決定部を、
   備えることを特徴とする部品発注装置。
5. 部品発注装置による部品発注方法であって、
   部品に関してサプライヤとの間で過去に交渉して成立した、前記部品の部品コード、部品分類、ロットサイズ、及び単価を含む発注条件からなる交渉履歴情報に基づき、前記部品のロットサイズを変更した場合における単価の変化率を算出し、算出結果からなる部品別単価変化情報を生成する部品別単価変化率算出ステップと、
   前記部品別単価変化情報に基づき、部品分類毎に、属する部品のロットサイズを変更した場合における単価の変化率を推定し、算出結果からなる分類別単価変化情報を生成する分類別単価変化率推定ステップと、
   前記分類別単価変化情報に基づき、調達する部品に関して前記サプライヤと交渉する際の、ロットサイズ及び単価が異なる複数の発注条件案を生成する発注条件案生成ステップと、
   生成された前記複数の発注条件案を出力する出力ステップと、
   含むことを特徴とする部品発注方法。

Images