JP7181334B2 - インテリジェントサプライヤー管理システム及びインテリジェントサプライヤー管理方法 - Google Patents

インテリジェントサプライヤー管理システム及びインテリジェントサプライヤー管理方法 Download PDF

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Description

本発明は、インテリジェントサプライヤー管理システム及びインテリジェントサプライヤー管理方法に関し、特に、インテリジェントサプライヤー管理システムのレイアウト方式及びサプライヤーの評価方法に関するものである。
現在、経済が高度に発展してきた背景の下で、企業には、サプライチェン全体にわたって、系統的且つ全面的な理念をもってレビューし評価することにより、サプライヤー、企業からユーザまでの物流、情報の流れ及び資金流動に対する一体化管理を実現する必要がある。サプライチェン管理全体の全プロセスでは、購買サプライヤー管理が企業の重要な研究対象となる。精細かつ正確な管理は、企業製品の品質を向上させ、製品の納品周期を保証し、管理運営のコストを低下させ、企業の競争力を強化することができる。
従来のサプライヤー管理には、情報のコミュニケーションがうまく通じない、協力のレベルが高くない、及び、業務データが共有されないなどの問題が存在する。そのため、これら問題を克服できるインテリジェントサプライヤー管理システムのレイアウト方式が至急に必要とされている。
また、サプライヤー管理で、サプライヤー評価は、資格の承認、監督と検査、実績考課において重要な役割を果たしている。しかし、サプライヤー評価について、大多数の企業における評価の指標は比較的に一般的なものであって、分類の制定や差別化選別がされておらず、使用方法は主観的要因に大きく影響され、客観性と合理性が足りない。
例えば、特許文献ＣＮ１０８１５４２７７Ａには、製造能力と関係チェーンに基づく非標準部品の購買決定システムが開示されており、該システムは、サプライヤーデータベースモジュールと、評価システムモジュールと、関係チェーンディスプレイモジュールとを含み、そのうち、サプライヤーデータベースモジュールはサプライヤーの基本情報を含み、評価システムモジュールはＡＨＰ法により、データベースに基づいて各種類のデータを０～１０の評価点数に変換し、且つ各サプライヤーの総評点を算出する。
しかしながら、上記特許文献では、ＡＨＰという単一の方法が用いられ、評価結果が専門家の採点のみに依存するため、客観性が足りていない。かつ、該特許文献に記載されている技術は、製造業界の非標準部品のみを対象としており、他の業界まで考えていない。
中国特許出願公開第１０８１５４２７７号明細書
本発明は、上記課題の少なくとも１つを解決するために提出されたものであり、バイヤーとサプライヤーの両方の情報のリアルタイムコミュニケーション及び十分な共有を実現できるインテリジェントサプライヤー管理システム及びインテリジェントサプライヤー管理方法を提供することを目的とする。且つ、それに基づいて、サプライヤーに対し効率的且つ合理的な評価をさらに行うことができるインテリジェントサプライヤー管理システム及びインテリジェントサプライヤー管理方法を提供する。
本発明に係る１つの実施形態は、インテリジェントサプライヤー管理方法であって、サプライヤーの基本情報を管理するサプライヤー情報管理モジュールと、契約に関する情報に対し標準化管理を行う契約管理モジュールと、注文の実行状況を記録し、追跡する注文管理モジュールと、財務に関するデータを管理する支払管理モジュールと、前記サプライヤーの実績に対し評価及び管理を行う評価管理モジュールと、を備え、前記評価には、設定された複数の指標のそれぞれに対応する前記サプライヤーの履歴データ及び評価対象データと、履歴評価結果を収集する収集処理と、収集された前記履歴データ及び前記履歴評価結果に基づき、前記複数の指標のそれぞれの重みを算出する重み算出処理と、算出された前記重みと前記評価対象データを用いて、前記サプライヤーに対し評価を行い、評価結果を出力する評価処理と、が含まれる、ことを特徴とするインテリジェントサプライヤー管理システムを提供する。
これによって、バイヤーとサプライヤーの両方の情報のリアルタイムコミュニケーション及び十分な共有を実現し、さらに、購買過程全体にわたって長期的且つ効率の高い協力関係を築き、物資の購買効率を向上させることができる。
前記インテリジェントサプライヤー管理システムは、前記重み算出処理において、前記履歴データ及び前記履歴評価結果を用いてトレーニングすることで得られたＢＰニューラルネットワークモデルに基づき、前記複数の指標のそれぞれの重みを算出するものであってもよい。
これによって、重みの確定における主観的要因をできる限り消去し、重みの有効性及び実用性を保証することができ、さらに、サプライヤーに対し客観的且つ合理的な評価を行うことができる。
前記インテリジェントサプライヤー管理システムは、前記評価処理において、前記重みと前記評価対象データを用いて、ＴＯＰＳＩＳ法により前記サプライヤーに対し評価を行うものであってもよい。
これによって、ＢＰニューラルネットワークモデルに基づいた重みをＴＯＰＳＩＳ法に適用することで、より客観的且つ合理的な評価を行うことができる。
前記インテリジェントサプライヤー管理システムは、前記サプライヤーを複数のサプライヤーとするものであってもよい。
これによって、複数のサプライヤーを同時に管理し、且つ、複数のサプライヤーに対し相対的評価を行うことができる。
前記インテリジェントサプライヤー管理システムは、前記評価処理において、前記複数の指標を複数の評価分野に分類し、評価分野ごとに、前記サプライヤーに対し評価を行うものであってもよい。
これによって、単一のサプライヤーに対し、各評価分野内のパフォーマンスを評価し、より精細な評価を行うことができる。
前記インテリジェントサプライヤー管理システムは、前記評価処理において、前記複数の評価分野に基づき、前記評価結果をレーダーチャートで出力するものであってもよい。
これによって、あるサプライヤーの異なる評価分野内におけるパフォーマンスを直観的に反映することができる。
前記インテリジェントサプライヤー管理システムは、前記評価処理において、同じ類別のサプライヤーが複数ある場合、さらに、該複数の同じ類別のサプライヤーに対する評価結果をヒストグラムで出力するものであってもよい。
これによって、あるサプライヤーの、同じ類別の他のサプライヤーに対するランキング結果を反映することができる。
前記インテリジェントサプライヤー管理システムは、前記評価処理には、さらに、ユーザの操作により、既に設定された少なくとも１つの指標を削除し、及び／または、新たな指標を追加する指標設定処理が含まれ、前記収集処理において、削除及び／または追加後の複数の指標のそれぞれに対応する各サプライヤーの履歴データ及び評価対象データと、履歴評価結果とを収集するものであってもよい。
これによって、異なる分野のサプライヤーに応じて、既に設定された指標から異なる指標を選別したり、より適切な指標を追加したりすることで、柔軟性且つ合理性のより高い評価を行うことができる。
本発明に係る１つの実施形態はさらに、インテリジェントサプライヤー管理システムにより実行されるインテリジェントサプライヤー管理方法であって、サプライヤー情報管理モジュールによりサプライヤーの基本情報を管理するステップと、契約管理モジュールにより契約に関する情報に対し標準化管理を行うステップと、注文管理モジュールにより注文の実行状況を記録し、追跡するステップと、支払管理モジュールにより財務に関するデータを管理するステップと、評価管理モジュールにより前記サプライヤーの実績に対し評価及び管理を行うステップと、を含み、前記評価には、設定された複数の指標のそれぞれに対応する前記サプライヤーの履歴データ及び評価対象データと、履歴評価結果を収集する収集処理と、収集された前記履歴データ及び前記履歴評価結果に基づき、前記複数の指標のそれぞれの重みを算出する重み算出処理と、算出された前記重みと前記評価対象データを用いて、前記サプライヤーに対し評価を行い、評価結果を出力する評価処理と、が含まれることを特徴とするインテリジェントサプライヤー管理方法を提供する。
本発明に係るインテリジェントサプライヤー管理システムの上記各具体的な実施形態及びその効果は、前記インテリジェントサプライヤー管理システムに実行される方法、コンピューターに前記方法を実行させるプログラム、または、前記プログラムを記憶した記録媒体によっても実現することができる。
図１は本発明の第１の実施形態に係るインテリジェントサプライヤー管理システムを示す機能構造図である。 図２は本発明の第１の実施形態に係るインテリジェントサプライヤー管理方法を示す図である。 図３は本発明の第１の実施形態に係るインテリジェントサプライヤー管理システムにより実行される評価方法を示すフローチャートである。 図４は本発明の第２の実施形態に係る重み算出処理を説明するための構造図である。 図５は本発明に係る評価結果の一例を示す図である。 図６は本発明に係る評価結果の別例を示す図である。 図７は具体例に係る評価結果を示す図である。 図８は具体例に係る評価結果を示す図である。
以下、図面、実施形態及び具体例を参照しながら、本発明をより詳しく説明する。なお、下記の説明は、本発明を便宜に理解するために挙げられた例に過ぎず、本発明の範囲を限定するためのものではない。具体的な実施形態では、装置とシステムが備えた部品について、実際の状況に応じて変更、削減または追加を行ってもよく、方法のステップについて、実際の状況に応じて変更、削減、追加を行い、或いは、順序を変えてもよい。
（第１の実施形態）
本実施形態に係るインテリジェントサプライヤー管理システム１は、企業及びそのサプライヤーにより使用するものである。企業は、該システムを通じて、サプライヤーを集中的に管理し且つ維持することができ、サプライヤーは、インタネットを通じてこのシステムに登録し且つログインして、企業が必要とした製品のダイナミックプランを理解し且つ把握したり、企業に合格サプライヤーの資格を申請したりすることができる。
インテリジェントサプライヤー管理システム１は、プロセッサ、メモリ、インタフェース、入力装置及び表示部などからなる。なお、プロセッサ、メモリ、インタフェース、入力装置及び表示部は互いにバスを介して接続されている。
具体的に、プロセッサは、例えば、メモリに記憶されたアプリケーションプログラムを実行することにより、インテリジェントサプライヤー管理システム１の各機能モジュールの機能を実現するＣＰＵ、マイクロプロセッサなどである。インタフェースは、例えば、データベースアクセスインタフェース、サプライヤークライアントとデータの通信が可能なインタフェースなどを含む通信インタフェースである。入力装置は、例えば、ユーザに指令を入力させるようなキーボード、マウス、マイクなどである。表示部は、例えば、インテリジェントサプライヤー管理システム１のユーザインターフェイス、処理結果に関する画面などを表示する可能な液晶ディスプレイなどである。
以下、本発明の第１の実施形態に係るインテリジェントサプライヤー管理システムの各機能モジュールについて説明する。
図１は、本発明の第１の実施形態に係るインテリジェントサプライヤー管理システムを示す機能構造図である。図１に示すように、インテリジェントサプライヤー管理システム１は、サプライヤー情報管理モジュール１０と、契約管理モジュール２０と、注文管理モジュール３０と、支払管理モジュール４０と、評価管理モジュール５０とを備える。
サプライヤー情報管理モジュール１０は、各サプライヤーに関する基本情報、サプライヤーレビュー及びサプライヤー認証の管理を実現する。基本情報には、サプライヤーの会社名、法人名、住所、ウェブサイトなどの情報が含まれる。勿論、これに限らず、会社創設日、財務状況、社員数、品質認証システムなどの様々な情報を含んでもよい。サプライヤーレビューとは、新規サプライヤーの承認時の選定過程を意味し、基本情報、サプライヤーに提出された書類、現場審査などの段階で確認することができる。サプライヤー認証とは、新規サプライヤーがレビューに合格した後、正式なサプライヤー名鑑に収まることを意味する。
契約管理モジュール２０は、契約に関する情報に対し標準化管理を行い、価格比較と選別、契約の起草などが含まれる。価格の比較と選別とは、正式なオファーの時に、各サプライヤーが該システムでオファーを統一に提出し、ブランド側（バイヤー側）が参考にしながら選別することを意味する。契約の起草とは、ブランド側がサプライヤーリストを最終的に確定した後、オファーに依拠して契約の起草を行うことを意味する。契約は標準テンプレートによりカスタム開発を行い、契約の標準化管理を実現することができる。契約に対する規範的な管理により、契約価格と清算価格との対比と分析、及び、異なるバッチの購買明細の対比と分析が実現でき、各製品の清算差別を把握することが容易になる。
注文管理モジュール３０は主に、注文の実行状況を記録、追跡し、配達管理及び注文コーディネートが含まれてもよい。配達管理では、荷物の発送と到着時間を追跡し、延期が発生した場合、システムに情報を記録することができる。注文コーディネートとは、最小負荷量を満たさない注文に対し、“マージ”して配達できることを意味する。また、荷物の到着後の入庫、検査、返品などの状況をリアルタイムに追跡することができる。
支払管理モジュール４０は、財務に関するデータを管理し、清算管理、領収書管理、支払い管理が含まれる。清算管理とは、基本情報、業務の手形、財務の手形に基づき、データのチェック及び差別の処理を行うことを意味する。領収書管理とは、サプライヤーに支払う前に、領収書の情報を記録し、領収書金額と注文金額との一致性を確定することを意味する。支払い管理とは、サプライヤーに対する買掛金額、支払済金額及び未払金額を確定し、分割払いを個別に処理することを意味する。
評価管理モジュール５０は、サプライヤーの実績に対し評価及び管理を行い、実績管理、名鑑更新が含まれる。実績管理とは、段階（月／年／プロジェクトノード）ごとにサプライヤーを評価し、以後の協力方式または購買額の割当を確定することを意味する。名鑑更新とは、実績管理の結果に応じて、一部のサプライヤーを淘汰し、名鑑を更新することを意味する。
また、実績管理にはさらに、指標管理及び評価結果管理が含まれてもよい。指標管理とは、サプライヤーに対し科学的な指標システムを築くことにより、指標を合理的に運用し科学的な評定を行うことを意味する。評価に係る指標は多く、例えば、一般的な指標としての品質、コスト、デリバリー、サービスなどが挙げられ、且つ、ユーザ（企業）の操作により、指標の選択、削除、追加などの処理が行われてもよい。評価結果管理とは、ユーザ（企業）による、生成済みの評価結果についての照会及び編集をサポートすることを意味し、例えば、照会、追加、削除、導出、レビュー、修正などが挙げられる。
一般的に、各企業は年々、頻度の異なる評価活動があり、一般的な形式として、サプライヤーが「ＡＢＣＤ」などの複数のレベルに分けられ、このレベルは総合的な評価となる。ここで、当該「ＡＢＣＤ」のレベルは１つの例示に過ぎず、これに限定されず、必要に応じて任意的に設定してもよい。
評価管理モジュール５０では、サプライヤーを評価する時、まず、予め設定された複数の指標のそれぞれに対応する各サプライヤーの履歴データ及び評価対象データと、履歴評価結果を収集する。ここで、履歴データ及び評価対象データと、履歴評価結果は、サプライヤー情報管理モジュール１０、契約管理モジュール２０、注文管理モジュール３０、支払管理モジュール４０及び評価管理モジュール５０から直接又は統合することで得られたものであってもよく、ユーザが入力したデータから直接又は統合することで得られたものであってもよい。また、これらモジュールから収集できない、指標に対応するデータのみについて、入力装置を用いて入力することにより取得してもよい。
予め設定された指標をＸ１～Ｘ７とすると、収集された履歴データ及び履歴評価結果は表１に示す通りである。
Figure 0007181334000001
また、収集された評価対象データは表２に示す通りである。
Figure 0007181334000002
その後、評価管理モジュール５０は、収集された履歴データ及び履歴評価結果に基づき、複数の指標のそれぞれの重みを算出する。算出方法については、本実施形態で特別に限定されず、知られた如何なる算出方法により各指標の重みを得てもよく、例えば、主成分分析法、エントロピー法などが挙げられる。
次に、算出された重みと評価対象データを用いて、各サプライヤーに対し評価を行い、評価結果を出力する。評価方法については、本実施形態で特別に限定されず、知られた絶対的評価方法または相対的評価方法のいずれか一つを用いてもよい。出力結果は、重みと評価対象データに基づき算出された得点であってもよく、得点に基づきさらに確定された上述のようなレベルであってもよく、得点とレベルの両方であってもよい。
以下、本実施形態に係るインテリジェントサプライヤー管理システム１により実行される方法について説明する。
図２は、本発明の第１の実施形態に係るインテリジェントサプライヤー管理方法を示すフローチャットである。図２に示すように、インテリジェントサプライヤー管理システム１により実行される方法では、サプライヤー情報管理モジュール１０によりサプライヤーの基本情報を管理する（Ｓ１）。例えば、基本情報、サプライヤーレビュー及びサプライヤー認証の管理が含まれる。
サプライヤーが合格サプライヤーにリストされると、サプライ契約を締結し、契約管理モジュール２０により、該契約に関する情報に対し標準化管理を行うことになる（Ｓ２）。例えば、価格の比較と選別、契約の起草などが含まれる。
締結された契約に従って注文が実行されると、注文管理モジュール３０により、注文の実行状況を記録、追跡、制御する（Ｓ３）。例えば、配達管理及び注文コーディネートが含まれる。
また、支払管理モジュール４０により、財務に関するデータを管理する（Ｓ４）。例えば、清算管理、領収書管理、支払い管理が含まれる。
さらに、評価管理モジュール５０により、サプライヤーの実績に対し評価及び管理を行う（Ｓ５）。例えば、実績管理、名鑑更新が含まれる。
図２では、ステップＳ１～Ｓ５の順に本実施形態に係るインテリジェントサプライヤー管理システムにより実行される方法の一例について説明したが、本実施形態に係るインテリジェントサプライヤー管理システムにより実行される方法は、上記の一例に限定されず、例えば、その順序は実際の状況に応じて適切に変更され、或いは、合せて実行されてもよい。
次は、評価管理モジュール５０で実行される評価方法について詳しく説明する。
図３は、本発明の第１の実施形態に係るインテリジェントサプライヤー管理システムにより実行された評価方法を示すフローチャートである。
図３に示すように、ステップＳ５１では、インテリジェントサプライヤー管理システム１のサプライヤー情報管理モジュール１０、契約管理モジュール２０、注文管理モジュール３０、支払管理モジュール４０及び評価管理モジュール５０から、及び／または、ユーザの入力により、予め設定された複数の指標のそれぞれに対応する各サプライヤーの履歴データ及び評価対象データと、履歴評価結果を収集する。
ステップＳ５２では、ステップＳ５１で収集された履歴データ、履歴評価結果に基づき、複数の指標のそれぞれの重みを算出する。
ステップＳ５３では、ステップＳ５２で算出された重みとステップＳ５１で収集された評価対象データを用いて、サプライヤーに対し評価を行い、評価結果を出力する。
本実施形態によれば、バイヤーとサプライヤーの両方の情報のリアルタイムコミュニケーション及び十分な共有を実現することができ、さらに、購買過程全体にわたって長期的且つ効率の高い協力関係を築き、物資の購買効率を向上させることができる。
（第２の実施形態）
以下、第２の実施形態に係るインテリジェントサプライヤー管理システム及びそれにより実行される方法について詳しく説明する。
本実施形態に係るインテリジェントサプライヤー管理システムの概略な構造及びそれにより実行される方法としては、第１の実施形態に係るインテリジェントサプライヤー管理システム１の概略な構造及び方法が用いられるため、図示は省略する。本実施形態に係るインテリジェントサプライヤー管理システムは第１の実施形態に係るインテリジェントサプライヤー管理システム１に対して、サプライヤーに対し客観的かつ合理的な評価を行う可能な評価方法を提供するという点で異なっている。以下、実施形態１との相違点を中心に説明し、重複な説明は省略する。
評価管理モジュール５０は、サプライヤーを評価する時、まず、第１の実施形態と同様に、サプライヤー情報管理モジュール１０、契約管理モジュール２０、注文管理モジュール３０、支払管理モジュール４０及び評価管理モジュール５０から、及び／または、ユーザの入力により、例えば表１、表２のような予め設定された複数の指標のそれぞれに対応する各サプライヤーの履歴データ及び評価対象データと、履歴評価結果を収集する。
その後、履歴データ及び履歴評価結果を用いてトレーニングすることで得られたＢＰニューラルネットワークモデルに基づき、前記複数の指標のそれぞれの重みを算出する。
具体的に、ＢＰニューラルネットワークは最も広く応用されるニューラルネットワークとして、３層のニューラルネットワークで何れの関数をフィッティングすることができ、それはすでに数学的に厳密な証明がされている。これを前提として、本実施形態では３層のニューラルネットワークを構築し教師あり学習を行う。
図４は、本発明の第２の実施形態に係る重み算出処理を説明するための構造図である。図４に示すように、構築された３層のＢＰニューラルネットワークの入力層には、Ｍ個のノードが含まれ、Ｍ個の評価指標（上記の例では、７個）に対応し、隠れ層にはＫ個のノードが含まれ、その個数は実際の状況に応じて適切に設定してもよく、出力層には、一個のノードが含まれ、履歴評価結果に対応している。
このようなＢＰニューラルネットワークについて、収集された履歴データ及び履歴評価結果をトレーニングサンプルとしてトレーニングを行う。トレーニングの結果として、入力層と各隠れ層との間のリンク関係Ｖｉｊが得られる。ここで得ようとするのは出力層に対する入力層の重みであるため、得られた入力層と各隠れ層との間のリンク関係Ｖｉｊに対し分析及び処理を行うことにより、Ｍ個の指標全部の重みが得られる。
Ｖｉｊに基づき各指標の重みを算出する方法の一例として、例えば、以下の公式に示すように、各指標の重みｗｊ（ｊ＝０，１，…ｍ）は、入力層と隠れ層とのリンク関係Ｖｉｊごとに、絶対値を取り、さらに全ての絶対値の和で除算することにより求められる。
Figure 0007181334000003
そのうち、Ｋは隠れ層のノード数である。
このように各指標の重みを算出することにより、重みの確定における主観的要因をできる限り消去し、重みの有効性及び実用性を保証することができる。
次に、算出された重みと評価対象データを用いて、各サプライヤーを評価し、評価結果を出力する。評価方法について、重みと数値を直接乗算してもよい。しかし、本実施形態では、評価結果を直覚により符合させるために、相対的評価方法としてのＴＯＰＳＩＳ法を採用する。
ＴＯＰＳＩＳ法とは、指標の性質とデータに基づき、一組の最適な指標データを仮設正理想案とし、一組の最悪な指標データを仮設負理想案として、案点と正、負理想点との距離の大きさを比較することにより、被評価案の優劣を判定することを意味する。以下、詳しく説明する。
第１のステップでは、Ｎ個の評価対象（サプライヤー）があり、サプライヤーごとに評価しようとする指標がＭ個として仮設する。この時、評価対象データはＮ行Ｍ列のマトリックスＸで表してもよい。
Figure 0007181334000004
第２のステップでは、評価対象データのマトリックスＸに対し規範化処理を行い、規格化ベクトルｚｉｊを取得し、規格化ベクトルｚｉｊに関する規範化マトリックスＺを構築する。
Figure 0007181334000005
上記の規範化方法は一例にすぎず、それに限定されない。例えば、指標によってディメンション（ｄｉｍｅｎｓｉｏｎ）が異なることを考えると、各指標に対しディメンションレス化（ｄｉｍｅｎｓｉｏｎｌｅｓｓ）することが好ましい。一般的に、指標には、値が大きいほどよい極大型（ベネフィット型）指標（例えば、品質合格率）、値が小さいほどよい極小型（コスト型）指標（例えば、購買価格）、値がある値に近いほどよい中間型指標（例えば、水品質のＰＨ値）、値がある区間に入れば最適な区間型指標（例えば、ある化学成分の量）がある。
そのため、極大型指標以外の指標に対しては、まず指標データを極大型に変換することで、次の処理を便利にする。
極小型から極大型に変換する場合、以下の公式で変換される。
Figure 0007181334000006
中間型から極大型に変換する場合、以下の公式で変換される。
Figure 0007181334000007
区間型から極大型に変換する場合、［ａ，ｂ］を最適区間とし、以下の公式で変換される。
Figure 0007181334000008
このように全ての指標を極大型に変換した後、上記の規範化処理を行うことで、指標によって異なるディメンションの影響を消去することが可能である。
第３のステップでは、最適／最悪案（値）を確定する。最適案Ｚ＋はＺにおける毎列の要素の最大値からなり、最悪案Ｚ－はＺにおける毎列の要素の最小値からなる。
ここでの最適、最悪案は、上記第２のステップで指標のディメンションレス化（ｄｉｍｅｎｓｉｏｎｌｅｓｓ）された場合の案である。
Figure 0007181334000009
第４のステップでは、各評価対象と最適案、最悪案との距離を算出し、重みデータを代入する。
Figure 0007181334000010
第５のステップでは、各評価対象と最適案との近接度（Ｃｌｏｓｅｎｅｓｓ Ｄｅｇｒｅｅ）Ｃｉを算出する。
Figure 0007181334000011
Ｃｉが１に近いほど、評価結果がよいと表される。
第６のステップでは、Ｃｉの大きさによって並べ替え、評価結果を出力する。評価結果として、算出されたＣｉを［０，１００］以内の点数に正規化してもよく、さらに得点に基づき確定したレベルであってもよい。
企業は該評価結果に基づき、サプライヤー名鑑の更新を行い、優秀と評価されたサプライヤーに対し奨励を与え、理想ではないと評価されたサプライヤーに対し懲罰を与えることができる。
本実施形態によれば、ＢＰニューラルネットワークモデルにより求められた重みをＴＯＰＳＩＳ法に用いることで、重みの確定における主観的要因をできる限り消去し、さらに、サプライヤーに対しより客観的且つ合理的な評価を行うことができる。
また、上記の第１及び第２の実施形態では、全ての評価指標を対象とした点数即ち総点数を用いて評価を行う。しかし、これに限定されず、前記複数の指標を複数の評価分野に分類し、評価分野ごとに、各サプライヤーに対し評価を行ってもよい。例えば、複数の指標を開発、購買、品質、生産などの評価分野に分類し、評価分野ごとに、対応する評価対象データ及び該評価分野に属する各指標の重みを用いて、上記のＴＯＰＳＩＳ法により評価を行ってもよい。このように、各分野における各サプライヤーのパーフォマンスに対しより繊細な評価を行うことが可能である。
この時、評価結果として、分類された複数の評価分野に基づき、評価結果をレーダーチャートで出力してもよい。図５は、本発明に係る評価結果の一例を示す図である。図５に示すように、評価結果をレーダーチャートで表している。そのうち、各サプライヤーに対しては、開発、購買、品質、生産などの４方面で評価を行っている。これによって、各サプライヤーの各分野内のパフォーマンスをより直観的に把握することができる。また、分類前の複数の指標に基づいて、評価結果をレーダーチャートで出力してもよい。
また、前記第１及び第２の実施形態では、同じ類別のサプライヤーが複数ある場合、評価結果として、さらに、ヒストグラムで出力してもよい。図６は、本発明に係る評価結果の別例を示す図である。図６に示すように、同じ類別のサプライヤーｐ１～ｐ１０を対象とした評価結果をヒストグラムで出力する。これによって、同じ類別のサプライヤーに対するランキング結果を直観的に把握することができる。
また、あるサプライヤーに対しては、評価分野ごとに該サプライヤーのパーフォマンスを示したレーダーチャート、及び同じ類別のサプライヤーにおける該サプライヤーのランキングを示したヒストグラムを、該サプライヤーに対する評価結果として同時に出力することが好ましい。
また、上記の第１及び第２の実施形態では、複数のサプライヤーに対し評価を同時に行った場合について説明したが、これに限定されず、１つのサプライヤーに対し個別に評価を行ってもよい。この時、第２の実施形態でＴＯＰＳＩＳ法により評価を行う場合、最適、最悪方案は履歴データから抽出された値であってもよく、手動的に予め設定された値であってもよい。
（具体例）
以下、本発明に係る第２の実施形態の１つの具体例について説明する。
本具体例では、ある会社に合計４つのサプライヤーＰ１～Ｐ４があるとする。ここで、説明の便宜上、比較的に小さいサプライヤーの数が選択されたが、数が増えた場合にも同様に適用できる。
１、サプライヤー管理
サプライヤー情報管理モジュール１０は、各サプライヤーの基本情報を管理する。例えば、基本情報、サプライヤーレビュー及びサプライヤー認証の管理が含まれる。
既存のサプライヤーＰ１～Ｐ４の基本情報は表３に示すとおりである。
Figure 0007181334000012
新たなサプライヤーＰ５がある場合、その基本情報を考察し、書類による審査、現場での審査などの段階で確認することとなる。
サプライヤーＰ５が評価審査に合格した後、表４に示すように、正式なサプライヤー名鑑に収まる。
Figure 0007181334000013
２．契約管理
契約管理モジュール２０は、契約に関する情報に対し標準化管理を行う。例えば、価格の比較と選別、契約の起草などが含まれる。
正式なオファーの時に、各サプライヤーが該インテリジェントサプライヤー管理システム１でオファーを統一に提出する。例えば、サプライヤーＰ１～Ｐ３がいずれもネジをサプライする候補サプライヤーの場合、表５に示すようにオファーを提出してもよい。
Figure 0007181334000014
企業がｐ１を該製品のサプライヤーとして確定した場合、上記のオファーに依拠して契約の起草を行う。
３．注文管理
注文管理モジュール３０は、注文の実行状況を記録、追跡、制御する。例えば、配達管理及び注文コーディネートが含まれる。
配達管理では、表６に示すように、荷物の発送と到着時間を追跡し、延期が発生した場合、システムに情報を記録することができる。
Figure 0007181334000015
また、最小負荷量を満たさない注文に対し、“マージ”して配達できる。
４．支払い管理
支払管理モジュール４０は、財務に関するデータを管理する。例えば、清算管理、領収書管理、支払い管理が含まれる。
清算管理では、基本情報、業務の手形、財務の手形に基づきデータのチェック及び差別の処理を行う。
領収書管理では、表７に示すように、サプライヤーに支払う前に、領収書の情報を記録し、領収書金額と注文金額との一致性を確定する。
Figure 0007181334000016
支払い管理では、表８に示すように、サプライヤーに対する買掛金額、支払済金額及び未払金額を確定し、分割払いを個別に処理する。
Figure 0007181334000017
５．評価管理
評価管理モジュール５０は、サプライヤーの実績に対し評価及び管理を行う。例えば、実績管理、名鑑更新が含まれる。
次に、各サプライヤーの評価方法について詳しく説明する。
設定された指標は製品合格率、品質認証システム、価格指数、納期遵守率、注文履行率、顧客苦情率、苦情満足率の７個とする。
この７個の指標はそれぞれシステムで予め設定されたものであってもよく、ユーザにより入力装置を介して設定されたものであってもよい。また、２０２０年第１四半期の既存サプライヤーＰ１～Ｐ４のパーフォマンスを評価することを目的とする。
まず、表９に示すように、インテリジェントサプライヤー管理システムが備えたサプライヤー情報管理モジュール１０、契約管理モジュール２０、注文管理モジュール３０、支払管理モジュール４０、評価管理モジュール５０から、及び／またはユーザによる入力から、７個の指標に対応する各サプライヤーの履歴データ及び履歴評価結果をできる限り多く収集する。
Figure 0007181334000018
かつ同様に、表１０に示すように、７個の指標に対応する各サプライヤーＰ１～Ｐ４の２０２０年第１四半期の評価対象データを収集する。
Figure 0007181334000019
その後、履歴データ及び履歴評価結果を用いてトレーニングすることで得られたＢＰニューラルネットワークモデルに基づき、７個の指標のそれぞれの重みを算出する。
例えば、得られた７個の指標の重みはそれぞれ以下の通りである。
｛製品合格率，品質認証システム，価格指数，納期遵守率，注文履行率，顧客苦情率，苦情満足率｝＝｛０.１４，０.０５，０.１２，０.１６，０.１９，０.１８，０.１６｝
次に、重み及び評価対象データをＴＯＰＳＩＳ法における各公式に代入し、算出し得た点数を［０，１００］以内に正規化する。４つのサプライヤーＰ１～Ｐ４の評価点数は、
総点数｛Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３，Ｐ４｝＝｛９１，８７，７８，８５｝
である。
さらに、点数に従って、対応するレベルＡ～Ｄを得てもよい。
また、さらに、７個の指標を品質、コスト、デリバリー、サービス等の４つの評価分野に分類してもよい。具体的に、製品合格率と品質認証システムの２つの指標を品質分野として分類し、価格指数をコスト分野として分類し、納期遵守率と注文履行率をデリバリー分野として分類し、顧客苦情率と苦情満足率の２つの指標をサービス分野として分類する。また、評価分野ごとに、対応する重み及び評価対象データをＴＯＰＳＩＳ法における各公式に代入し、算出し得た点数を［０，１００］以内に正規化する。得られた４つのサプライヤーＰ１～Ｐ４の評価点数は、
品質分野｛Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３，Ｐ４｝＝｛９４，７０，８０，９０｝
コスト分野｛Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３，Ｐ４｝＝｛７２，１００，７２，７０｝
デリバリー分野｛Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３，Ｐ４｝＝｛９７，９０，８０，９０｝
サービス分野｛Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３，Ｐ４｝＝｛１００，９０，８０，９０｝
である。
図７は、本具体例の評価結果を示す図である。図７では、各評価分野における各サプライヤーＰ１～Ｐ４の評価結果をレーダーチャートで直観的に示している。
また、サプライヤーＰ１～Ｐ４が同じ類別のサプライヤーに属し、類似する製品をサプライする場合、さらに、全体的ランキングを取得してもよい。図８は、本具体例の評価結果を示す図である。図８では、各サプライヤーＰ１～Ｐ４の総評価結果をヒストグラムで直観的に示し、かつ、同じ類別のサプライヤーにおけるランキングを反映している。また、図７に示すレーダーチャート及び図８に示すヒストグラムを合わせて表示してもよい。
以上、図面を参照しながら本発明に係る実施形態及び具体例を説明したが、これらの実施形態及び具体例は、本発明の具体的一例として本発明を理解するためのものであり、発明の範囲を限定することを意図したものではない。当業者であれば、本発明の技術思想に基づいて、具体的な実施形態及び具体例に対し様々な変形、組合せ及び要件の合理的な省略を施してもよく、これにより得られる形態も本発明の範囲内に含まれる。例えば、上記の各実施形態及び具体例は相互に組合せてもよく、その組み合わせてなる実施形態も本発明の範囲内に含まれる。

Claims (9)

  1. インテリジェントサプライヤー管理システムであって、
    サプライヤーの基本情報を記録するサプライヤー情報管理モジュールと、
    契約に関する情報に対し標準化を行う契約管理モジュールと、
    注文の実行状況を記録し、追跡する注文管理モジュールと、
    財務に関するデータを記録する支払管理モジュールと、
    前記サプライヤーの実績に対し評価を行う評価管理モジュールと、
    を備え、
    前記評価には、
    前記サプライヤー情報管理モジュール、前記契約管理モジュール、前記注文管理モジュール、前記支払管理モジュール及び前記評価管理モジュールから、予め設定された複数の指標のそれぞれに対応する前記サプライヤーの履歴データ及び評価対象データと、履歴評価結果を収集する収集処理と、
    収集された前記履歴データ及び前記履歴評価結果に基づき、前記複数の指標のそれぞれの重みを算出する重み算出処理と、
    算出された前記重みと前記評価対象データを用いて、前記サプライヤーに対し評価を行い、評価結果を出力する評価処理と、が含まれる、
    ことを特徴とするインテリジェントサプライヤー管理システム。
  2. 前記重み算出処理において、前記履歴データ及び前記履歴評価結果を用いてトレーニングすることで得られたＢＰニューラルネットワークモデルに基づき、前記複数の指標のそれぞれの重みを算出する、
    ことを特徴とする請求項１に記載のインテリジェントサプライヤー管理システム。
  3. 前記評価処理において、前記重みと前記評価対象データを用いて、ＴＯＰＳＩＳ法により前記サプライヤーに対し評価を行う、
    ことを特徴とする請求項２に記載のインテリジェントサプライヤー管理システム。
  4. 前記サプライヤーは、複数のサプライヤーである、
    ことを特徴とする請求項１～３のいずれか１項に記載のインテリジェントサプライヤー管理システム。
  5. 前記評価処理において、前記複数の指標を複数の評価分野に分類し、評価分野ごとに、前記サプライヤーに対し評価を行う、
    ことを特徴とする請求項４に記載のインテリジェントサプライヤー管理システム。
  6. 前記評価処理において、前記複数の評価分野に基づき、前記評価結果をレーダーチャートで出力する、
    ことを特徴とする請求項５に記載のインテリジェントサプライヤー管理システム。
  7. 前記評価処理において、同じ類別のサプライヤーが複数ある場合、さらに、該複数の同じ類別のサプライヤーに対する評価結果をヒストグラムで出力する、
    ことを特徴とする請求項６に記載のインテリジェントサプライヤー管理システム。
  8. 前記評価処理には、さらに、ユーザの操作により、既に設定された少なくとも１つの指標を削除し、及び／または、新たな指標を追加する指標設定処理が含まれ、
    前記収集処理において、削除及び／または追加後の複数の指標のそれぞれに対応する前記サプライヤーの履歴データ及び評価対象データと、履歴評価結果を収集する、
    ことを特徴とする請求項１に記載のインテリジェントサプライヤー管理システム。
  9. インテリジェントサプライヤー管理システムにより実行されるインテリジェントサプライヤー管理方法であって、
    サプライヤー情報管理モジュールによりサプライヤーの基本情報を記録するステップと、
    契約管理モジュールにより契約に関する情報に対し標準化を行うステップと、
    注文管理モジュールにより注文の実行状況を記録し、追跡するステップと、
    支払管理モジュールにより財務に関するデータを記録するステップと、
    評価管理モジュールにより前記サプライヤーの実績に対し評価を行うステップと、を含み、
    前記評価には、
    前記サプライヤー情報管理モジュール、前記契約管理モジュール、前記注文管理モジュール、前記支払管理モジュール及び前記評価管理モジュールから、予め設定された複数の指標のそれぞれに対応する前記サプライヤーの履歴データ及び評価対象データと、履歴評価結果を収集する収集処理と、
    収集された前記履歴データ及び前記履歴評価結果に基づき、前記複数の指標のそれぞれの重みを算出する重み算出処理と、
    算出された前記重みと前記評価対象データを用いて、前記サプライヤーに対し評価を行い、評価結果を出力する評価処理と、が含まれる、
    ことを特徴とするインテリジェントサプライヤー管理方法。
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