JP7249265B2 - 在庫計画装置及び在庫計画方法 - Google Patents

Description

本発明は、在庫計画装置及び在庫計画方法に関する。

従来、ある物量の拠点間の輸送所要時間は常に一定であるという前提のもと、物流計画における必要在庫量が立案されていた。

本技術分野の背景技術として、国際公開第２０１７／２１７３１０号がある（特許文献１）。この公報には、「シミュレーション装置（１）のデータ入力部（１１）は、製品の需要時および需要数量に関する需要情報と、各生産拠点の単位時間あたりの製品または部品の最大生産数量および必要な部品または資材を投入してから製品または部品の生産を完了するまでのリードタイムを含む拠点情報とを入力する。モデル定義部（１３）は、データ管理部（１２）が記憶する拠点情報および需要情報から、複数の生産拠点を連結した需要モデルおよび供給モデルを定義する。シミュレーション実行部（１４）は、データ管理部（１２）が記憶する需要モデルおよび供給モデルの定義データに基づいて、各生産拠点における製品または部品の在庫および生産数量、ならびに、各生産拠点における部品の需要時および需要数量を算出する。」と記載されている（要約参照）。

国際公開第２０１７／２１７３１０号

物流計画の運用においては、渋滞などによる地点間の移動時間の増加や、使用可能な車両が不足して並行配送が出来ないなどの要因によって、輸送所要時間が物流計画における想定値に比べて増加することがある。

特許文献１に記載の技術は、ある物量の拠点間の輸送所要時間は常に一定であるとして必要在庫量を立案するため、立案した必要在庫量では納品遅延や欠品が発生するおそれがある。そこで、本発明の一態様は、ロバスト最適な必要在庫量を算出し、納品遅延や欠品の発生確率を所望の範囲内に収めることを目的とする。

上記課題を解決するため、本発明の一態様は以下の構成を採用する。在庫計画装置であって、プロセッサとメモリとを有し、前記メモリは、発拠点から着拠点へ輸送される商品の前記着拠点、到着要求日、及び要求量を示す要求量情報と、前記発拠点から前記着拠点への輸送手段ごとの複数の実績輸送所要時間と、輸送所要時間に影響を与える要因の値と、を示す輸送所要時間情報と、を保持し、前記プロセッサは、前記輸送所要時間情報を参照して、前記輸送手段それぞれについて前記要因の値ごとに輸送所要時間の分布を生成し、前記生成した分布それぞれについて、前記発拠点から前記着拠点への輸送所要時間を示す１以上のパラメータ値を決定し、各分布から決定されたパラメータ値の組み合わせであるパターンを生成し、前記パターンが示すパラメータと、前記要求量情報が示す着拠点、到着要求日、及び要求量と、に基づいて、各パターンについて、前記商品それぞれの作業開始前の前記発拠点における在庫数であって、前記到着要求日までに前記要求量の商品を前記着拠点に輸送可能である在庫数、を必要在庫量として算出する。

本発明の一態様によれば、ロバスト最適な必要在庫量を算出することができ、ひいては納品遅延や欠品の発生確率を所望の範囲内に収めることができる。上記した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施例の説明によって明らかにされる。

実施例１における在庫計画システムの構成例を示すブロック図である。 実施例１における商品情報の一例である。 実施例１における拠点情報の一例である。 実施例１における輸送経路情報の一例である。 実施例１における陸路の車型情報の一例である。 実施例１におけるカレンダ情報に含まれる出庫カレンダ情報の一例である。 実施例１におけるカレンダ情報に含まれる出発カレンダ情報の一例である。 実施例１における出庫作業情報の一例である。 実施例１における在庫情報の一例である。 実施例１における実績輸送データの一例である。 実施例１における要求量情報の一例である。 実施例１における変動要因情報の一例である。 実施例１における車両数計画情報の一例である。 実施例１における納品遅延・欠品発生確率上限値情報の一例である。 実施例１における在庫計画処理の一例を示すフローチャートである。 実施例１における輸送所要時間の変動分布を表示する画面の一例である。 実施例１における予測可能要因によってクラスタリングされた輸送所要時間の変動分布を表示する画面の一例である。 実施例１における変動分布情報の一例である。 実施例１におけるコスト最小となる出庫計画と輸送計画の立案処理の一例を示すフローチャートである。 実施例１におけるロバスト最適な必要在庫量の出力処理の一例である。 実施例１における出庫計画と輸送計画を表示する画面の一例である。

以下、本発明の実施形態を図面に基づいて詳細に説明する。本実施形態において、同一の構成には原則として同一の符号を付け、繰り返しの説明は省略する。なお、本実施形態は本発明を実現するための一例に過ぎず、本発明の技術的範囲を限定するものではないことに注意すべきである。

図１は、本実施例の在庫計画システムの構成例を示すブロック図である。在庫計画システムは、例えば、在庫計画装置１、客先ＰＯＳ（Ｐｏｉｎｔ Ｏｆ Ｓａｌｅｓ）システム３、出庫管理システム４、輸送管理システム５を含む。

在庫計画装置１は、商品の在庫を計画及び管理するためのシステムであり、客先ＰＯＳシステム３から送信された商品の発注を取り纏めて、各商品の要求日と要求量を生成し、実績輸送データを用いて、必要在庫量を計画し、納品遅延や欠品の発生確率を出力する。なお、納品遅延とは注文された商品が納期までに到着しないことを示し、欠品とは注文された要求量の全て又は一部を納品できないことを示す。また、必要在庫量とは、納品遅延や欠品が発生しない最小限の在庫量である。

本実施例の在庫計画装置１は、プロセッサ（例えばＣＰＵ）１１、通信インターフェース１２、入出力ＩＦ（インターフェース）３、及びメモリ１４を有する計算機によって構成される。プロセッサ１１、通信ＩＦ１２、入出力ＩＦ１３、及びメモリ１４は、バスなどの通信手段によって相互にアクセス可能となるよう接続されている。

プロセッサ１１は、メモリ１４に格納されたプログラムを実行する演算装置である。プロセッサ１１が、各種プログラムを実行することによって、在庫計画装置１の各種機能が実現される。

なお、プロセッサ１１がプログラムを実行して行う処理の一部又は全部を、他の演算デバイス（例えば、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ－Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）やＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）等のハードウェア）が実行してもよい。

メモリ１４は、不揮発性の記憶素子であるＲＯＭ及び揮発性の記憶デバイスであるＲＡＭを含む。ＲＯＭは、不変のプログラム（例えば、ＢＩＯＳ）などを格納する。ＲＡＭは、ＤＲＡＭ（Ｄｙｎａｍｉｃ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）のような高速かつ揮発性の記憶デバイスであり、プロセッサ１１が実行するプログラム及びプログラムの実行時に使用されるデータ（例えば、在庫計画装置１に接続された補助記憶装置２から読み出されたデータ）を一時的に格納する。

プロセッサ１１は、在庫計画部ｆ１及び画面生成部ｆ２を含む。例えば、プロセッサ１１はメモリ１４にロードされた在庫計画プログラムを実行することによって在庫計画部ｆ１として機能する。在庫計画部ｆ１は、輸送所要時間等の各種データに基づいて、必要在庫量を決定し、当該必要在庫量が確保されるときの納品遅延や欠品の発生確率を計算する。

プロセッサ１１は、メモリ１４にロードされた画面生成プログラムを実行することによって、画面生成部ｆ２として機能する。画面生成部ｆ２は、在庫計画部ｆ１が決定した必要在庫量と、在庫計画部ｆ１が計算した納品遅延や欠品の発生確率と、をユーザが視認できるよう、画面に表示するためのデータを生成する。

通信インターフェース１２は、所定のプロトコルに従って、他の装置との通信を制御するネットワークインターフェース装置である。入出力インターフェース１３には、ディスプレイ装置２０及びプリンタ（図示省略）などの出力装置、並びにキーボード２１、マウス（図示省略）、及びタッチパネル（図示省略）などの入力装置が接続され、プログラムの実行結果をユーザが視認可能な形式で出力し、ユーザからの入力を受けるインターフェースである。

プロセッサ１１が実行するプログラムは、リムーバブルメディア（ＣＤ－ＲＯＭ、フラッシュメモリなど）又はネットワークを介してサーバに提供され、非一時的記憶媒体である不揮発性のメモリ１４や補助記憶装置２に格納される。このため、在庫計画装置１は、ネットワークやリムーバブルメディアからデータを読み込むインターフェースを有するとよい。

在庫計画装置１は、物理的に一つの計算機上で、又は、論理的又は物理的に構成された複数の計算機上で構成される計算機システムであり、複数の物理的計算機資源上に構築された仮想計算機上で動作するものでもよい。

在庫計画装置１は、補助記憶装置２と接続されている。補助記憶装置２は、例えば、磁気記憶装置（ＨＤＤ）、フラッシュメモリ（ＳＳＤ）等の大容量かつ不揮発性の記憶デバイスを有し、プロセッサ１１がプログラムの実行時に使用するデータを格納する。

例えば、補助記憶装置２は、在庫計画装置１が演算処理に使用するデータである、商品情報ｄ１、拠点情報ｄ２、輸送経路情報ｄ３、車型情報ｄ４、カレンダ情報ｄ５、出庫作業情報ｄ７、在庫情報ｄ８、実績輸送データｄ９、要求量情報ｄ１０、変動要因情報ｄ１１、車両数計画情報ｄ１２、及び納品遅延・欠品発生確率上限値情報ｄ１３を保持する。

また、補助記憶装置２は、在庫計画装置１が演算処理の結果として出力するデータである、変動分布情報ｄ１０１、必要在庫量情報ｄ１０２、納品遅延・欠品発生確率情報ｄ１０３、出庫計画情報ｄ１０４、輸送計画情報ｄ１０５、及びコスト情報ｄ１０６を保持する。なお、これらの情報の詳細については後述する。また、補助記憶装置２は、プロセッサ１１が実行するプログラムをさらに保持してもよい。

図１に示す構成では、在庫計画装置１とは別に補助記憶装置２が設けられているが、上記データを格納する不揮発性記憶デバイスである補助記憶装置２が在庫計画装置１内に設けられてもよいし、在庫計画装置１が上記データを保持するデータサーバに接続されていてもよい。

在庫計画装置１は、通信ＩＦ１２を介して、他のシステム（例えば、客先ＰＯＳシステム３、出庫管理システム４、及び輸送管理システム５）と接続されている。在庫計画装置１は、演算結果を、客先ＰＯＳシステム３、出庫管理システム４、及び輸送管理システム５に出力することができる。

客先ＰＯＳシステム３は、販売店における商品の販売を管理するためのシステムであり、販売店から商品の発注を受け付ける。例えば、拠点情報ｄ２、要求量情報ｄ１０、及び納品遅延・欠品発生確率上限値情報ｄ１３等が客先ＰＯＳシステム３から得られる情報によって生成されてもよい。

出庫管理システム４は、工場や倉庫などの各拠点における商品の出庫を管理する。例えば、商品情報ｄ１、カレンダ情報ｄ５、及び出庫作業情報ｄ７は、出庫管理システム４から得られる情報によって生成されてもよい。

輸送管理システム５は、輸送業者（例えば、海運会社）の輸送手段の運行を管理する。例えば、輸送経路情報ｄ３、車型情報ｄ４、実績輸送データｄ９、及び車両数計画情報ｄ１２等は、輸送管理システム５から得られる情報によって生成されてもよい。

図２は、商品情報ｄ１の一例である。商品情報ｄ１は、少なくとも、商品名を定義する商品名欄１０１を有する。また、商品情報ｄ１は、商品の単位数量あたりの容積を示す単位容積欄１０２、商品の単位数量あたりの重量である単位重量欄（図示せず）などの、倉庫の保管能力に対する負荷を示す指標値を示すデータ項目を有してもよい。

本例では容積の単位は立方メートルとしているが、リットルなど他の単位でもよい。また、商品情報ｄ１は、納品遅延や欠品時のコスト単価欄１０３を有しても良い。また、商品情報ｄ１は、冷蔵要否欄（図示せず）及びクレーン要否欄（図示せず）などの、保管先倉庫を限定する情報を示すデータ項目を有してもよい。

図３は、拠点情報ｄ２の一例である。拠点情報ｄ２は、少なくとも、拠点名を定義する拠点名欄２０１を有する。さらに、拠点情報ｄ２は、拠点から商品を出庫可能な期間を定義する出庫カレンダ名欄２０２を有してもよい。

さらに、拠点情報ｄ２は、拠点の地理的な位置を表す住所欄２０３や、緯度・経度欄（図示せず）を有してもよい。また、拠点情報ｄ２は、在庫保管容積上限欄２０４、在庫保管数量の上限欄（図示せず）、在庫保管重量の上限欄（図示せず）などの、倉庫の保管能力上限を示す指標値を示すデータ項目を有してもよい。なお、在庫保管容積上限欄２０４の値がｎｕｌｌ値である場合、上限がないものとして扱われてもよいし、上限が不明であるとして扱われてもよい。

本例では在庫保管容積の上限の単位は立方メートルとしているが、リットルなど他の単位でもよい。また、拠点情報ｄ２は、単位期間あたりの最大入庫量欄（図示せず）及び単位期間あたりの最大出庫量欄（図示せず）などの、倉庫の最大作業能力を示す指標値を示すデータ項目を有してもよい。他にも、拠点情報ｄ２は、冷蔵機能の有無欄（図示せず）及びクレーンの有無欄（図示せず）などの、商品毎の保管可否を判別に用いられる情報を示すデータ項目を有してもよい。

図４は、輸送経路情報ｄ３の一例である。輸送経路情報ｄ３は、少なくとも、発拠点名欄３０１及び着拠点名欄３０２と、を有する。発拠点名欄３０１は、出発地とする拠点の名称を保持する。着拠点名欄３０２は、到着地とする拠点の名称を保持する。

また、輸送経路情報ｄ３は、発拠点を出発してから着拠点に到着するまでの輸送に要する時間を定義する輸送所要時間３０５欄や、その輸送に要するコストを定義する輸送単価欄３０６を含んでもよい。

輸送単価は、発拠点から着拠点までの輸送経路を用いて、商品１単位を輸送するために必要な輸送単価を示す。本例では輸送単価の単位を＄／立方メートルとしているが、通貨単位を円など他の単位にしたり、立方メートルあたりではなくｋｇなどの重量あたりとしたり、１パレットあたりとしてもよい。また、輸送経路情報ｄ３において、輸送単価欄３０６の代わりに輸送タリフ名欄（図示せず）のデータ項目が定義されることによって、別途、輸送タリフ名毎に輸送容積上限と輸送重量上限と輸送単価を定めて、階段状のタリフが設定されもよい。

また、輸送経路情報ｄ３は、１輸送あたりの輸送単価や、コンテナ１本やトラック１台あたりの輸送単価などを用いて、別途、１輸送や１台で輸送可能な商品の量である、単位輸送あたりの最大輸送能力欄（図示せず）を含んでもよい。輸送経路情報ｄ３単位期間あたりの最大輸送数欄（図示せず）及び単位期間あたりの最大台数欄（図示せず）を含んでもよい。本例では、輸送所要時間の単位は日としているが、分や時間や週など他の単位でもよい。

また、輸送経路情報ｄ３は、輸送手段欄３０３を有していてもよい。輸送手段欄３０３は、船、飛行機、トラックなどといった輸送手段を示す情報を保持する。輸送経路情報ｄ３は、後述する出発カレンダが定義する期間毎に情報を設定するために出発カレンダ名欄３０４を有してもよい。また、輸送経路情報ｄ３は、商品毎に情報を設定するために商品名欄（図示せず）を有してもよい。

図５は、陸路の車型情報ｄ４の一例である。車型情報ｄ４は、車型名を定義する車型名欄４０１及び車の積載量上限を定義する積載量上限欄４０２を有する。積載量上限は、車１台あたりの積載量上限である。車型情報ｄ４は、図示した重量上限に加えて又は代えて、容積上限（立方メートルなど）や数量上限（パレット数など）の情報を有してもよい。

また、車型情報ｄ４は、車両変動費単価欄４０４を有してもよいこれにより、車型情報ｄ４は、図４の輸送経路情報ｄ３ように単位容積あたりの輸送単価ではなく、１台１日あたりなどの単価を設定することもできる。

また、車型情報ｄ４は、使用台数に比例する輸送固定費単価欄（図示せず、単位の例は[＄／台]）を有してもよく、輸送費が輸送固定費単価の総和として算出されてもよい。また、車型情報ｄ４は、稼働時間上限を示す稼働時時間上限欄４０３を有してもよい。

なお、図示していないが、陸路のみならず、船及び飛行機等の各輸送機器それぞれに対応する車型情報ｄ４が、さらに定義されていてもよい。例えば、船に対応する車型情報ｄ４においては、船に搭載されるコンテナについて、積載量上限、稼働時間上限、及び車両変動費単価等が定義されている。

図６Ａは、カレンダ情報ｄ５に含まれる出庫カレンダ情報の一例である。出庫カレンダ情報ｄ５１は、拠点情報ｄ２に含まれる出庫カレンダの名称である出庫カレンダ名欄５１１と、各出庫カレンダにおける１以上の出庫可能日を示す出庫可能日欄５１２と、を有する。なお、出庫カレンダ情報ｄ５１において、出庫カレンダそれぞれについて、出庫可能期間の開始日と終了日とが定義されていてもよい。

図６Ｂは、カレンダ情報ｄ５に含まれる出発カレンダ情報の一例である。出発カレンダ情報ｄ５２は、輸送経路情報ｄ３に含まれる出発カレンダの名称である出発カレンダ名欄５２１と、出発カレンダそれぞれにおける１以上の出発可能日を示す出発可能日欄５２２と、を有する。なお、出発カレンダ情報ｄ５２において、出発カレンダそれぞれについて、出発可能期間の開始日と終了日とが定義されていてもよい。

図７は、出庫作業情報ｄ７の一例である。出庫作業情報ｄ７は、少なくとも、拠点名を示す拠点名欄７０１と作業単価を示す作業単価欄７０３と、を有する。作業単価欄７０３は、拠点から商品を出庫するときにかかる作業単価を示す。本例の単位は＄／個としたが、通貨単位は円などでもいいし、１個あたりではなくロットあたりやパレットあたりでもよい。

また、出庫作業情報ｄ７は、商品名欄７０２を有してもよく、これにより拠点と商品の組合せ毎に作業単価を定義することができる。出庫作業情報ｄ７は、作業カレンダで指定した期間毎に作業単価を設定するために、作業カレンダ欄（図示せず）を有してしてもよい。

また、出庫作業情報ｄ７は、設備を使って作業する場合の１個あたりの作業負荷を定義して別途、設備毎に、１日あたりの作業負荷上限などを定義するために、設備名欄（図示せず）と個あたり作業負荷欄（図示せず）とを有してもよい。

図８は、在庫情報ｄ８の一例である。在庫情報ｄ８は、少なくとも、商品名を示す商品名欄８０２と、各商品の在庫単価を示す在庫単価欄８０３と、を有する。在庫単価欄８０３は、商品を在庫するときに単位期間あたりにかかる在庫単価を示す。

本例の単位は＄／(個・日)としたが、通貨単位は円などでもいいし、１個あたりではなくロットあたりやパレットあたり、日あたりではなく週当たりなどでもよい。また、在庫情報ｄ８は、拠点と商品の組合せ毎に設定するために、拠点名欄８０１を有してもよい。さらに、在庫情報ｄ８は、後述する出庫計画による出庫が開始する前の商品の在庫量である初期在庫量を示す初期在庫量欄８０４を有してもよい。

図９は、実績輸送データｄ９の一例である。実績輸送データｄ９は、発拠点を示す発拠点名欄９０１と、着拠点を示す着拠点名欄９０２を有する。また、実績輸送データｄ９は、輸送手段を示す輸送手段欄９０３と、出発日を示す出発日欄９０４と、を有する。

また、実績輸送データｄ９は、出発日欄９０４が示す出発日に輸送が行われるときの、実績の輸送所要時間を示す実績輸送所要時間欄９０５と、輸送手段が陸路である場合におけるそのときの車両数を示す車両数実績欄９０６と、を有する。複数台の車両が利用された場合における実績輸送所要時間は、例えば、当該複数台の車両のうち最初の車両が輸送を開始してから最後の車両が輸送を終了するまでの時間であってもよいし、当該複数台の車両それぞれの輸送を開始してから終了するまでの時間の平均値であってもよい。

図１０は、要求量情報ｄ１０の一例である。要求量情報ｄ１０は、到着要求日を示す到着要求日欄１００１と、着拠点を示す着拠点名欄１００２と、商品名を示す商品名欄１００３と、商品の要求量を示す要求量欄１００４と、を有する。つまり、要求量情報ｄ１０は、いつまでに、どの着拠点に、どの商品について、いくつの要求量が指定されているかを示す。

図１１は、変動要因情報ｄ１１の一例である。変動要因情報ｄ１１は、変動するデータの名称を定義する変動データ名欄１１０１と、変動するデータの変動要因のうち予測可能な要因を定義する予測可能要因欄１１０２と、を有する。図１１の例では、変動データである輸送所要時間の変動要因のうち、予測可能な要因として車両数を指定されているが、さらに曜日等が指定されてもよい。

図１２は、車両数計画情報ｄ１２の一例である。車両数計画情報ｄ１２は、発拠点名を示す発拠点名欄１２０１と、着拠点名を示す着拠点名欄１２０２と、輸送手段を示す輸送手段欄１２０３と、を有する。車両数計画情報ｄ１２は、出発日欄１２０４と、出発日毎に予測された使用可能な車両数上限を示す使用可能車両数上限欄１２０５と、を含む。

図１３は、納品遅延・欠品発生確率上限値情報ｄ１３の一例である。納品遅延・欠品発生確率上限値情報ｄ１３は、商品名を示す商品名欄１３０１と、納品遅延・欠品発生確率上限値欄１３０２と、を有する。納品遅延・欠品発生確率上限値欄１３０２は、商品毎に、許容可能な納品遅延又は欠品の発生確率の上限値を保持する。

図１４は、在庫計画処理の一例を示すフローチャートである。まず、在庫計画部ｆ１は、実績輸送データｄ９を参照して、発拠点名と着拠点名と輸送手段とからなる組み合わせそれぞれについて、輸送所要時間の変動分布（即ちヒストグラム）を生成する（Ｓ１０１）。

例えば、図９の実績輸送データｄ９の例において、発拠点であるサプライヤＤから着拠点である物流センタＡまで船で輸送する輸送経路について、各出発日の実績の輸送所要時間データが得られている場合は、当該輸送経路における輸送所要時間の変動分布は、例えば図１５Ａのようになる。

図１５Ａは、輸送所要時間の変動分布を表示する画面の一例である。画面生成部ｆ２は、発拠点と着拠点と輸送手段との組み合わせ（以下、この組み合わせを輸送経路とも呼ぶ）を対象輸送経路表示領域１５０１に表示し、生成された輸送所要時間の変動分布を変動分布表示領域１５０２に表示する。

また、対象の輸送経路における輸送所要時間等について、変動要因情報ｄ１１において予測可能要因データが登録されている場合は、在庫計画部ｆ１は、当該予測可能要因データの値毎に、変動分布をクラスタリングすることで、予測可能な要因による変動を除外し、予測不可能な要因の変動分布のみを抽出できる。なお、複数の予測可能要因がある場合には、在庫計画部ｆ１は、当該複数の予測可能要因の値の組み合わせそれぞれについて変動分布をクラスタリングする。

例えば、図９の実績輸送データｄ９の例において、物流センタＡから店舗１まで陸路で輸送する輸送経路については、各出発日の実績輸送所要時間に加えて、図１１の変動要因情報ｄ１１における予測可能要因である車両数実績も得られている。

そのため、在庫計画部ｆ１は、実績輸送データｄ９の実績輸送所要時間を、実績車両数毎にクラスタリングし、車両数毎に輸送所要時間の変動分布を生成する。この変動分布は、例えば図１５Ｂのようになる。

図１５Ｂは、予測可能要因によってクラスタリングされた輸送所要時間の変動分布を表示する画面の一例である。画面生成部ｆ２は、輸送経路を対象輸送経路表示領域１５１１に表示し、クラスタリング前の輸送所要時間の変動分布をクラスタリング前変動分布表示領域１５１２に表示し、クラスタリング後の各クラスタの輸送所要時間の変動分布をクラスタリング後変動分布表示領域１５１３に表示する。

なお、図１５Ａ及び図１５Ｂの表示画面において利用者が輸送経路を選択するためのプルダウン等が表示されてもよく、画面生成部ｆ２は選択された輸送経路に対応する変動分布を表示する。

なお、他にも、図示されていないが、図１１の変動要因情報ｄ１１の予測可能要因のデータとして曜日も指定されている場合は、実績の輸送所要時間データを、実績の車両数と、出発日の曜日の組合せ毎にクラスタリングして、車両数と曜日の組合せ毎に変動分布を求めてもよい。

図１４の説明に戻る。次に、在庫計画部ｆ１は、生成した変動分布に基づき、複数パターンのパラメータ値の組み合わせを生成する（Ｓ１０２）。具体的には、在庫計画部ｆ１は、例えば、パラメータとして、複数のサンプル値を生成する。

例えば、図１５Ａの例において、在庫計画部ｆ１は、変動分布に基づいて、例えば、輸送所要時間が短い場合と、長い場合と、における２通りの輸送所要時間サンプルについて必要在庫量を見積る場合は、例えば累積数に応じて図１５Ａ輸送所要時間の２つのサンプル値１５０３を決定する。つまり、在庫計画部ｆ１は、所望の輸送所要時間サンプル数（例えば在庫計画装置１の利用者又は管理者等によって予め定められている）と同じ数のサンプル値を生成する。

なお、図１５Ｂのようにクラスタリングされた変動分布が生成された場合には、各変動分布に対して、サンプル値を生成する。また、各輸送経路（又は各変動分布）に対する輸送所要時間サンプル数は、同じであってもよいし、異なってもよい。

例えば、１５Ａの例で累積数合計がｎであるとすると、在庫計画部ｆ１は、当該輸送経路について輸送所要時間が小さいものから順に累積数が１～ｆｌｏｏｒ（ｎ／２）までの分布における中央値と、累積数がｆｌｏｏｒ（ｎ／２）＋１～ｎまでの分布における中央値をそれぞれサンプル値として決定する。

同様に、例えば、ある輸送経路について輸送所要時間が短い順にＮ通りの輸送所要時間サンプルが要求されている場合には、在庫計画部ｆ１は、当該輸送経路の輸送所要時間を短い順に並べてＮ個のグループに分割し（各グループの構成要素は、１～ｆｌｏｏｒ（ｎ／Ｎ）番目、ｆｌｏｏｒ（ｎ／Ｎ）＋１～ｆｌｏｏｒ（２ｎ／Ｎ）番目，・・・，ｆｌｏｏｒ（（Ｎ－１）＊ｎ／Ｎ）＋１～ｎ番目となる）、各グループの中央値をそれぞれサンプル値に決定する。ここで、ｆｌｏｏｒは床関数であり、小数点以下の切り捨て（即ちｆｌｏｏｒ（ｘ）はｘ以下の最大の整数）を意味する。

また、ある輸送経路について輸送所要時間サンプルが要求されていてもよい。この場合、在庫計画部ｆ１は、図１５Ｂに示すように、例えば、各変動分布の中央値をサンプル値１５０４に決定する。なお、上記したサンプル値の生成方法において中央値という記載の一部又は全部が、平均値又はモード等のような分布を代表する任意の統計値に置換されてもよい。

在庫計画部ｆ１は、以上のようにして、パラメータのサンプル値を全ての変動分布に対して生成することができる。さらに、輸送経路と予測可能要因の値とサンプル値と、からなるパターン要素を生成する。さらに、在庫計画部ｆ１は、全ての変動分布を含むようなパターン要素の全ての組み合わせを全パターン生成し（但し、変動分布がクラスタリングされなかった経路におけるサンプル値のみが異なるパターン要素は同じパターンには含めない）、生成した各パターンに一意にパターン番号を付与する。

在庫計画部ｆ１は、各パターンについて、パターン番号、輸送経路、及びパラメータ値（サンプル値）、並び予測可能要因によってクラスタリングされた変動分布については当該予測可能要因の値を、変動分布情報ｄ１０１に格納する。

以下のパターンの生成例について説明する。例えば、図１５Ａでは、発拠点がサプライヤＤ、着拠点が物流センタＡ、輸送手段が船である輸送経路Ｘに対して、変動分布はクラスタリングされておらず、大きいサンプル値ａと小さいサンプル値ｂが算出されたため、パターン要素１＝（輸送経路Ｘ，予測可能要因なし，サンプル値ａ）とパターン要素２＝（輸送経路Ｘ，予測可能要因なし，サンプル値ｂ）とが生成される。

また、例えば、図１５Ｂでは、発拠点が物流センタＡ、着拠点が店舗１、輸送手段が陸路である輸送経路Ｙに対して、変動分布が車両数１と車両数２とでクラスタリングされ、車両数１の変動分布に対して１つのサンプル値ｃが、車両数２の変動分布に対して１つのサンプル値ｃ’が、算出されたため、パターン要素３＝（輸送経路Ｙ，車両数１，サンプル値ｃ）とパターン要素４＝（輸送経路Ｙ，車両数２，サンプル値ｃ’）とが生成される。

そして、在庫計画部ｆ１は、クラスタリングされなかった同じ変動分布から生成されたパターン要素１とパターン要素２を同時に含まない、かつ全ての変動分布を含むような、パターン要素の全ての組み合わせを生成する。つまり、在庫計画部ｆ１は、パターン１＝（パターン要素１，パターン要素３，パターン要素４）、及びパターン２＝（パターン要素２，パターン要素３，パターン要素４）を生成する。

なお、在庫計画部ｆ１は、クラスタリングされなかった同じ変動分布から生成されたパターン要素を含まないものの、少なくとも１つの変動分布を含むようにパターン要素を組み合わせてパターンを生成してもよい。この場合、在庫計画部ｆ１は、パターン１及びパターン２に加えて、パターン３＝（パターン要素１，パターン要素３）、パターン４＝（パターン要素１，パターン要素４）、パターン５＝（パターン要素２，パターン要素３）、パターン６＝（パターン要素２，パターン要素４）、パターン７＝（パターン要素３，パターン要素４）、パターン８＝（パターン要素１）、パターン９＝（パターン要素２）、パターン１０＝（パターン要素３）、パターン１１＝（パターン要素４）を生成する。

図１６は、変動分布情報ｄ１０１の一例である。変動分布情報ｄ１０１は、パターン番号を示すパターン番号欄１６０１と、輸送経路における発拠点名を示す発拠点名欄１６０２と、輸送経路における着拠点名を示す着拠点名欄１６０３と、輸送経路における輸送手段を示す輸送手段欄１６０４と、を有する。

さらに、変動分布情報ｄ１０１は、予測可能要因である車両数を示す車両数欄１６０５と、パラメータ値（サンプル値）を示すパラメータ値欄１６０６と、を有する。図１６の例では、予測可能要因が車両数だけである例を示しているが、他の予測可能要因があれば、変動分布情報ｄ１０１は当該他の予測可能要因の値を示す欄を含む。図１６の例では、変動分布情報ｄ１０１は、前述したパターン１とパターン２との情報を保持しており、予測可能要因である計画車両数に応じて、異なるパラメータ値が格納されている。

図１４の説明に戻る。次に、在庫計画部ｆ１は、生成した各パターンについて以下のステップＳ１０４の処理を実行する（Ｓ１０３）。まず、在庫計画部ｆ１は、当該パターンのパラメータ値の組合せを用いて、コスト最小となる出庫計画と輸送計画と必要在庫量とを、納品遅延と欠品とが発生しないように決定する（Ｓ１０４）。

在庫計画部ｆ１は、ステップＳ１０４において、要求量情報ｄ１０が示す到着基準日までに要求量情報ｄ１０が示す要求量の商品を納品できるように、かつコスト最小となる出庫計画と輸送計画を立案する。

このとき、在庫計画部ｆ１は、例えば、物流センタＡから店舗１まで陸路で輸送する輸送経路については、図１２の車両数計画情報ｄ１２を参照して、各出発日の計画車両数に応じて、輸送所要時間のパラメータ値を選択する。

例えば、在庫計画部ｆ１は、図１６のパターン番号が１であるパターンについてステップＳ１０４の処理を実行している場合、計画車両数が1台の２０１９／１０／１に出発する輸送計画を立案する場合は、輸送所要時間のパラメータ値として、車両数１に対応する７を設定する。ステップＳ１０４における、コスト最小となる出庫計画と輸送計画の立案処理の詳細については、図１７を用いて後述する。

このように、在庫計画部ｆ１は、立案した出庫計画と輸送計画に従ったときに、納品遅延や欠品が発生しない最小限の在庫量である必要在庫量を決定することができる。

在庫計画部ｆ１は、各出庫計画及び各輸送計画における発拠点と商品との組み合わせについて、ステップＳ１０６の処理を実行する（Ｓ１０５）。在庫計画部ｆ１は、ステップＳ１０３の結果から得られる、必要在庫量の発生確率分布に基づいて、納品遅延や欠品の発生確率が、入力された納品遅延や欠品の発生確率の上限値を下回るときの最小の必要在庫量を、ロバスト最適な必要在庫量として出力する（Ｓ１０６）。ステップＳ１０６の詳細は、図１８を用いて後述する。

最後に、画面生成部ｆ２は、表示データを生成する（Ｓ１０７）。生成されたデータは、入出力インターフェース１３から出力されディスプレイ装置２０に表示される。

図１７は、ステップＳ１０４における、コスト最小となる出庫計画と輸送計画の立案処理の一例を示すフローチャートである。まず在庫計画部ｆ１は、要求量情報ｄ１０が示す注文（即ち要求量情報ｄ１０のレコード）を読み出し、各商品の全通りの出庫順序と全通りの輸送順序を生成する。さらに、在庫計画部ｆ１は、生成した各出庫順序と各輸送順序との組み合わせそれぞれについて、各時点における必要在庫量を算出する。

これにより、在庫計画部ｆ１は、生成した出庫順序と生成した輸送順序と生成した必要在庫量との全組合せを生成する（Ｓ２０１）。なお、在庫計画部ｆ１は、要求量情報ｄ１０が示す到着要求日が早い商品から順に出庫する出庫順序のみを生成してもよいし、到着要求日が早い商品から順に輸送する輸送順序のみを生成してもよい。

なお、在庫計画部ｆ１は、出庫作業情報ｄ７を参照して、各注文が示す商品の発拠点を特定して、特定した発拠点から商品を輸送する順序を生成する。また、在庫計画部ｆ１は、発拠点から回収した商品を要求量情報ｄ１０が示す着拠点に輸送する順序を生成する。なお、在庫計画部ｆ１は、要求量情報ｄ１０が示す商品の要求量に商品情報ｄ１が示す単位容積を掛けた容積を算出し、車型情報ｄ４の積載量上限を参照して、１つの車両、船、又は飛行機等に複数の商品が１度に搭載可能である場合には、輸送順序において複数の商品を同時に輸送できる（即ち輸送順序において当該複数の商品が同一の順位となる）ものとする。

なお、在庫計画部ｆ１は、出庫順序と輸送順序との組み合わせについて、予め与えられた作業開始日と、車両数計画情報ｄ１２が示す出発日と、変動分布情報ｄ１０１が示すパラメータ値（即ち輸送所要時間のサンプル値）と、から当該出庫順序における各商品の発拠点からの出庫日、当該輸送順序における輸送日程、及び各商品の着拠点への納品日を決定することができる。これにより、在庫計画部ｆ１は、出庫順序と輸送順序との組み合わせについて、出庫計画と輸送計画を生成することができる。

また、在庫計画部ｆ１は、例えば、以下のようにして各時点における必要在庫量を算出する。在庫計画部ｆ１は、出庫計画と輸送計画の組み合わせにおいて、各拠点の各時点の各商品における、入庫量（ｔ）＝Σ上流（発拠点）からの経路ｉによる輸送到着量（ｔ）と、出庫量（ｔ）＝出庫計画で決めた出庫量（ｔ）と、在庫量（ｔ）＝在庫量（ｔ－１）＋入庫量（ｔ）―出庫量（ｔ）と、を算出する。但しｔは時点を示す変数であり、在庫量（０）＝初期在庫量である。

在庫計画部ｆ１は、在庫量（ｔ）をｔ＝０（計画初日）からＴ（計画最終日）まで、出庫計画と輸送計画と基準計画量の組合せに基づいて順に算出するときに、在庫量（ｔ）が必要在庫量（ｔ）を下回った時点で、上流に発注量（ｔ）＝必要在庫量（ｔ）－在庫量（ｔ）だけ発注するよう必要在庫量（ｔ）を決定する。但し、各拠点における各商品の在庫量（ｔ）がゼロを下回るような出庫はできないため、そのような場合には、欠品又は在庫が入り次第納品（納品遅延）することとなる。従って、在庫計画部ｆ１は、欠品又は納品遅延が発生しないように必要在庫量（ｔ）を選択すればよい。

在庫計画部ｆ１は、ステップＳ２０１で生成した組合せそれぞれについて、ステップＳ２０３とステップＳ２０４の処理を実行する（Ｓ２０２）。

在庫計画部ｆ１は、ステップＳ２０２で選択した１つの組合せについて、その組合せに含まれる出庫計画と輸送計画と必要在庫量は、入力した条件を全て満たすかどうかをチェックする（Ｓ２０３）。

具体的には、例えば、拠点情報ｄ２において、拠点の在庫保管容積の上限が与えられている場合には、計画対象の期間の全時点において、その拠点の在庫容積の合計が、上限以下でなければならない。また、例えば、車両数計画情報ｄ１２における使用可能な車両数上限が与えられている場合には、その計画日において、使用する車両数が当該上限以下でなければならない。

在庫計画部ｆ１は、組合せに含まれる出庫計画と輸送計画と必要在庫量とが入力条件を全て満たすと判定した場合（Ｓ２０３：Ｙｅｓ）、立案した出庫計画を出庫計画情報ｄ１０４に記録し、出庫計画の合計コストをコスト情報ｄ１０６に記録し、出庫計画における必要在庫量を必要在庫量情報ｄ１０２に記録する。在庫計画部ｆ１は、組合せに含まれる出庫計画と輸送計画と必要在庫量とが満たさない入力条件があると判定した場合（Ｓ２０３：Ｎｏ）、ステップＳ２０２に戻り次の組み合わせを選択する。なお、在庫計画部ｆ１は、ステップＳ２０１で生成された全ての組み合わせが満たさない入力条件があると判定した場合（Ｓ２０３：Ｎｏ）、エラーを出力する。

ステップＳ２０３及びステップＳ２０４のループが終了すると、在庫計画部ｆ１は、例えば、合計コストが最小の出庫計画、輸送計画、及び必要在庫量を出力し（Ｓ２０５）、図１７の処理が終了する。なお、在庫計画部ｆ１は、例えば、合計コストが小さい順に所定数の出庫計画、輸送計画、及び必要在庫量を出力してもよいし、合計コストが所定値以下の出庫計画、輸送計画、及び必要在庫量を出力してもよい。

なお、出庫計画は、各商品における、発拠点、数量、発拠点からの出庫日、並びに各商品の輸送に使用される輸送手段及びその台数等を含む。また、在庫計画部ｆ１は、着拠点及び着拠点への納品日を含む輸送日程を輸送計画情報ｄ１０５に、さらに記録してもよい。なお、合計コストは、例えば以下の式によって定義される。

合計コスト＝出庫作業コスト＋在庫コスト＋輸送コスト＋納品遅延や欠品のコスト・・・(式１)

ここで、式２から式５における、Ｉは出庫計画に含まれる商品全体の集合、Ｓは出庫計画に含まれる拠点全体の集合、Ｔは最初の商品が発拠点から出庫されてから最後の商品が着拠点へ納品されるまでの時間全体の集合、Ｖが出庫計画に使用される車両全体の集合である。

ここで、上記した例では、在庫計画部ｆ１が出庫順序と輸送順序の全組合せを生成してコスト最小な出庫計画と輸送計画とを探索する方法を示したが、このような方法に限定されるものではなく、在庫計画部ｆ１は、例えば混合整数計画法等の数理最適化手法により、合計コストが最小となるよう、前述の入力条件下で、出庫計画と輸送計画とを立案してもよい。

また、ステップＳ１０４では在庫計画部ｆ１は、コスト最小の出庫計画と輸送計画を立案しているが、例えば、要求量情報ｄ１０に従い、入力された要求日までに要求量の商品を納品でき、かつ要求日が早い順に製品を出庫して輸送する出庫計画と輸送計画や、欠品数が最も少ない出庫計画と輸送計画を生成してもよい。

また、図１５及び図１６では、物流センタＡから店舗１への陸路について１つの輸送経路のみについて輸送所要時間が設定される例を示したが、例えば物流センタＡから複数の店舗に、店舗間を巡回してルート配送する場合などにおいては、在庫計画部ｆ１は、店舗間の輸送所要時間についても同様に変動分布を求めて複数のパラメータ値を求めてパターン生成することで、ルート配送を含む出庫計画と輸送計画を立案することができる。

図１８は、ステップＳ１０６における、ロバスト最適な必要在庫量の出力処理の一例である。まず、在庫計画部ｆ１は、各パターンについて、ステップＳ１０５で選択された商品と拠点との組み合わせにおける必要在庫量の最小値から最大値までの値をとり得る変数targetInvの値を設定して、ステップＳ３０２とステップＳ３０３の処理を繰返す（Ｓ３０１）。具体的には、例えば、在庫計画部ｆ１は、最初のステップＳ３０１において、targetInvの値を最小値に設定し、次回以降のステップＳ３０１においてtargetInvの値を１ずつ加算し、最大値を超えたらループを終了する。

まず、在庫計画部ｆ１は、必要在庫量をtargetInvの値としたときの納品遅延や欠品の発生確率probability(targetInv)を、以下の式を用いて算出する（Ｓ３０２）。

probability(targetInv)＝(パターンの必要在庫量 > targetInv となるパターン数)÷(全パターン数)・・・(式６)

例えば、４パターンにおける当該拠点における当該商品の必要在庫量が、それぞれ、１０、１０、１１、１２と算出された場合は、必要在庫量が１０のときの納品遅延や欠品の発生確率probability(10)は、全パターン数が４であり、１０より大きい必要在庫量のパターン数が２であるため、２÷４＝５０％である。

次に、在庫計画部ｆ１は、式６を用いて計算した発生確率probability(targetInv)が、納品遅延・欠品発生確率上限値情報ｄ１３が示す納品遅延・欠品発生確率の上限値以下であるかどうかをチェックする（Ｓ３０３）。当該発生確率probability(targetInv)が上限値以下であれば（３０３：Ｙｅｓ）、そのときのtargetInvをロバスト最適な必要在庫量として決定し（Ｓ３０４）、パターンと拠点と商品との組み合わせについて決定した必要在庫量を必要在庫量情報ｄ１０２に格納して、図１８の処理を終了する。

当該発生確率probability(targetInv)が上限値を超えていれば（３０３：Ｎｏ）、在庫計画部ｆ１は、ステップＳ３０２に戻って、targetInvの値をインクリメントする。なお、必要在庫量の最大値に対して、当該発生確率probability(targetInv)が上限値を超えていれば（３０３：Ｎｏ）、在庫計画部ｆ１は、エラーを出力する。

図１９は、ステップＳ１０７で出力される、出庫計画と輸送計画を表示する画面の一例である。画面生成部ｆ２は、上記した演算結果、必要在庫量情報ｄ１０２、納品遅延・欠品発生確率情報ｄ１０３、出庫計画情報ｄ１０４、輸送計画情報ｄ１０５、及びコスト情報ｄ１０６に基づいて、表示データを生成する。

画面生成部ｆ２は、例えば、ステップＳ３０４で決定された各拠点の各商品のロバスト最適な必要在庫量を必要在庫量表示領域１９０１に表示する。また、画面生成部ｆ２は、ロバスト最適化結果の詳細として必要在庫量に対する納品遅延や欠品の発生確率を示すグラフや、発生確率の上限値に対するロバスト最適値を、ロバスト最適化結果表示領域１９０２に表示する

また、画面生成部ｆ２は、最適化前の実績と最適化後のコストとをコスト比較表示領域１９０３に表示する。画面生成部ｆ２は、ロバスト最適化された必要在庫量を満たす出庫計画のガントチャートを出庫計画表示領域１９０４に表示し、ロバスト最適化された必要在庫量を満たす輸送計画のガントチャートを輸送計画表示領域１９０５に表示する。また、出力画面は「他の計画案を表示」ボタンを含んでもよい、当該ボタンが選択されると、例えば、合計コストが次点の候補案が表示される。

以上のように、本実施例の在庫計画装置１は、輸送所要時間の変動要因を、使用可能な車両数などの予測可能要因と、渋滞などの予測不可能要因に切り分け、予測可能要因の値毎に輸送所要時間の変動分布を生成し、生成した変動分布に基づいて必要在庫量を立案することで、輸送所要時間が変動しても納品遅延や欠品の発生確率が許容範囲内に収まるような、ロバスト最適な必要在庫量を立案することができる。

以上、本発明は前述した実施例に限定されるものではなく、添付した特許請求の範囲の趣旨内における様々な変形例及び同等の構成が含まれる。例えば、前述した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに本発明は限定されない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えてもよい。また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えてもよい。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をしてもよい。

また、前述した各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、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く、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し実行することにより、ソフトウェアで実現してもよい。

各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリ、ハードディスク、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）等の記憶装置、又は、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の記録媒体に格納することができる。

また、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、実装上必要な全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には、ほとんど全ての構成が相互に接続されていると考えてよい。

１ 在庫計画装置、２ 補助記憶装置、１１ プロセッサ、１３ 入出力ＩＦ、１４メモリ、ｄ１ 商品情報、ｄ２ 拠点情報、ｄ３ 輸送経路情報、ｄ４ 車型情報、ｄ５ カレンダ情報、ｄ７ 出庫作業情報、ｄ８ 在庫情報、ｄ９ 実績輸送データ、ｄ１０ 要求量情報、ｄ１１ 変動要因情報、ｄ１２ 車両数計画情報、ｄ１３ 納品遅延・結果発生確率上限値情報、ｆ１ 在庫計画部、ｆ２ 画面生成部

Claims (12)

1. 在庫計画装置であって、
   プロセッサとメモリとを有し、
   前記メモリは、
   発拠点から着拠点へ輸送される商品の前記着拠点、到着要求日、及び要求量を示す要求量情報と、
   前記発拠点から前記着拠点への輸送手段ごとの複数の実績輸送所要時間と、輸送所要時間に影響を与える要因の値と、を示す輸送所要時間情報と、を保持し、
   前記プロセッサは、
   前記輸送所要時間情報を参照して、前記輸送手段それぞれについて前記要因の値ごとに輸送所要時間の分布を生成し、
   前記生成した分布それぞれについて、前記発拠点から前記着拠点への輸送所要時間を示す１以上のパラメータ値を決定し、
   各分布から決定されたパラメータ値の組み合わせであるパターンを生成し、
   前記パターンが示すパラメータと、前記要求量情報が示す着拠点、到着要求日、及び要求量と、に基づいて、各パターンについて、前記商品それぞれの作業開始前の前記発拠点における在庫数であって、前記到着要求日までに前記要求量の商品を前記着拠点に輸送可能である在庫数、を必要在庫量として算出する、在庫計画装置。
2. 請求項１に記載の在庫計画装置であって、
   前記プロセッサは、各パターンにおける前記発拠点と前記商品との組み合わせのそれぞれについて、前記必要在庫量に基づいて、各パターンでの納品遅延又は欠品の発生確率を算出する、在庫計画装置。
3. 請求項２に記載の在庫計画装置であって、
   前記プロセッサは、前記算出した納品遅延又は欠品の発生確率が所定の上限値を下回るパターンを抽出し、前記抽出したパターンの必要在庫量のうち、最小の必要在庫量を出力する、在庫計画装置。
4. 請求項１に記載の在庫計画装置であって、
   前記プロセッサは、
   前記要求量情報を参照して出庫順序と輸送順序とからなる組み合わせを生成し、
   前記輸送順序が示す発拠点及び着拠点ごとの輸送所要時間から変動分布を前記分布として生成し、前記生成した変動分布に基づいてパラメータ値を決定し、前記決定したパラメータ値を適用して輸送所要時間を予測し、
   前記予測した輸送所要時間に基づいて、前記必要在庫量を算出する、在庫計画装置。
5. 請求項４に記載の在庫計画装置であって、
   前記プロセッサは、前記到着要求日が早い商品から順に出庫及び輸送を行うよう、前記出庫順序及び前記輸送順序を決定する、在庫計画装置。
6. 請求項４に記載の在庫計画装置であって、
   前記メモリは、前記発拠点及び前記着拠点における在庫保管可能上限を示す保管上限情報を保持し、
   前記プロセッサは、
   前記出庫順序と、前記輸送順序と、前記予測した輸送所要時間と、に基づいて、各商品が前記発拠点から出庫される日時を示す出庫計画と、各商品が輸送される日時及び前記着拠点へ到着する日時を示す輸送計画と、を生成し、
   前記発拠点及び前記着拠点における在庫量が、前記在庫保管可能上限以下となるように、前記出庫計画及び前記輸送計画を生成する、在庫計画装置。
7. 請求項４に記載の在庫計画装置であって、
   前記メモリは、出庫作業に係るコスト及び前記輸送手段に係るコストに関するコストを示すコスト情報を保持し、
   前記プロセッサは、
   前記出庫順序と、前記輸送順序と、前記予測した輸送所要時間と、に基づいて、各商品が前記発拠点から出庫される日時を示す出庫計画と、各商品が輸送される日時及び前記着拠点へ到着する日時を示す輸送計画と、を生成し、
   前記コスト情報を参照して、前記出庫計画及び前記輸送計画の日程に基づいて、出庫作業に係るコスト及び前記輸送手段に係るコストを算出する、在庫計画装置。
8. 請求項７に記載の在庫計画装置であって、
   前記プロセッサは、前記算出した出庫作業に係るコストと前記輸送手段に係るコストとの和が最小となる出庫計画及び輸送計画を出力する、在庫計画装置。
9. 請求項４に記載の在庫計画装置であって、
   前記プロセッサは、
   前記出庫順序と、前記輸送順序と、前記予測した輸送所要時間と、に基づいて、各商品が前記発拠点から出庫される日時を示す出庫計画と、各商品が輸送される日時及び前記着拠点へ到着する日時を示す輸送計画と、を生成し、
   前記出庫計画及び前記輸送計画を、使用する車両数が、予め定められた使用可能な車両数の上限値以下となるように生成することを特徴とする在庫計画装置。
10. 請求項１に記載の在庫計画装置であって、
    前記要因は、使用可能な輸送機器数である、在庫計画装置。
11. 請求項１に記載の在庫計画装置であって、
    前記要因は、輸送作業が行われる曜日である、在庫計画装置。
12. 在庫計画装置が在庫計画を立案する方法であって、
    前記在庫計画装置は、
    発拠点から着拠点へ輸送される商品の前記着拠点、到着要求日、及び要求量を示す要求量情報と、
    前記発拠点から前記着拠点への輸送手段ごとの複数の実績輸送所要時間と、輸送所要時間に影響を与える要因の値と、を示す輸送所要時間情報と、を保持し、
    前記方法は、
    前記在庫計画装置が、前記輸送所要時間情報を参照して、前記輸送手段それぞれについて前記要因の値ごとに輸送所要時間の分布を生成し、
    前記在庫計画装置が、前記生成した分布それぞれについて、前記発拠点から前記着拠点への輸送所要時間を示す１以上のパラメータ値を決定し、
    前記在庫計画装置が、各分布から決定されたパラメータ値の組み合わせであるパターンを生成し、
    前記在庫計画装置が、前記パターンが示すパラメータと、前記要求量情報が示す着拠点、到着要求日、及び要求量と、に基づいて、各パターンについて、前記商品それぞれの作業開始前の前記発拠点における在庫数であって、前記到着要求日までに前記要求量の商品を前記着拠点に輸送可能である在庫数、を必要在庫量として算出する、方法。

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