JP7477397B2 - 需給計画装置および需給計画方法 - Google Patents

Description

本発明は、需給計画装置および需給計画方法に関する。

特許文献１には、「需要量の予測精度の向上に寄与するもので、予測値算出部２０は、過去の需要量の実績値を基に、将来の需要量の予測値を算出し、修正情報受付部２２は、需要量の予測値を修正する修正値の入力を受け付け、キーワード抽出部２４は、修正値に対応付けて、修正根拠の情報をキーワードとして設定し、信頼度算出部３０は、修正値に基づいて修正した予測値と需要量の実績値とに基づいて、キーワードに対応する修正値の信頼度を算出する。そして、修正反映部３２は、過去に入力された修正値を利用した予測値の修正に関連して、過去に入力された修正値に対応するキーワードと、該修正値の信頼度とを対応付けて出力する。」と記載されている。

特開２０１７－１５１７３１号公報

上記特許文献１に記載の技術では、修正根拠の情報として設定された販売時期などのキーワードに対応する予測値を算出できるが、多くの階層を持つサプライチェーンに属する企業では、自社より下流に属する企業の意思決定による影響を除いた、最終顧客に基づく需要予測を行うには不十分な点がある。

本発明の目的は、サプライチェーンを構成する各企業が立案すべき需要の計画単位に基づき、各計画単位での需要予測を算出し、各企業が必要十分な需要予測データを採用しうる適切な供給計画を出力することにある。

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需給計画装置は、サプライチェーン構造において事業主体の異なる拠点間のリードタイムと製品およびその部品の供給パスとを特定するサプライチェーン構造抽出部と、前記製品の部品構成（ＢＯＭ：Ｂｉｌｌ Ｏｆ Ｍａｔｅｒｉａｌｓ）を抽出する製品構成抽出部と、前記拠点の前記サプライチェーン構造内の位置と、前記供給パスと、前記部品構成の少なくともいずれかまたはこれらの組み合わせを用いて、需要予測を立案すべき計画単位を算出する計画単位算出部と、前記計画単位算出部で算出した計画単位ごとに前記需要予測を算出する需要予測算出部と、前記リードタイムと前記計画単位とに応じて、前記需要予測から前記拠点ごとに供給計画として扱うべきデータを抽出する供給計画抽出部と、抽出した前記供給計画を、前記各拠点または前記各事業主体に伝送する供給計画通信部と、を備える。

本発明によれば、サプライチェーン構造から算出できる各企業が立案すべき需要の計画単位に基づき、各計画単位での需要予測を算出し、各企業が必要十分な需要予測データを採用し、適切な供給計画を出力することができる。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。

本発明の実施例に係る需給計画装置の構成例を示す図である。 サプライチェーン構造テーブルのデータ構造例を示す図である。 ＢＯＭテーブルのデータ構造例を示す図である。 販売実績データテーブルのデータ構造例を示す図である。 需給計画装置のハードウェア構成例を示す図である。 需給計画処理のフローの例を示す図である。 計画単位算出処理のフローの例を示す図である。 取扱品目抽出処理のフローの例を示す図である。 供給リードタイム算出処理のフローの例を示す図である。 供給計画出力画面の例を示す図である。

以下、本発明に係る実施の形態を図面に基づいて説明する。なお、実施の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、特に明示した場合およ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、特に明示した場合およ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。

従来のサプライチェーンにおいては、例えばメーカー企業の需要予測を求める際、流通業者からの注文に基づいて算出することが多い。しかし、その注文には、流通業者が独自に加味したリスクや売上目標が上乗せされている場合がほとんどである。リスクを過剰に見積もって多くの注文を行いがちな流通業者や、販売力よりも多い流通・販売計画を立てている流通業者からの注文に基づいてメーカー企業の需要予測を行うと、実際の需要より多くの需要があると誤認識した状況下で需要予測を行うことになる。

ほかにも、特開２０１５－１４９１１号公報によれば、「在庫の適正化が図れ、過剰な在庫を保有する必要がない部品発注量計算システムを提供するもので、品種ごとに、需要予測パラメータ（補給率、調達率、契約率、需要予測手法、実績取得期間、単位期間、指数）を指定し、当該パラメータを利用して補給センタ、補給拠点の需要予測及び必要量を計算し、品種ごとに、需要予測値と実績を比較して、最適な需要予測手法を適用（自動更新）する手段を有する部品発注量計算システム」の技術が開示されている。

この技術においては、例えば最終顧客に販売する店舗ごとの需要予測に基づいて、サプライチェーンの上流企業の需要予測を段階的に算出することは可能である。しかし、部品ベンダーの需要予測も部品供給から製品販売までの供給リードタイムを考慮した、すなわち将来の店舗別の需要予測に基づいて需要を算出することになる。店舗別の将来の需要を精度よく予測することは難しく、サプライチェーンの上流に属する企業ほど、最終顧客の需要に応じた供給が困難となり、欠品や過剰在庫の発生を招いてしまう。

そこで、本発明は、サプライチェーン構造から算出できる各企業が立案すべき需要の計画単位に基づき、各計画単位での需要予測を算出し、各企業が必要十分な需要予測データを採用し、適切な供給計画を出力する装置および方法を提供する。例えば、部品メーカーにおける供給計画は、その部品を必要とする全最終製品を合計した需要予測に基づき算出し、一方で店舗における供給計画は、その店舗での購入実績に基づく需要予測に基づき算出する、需給計画装置およびその方法を提供する。

なお、本実施例においては、サプライチェーン構造を構成する拠点には、部品を用いて製品を製造する一または複数の工場と、工場のいずれかに部品を供給する一または複数のサプライヤーと、製品を最終顧客に販売する一または複数の実店舗または仮想店舗と、のいずれかまたはこれらの組み合わせが含まれるものとする。あるいは、これに限られず、製品の流通網を形成するサプライチェーン構造をとるもの全般を含むものとする。

図１は、本実施例に係る需給計画装置の構成例を示すブロック図である。需給計画装置１００は、プロセッサとして、サプライチェーン構造抽出部１０００と、製品構成抽出部２０００と、計画単位算出部３０００と、需要予測算出部４０００と、供給計画抽出部５０００と、供給計画通信部６０００と、を備え、その他には、通信部７０００と、入出力受付部７５００と、データ記憶部８０００と、を有する。

サプライチェーン構造抽出部１０００は、通信部７０００が提供する、サプライチェーンを構成する企業との通信を介して、各企業間の輸送リードタイムや、部品や製品の供給パス、部品生産・製品組立を行う企業の各情報を取得する。言い換えると、サプライチェーン構造抽出部１０００は、サプライチェーン構造において事業主体の異なる拠点間のリードタイムと製品およびその部品の供給パスとを特定するものであるといえる。

製品構成抽出部２０００は、通信部７０００が提供する、サプライチェーンを構成する企業との通信を介して、需給の予測対象となる製品を構成する部品の部品表：ＢＯＭ（Ｂｉｌｌ Ｏｆ Ｍａｔｅｒｉａｌｓ）情報を取得する。

計画単位算出部３０００は、サプライチェーン構造抽出部１０００と製品構成抽出部２０００とが取得した情報を用いて、各企業が必要とする供給計画の計画単位を算出する。具体的には、計画単位算出部３０００は、サプライチェーン構造に含まれる拠点のサプライチェーン構造内の位置と、供給パスと、部品構成（部品表）の少なくともいずれかまたはこれらの組み合わせを用いて、需要予測を立案すべき計画単位を算出する。例えば、計画単位算出部３０００は、拠点のサプライチェーン構造内の位置と、供給パスと、部品構成との組合せとを用いてサプライチェーン構造において製品を最終顧客に販売する拠点を起点に供給パスを遡って構成される市場範囲を特定し、該市場範囲と、製品を最終顧客に販売する拠点が供給する製品の集合と、サプライチェーン構造と、を用いて特定される予測採用期間に応じて計画単位を算出する。

需要予測算出部４０００は、通信部７０００が提供する、最終顧客へ販売を行う企業との通信を介して取得する販売実績情報を用いて、計画単位算出部３０００が算出した各計画単位それぞれでの需要予測を算出する。具体的には、需要予測算出部４０００は、計画単位ごとの実店舗および仮想店舗における販売実績を用いて需要予測を行う。

供給計画抽出部５０００は、サプライチェーン構造抽出部１０００が取得した、最終顧客から各企業までの供給リードタイム情報と、計画単位算出部３０００が取得した各企業が必要とする供給計画の計画単位情報とを用いて、需要予測値のうち各企業が採用すべき範囲を求め、それに従い需要予測値を供給計画として抽出する。

供給計画通信部６０００は、供給計画抽出部５０００が抽出した各企業の供給計画を、通信部７０００を介してサプライチェーンを構成する拠点またはその事業主体である各企業に伝達する。

通信部７０００は、他の装置とネットワークを介して通信を行って、各種のマスタ情報の取り込み、各企業間の供給リードタイム情報の取得、部品および製品の供給パス情報の取得、部品・製品の生産拠点情報の取得、部品表情報の取得、販売実績情報の取得、処理結果を出力する画面提供、処理結果の各企業への提供を行う。なお、このネットワークは、例えば、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＶＰＮ（Ｖｉｒｔｕａｌ Ｐｒｉｖａｔｅ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、インターネット等の一般公衆回線を一部または全部に用いた通信網、携帯電話通信網等、のいずれかまたはこれらの複合したネットワークである。なお、ネットワークは、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）や５Ｇ（Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ）等の無線による通信網であってもよい。

入出力受付部７５００は、利用者からの入力をマウスやキーボード、タッチパネル等を用いて受け付け、画面出力をディスプレイやプリンター等により制御する。

データ記憶部８０００は、各種マスタ情報、各企業間の供給リードタイム情報、部品および製品の供給パス情報、部品・製品の生産拠点情報、部品表情報、販売実績情報を保持する。具体的には、データ記憶部８０００には、サプライチェーン構造テーブル８１００と、ＢＯＭテーブル８２００と、販売実績データテーブル８３００と、が含まれる。

図２は、サプライチェーン構造テーブルのデータ構造例を示す図である。サプライチェーン構造テーブル８１００には、供給物８１０１と、供給元８１０２と、供給先８１０３と、供給ＬＴ８１０４との４つのフィールドが含まれる。各フィールドは対応付けられている。供給物８１０１には、製品あるいはその構成物である部品を特定する情報が含まれる。供給元８１０２には、供給物８１０１により特定される部品あるいは製品をサプライチェーン構造上に供給する主体、企業等を特定する情報が含まれる。供給先８１０３には、供給物８１０１により特定される部品あるいは製品を供給元８１０２により特定される主体からサプライチェーン構造上において供給を受ける主体、企業等を特定する情報が含まれる。供給ＬＴ８１０４には、各供給パスにおける供給リードタイムを特定する情報が含まれる。

すなわち、サプライチェーン構造テーブル８１００は、どの供給物（製品および部品）がどの供給元からどの供給先に供給されるかの供給パス情報と、各供給パスでの供給リードタイム情報を蓄積するものであるといえる。なお、供給リードタイムの単位は、後述する販売実績データテーブル８３００の販売日で扱う最小単位および需要予測算出部４０００で扱う時間バケットに合わせることが望ましい。

図３は、ＢＯＭテーブルのデータ構造例を示す図である。ＢＯＭテーブル８２００には、親品目８２０１と、子品目８２０２と、必要数８２０３と、の３つのフィールドが含まれる。各フィールドは対応付けられている。親品目８２０１には、製品（プロダクト）または製品を構成する所定の部品（アッセンブリ）を特定する情報が含まれる。子品目８２０２には、親品目８２０１により特定される製品あるいは部品を構成する所定の部品を特定する情報が含まれる。必要数８２０３には、親品目８２０１により特定される製品または部品を構成するのに必要な子品目８２０２により特定される部品の数量を特定する情報が含まれる。

すなわち、ＢＯＭテーブル８２００は、どの製品（親品目）がどの部品（子品目）から構成されているのか、また、親品目１つあたりに子品目がいくつ必要か、の各情報が蓄積するものであるといえる。

図４は、販売実績データテーブルのデータ構造例を示す図である。販売実績データテーブル８３００には、製品８３０１と、販売店８３０２と、販売日８３０３と、数量８３０４と、の４つのフィールドが含まれる。各フィールドは対応付けられている。製品８３０１には、製品を特定する情報が含まれる。販売店８３０２、販売日８３０３、数量８３０４には、それぞれ、製品８３０１により特定される製品を販売した販売店、販売日、数量を特定する情報が含まれる。

図５は、需給計画装置のハードウェア構成例を示す図である。需給計画装置１００は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）１１、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）１２、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）１３、補助記憶装置１４、表示装置１５、入力装置１６、メディア読取装置１７、通信装置１８を有する。

ＣＰＵ１１は、各種演算を実行するユニットである。ＣＰＵ１１は、補助記憶装置１４からＲＡＭ１２にロードした所定のプログラムを実行することにより、各種処理を実行する。

そのプログラムは、例えば、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）プログラム上で実行可能なアプリケーションプログラムである。

また、そのアプリケーションプログラムは、例えば、メディア読取装置１７を介して可搬型記憶媒体から、補助記憶装置１４にインストールされてもよい。

ＲＡＭ１２は、ＣＰＵ１１により実行されるプログラムや、プログラムの実行に必要なデータなどを格納するメモリである。ＲＯＭ１３は、需給計画装置１００の起動に必要なプログラムなどを格納するメモリである。補助記憶装置１４は、例えば、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）などの装置である。補助記憶装置１４は、フラッシュメモリなどを用いたＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）であってもよい。また、ＲＡＭ１２、補助記憶装置１４は、仮想メモリ等の技術により仮想的なメモリアドレスを割り当てられて一つのストレージとして扱われることもある。

表示装置１５は、例えば、ＣＲＴディスプレイ、ＬＣＤ（Ｌｉｑｕｉｄ Ｃｒｙｓｔａｌ Ｄｉｓｐｌａｙ）、有機ＥＬ（Ｅｌｅｃｔｒｏ－Ｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ）ディスプレイなどの装置である。

入力装置１６は、例えば、キーボード、マウス、マイク、タッチパネルなどの装置である。メディア読取装置１７は、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｋ）等の可搬性を有する可搬型記憶媒体の情報を読み出す装置である。

通信装置１８は、ネットワークを介して外部装置との間でデータの送受信を行う装置である。例えば、有線ＬＡＮ、無線ＬＡＮ、ダイヤルアップルータ、赤外線通信装置、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）装置などの装置である。

例えば、サプライチェーン構造抽出部１０００と、製品構成抽出部２０００と、計画単位算出部３０００と、需要予測算出部４０００と、供給計画抽出部５０００と、供給計画通信部６０００とは、補助記憶装置１４に記憶されている所定のプログラムをＲＡＭ１２にロードしてＣＰＵ１１で実行することで実現可能であり、入出力受付部７５００は、ＣＰＵ１１が入力装置１６と表示装置１５とを利用することで実現可能であり、通信部７０００は、ＣＰＵ１１が通信装置１８を利用することで実現可能であり、データ記憶部８０００は、プロセッサ１１がＲＡＭ１２または補助記憶装置１４を利用することにより実現可能である。

図６は、需給計画処理のフローの例を示す図である。需給計画処理は、予め定められたとき（例えば、１日毎）、または需給計画装置１００に処理開始の指示がなされたときに、開始される。

まず、サプライチェーン構造抽出部１０００は、サプライチェーン構造情報（リードタイムおよび供給パス）を取得する（ステップＳ１０００）。具体的には、サプライチェーン構造抽出部１０００は、通信部７０００を介して、サプライチェーンを構成する各企業のサーバー装置にアクセスして、サプライチェーンを構成する各企業間の輸送リードタイムや、部品や製品の供給パス、部品生産・製品組立を行う企業の各情報を含む、サプライチェーン構造情報を取得する。ここで取得した情報は、データ記憶部８０００の、サプライチェーン構造テーブル８１００に格納される。

次に、製品構成抽出部２０００は、部品表（ＢＯＭ）を抽出する（ステップＳ２０００）。具体的には、製品構成抽出部２０００は、通信部７０００を介して、サプライチェーンを構成する各企業のサーバー装置にアクセスして、各企業で取り扱う製品または部品の部品表情報（ＢＯＭ）を抽出する。ここで取得した情報は、データ記憶部８０００の、ＢＯＭテーブル８２００に格納される。

次に、計画単位算出部３０００は、サプライチェーンを構成する各企業の拠点のサプライチェーン内の階層と、供給パス・ＢＯＭ構造を用いて、各拠点で立案すべき計画単位を算出する（ステップＳ３０００）。具体的には、計画単位算出部３０００は、後述する計画単位算出処理を実施する。なお、計画単位は、サプライチェーン構造上の主体と取り扱う商品の組み合わせを意味するが、これに限られず、メーカーから販売店への直送パス（供給パス）がある場合等は、これも計画単位として扱うのが望ましい。

そして、需要予測算出部４０００は、ステップＳ３０００にて算出した計画単位それぞれにおいて、需要予測を算出する（ステップＳ４０００）。具体的には、需要予測算出部４０００は、通信部７０００が提供する、最終顧客へ販売を行う企業との通信を介して取得する販売実績情報を用いて、計画単位算出部３０００が算出した各計画単位それぞれでの需要予測を算出する。

この需要予測のアルゴリズムは、公知のアルゴリズムを採用することができる。例えば、この処理では、需要予測算出部４０００は、データ記憶部８０００の販売実績データテーブル８３００の販売実績を、ステップＳ３０００で算出したそれぞれの計画単位において合算し、その時系列データごとに先々の需要を予測する。需要予測データの生成は、移動平均法や指数平滑法、自己回帰和分移動平均（ＡＲＩＭＡ）モデルを用いた時系列分析法など、従来の需要予測方法を用いても良いし、それ以外の需要予測手法を適用して算出しても構わない。また、すべての計画単位に特定の需要予測手法を適用しても良いし、計画単位ごとに異なる需要予測手法を適用しても構わない。さらには、例えば、販売実績に基づいて所定の計画単位において需要を出力する学習済みモデルを用いてもよい。

そして、供給計画抽出部５０００は、予測採用期間とステップＳ３０００で算出した計画単位の組合せ情報に基づき、ステップＳ４０００で算出した需要予測から供給計画として扱うべきデータを抽出・表示する（ステップＳ５０００）。

なお、予測採用期間とは、需要予測を必要とする対象期間のことであり、下流側からリードタイム分だけサプライチェーン構造を遡った時点と、直上流の主体からのリードタイム最大幅の時間経過時点との間の期間をいう。また、供給計画として扱うべきデータとは、リードタイムに従って需要予測から各主体の需要量を抽出するデータである。

例えば、ある企業Ｃにおいて、予測採用期間が３０日～６０日であって、計画単位が市場範囲（最終顧客への販売チャネル（もしくはその集合））＝｛Ｍ１１、Ｍ１２｝、最終製品の集合＝｛Ｘ｝の場合、店舗Ｍ１１、店舗Ｍ１２の２拠点におけるＸの品目の需要合計値に基づいて算出した需要予測値のうち、３０日先～６０日先の値を企業Ｃの供給計画として抽出する。

そして、供給計画通信部６０００は、抽出した供給計画を、サプライチェーンを構成する各拠点に伝送する（ステップＳ６０００）。

以上が、需給計画処理のフローの例である。需給計画処理によれば、サプライチェーンを構成する各企業が立案すべき需要の計画単位に基づき、各計画単位での需要予測を算出し、各企業が必要十分な需要予測データを採用しうる適切な供給計画を出力することができる。そのため、サプライチェーン全体で効率のよい需要計画をトップダウンで立て全体効率化できる。

図７は、計画単位算出処理のフローの例を示す図である。計画単位算出処理は、需給計画処理のステップＳ３０００の処理内において開始される。

まず、計画単位算出部３０００は、当該サプライチェーンにおいて取り扱う品目すべてを抽出する（ステップＳ３１００）。この処理の内容は、後述する取扱品目抽出処理にて詳細に説明する。

そして、計画単位算出部３０００は、ステップＳ３１００において抽出した品目を扱う企業を抽出する（ステップＳ３２００）。この処理は、サプライチェーン構造テーブル８１００において、取り扱う品目が供給物８１０１に含まれるレコードを抽出し、その供給元８１０２の一覧を抽出することで実現する。

次に、計画単位算出部３０００は、ステップＳ３２００において抽出した企業各々に対して、最終製品の市場範囲と予測採用期間を求める（ステップＳ３３００）。この処理の内容は、後述する供給リードタイム算出処理にて詳細に説明する。

そして、計画単位算出部３０００は、ステップＳ３２００において抽出した企業が取り扱う品目を子品目（部品）に含む最終製品の集合を求める（ステップＳ３４００）。この処理は、計画単位算出部３０００が、データ記憶部８０００のＢＯＭテーブル８２００に対して帰納的な探索を行うことで集合を算出できる。

次に、計画単位算出部３０００は、ステップＳ３３００において抽出した最終製品の市場範囲と、ステップＳ３４００において抽出した最終製品の集合とを用いて、当該企業の計画単位を算出する（ステップＳ３５００）。例えば、ステップＳ３３００で抽出した最終製品の市場範囲が｛Ｍ１１、Ｍ１２｝、ステップＳ３４００で抽出した最終製品の集合が｛Ｘ｝の場合、当該企業の計画単位は、Ｍ１１、Ｍ１２の２拠点におけるＸの品目の需要合計値となることを算出することができる。

以上が、計画単位算出処理のフローの例である。計画単位算出処理によれば、サプライチェーンを構成する各企業の拠点のサプライチェーン内の階層と、供給パス・ＢＯＭ構造を用いて、各拠点で立案すべき計画単位を算出することができる。

図８は、取扱品目抽出処理のフローの例を示す図である。取扱品目抽出処理は、計画単位算出処理のステップＳ３１００の処理内において開始される。

まず、計画単位算出部３０００は、当該需給計画装置１００において予測対象となりうる最終製品すべてを取得し、集合Ｐとする（ステップＳ３１１０）。この処理においては、計画単位算出部３０００は、最終製品の集合Ｐを、入出力受付部７５００を介してあらかじめユーザから指定を受付けても良いし、データ記憶部８０００に格納されている品目マスタ（図示せず）から自動的に抽出してもよい。

そして、計画単位算出部３０００は、集合Ｑを空集合とする（Ｑ＝｛｝）（ステップＳ３１２０）。その後、計画単位算出部３０００は、集合Ｐのすべての要素、すなわち最終製品のすべてに対して、ステップＳ３１４０～ステップＳ３１８０の処理を繰り返し実施する（ステップＳ３１３０）。

計画単位算出部３０００は、集合Ｐから要素一つを取り出し、これをＥとする（Ｓ３１４０）。そして、計画単位算出部３０００は、Ｅが部品表すなわちＢＯＭテーブル８２００の親品目８２０１のいずれかに含まれる製品であるか否かを判定する（ステップＳ３１５０）。Ｅが部品表の親品目に入っていない場合（ステップＳ３１５０において「Ｎｏ」の場合）には、計画単位算出部３０００は、制御をステップＳ３１７０に進める。

Ｅが部品表の親品目に入っている場合（ステップＳ３１５０において「Ｙｅｓ」の場合）には、計画単位算出部３０００は、親品目がＥに相当する子品目をすべて抽出し、集合Ｐに追加する（ステップＳ３１６０）。すなわち、計画単位算出部３０００は、Ｅを構成する子部品すべてについても集合Ｐに追加して、取り扱う製品に含まれるか否か判定する対象としてエントリする。

そして、計画単位算出部３０００は、Ｅが集合Ｑに含まれるか否かを判定する（ステップＳ３１７０）。Ｅが集合Ｑに含まれている場合（ステップＳ３１７０において「Ｙｅｓ」の場合）には、計画単位算出部３０００は、制御をステップＳ３１５０に進める。

Ｅが集合Ｑに含まれていない場合（ステップＳ３１７０において「Ｎｏ」の場合）には、計画単位算出部３０００は、Ｅを集合Ｑに追加する（ステップＳ３１８０）。すなわち、計画単位算出部３０００は、Ｅを取り扱う製品の集合Ｑに追加して、取り扱う製品に含まれるか否か判定する対象としてエントリする。

そして、以上の処理を行った結果として得られる集合Ｑを、計画単位算出部３０００は取り扱う全製品として特定する（ステップＳ３１９０）。

以上が、取扱品目抽出処理のフローの例である。取扱品目抽出処理によれば、当該サプライチェーンにおいて取り扱う品目すべてを抽出することができる。

図９は、供給リードタイム算出処理のフローの例を示す図である。供給リードタイム算出処理は、計画単位算出処理のステップＳ３３００の処理内において開始される。

まず、計画単位算出部３０００は、抽出したすべての企業に対してステップＳ３３２０～ステップＳ３３５０の処理を行う（ステップＳ３３１０）。そして、計画単位算出部３０００は、抽出した当該企業Ｃが扱うすべての品目に対して、ステップＳ３３３０～ステップＳ３３５０の処理を実施する（ステップＳ３３２０）。

そして、計画単位算出部３０００は、対象品目Ｘが流通し、最終顧客に販売されるまでの流通企業すべてを抽出し、集合Ａとする（ステップＳ３３３０）。具体的には、計画単位算出部３０００は、サプライチェーン構造テーブル８１００から、対象品目Ｘと企業Ｃがそれぞれ供給物８１０１および供給元８１０２に一致するレコードを抽出し、そのレコードの供給先８１０３の値を新たな企業Ｃとして設定して、サプライチェーン構造テーブル８１００を帰納的に探索することで集合Ａを抽出することができる。

そして、計画単位算出部３０００は、企業ＣからステップＳ３３３０において抽出した各企業までの供給リードタイムのうち、最小の値Ｔと、企業Ｃの一段上流の企業（企業Ｃに部品あるいは製品を提供する主体）からの供給リードタイムのうち、最大の値Ｕを算出する（ステップＳ３３４０）。値Ｔの算出処理は、計画単位算出部３０００は、ステップＳ３３３０における帰納的探索において、サプライチェーン構造テーブル８１００の供給ＬＴ８１０４の値を加算し、その中での最小値をＴとする。また、値Ｕの算出処理は、計画単位算出部３０００は、サプライチェーン構造テーブル８１００の供給先８１０３が企業Ｃと一致するレコードを抽出し、そのうち供給ＬＴ８１０４の値が最大となるものとする。

そして、計画単位算出部３０００は、ステップＳ３３３０において抽出した集合Ａを、企業Ｃ・品目Ｘの組み合わせにおける最終製品の市場範囲、ステップＳ３３４０で算出した供給リードタイムの最小値ＴからＴ＋Ｕを予測採用期間とする（ステップＳ３３５０）。

以上が、供給リードタイム算出処理のフローの例である。供給リードタイム算出処理によれば、ステップＳ３２００において抽出した企業各々に対して、最終製品の市場範囲と予測採用期間を求めることができる。

図１０は、供給計画出力画面の例を示す図である。供給計画出力画面２００は、ステップＳ５０００で抽出した供給計画を表示する画面例である。例えば、図１０における商社倉庫ＷＡ２１０は、予測採用期間３～９日、市場範囲＝｛Ｍ１１、Ｍ１２｝、最終製品の集合＝｛Ｘ｝の場合を示している。

図１０では、本日の日付を２０２０／４／１とすると、商社倉庫ＷＡ２１０における予測採用期間を加算した４／４から４／１０の供給計画値を表示している。

以上が、本実施例に係る需給計画装置の構成である。本実施例に係る需給計画装置１００によれば、サプライチェーン構造から算出できる各企業が立案すべき需要の計画単位に基づき、各計画単位での需要予測を算出し、各企業が必要十分な需要予測データを採用し、適切な供給計画を出力することができる。

なお、本発明は上記した実施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、上記実施例では、供給計画抽出部５０００は、何も問題が発生しない場合に全体最適となる需要予測を行うことができる。しかし、供給計画抽出部５０００は、抽出した供給計画の値から拠点のそれぞれが持つ在庫基準の値を用いて受払計算を行った結果を新たな供給計画値として算出し、各拠点の在庫基準を反映して供給計画とするようにしてもよい。これは、一般に、自社よりサプライチェーン構造上で流通先に位置する企業は通常、需要／供給変動要因に対処するための在庫計画を持つことに適応するための処理である。在庫計画の増減は、自社の受注量に影響するので、先に求めた需要予測から、その在庫計画の増減分を加算/減算した値を自社の供給計画とすべき値として採用することで、より実現性の高い計画を得られる。

また例えば、上記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限定されるものではない。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ることが可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。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・置換をすることが可能である。

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い。また、上記の各構成、機能等は、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、メモリや、ハードディスク、ＳＳＤ等の記録装置、または、ＩＣ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）カード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の記録媒体に置くことができる。

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、製品上必ずしも全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には殆ど全ての構成が相互に接続されていると考えてもよい。以上、本発明について、実施形態を中心に説明した。

１００：需給計画装置、１０００：サプライチェーン構造抽出部、２０００：製品構成抽出部、３０００：計画単位算出部、４０００：需要予測算出部、５０００：供給計画抽出部、６０００：供給計画通信部、７０００：通信部、７５００：入出力受付部、８０００：データ記憶部、８１００：サプライチェーン構造テーブル、８２００：ＢＯＭテーブル、８３００：販売実績データテーブル。

Claims (6)

1. サプライチェーン構造において事業主体の異なる拠点間のリードタイムと製品およびその部品の供給パスとを特定するサプライチェーン構造抽出部と、
   前記製品の部品構成（ＢＯＭ：Ｂｉｌｌ Ｏｆ Ｍａｔｅｒｉａｌｓ）を抽出する製品構成抽出部と、
   前記拠点の前記サプライチェーン構造内の位置と、前記供給パスと、前記部品構成の少なくともいずれかまたはこれらの組み合わせを用いて、需要予測を立案すべき計画単位を算出する計画単位算出部と、
   前記計画単位算出部で算出した計画単位ごとに前記需要予測を算出する需要予測算出部と、
   前記リードタイムと前記計画単位とに応じて、前記需要予測から前記拠点ごとに供給計画として扱うべきデータを抽出する供給計画抽出部と、
   抽出した前記供給計画を、前記各拠点または前記各事業主体に伝送する供給計画通信部と、
   を備えることを特徴とする需給計画装置。
2. 請求項１に記載の需給計画装置であって、
   前記計画単位算出部は、前記拠点の前記サプライチェーン構造内の位置と、前記供給パスと、前記部品構成との組合せとを用いて前記サプライチェーン構造において前記製品を最終顧客に販売する拠点を起点に前記供給パスを遡って構成される市場範囲を特定し、該市場範囲と、前記製品を最終顧客に販売する拠点が供給する前記製品の集合と、前記サプライチェーン構造と、を用いて特定される予測採用期間に応じて前記計画単位を算出する、
   ことを特徴とする需給計画装置。
3. 請求項１に記載の需給計画装置であって、
   前記供給計画抽出部は、抽出した前記供給計画の値から前記拠点のそれぞれが持つ在庫基準の値を用いて受払計算を行った結果を新たな供給計画値として算出し、各拠点の在庫基準を反映して前記供給計画とする、
   ことを特徴とする需給計画装置。
4. 請求項１に記載の需給計画装置であって、
   前記拠点には、前記部品を用いて前記製品を製造する一または複数の工場と、前記工場のいずれかに前記部品を供給する一または複数のサプライヤーと、前記製品を最終顧客に販売する一または複数の実店舗または仮想店舗と、のいずれかまたはこれらの組み合わせが含まれ、
   前記需要予測算出部は、前記計画単位ごとの前記実店舗および前記仮想店舗における販売実績を用いて前記需要予測を行う、
   ことを特徴とする需給計画装置。
5. 需給計画装置を用いた需給計画方法であって、
   前記需給計画装置は、プロセッサを備え、
   前記プロセッサは、
   サプライチェーン構造において事業主体の異なる拠点間のリードタイムと製品およびその部品の供給パスとを特定するサプライチェーン構造抽出ステップと、
   前記製品の部品構成（ＢＯＭ：Ｂｉｌｌ Ｏｆ Ｍａｔｅｒｉａｌｓ）を抽出する部品構成抽出ステップと、
   前記拠点の前記サプライチェーン構造内の位置と、前記供給パスと、前記部品構成の少なくともいずれかまたはこれらの組み合わせを用いて、需要予測を立案すべき計画単位を算出する計画単位算出ステップと、
   前記計画単位算出ステップで算出した計画単位ごとに前記需要予測を算出する需要予測算出ステップと、
   前記リードタイムと前記計画単位とに応じて、前記需要予測から前記拠点ごとに供給計画として扱うべきデータを抽出する供給計画抽出ステップと、
   抽出した前記供給計画を、前記各拠点または前記各事業主体に伝送する供給計画通信ステップと、
   を実施することを特徴とする需給計画方法。
6. 需給計画装置を含む需給計画システムであって、
   前記需給計画装置は、
   サプライチェーン構造において事業主体の異なる拠点間のリードタイムと製品およびその部品の供給パスとを、ネットワークを介して前記事業主体が提供する他の装置と通信して取得することにより特定するサプライチェーン構造抽出部と、
   前記ネットワークを介して前記事業主体が提供する他の装置と通信して取得することにより前記製品の部品構成（ＢＯＭ：Ｂｉｌｌ Ｏｆ Ｍａｔｅｒｉａｌｓ）を抽出する製品構成抽出部と、
   前記拠点の前記サプライチェーン構造内の位置と、前記供給パスと、前記部品構成の少なくともいずれかまたはこれらの組み合わせを用いて、需要予測を立案すべき計画単位を算出する計画単位算出部と、
   前記計画単位算出部で算出した計画単位ごとに前記需要予測を算出する需要予測算出部と、
   前記リードタイムと前記計画単位とに応じて、前記需要予測から前記拠点ごとに供給計画として扱うべきデータを抽出する供給計画抽出部と、
   抽出した前記供給計画を、前記各拠点または前記各事業主体に前記ネットワークを介して伝送する供給計画通信部と、を備える、
   ことを特徴とする需給計画システム。

Images