JPH0668065A - 商品の需要予測装置 - Google Patents
商品の需要予測装置Info
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Abstract
に、販売実績期間の長短にかかわらず類似商品の需要を
正確に予測すること。 【構成】 販売実績情報よりその類似商品の需要を予測
する装置であって、販売実績情報入力手段と、入力され
た販売実績情報を記憶する第1記憶手段と、販売実績期
間に応じて販売実績情報を分類する分類手段と、分類さ
れた販売実績情報を記憶する複数の第2記憶手段と、各
第2記憶手段に対応して異なった手法により需要を予測
する複数の需要予測手段とからなる。
Description
販売履歴情報をもとに、類似商品の需要を予測する装置
に関わる。
は、最初は単に販売計画に基づき生産数量を決定して生
産指示を工場に与え、その後様子をみながら必要があれ
ば都度追加生産を行うといった方法をとるのが一般的で
あった。
出し、且つ販売期間の短い例えばファション性の高い商
品等を扱うメーカーにとっては、単純に前記生産体制を
とることは非常に危険であり、予定よりも好調に販売さ
れた場合には品切れが生じ販売機会損失につながるし、
過大な計画を立てて売れ行き不振であれば不良在庫を抱
えることとなる。
提案されている。例えば、特開平3−99363号公報
には、季節・曜日といった時間を要因とする過去の販売
情報をもとに予測売上データを求めることが開示されて
おり、特開平2−53553号公報には数カ月といった
比較的長期の出荷情報と数日といった比較的短期の出荷
情報を用意して、比較的短期の出荷情報が存在しない場
合は比較的長期の出荷情報を用いて生産指示を行うこと
が開示されている。
如き需要予測システムは、過去の販売情報を、期間によ
って選択使用することは行っているものの、需要予測手
法は単一であるため正確な需要予測を行うことなできな
かった。すなはち、長期間の販売実績情報が存在すれば
統計的手法等をとることも可能であるが、短期間の販売
実績情報しか存在しない場合は同一の統計的手法では正
確な予測ができないのである。
って、販売実績期間の長短にかかわらず正確な需要予測
が可能な装置の提供を目的とする。
2−112274号として出願した店頭販売情報に即応
したフレキシブルな生産システムの需要予測手段として
用いることにより、極めて効率の良い生産・販売システ
ムを構築することにある。
よりその類似商品の需要を予測する装置であって、販売
実績情報入力手段と、入力された販売実績情報を記憶す
る第1記憶手段と、販売実績期間に応じて販売実績情報
を分類する分類手段と、分類された販売実績情報を記憶
する複数の第2記憶手段と、各第2記憶手段に対応して
異なった手法により需要を予測する複数の需要予測手段
とからなる商品の需要予測装置である。
と販売実績期間に応じて販売実績情報が所定数の種類へ
と自動的に分類され、蓄積されていく。而して、需要予
測が必要になると、予測商品の販売実績期間に対応した
販売実績情報記憶ファイルに対して該ファイルに固有の
予測手段を用いて予測を行うのである。
る。図1は、本発明の全体の模式的構成図である。同図
に示す如く、販売実績情報は入力されると一旦、第1記
憶手段(1)に記憶され、分類手段(2)によって販売
実績期間に対応して分類され各第2記憶手段(3)に記
憶される。さらに、第2記憶手段(3)には各々異なっ
た需要予測手段(4)が結合しており販売実績期間に最
も適合した手法によって需要予測がなされる。
(5)により入力されるが、かかる入力手段としては、
キーボード等によって人手で入力する方法の他に、販売
店等に設置されたPOS端末や販売管理部門が有するコ
ンピュータ等から直接データの入力を行ってもよい。
くとも商品分類(属性)、販売量(出荷量)、販売期間
を含むものであってこの他に販売対象者、販売方法等の
商品特性を含むものであっても良い。
明する。図2は第1記憶手段(1)に記憶されたデータ
の構造を示すもので、各販売部門の毎日の販売量を収集
して月別の販売量を集計するホストコンピューターより
なる販売実績情報入力手段(5)によって入力されたデ
ータが、各商品毎の販売経過月別出荷数量として記憶さ
れている。
以上の販売実績情報が存在するが、コスメッティクBは
6カ月の販売実績情報のみが、コスメッティクDはまだ
1カ月間の販売実績情報も存在していない。
実績情報が存在する販売経過月数に着目して第1記憶手
段(1)中のデータの分類を行い、対応した第2記憶手
段(3)に格納する。
(3)に記憶されたデータの構造であり、同図におい
て、分類は販売経過月数に応じて例えば、(A)は36
ヵ月以上のもの、(B)は6〜35ヵ月のもの、(C)
は6ヵ月未満のもののデータが格納されている。
対応して異なった手法で需要予測を行うのであるが、以
下該予測手段の例を説明する。
のデータについては、図4の如く、一品毎に統計手法例
えば時系列分析法等により予測(点線部分)を行う。
データについては、図5の如く、予測商品以上の販売実
績期間を持つ商品のデータを抽出し(イ),(ロ),
(ハ)、予測商品の販売履歴パターンと類似した履歴を
持つ商品のデータ(ハ)を予測値(ニ)とする。
品については、図6に示す如く、クラスタリング法等を
用いて過去の販売履歴データ(ホ)、(ヘ)を所定の数
に分類し(ト)、(チ)、これらの分類集合毎に、代表
となる商品の属性、例えばブランド等の商品分類、販売
対象者、季節性等を抽出し、予測商品の属性に最も類似
した分類集合の販売履歴パターン(チ)を予測値(リ)
とする。
て用いてもよいが、より精度の高い予測を行う場合は、
これらの予測値を更に補正することが好ましい。図7は
かかる補正を行う補正手段(6)を備えた需要予測装置
の一例である。
として、これに各商品のもつ特異な販売特性を加味して
補正をおこなうものである。同図で示す如く、補正手段
(6)は各需要予測手段(4)に対応して設けることは
必ずしも必要ない。
性として「夏物の商品」であれば、6月から8月までの
間に年間販売量の80%を販売するというものである。
このように、販売専門家の持つ知識を商品属性や販売量
等の相関関係となして、予測初期値に補正を行うのであ
る。
手段(7)を設けても良い。販売計画作成手段(7)
は、補正手段(6)によって得られた予測値を一律に修
正して実際の販売計画数量に変換するものである。
関係なく、正確・迅速な予測が可能である。
入力が可能であるため、多様な情報収集手段が用い得
る。よって、例えば店頭情報収集システム(POS端
末)等と直結して需要予測をおこなえば、市場の正確・
迅速な把握が可能となり、これに基づいて柔軟性のある
生産をおこなうことにより、極めて効率の高い生産が可
能となる。
示す説明図
た際のデータ構造を示す説明図
Claims (1)
- 【請求項1】 販売実績情報よりその類似商品の需要を
予測する装置であって、販売実績情報入力手段と、入力
された販売実績情報を記憶する第1記憶手段と、販売実
績期間に応じて販売実績情報を分類する分類手段と、分
類された販売実績情報を記憶する複数の第2記憶手段
と、各第2記憶手段に対応して異なった手法により需要
を予測する複数の需要予測手段とからなる商品の需要予
測装置。
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