JPH0744631A - 在庫自動調整システム及び在庫自動調整方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】売上げが増大してる製品を短納期で調達できる
ようにすること。 【構成】小売店舗４４の通信サーバ４８から服の販売実
績が入力されると、情報サービス会社１２のアプリケー
ションサーバ２４は、それを基に当該服の販売予測量を
算出し、これとＤＢ群１０に記憶してある当該服の在庫
情報とに基づいて当該服の在庫不足量を予測し、この在
庫不足量とＤＢ群１０に記憶してある当該服の生地や糸
などの原材料までの使用量情報とに基づいて、服，生
地，糸のそれぞれの見込まれる発注数を算出する。そし
て、小売店舗４４，小売本部１４，アパレル会社１６，
生地卸会社１８，紡績会社２０それぞれに、対応する
服，生地，糸の見込み発注数を通信する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、特に高級婦人服のよう
な商品サイクルの短い製品の在庫量の調整を支援するた
めの在庫自動調整システム及び在庫自動調整方法に関す
る。

【０００２】

【従来の技術】多品種少量生産を行う衣料品、特に高級
婦人服を扱うアパレル産業に於いては、製品である衣料
品を一般消費者に販売する小売店舗では、その店舗の売
上実績から人手で移動平均図やコポック指標などをパー
ソナルコンピュータの統計ツールにて作成し、売上推移
から経験や勘に頼って在庫調整を行っている。また、特
開平２−１８９６７３号公報には、移動平均法に代え
て、技術的要素のない小売業者でも扱える予測手法が開
示されている。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】しかし、多品種少量生
産を行う衣料品、特に高級婦人服を扱うアパレル産業に
於いては、製品である衣料品の販売サイクルが短い（例
えば、２〜３カ月）にもかかわらず、生地や服の企画か
ら糸，生地の部材の製造、服を製作する縫製に至るまで
多大な時間がかかっている（例えば１年６カ月）。

【０００４】従って、服の企画時点から実際の服の販売
を行うまで大きなタイムラグがあるため、前述したよう
に小売店舗にて在庫調整を行おうとしても限界がある。
即ち、品切れが予測される売れ筋の製品を急いで発注し
たとしても、製品や原材料の在庫切れによって納期が遅
れ、売れる時期に間に合わないで販売の機会を喪失する
ケースがある。

【０００５】また、服を企画製造するアパレル会社にあ
っては、服の企画時点で予測したトレンドと販売時点で
のトレンドがずれてしまうと、企画製造した服が売れ
ず、多数の返品や在庫を抱えることが多々あった。しか
も、小売側からの発注の取消しの指示を受けて生産の中
止を決定するため、小売からの指示が遅れれば、さらに
売れない製品を作り続けることとなり、一層の在庫を抱
えることとなる。また逆に、売れ筋の製品の製造も、初
期ロット分の製造完了後は、小売からの発注を待って開
始するため、上記したように売れる時期に製造が間に合
わないということが起きる。

【０００６】本発明は、上記の点に鑑みてなされたもの
で、売上げが増大してる製品について短納期での調達を
可能にする在庫自動調整システム及び在庫自動調整方法
を提供することを目的とする。

【０００７】

【課題を解決するための手段】上記のような目的を達成
するため、本発明による在庫自動調整システムは、原料
より部品の製造を行う部品製造加入者、製造された部品
の加工販売を行う加工品製造加入者、加工品から製品を
製造販売する製品製造加入者、製造された製品を一般消
費者に販売する販売加入者それぞれに配置された複数の
端末機と、上記販売加入者によって販売される製品それ
ぞれについて、在庫情報と、加工品，部品，原料の使用
量情報を記憶する記憶手段と、上記販売加入者の端末機
から入力された製品の販売実績を基に、当該製品の販売
予測量を算出する販売量予測手段と、上記販売量予測手
段で算出された製品の販売予測量と上記記憶手段に記憶
された当該製品の在庫情報とに基づいて、当該製品の在
庫不足量を予測する不足量予測手段と、上記不足量予測
手段で予測された在庫不足量と上記記憶手段に記憶され
た当該製品の使用量情報とに基づいて、製品，加工品，
部品のそれぞれの見込まれる発注数を算出する見込み発
注数算出手段と、上記製品製造加入者，加工品製造加入
者，部品製造加入者の各端末機に、上記見込み発注数算
出手段で算出された製品，加工品，部品の各見込み発注
数を報知する報知手段とを備えることを特徴とする。

【０００８】また、本発明による在庫自動調整方法は、
原料より部品の製造を行う部品製造加入者、製造された
部品の加工販売を行う加工品製造加入者、加工品から製
品を製造販売する製品製造加入者、製造された製品を一
般消費者に販売する販売加入者それぞれに端末機を配置
することと、上記販売加入者によって販売される製品そ
れぞれについて、在庫情報と、加工品，部品，原料の使
用量情報を記憶することと、上記販売加入者の端末機か
ら入力された製品の販売実績を基に、当該製品の販売予
測量を算出することと、この算出された製品の販売予測
量と上記記憶された当該製品の在庫情報とに基づいて、
当該製品の在庫不足量を予測することと、この予測され
た在庫不足量と上記記憶された当該製品の使用量情報と
に基づいて、製品，加工品，部品のそれぞれの見込まれ
る発注数を算出することと、この算出された製品，加工
品，部品の各見込み発注数を、上記製品製造加入者，加
工品製造加入者，部品製造加入者の各端末機に報知する
こととを備えることを特徴とする。

【０００９】

【作用】即ち、本発明の在庫自動調整システムによれ
ば、原料より部品の製造を行う部品製造加入者、製造さ
れた部品の加工販売を行う加工品製造加入者、加工品か
ら製品を製造販売する製品製造加入者、製造された製品
を一般消費者に販売する販売加入者それぞれに端末機を
配置しておく。そして、これら端末機の内、上記販売加
入者の端末機から製品の販売実績が入力されると、販売
量予測手段はそれを基に当該製品の販売予測量を算出す
る。また、記憶手段が、上記販売加入者によって販売さ
れる製品それぞれについて、在庫情報と、加工品，部
品，原料の使用量情報を記憶しているので、不足量予測
手段は、上記販売量予測手段で算出された製品の販売予
測量と上記記憶手段に記憶された当該製品の在庫情報と
に基づいて、当該製品の在庫不足量を予測し、見込み発
注数算出手段は、この不足量予測手段で予測された在庫
不足量と上記記憶手段に記憶された当該製品の使用量情
報とに基づいて、製品，加工品，部品のそれぞれの見込
まれる発注数を算出する。そして、報知手段は、上記見
込み発注数算出手段で算出された製品，加工品，部品の
各見込み発注数を、上記製品製造加入者，加工品製造加
入者，部品製造加入者の各端末機に報知する。

【００１０】また、本発明の在庫自動調整方法によれ
ば、原料より部品の製造を行う部品製造加入者、製造さ
れた部品の加工販売を行う加工品製造加入者、加工品か
ら製品を製造販売する製品製造加入者、製造された製品
を一般消費者に販売する販売加入者それぞれに端末機を
配置しておく。また、上記販売加入者によって販売され
る製品それぞれについて、在庫情報と、加工品，部品，
原料の使用量情報を記憶しておく。そして、上記端末機
の内、上記販売加入者の端末機から製品の販売実績が入
力されると、それを基に当該製品の販売予測量を算出
し、この算出された製品の販売予測量と予め記憶された
当該製品の在庫情報とに基づいて、当該製品の在庫不足
量を予測し、さらには、この予測された在庫不足量と上
記記憶された当該製品の使用量情報とに基づいて、製
品，加工品，部品のそれぞれの見込まれる発注数を算出
する。そして、この算出された製品，加工品，部品の各
見込み発注数を、上記製品製造加入者，加工品製造加入
者，部品製造加入者の各端末機に報知する。

【００１１】

【実施例】以下、図面を参照して、衣料品業界に適用し
た場合における本発明の一実施例を説明する。図１はそ
の構成を示す図で、中核にデータベース（ＤＢ）群１０
を有する情報サービス会社１２を置き、この情報サービ
ス会社１２に、公衆回線等を通じて複数の服の販売会社
（小売本部）１４、複数のアパレル会社１６、複数の生
地卸会社１８、複数の紡績会社２０を結合して、情報提
供ネットワークを展開しているものである。なお、図面
の簡略化のため、複数の小売本部１４、複数のアパレル
会社１６、複数の生地卸会社１８、複数の紡績会社２０
はそれぞれ、代表して一つのみを図示している。

【００１２】情報サービス会社１２は、ネットワークに
参加する各会社より各種データを収集して、独自の分
析，加工などを行って、各ネットワーク参加会社に各種
情報を提供する。この情報サービス会社１２は、このよ
うな情報サービスを提供するために、上記ＤＢ群１０の
インタフェースを取るＤＢサーバ２２と、アプリケーシ
ョンの処理を行うアプリケーションサーバ２４、そして
他社の業務システムとのインタフェースを専門に行う通
信サーバ２６の３つのミニコンピュータ（ミニコン）で
なる業務システムを有している。

【００１３】小売本部１４，アパレル会社１６，生地卸
会社１８，紡績会社２０はそれぞれ、ミニコンによる業
務システム２８，３０，３２，３４を有している。ま
た、それぞれ当該業務システムと情報サービス会社１２
との通信サーバ３６，３８，４０，４２として、キーボ
ードや高解像度のＣＲＴディスプレイ，プリンタ等を含
むワークステーション（ＷＳ）レベルの端末機を１台づ
つ有している。

【００１４】各小売本部１４は、一般消費者に対して衣
服を販売するための各地に散らばった複数の小売店舗４
４を持つ。これら小売店舗４４には、売上状況を小売本
部１４に知らせたり、発注を行うため、小売本部１４と
繋がれたワークステーションレベルの業務用端末機４６
が配置されている。この業務用端末機４６は、ＰＯＳ端
末の機能を有する。また、これら小売店舗４４にも、情
報サービス会社１２から通信を受けるような通信サーバ
４８が配置されている。この通信サーバ４８は、上記業
務用端末機４６と繋がれており、ＰＯＳデータ等が情報
サービス会社１２にも送られるようになっている。

【００１５】各アパレル会社１６は、衣服の企画から生
産販売を行うところであり、複数の縫製会社５０を系列
に持っている（図では、代表して１つのみを示す）。各
縫製会社５０には、アパレル会社１６の端末として受発
注用に業務用端末機５２が配置されている。なお、各縫
製会社５０も、業務システム（ミニコン）を持っている
のが通常ではあるが、本実施例の在庫調整即ち受発注に
は直接関係しないため、ここでは省略する。

【００１６】また、各生地卸会社１８は、生地の受注か
ら生産販売までを行う会社であり、複数の染色会社５４
を系列会社として持つ（図では、代表して１つのみを示
す）。各染色会社５４には、生地卸会社１８の端末とし
て受発注用に業務用端末機５６が配置されている。な
お、各染色会社５４も、業務システム（ミニコン）を持
っているのが通常ではあるが、本実施例の在庫調整即ち
受発注には直接関係しないため、ここでは省略する。

【００１７】次に、このような構成における動作を説明
する。本実施例の在庫自動調整システムでは、（１）在
庫の自動補充、（２）在庫の自動返品、（３）適正在庫
量管理の３つの機能を有している。

【００１８】（１）在庫の自動補充は、発注勧告とも称
するもので、これは、（１Ａ）対小売店舗、（１Ｂ）対
小売本部、（１Ｃ）対アパレル会社、（１Ｄ）対生地卸
会社、（１Ｅ）対紡績会社の５つのケースがある。

【００１９】まず、（１Ａ）対小売店舗は、小売店舗４
４から出たデータを小売店舗４４に還元するというケー
スである。小売店舗４４は、通信サーバ４８によりＰＯ
Ｓデータを情報サービス会社１２に提供する。情報サー
ビス会社１２では、服ベースの実績集計と販売予測を行
って、発注判断を行い、小売店舗４４に発注勧告データ
として返す。小売店舗４４では、この発注勧告データを
加工して、小売本部１４へ発注をかける。

【００２０】ここで、販売予測は、以下のようにして行
われる。即ちまず、図２の（Ａ）に示すように、集計デ
ータにてｎ日移動平均５８を作る。ここで、ｎ日という
のをユーザが指定できるようにしている。次に、Ｘ日後
の点Ｐを求める。これは、ｎ日移動平均５８の曲線の軌
跡、つまり販売予測線６０を求めるということである。
ここで、Ｘは標準リードタイムであり、過去実績で、こ
のリードタイムであれば９割がた納品の保証ができると
いう経験則的な日数である。つまり、このリードタイム
分、経過したならば、販売着数がどうなっているかとい
う点Ｐを求める。次に、販売予測量を求める。これは、
同図中の斜線部分６２の面積である。この販売予測量を
求めると、販売予測に非常に近いものができる。ただ
し、ｎ日移動平均であるため、±ｎ日ずれることとなる
が、大きく予測がずれる結果とはならないため、本実施
例ではそれは考慮しないこととする。この斜線部分６２
の面積を求めることによって、販売予測量が求まるの
で、次に、誤差調整を行う。これは、販売予測量に今ま
での実績を掛け合わせであり、即ち、（過去の販売実績
÷過去の販売予測）の平均値を販売予測量に乗ずること
により、販売予測量を調整する。

【００２１】また、発注判断は、以下のようにして行わ
れる。即ち、上記のようにして求めた販売予測量から現
在庫量を差し引き、その結果から発注残を引いたもの
が、不足量ということになる。そこで、この不足量が、
発注ロットの±Ｙ％に達した時に、小売店舗４４への発
注勧告データを作成するようにしている。このＹ％とい
うのは、ユーザ指定にしている。つまり、ここでの誤差
調整もできるようにしてある。

【００２２】次に、（１Ｂ）対小売本部は、小売店舗４
４からＰＯＳデータを提供してもらって小売本部１４に
勧告データを出して、アパレル会社１６に対して発注を
するというケースである。これも、上記（１Ａ）対小売
店舗の場合とほぼ同じであるが、ただ実績集計の時に、
各小売店舗のＰＯＳデータでなくて傘下の全小売店舗の
ＰＯＳデータという形で、足し上げたデータを使うとい
うことだけの違いである。

【００２３】次に、（１Ｃ）対アパレル会社は、小売店
舗からＰＯＳデータを提供してもらってアパレル会社１
６に対して発注勧告をして、アパレル会社１６から生地
卸会社１８と縫製会社５０に対して発注するというケー
スです。これも上記の場合とほぼ同様であり、集計する
時に、全小売本部の分が集計されているという点が異な
るだけである。

【００２４】次に、（１Ｄ）対生地卸会社は、小売店舗
４４から提供してもらったＰＯＳデータを生地卸会社１
８に対してデータ還元して、生地卸会社１８から紡績会
社２０と染色会社５４に対して発注を行うケースであ
る。これも、基本的には上記の他のケースと同様である
が、実績集計において、服のデータを生地のデータに変
換して、生地の実績という形で集計するという点が異な
っている。

【００２５】そして、（１Ｅ）対紡績会社は、小売店舗
４４から提供してもらったＰＯＳデータに基づいて紡績
会社２０に勧告データを提供して、紡績会社２０から商
社や現地の生産会社などに発注をかけるケースである。
これも、上記（１Ｄ）対生地卸会社の場合と同様に、服
のデータを集計するのではなくて、糸のデータに換算し
て集計しているという違いを有している。

【００２６】次に、（２）在庫の自動返品について説明
する。これは見切り勧告とも称されるもので、上記
（１）在庫の自動補充と同様に、（２Ａ）対小売店舗、
（２Ｂ）対小売本部、（２Ｃ）対アパレル会社、（２
Ｄ）対生地卸会社、（２Ｅ）対紡績会社の５つのケース
がある。

【００２７】まず、（２Ａ）対小売店舗のケースでは、
小売店舗４４は、通信サーバ４８によりＰＯＳデータを
情報サービス会社１２に提供する。情報サービス会社１
２では、服ベースの実績集計と販売予測を行って、ロス
カット判断を行い、小売店舗４４に見切り勧告データと
して返す。

【００２８】ここで、ＰＯＳデータ提供、実績集計、販
売予測に関しては、前述した発注勧告の場合と同様であ
る。また、ロスカット判断は、以下のようにして行われ
る。即ちまず、図２の（Ｂ）に示すように、販売計画線
６４を引く。小売本部１４が売上目標を立てる時に、自
社業務システム２８上で、投入後一周間で何着、二週間
で何着、という積み上げでデータを入力してあるため、
これを通信サーバ３６によって取り込み、この販売計画
線６４を引く。そして、この前の段階の販売予測におい
て販売予測線６０が引いてあるので、この販売予測線６
０と販売計画線６４の乖離がＸ％を越えた時に、見切り
勧告ファイルを作成する。このＸ％というのをユーザ指
定にしてある。

【００２９】小売店舗４４では、この見切り勧告データ
を受けて、小売本部１４へ返品を行うと共に、既に発注
した分があればその取消しを行う。次に、（２Ｂ）対小
売本部は、小売店舗４４から提供されたＰＯＳデータを
基に小売本部１４に見切り勧告を出し、これに応答して
小売本部１４では、小売店舗４４に対して返品の指示を
出して、服が集まったところでアパレル会社１６に対し
ての返品を行うと。また、発注の取消しを行う。これ
も、上記（２Ａ）対小売店舗の場合とほぼ同じである
が、ただ実績集計の時に、各小売店舗のＰＯＳデータで
なくて傘下の全小売店舗のＰＯＳデータという形で、足
し上げたデータを使うということだけの違いである。

【００３０】次に、（２Ｃ）対アパレル会社は、アパレ
ル会社１６に対して見切り勧告をするケースで、見切り
勧告を受けたアパレル会社１６は、生産中止の決定をし
てから、生地卸会社１８と縫製会社５０に対して発注の
取消しを行うと共に、小売本部１４に対して、このブラ
ンドのこの服に関しては生産中止をしましたという形で
報告する。これも上記の場合とほぼ同様であり、集計す
る時に、全小売本部の分が集計されているという点が異
なるだけである。

【００３１】次に、（２Ｄ）対生地卸会社は、生地卸会
社１８に対して見切り勧告を行うケースで、見切り勧告
を受けた生地卸会社１８は、アパレル会社１６に対して
生産中止を報告すると共に、紡績会社２０と染色会社５
４に対して発注の取消しを行う。これも、基本的には上
記の他のケースと同様であるが、実績集計において、服
のデータを生地のデータに変換して、生地の実績という
形で集計するという点が異なっている。

【００３２】そして、（２Ｅ）対紡績会社は、紡績会社
２０に対して見切り勧告を行うケースで、見切り勧告を
受け取った紡績会社２０は、生地卸会社１８に対して生
産中止を報告すると共に、商社などに対して発注の取消
しを行う。これも、上記（２Ｄ）対生地卸会社の場合と
同様に、服のデータを集計するのではなくて、糸のデー
タに換算して集計しているという違いを有している。

【００３３】（３）適正在庫量管理は、（３Ａ）決品警
告と（３Ｂ）過剰在庫警告とに別れる。これらもそれぞ
れ、対小売本部、対アパレル会社、対生地卸会社、対紡
績会社の５つのケースがあるが、それぞれの違いは、上
記説明より明らかであるので、ここで、それぞれ対小売
本部の場合についてのみ説明する。

【００３４】まず、（３Ａ）決品警告に関しては、前述
の場合と同様に、ＰＯＳデータ提供、実績集計、販売予
測を行い、その後、決品警告判断を行う。これは、小売
店舗４４の現在庫量と発注残というのが実際の在庫量で
あるが、これに対して、販売予測量にＸを掛け合わせた
ものより少ないということであると、いずれ決品を起こ
すので、決品警告データという形で提示する。このＸと
いうのは、調整指数という形で、ユーザが指定する。販
売予測量は、例えば１００着であるとした場合、売行き
が非常に良いからＸを１５０％のような形にして多めに
見積もることもあるし、また逆に見積もることもある。
こうして、決品警告を受けた小売本部１４は、小売店舗
４４に対して決品の警告を行い、小売店舗４４からの発
注を受ける。

【００３５】また、（３Ｂ）過剰在庫警告は、決品警告
の裏返しである。これも、同様にＰＯＳデータ提供、実
績集計、販売予測を行い、その後、過剰在庫警告判断を
行う。即ち、小売現在庫量と発注残を足したものが販売
予測量より大きい時、これは当然在庫が多すぎるという
ことであるから、過剰在庫の警告データを出す。これも
上記決品警告判断の時と同じ様にＹ％という形でユーザ
指定の調整指数をくっつけている。こうして、過剰在庫
警告を受けた小売本部１４は、小売店舗４４に対して過
剰在庫の警告を行い、小売店舗４４からの返品を受け
る。

【００３６】以下、上記のような各機能を実現するため
の、情報サービス会社１２における動作を説明する。図
３は、情報サービス会社１２のアプリケーションサーバ
２４により実行されるアプリケーションの体系を示す図
で、入力管理プログラム６６、実績集計プログラム６
８、販売予測プログラム７０、システム判断プログラム
７２、勧告データ作成プログラム７４、出力管理プログ
ラム７６の６つのブロックに別れている。

【００３７】入力管理プログラム６６は、ネットワーク
に参加する複数の会社それぞれが現に稼動している種々
の業務システムからデータが入力されるため、これを情
報サービス会社１２で処理できるように、共通フォーマ
ットに直すものである。また、出力管理プログラム７６
は、この逆を行うものである。これにより、データ提供
元とのシステムの違いを吸収する。

【００３８】この入力管理プログラム６６は、図４に示
すように、データ蓄積プログラム７８とデータ変換プロ
グラム８０でなり、それぞれ各小売本部１４毎に作られ
る。例えば、一番左側の小売本部Ａ社用では、データ蓄
積プログラム７８は、小売本部Ａ社の小売店舗の通信サ
ーバ４８から送られてくるＰＯＳデータを、ＤＢ群１０
に構成された小売本部Ａ社用のＰＯＳデータＤＢ８２Ａ
に単純に蓄積する。データ変換プログラム８０は、この
Ａ社用ＰＯＳデータＤＢ８２Ａに蓄積されたＰＯＳデー
タを情報サービス会社用共通フォーマットに変換して、
ＤＢ群１０に構成された当日分ＰＯＳデータＤＢ８４に
格納する。他の小売本部Ｂ社用，Ｃ社用，…について
も、同様である。

【００３９】従って、小売本部Ａ社のシステムに変更が
あれば、このＡ社関連のプログラムを修正するだけで良
いし、ネットワークに参加する小売本部が増えた場合
は、プログラムを２つ（入力管理及び出力管理プログラ
ム）追加するだけで良い。逆に、減った場合、つまり解
約された場合も、該当する２つのプログラムを削るだけ
で良い。

【００４０】以上の入力管理プログラム６６により、当
日分ＰＯＳデータＤＢ８４には、各小売店舗からの当日
分のＰＯＳデータが情報サービス会社用共通フォーマッ
トで蓄積される。この情報サービス会社用共通フォーマ
ットによる服に関する当日分ＰＯＳデータファイルのレ
イアウトは、図５の（Ａ）に示すように、検索キーとし
てのＫＥＹ８６と、単価８８、及びシステム使用項目９
０とからなっている。ここで、システム使用項目９０
は、種々のデータが入るものであるが、本実施例の機能
とは直接関係がないので、空白で示してある。

【００４１】ＫＥＹ８６は、当該服が、どこのアパレル
会社のものであるかを特定するためのアパレルコード９
２と、取引先のどの小売本部からのＰＯＳデータである
かを特定するための小売本部コード９４、その小売本部
のどの小売店舗からのＰＯＳデータであるかを特定する
ための小売コード９６、どの服であるかを特定するため
の服コード９８、及びＰＯＳデータであるから当然、そ
の販売日付１００及び販売時刻１０２のデータからなっ
ている。服を特定するための服コード９８はさらに、ど
のブランドであるかを特定するためのブランドコード１
０４と、当該ブランドのどの服であるかを特定するため
の服コード１０６と、当該服コード１０６を持つ服のう
ちどの色の服であるかを特定するための色展開１０８の
データとから構成されている。

【００４２】なおここで、ＫＥＹ８６とは、ファイルが
重複しないように単独であることを識別するためのもの
である。意味合い的なＫＥＹであると、服コード９８ま
ででも良いが、販売日付１００と販売時刻１０２を特定
しないと、重複データが発生し、ＫＥＹ順にソートする
ことができなくなるため、本実施例では、ＫＥＹの中に
入れている。

【００４３】次に、実績集計プログラム６８を説明す
る。これは、図３に示すように、服に関する実績集計プ
ログラム１１０と、生地に関する実績集計プログラム１
１２、糸に関する実績集計プログラム１１４よりなる。

【００４４】服に関する実績集計プログラム１１０は、
図６に示すように、当日分ＰＯＳデータＤＢ８４に蓄積
された服に関する当日のＰＯＳデータを種々の切り口で
集計し、ＤＢ群１０に構成された販売実績ＤＢ（服）１
１６に落とし込む。

【００４５】この販売実績ＤＢ（服）１１６に蓄積され
る服についての販売実績ファイルのレイアウトは、図７
の（Ａ）に示すように、検索キーとしてのＫＥＹ１１８
と、数量１２０、及びシステム使用項目１２２とからな
っている。ＫＥＹ１１８は、当該服が、どこのアパレル
会社のものであるかを特定するためのアパレルコード１
２４と、取引先のどの小売本部からのＰＯＳデータであ
るかを特定するための小売本部コード１２６、その小売
本部のどの小売店舗からのＰＯＳデータであるかを特定
するための小売コード１２８、どの服であるかを特定す
るための服コード１３０、及び販売日付１３２のデータ
からなっている。つまり、この販売実績ファイルは、Ｐ
ＯＳデータと同様に、即ちＰＯＳデータを積み上げたも
のであるので、どのアパレル会社のどの小売本部のどの
小売のどの服が、何月何日に何着売れたという形になっ
ている。

【００４６】上記当日分ＰＯＳデータＤＢ８４に蓄積さ
れた服に関する当日のＰＯＳデータは、２つ目のプログ
ラム、即ち生地に関する実績集計プログラム１１２の入
力にもなっている。この生地に関する実績集計プログラ
ム１１２は、図６に示すように、服のＰＯＳデータを生
地のＰＯＳデータに換算するための換算（服→生地）プ
ログラム１３４と実績集計（生地）プログラム１３６と
からなる。

【００４７】換算（服→生地）プログラム１３４は、こ
の服はどの生地からできているという情報をＤＢ群１０
に構成された属性ＤＢとしての服ＤＢ１３８の中に予め
持っているので、その属性を基にして、服のＰＯＳデー
タを生地のＰＯＳデータに変換して、ＤＢ群１０に構成
された当日分生地ＰＯＳデータＤＢ１４０に格納する。

【００４８】即ち、服ＤＢ１３８には、図８の（Ａ）に
示すように、ＫＥＹ１４２（アパレルコード１４４，服
コード１４６）、素材テーブル１４８（生地コード１５
０，数量１５２）、副素材テーブル１５４（副素材コー
ド１５６，数量１５８）、…というファイルレイアウト
で服の情報が入っている。なお、今回、属性の中で使う
のは素材だけであるので、素材と副素材に関してのテー
ブルを示してある。従って、当日分ＰＯＳデータ（服）
中の服コード９８によって服が特定されれば、この服Ｄ
Ｂ１３８よりその服に使用している生地と数量が判るの
で、服のＰＯＳデータを生地のＰＯＳデータに変換する
ことができる。

【００４９】こうして、変換された当日分生地ＰＯＳデ
ータのファイルレイアウトは、図５の（Ｂ）に示すよう
になる。即ち、これは、検索キーとしてのＫＥＹ１６０
と数量１６２及びシステム使用項目とからなっている。
ＫＥＹ１６０は、当該服が、どこのアパレル会社のもの
であるかを特定するためのアパレルコード１６４と、取
引先のどの小売本部からのＰＯＳデータであるかを特定
するための小売本部コード１６６、その小売本部のどの
小売店舗からのＰＯＳデータであるかを特定するための
小売コード１６８、どの生地であるかを特定するための
生地コード１７０、及びその販売日付１７２及び販売時
刻１７４のデータからなっている。生地を特定するため
の生地コード１７０はさらに、先染であるのか後染であ
るのか特定するための先染／後染１７６と、どういった
系統の素材を使っているのかを特定するための素材系統
１７８と、どういう織り方をしているのかを特定するた
めの織コード１８０と、連番の単純な生地コード１８２
と、何色であるかを特定するための色展開１８４のデー
タとから構成されている。また、数量は、１つの服に対
して生地は何反、例えば０．００１反というような反数
を示す。

【００５０】次に、実績集計（生地）プログラム１３６
は、図６に示すように、こうして変換された当日分生地
ＰＯＳデータを種々の切り口で集計し、ＤＢ群１０に構
成された販売実績ＤＢ（生地）１８６に落とし込む。

【００５１】この販売実績ＤＢ（生地）１８６に蓄積さ
れる生地についての販売実績ファイルのレイアウトは、
図７の（Ｂ）に示すように、検索キーとしてのＫＥＹ１
８８と、数量１９０、及びシステム使用項目とからなっ
ている。ＫＥＹ１８８は、当該生地が、どこの生地卸会
社のものであるかを特定するための生地卸コード１９２
と、どの生地であるかを特定するための生地コード１９
４、及び販売日付１９６のデータからなっている。つま
り、この販売実績ファイルは、どの生地卸会社のどの生
地が何月何日に何反売れたという形になっている。

【００５２】また、上記当日分生地ＰＯＳデータＤＢ１
４０に蓄積された生地に関する当日のＰＯＳデータは、
３つ目のプログラム、即ち糸に関する実績集計プログラ
ム１１４の入力にもなっている。この糸に関する実績集
計プログラム１１４は、図９に示すように、生地のＰＯ
Ｓデータを糸のＰＯＳデータに換算するための換算（生
地→糸）プログラム１９８と実績集計（糸）プログラム
２００とからなる。

【００５３】換算（生地→糸）プログラム１９８は、こ
の生地はどの糸からできているという情報をＤＢ群１０
に構成された属性ＤＢとしての生地ＤＢ２０２の中に予
め持っているので、その属性を基にして、生地のＰＯＳ
データを糸のＰＯＳデータに変換して、ＤＢ群１０に構
成された当日分糸ＰＯＳデータＤＢ２０４に格納する。

【００５４】即ち、生地ＤＢ２０２には、図８の（Ｂ）
に示すように、ＫＥＹ２０６（生地卸コード２０８，生
地コード２１０）、原材料テーブル２１２（糸コード２
１４，数量２１６）、…というファイルレイアウトで生
地の情報が入っている。なお、今回、属性の中で使うの
は原材料だけであるので、原材料に関してのテーブルを
示してある。従って、当日分生地ＰＯＳデータ中の生地
コード１５０によって生地が特定されれば、この生地Ｄ
Ｂ２０２よりその生地に使用している糸と数量が判るの
で、生地のＰＯＳデータを糸のＰＯＳデータに変換する
ことができる。

【００５５】こうして、変換された当日分糸ＰＯＳデー
タのファイルレイアウトは、図５の（Ｃ）に示すように
なる。即ち、これは、検索キーとしてのＫＥＹ２１８と
数量２２０及びシステム使用項目とからなっている。Ｋ
ＥＹ２１８は、当該服が、どこのアパレル会社のもので
あるかを特定するためのアパレルコード２２２と、取引
先のどの小売本部からのＰＯＳデータであるかを特定す
るための小売本部コード２２４、その小売本部のどの小
売店舗からのＰＯＳデータであるかを特定するための小
売コード２２６、どの糸であるかを特定するための糸コ
ード２２８、及びその販売日付２３０及び販売時刻２３
２のデータからなっている。糸を特定するための糸コー
ド２２８はさらに、どういった系統の素材を使っている
のかを特定するための素材系統２３４と、連番の単純な
糸コード２３６、何色であるかを特定するための色展開
２３８のデータとから構成されている。また、数量は、
１つの生地に対して糸は何キログラム、例えば０．００
何キログラムというような重量を示す。

【００５６】次に、実績集計（糸）プログラム２００
は、図９に示すように、こうして変換された当日分糸Ｐ
ＯＳデータを種々の切り口で集計し、ＤＢ群１０に構成
された販売実績ＤＢ（糸）２４０に落とし込む。

【００５７】この販売実績ＤＢ（糸）２４０に蓄積され
る糸についての販売実績ファイルのレイアウトは、図７
の（Ｃ）に示すように、検索キーとしてのＫＥＹ２４２
と、数量２４４、及びシステム使用項目とからなってい
る。ＫＥＹ２４２は、当該糸が、どこの紡績会社のもの
であるかを特定するための紡績会社コード２４６と、ど
の糸であるかを特定するための糸コード２４８、及び販
売日付２５０のデータからなっている。つまり、この販
売実績ファイルは、どの紡績会社のどの糸が何月何日に
何キログラム売れたという形になっている。

【００５８】なお、参考のため、ＤＢ群１０に構成され
た属性ＤＢとしての糸ＤＢのファイルレイアウトを図８
の（Ｃ）に示す。即ち、同図に示すように、これは、Ｋ
ＥＹ２５２（紡績会社コード２５４，糸コード２５
６）、原材料テーブル２５８、…というファイルレイア
ウトで糸の情報が入っている。

【００５９】次に、販売予測プログラム７０を説明す
る。これは、図３に示すように、服に関する販売予測プ
ログラム２６０と、生地に関する販売予測プログラム２
６２、糸に関する販売予測プログラム２６４よりなる。

【００６０】服に関する販売予測プログラム２６０は、
対小売店舗，対小売本部，対アパレル会社に対応するも
のであり、図１０及び図１１の（Ａ）に示すように、ｎ
日平均作成プログラム２６６、販売予測Ｉプログラム２
６８、販売予測IIプログラム２７０、及び誤差調整プロ
グラム２７２からなる。

【００６１】ｎ日平均作成プログラム２６６は、上記販
売実績ＤＢ（服）１１６に蓄積された服に関する販売実
績のデータと、パラメータファイルＤＢ２７４に格納さ
れた詳細は後述するような小売店舗，小売本部，アパレ
ル会社それぞれの各ユーザ指定によるパラメータとを用
いて、図２の（Ａ）を参照して先に説明したようにして
それぞれのユーザ用の服のｎ日移動平均５８を作成し、
その結果をプログラムワークメモリ２７６に一時記憶し
ておく。

【００６２】販売予測Ｉプログラム２６８は、このワー
クメモリ２７６に一時記憶されたｎ日移動平均と、上記
服ＤＢ１３８に格納された情報とに加えて、詳細は後述
するような小売在庫ＤＢ２７８，小売本部在庫ＤＢ２８
０，アパレル在庫ＤＢ２８２に格納された情報から、前
述したようにして各ユーザ用のＸ日後の点Ｐを求め、そ
の結果をプログラムワークメモリ２７６に一時記憶して
おく。

【００６３】販売予測IIプログラム２７０は、このワー
クメモリ２７６に一時記憶されたＸ日後の点Ｐを基に、
各ユーザ用の販売予測量つまり図２の（Ａ）中の斜線部
６２の面積を求め、その結果をプログラムワークメモリ
２７６に一時記憶しておく。

【００６４】そして、最後に、誤差調整プログラム２７
２は、このワークメモリ２７６に一時記憶された販売予
測量と上記販売実績ＤＢ１１６に格納された過去の販売
実績の情報とに加えて、詳細は後述する販売予測ＤＢ２
８４に格納された過去の販売予測の情報とから、前述し
たようにして各ユーザ用の誤差の調整された最終的な販
売予測量を算出し、販売予測ＤＢ２８４に格納する。

【００６５】生地に関する販売予測プログラム２６２及
び糸に関する販売予測プログラム２７４も、この服に関
する販売予測プログラム２６０に準じるものであり、よ
ってその説明は省略する。

【００６６】ここで、図１２の（Ａ）乃至（Ｅ）は、パ
ラメータファイルＤＢ２７４に蓄積される各パラメータ
ファイルのレイアウトを示している。この内、服に関す
る販売予測プログラム２６０で利用されるのは、同図の
（Ａ）乃至（Ｃ）の小売パラメータ，小売本部パラメー
タ，アパレルパラメータファイルである。

【００６７】各小売店舗毎に作成される小売パラメータ
ファイルは、同図の（Ａ）に示すように、ＫＥＹ２８６
（小売本部コード２８８，小売コード２９０，ブランド
コード２９２）と、移動平均日数２９４、ロスカット基
準２９６よりなる。ここで、移動平均日数２９４がユー
ザ指定される上記ｎ日を示し、ロスカット基準２９６は
先に説明した発注判断で利用される発注ロットの±Ｙ％
というユーザ指定の値を示す。つまり、この小売パラメ
ータファイルは、どの小売本部のどの小売のどのブラン
ドに対して、移動平均何日平均にするというのと、ロス
カットの時の乖離度は何％にするとかいう情報よりな
る。

【００６８】同様に、小売本部毎に作成される小売本部
パラメータファイルは、同図の（Ｂ）に示すように、Ｋ
ＥＹ２９８（小売本部コード３００，ブランドコード３
０２）と、移動平均日数３０４、ロスカット基準３０６
よりなり、アパレル会社毎に作成されるアパレルパラメ
ータファイルは、同図の（Ｃ）に示すように、ＫＥＹ３
０８（アパレルコード３１０，ブランドコード３１２）
と、移動平均日数３１４、ロスカット基準３１６よりな
る。

【００６９】なお、生地に関する販売予測プログラム２
６２で利用される生地卸会社毎に作成される生地卸パラ
メータファイルは、同図の（Ｄ）に示すように、ＫＥＹ
としての生地卸コード３１８、移動平均日数３２０、ロ
スカット基準３２２よりなり、糸に関する販売予測プロ
グラム２６４で利用される紡績会社毎に作成される紡績
会社パラメータファイルは、同図の（Ｅ）に示すよう
に、ＫＥＹとしての紡績会社コード３２４、移動平均日
数３２６、ロスカット基準３２８よりなる。

【００７０】また、小売在庫ＤＢ２７８に格納される各
小売在庫ファイルレイアウトは、図１３の（Ａ）に示す
ようになっている。これは、単純な在庫量だけでなく在
庫に準じるという扱いのものも持っている。即ち、ＫＥ
Ｙ３３０（小売本部コード３３２，小売コード３３４，
服コード３３６）と、現在庫量３３８、標準リードタイ
ム３４０、発注ロット３４０、発注残３４２、発注ロッ
ト乖離度３４６でなる。つまり、どの小売本部のどの小
売コードがどの服に対して現在庫量がいくらであるか、
標準リードタイムがこのくらいであり、発注ロットと発
注残はこのくらいであるという情報を持つ。なお、発注
ロット乖離度というのは、システム判断プログラム７２
にて使用される±Ｘ％とか±Ｙ％という値で、例えば自
動補充をする時の数量調整に使う。

【００７１】以下同様に、小売本部在庫ＤＢ２８０に格
納される各小売本部在庫ファイルレイアウトは、同図の
（Ｂ）に示すように、ＫＥＹ３４８（小売本部コード３
５０，服コード３５２）と、現在庫量３５４、標準リー
ドタイム３５６、発注ロット３５８、発注残３６０、発
注ロット乖離度３６２でなり、アパレル在庫ＤＢ２８２
に格納される各アパレル在庫ファイルレイアウトは、同
図の（Ｃ）に示すように、ＫＥＹ３６４（アパレルコー
ド３６６，服コード３６８）と、現在庫量３７０、標準
リードタイム３７２、発注ロット３７４、発注残３７
６、発注ロット乖離度３７８でなる。

【００７２】また、生地卸在庫ＤＢ（図示せず）に格納
される各生地卸在庫ファイルレイアウトは、同図の
（Ｄ）に示すように、ＫＥＹ３８０（生地卸コード３８
２，生地コード３８４）と、現在庫量３８６、標準リー
ドタイム３８８、発注ロット３９０、発注残３９２、発
注ロット乖離度３９４でなり、紡績会社在庫ＤＢ（図示
せず）に格納される各紡績会社在庫ファイルレイアウト
は、同図の（Ｅ）に示すように、ＫＥＹ３９６（紡績会
社コード３９８，糸コード４００）と、現在庫量４０
２、標準リードタイム４０４、発注ロット４０６、発注
残４０８、発注ロット乖離度４１０でなる。

【００７３】販売予測ＤＢ２８４は、特に図示はしない
が、小売販売予測ＤＢ，小売本部販売予測ＤＢ，アパレ
ル販売予測ＤＢ，生地卸販売予測ＤＢ，紡績会社販売予
測ＤＢよりなる。

【００７４】小売販売予測ＤＢに格納される各小売販売
予測ファイルレイアウトは、図１４の（Ａ）に示すよう
になっている。即ち、ＫＥＹ４１２（小売本部コード４
１４，小売コード４１６，服コード４１８，日付４２
０，予測日付４２２）と、販売予測量４２４とからな
る。この小売販売予測ＤＢ２８４は、販売実績ＤＢ１８
６に似たような作りにしてあり、どの小売本部のどの小
売のどの服コードがいつごろの日付までにどのくらいの
予測量になっているという情報が入っている。参考デー
タとして、ＫＥＹ４１２の中に、予測した日付というの
を載せている。つまり、予測した日付（予測日付４２
２）から日付４２０までの間に、この販売予測量４２４
の数量が売れるだろうということを示す。

【００７５】同様に、小売本部販売予測ＤＢに格納され
る各小売本部販売予測ファイルレイアウトは、同図の
（Ｂ）に示すように、ＫＥＹ４２５（小売本部コード４
２６，服コード４２８，日付４３０，予測日付４３２）
と、販売予測量４３４とからなり、アパレル販売予測Ｄ
Ｂに格納される各アパレル販売予測ファイルレイアウト
は、同図の（Ｃ）に示すように、ＫＥＹ４３６（小売本
部コード４３８，服コード４４０，日付４４２，予測日
付４４４）と、販売予測量４４６とからなる。

【００７６】また、生地卸販売予測ＤＢに格納される各
生地卸販売予測ファイルレイアウトは、同図の（Ｄ）に
示すように、ＫＥＹ４４８（生地卸コード４５０，生地
コード４５２，日付４５４，予測日付４５６）と、販売
予測量４５８とからなり、紡績会社販売予測ＤＢに格納
される各紡績会社販売予測ファイルレイアウトは、同図
の（Ｅ）に示すように、ＫＥＹ４６０（紡績会社コード
４６２，糸コード４６２，日付４６６，予測日付４６
８）と、販売予測量４７０とからなる。

【００７７】次に、システム判断プログラム７２は、図
３に示すように、自動補充プログラム４７２と、ロスカ
ットプログラム４７４と、適正在庫管理プログラム４７
６とからなる。

【００７８】自動補充プログラム４７２は、服，生地，
糸のそれぞれ関するものがあるが、生地及び糸に関する
プログラムは服に関するプログラムに準じるため、ここ
では服に関する自動補充プログラムのみを代表して説明
し、他は省略する。

【００７９】即ち、図１１の（Ｂ）に示すように、服の
自動補充プログラム４７８は、服ＤＢ１３８、販売予測
ＤＢ２８４、小売在庫ＤＢ２７８、小売本部在庫ＤＢ２
８０、アパレル在庫ＤＢ２８２の情報に基づいて発注勧
告ファイルを作成し、発注勧告ファイルＤＢ４８０に格
納する。つまり、先に説明したように、販売予測量から
現在庫量を差し引き、その結果から発注残を引いたもの
が、不足量ということになるので、この不足量が、発注
ロットの±Ｙ％に達した時に、小売店舗，小売本部，も
しくはアパレル会社への発注勧告データを作成するよう
にしている。このＹ％というのは、ユーザ指定の値であ
り、各在庫ＤＢに格納される在庫ファイルの発注ロット
乖離度３４６，３６２，３７８に相当する。

【００８０】なお、各在庫ＤＢに格納される各企業につ
いての在庫ファイルというのは、最新の状態の在庫ファ
イルを各企業から夜バッチでアップロードする形にして
いる。

【００８１】ここで、発注勧告ファイルは、図１５の
（Ａ）乃至（Ｃ）に示すようになる。即ち、服に関する
発注勧告ファイルは、同図の（Ａ）に示すように、勧告
される方が欲しいデータということで、ＫＥＹ４８２
は、アパレルコード４８４の小売本部コード４８６の小
売４８８の服４９０という形になっており、発注勧告量
４９２が出、これを出す基になった販売予測量４９４、
現在庫量４９６、発注残４９８、発注ロット５００とい
う情報が参考として載っており、何月何日勧告５０２で
あるという形にしてある。

【００８２】同様に、生地に関する発注勧告ファイル
は、同図の（Ｂ）に示すように、ＫＥＹ５０４（生地卸
コード５０６，生地コード５０８）と、発注勧告量５１
０、販売予測量５１２、現在庫量５１４、発注残５１
６、発注ロット５１８、勧告日５２０からなり、糸に関
する発注勧告ファイルは、同図の（Ｃ）に示すように、
ＫＥＹ５２２（紡績会社コード５２４，糸コード５２
６）と、発注勧告量５２８、販売予測量５３０、現在庫
量５３２、発注残５３４、発注ロット５３６、勧告日５
３８からなる。

【００８３】また、ロスカットプログラム４７４も、
服，生地，糸のそれぞれ関するものがあるが、生地及び
糸に関するプログラムは服に関するプログラムに準じる
ため、ここでは服に関するロスカットプログラムのみを
代表して説明し、他は省略する。

【００８４】服のロスカットプログラムは、図１６に示
すように、販売予測プログラム５４０、販売計画プログ
ラム５４２、ロスカット判断プログラム５４４からな
る。販売予測プログラム５４０は、服ＤＢ１３８、販売
実績ＤＢ１１６、販売予測ＤＢ２８４、小売在庫ＤＢ２
７８、小売本部在庫ＤＢ２８０、アパレル在庫ＤＢ２８
２の情報に基づいて、先に説明したようにして、図２の
（Ｂ）中に示すような販売予測曲線６０を引き、それを
プログラムワークメモリ２７６に一時記憶する。これ
は、販売予測プログラム７０の機能に準ずるものであ
る。

【００８５】次に、販売計画プログラム５４２は、詳細
は後述するような小売販売計画ＤＢ５４６，小売本部販
売計画ＤＢ５４８，アパレル販売計画ＤＢ５５０に格納
された販売計画の情報から、先に説明したようにして、
図２の（Ｂ）中に示すような販売計画曲線６４を引き、
それをプログラムワークメモリ２７６に一時記憶する。

【００８６】そして、ロスカット判断プログラム５４４
は、このワークメモリ２７６に一時記憶された販売予想
曲線及び販売計画曲線と、上記パラメータファイル２７
４に格納されたロスカット基準（乖離度）の情報より見
切り勧告ファイルを作成し、見切り勧告ファイルＤＢ５
５２に格納する。即ち、販売予測曲線と販売計画曲線の
乖離がＸ％を越えた時、見切り勧告ファイルを作成す
る。

【００８７】ここで、見切り勧告ファイルは、図１５の
（Ｄ）乃至（Ｆ）に示すようになる。即ち、服に関する
見切り勧告ファイルは、同図の（Ｄ）に示すように、勧
告される方が欲しいデータということで、ＫＥＹ５５４
は、アパレルコード５５６の小売本部コード５５８の小
売５６０の服５６２という形になっており、このＫＥＹ
以降、販売計画量５６４に対して販売予測量５６６がこ
のくらいであり、今までの販売実績量５６８がこのくら
いであるという情報と、勧告日５７０が何日であるとい
う構成にしてある。

【００８８】同様に、生地に関する見切り勧告ファイル
は、同図の（Ｅ）に示すように、ＫＥＹ５７２（生地卸
コード５７４，生地コード５７６）と、販売計画量５７
８、販売予測量５８０、販売実績量５８２、勧告日８４
からなり、糸に関する見切り勧告ファイルは、同図の
（Ｆ）に示すように、ＫＥＹ５８６（紡績会社コード５
８８，糸コード５９０）と、販売計画量５９２、販売予
測量５９４、販売実績量５９６、勧告日５９８からな
る。

【００８９】また、販売計画ＤＢに関しては、小売，小
売本部，アパレル販売計画ＤＢ５４６，５４８，５５０
に格納される販売計画ファイルは同様のファイルレイア
ウトを有している。即ち、図１７の（Ａ）に示すよう
に、ＫＥＹ６００として、アパレルコード６０２の小売
本部６０４の小売６０６のこの服６０８の投入週（投入
何週目）６１０があり、次に、この投入何週目に何着と
いう数量６１２を示すデータを持つ構成となっている。

【００９０】同様に、生地卸販売計画ＤＢ（図示せず）
のファイルレイアウトは、同図の（Ｂ）に示すように、
ＫＥＹ６１４（生地卸コード６１６，生地コード６１
８，投入週６２０）と数量６２２という形になってお
り、紡績会社販売計画ＤＢ（図示せず）のファイルレイ
アウトは、同図の（Ｃ）に示すように、ＫＥＹ６２４
（紡績会社コード６２６，糸コード６２８，投入週６３
０）と数量６３２という形になっている。

【００９１】また、適正在庫管理プログラム４７６も、
服，生地，糸のそれぞれ関するものがあるが、生地及び
糸に関するプログラムは服に関するプログラムに準じる
ため、ここでは服に関する適正在庫管理プログラムのみ
を代表して説明し、他は省略する。適正在庫管理プログ
ラム４７６は、図１８の（Ａ）に示すような決品警告プ
ログラム６３４と、同図の（Ｂ）に示すような過剰在庫
警告プログラム６３６とからなる。

【００９２】決品警告プログラム６３４は、販売予測Ｄ
Ｂ２８４、小売在庫ＤＢ２７８、パラメータファイル２
７４の情報に基づいて、先に説明したようにして決品警
告ファイルを作成し、決品勧告ファイルＤＢ６３８に格
納する。つまり、小売在庫と小売発注残との合計が、販
売予測量のＸ％よりも小さい時に、決品警告ファイルを
作成する。

【００９３】また、過剰在庫警告プログラム６３６は、
販売予測ＤＢ２８４、小売在庫ＤＢ２７８、パラメータ
ファイル２７４の情報に基づいて、先に説明したように
して過剰在庫警告ファイルを作成し、過剰在庫勧告ファ
イルＤＢ６４０に格納する。つまり、小売在庫と小売発
注残との合計のＹ％が、販売予測量よりも大きい時に、
過剰在庫警告ファイルを作成する。

【００９４】次に、勧告データ作成プログラム７４を説
明する。これは、具体的には、図１７の（Ｄ）に示すよ
うに、データ振り分けプログラム６４２である。即ち、
発注勧告ファイルＤＢ４８０，見切り勧告ファイルＤＢ
５２２，決品警告ファイルＤＢ６３８，過剰在庫警告フ
ァイルＤＢ６４０に格納された各種勧告ファイル及び警
告ファイルを、提供先の会社毎に振り分け、当該会社宛
ファイルＤＢ６４４Ａ，６４４Ｂ，…に格納する。

【００９５】そして、出力管理プログラム７６は、前述
した入力管理プログラム６６の反対で、情報サービス会
社共通データをそれぞれの会社のシステムに合わせてデ
ータのフォーマットを変えるものである。即ち、これ
は、各社用のフォーマット変換プログラムからなり、例
えばＡ社に関しては、図１９に示すように、Ａ社用フォ
ーマット変換プログラム６４６Ａは、Ａ社宛ファイルＤ
Ｂ６４４Ａに格納された勧告ファイル及び警告ファイル
を、Ａ社のシステム用にデータのフォーマットを変換し
てＡ社用データＤＢ６４８Ａに格納しておき、これをＴ
ＣＰ／ＩＰの機能を使って、Ａ社にフィードバックす
る。

【００９６】ここで、ＴＣＰ／ＩＰ方式というのは、デ
ータの伝送プロトコル（手順）のことである。つまり、
本実施例は、リアルタイムに送るのではなく、前述した
ように夜バッチであるので前述した処理は夜に全部行わ
れ、朝の所定の時刻に各社へのデータを一度に送る。例
えば、小売店舗において本日分のＰＯＳデータができあ
がると、それが情報サービス会社に夜の７時や８時に送
られる。そして、明け方の５時ぐらいまでに、前述の処
理を行って、朝の８時になったならば、勧告データや警
告データを送る。

【００９７】以上のように、本実施例では、小売店舗の
ＰＯＳデータにより、売上集計を自動的に行う。この
際、小売店舗別、小売本部別、ブランド別等のの集計を
行う。また、服の集計だけではなく、その服の原材料に
換算した集計も行う。

【００９８】そして、これらのデータを基に、今後の販
売予測を自動的に行う。この予測の手法として、本実施
例では、一般に精度が一番高いといわれている移動平均
法を使用している。また、データの集計を種々の切り口
で行っているので、この切口毎にこの予測を行ってい
る。また、ユーザ毎の取引状況に合わせた予測を行うた
め、予測のパラメータ値はユーザ指定としている。例え
ば、パラメータ値としては、移動平均を何日平均にする
かというものであり、小売店舗毎というかブランド毎に
服の動きが違うので、ユーザがパラメータとして設定で
きるようにしている。また、予測の精度を上げるため、
予測結果を過去の予測実績により自動的に補正してい
る。つまり、今まで予想した数値に対して実績がどうで
あったという情報を保持しておき、例えば８０％の確率
で当たるのであれは、その数値を掛け合わせてやること
によって、段々と精度が良くなっていく。

【００９９】こうして販売実績から販売予測を行い、こ
の予測に基づいて、判断を行う。即ち、小売店舗の在庫
量と予測量とを比較して、原材料までさかのぼって在庫
調達を自動的に行う。逆に、予測量に比べて在庫量が足
りない場合には、自動的に発注を行う。また、販売計画
と予測量とを比較して、原材料までさかのぼってロスカ
ットを自動的に行う。つまり、販売計画曲線を引き、販
売予測曲線との乖離が非常に激しい時には、採算が合わ
ないので、ロスカットの指示を出すようにしている。さ
らに、この応用として、この在庫量と予測量とを比較し
て、今持っている在庫量が将来過剰になる可能性がある
のか、不足になる可能性があるのかを自動的に評価する
ようにしている。

【０１００】以上の機能により、在庫調整を自動的に行
うことができるので、小売店舗の作業負担が軽減される
と共に、今までの販売実績の推移から在庫調整を帰納法
的即ち合理的に行っているため、この自動調整を高精度
で行うことができる。さらには、在庫調整の範囲を小売
本部やアパレル会社だけでなく、より上流の生地卸会社
や紡績会社にまで拡張し、また自動調整の対象を商品と
しての服だけでなく、糸や生地といった原材料にまで広
げているので、売れている服については短納期で服の調
達が可能になり、逆に売れていない服については早めの
在庫圧縮や生産中止を行うことができる。

【０１０１】なお、上記実施例は、本発明を衣料品業界
に適用した場合につき説明したが、本発明はこれに限定
されるものではない。本発明は、鞄業界や靴業界など、
種々の適用範囲がある。

【０１０２】

【発明の効果】以上詳述したように、本発明によれば、
売上げが増大してる製品について短納期での調達を可能
にする在庫自動調整システム及び在庫自動調整方法を提
供することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】衣料品業界に適用した場合の本発明の一実施例
の構成を示す図である。

【図２】（Ａ）は販売予測量を求めるのに利用されるｎ
日移動平均曲線を示す図であり、（Ｂ）はロスカット判
断の際に利用される販売計画線と販売予測線の関係を示
す図である。

【図３】情報サービス会社のアプリケーションサーバに
より実行されるアプリケーションの体系を示す図であ
る。

【図４】入力管理プログラムを説明するための図であ
る。

【図５】（Ａ）乃至（Ｃ）はそれぞれ、情報サービス会
社用共通フォーマットによる服，生地，糸のそれぞれに
関する当日分ＰＯＳデータファイルのレイアウトを示す
図である。

【図６】服及び生地に関する実績集計プログラムを説明
するための図である。

【図７】（Ａ）乃至（Ｃ）はそれぞれ、服，生地，糸の
それぞれに関する販売実績ファイルのレイアウトを示す
図である。

【図８】（Ａ）乃至（Ｃ）はそれぞれ、服ＤＢ，生地Ｄ
Ｂ，糸ＤＢのそれぞれのファイルレイアウトを示す図で
ある。

【図９】糸に関する実績集計プログラムを説明するため
の図である。

【図１０】服に関する販売予測プログラムを説明するた
めの図の前半部分である。

【図１１】（Ａ）は服に関する販売予測プログラムを説
明するための図の後半部分であり、（Ｂ）は服の自動補
充プログラムを説明するための図である。

【図１２】（Ａ）乃至（Ｅ）はそれぞれ、小売，小売本
部，アパレル，生地卸，紡績会社それぞれのパラメータ
ファイルのレイアウトを示す図である。

【図１３】（Ａ）乃至（Ｅ）はそれぞれ、小売，小売本
部，アパレル，生地卸，紡績会社それぞれの在庫ファイ
ルのレイアウトを示す図である。

【図１４】（Ａ）乃至（Ｅ）はそれぞれ、小売，小売本
部，アパレル，生地卸，紡績会社それぞれの販売予測フ
ァイルのレイアウトを示す図である。

【図１５】（Ａ）乃至（Ｃ）はそれぞれ、服，生地，糸
に関する発注勧告ファイルのレイアウトを示す図であ
り、（Ｄ）乃至（Ｆ）はそれぞれ、服，生地，糸に関す
る見切り勧告ファイルのレイアウトを示す図である。

【図１６】服のロスカットプログラムを説明するための
図である。

【図１７】（Ａ）乃至（Ｃ）はそれぞれ、小売・小売本
部・アパレル，生地卸，紡績会社それぞれの販売計画フ
ァイルのレイアウトを示す図であり、（Ｄ）は勧告デー
タ作成プログラムを説明するための図である。

【図１８】（Ａ）は決品警告プログラムを説明するため
の図であり、（Ｂ）は過剰在庫警告プログラムを説明す
るための図である。

【図１９】出力管理プログラムを説明するための図であ
る。

【符号の説明】

１０…データベース（ＤＢ）群、１２…情報サービス会
社、１４…販売会社（小売本部）、１６…アパレル会
社、１８…生地卸会社、２０…紡績会社、２２…ＤＢサ
ーバ、２４…アプリケーションサーバ、２６，３６，３
８，４０，４２，４８…通信サーバ、２８，３０，３
２，３４…業務システム、４４…小売店舗、４６，５
２，５６…業務用端末機、５０…縫製会社、５４…染色
会社、６６…入力管理プログラム、６８…実績集計プロ
グラム、７０…販売予測プログラム、７２…システム判
断プログラム、７４…勧告データ作成プログラム、７６
…出力管理プログラム、１１０…服に関する実績集計プ
ログラム、１１２…生地に関する実績集計プログラム、
１１４…糸に関する実績集計プログラム、２６０…服に
関する販売予測プログラム、２６２…生地に関する販売
予測プログラム、２６４…糸に関する販売予測プログラ
ム、４７２…自動補充プログラム、４７４…ロスカット
プログラム、４７６…適正在庫管理プログラム。

Claims (2)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 原料より部品の製造を行う部品製造加入
   者、製造された部品の加工販売を行う加工品製造加入
   者、加工品から製品を製造販売する製品製造加入者、製
   造された製品を一般消費者に販売する販売加入者それぞ
   れに配置された複数の端末機と、 前記販売加入者によって販売される製品それぞれについ
   て、在庫情報と、加工品，部品，原料の使用量情報を記
   憶する記憶手段と、 前記販売加入者の端末機から入力された製品の販売実績
   を基に、当該製品の販売予測量を算出する販売量予測手
   段と、 前記販売量予測手段で算出された製品の販売予測量と前
   記記憶手段に記憶された当該製品の在庫情報とに基づい
   て、当該製品の在庫不足量を予測する不足量予測手段
   と、 前記不足量予測手段で予測された在庫不足量と前記記憶
   手段に記憶された当該製品の使用量情報とに基づいて、
   製品，加工品，部品のそれぞれの見込まれる発注数を算
   出する見込み発注数算出手段と、 前記製品製造加入者，加工品製造加入者，部品製造加入
   者の各端末機に、前記見込み発注数算出手段で算出され
   た製品，加工品，部品の各見込み発注数を報知する報知
   手段と、 を具備することを特徴とする在庫自動調整システム。
2. 【請求項２】 原料より部品の製造を行う部品製造加入
   者、製造された部品の加工販売を行う加工品製造加入
   者、加工品から製品を製造販売する製品製造加入者、製
   造された製品を一般消費者に販売する販売加入者それぞ
   れに端末機を配置することと、 前記販売加入者によって販売される製品それぞれについ
   て、在庫情報と、加工品，部品，原料の使用量情報を記
   憶することと、 前記販売加入者の端末機から入力された製品の販売実績
   を基に、当該製品の販売予測量を算出することと、 この算出された製品の販売予測量と前記記憶された当該
   製品の在庫情報とに基づいて、当該製品の在庫不足量を
   予測することと、 この予測された在庫不足量と前記記憶された当該製品の
   使用量情報とに基づいて、製品，加工品，部品のそれぞ
   れの見込まれる発注数を算出することと、 この算出された製品，加工品，部品の各見込み発注数
   を、前記製品製造加入者，加工品製造加入者，部品製造
   加入者の端末機に報知することと、 を具備することを特徴とする在庫自動調整方法。