JPH10171895A

JPH10171895A - 商品供給方法

Info

Publication number: JPH10171895A
Application number: JP32495296A
Authority: JP
Inventors: Nobuyuki Osaki; 伸之大崎; Masaharu Akatsu; 雅晴赤津; Tomohiro Murata; 智洋村田; Isato Sudo; 勇人須藤; Atsunori Hotehama; 敦典保手濱
Original assignee: Hitachi Ltd
Current assignee: Hitachi Ltd
Priority date: 1996-12-05
Filing date: 1996-12-05
Publication date: 1998-06-26

Abstract

(57)【要約】【課題】倉庫から商品在庫を保有する複数の営業所へ
商品を供給するときの供給量を決定するに当り、各営業
所の在庫を適正に維持し商品運送の物流コストを削減す
る。【解決手段】需要予測データ１３は各営業所、各商品
についてある期間の各日の需要予測データを保持する。
運行計画作成部２は、需要予測データ１３を参照して各
営業所、各日のトラック運行数とその日の合計運行数を
算出し、合計運行数が制約条件１１に違反する日があれ
ば、基準１２に従っていずれかの営業所を選択し、違反
日がなくなるまで選択した営業所の違反日の運行数を１
削減し違反日以前の運行数を１増加させ、作成したトラ
ック運行数計画を運行数割当計画１４に格納する。当日
供給量計算部３は各営業所の各供給日について各商品の
在庫日数と運行数割当計画１４の割当運行数とから供給
すべき商品とその供給量を決定する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、倉庫から商品在庫
を保有する複数の営業所へ商品を供給する方法に係わ
り、特に営業所の商品在庫を適正に維持するように倉庫
から商品を供給する方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】倉庫から商品在庫を保有する営業所へ欠
品がなくしかもできるだけ少ない在庫量を維持するよう
に商品を供給する方法は、オペレーションズ・リサーチ
などの手法を使う在庫管理技術として研究されている。
例えば「ダイナミックプログラミングによる在庫管理」
（小田中敏男、日刊工業新聞社）によれば、代表的な商
品供給方式として定期発注方式や定量発注方式などが挙
げられている。このような数学的なモデリングによる在
庫管理理論を初めとして、従来適用されている商品供給
方式のほとんどは、営業所が日々在庫量を監視して需要
に応じた必要量を倉庫に対して発注し、倉庫は営業所の
発注通りに商品を供給する営業所主導の供給方式であ
る。

【０００３】しかしこのような従来の在庫管理技術を商
品供給に適用した場合、営業所が欠品を恐れて多めに商
品供給を発注しがちになり、結果として過剰在庫を抱え
る事態がしばしば発生する。また営業所が複数存在する
場合に各々の営業所が独立に商品を発注すると、いくつ
かの営業所の大量発注が同日に集中してしまうことなど
によって全発注量が日によって大きく変動するケースが
生じる。この場合、通常よりも多い発注量のために商品
を供給するトラックの確保が困難となり供給すべき商品
を供給できなかったり、トラック運転手の残業手当がか
さみ、物流コストが多くかかったりという事態が生じ
る。

【０００４】なお倉庫と営業所の全体に亘る最適化を考
慮した研究として、「在庫・配送システムの統合的最適
化」（日本経営工学会誌，Ｖｏｌ．４６，Ｎｏ．１，１
９９５）を挙げることができるが、このような技術は数
学的に厳密なモデリングを必要としており、実際問題へ
の適用が難しい場合が多い。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】以上述べたように従来
技術によれば、営業所の過剰在庫となり勝ちであり、ま
た物流コストが多くかかるという問題があった。また実
際問題に適した技術という点で問題があった。

【０００６】本発明は、このような事情に鑑みてなされ
たものであり、その目的とするところは、営業所の在庫
を適正に維持し、物流コストを削減することにある。

【０００７】

【課題を解決するための手段】本発明は、複数の供給日
から成る一定期間について各営業所の各供給日の需要予
測データに基づいて各営業所、各供給日の運送車両の運
行数と各供給日の合計運行数とを算出し、合計運行数が
制約条件に違反する供給日があれば、違反した注目する
供給日に１運行以上割り当てられるいずれかの営業所を
選択し、選択した営業所の注目供給日の運行数を１削減
し、選択した営業所の注目供給日より以前の供給日の運
行数を１増加させ、制約違反日がなくなったときの各営
業所の運行数を運行数割当計画として設定し、各営業
所、各供給日当日について各商品の在庫日数を算出し、
在庫日数が最少の商品から順にあらかじめ設定した当日
の運行数に相当する車両積載量になるまで商品とその供
給量を決定する商品供給方法を特徴とする。

【０００８】また注目する供給日に１運行以上割り当て
られるいずれかの営業所を選択する代わりに、すべての
営業所について現在の在庫量、需要予測データ及び割り
当てた運行数に基づいて注目する供給日前までの在庫推
移を算出し、注目する供給日前に在庫容量の余裕が最大
の営業所を選択する方法を特徴とする。

【０００９】また上記の需要予測データに基づいて各営
業所、各供給日の運送車両が倉庫から営業所まで運送す
るに要する時間を作業量として求め、各供給日の全営業
所の作業量を合計して作業量合計を算出し、作業量合計
を供給日の期間について集計した値と期間中の供給日の
数とから１日当りの平均作業量を求め、作業量合計が平
均作業量より所定値以上多い供給日があれば、所定値以
上多い注目する供給日に１運行以上割り当てられるいず
れかの営業所を選択し、選択した営業所の注目供給日の
運行数を１削減し、選択した営業所の注目供給日より以
前の供給日の運行数を１増加させ、注目する供給日がな
くなったときの各営業所の運送車両の運行数を運行数割
当計画として設定する方法を特徴とする。

【００１０】さらに当日の運行数に相当する商品供給量
を決定する前に、運行数割り当て計画中の供給日当日に
ついて各営業所の各商品の翌日の予測需要量から翌日供
給しないと仮定した場合の翌々日朝の在庫量を差し引い
た重量を全商品について合計し、供給日当日の運行数を
重量に換算した値から全商品についての合計値を差し引
いた値が０より大きいとき当日の運行数を増加させてあ
らかじめ作成された運行数割当計画の当日分を補正する
商品供給方法を特徴とする。

【００１１】

【発明の実施の形態】以下、本発明の実施形態について
図面を用いて詳細に説明する。

【００１２】図１は、本発明が取り扱う物流問題を説明
する図である。１つの倉庫が商品ａ，商品ｂ，・・・な
ど複数の商品を保管しており、また営業所Ａ，営業所Ｂ
など複数の営業所がそれぞれ商品ａ，商品ｂ，商品ｃを
保管し取り扱い商品を小売店へ販売するものとする。各
営業所は、取り扱う各商品が在庫切れを起こさないよう
に倉庫から商品の供給を受ける。商品を配送する運送車
両（例えばトラック）は、倉庫と各営業所をそれぞれ結
ぶ経路を往復することによって商品を供給する。各営業
所への商品供給量は、各営業所の取り扱う商品にできる
だけ欠品が生じないように決定される。商品の供給量を
決定した時点からトラックが決められた量の商品を倉庫
から営業所まで運送し、営業所が商品の販売をできるま
での時間（供給リードタイム）を１日とし、各日の早朝
に商品供給量を決定するものとする。なお以下の説明で
はトラックの積載容量がすべて等しいものとする。また
営業所の代わりに小売店に商品を供給するための集配セ
ンターでもよいが、以下営業所という名称で説明を進め
る。

【００１３】（１）第１の実施形態図２は、第１の実施形態の商品供給方法を実現する情報
処理装置の構成図である。運行計画作成部２及び当日供
給量計算部３は、処理装置１の主記憶装置に格納されて
実行されるプログラムである。運行数割当計画１４は、
１週間、一ケ月など一定期間の各日について各営業所に
必要なトラックの運行数を格納する。需要予測データ１
３は、各営業所について各商品の現在の在庫量及び需要
予測データを格納する。制約条件１１はトラックの運行
計画を作成するに当り制約となる条件を格納する。基準
１２はトラックの運行計画が制約条件１１を満足しない
とき運行計画に加える修正方法をルールとして設定す
る。運行計画作成部２は、需要予測データ１３を基にし
て各営業所へのトラック運行数割当計画を作成する。次
に制約条件１１を参照して作成した運行数割当計画が制
約条件を満足するか否かを判定する。満足しなければ基
準１２を基にして作成した運行数割当計画を修正し、出
来上がった計画を運行数割当計画１４に格納する。商品
供給量１５は各営業所について各商品の当日の供給量を
格納する。当日供給量計算部３は、需要予測データ１３
を基に各営業所について各商品の在庫日数を計算し、在
庫日数が最小の商品から順に商品供給量を割り当てられ
たトラック運行数に達するまで求め、計算した商品の供
給量を商品供給量１５に格納する。制約条件１１、基準
１２、需要予測データ１３、運行数割当計画１４及び商
品供給量１５は、処理装置１の主記憶装置又は処理装置
１に接続される外部記憶装置に格納されるデータであ
る。

【００１４】図３は、運行数割当計画１４のデータ形式
を示す図である。運行数割当計画１４は、一定期間の各
日について各営業所に必要なトラックの運行数を格納す
る。図３（ａ）は、計画修正前の運行数割当計画１４を
示す。図３（ｂ）は、制約条件１１を満足するように基
準１２に従って計画修正した後の運行数割当計画１４を
示す。

【００１５】図４は、運行計画作成部２の処理の流れを
示すフローチャートである。運行計画作成部２は、需要
予測データ１３を参照し各営業所ごとに一定期間の各日
について商品を供給するためのトラック運行数を計算
し、作成した割当計画を運行数割当計画１４に格納する
（ステップ２１）。例えば需要予測データ１３が各営業
所ごとの毎日の平均売上げ予定量を保持しているとすれ
ば、この平均売上げ予定量を営業所が扱う全商品につい
て積み上げ、これをトラック運行数に変換するなどの方
法がある。精度の良い需要予測手法があればそれを使用
すればよい。次に各日の各営業所の運行数割当を合計し
て、各日の全営業所の運行数合計を計算する（ステップ
２２）。次に制約条件１１を参照してこの運行計画が実
現可能か否かを判定する（ステップ２３）。もしトラッ
クは全体で６運行しかできないという制約があるとすれ
ば、図３に示す１１月９日の７運行は実現不可能と判定
される。制約条件１１は毎週の曜日ごと又は毎月の所定
日の運行数を制約条件として設定してもよい。制約違反
日があれば（ステップ２３ＹＥＳ）、違反日を１つ選び
その日に１運行以上割り当てられている営業所を選択す
る（ステップ２４）。２つ以上の営業所が選択されたと
きには、基準１２を参照してその中の１つの営業所に絞
る。例えば基準１２に「前日のトラック運行数が最小で
ある営業所を優先的に前倒しする」というルールが登録
してあるすると、図３（ａ）の例では前日の１１月８日
に割当数が最小の営業所である営業所Ｃを選択すること
になる。次に選んだ営業所の当日の運行数を１つ減らし
（ステップ２５）、選んだ営業所の前日又はそれ以前の
運行数を１増やす（ステップ２６）。この結果、図３
（ａ）の運行数割当計画１４は図３（ｂ）のように修正
される。次に再びステップ２３に戻る。制約違反日がな
くなるまでステップ２４〜２６の処理を繰り返えし、制
約違反日がなくなったとき（ステップ２３ＮＯ）、処理
を終了する。なお制約違反日が期間の最初の日に達した
ときには、ステップ２６の処理ができないからこれをス
キップし、制約違反日の運行数を減らすだけでよい。

【００１６】図５は、当日供給量計算部３の処理の流れ
を示すフローチャートである。当日供給量計算部３は、
運行計画作成部２が作成した運行数割当計画１４に基づ
いて商品供給日当日の商品供給量を決定する。まず注目
する営業所に当日割り当てられているトラック運行数に
トラック１台当りの積載量を掛けたものを最大積載量と
し、積載量の変数を０に初期化する（ステップ３１）。
次に営業所が取り扱う各商品の在庫日数を計算する（ス
テップ３２）。ここで商品の在庫日数とは、商品の現在
の在庫量のまま供給しない場合に現在の在庫量が何日分
の需要に耐えるかを意味する数値である。例えば需要予
測データ１３を参照してその営業所の各商品の需要予測
データからその商品の１日当りの平均需要量を求め、そ
の営業所のその商品についての現在の在庫量を１日当り
の平均需要量で割ると在庫日数が求められる。次に計算
した在庫日数の一番小さい商品を選ぶ（ステップ３
３）。次に選んだ商品の供給量を決定し、その結果を商
品供給量１５に格納する（ステップ３４）。商品の供給
量は、例えば１日当たりの平均需要量をその商品の供給
単位（パレット、ケース、ダースなど）の整数倍に丸め
た量などによって計算できる。次に決定した供給量を需
要予測データ１３の現在在庫量に加え、供給量を重量に
換算してトラック積載量に加える（ステップ３５）。次
にトラック積載量が最大積載量に達したか否かを判定す
る（ステップ３６）。トラック積載量が満杯でなければ
（ステップ３６ＮＯ）、選んだ商品の在庫日数を更新し
（ステップ３７）、ステップ３３に戻る。トラック積載
量が満杯に達したとき（ステップ３６ＹＥＳ）、処理を
終了する。このようにして運行計画作成部２が決定した
運行数割当計画１４を基にして当日供給量計算部３が日
々の各商品の供給量を決定することができる。

【００１７】従来技術によれば、商品供給の当日に営業
所の在庫を考慮し必要とする供給量を倉庫から運送する
方式をとっている。しかしこの従来技術では各営業所は
各日ごとに独立に必要とする供給量を要求するため、日
によってはあらかじめ規定した制約を守れないほどの要
求が発生することがある。第１の実施形態によれば、需
要予測データを基にして事前に運行数計画を立てるた
め、ある日に供給が殺到する場合でも前日又はそれ以前
に商品供給を前倒しすることによって、制約条件を守る
よう管理することができる。なお運行計画作成部２が扱
う需要予測は、トラック運行数を決定できる程度の大ま
かな予測でよく、需要予測の精度に大きく依存しない柔
軟な方式である。またオペレーションズ・リサーチで行
われるように確率的な数学モデルを作成する面倒もな
く、複雑な現実問題を容易にモデリングできる。

【００１８】（２）第２の実施形態各営業所が十分な容量の倉庫を持っている場合には第１
実施形態の方法が十分適用できるが、営業所の在庫容量
が比較的小さい場合にはより精密に商品供給を行わなけ
れば不必要に在庫が増えて在庫容量が一杯になり、供給
すべき商品を運送できないケースが生じ得る。第１の実
施形態は基本的に前倒しで商品を供給する方法であり、
一時的には在庫が増え得るため、必要以上に在庫が増え
ないよう制御する必要がある。第２の実施形態は、営業
所の在庫容量の制約を考慮する商品供給方法である。

【００１９】第２の実施形態は、図２の情報処理装置の
構成図において第１の実施形態の当日供給量計算部３、
制約条件１１、需要予測データ１３、運行数割当計画１
４及び商品供給量１５がそのまま適用できる。運行計画
作成部２は下記のように一部の処理が変更される。また
基準１２は適用されない。

【００２０】図６は、第２の実施形態による運行計画作
成部２の処理の流れを示すフローチャートである。ステ
ップ２１〜２３の処理は第１の実施形態と同じである。
第１の実施形態のステップ２４では基準１２を適用して
いずれか１つの営業所を選択したのに対して、第２の実
施形態ではその代わりにステップ４１〜４３の処理を行
う。まず制約違反日に１運行以上割り当てられている営
業所をすべて抽出する（ステップ４１）。次に抽出され
たすべての営業所について需要予測データ１３を基にし
て制約違反日の前日までの在庫推移シミュレーションを
行う（ステップ４２）。例えば各商品の各日の需要量を
重量に換算しこの重量を営業所が扱う全商品について合
計すると、全商品の需要量が重量によって算出される。
現在の実在庫量（重量）から出発して各日について在庫
量から全商品の需要量を減算し、運行数割当計画１４に
基づいてトラックの運行数を重量に換算したものを加算
すると、毎日の在庫量の推移が求められる。次に制約違
反日の前日について各営業所の在庫容量からその日の予
想在庫量を差し引いたものが在庫容量の余裕となり、最
も在庫容量の余裕が大きい営業所を１つ選択する（ステ
ップ４３）。以下ステップ２５〜２６については第１の
実施形態と同じである。

【００２１】以上述べたように、第２の実施形態も第１
の実施形態のように前倒しで商品を供給する方法である
が、制約違反日以前に運行数を増加させる営業所を選択
するに当り在庫推移シミュレーションに基づいて選択す
るので、各営業所の在庫容量を考慮し、不必要な在庫増
を防止できる。

【００２２】（３）第３の実施形態第１及び第２の実施形態はトラック運行数についての制
約条件を基に商品供給の前倒しを行っている。第３の実
施形態は、運行数の代わりに１運行の往復に要する時間
を加味したトラック作業量についての制約条件を基にす
る方法である。倉庫からある営業所へのある日のトラッ
ク作業量とは、倉庫からその営業所までの往復の所要時
間にその日に割当てられた運行数を掛けたものとする。
そして第１及び第２の実施形態で「運行数」と言うとこ
ろを「作業量」に読み替えるものとする。

【００２３】図７（ａ）は、トラックの１運行に要する
時間の例であり、営業所Ａ及びＢは倉庫からの往復に１
時間かかるが、営業所Ｃは倉庫からの距離が大きく往復
に２時間かかる例を示す図である。図７（ｂ）は、各
日、各営業所の作業量割当計画を示す図である。図７
（ｂ）によれば、１１月９日が最も合計作業量が大き
い。トラック運転手の実労働時間が８時間であるという
契約がなされている場合、１１月９日は制約違反を生じ
ている。従って第１及び第２の実施形態と同様に図７
（ｂ）に示す作業量割当計画にトラック作業量を前倒し
する修正を加える。ただし営業所Ｃについては２時間の
作業量を単位として作業量の増減をする必要がある。

【００２４】（４）第４の実施形態第１〜第３の実施形態は、トラックの運行数又は作業量
という制約条件から毎日の運行数又は作業量を決定する
ものであった。これに対して第４の実施形態は対象とす
る期間の作業量を平準化することを目的とするものであ
る。

【００２５】第４の実施形態は、図２の情報処理装置の
構成図において第１の実施形態の当日供給量計算部３、
需要予測データ１３、運行数割当計画１４及び商品供給
量１５がそのまま適用できる。運行計画作成部２は下記
のように一部の処理が変更される。制約条件１１は適用
されず、基準１２は内容が変更される。またトラックの
運行数はトラック作業量に換算できるため、以下両者は
等価のものとして説明を進める。

【００２６】図８は、第４の実施形態の運行計画作成部
２の処理の流れを示すフローチャートである。ステップ
２１〜２２の処理は第１〜第３の実施形態と同じであ
る。次に各日の作業量合計を期間について集計し、期間
日数で割って１日当たりの平均作業量を算出する（ステ
ップ５１）。次に各日の作業量合計が最大となる日に注
目し、この作業量合計が平均作業量を基にした所定値以
上か否かを判定する（ステップ５２）。例えば基準１２
に平均作業量の１０％以上上回わらないことという基準
を設け、最大の作業量合計がこの基準を満足するか否か
を判定する。所定値以上であれば（ステップ５２ＹＥ
Ｓ）、第１〜第３の実施形態と同じようにステップ２４
〜２６を実行する。最大の作業量合計が所定値未満にな
ったとき（ステップ５２ＮＯ）、処理を終了する。なお
ステップ２４の代わりに第２実施形態のステップ４１〜
４３を適用してもよい。

【００２７】第４の実施形態によれば、対象期間の作業
量が日によって大きく変動することを抑え、作業量の平
準化を行える。従来技術によれば、配送当日の朝などに
商品供給量を決定し当日必要なトラック運行数を運送会
社に要求することがしばしばある。もし作業量が日によ
って大きく変動する場合、急に大量の作業を運送会社に
発注する事態が発生し、その結果必要量のトラックが手
配できなかったり余分のコストがかかる場合も生じる。
第４の実施形態はこのような事態を回避するためのもの
である。なお各日の作業量としてステップ５１で求めた
平均作業量を採用することが考えられる。しかし完全な
平準化を求めるのではなく、需要の変動による作業量の
変動を尊重しつつ極端に作業量の多いピークをなくすよ
う制御する本実施形態の方法が現実的である。

【００２８】（５）第５の実施形態第１〜第４の実施形態は、運行計画作成部２が決定する
ある期間のトラック運行数または作業量に基づいて当日
供給量計算部３が各日の商品供給量を決めている。そし
て運行計画作成部２が決定する運行数又は作業量はかな
りの程度まで需要予測データ１３に依存している。従っ
て需要予測データが正確でないと、予測誤差によって営
業所の在庫が適正でなくなる場合が生じる。第５の実施
形態は、当日のより正確な需要予測によって運行計画作
成部２が決定した運行数又は作業量の当日分を補正する
ものである。

【００２９】図９は、第５の実施形態の情報処理装置の
構成図である。第５の実施形態は、第１〜第４の実施形
態に適用する運行計画作成部２、当日供給量計算部３、
制約条件１１、基準１２、需要予測データ１３、運行数
割当計画１４及び商品供給量１５がそのまま適用され
る。さらに当日供給量計算部３の前に実行する適正運行
数評価部４のプログラムを追加する。なお需要予測デー
タ１３は当日の時点での最新の在庫量及び最新の需要予
測データによって更新されているものとする。

【００３０】図１０は、適正運行数評価部４の処理の流
れを示すフローチャートである。ある営業所の扱う１つ
の商品について需要予測データ１３を参照して翌日の予
測需要量の重量を求め、これから当日の運送がなく翌日
供給しないと仮定した場合の翌々日朝の在庫量を引いて
α_iを求める（ステップ６１）。α_iが負であれば（ステ
ップ６２ＮＯ）、α_i＝０と置く（ステップ６３）。全
商品のα_iを計算済でなければ（ステップ６４ＮＯ）、
ステップ６１に戻り次の商品について上記処理を繰り返
す。α_iはその商品について供給すべき最小量である。
全商品のα_iを計算済であれば（ステップ６４ＹＥ
Ｓ）、α_iを全商品について合計する（ステップ６
５）。次に運行数割当計画１４を参照して当日の運行数
を求め、これを商品重量に換算したものからΣα_iを差
し引いたものをＦとする（ステップ６６）。Ｆは適正運
行数評価関数と呼ぶことができる評価式である。Ｆが正
でなければ（ステップ６７ＮＯ）、当日充分な運行数が
割り当てられていないことを示し、当日の運行数を１増
やすよう運行数割当計画１４を更新し（ステップ６
８）、更新後の運送重量をもってステップ６６に戻る。
Ｆが正であれば（ステップ６７ＹＥＳ）、当日の運行数
が充分であることを示すので、運行数を増加していれば
（ステップ６９ＹＥＳ）、処理を終了する。運行数を増
加していなければ（ステップ６９ＮＯ）、評価式Ｆが負
にならないように運行数の削減が可能かどうか判定する
（ステップ７０）。削減不可能ならば（ステップ７０Ｎ
Ｏ）、処理を終了する。削減可能ならば当日の運行数を
１減らすよう運行数割当計画１４を更新し（ステップ７
１）、更新後の運送重量をもってステップ６６に戻る。
以上の処理をすべての営業所について実行する。なお運
行計画作成部２が決定した当日の全運行数を保存するよ
う、営業所の運行数増加と運行数削減の合計が０になる
よう調整するのが望ましい。

【００３１】第５の実施形態によれば、当日の在庫量や
当日すでに得られている受注情報などを取り入れた最新
の予測需要量を用いるため、運行計画作成部２の処理を
した時点よりも小さな予測誤差で当日の運行数を評価し
調整することが期待される。

【００３２】（６）まとめ各営業所が適正在庫を維持するための要件として欠品が
ないことと過剰在庫にならないことが挙げられる。第１
〜第４の実施形態は、トラツクの全運行数の制約によっ
て商品の前倒し供給を行うものであるが、需要予測デー
タが正しい限り商品の欠品が生じることはない。しかし
第１の実施形態の方法では過剰在庫にならないとは限ら
ない。第２の実施形態は過剰在庫を回避するよう管理す
る方法であり、特に営業所の在庫容量が厳しい場合に適
した方法である。また第５の実施形態は、特に需要予測
データの予測誤差を無視できない場合に有効であり、第
１〜第４の実施形態に追加する形で実行される方法であ
る。一方物流コストが厳しい場合には第４の実施形態が
有効な方法である。作業量の変動が大きい場合、作業量
の少ない日に労務規定や契約上、トラック運転手にかか
るコストを削減することが難しく、逆に作業量が過剰な
日には運送業務の外注や残業など余分なコストがかかる
ことが多い。第４の実施形態は作業量を平準化すること
によって物流コストを削減するものである。

【００３３】

【発明の効果】本発明によれば、営業所の商品在庫を適
正に維持することができる。また倉庫から全営業所への
商品供給量が平準化されるため、物流コストを削減でき
る。さらに本発明は、厳密な数学モデリングを必要とし
ないラフな方法にもかかわらず本発明の目的を達成でき
る実用的な商品供給方法を提供するものである。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明が取り扱う物流問題を説明する図であ
る。

【図２】第１の実施形態の情報処理装置の構成図であ
る。

【図３】第１の実施形態の運行数割当計画１４のデータ
形式を示す図である。

【図４】第１の実施形態における運行計画作成部２の処
理の流れを示すフローチャートである。

【図５】第１の実施形態の当日供給量計算部３の処理の
流れを示すフローチャートである。

【図６】第２の実施形態における運行計画作成部２の処
理の流れを示すフローチャートである。

【図７】第３の実施形態のトラック作業量を説明する図
である。

【図８】第４の実施形態における運行計画作成部２の処
理の流れを示すフローチャートである。

【図９】第５の実施形態の追加部分を示す情報処理装置
の構成図である。

【図１０】第５の実施形態の適正運行数評価部４の処理
の流れを示すフローチャートである。

【符号の説明】２・・・運行計画作成部、３・・・当日供給量計算部、
４・・・適正運行数評価部、１３・・・需要予測デー
タ、１４・・・運行数割当計画、１５・・・商品供給量

フロントページの続き (72)発明者須藤勇人東京都千代田区神田駿河台四丁目６番地株式会社日立製作所システム事業部内 (72)発明者保手濱敦典東京都千代田区神田駿河台四丁目６番地株式会社日立製作所システム事業部内

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】電子計算機によって１つの倉庫から商品在
庫を保有する複数の営業所へ商品を供給するときの供給
量を決定する方法において、複数の供給日から成る一定
期間について各営業所の各供給日の需要予測データに基
づいて各営業所、各供給日の運送車両の運行数と各供給
日の合計運行数とを算出し、合計運行数が制約条件に違
反する供給日があれば、違反した注目する供給日に１運
行以上割り当てられるいずれかの営業所を選択し、選択
した営業所の注目供給日の運行数を１削減し、選択した
営業所の注目供給日より以前の供給日の運行数を１増加
させ、制約違反日がなくなったときの各営業所の運行数
を運行数割当計画として記憶装置に設定し、各営業所、
各供給日当日について各商品の在庫日数を算出し、在庫
日数が最少の商品から順にあらかじめ設定した当日の運
行数に相当する車両積載量になるまで商品とその供給量
を決定することを特徴とする商品供給方法。
【請求項２】注目する供給日に１運行以上割り当てられ
るいずれかの営業所を選択する代わりに１運行以上割り
当てられるすべての営業所について現在の在庫量、需要
予測データ及び割り当てた運行数に基づいて注目する供
給日前までの在庫推移を算出し、注目する供給日前に在
庫容量の余裕が最大の営業所を選択することを特徴とす
る請求項１記載の商品供給方法。
【請求項３】該合計運行数の代わりに倉庫から各営業所
までの運送の所有時間をすべての営業所について合計し
たものを合計作業量とし、合計作業量が制約条件に違反
する供給日を注目する供給日とすることを特徴とする請
求項１又は２記載の商品供給方法。
【請求項４】電子計算機によって１つの倉庫から商品在
庫を保有する複数の営業所へ商品を供給するときの供給
量を決定する方法において、複数の供給日から成る一定
期間について各営業所の各供給日の需要予測データに基
づいて各営業所、各供給日の運送車両が倉庫から営業所
まで運送するに要する時間を作業量として求め、各供給
日の全営業所の作業量を合計して作業量合計を算出し、
作業量合計を該一定期間について集計した値と期間中の
供給日の数とから１日当りの平均作業量を求め、作業量
合計が該平均作業量より所定値以上多い供給日があれ
ば、所定値以上多い注目する供給日に１運行以上割り当
てられるいずれかの営業所を選択し、選択した営業所の
注目供給日の運行数を１削減し、選択した営業所の注目
供給日より以前の供給日の運行数を１増加させ、注目す
る供給日がなくなったときの各営業所の運送車両の運行
数を運行数割当計画として記憶装置に設定し、各営業
所、各供給日当日について各商品の在庫日数を算出し、
在庫日数が最少の商品から順にあらかじめ設定した当日
の運行数に相当する車両積載量になるまで商品とその供
給量を決定することを特徴とする商品供給方法。
【請求項５】該運行数割当計画中の供給日当日について
各営業所の各商品の翌日の予測需要量から翌日供給しな
いと仮定した場合の翌々日朝の在庫量を差し引いた重量
を全商品について合計し、供給日当日の運行数を重量に
換算した値から該全商品についての合計値を差し引いた
値が０より大きいとき当日の運行数を増加させることを
特徴とする請求項１、２又は４記載の商品供給方法。