JPWO2012114481A1 - 部品出荷数予測システム、及びプログラム - Google Patents
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Abstract
Description
図1〜図13を用いて、本発明の実施の形態1のシステム(部品出荷数予測システム)1について説明する。実施の形態1のシステム1では、製品データD1、部品出荷データD2、及び部品購入想定期間H(無償保証期間を含む)を含む予測条件D3に応じて、部品出荷数を予測して予測結果データD0を出力する予測部100を備える。
図1は、本部品出荷数予測システム1及びその関連要素を含むシステム全体像を示す。全体は、統括センタ1001、自社部品工場1002、他社部品工場(サプライヤ)1003、倉庫1004、販社1005、現場1006、サービス部門1007を有し、これらは図示しない通信ネットワークや物理的な配送などを介した関係で接続される。A0等の破線矢印は通信ネットワーク上の通信を示し、B1等の矢印は物理的な配送(部品配送)を示す。各要素(1002〜1007)は1つ以上が存在し、それぞれ対応するコンピュータ(サーバや端末等)を備える。各要素(1002〜1007)内の例えばb21〜b2n2等の符号は当該各要素の構成要素を示す。例えば、自社部品工場1002内のb21〜b2n2は、n2個の自社部品工場をそれぞれ示し、販社1005内のb51〜b5n5は,n5個の販社をそれぞれ示す。
図2は、実施の形態の部品出荷数予測システム1の構成例を示している。本システム1は、サーバ10で実現される場合である。サーバ10は、機能ブロック的な構成としては、予測部(部品出荷数予測部)100、データ入力処理部101、データ出力処理部102、顧客所有製品データ記憶部111、部品出荷データ記憶部112、予測条件記憶部113、予測結果データ記憶部114、等を有する。予測部100は、主要な処理(予測処理)を行う。データ入力処理部101及びデータ出力処理部102では、予測処理に関する情報データの入力処理及び出力処理(例えば画面表示処理)などを行う。
図3は、部品出荷数予測システム1の予測部100の処理(予測処理)のフロー(F1)である。S1等は処理ステップを表す。S1で、予測部100は、製品データD1(予測用)を記憶部(111)から入力処理する。S2で、予測部100は、部品出荷データD2(予測用)を記憶部(112)から入力処理する。S3で、予測部100は、予測条件D3を記憶部(113)から入力処理する。S4で、予測部100は、S1〜S3で入力したデータ(D1,D2,D3)を用いて、部品出荷数の予測処理を演算により行う(後述)。S5で、予測部100は、S4の結果である予測結果データD0を、記憶部(114)へ出力して格納し、更にはデータ出力処理部102を通じて出力処理する。
図4は、顧客所有製品データD1のテーブル例を示す。項目(列)として、「No.」(行番号)、「製品ID」(a)、「製品名」(b)、「号機ID」(c)、「出荷年月日」(d)、「撤去年月日」(e)、などを有する。aの製品IDは、製品の型式モデルを一意に識別する情報である。bの製品名は、aの製品IDに対して関係付けられ、製品の名前・型式・種別などを示す情報である(管理対象とする製品に応じた形式の情報である)。cの「号機ID」は、製品の1台1台を一意に識別する情報であり、シリアル番号などである。dの「出荷年月日」は、製品を出荷した実績の日時情報であり、図1のA7等に基づく。eの「撤去年月日」は、製品を撤去した実績の日時情報であり、図1のA7等に基づく。
図5は、部品出荷データD2のテーブル例を示す。「No.」、「部品ID」(a)、「部品名」(b)、「出荷年月日」(c)、「出荷数」(d)、等を有する。aの部品IDは、部品の型式モデルを一意に識別する情報である。bの部品名は、aの部品IDに対して関係付けられ、部品の名前・種別・その他属性などを示す情報である(管理対象とする部品に応じた形式の情報である)。cの「出荷年月日」は、部品を出荷した実績の日時情報であり、図1のA1〜A4等に基づく。dの「出荷数」は、部品の出荷の数量を示し、図1のA1〜A4等に基づく。
図6は、予測結果データD0のテーブル例を示す。「No.」、「年月」(a)、「部品毎の出荷数予測結果(値)」(b)、「部品購入想定期間H(ヶ月)」(h)等を有する。aの「年月」は、予測の単位となる年月を示す。bの「部品毎の出荷数の予測結果」は、将来における部品(部品ID)毎の部品出荷数の予測結果の数値を示す。hは、H値を月単位で示す。なお、本実施の形態では、部品名が同じであれば部品IDが同じとし(図5)、この部品名(部品ID)ごとに予測を行う形である。
図7(a),(b)は、ユーザからの部品購入想定期間Hに関する情報入力をユーザインタフェース(入出力I/F部201)を介して受け付ける場合の入力画面の2つの例を示す。なお本処理は、主にデータ入力処理部101及び演算部200(予測部100)などによる。本入力により決定された部品購入想定期間Hは、予測条件D3に反映される。
部品購入想定期間Hを決定する要因(パラメータ)である各種の期間(図7の例)について以下である。
図8は、ユーザに対して部品出荷数の予測結果データD0をユーザインタフェース(入出力I/F部201)を介して出力する場合の出力画面(G2)の例を示す。なお本処理は、主にデータ出力処理部102及び演算部200(予測部100)などによる。図8の画面G2における表示内容例として、(A)予測対象部品の名前、(B)予測条件(部品購入想定期間H)、(c)予測結果グラフ、を有する。Aの予測対象部品の名前の表示は、図5のD2のテーブルで管理している「部品名」あるいは「部品ID」等に基づく。Bの表示では、部品購入想定期間Hの値をbの欄に表示する。
図9の処理フロー(FA)は、図3の処理フロー(F1)のステップS4の部品出荷数の予測処理に関する詳しい処理フローの第1の例(FA)を示す。FAは3つの処理ステップSA1,SA2,SA3を有する。SA1では、部品購入想定期間H内の製品稼働台数である[部品購入想定期間内製品稼働台数]を、下記の式(2)で定義する予測式を用いて推測する処理を行う。ただし、製品の出荷・撤去の台数の実績データ(D1)は、0〜n0月の期間のみについて得られ、予測最終月nはn>n0である場合を想定する。また、“A_plan”はAの計画値、“A_pred”はAの予測値または推定値を示す。
x_pred(n): 部品購入想定期間H内の製品稼働台数の予測値
n0: 製品出荷実績データが存在する最終月
n: 予測最終月 (n>n0)
p(i): i月における製品出荷数の実績値
p_plan(i): i月における製品出荷数の計画値
λ(j): 製品の累積使用月数がj月である製品の故障率(0≦λ≦1)
τ(j): 製品の累積使用月数jについて、0≦j≦Hのときは1、H<jのときは0をとるような関数
λ0(j): 真の故障率
rc: 市場補足率。
図10は、上述した処理(部品出荷数予測モデル)における、部品購入想定期間H内の製品稼働台数の予測値などを示す。横軸が予測対象月n、縦軸が製品稼働台数や部品出荷数を示す。aは、式(2)で予測した、製品稼働台数予測値x_pred(n)を示す。bは、aのx_pred(n)に基づいて予測した、式(3)におけるトレンドの推定値T_pred(n)を示す。cは、式(3)における季節性部品故障率の推定値f_pred(n)を示す。dは、bとcの加算により算出される、式(3)による部品出荷数の予測値y_pred(n)を示す。
図11の処理フロー(FB)は、図3の処理フロー(F1)のステップS4の部品出荷数の予測処理に関する詳しい処理フローの第2の例(FB)を示す。本処理フロー(FB)は、ステップSB1,SB2,SB3、及びモデル自動選択処理(SB)などから構成される。SB1では、図9のSA1と同じ[部品購入想定期間内製品稼働台数]に加えて、製品出荷日からの累積期間が前記部品購入想定期間の内外のいずれかに関わらず集計した製品稼働台数である[全製品稼働台数](式(2)におけるτ(j)が常にτ(j)=1と定義した場合の、式(2)で予測した稼働台数に相当)を用い、これらのそれぞれを用いて製品稼働台数を予測する。SB2の処理内容は図9のSA2と同様である。
図12は、図11の予測処理で選択する部品出荷数予測モデル(M:M1,M2)のイメージ例を示す。(a)は製品稼働台数、(b)は(a)の製品稼働台数に応じて部品出荷数予測モデル(M)により予測される部品出荷数イメージを示す。(a)で、横軸は年月、縦軸は各年月における製品稼働台数である。1201はH内の台数である[部品購入想定期間内製品稼働台数]、1202は[全製品稼働台数]である。
図13は、H後にメーカ純正部品のシェアが低下する部品の実データに対する、図11の予測処理(B)の実施例を示す。
また、前記図11のモデル自動選択処理(SB)では、第1のモデルである期間内台数モデル(M1)、または第2のモデルである全台数モデル(M2)のいずれかのみを選択肢としたが、以下のようにしてもよい。本システムで、予めしきい値を設定しておき、自動選択したモデル(M1またはM2)の予測精度がしきい値未満の場合は、いずれのモデル(M1,M2)も不適切(予測精度が不十分)であると判断し、第1のモデル(M1)と第2のモデル(M2)の予測結果それぞれを重み付けして加算した値を、部品出荷数の予測値として用いる。あるいは、単純移動平均など一般的手法による予測値を用いる。
実施の形態1により、特に、部品購入想定期間H後にメーカ純正部品のシェアが低下するか否かに関わらず、部品の出荷数を精度良く予測できる。
次に、実施の形態2の部品出荷数予測システムでは、実施の形態1のように部品出荷数を予測するだけではなく、予測値と実績値との差である誤差の大きさに応じて予測精度が不十分であることを警告するアラート機能を有する。
図14は、実施の形態2の部品出荷数予測システム1(システム1B)の構成例を示す。本システム1Bは、図1のシステム1と異なる箇所(アラート機能の構成要素)として、予測部100(100B)は、アラート部152を有する。また部品出荷データ記憶部112から予測部100(アラート部152)へ検証用データD4(部品毎の実績の出荷の年月日とその数量を含む検証用データ)を入力し、予測条件記憶部113から予測部100Bへアラート用の予測誤差の上限値を含む情報D5を入力する。また予測部100B(アラート部152)から入出力I/F部201(データ出力処理部102)を介して所定のアラート先へアラートA1(予測精度不十分を示すアラート)を出力する。
図15は、本システム1Bの処理フロー例を示す。まず部品出荷数予測処理(F1)では、図3の処理フロー(F1)と同様の処理を行う。次に以下、S201〜S204では、アラート機能に関する処理を行う。
実施の形態2により、特に、膨大な数である全部品について、エンジニアが予測誤差に異常がないかどうかをチェックしなくても、予測誤差に異常のある部品のみを自動的に抽出・アラートできる。
次に、実施の形態3では、将来の部品出荷数(期間H別)のシミュレーション機能を持つ部品出荷数予測システムについて説明する。なお実施の形態1の機能と実施の形態3の機能とを両方併せ持つ形態としてもよい。
図16は、実施の形態3の部品出荷数予測システム1(システム1C)の構成例を示す。本システム1Cは、図1のシステム1と異なる箇所として、予測部100(100C)にシミュレーション部153を有する。また、予測条件記憶部113から、部品購入想定期間Hを含む予測条件D3の代わりに、シミュレーション用の部品購入想定期間Hの上下限値の情報D6(シミュレーション用の予測条件)を予測部100C(シミュレーション部153)へ入力する。また、予測部100C(シミュレーション部153)から、将来の部品毎の部品出荷数予測結果D0の代わりに、シミュレーション結果として、将来の部品毎の部品出荷数の(部品購入想定期間別)予測結果D7を出力する。
図17は、本システム1Cの処理(シミュレーション処理)のフロー(F3)を示す。S301,S302,S305の処理内容は、図3のS1,S2,S4と同様である。ただしS305はシミュレーション処理であり、D1,D2,D3(D6)を用いた部品出荷数(D7)の予測処理となる。本シミュレーション処理では、部品購入想定期間Hを変数(長短変動させる)として、各期間H別の予測処理を行う。
図18は、将来の部品毎の部品出荷数の予測結果データ(期間H別)D7のテーブル例を示す。データ項目として、aの「部品購入想定期間」は、上述のH(変数)の値を示す(単位は例えば月)。b,cは、図6のD0のa,bと同様である。
図19は、上記シミュレーション結果(D7)をユーザインタフェースを介して出力する場合の出力画面G3の例である。画面G3の表示内容例として、(A)予測対象部品、(B)シミュレーション条件(予測条件(D6)である期間Hの値)、(C)シミュレーション結果グラフ(予測結果グラフ)、がある。Bの条件では、期間Hの下限値の月の値、上限値の月の値を、各欄(a,b)に表示する。Cのグラフでは、部品別(例えば「フィルタA」「エンジン」)に、期間H毎における部品出荷数の予測値(合計値)を例えば実線で表示する。これにより、ユーザは、期間H毎の予測値を確認できる。
実施の形態3により、特に、部品購入想定期間H後のメーカ純正部品のシェアの低下の有無や、部品故障率が異なる部品毎に、Hが変動した際の部品出荷数への影響を定量的に評価できる。
次に、実施の形態4の部品出荷数予測システムでは、実施の形態3に機能を追加した構成を説明する。実施の形態4のシステム1Dは、実施の形態3の部品出荷数のシミュレーション結果(D7)に基づき、「部品出荷金額」が最大となるように、無償保証期間(図7のP1)を適正化する処理を行う機能(部品出荷金額最大化部)を備える。
図21は、保証対象フラグデータD11のテーブル例を示す。「No.」、「部品ID」(a)、「部品名」(b)、「保証対象フラグ」(c)、「備考」(d)、等を有する。aの部品ID,bの部品名は、前述の図5に同じである。cの「保証対象フラグ」は、無償保証期間中はメーカが無償で交換する対象であれば「無償部品」、対象外であれば「有償部品」、と記載する。dの「備考」は、必要に応じて「定期交換部品」,「故障時交換部品」,「消耗品」など、交換方法に応じた部品種別などを記載する。図21の例では、部品「フィルタA」、「オイル」、「油圧ポンプ」、「バケットの爪」に関する例を記載している。
図22は、上記シミュレーション結果(D7)をユーザインタフェースを介して出力する場合の出力画面G4の例である。画面G4の表示内容例として、(A)予測対象部品(保証対象フラグの定義に応じて分類)、(B)シミュレーション条件(予測条件(D6)である部品購入想定期間Hの値)、(C)シミュレーション結果グラフ(予測結果グラフ)、(D)最適無償保証期間、がある。Bの条件では、期間Hの下限値の月の値、上限値の月の値を、各欄(a,b)に表示する。
実施の形態4により、特に、有償部品と無償部品が混在する場合においても、部品出荷金額を最大化するような適正無償保証期間を予測できる。
次に、実施の形態5の部品出荷数予測システム1(1E)では、上述した部品出荷数予測システム1(実施の形態1〜4)に基づき、サプライチェーン(例えば図1)における在庫(部品在庫)を適正化できる機能を備える在庫適正化システムの例を説明する。
実施の形態5により、特に、部品購入想定期間H後のメーカ純正部品のシェアの低下の有無や、部品故障率が異なる部品が混在する場合においても、各倉庫や各販社での部品在庫量を適正な量に制御できる。
次に、実施の形態6の部品出荷数予測システム1(1F)では、実施の形態5の在庫適正化処理を、図1の各倉庫1004または各販社1005のそれぞれについて実施し、それにより得られた適正在庫量に対し、各倉庫1004または各販社1005のそれぞれにおける実際の在庫量の不足分を算出し、全倉庫1004または全販社1005における在庫不足分の総和、つまり部品生産の必要数、を予測する機能(部品生産必要数予測部156)を備える。
実施の形態6により、特に、部品購入想定期間H後のメーカ純正部品のシェアの低下の有無や、部品故障率が異なる部品が混在する場合においても、各倉庫や各販社での部品在庫量の不足分に応じた、部品生産必要数を予測できる。
以上説明したように、各実施の形態によれば、部品購入想定期間H(例えば製品の無償保証期間)に応じて変化する部品出荷数を予測することができ、従来よりも予測の精度を上げることができる。また特に、部品事業において無償保証期間などの変更を検討する際にも、変更による部品購入想定期間の変動によって部品出荷数にどの程度影響するかを見積もることができる(部品出荷数予測)という効果がある。
100…部品出荷数予測部、101…データ入力処理部、102…データ出力処理部、
111…顧客所有製品データ記憶部、112…部品出荷データ記憶部、113…予測条件記憶部、114…予測結果データ記憶部、
152…アラート部、153…シミュレーション部、154…部品出荷金額最大化部、155…在庫適正化部、156…部品生産必要数予測部、
200…演算装置、201…入出力I/F装置、202…記憶装置、205…バス、
1001…統括センタ、1002…部品工場、1003…サプライヤ、1004…倉庫、1005…販社、1006…現場、1007…サービス部門、
D0…予測結果データ、D1…製品データ、D2…部品出荷データ、D3…予測条件。
Claims (14)
- コンピュータの情報処理を用いて、管理対象の製品の部品の出荷数を予測する処理を行うシステムであり、
前記コンピュータに、
製品データ、部品出荷データ、及び予測条件を入力する処理を行う入力処理部と、
前記製品データ、部品出荷データ、及び予測条件を記憶する記憶部と、
前記製品データ、部品出荷データ、及び予測条件を入力して、将来の部品ごとの出荷数を予測する処理を行い、予測結果データを出力する予測部と、
前記予測結果データを格納または出力する処理を行う出力処理部と、を有し、
前記製品データは、製品ごとの実績の出荷及び撤去の日時情報を含み、
前記部品出荷データは、部品ごとの実績の出荷の日時情報及び数量情報を含み、
前記予測条件は、部品購入想定期間の情報を含み、
前記購入想定期間は、顧客が部品を購入することが想定される期間の長さであり、
前記購入想定期間は、製品出荷日を起点とする経過年月、または、製品出荷日を起点とする経過年月のうち製品が稼動した時間のみを記録する稼働時間、について定義され、
前記予測部は、前記部品購入想定期間に応じた前記将来の部品ごとの出荷数を予測する処理を行うこと、を特徴とする部品出荷数予測システム。 - 請求項1記載の部品出荷数予測システムにおいて、
前記部品購入想定期間を決定する要因として、製品の無償保証期間を有し、
前記製品の無償保証期間は、定期交換を推奨している消耗品や交換品としてメーカ純正部品を顧客が必ず使用することを条件に製品故障時の保守をメーカが無償で実施することを保証する期間であること、を特徴とする部品出荷数予測システム。 - 請求項1記載の部品出荷数予測システムにおいて、
前記部品購入想定期間を決定する要因として、1つ以上の期間を有し、
前記予測部は、前記要因となる1つ以上の各々の期間の値と、当該期間ごとの係数値との四則演算による計算式により、前記部品購入想定期間の値を決定すること、を特徴とする部品出荷数予測システム。 - 請求項1記載の部品出荷数予測システムにおいて、
前記入力処理部は、入力画面でユーザ操作により前記部品購入想定期間の値を入力させて前記予測条件に設定する処理を行うこと、を特徴とする部品出荷数予測システム。 - 請求項1記載の部品出荷数予測システムにおいて、
前記入力処理部は、入力画面でユーザ操作により前記部品購入想定期間を決定する要因となる、製品の無償保証期間を含む期間の値を入力させて、前記部品購入想定期間の値を決定し、前記予測条件に設定する処理を行うこと、を特徴とする部品出荷数予測システム。 - 請求項1記載の部品出荷数予測システムにおいて、
前記出力処理部は、出力画面に、前記部品購入想定期間を含む予測条件、及び前記予測結果データによるグラフ、を表示する処理を行うこと、を特徴とする部品出荷数予測システム。 - 請求項1記載の部品出荷数予測システムにおいて、
前記予測部による予測処理において、
前記部品購入想定期間内の製品稼働台数である部品購入想定期間内製品稼働台数を推定する第1の処理と、
前記部品の故障率である部品故障率を推定する第2の処理と、
前記第1の処理で推定した部品購入想定期間内製品稼働台数と、前記第2の処理で推定した部品故障率と、を活用する第1のモデルにより、前記部品の出荷数を予測する第3の処理と、を行うこと、を特徴とする部品出荷数予測システム。 - 請求項1記載の部品出荷数予測システムにおいて、
前記予測部による予測処理において、
前記部品購入想定期間内製品稼働台数、及び、製品出荷日からの累積期間が前記部品購入想定期間の内外のいずれかに関わらず集計した製品稼働台数である全製品稼働台数を推定する第1の処理と、
前記部品故障率を推定する第2の処理と、
前記第1の処理で推定した部品購入想定期間内製品稼働台数と前記第2の処理で推定した部品故障率とを活用する第1のモデルにより前記部品の出荷数を予測する処理、及び、前記第1の処理で推定した前記全製品稼働台数と前記第2の処理で推定した部品故障率とを活用する第2のモデルにより前記部品の出荷数を予測する処理、を含む第3の処理と、
前記第3の処理での前記第1のモデルによる予測誤差と前記第2のモデルによる予測誤差とで予測誤差が小さい方のモデルによる予測結果を出力する第4の処理と、を行うこと、を特徴とする部品出荷数予測システム。 - 請求項1記載の部品出荷数予測システムにおいて、
前記予測部は、アラート部を有し、
前記アラート部は、部品毎の実績の出荷の日時情報及び数量情報を含む、検証用の部品出荷データと、アラート用の予測誤差上限値を含む予測条件とを入力し、部品毎の月毎の出荷数の予測値と実績値との誤差である予測誤差の大きさが前記予測誤差上限値よりも大きい場合は、アラートを出力する処理を行うこと、を特徴とする部品出荷数予測システム。 - 請求項1記載の部品出荷数予測システムにおいて、
前記予測部は、シミュレーション部を有し、
前記シミュレーション部は、前記予測条件として、シミュレーション用の部品購入想定期間の上下限値を入力し、前記部品購入想定期間を前記上下限値内で変動する変数として、各部品購入想定期間別に前記部品の出荷数の予測値を算出し、前記予測結果データとして出力する処理を行うこと、を特徴とする部品出荷数予測システム。 - 請求項10記載の部品出荷数予測システムにおいて、
前記コンピュータに、部品出荷金額最大化部を有し、
前記部品出荷金額最大化部は、前記予測部による前記予測結果データと、保証対象フラグデータとを入力し、
前記保証対象フラグデータは、無償保証期間中であればメーカが無償で交換する対象である場合は「無償部品」、当該対象外である場合は「有償部品」、といったように部品毎に定義した保証対象フラグを含むデータであり、
前記部品出荷金額最大化部は、[部品出荷金額]=[有償部品の部品出荷数]×[単価または利益]−[無償部品の部品出荷数]×[単価または利益]で計算される部品出荷金額が最大となる前記無償保証期間を選択し、結果を適正無償保証期間として出力する処理を行うこと、を特徴とする部品出荷数予測システム。 - 請求項1記載の部品出荷数予測システムにおいて、
前記コンピュータに、在庫適正化部を有し、
前記在庫適正化部は、前記予測部による前記予測結果データを入力し、保有する部品の在庫の適正量である適正在庫量を倉庫または販社ごとに算出して出力する処理を行うこと、を特徴とする部品出荷数予測システム。 - 請求項12記載の部品出荷数予測システムにおいて、
前記コンピュータに、部品生産必要数予測部を有し、
前記部品生産必要数予測は、前記部品ごとに、管理対象の複数の種類の部品を取り扱う複数のすべての倉庫または販社について、前記倉庫または販社ごとに、前記倉庫または販社における前記在庫適正化部による前記適正在庫量の出力結果データ、および、前記倉庫または販社における実際の在庫量のデータを入力し、
前記部品生産必要数予測部は、前記部品ごとに、前記倉庫または販社ごとに、前記適正在庫量の出力結果に対する前記実際の在庫量の不足分を算出し、算出した前記倉庫または販社ごとの在庫量の不足分を、前記すべての倉庫と販社について総和を算出し、前記総和を自社または他社の部品工場における部品生産必要数として予測する処理を行うこと、を特徴とする部品出荷数予測システム。 - 管理対象の製品の部品の出荷数を予測する処理をコンピュータに実行させるプログラムであり、
製品データ、部品出荷データ、及び予測条件を入力する処理を行う入力処理部と、
前記製品データ、部品出荷データ、及び予測条件を記憶する記憶部と、
前記製品データ、部品出荷データ、及び予測条件を入力して、将来の部品ごとの出荷数を予測する処理を行い、予測結果データを出力する予測部と、
前記予測結果データを格納または出力する処理を行う出力処理部と、を実現するプログラムを有し、
前記製品データは、製品ごとの実績の出荷及び撤去の日時情報を含み、
前記部品出荷データは、部品ごとの実績の出荷の日時情報及び数量情報を含み、
前記予測条件は、部品購入想定期間の情報を含み、
前記購入想定期間は、顧客が部品を購入することが想定される期間の長さであり、
前記購入想定期間は、製品出荷日を起点とする経過年月、または、製品出荷日を起点とする経過年月のうち機械が稼動した時間のみを記録する稼働時間、について定義され、
前記予測部は、前記部品購入想定期間に応じた前記将来の部品ごとの出荷数を予測する処理を行うこと、を特徴とするプログラム。
Applications Claiming Priority (1)
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