WO2017081739A1 - 在庫解析装置および在庫解析方法 - Google Patents

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WO2017081739A1
WO2017081739A1 PCT/JP2015/081559 JP2015081559W WO2017081739A1 WO 2017081739 A1 WO2017081739 A1 WO 2017081739A1 JP 2015081559 W JP2015081559 W JP 2015081559W WO 2017081739 A1 WO2017081739 A1 WO 2017081739A1
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inventory
warehousing
information
amount
consumption
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PCT/JP2015/081559
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晃久 辻部
田口　謙太郎
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株式会社日立製作所
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    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/08—Logistics, e.g. warehousing, loading or distribution; Inventory or stock management
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    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
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    • G06Q10/00—Administration; Management
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    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0631—Resource planning, allocation, distributing or scheduling for enterprises or organisations
    • G06Q10/06315—Needs-based resource requirements planning or analysis
    • G—PHYSICS
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    • G06Q10/08—Logistics, e.g. warehousing, loading or distribution; Inventory or stock management

Definitions

  • the present invention relates to an inventory analysis device and an inventory analysis method.
  • Patent Document 1 The technique described in Patent Document 1 is intended for comparison between production plans and actual results in the production process, and actual values of each variable element (parts procurement lead time, production lead time, yield for each production process, inventory amount). And the reference value are compared, and an alert is output when the difference between the two is outside the threshold range.
  • Patent Document 2 The technology described in Patent Document 2 is intended for comparison between the transportation plan and actual results in parts procurement.
  • Patent Documents 1 and 2 can detect a difference between a plan and an actual result and issue an alarm, but cannot determine the cause of excess or deficiency in inventory.
  • the present invention has been made in view of the above-described problems, and provides an inventory analysis apparatus and an inventory analysis method that can analyze to what extent the inventory of a target article is on the warehousing side or the warehousing side. There is.
  • an inventory analysis apparatus is an inventory analysis apparatus that analyzes the inventory of a target article, and calculates an inventory change amount resulting from warehousing from information related to warehousing of the target article.
  • a calculating unit; and a shipping-derived amount calculating unit that calculates an inventory fluctuation amount resulting from the shipping from the information related to the shipping of the target article.
  • the present invention it is possible to calculate the inventory fluctuation amount resulting from the receipt of the target article and the inventory fluctuation amount resulting from the delivery, and analyze the cause of the inventory of the target article.
  • the structural example of inventory transition information is shown.
  • the structural example of consumption performance information is shown.
  • the structural example of order performance information is shown.
  • the structural example of warehousing performance information is shown.
  • the structural example of consumption plan information is shown.
  • the structural example of master information is shown.
  • the structural example of analysis object information is shown.
  • An example of the configuration of excess / shortage reason information will be shown.
  • An example of the inventory excess / deficiency reason information screen is shown. It is explanatory drawing which concerns on 2nd Example and shows the example of the process which sets an analysis object, and an analysis object setting screen.
  • Target products include, for example, electrical products, machine products, automobiles, trains, aircraft, transport devices such as conveyors and escalators, generators, control devices, control panels, storage devices, network storage such as NAS (Network Attached Storage), A server, a water treatment apparatus, etc. can be mentioned.
  • NAS Network Attached Storage
  • the excess and deficiency reasons are classified into two causes, that is, the cause of entry and the cause of exit, and the degree of influence of each. Is calculated. Further, in the present embodiment, the reason for the excess or shortage of inventory is calculated and displayed from the comparison of each theoretical value and the actual value in the order of entry / exit of the target article.
  • the inventory tracing device as an “inventory analysis device” uses the actual information of the target item, the plan information, and the master information as input information, and indicates the degree of divergence between the plan and the actual result for each target item (by item). And categorized as the cause of the issue. Thereby, the inventory tracing apparatus can clarify the process of reaching the inventory at the determination target time, and can present the result to the operator (user).
  • the “target article” may be referred to as “item”.
  • FIG. 1 is a functional block diagram of the inventory tracing apparatus 1 according to the present embodiment.
  • the inventory tracing device 1 is configured as a computer. Focusing on the function, the inventory tracing device 1 includes, for example, a control unit 11, a calculation unit 12, a storage unit 13, and a communication unit 14. Information necessary for the processing of the calculation unit 12 can be acquired from the user terminal 2 and the database 3 via the communication unit 14 and the network CN.
  • control unit 11, the calculation unit 12, and each functional unit included in these units can be configured using hardware such as a circuit device that realizes these functions, or the calculation device can install software that implements these functions. It can also be configured by executing.
  • the control unit 11 also serves as, for example, an inventory transition input unit 111, a consumption record input unit 112, an order record input unit 113, a warehousing record input unit 114, a consumption plan input unit 115, a master information input unit 116, and a “period setting unit”.
  • the analysis target reception unit 117 and the inventory excess / deficiency reason output unit 118 as an “output unit” are provided.
  • the calculation unit 12 includes, for example, a repeated calculation unit 121, a warehousing amount calculation unit 122, a warehousing amount calculation unit 123, and an evaluation unit 124.
  • the storage unit 13 holds, for example, inventory transition information 131, consumption record information 132, order record information 133, warehousing record information 134, consumption plan information 135, master information 136, analysis target information 137, and inventory excess / shortage reason information 138. .
  • the storage unit 13 includes a storage device such as a hard disk drive or a flash memory device, for example. The operation of each functional unit described above and details of each information will be described later.
  • the communication unit 14 is an interface device for communicating with the user terminal 2 and the database 3 which are external devices via the communication network CN.
  • the communication unit 14 may use either wired communication or wireless communication.
  • the network CN is usually a communication network managed by a user organization such as a LAN (Local Area Network).
  • a user organization such as a LAN (Local Area Network).
  • the network CN may be a public communication network such as the Internet, or a communication network partially using a general public line such as WAN (Wide Area Network) or VPN (Virtual Private Network).
  • WAN Wide Area Network
  • VPN Virtual Private Network
  • the database 3 is, for example, a system such as ERP (Enterprise Resource Planning), a database storing data conforming thereto, or a simple storage device.
  • ERP Enterprise Resource Planning
  • a database storing data conforming thereto or a simple storage device.
  • FIG. 2 is a flowchart for explaining the operation of the inventory tracing apparatus 1. Hereinafter, each step of FIG. 2 will be described in detail.
  • Step S1 is a process of reading input information performed by each of the input units 112 to 116 of the control unit 11.
  • Information required by each input unit is input from the user terminal 2 or the database 3 to the inventory tracing apparatus 1 via the communication unit 14. Or the information which each input part requires can also be input into the inventory tracing apparatus 1 directly via the input interface which is not shown in figure.
  • the information input in this way is stored in the storage unit 13 via the input units 112 to 116 of the control unit 11.
  • the inventory transition input unit 111 Upon receipt of the inventory transition information 131, the inventory transition input unit 111 stores the information in the storage unit 13.
  • the inventory transition information 131 is information relating to the daily inventory amount of each item as the “target article”.
  • FIG. 3 shows an example of the data table of the inventory transition information 131.
  • the data table of the inventory transition information 131 in FIG. 3 holds, for example, an item 1311, a date 1312, and an inventory quantity 1313.
  • the appearance of the numbers varies depending on the data acquisition timing, it is important that the inventory transition information 131 is data at the same time every day or at the timing when the same processing is finished.
  • the consumption record input unit 112 When the consumption record input unit 112 receives the consumption record information 132, the consumption record input unit 112 stores the information in the storage unit 13.
  • the consumption record information 132 is consumption record information of each item.
  • FIG. 4 an example of the data table of the consumption performance information 132 is shown.
  • the data table in FIG. 4 holds, for example, an item 1321, a consumption date 1322, and a consumption amount 1323.
  • the consumption date 1322 indicates the date on which the item specified by the item 1322 is consumed for production or the like.
  • the ordering record input unit 113 Upon receiving the ordering record information 133, the ordering record input unit 113 stores the information in the storage unit 13.
  • the order record information 133 is order record information for each item.
  • FIG. 5 shows an example of the data table of the order record information 133.
  • the data table in FIG. 5 holds, for example, an order number 1331, an item 1332, an order date 1333, a delivery date 1334, and an order quantity 1335.
  • the warehousing result input unit 114 Upon receipt of the warehousing result information 134, the warehousing result input unit 114 stores the information in the storage unit 13.
  • the warehousing result information 134 is warehousing result information of each item.
  • FIG. 6 shows an example of the data table of the warehousing result information 134.
  • the data table in FIG. 6 holds, for example, an order number 1341, a branch number 1342, an item 1343, a delivery date 1344, a delivery date 1345, and a delivery amount 1346.
  • the consumption plan information 135 is consumption plan information on each planned date of each item.
  • FIG. 7 an example of the data table of the consumption plan information 135 is shown.
  • the data table in FIG. 7 holds, for example, an item 1351, a planned date 1352, a consumption date 1353, and a consumption amount 1354.
  • the consumption plan information 135 needs to read the number of a fixed day because the way the number appears depends on the timing of planning. For example, when planning a plan every Monday, consumption plan information for every Monday is read as input information.
  • the master information input unit 116 When the master information input unit 116 receives the master information 136, the master information input unit 116 stores the information in the storage unit 13.
  • the master information 136 is purchase unit and procurement lead time information for each item by supplier.
  • FIG. 8 shows an example of the data table of the master information 136.
  • the data table in FIG. 8 holds, for example, an item 1361, a supplier 1362, a purchase unit 1363, and a procurement lead time 1364.
  • step S2 of FIG. 2 processing for setting an analysis target is executed.
  • Step S2 is performed by the analysis target receiving unit 117.
  • the analysis target information 137 is, for example, analysis target items and analysis period information.
  • the analysis period is a period in which the reason for excess or deficiency of the inventory of the analysis target item is analyzed.
  • FIG. 9 shows an example of a data table of the analysis target information 137.
  • the data table in FIG. 9 holds, for example, a target item 1371, an analysis start date 1372, and an analysis end date 1373.
  • Step S3 in FIG. 2 is processing performed by the iterative calculation unit 121 of the calculation unit 12.
  • the following steps S4 to S6 are repeatedly executed and calculated for the daily excess and shortage reasons in order from the analysis start date 1372 to the analysis end date 1373.
  • the warehousing cause amount calculation unit 122 calculates the cause amount of the excess and deficiency reasons associated with the warehousing process among the reasons for excess and deficiency of items.
  • Reasons for excess and deficiency associated with the warehousing process are due to purchase units and procurement fluctuations. In parts procurement, quantities may be ordered in bulk for the purpose of discounting through mass purchases. By bulk ordering, more items (parts) are purchased than necessary. The difference between the required number and the purchase quantity (the number of orders) is the purchase unit-derived amount, which is the inventory fluctuation amount resulting from the purchase unit.
  • the supplier's supply capacity is tight or transport delay occurs, it may not be delivered as ordered.
  • “scheduling” occurs in which the number of orders (the number of orders received for the supplier) is divided into a plurality of parts and delivered. Due to partial payment or the like, a difference is generated between the number of orders (order record) and the number actually delivered (stock record). This difference is a procurement fluctuation cause quantity that is an inventory fluctuation quantity resulting from a fluctuation in the number of procurement.
  • the warehousing-derived amount calculation unit 122 reads the ordering result information 133, the warehousing result information 134, the consumption plan information 135, and the master information 136 from the storage unit 13, and from these pieces of information 133 to 136, purchase unit-derived amount and procurement fluctuation-derived amount Is calculated.
  • the amount due to warehousing is not limited to the amount due to purchase units and the amount due to procurement fluctuations. Other factors may be included in the warehousing-derived amount.
  • the reason for warehousing due to excess or deficiency of items will be described by classifying it into purchase unit causes and procurement fluctuation causes.
  • the warehousing cause amount is calculated in order from the analysis start date.
  • the date when consumption occurs for the first time is “2015/4/22”. Since the stock does not change until consumption occurs, the calculation procedure from the analysis start date to the day before the first consumption date is omitted, and the description will be made from the time point 2015/4/22 when the consumption first occurs.
  • the warehousing-derived amount calculation unit 122 first calculates the required procurement number of 2015/4/22.
  • the warehousing-derived amount calculation unit 122 reads out master information related to the part A that is the target part from the master information 136 illustrated in FIG. 8.
  • the warehousing-derived amount calculation unit 122 acquires information that the part A can be purchased from the supplier 1362: supplier A with the purchase unit 1363: 60 and the procurement lead time 1364: 3 weeks.
  • the warehousing-derived amount calculation unit 122 determines that the 2015/4 / from the consumption plan planned for 2015/4/1, which is 3 weeks before the consumption date 2015/4/22. The required number of procurement of 22 can be calculated.
  • the warehousing-derived amount calculation unit 122 acquires the consumption amount 1354: 100 with the consumption date 1353 before 2015/4/22 from the consumption plan information 135 shown in FIG.
  • the warehousing-derived amount calculation unit 122 confirms from the ordering record information 133 shown in FIG. 5 that the part A has not been ordered before the ordering date 1333 is 2015/4/1. Thereby, the warehousing-derived amount calculation unit 122 knows that the ordered unreceived quantity, which is the quantity that has not been delivered yet though it has been ordered, is zero.
  • the warehousing amount calculation unit 122 compares the order record information 133 with the warehousing record information 134 shown in FIG. Calculate the amount of goods not received.
  • the warehousing-derived amount calculation unit 122 calculates a purchase-unit-derived amount. Since the procurement lead time is 3 weeks, as in the case of calculating the required number of procurement, it is determined from the ordering order placed on 2015/4/1, which is 3 weeks before the first consumption date 2015/4/22, The difference by the purchase unit at the time of 4/22 can be calculated.
  • the warehousing-derived amount calculation unit 122 obtains the order number 1331: PO-001, the item 1332: parts A, the order date 1333: 2015/4/1, and the delivery date 1334: 2015 / from the order result information 133 shown in FIG.
  • the order quantity 1335 which is 4/22 is acquired. In this case, the order quantity 1335 is 120.
  • the warehousing-derived amount calculation unit 122 calculates a procurement variation-derived amount.
  • the warehousing-derived amount calculation unit 122 calculates a procurement fluctuation-derived amount for the order number 1331: PO-001 based on the warehousing result information 134 shown in FIG.
  • the required number of parts A for 2015/4/22 can be calculated as +100, the purchase unit-derived quantity is +20, and the procurement fluctuation-derived quantity is -10.
  • the delivery-derived amount calculation unit 123 calculates the cause amount of the excess / deficiency reason associated with the delivery process among the items excess / deficiency reasons.
  • Reasons for excess and deficiency associated with the delivery process include demand fluctuation and countermeasures.
  • parts are procured based on the consumption plan information 135.
  • the planned values may fluctuate, and an excess or shortage of inventory may occur.
  • the difference caused by the fluctuation from the arranged time to the actual consumption time is referred to as a demand fluctuation caused amount.
  • dead stock parts that are not expected to be consumed
  • parts that are not expected to be consumed may be discarded.
  • parts used as jigs used for inspection and the like parts used as jigs used for inspection and the like.
  • parts (articles) may be consumed unplanned.
  • the difference caused by such unplanned consumption is called a countermeasure-derived amount.
  • the warehousing-derived amount calculating unit 123 reads the consumption performance information 132, the consumption plan information 135, and the master information 136 from the storage unit 13, and calculates a demand fluctuation-derived amount, a missing item-derived amount, and a countermeasure-derived amount.
  • the amount resulting from leaving is not limited to the above example. Other reasons may be added.
  • the shipping-derived amount calculation unit 123 calculates in order from the analysis start date. However, since the change does not occur until 2015/4/22 when consumption occurs for the first time, the first consumption from the analysis start date. The calculation procedure up to the day before the day will be omitted, and will be described based on the shipping-derived amount at the time of 2015/4/22.
  • the shipping-derived amount calculation unit 123 calculates the required number of consumption plans at the time of ordering on 2015/4/22.
  • the required number of consumption plans has been calculated as 100 in step S4: warehousing-derived amount calculation.
  • the required number of consumption plans can be rephrased as the planned number of consumption.
  • the warehousing amount calculation unit 123 acquires the consumption amount in the item 1351: item A, the planning date: 2015/4/22, and the consumption date: 2015/4/22 from the consumption plan information 135 illustrated in FIG. .
  • the consumption is 80.
  • the warehousing-derived amount calculation unit 123 acquires the consumption amount 1323 of the item 1321: part A and the consumption date: 2015/4/22 from the consumption record information 132 shown in FIG.
  • This consumption amount 1323 is the amount actually consumed, and is 80 in this case. Since both the planned consumption and the actual consumption are 80, it can be seen that there was no excess or deficiency of inventory, and that consumption was as required.
  • the required consumption amount is 100/4
  • the consumption date is 2015/4/22
  • the inventory fluctuation amount due to shipping can be summarized as follows: the required number of consumption plans for 2015/4/22 of part A is -100, and the fluctuation cause amount is +20.
  • the evaluation unit 124 creates the inventory excess / deficiency reason information 138 from the inventory transition information 131 and the warehousing-derived amount and the warehousing-derived amount obtained in steps S4 to S5, and stores the information in the storage unit 13.
  • FIG. 10 shows an example of a data table of the inventory excess / deficiency reason information 138.
  • the data table of FIG. 10 includes, for example, an item 1381, a date 1382, a stock 1383, a necessary procurement number 1384, a purchase unit cause 1385, a procurement fluctuation cause 1386, a consumption plan required number (displayed as the expected consumption number) 1387, and a demand fluctuation cause 1383. And the stockout cause 1389 is held.
  • the inventory 1383 is created from the inventory transition information 131.
  • the required procurement number 1384, the purchase unit cause 1385, and the procurement fluctuation cause 1386 are created from the results calculated by the step S4: the warehousing cause amount calculation unit 122.
  • the required number of consumption plans 1387, the demand fluctuation cause 1383, and the shortage cause 1389 are created based on the results calculated in step S4: the warehousing cause amount calculation unit 122.
  • the overstock / shortage reason display unit 118 of the control unit 11 performs the process of displaying the overstock / shortage reason in step S7.
  • the overstock / shortage reason output unit 118 outputs the overstock / shortage reason information 138 in a graph format. An example of the screen is shown in FIG.
  • 11 includes, for example, a master information field 1401, an inventory transition field 1402, an excess / shortage reason field 1403, a start date selection field 1404, and an end date selection field 1405.
  • the master information column 1401 is created from information acquired from the master information 136 and the analysis target information 137.
  • the inventory transition column 1402 is created from the inventory transition information 131.
  • the excess / deficiency reason column 1403 is created from the period information from the start date selection column 1404 to the end date selection column 1405 from the inventory excess / deficiency reason information 138.
  • each entry / exit amount may be displayed as a cumulative value or may be displayed in a stacked bar graph format.
  • the output format may be a bar graph arranged side by side as shown in FIG. 11 or another graph form. Further, for example, the reason for excess or shortage of inventory may be output to the network or storage device in any data format, or other output formats may be used.
  • the warehousing-derived amount is 20 pieces that increase due to purchase units and 10 pieces that decrease due to procurement fluctuations. That is, the inventory fluctuation amount (warehousing-derived amount) resulting from warehousing is ten.
  • the product is assembled using parts A and sent to the shipping process.
  • it is planned to consume 100 pieces for assembling the product.
  • the actual consumption does not match the planned value for reasons such as cancellation of orders.
  • the amount of actual consumption of the part A is 80, and a bar graph indicates that there are 20 parts A remaining.
  • the user indicates that the initial inventory of the part A before the start of analysis is 10, the inventory of the part A has increased by 10 for the reason on the warehousing side, As a result, the inventory of the part A is further increased by 20 pieces.
  • the inventory tracing device 1 classifies the reasons for excess or deficiency of inventory into warehousing causes and warehousing causes, and the respective cause amounts are calculated in the order of warehousing and exiting. It can be calculated from the comparison. Therefore, the inventory tracing apparatus 1 according to the present embodiment can clarify the reason for the excess or shortage of items.
  • the inventory tracing apparatus 1 of the present embodiment can output the reason for excess or deficiency in inventory, it can also be linked with, for example, an order management system or a production management system.
  • the inventory tracing apparatus 1 calculates the inventory fluctuation amount for each cause, such as the cause of purchase unit, the cause of procurement fluctuation, and the cause of demand fluctuation, the user is specifically in excess or shortage of inventory at any location. It is possible to grasp whether the cause of the problem has occurred, and usability is improved.
  • the inventory tracing apparatus 1 of the present embodiment can analyze the reason for excess or deficiency of inventory within the set period, it can analyze the cause of excess or deficiency of inventory according to the length of the product manufacturing period, improving usability. For example, even if the period from parts procurement to product shipment is relatively short, such as household electrical appliances, or if the period from part ordering to completion of construction is relatively long be able to.
  • the inventory tracing apparatus 1 can visualize and output the reason for excess or deficiency of the inventory, the user only looks at how much the inventory is excessive or insufficient for what reason. Can be easily grasped and the usability is improved.
  • a second embodiment will be described with reference to FIG.
  • Each of the following embodiments, including the present embodiment, corresponds to a modification of the first embodiment, and therefore the description will focus on differences from the first embodiment.
  • an article to be analyzed can be selected from a predetermined viewpoint prepared in advance.
  • step S2A which is a detailed modification of the process (S2) for setting the analysis target described in FIG. That is, step S2A in FIG. 12 can be replaced with step S2 in FIG.
  • a screen 141 for setting the analysis target is displayed on the user terminal 2 (S21).
  • the user selects an analysis target using the screen 141 (S22).
  • the analysis target setting screen 141 includes, for example, a viewpoint selection column 1411 and an item extraction column 1412, as shown on the lower side of FIG.
  • a viewpoint selection column 1411 is used to select a viewpoint for extracting an analysis target.
  • the viewpoint for example, “things that are likely to become bottlenecks”, “high cost”, “imports”, “things that have had delivery problems in the past”, and the like can be mentioned.
  • the user can also add viewpoints.
  • items related to the selected viewpoint are displayed in the item extraction column 1412.
  • step S2A After step S2A is executed, step S3 and subsequent steps in FIG. 2 are executed.
  • This embodiment which is configured in this way, also has the same function and effect as the first embodiment. Furthermore, in this embodiment, the user can easily extract and select an analysis target article by selecting one of the viewpoints prepared in advance. Therefore, the user can analyze by paying attention to the parts that are likely to have a problem of excess or shortage of inventory, which improves usability. For example, it is possible to analyze the reason for excess or shortage of inventory for products composed of many parts, products using special imported products, parts purchased from special factories with low production capacity, expensive parts, etc. it can.
  • a third embodiment will be described with reference to FIG.
  • the reason for inventory excess / shortage of each part constituting the product is analyzed.
  • FIG. 13 is a flowchart for explaining the operation of the inventory tracing apparatus 1 according to this embodiment.
  • the inventory tracing apparatus 1 acquires information for specifying a product to be analyzed from the user terminal 2 (S11). The user selects a product to be analyzed for the reason for excess or shortage of inventory from the product list displayed on the user terminal 2.
  • the inventory tracing device 1 identifies each part constituting the product designated by the user (S12).
  • the stock tracing apparatus 1 executes the processes of steps S14 to S17 described later for each component specified in step S12 (S13).
  • step S14 the inventory tracing apparatus 1 repeatedly executes the following steps S15 to S18 for the reason for daily inventory surplus / deficiency in order from the analysis start date to the analysis end date for the analysis target part (item). calculate.
  • Steps S14 to S17 correspond to steps S3 to S6 in FIG.
  • step S18 the inventory tracing apparatus 1 determines whether or not a predetermined threshold set for each of the purchase unit cause, the procurement change cause, and the demand change cause is exceeded. If the threshold value is exceeded for any reason (S18: YES), the stock tracing apparatus 1 displays the reason for excess or deficiency and issues a warning to the user (S19). The user can be warned by a warning message or a warning mark displayed on the screen of the user terminal 2 or by an e-mail addressed to the user.
  • This embodiment which is configured in this way, also has the same function and effect as the first embodiment. Furthermore, in this embodiment, simply by specifying a product, the reason why the inventory of each part constituting the product is excessive or insufficient is analyzed, and a warning is issued if necessary. Therefore, it is possible to always manage product inventory, analyze whether there is a problem in each process of procurement and production, and improve usability.
  • the above components, functions, processing units, processing means, etc. may be realized in hardware by designing some or all of them, for example, with an integrated circuit.
  • Each of the above-described configurations, functions, and the like may be realized by software by interpreting and executing a program that realizes each function by the processor.
  • Information such as a program, a table, and a file for realizing each function can be stored in a memory, a hard disk, a recording device such as an SSD (Solid State Drive), a recording medium such as an IC card, an SD card, and a DVD.

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Abstract

本発明の在庫分析装置１は、対象物品の在庫の原因が入庫側と出庫側のどちらにどの程度あるのかを解析する。在庫解析装置は、対象物品の入庫に関する情報から、入庫に起因する在庫変動量を算出する入庫起因量算出部１２２と、対象物品の出庫に関する情報から、出庫に起因する在庫変動量を算出する出庫起因量算出部１２３と、を備える。

Description

在庫解析装置および在庫解析方法
　本発明は、在庫解析装置および在庫解析方法に関する。
　見込みで製品を生産したり、部品を調達したりする企業では、できるだけ精度の高い計画を立てることで、実績との乖離を少なくし、在庫の過不足発生を抑制する。しかし実際には、どうしても計画と実績との間に乖離が生じてしまう。その際、計画データと実績データを照らし合わせることで、その乖離が生じた理由を分析することができる（特許文献１，２）。
　特許文献１に記載の技術では、生産工程における生産計画と実績との比較が対象であり、各変動要素（部品の調達リードタイム、製造リードタイム、製造工程毎の歩留り、在庫量）の実績値と基準値を比較し、両者の差が閾値の範囲外である場合にアラートを出力するようになっている。
　特許文献２に記載の技術では、部品調達における輸送計画と実績との比較が対象であり、未確定注文を基に作成した元輸送計画と、確定注文を基に作成した輸送計画と、輸送実績とを比較する。そして、特許文献２の技術では、元輸送計画を修正したために差異が生じたのか、それとも輸送計画どおりに輸送できなかったために計画と実績の間に差異が生じたのかを判断する。
特開２０１４－１９７３０８号公報 特開２００５－２８９５４３号公報
　特許文献１，２に記載の技術は、計画と実績の乖離を検出して警報を発することはできるが、在庫に過不足を生じた要因を究明することができない。従来技術では、在庫の過不足が入庫側の問題で生じたのか、それとも出庫側の問題で生じたのかを解析することができない。このため、例えば資材購入部署の問題で在庫が発生したのか、それとも生産部署の問題で在庫が発生したのかを特定することができず、適切な在庫管理を行うことができない。
　本発明は、上述の課題に鑑みてなされたもので、対象物品の在庫の原因が入庫側と出庫側のどちらにどの程度あるのかを解析できるようにした在庫解析装置および在庫解析方法を提供することにある。
　上記課題を解決すべく、本発明に従う在庫解析装置は、対象物品の在庫を解析する在庫解析装置であって、対象物品の入庫に関する情報から、入庫に起因する在庫変動量を算出する入庫起因量算出部と、対象物品の出庫に関する情報から、出庫に起因する在庫変動量を算出する出庫起因量算出部と、を備える。
　本発明によれば、対象物品の入庫に起因する在庫変動量と出庫に起因する在庫変動量とを算出して、対象物品の在庫の原因を解析することができる。
在庫解析装置の機能ブロック図である。 在庫解析装置の実施する在庫トレーシング処理のフローチャートである。 在庫推移情報の構成例を示す。 消費実績情報の構成例を示す。 発注実績情報の構成例を示す。 入庫実績情報の構成例を示す。 消費計画情報の構成例を示す。 マスタ情報の構成例を示す。 分析対象情報の構成例を示す。 在庫過不足理由情報の構成例を示す。 在庫過不足理由情報画面の例を示す。 第２実施例に係り、分析対象を設定する処理および分析対象設定画面の例を示す説明図である。 第３実施例に係り、在庫トレーシング処理のフローチャートである。
　以下、図面に基づいて、本発明の実施の形態を説明する。本実施形態では、対象物品の在庫過不足の原因（理由）が入庫と出庫のどちらにどの程度あるのかを解析する。対象物品としては、例えば、電機製品、機械製品、自動車、電車、航空機、コンベアやエスカレータ等の輸送装置、発電機、制御装置、制御盤、ストレージ装置、ＮＡＳ（Network Attached Storage ）などのネットワークストレージ、サーバ、水処理装置などを挙げることができる。
　これら対象物品の生産に際しては、見込値での製品生産・部品調達を行うため、需要変動に伴って在庫の過不足が発生する。また、部品調達の場合は、数量をまとめて発注したり（まとめ発注）、納期が遅延したりすることにより、必要な数と実際の数とに偏差が生じる。そこで、在庫の過不足理由を要因別に分類・究明し、各要因に対して対策することが課題である。
　そこで、本実施形態では、以下に述べるように、対象物品の在庫の過不足時の要因を明確化するため、過不足理由を入庫起因と出庫起因の２つに分類して、それぞれの影響度合いを算出する。さらに本実施形態では、在庫過不足の理由を、対象物品の入出庫順に、各理論値と実績値の比較から算出して表示する。
　「在庫解析装置」としての在庫トレーシング装置は、対象物品の実績情報と、計画情報と、マスタ情報とを入力情報とし、対象物品別（品目別）に計画と実績との乖離度合いを入庫起因と出庫起因に分類する。これにより、在庫トレーシング装置は、判定対象時点における在庫に至った経緯を明確化し、その結果をオペレータ（ユーザ）へ提示することができる。以下、「対象物品」を「品目」と呼ぶ場合がある。
　図１は、本実施例に係る在庫トレーシング装置１の機能ブロック図である。在庫トレーシング装置１は、コンピュータとして構成される。機能に着目すると、在庫トレーシング装置１は、例えば、制御部１１、演算部１２、記憶部１３、通信部１４を備える。演算部１２の処理で必要な情報は、通信部１４およびネットワークＣＮを介して、ユーザ端末２およびデータベース３から取得可能である。
　制御部１１、演算部１２、およびこれらが備える各機能部は、これらの機能を実現する回路デバイスなどのハードウェアを用いて構成することもできるし、これらの機能を実装したソフトウェアを演算装置が実行することによって構成することもできる。
　制御部１１は、例えば、在庫推移入力部１１１、消費実績入力部１１２、発注実績入力部１１３、入庫実績入力部１１４、消費計画入力部１１５、マスタ情報入力部１１６、「期間設定部」を兼ねる分析対象受付部１１７、「出力部」としての在庫過不足理由出力部１１８を備える。
　演算部１２は、例えば、繰り返し演算部１２１、入庫起因量算出部１２２、出庫起因量算出部１２３、評価部１２４を備える。
　記憶部１３は、例えば、在庫推移情報１３１、消費実績情報１３２、発注実績情報１３３、入庫実績情報１３４、消費計画情報１３５、マスタ情報１３６、分析対象情報１３７、在庫過不足理由情報１３８を保持する。記憶部１３は、例えば、ハードディスクドライブやフラッシュメモリデバイスなどの記憶装置から構成される。なお、上述した各機能部の動作と各情報の詳細については後述する。
　通信部１４は、通信ネットワークＣＮを介して、外部の装置であるユーザ端末２やデータベース３と通信するためのインターフェース装置である。通信部１４は、有線通信または無線通信のいずれを用いてもよい。
　ネットワークＣＮは、通常はＬＡＮ（Local Area Network）等のユーザの組織が管理する通信網である。ただし、これに限らず、ネットワークＣＮは、インターネット等の公衆通信網、ＷＡＮ（Wide Area Network）またはＶＰＮ（Virtual Private Network）等の一般公衆回線を一部に用いた通信網であってもよい。
　データベース３は、例えばＥＲＰ（Enterprise Resource Planning）等のシステム、またはそれに準じるデータを蓄積したデータベース、もしくは単なる記憶装置である。
　図２は、在庫トレーシング装置１の動作を説明するフローチャートである。以下、図２の各ステップについて詳細に説明する。
　（図２：ステップＳ１：入力情報読み込み）
　ステップＳ１は、制御部１１の各入力部１１２～１１６が行う入力情報の読み込み処理である。各入力部で必要とする情報は、通信部１４を介してユーザ端末２もしくデータベース３から在庫トレーシング装置１へ入力される。または、各入力部の必要とする情報は、図示せぬ入力インターフェースを介して直接、在庫トレーシング装置１へ入力することもできる。このようにして入力された情報は、制御部１１の各入力部１１２～１１６を経由して、記憶部１３に格納される。
　　＜在庫推移入力部＞
　在庫推移入力部１１１は、在庫推移情報１３１を受け付けると、その情報を記憶部１３に格納する。在庫推移情報１３１は、「対象物品」としての各品目の日々の在庫量に関する情報である。
　図３に在庫推移情報１３１のデータテーブルの一例を示す。図３の在庫推移情報１３１のデータテーブルは、例えば、品目１３１１、日付１３１２、および在庫量１３１３を保持している。ここで、在庫推移情報１３１は、データの取得タイミングによって数字の見え方が違ってくるため、日々同じ時間または同じ処理が終わったタイミングのデータであることが重要である。
　　＜消費実績入力部＞
　消費実績入力部１１２は、消費実績情報１３２を受け付けると、その情報を記憶部１３に格納する。消費実績情報１３２は、各品目の消費実績情報である。図４に、消費実績情報１３２のデータテーブルの一例を示す。図４のデータテーブルは、例えば、品目１３２１、消費日１３２２、および消費量１３２３を保持している。消費日１３２２とは、品目１３２２で特定される物品を生産などのために消費した日付を示す。
　　＜消費実績入力部＞
　発注実績入力部１１３は、発注実績情報１３３を受け付けると、その情報を記憶部１３に格納する。発注実績情報１３３は、各品目の発注実績情報である。図５に、発注実績情報１３３のデータテーブルの一例を示す。図５のデータテーブルは、例えば、発注番号１３３１、品目１３３２、発注日１３３３、納期日１３３４、および発注量１３３５を保持している。
　　＜入庫実績入力部＞
　入庫実績入力部１１４は、入庫実績情報１３４を受け付けると、その情報を記憶部１３に格納する。入庫実績情報１３４は、各品目の入庫実績情報である。図６に、入庫実績情報１３４のデータテーブルの一例を示す。図６のデータテーブルは、例えば、発注番号１３４１、枝番１３４２、品目１３４３、納期日１３４４、納入日１３４５、および納入量１３４６を保持している。
　　＜消費計画入力部＞
　消費計画入力部１１５は、消費計画情報１３５を受け付けると、その情報を記憶部１３に格納する。消費計画情報１３５は、各品目の各計画日における消費計画情報である。図７に、消費計画情報１３５のデータテーブルの一例を示す。図７のデータテーブルは、例えば、品目１３５１、計画日１３５２、消費日１３５３、および消費量１３５４を保持している。ここで、消費計画情報１３５は、計画を立案するタイミングによって数字の見え方が違ってくるため、決まった日の数字を読み込む必要がある。例えば、毎週月曜日に計画を立案する場合は、毎週月曜日の消費計画情報を入力情報として読み込む。
　　＜マスタ情報入力部＞
　マスタ情報入力部１１６は、マスタ情報１３６を受け付けると、その情報を記憶部１３に格納する。マスタ情報１３６は、各品目の仕入先別の購入単位と調達リードタイム情報である。図８に、マスタ情報１３６のデータテーブルの一例を示す。図８のデータテーブルは、例えば、品目１３６１、仕入先１３６２、購入単位１３６３、および調達リードタイム１３６４を保持している。
　（図２：ステップＳ２：分析対象設定）
　図２のステップＳ２では、分析対象を設定する処理を実行する。ステップＳ２は、分析対象受付部１１７が行う。分析対象受付部１１７は、分析対象情報１３７を受け付けると、その情報を記憶部１３に格納する。分析対象情報１３７とは、例えば、分析対象品目と分析期間情報である。分析期間とは、分析対象の品目の在庫の過不足理由について分析する期間である。図９に、分析対象情報１３７のデータテーブルの一例を示す。図９のデータテーブルは、例えば、対象品目１３７１、分析開始日１３７２、および分析終了日１３７３を保持している。
　（図２：ステップＳ３：繰り返し実行）
　図２のステップＳ３は、演算部１２の繰り返し演算部１２１が行う処理である。分析対象情報１３７に格納した分析対象品目１３７１に対して、分析開始日１３７２から分析終了日１３７３まで順に日々の在庫過不足理由について、以下のステップＳ４～Ｓ６を繰り返し実行し、算出する。
　（図２：ステップＳ４：入庫起因量算出）
　入庫起因量算出部１２２は、品目の過不足理由のうち、入庫処理に伴う過不足理由の起因量を算出する。入庫処理に伴う過不足理由として、購入単位起因や調達変動起因が挙げられる。部品調達では、大量購入による割引などを目的として、数量をまとめて発注することがある。まとめ発注により、必要以上に物品（部品）を購入することになる。必要な数と購入数量（発注数）との差分が、購入単位に起因する在庫変動量である購入単位起因量である。
　一方、サプライヤの供給能力が逼迫していたり、輸送遅延が発生したりした場合、発注通りに納品されないことがある。サプライヤの供給能力が逼迫している場合、発注数（サプライヤにとっての受注数）を複数に分割して納品する「分納」が発生する。分納などにより、発注数（発注実績）と実際に納品された数（入庫実績）とに差分が生じる。この差分が、調達した数の変動に起因する在庫変動量である調達変動起因量である。
　入庫起因量算出部１２２は、発注実績情報１３３、入庫実績情報１３４、消費計画情報１３５、およびマスタ情報１３６を記憶部１３から読み出し、これら情報１３３～１３６から購入単位起因量と調達変動起因量とを算出する。但し、入庫起因量は、購入単位起因量と調達変動起因量に限定されない。入庫起因量に他の要因を含めてもよい。
　本実施例では、品目の過不足理由の入庫起因を、購入単位起因と調達変動起因に分類して説明する。入庫起因量は、分析開始日から順に計算していく。本実施例では、図７の消費計画情報１３５の例に示すように、初めて消費が発生する日付を「２０１５／４／２２」としている。消費が発生するまでの間は在庫に変化は生じないため、分析開始日から最初の消費日の前日までの算出手順は割愛し、最初に消費が発生する２０１５／４／２２時点から説明する。
　入庫起因量算出部１２２は、まず２０１５／４／２２の調達必要数を算出する。入庫起因量算出部１２２は、図８に示すマスタ情報１３６より、対象部品である部品Ａに関わるマスタ情報を読み出す。入庫起因量算出部１２２は、仕入先１３６２：サプライヤＡから、購入単位１３６３：６０で、調達リードタイム１３６４：３週間という条件で部品Ａを仕入れることができるという情報を取得する。
　ここで、調達リードタイムが３週間であるため、入庫起因量算出部１２２は、消費日２０１５／４／２２の３週間前である２０１５／４／１に計画した消費計画から、２０１５／４／２２の調達必要数を算出できる。入庫起因量算出部１２２は、図７に示す消費計画情報１３５より、消費日１３５３が２０１５／４／２２以前の消費量１３５４：１００を取得する。
　入庫起因量算出部１２２は、図５に示す発注実績情報１３３より、発注日１３３３が２０１５／４／１より前に部品Ａを発注していないことを確認する。これにより、入庫起因量算出部１２２は、発注済であるにもかかわらず未だ納品されていない数量である発注済未入庫量が０であることを知る。
　もしも発注実績情報１３３に２０１５／４／１より前に発注した実績の記録がある場合、入庫起因量算出部１２２は、発注実績情報１３３と図６に示す入庫実績情報１３４と照らし合わせて、発注済未入庫量を算出する。
　入庫起因量算出部１２２は、消費計画必要数から発注済未入庫量を差し引くことで、２０１５／４／２２の調達必要数を算出する（調達必要数（１００）＝消費計画必要数（１００）－発注済未入庫量（０））。
　次に、入庫起因量算出部１２２は、購入単位起因量を算出する。調達必要数を算出した場合と同様に、調達リードタイムが３週間であるため、最初の消費日２０１５／４／２２の３週間前である２０１５／４／１に発注した発注実績から、２０１５／４／２２の時点での購入単位による差分が算出できる。
　そこで、入庫起因量算出部１２２は、図５に示す発注実績情報１３３から、発注番号１３３１：ＰＯ－００１、品目１３３２：部品Ａ、発注日１３３３：２０１５／４／１、納期日１３３４：２０１５／４／２２である、発注量１３３５を取得する。この場合の発注量１３３５は、１２０である。
　図８に示すマスタ情報１３６によれば、品目１３６１：部品Ａの購入単位１３６３は６０である。調達必要数は１００であるから、購入単位６０の倍数である１２０で発注していることが分かる。購入単位の倍数のうち、調達必要数以上となる最小の値が、発注量となる。必要な数は１００であり、発注した数は１２０である。従って、入庫起因量算出部１２２は、両者の差から購入単位起因量を算出する（購入単位起因量（２０）＝発注量（１２０）－消費計画必要数（１００））。
　最後に、入庫起因量算出部１２２は、調達変動起因量を算出する。入庫起因量算出部１２２は、発注番号１３３１：ＰＯ－００１に対して、図６に示す入庫実績情報１３４より、納期通りに入庫したか否かで調達変動起因量を算出する。
　図６に示す入庫実績情報１３４によれば、発注番号１３４１：ＰＯ－００１に２つの枝番１３４２が設定されているため、この発注に関して分納されていることがわかる。納期日１３４５を参照すると、納期である２０１５／４／２２に納められている納入量１３４６は１１０であることが分かる。よって、入庫起因量算出部１２２は、発注量１２０に対して、納期である２０１５／４／２２に納められた量は１１０であることを知る。これにより、入庫起因量算出部１２２は、発注量と納入量の差から調達変動起因量を算出する（調達変動起因量（－１０）＝納入量（１１０）－発注量（１２０））。
　以上から、入庫に起因する在庫変動量をまとめると、部品Ａの２０１５／４／２２の調達必要数は＋１００、購入単位起因量は＋２０、調達変動起因量は－１０と、それぞれ算出できる。
　（図２：ステップＳ５：出庫起因量算出）
　出庫起因量算出部１２３は、品目の過不足理由のうち、出庫処理に伴う過不足理由の起因量を算出する。出庫処理に伴う過不足理由として、需要変動起因や対策起因等が挙げられる。
　本実施例では、消費計画情報１３５に基づいて部品を調達するが、部品が届いた頃には計画値が変動してしまっており、在庫の過不足が発生することがある。このような手配した時期から実際に消費した時期までの変動によって発生した差分を、本実施例では需要変動起因量と呼ぶ。
　期末処理では、今後も消費が見込まれない部品（いわゆるデッドストック）を滅却処理することがある。さらに、検査などに用いる治具として使用する部品もある。これらのように、計画外で部品（物品）を消費することがある。このような計画外消費によって発生した差分を、本実施例では対策起因量と呼ぶ。
　なお、本実施例では図示を省略するが、要求量に対して在庫が不足していたために出庫できなかった場合や、前週に出庫できなかった欠品を遅れて出庫する場合がある。このような欠品によって生じた計画と実績との差分は、欠品起因量と呼ぶこともできる。
　出庫起因量算出部１２３は、消費実績情報１３２、消費計画情報１３５、およびマスタ情報１３６を記憶部１３から読み出し、需要変動起因量、欠品起因量、および対策起因量を算出する。出庫起因量は、上述の例に限らない。他の理由を追加してもよい。
　以下、品目の過不足理由の出庫起因として、需要変動起因を例に挙げて説明する。出庫起因量算出部１２３は、ステップＳ５と同様に、分析開始日から順に計算していくが、初めて消費が発生する２０１５／４／２２までは変化が生じないため、分析開始日から最初の消費日の前日までの算出手順は説明を割愛し、２０１５／４／２２時点の出庫起因量から説明する。
　最初に、出庫起因量算出部１２３は、２０１５／４／２２の発注時点での消費計画必要数を算出する。消費計画必要数は、ステップＳ４：入庫起因量算出において、１００と計算済である。消費計画必要数は、消費予定数と言い換えることもできる。
　次に、出庫起因量算出部１２３は、図７に示す消費計画情報１３５から、品目１３５１：品目Ａ、計画日：２０１５／４／２２、消費日：２０１５／４／２２における消費量を取得する。消費量は、８０である。
　出庫起因量算出部１２３は、図４に示す消費実績情報１３２から、品目１３２１：部品Ａ、消費日：２０１５／４／２２の消費量１３２３を取得する。この消費量１３２３は、実際に消費した量であり、この場合は８０である。予定の消費量も実際の消費量も８０であるから、在庫の過不足は生じておらず、要求通りに消費できたことが分かる。
　よって、消費計画必要数１００に対して、消費日である２０１５／４／２２に、要求通りに消費でき、その日の消費量は８０であることが分かる。
　以上から出庫に起因する在庫変動量をまとめると、部品Ａの２０１５／４／２２の消費計画必要数は－１００、変動起因量は＋２０、と算出できる。
　（図２：ステップＳ６：在庫過不足理由格納）
　図２のステップＳ６の在庫過不足理由格納処理は、評価部１２４が行う。評価部１２４は、在庫推移情報１３１と、ステップＳ４～Ｓ５で求めた入庫起因量および出庫起因量とから、在庫過不足理由情報１３８を作成し、その情報を記憶部１３に格納する。
　図１０に、在庫過不足理由情報１３８のデータテーブルの一例を示す。図１０のデータテーブルは、例えば、品目１３８１、日付１３８２、在庫１３８３、調達必要数１３８４、購入単位起因１３８５、調達変動起因１３８６、消費計画必要数（消費予定数と表示）１３８７、需要変動起因１３８３および欠品起因１３８９を保持する。
　ここで、在庫１３８３は、在庫推移情報１３１より作成する。調達必要数１３８４、購入単位起因１３８５および調達変動起因１３８６は、ステップＳ４：入庫起因量算出部１２２で算出した結果より作成する。消費計画必要数１３８７、需要変動起因１３８３および欠品起因１３８９は、ステップＳ４：入庫起因量算出部１２２で算出した結果より作成する。
　（図２：ステップＳ７：在庫過不足理由表示）
　ステップＳ７の在庫過不足理由の表示処理は、制御部１１の在庫過不足理由出力部１１８が行う。在庫過不足理由出力部１１８は、在庫過不足理由情報１３８をグラフ形式で出力する。その画面例を図１１に示す。
　図１１に示す在庫過不足理由情報画面１４０は、例えば、マスタ情報欄１４０１、在庫推移欄１４０２、過不足理由欄１４０３、開始日付選択欄１４０４および終了日付選択欄１４０５を有する。
　マスタ情報欄１４０１は、マスタ情報１３６および分析対象情報１３７から取得する情報より作成する。在庫推移欄１４０２は、在庫推移情報１３１より作成する。過不足理由欄１４０３は、在庫過不足理由情報１３８より、開始日付選択欄１４０４から終了日付選択欄１４０５までの期間の情報から作成する。複数の日付にまたがった場合は、各入出庫起因量は累計値で表示しても良いし、積み上げ棒グラフ形式で表示しても良い。
　出力形式は、図１１に示すように棒グラフを横に並べても良いし、別のグラフ形態でも構わない。また例えば、任意のデータ形式によってネットワークまたは記憶装置に対して在庫過不足理由を出力してもよいし、その他の出力形式でも良い。
　在庫過不足理由欄１４０３に着目すると、分析対象の初日である２０１５／０４／１５において、部品Ａの在庫は１０個である。消費計画情報１３５から求まる調達必要数は１００個である。しかし、部品Ａは６０個単位で購入する必要があるため、必要数よりも２０個多い１２０個購入（発注）することになる。
　１２０個発注したが、何らかの理由で実際に納期に納品された部品Ａの数は１１０個だけであり、残りの１０個は未納である。このように入庫起因量は、購入単位に起因して増える２０個と、調達変動に起因して減少する１０個となる。つまり、入庫に起因する在庫変動量（入庫起因量）は、１０個である。
　出庫側では、部品Ａを用いて製品を組み立てて、出荷工程などへ送る。ここでは、製品の組立に１００個を消費する予定である。しかし、実際には、受注取り消しなどの理由で、実際の消費量は計画値に一致しない。図１１に示す例では、部品Ａが実際に消費された量は８０個であり、２０個余ったことが棒グラフで示されている。
　ユーザは、図１１の在庫過不足理由欄１４０３から、分析開始前の部品Ａの初期在庫が１０個であること、入庫側の理由によって部品Ａの在庫が１０個増加したこと、出庫側の理由によって部品Ａの在庫がさらに２０個増加したこと、を知る。
　このように構成される本実施例では、在庫トレーシング装置１は、在庫の過不足理由を入庫起因と出庫起因とに分類し、それぞれの起因量を入出庫順に、各理論値と実績値の比較から算出することができる。従って、本実施例に係る在庫トレーシング装置１は、品目の在庫過不足理由を明確にすることができる。
　さらに本実施例の在庫トレーシング装置１は、在庫の過不足理由を出力できるため、例えば、発注管理システムや生産管理システムなどと連携することもできる。
　さらに本実施例の在庫トレーシング装置１は、購入単位起因、調達変動起因、需要変動起因のように、原因ごとに在庫変動量を算出するため、ユーザは、具体的にどの箇所で在庫過不足の原因が生じたのかを把握することができ、使い勝手が向上する。
　さらに本実施例の在庫トレーシング装置１は、設定した期間内で在庫の過不足理由を分析できるため、製品製造期間の長短に応じて、在庫過不足の原因を分析でき、使い勝手が向上する。例えば、家庭電気製品のように部品の調達から製品出荷までの期間が比較的短い場合でも、発電所などの部品発注から工事完了までの期間が比較的長い場合でも、いずれの場合にも対応することができる。
　さらに本実施例の在庫トレーシング装置１は、在庫の過不足理由を可視化して出力することができるため、ユーザは、どのような理由でどの程度在庫に過不足が生じたのかを一見するだけで容易に把握することができ、使い勝手が向上する。
　図１２を用いて第２実施例を説明する。本実施例を含む以下の各実施例は、第１実施例の変形例に相当するため、第１実施例との差異を中心に説明する。本実施例では、予め用意された所定の観点で、分析対象となる物品を選択できるようにしている。
　図１２のフローチャートは、図２で述べた分析対象を設定する処理（Ｓ２）の詳細な変形例であるステップＳ２Ａを示す。つまり、図１２のステップＳ２Ａは、図２のステップＳ２に置き換えることができる。
　本実施例では、分析対象設定処理に移行すると（Ｓ２Ａ）、分析対象を設定するための画面１４１をユーザ端末２へ表示する（Ｓ２１）。ユーザは、画面１４１を用いて、分析対象を選択する（Ｓ２２）。
　分析対象設定画面１４１は、図１２の下側に示すように、例えば、観点選択欄１４１１と、品目抽出欄１４１２を備える。観点選択欄１４１１は、分析対象抽出用の観点を選択するためのものである。観点としては、例えば、「ボトルネックになりやすいもの」、「コストの高いもの」、「輸入品」、「過去に納期トラブルのあったもの」などを挙げることができる。ユーザは、観点を追加することもできる。ユーザが分析対象の観点を選択すると、選択された観点に関連する品目が品目抽出欄１４１２に表示される。
　観点と品目（物品）の対応付けは、ユーザが手動で行ってもよいし、図外のコンピュータから在庫トレーシング装置１に観点と品目の対応付けリストを送信してもよい。ステップＳ２Ａを実行した後で、図２のステップＳ３以下が実行される。
　このように構成される本実施例も第１実施例と同様の作用効果を奏する。さらに本実施例では、ユーザは、予め用意された観点の中からいずれかの観点を選択することで、分析対象の物品を容易に抽出して選択することができる。従って、ユーザは、在庫の過不足が問題になりやすい部品に注目して分析することもでき、使い勝手が向上する。例えば、多数の部品から構成される製品や、特殊な輸入品を使用する製品、生産能力が小さい特殊な工場から仕入れる部品、高価な部品などを対象として、在庫の過不足理由を分析することができる。
　図１３を用いて第３実施例を説明する。本実施例では、ユーザが分析対象の製品を指定しておくと、その製品を構成する各部品の在庫過不足理由をそれぞれ分析する。
　図１３は、本実施例による在庫トレーシング装置１の動作を説明するフローチャートである。
　最初に、在庫トレーシング装置１は、分析対象の製品を特定する情報をユーザ端末２から取得する（Ｓ１１）。ユーザは、ユーザ端末２に表示される製品一覧から、在庫過不足理由の分析対象とする製品を選択する。
　在庫トレーシング装置１は、ユーザにより指定された製品を構成する各部品を特定する（Ｓ１２）。在庫トレーシング装置１は、後述するステップＳ１４～Ｓ１７の処理を、ステップＳ１２で特定した各部品についてそれぞれ実行する（Ｓ１３）。
　ステップＳ１４において、在庫トレーシング装置１は、分析対象の部品（品目）に対して、分析開始日から分析終了日まで順に日々の在庫過不足理由について、以下のステップＳ１５～Ｓ１８を繰り返し実行し、算出する。ステップＳ１４～Ｓ１７は、図２のステップＳ３～Ｓ６に対応するため、その説明を省略する。
　ステップＳ１８において、在庫トレーシング装置１は、購入単位起因、調達変動起因、需要変動起因のそれぞれに設定された所定の閾値を超えたか判定する。いずれかの起因において閾値を越えた場合（Ｓ１８：ＹＥＳ）、在庫トレーシング装置１は、その過不足理由を表示すると共に、ユーザへ警告を発する（Ｓ１９）。ユーザ端末２の画面に表示する警告メッセージまたは警告マークによって、または、ユーザに向けた電子メールによって、ユーザに警告することができる。
　このように構成される本実施例も第１実施例と同様の作用効果を奏する。さらに本実施例では、製品を指定するだけで、その製品を構成する各部品の在庫に過不足が生じる理由を分析し、必要な場合は警告を発する。従って、常時、製品の在庫を管理することができ、調達や生産の各工程に問題がないかを分析することができ、使い勝手が向上する。
　なお、本発明は上述した実施形態に限定されるものではなく、様々な変形例を含む。上記実施形態は本発明を分かりやすく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。
　上記各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部や全部を、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、ハードディスク、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）等の記録装置、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の記録媒体に格納することができる。
　１：在庫トレーシング装置、１１：制御部、１２：演算部、１３：記憶部、１１７：分析対象受付部、１１８：在庫過不足理由出力部、１２２：入庫起因量算出部、１２３：出庫起因量算出部

Claims (10)

  1. 　対象物品の在庫を解析する在庫解析装置であって、
    　前記対象物品の入庫に関する情報から、入庫に起因する在庫変動量を算出する入庫起因量算出部と、
    　前記対象物品の出庫に関する情報から、出庫に起因する在庫変動量を算出する出庫起因量算出部と、
    を備える在庫解析装置。
  2. 　前記入庫に起因する在庫変動量および前記出庫に起因する在庫変動量を出力する出力部をさらに備える、
    請求項１に記載の在庫解析装置。
  3. 　前記入庫に関する情報は、前記対象物品の入庫に関する計画情報および実績情報を含んでおり、
    　前記出庫に関する情報は、前記対象物品の出庫に関する計画情報および実績情報を含んでいる、
    請求項２に記載の在庫解析装置。
  4. 　前記対象物品の入庫に関する計画情報および出庫に関する計画情報は、前記対象物品の消費について作成される消費計画情報を含んでおり、
    　前記入庫実績情報は、前記対象物品の発注実績を示す発注実績情報と、発注数のうち実際に入庫した数を示す入庫実績情報とを含んでおり、
    　前記出庫実績情報は、前記対象物品のうち実際に消費した数を示す消費実績情報を含んでいる、
    請求項３に記載の在庫解析装置。
  5. 　前記入庫起因量算出部または前記出庫起因量算出部は、異なる原因ごとに在庫変動量を算出する、
    請求項４に記載の在庫解析装置。
  6. 　前記入庫起因量算出部および前記出庫起因量算出部の算出対象となる期間を設定する期間設定部をさらに備える、
    請求項５に記載の在庫解析装置。
  7. 　前記出力部は、前記入庫に起因する在庫変動量および前記出庫に起因する在庫変動量を可視化して出力する、
    請求項１～６のいずれか一項に記載の在庫解析装置。
  8. 　予め用意された所定の観点のうちいずれかの観点を選択することで、前記対象物品を選択する分析対象設定部を備える、
    請求項１に記載の在庫解析装置。
  9. 　選択された製品を構成する各部品を前記対象物品として、前記入庫起因量算出部と前記出庫起因量算出部がそれぞれ在庫変動量を算出する、
    請求項１に記載の在庫解析装置。
  10. 　対象物品の在庫をコンピュータで解析する在庫解析方法であって、
    　前記コンピュータは、
    　　前記対象物品の入庫に関する情報から、入庫に起因する在庫変動量を算出し、
    　　前記対象物品の出庫に関する情報から、出庫に起因する在庫変動量を算出し、
    　　前記入庫に起因する在庫変動量および前記出庫に起因する在庫変動量を出力する、
    在庫解析方法。
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