(57)【要約】【課題】搬送先の保管能力を踏まえて合理的に適正在庫を決定できるようにする。【解決手段】適正在庫決定支援装置１００は、複数の対象物及び複数の搬送先を対象として、各搬送先で持つべき適正在庫を決定する。安全在庫計算部１０３は、設定された在庫管理メッシュ単位で、搬送先毎の搬送実績情報と、搬送先毎及び銘柄毎の平均使用量情報とを用いて、各搬送先で持つべき安全在庫（需要供給がばらついても欠品を起こさないように持つ在庫）を計算する。適正在庫計算部１０４は、前記在庫管理メッシュ単位で、搬送先毎の搬送実績情報を用いて、ランニング在庫であるサイクル在庫を計算し、安全在庫と足し合わせて、適正在庫を計算する。適正在庫上限値計算部１０５は、搬送先毎の搬送実績情報を用いて計算される例えば一日あたりの最大入荷量と、搬送先毎のヤード能力上限値とに基づいて、各搬送先の適正在庫上限値を計算する。【選択図】図１
2020017127.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の対象物が搬送される搬送先で持つべき適正在庫を決定することを支援する適正在庫決定支援装置であって、
前記対象物毎の搬送実績情報、前記搬送先の保管能力上限値を入力する入力手段と、
需要供給がばらついても欠品を起こさないように持つ安全在庫と、前記搬送実績情報とを用いて適正在庫を計算する適正在庫計算手段と、
前記搬送実績情報を用いて計算される所定期間あたりの最大入荷量と、前記能力上限値とに基づいて、適正在庫上限値を計算する適正在庫上限値計算手段と、
前記適正在庫計算手段で計算された適正在庫と、前記適正在庫上限値計算手段で計算された適正在庫上限値とを比較して、適正在庫上限値を違反しない適正在庫を決定する適正在庫決定手段とを備えたことを特徴とする適正在庫決定支援装置。
【請求項２】
前記適正在庫計算手段は、前記複数の対象物をグループ分けした在庫管理メッシュを計算単位として、適正在庫を計算することを特徴とする請求項１に記載の適正在庫決定支援装置。
【請求項３】
前記適正在庫計算手段は、在庫管理メッシュの組み合わせを異ならせた複数のグループ分けパターンを用いて、当該グループ分けパターン毎に適正在庫を計算することを特徴とする請求項２に記載の適正在庫決定支援装置。
【請求項４】
前記入力手段は、前記対象物毎の属性情報、前記対象物毎の在庫実績情報をさらに入力し、
前記属性情報及び前記在庫実績情報を用いて在庫管理メッシュを設定する在庫管理メッシュ設定手段を備えたことを特徴とする請求項３に記載の適正在庫決定支援装置。
【請求項５】
前記在庫管理メッシュ設定手段は、前記属性情報に基づいて前記複数の対象物をグループ分けし、前記在庫実績情報を用いて計算される在庫切れ確率に応じて在庫管理メッシュを設定することを特徴とする請求項４に記載の適正在庫決定支援装置。
【請求項６】
前記在庫管理メッシュ設定手段は、前記属性情報に基づいて細かいグループ分けから粗いグループ分けへと順にグループ分けすることを特徴とする請求項４又は５に記載の適正在庫決定支援装置。
【請求項７】
前記入力手段は、前記対象物毎の平均使用量情報をさらに入力し、
前記搬送実績情報及び前記平均使用量情報を用いて安全在庫を計算する安全在庫計算手段を備え、
前記適正在庫計算手段は、前記搬送実績情報に含まれる入荷量を用いてランニング在庫であるサイクル在庫を計算し、前記安全在庫計算手段で計算された安全在庫と足し合わせて、適正在庫を計算することを特徴とする請求項１乃至６のいずれか１項に記載の適正在庫決定支援装置。
【請求項８】
前記安全在庫計算手段は、前記搬送実績情報に含まれる搬送間隔がガンマ分布に従うとして、パラメータを推定して安全在庫日数を計算し、前記平均使用量情報を用いて安全在庫を計算することを特徴とする請求項７に記載の適正在庫決定支援装置。
【請求項９】
前記適正在庫上限値計算手段は、前記搬送実績情報に含まれる搬送タイミングがポアソン分布、前記搬送実績情報に含まれる入荷量がガンマ分布に従うとして、前記所定期間あたりの最大入荷量をｔｗｅｅｄｉｅ分布で計算し、前記能力上限値の関係から適正在庫上限値を計算することを特徴とする請求項１乃至８のいずれか１項に記載の適正在庫決定支援装置。
【請求項１０】
複数の対象物が搬送される搬送先で持つべき適正在庫を決定することを支援する適正在庫決定支援方法であって、
入力手段が、前記対象物毎の搬送実績情報、前記搬送先の保管能力上限値を入力するステップと、
適正在庫計算手段が、需要供給がばらついても欠品を起こさないように持つ安全在庫と、前記搬送実績情報とを用いて適正在庫を計算するステップと、
適正在庫上限値計算手段が、前記搬送実績情報を用いて計算される所定期間あたりの最大入荷量と、前記能力上限値とに基づいて、適正在庫上限値を計算するステップと、
適正在庫決定手段が、前記適正在庫計算手段で計算された適正在庫と、前記適正在庫上限値計算手段で計算された適正在庫上限値とを比較して、適正在庫上限値を違反しない適正在庫を決定するステップとを有することを特徴とする適正在庫決定支援方法。
【請求項１１】
複数の対象物が搬送される搬送先で持つべき適正在庫を決定することを支援するためのプログラムであって、
前記対象物毎の搬送実績情報、前記搬送先の保管能力上限値を入力する処理と、
需要供給がばらついても欠品を起こさないように持つ安全在庫と、前記搬送実績情報とを用いて適正在庫を計算する処理と、
前記搬送実績情報を用いて計算される所定期間あたりの最大入荷量と、前記能力上限値とに基づいて、適正在庫上限値を計算する処理と、
前記計算された適正在庫と、前記計算された適正在庫上限値とを比較して、適正在庫上限値を違反しない適正在庫を決定する処理とをコンピュータに実行させるためプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、複数の対象物が搬送される搬送先で持つべき適正在庫を決定することを支援する適正在庫決定支援装置、方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
鉄鋼メーカ、化学メーカ、石油メーカ、電力会社等では、工場、商業施設、在庫拠点等の搬送先（例えば、納品先）に、原料、材料、製品、商品等の対象物を例えば海外から船舶で輸入し、搬送先で在庫として保管する。在庫の持ち過ぎは、キャッシュフローの鈍化や管理コストの増加を招く。その一方で、在庫が少なすぎると、品質劣化や欠品の発生によって、減産や生産停止を招きかねない。
【０００３】
在庫の過多、過少を避けるためには、対象物の需要供給のばらつきを評価して、管理目標とする平均在庫（適正在庫と呼ぶ）を設定することが望ましい。図１０を参照して、適正在庫の考え方を説明する。図１０は、適正在庫の考え方を説明するための図であり、横軸は時間、縦軸は在庫量を示し、在庫の推移を表す。適正在庫は、在庫の定常的な変動分だけ持つランニング在庫であるサイクル在庫と、需要供給がばらついても欠品を起こさないように持つ安全在庫とを足し合わせたものである（非特許文献１を参照のこと）。この適正在庫を決めることで、キャッシュフローの鈍化や管理コストの増加を防ぎつつ、品質劣化や欠品の発生を防ぐことができる。
【０００４】
この種の技術として、例えば特許文献１には、過去の需要の予測量と実績量に基づいて安全在庫率を算出し、将来の需要の予測量に安全在庫率を掛けて安全在庫を算出する安全在庫算出方法において、算出された安全在庫率が所定の上限値を超えたか否か判定し、該上限値を超えた場合には、算出された安全在庫率の代わりに該上限値を掛けて安全在庫を算出する手法が開示されている。
また、特許文献２には、多品種少量品の安全在庫を適切に算出することを目的として、複数の種別の部品を所定の方法でグルーピングして、各部品グループを母集団として標準偏差モデルを算出して、各部品グループの標準偏差モデルと予め設定した各部品の安全係数より各部品の安全在庫を算出する手法が開示されている。
なお、上記特許文献１、２ともに、非特許文献１の適正在庫算出手法を用いることで、安全在庫にサイクル在庫を足し合わせて適正在庫を計算できる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０００−２０７４７９号公報
【特許文献２】特開２００８−２９３３１９号公報
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】勝呂隆男著、「適正在庫の考え方・求め方」、２００３年９月１０日発行、日刊工業新聞社
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、特許文献１では、安全在庫率の上限及び下限の合理的な設定方法は示されておらず、安全在庫の計算結果から得られる適正在庫の上限及び下限は実務者の勘に依存する。また、特許文献２には、グルーピングにより安全在庫を設定する方法が示されているものの、安全在庫から計算される適正在庫が、設備や置き場の能力を超えないことを保証できていない。
在庫管理において、在庫が搬送先の保管能力を超えると、入荷する対象物を保管することができず、船舶の洋上滞船を招き、ペナルティとして追加料金を支払わなければならないことになる。
したがって、適正在庫は、搬送先の保管能力を踏まえて合理的に決定する必要がある。適正在庫が搬送先の保管能力を超えている場合は、管理すべき対象物を減らすことや、代替可能な対象物を集約すること等が求められる。
【０００８】
本発明は上記のような点に鑑みてなされたものであり、搬送先の保管能力を踏まえて合理的に適正在庫を決定できるようにすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記の課題を解決するための本発明の要旨は、以下のとおりである。
［１］  複数の対象物が搬送される搬送先で持つべき適正在庫を決定することを支援する適正在庫決定支援装置であって、
前記対象物毎の搬送実績情報、前記搬送先の保管能力上限値を入力する入力手段と、
需要供給がばらついても欠品を起こさないように持つ安全在庫と、前記搬送実績情報とを用いて適正在庫を計算する適正在庫計算手段と、
前記搬送実績情報を用いて計算される所定期間あたりの最大入荷量と、前記能力上限値とに基づいて、適正在庫上限値を計算する適正在庫上限値計算手段と、
前記適正在庫計算手段で計算された適正在庫と、前記適正在庫上限値計算手段で計算された適正在庫上限値とを比較して、適正在庫上限値を違反しない適正在庫を決定する適正在庫決定手段とを備えたことを特徴とする適正在庫決定支援装置。
［２］  前記適正在庫計算手段は、前記複数の対象物をグループ分けした在庫管理メッシュを計算単位として、適正在庫を計算することを特徴とする［１］に記載の適正在庫決定支援装置。
［３］  前記適正在庫計算手段は、在庫管理メッシュの組み合わせを異ならせた複数のグループ分けパターンを用いて、当該グループ分けパターン毎に適正在庫を計算することを特徴とする［２］に記載の適正在庫決定支援装置。
［４］  前記入力手段は、前記対象物毎の属性情報、前記対象物毎の在庫実績情報をさらに入力し、
前記属性情報及び前記在庫実績情報を用いて在庫管理メッシュを設定する在庫管理メッシュ設定手段を備えたことを特徴とする［３］に記載の適正在庫決定支援装置。
［５］  前記在庫管理メッシュ設定手段は、前記属性情報に基づいて前記複数の対象物をグループ分けし、前記在庫実績情報を用いて計算される在庫切れ確率に応じて在庫管理メッシュを設定することを特徴とする［４］に記載の適正在庫決定支援装置。
［６］  前記在庫管理メッシュ設定手段は、前記属性情報に基づいて細かいグループ分けから粗いグループ分けへと順にグループ分けすることを特徴とする［４］又は［５］に記載の適正在庫決定支援装置。
［７］  前記入力手段は、前記対象物毎の平均使用量情報をさらに入力し、
前記搬送実績情報及び前記平均使用量情報を用いて安全在庫を計算する安全在庫計算手段を備え、
前記適正在庫計算手段は、前記搬送実績情報に含まれる入荷量を用いてランニング在庫であるサイクル在庫を計算し、前記安全在庫計算手段で計算された安全在庫と足し合わせて、適正在庫を計算することを特徴とする［１］乃至［６］のいずれか一つに記載の適正在庫決定支援装置。
［８］  前記安全在庫計算手段は、前記搬送実績情報に含まれる搬送間隔がガンマ分布に従うとして、パラメータを推定して安全在庫日数を計算し、前記平均使用量情報を用いて安全在庫を計算することを特徴とする［７］に記載の適正在庫決定支援装置。
［９］  前記適正在庫上限値計算手段は、前記搬送実績情報に含まれる搬送タイミングがポアソン分布、前記搬送実績情報に含まれる入荷量がガンマ分布に従うとして、前記所定期間あたりの最大入荷量をｔｗｅｅｄｉｅ分布で計算し、前記能力上限値の関係から適正在庫上限値を計算することを特徴とする［１］乃至［８］のいずれか一つに記載の適正在庫決定支援装置。
［１０］  複数の対象物が搬送される搬送先で持つべき適正在庫を決定することを支援する適正在庫決定支援方法であって、
入力手段が、前記対象物毎の搬送実績情報、前記搬送先の保管能力上限値を入力するステップと、
適正在庫計算手段が、需要供給がばらついても欠品を起こさないように持つ安全在庫と、前記搬送実績情報とを用いて適正在庫を計算するステップと、
適正在庫上限値計算手段が、前記搬送実績情報を用いて計算される所定期間あたりの最大入荷量と、前記能力上限値とに基づいて、適正在庫上限値を計算するステップと、
適正在庫決定手段が、前記適正在庫計算手段で計算された適正在庫と、前記適正在庫上限値計算手段で計算された適正在庫上限値とを比較して、適正在庫上限値を違反しない適正在庫を決定するステップとを有することを特徴とする適正在庫決定支援方法。
［１１］  複数の対象物が搬送される搬送先で持つべき適正在庫を決定することを支援するためのプログラムであって、
前記対象物毎の搬送実績情報、前記搬送先の保管能力上限値を入力する処理と、
需要供給がばらついても欠品を起こさないように持つ安全在庫と、前記搬送実績情報とを用いて適正在庫を計算する処理と、
前記搬送実績情報を用いて計算される所定期間あたりの最大入荷量と、前記能力上限値とに基づいて、適正在庫上限値を計算する処理と、
前記計算された適正在庫と、前記計算された適正在庫上限値とを比較して、適正在庫上限値を違反しない適正在庫を決定する処理とをコンピュータに実行させるためプログラム。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、搬送先の保管能力を踏まえて合理的に適正在庫を決定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本実施形態に係る適正在庫決定支援装置の機能構成を示す図である。
【図２】本実施形態に係る適正在庫決定支援装置による適正在庫決定支援方法を示すフローチャートである。
【図３】在庫管理メッシュを設定した結果を示す図である。
【図４】在庫管理メッシュを設定した結果を示す図である。
【図５】搬送先への船舶の到着間隔を示すヒストグラムと、ガンマ分布による近似曲線とを示す図である。
【図６】搬送先への船舶の到着間隔を示すヒストグラムと、指数分布による近似曲線とを示す図である。
【図７】搬送先の入荷量のヒストグラムと、ガンマ分布による近似曲線とを示す図である。
【図８】一日あたりの確率変数Ｗ（ｔ＝１）の発生確率を求めた結果を示す図である。
【図９】搬送先の平均在庫が適正在庫上限値に一致するように、初期在庫を設定し、配船計画のシミュレーションを実施して、その結果得られた在庫推移の結果を示す図である。
【図１０】適正在庫の考え方を説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、添付図面を参照して、本発明の好適な実施形態について説明する。
図１は、本実施形態に係る適正在庫決定支援装置１００の機能構成を示す図である。
適正在庫決定支援装置１００は、複数の対象物及び複数の搬送先を対象として、各搬送先で持つべき適正在庫を決定する。適正在庫決定支援装置１００は、入力部１０１と、在庫管理メッシュ設定部１０２、安全在庫計算部１０３と、適正在庫計算部１０４と、適正在庫上限値計算部１０５と、適正在庫決定部１０６と、出力部１０７とを備える。また、適正在庫決定支援装置１００は、ポインティングデバイスやキーボード等の入力装置２０１と、ディスプレイ等の出力装置２０２とを備える。また、適正在庫決定支援装置１００には、記憶装置３００が接続する。
【００１３】
記憶装置３００には、適正在庫を決定するのに用いられる情報が保存、管理されている。記憶装置３００で保存、管理される情報には、詳細は後述するが、搬送先毎の搬送実績情報と、搬送先毎及び銘柄毎の平均使用量情報と、搬送先毎及び銘柄毎の在庫実績情報と、銘柄毎の属性情報と、搬送先毎の保管能力上限値（以下、ヤード能力上限値と呼ぶ）とを含む。銘柄とは、対象物名であり、これにより対象物が特定される。
【００１４】
入力部１０１は、記憶装置３００から、適正在庫を決定するのに用いられる情報を取り込む。
【００１５】
在庫管理メッシュ設定部１０２は、銘柄毎の属性情報と、搬送先毎及び銘柄毎の在庫実績情報とを用いて、搬送先毎に在庫管理メッシュを設定する。在庫管理メッシュは、複数の銘柄をグループ分けし、必要に応じて集約したものであり、ここで設定した在庫管理メッシュを計算単位として、安全在庫及び適正在庫を計算する。在庫管理メッシュ設定部１０２は、在庫管理メッシュの組み合わせを異ならせた複数のグループ分けパターン（後述する図３、図４）を設定する。
【００１６】
安全在庫計算部１０３は、在庫管理メッシュ設定部１０２で設定された在庫管理メッシュ単位で、搬送先毎の搬送実績情報と、搬送先毎及び銘柄毎の平均使用量情報とを用いて、各搬送先で持つべき安全在庫を計算する。安全在庫は、需要供給がばらついても欠品を起こさないように持つ在庫である。
【００１７】
適正在庫計算部１０４は、在庫管理メッシュ設定部１０２で設定された在庫管理メッシュ単位で、搬送先毎の搬送実績情報を用いて、ランニング在庫であるサイクル在庫を計算し、安全在庫計算部１０３で計算された安全在庫と足し合わせて、適正在庫を計算する。
【００１８】
適正在庫上限値計算部１０５は、搬送先毎の搬送実績情報を用いて計算される所定期間あたり（例えば一日あたり）の最大入荷量と、搬送先毎のヤード能力上限値とに基づいて、各搬送先の適正在庫上限値を計算する。
【００１９】
適正在庫決定部１０６は、適正在庫計算部１０４で計算された適正在庫と、適正在庫上限値計算部１０５で計算された適正在庫上限値とを比較して、適正在庫上限値を違反しない適正在庫を、各搬送先で持つべき適正在庫として決定する。
【００２０】
出力部１０７は、各部での計算結果、例えば適正在庫計算部１０４で計算された適正在庫、適正在庫上限値計算部１０５で計算された適正在庫上限値、適正在庫決定部１０６で決定された適正在庫を出力する。ここでいう出力とは、例えば出力装置２０２に表示したり、本装置１００の外部のコンピュータ装置や記憶装置に送出したりすることをいう。
【００２１】
図２は、本実施形態に係る適正在庫決定支援装置１００による適正在庫決定支援方法を示すフローチャートである。
ステップＳ１で、入力部１０１は、記憶装置３００から、適正在庫を決定するのに用いられる情報を取り込む。
表１には、搬送先毎の搬送実績情報の例を示す。搬送先毎に、到着時間（船舶での搬送であれば入港時刻）、入荷量［千トン］、銘柄が記録されている。
【００２２】
【表１】
2020017127.tif 000003
【００２３】
表２には、搬送先毎及び銘柄毎の平均使用量情報の例を示す。搬送先毎及び銘柄毎に、一日あたりの平均使用量［千トン／日］が記録されている。
【００２４】
【表２】
2020017127.tif 000004
【００２５】
表３には、搬送先毎及び銘柄毎の在庫実績情報の例を示す。搬送先毎及び銘柄毎に、日付と、その日付での在庫量［千トン］とが記録されている。
【００２６】
【表３】
2020017127.tif 000005
【００２７】
表４には、銘柄毎の属性情報の例を示す。本実施形態では、銘柄毎の属性情報として、品質グループ、成分グループ、分類グループの３種類が存在する。対象物が鉄鋼業における原料、材料である場合、分類グループは、例えばペレット、粉鉱石、塊鉱石等といった分類によるグループ分けである。成分グループは、アルミナ、酸性、塩基性等の成分によるグループ分けであり、複数のケースに分けられる。品質グループは、分類や成分に加えて、形状等の総合的な指標に基づいた品質によるグループ分けである。品質グループが最も細かく、次に成分グループが細かく、分類グループ情報が最も粗いグループ分けとなっている。
【００２８】
【表４】
2020017127.tif 000006
【００２９】
表５には、搬送先毎のヤード能力上限値の例を示す。搬送先毎に、ヤード能力上限値として、ヤード容量（ヤードに置くことのできる対象物の上限値）［千トン］が設定されている。
【００３０】
【表５】
2020017127.tif 000007
【００３１】
ステップＳ２で、在庫管理メッシュ設定部１０２は、ステップＳ１で入力された銘柄毎の属性情報（表４）と、搬送先毎及び銘柄毎の在庫実績情報（表３）とを用いて、搬送先毎に在庫管理メッシュを設定する。
在庫管理メッシュ設定部１０２は、表４の銘柄毎の属性情報を用いて、グループ毎に、在庫管理の有無を実績データから判定し、在庫管理メッシュを設定する。搬送先での在庫管理の有無判定は、解析対象期間において、各銘柄の在庫実績を一日毎に集計し、その日の末に在庫が０以下となる日数（在庫切れ日数）を計算後、解析対象期間で割ることで、在庫切れ確率を計算する。本実施形態では、解析対象期間は、解析する前年度１年間のデータとし、在庫切れ確率が５％以内の場合に在庫管理有りとして管理メッシュを設定する。なお、在庫管理の有無判定は、この手法に限られるものではない。例えば将来の生産計画から在庫推移をシミュレーションし、その結果から、在庫管理の有無を判定してもよい。
【００３２】
一例として、表４の銘柄毎の属性情報の品質グループ、分類グループ、成分グループケース１を用いて、搬送先毎に在庫管理メッシュを設定することを説明する。図３には、表４の銘柄毎の属性情報の品質グループ、分類グループ、成分グループケース１を用いて、搬送先毎に在庫管理メッシュを設定した結果を示す。
ここでは、搬送先３に着目して説明する。まず、在庫管理メッシュ設定部１０２は、最も細かい品質グループ別に在庫管理の有無を判定する。図３に示すように、搬送先３では、品質１１が在庫判定有り（在庫切れ確率が５％以内）と判定されており、個別管理指定され、在庫管理メッシュに設定される。
次に、在庫管理メッシュ設定部１０２は、成分グループケース１別に在庫管理の有無を判定する。このとき、成分８については、品質１１が既に在庫管理メッシュとして設定されているので、成分８のグループから品質１１に属する銘柄を除いたグループ（品質１０）に対して、在庫管理の有無を判定する。図３に示すように、搬送先３では、成分１、成分７、成分９、成分１０が在庫判定有り（在庫切れ確率が５％以内）と判定されており、在庫管理メッシュに設定される。
次に、在庫管理メッシュ設定部１０２は、最も粗い分類グループ別に在庫管理の有無を判定する。このとき、分類１については、成分１が既に在庫管理メッシュとして設定されているので、分類１のグループから成分１に属する銘柄を除いたグループ（品質３）に対して、在庫管理の有無を判定する。また、分類３については、品質１１、成分７、成分９、成分１０が既に在庫管理メッシュとして設定されているので、分類３のグループから品質１１に属する銘柄と、成分７、成分９、成分１０に属する銘柄とを除いたグループ（品質１０、品質１６）に対して、在庫管理の有無を判定する。図３に示すように、搬送先３では、分類２が在庫判定有り（在庫切れ確率が５％以内）と判定されており、在庫管理メッシュに設定される。
図３に白抜きで表すように、最後まで選択されなかったグループは、安全在庫を０として、在庫実績をベースに適正在庫を計算する。なお、最後まで選択されなかったグループの在庫管理の仕方は、この手法に限られるものではない。例えば実績の在庫切れ確率を計算して、その確率に基づいて保証率を設定し、安全在庫を決定してもよい。
【００３３】
また、図４には、表４の銘柄毎の属性情報の品質グループ、分類グループ、成分グループケース２を用いて、搬送先毎に在庫管理メッシュを設定した結果を示す。
図３のグループ分けパターンでは、品質８、９と品質１２、１３とは別グループとして管理するものとなっている。一方、図４のグループ分けパターンでは、品質８、９と品質１２、１３とを同一のグループとして管理するものとなっている。品質８、９と品質１２、１３は、厳密には成分が異なるが、ある一定量であれば代替がきく銘柄であり、現状の成分であれば同一グループとして扱っても操業上大きな支障は無い。
【００３４】
ここで設定した在庫管理メッシュを計算単位として、以降の安全在庫、適正在庫の計算を行う。図３のグループ分けパターンでいえば、搬送先３において、成分１（品質１、２を集約）で安全在庫、適正在庫を計算する。また、分類２（品質４〜７を集約）で安全在庫、適正在庫を計算する。また、成分７（品質８、９を集約）、成分９（品質１２、１３を集約）、及び成分１０（品質１４、１５を集約）それぞれで安全在庫、適正在庫を計算する。また、品質１１で安全在庫、適正在庫を計算する。また、品質３を「分類１その他」として安全在庫、適正在庫を計算する。また、品質１０、１６を「分類３その他」として安全在庫、適正在庫を計算する。
【００３５】
このように銘柄毎に品質グループ、分類グループ、成分グループといった属性を与え、それに基づいて、実績データから在庫推移を計算することにより、搬送先毎の特徴に応じて適正在庫を計算すべき在庫管理メッシュを設定することができる。
また、成分グループを複数ケース設定することにより、複数の成分前提における適正在庫を検討することができる。図４のグループ分けパターンは、図３のグループ分けパターンに比べて、在庫管理メッシュが粗いので、管理すべき適正在庫が減少することが期待される。
【００３６】
例えば特許文献１では、銘柄毎の使用量情報（特許文献１でいう部品の単位時間当たりの使用数の平均値）に基づいてグルーピングすることが開示されている。これをそのまま適用すると、実操業上、同一管理できない異なる銘柄を同一管理する事態を招き、必要な銘柄の在庫切れにより、操業を不安定にするおそれがある。それに対して、本実施形態では、銘柄毎に品質グループ、分類グループ、成分グループといった属性を与え、それに基づいて在庫管理メッシュを設定することにより、属性が近い銘柄別に実操業上、同一管理できる対象物で在庫管理メッシュを設定することができる。これにより、その在庫管理メッシュを守る適正在庫を設定すれば、操業を安定に保つことが可能となる。
【００３７】
ステップＳ３で、安全在庫計算部１０３は、ステップＳ２で設定された在庫管理メッシュ単位で、ステップＳ１で入力された搬送先毎の搬送実績情報（表１）と、搬送先毎及び銘柄毎の平均使用量情報（表２）とを用いて、各搬送先で持つべき安全在庫を計算する。
本実施形態では、搬送先毎、在庫管理メッシュ毎に、搬送先に船舶が到着する間隔（すなわち、搬送間隔）がガンマ分布に従うとして、実績データからパラメータを推定して安全在庫日数を計算した上で、表２の平均使用量を安全在庫日数に掛けることで安全在庫を計算した。
【００３８】
図５は、図３のグループ分けパターンで、在庫管理メッシュ毎に、搬送先３への船舶の到着間隔を示すヒストグラムと、ガンマ分布による近似曲線とを示す図であり、横軸が到着間隔［日］を、縦軸が到着回数を示す。
図３のグループ分けパターンでは、搬送先３において、成分１（品質１、２を集約）、分類２（品質４〜７を集約）、成分７（品質８、９を集約）、成分９（品質１２、１３を集約）、成分１０（品質１４、１５を集約）、品質１１、分類１その他（品質３）、分類３その他（品質１０、１６を集約）を在庫管理メッシュとして安全在庫を計算する。このとき、上述の安全在庫日数は、ガンマ分布のモデルから、平均到着ピッチと信頼度点の差を計算する。信頼度点は、ガンマ分布を保証率の割合を覆う点とし、基本的に保証率を９５％に設定する。実績の欠品率が５％以上の場合は、１００−実績の欠品率で保証率を求め、その保証率を用いてガンマ分布の信頼度点を計算する。具体例として、図５のガンマ分布による近似曲線において、斜線でハッチングされた領域が、ガンマ分布を９５％覆う領域である。平均の到着ピッチは、ガンマ分布による近似曲線の平均値を与えればよい。なお、安全在庫の計算は、この手法に限られるものではない。例えば船舶の到着間隔の標準偏差を計算し、その標準偏差の２倍分を安全在庫として与えてもよい。
【００３９】
ステップＳ４で、適正在庫計算部１０４は、ステップＳ２で設定された在庫管理メッシュ単位で、ステップＳ１で入力された搬送先毎の搬送実績情報を用いて、ランニング在庫であるサイクル在庫を計算し、ステップＳ３で計算された安全在庫と足し合わせて、適正在庫を計算する。
在庫管理メッシュ単位で、表１の搬送実績情報から平均の入荷量を計算し、式（１）のように、その二分の一をサイクル在庫として与える。
サイクル在庫＝平均入荷量÷２  ・・・（１）
そして、図１０で説明したように、ステップＳ３で計算された安全在庫と、式（１）で求めたサイクル在庫とを足し合わせることにより、適正在庫を計算する。
【００４０】
表６には、図３のグループ分けパターンで、各搬送先で持つべき適正在庫を計算した結果（在庫管理メッシュ単位で計算された適正在庫の合計値）を示す。また、表７には、図４のグループ分けパターンで、各搬送先で持つべき適正在庫を計算した結果（在庫管理メッシュ単位で計算された適正在庫の合計値）を示す。このように各搬送先で持つべき適正在庫を計算することができる。
【００４１】
【表６】
2020017127.tif 000008
【００４２】
【表７】
2020017127.tif 000009
【００４３】
ステップＳ５で、適正在庫上限値計算部１０５は、ステップＳ１で入力された搬送先毎の搬送実績情報を用いて一日あたりの最大入荷量を計算し、この一日あたりの最大入荷量と、ステップＳ１で入力された搬送先毎のヤード能力上限値とに基づいて、各搬送先の適正在庫上限値を計算する。
在庫は、持ちすぎるとヤード溢れを起こすが、少なすぎると品質劣化や欠品に伴うトラブルを招くおそれがある。したがって、適正在庫は、搬送先の保管能力をちょうど超えない量を設定することが好ましい。そこで、搬送先の保管能力と、船舶の到着間隔及び入荷量のばらつきを鑑みて、搬送先の保管能力を超えない適正在庫上限値を求めることに着想した。各搬送先で予想される一日あたりの最大入荷量を計算し、ヤード容量から最大入荷量を引いた値を適正在庫上限値として設定する。
【００４４】
まず、搬送先毎の入港時刻を用いて、最大入荷量を計算する。本実施形態では、ある搬送先への船舶の到着過程｛Ｎ（ｔ），ｔ≧０｝において、各事象の到着間隔｛Ｘ1，Ｘ2，・・・｝は独立で、同一の分布Ｆ（ｔ）（ｔ≧０）を持つ確率変数であるとする。また、各到着における船舶の入荷量｛Ｙ1，Ｙ2，・・・｝も、到着事象及び他のＹj（ｊ≠ｋ）と独立で同一の分布Ｇ（ｘ）＝Ｐ｛Ｙk≦ｘ｝に従うと仮定する。
この仮定の下では、ある時刻ｔ≧０（ｔ＝０，１，２，・・・）における入荷量合計値の確率変数Ｗ（ｔ）は式（２）のように表される。
【００４５】
【数１】
2020017127.tif 000010
【００４６】
｛Ｗ（ｔ），ｔ≧０｝は複合過程と呼ばれる確率過程である。最大入荷量を計算するためには、搬送先毎に到着事象（すなわち、搬送タイミング）が従う分布と、入荷量が従う分布を求めた後に、確率変数Ｗ（ｔ）を求め、一日あたりの最大入荷量を計算すればよい。
本実施形態では、一日あたりに船が到着する回数はポアソン分布に、入荷量はガンマ分布に従うと仮定し、複合過程｛Ｗ（ｔ），ｔ≧０｝を計算した。事象の起こる回数Ｎがポアソン分布に従い、各事象Ｙkがガンマ分布に従う確率過程はｔｗｅｅｄｉｅ分布と呼ばれる。また、発生回数がポアソン分布に従う到着過程はポアソン過程と呼ばれる。
【００４７】
図６は、搬送先３への船舶の到着間隔を示すヒストグラムと、指数分布による近似曲線とを示す図であり、横軸が到着間隔［日］を、縦軸が頻度を示す。ポアソン過程に従った到着事象の到着間隔は指数分布に従うことが知られており、指数分布のパラメータλを求めることは、ポアソン過程の唯一のパラメータλを求めることに相当する。表１の搬送先毎の搬送実績情報のうち、搬送先３に関わるデータを抽出した後、到着時刻の差分から計算できる到着間隔のデータに対して最尤推定法を用いてパラメータλを推定した結果、搬送先３におけるパラメータλは０．３２となった。なお、解析には１年間分のデータを用いた。
【００４８】
図７は、搬送先３の入荷量のヒストグラムと、ガンマ分布による近似曲線とを示す図であり、横軸が入荷量［トン］を、縦軸が頻度を示す。ガンマ分布は、右側に長い裾を持つ分布に対するモデル化手法として適していることが知られており、式（３）のように、確率密度関数Ｇ（ｘ）が尺度パラメータθと形状パラメータαの二種類のパラメータで定義される分布である。なお、Γ（α）はガンマ関数、ｘは入荷量を表す。表１の搬送先毎の搬送実績情報のうち、搬送先３に関わるデータを抽出した後、入荷量のデータに対して、最小二乗法による非線形回帰分析によりガンマ分布のパラメータ推定を行った結果、搬送先３における形状パラメータαは１．３×１０-4、尺度パラメータθは１２．０と推定された。なお、解析には１年間分のデータを用いた。
【００４９】
【数２】
2020017127.tif 000011
【００５０】
図８は、搬送先毎の搬送実績情報から推定した指数分布とガンマ分布のパラメータに基づいて、ｔ＝１として一日あたりの確率変数Ｗ（ｔ＝１）の発生確率を求めた結果である。Ｗ（ｔ＝１）は、時刻０［日］から時刻１［日］までの入荷量合計値の確率変数を表し、時刻ｔ＝０における入荷量合計値Ｗ（０）は０［トン］とした。搬送先３における一日あたりの入荷量は、１０００００［トン］付近が一番多いことが見て取れる。確率変数Ｗ（ｔ＝１）の発生確率を９９％網羅する点を最大入荷量と定義し、それを計算した結果、２２６５９５［トン］という計算結果が得られた。
【００５１】
表８に示すように、例えば搬送先３のヤード能力上限値は９００［千トン］であるので、適正在庫上限値を６７３［千トン］とすれば、平均的な在庫に対して９９％搬送先のヤード容量を超過しないことを保証できる。
【００５２】
【表８】
2020017127.tif 000012
【００５３】
図９は、搬送先３の平均在庫が適正在庫上限値６７３［千トン］に一致するように、初期在庫を設定し、配船計画のシミュレーションを実施して、その結果得られた在庫推移の結果を示す図である。図９に示すように、在庫がヤード能力上限値を超えた割合（ヤード溢れ率）は２．４％である。大きなヤード溢れは発生しておらず、操業可能な在庫の上限であることが確かめられた。
【００５４】
ステップＳ６で、適正在庫決定部１０６は、ステップＳ４で計算された適正在庫と、ステップＳ５で計算された各搬送先の適正在庫上限値とを比較して、適正在庫上限値を違反しない適正在庫を、各搬送先で持つべき適正在庫として決定する。
在庫管理メッシュは、各搬送先において適正在庫と適正在庫上限値とを比較して、適正在庫が適正在庫上限値以下で、かつ、適正在庫上限値に最も近いメッシュを採用する。例えば表６に示すように、搬送先Ｎの適正在庫９８９．５は、表８に示した搬送先Ｎの適正在庫上限値８０２を上回っている。したがって、搬送先Ｎでは、表６を計算するのに用いられた在庫管理メッシュは採用不可能と判定する。一方、表７に示すように、搬送先Ｎの適正在庫６１６．６は、表８に示した搬送先Ｎの適正在庫上限値８０２を下回っている。したがって、搬送先Ｎでは、表７を計算するのに用いられた在庫管理メッシュは採用可能と判定する。このように、成分ケース１と成分ケース２との比較では、成分ケース２によるメッシュを在庫管理メッシュとして決定する。
【００５５】
ステップＳ７で、出力部１０７は、各ステップでの結果（図３〜図９、表６〜表８）を出力する。
【００５６】
以上述べたように、複数の銘柄のグループ分けの方法（在庫管理メッシュの組み合わせ）が異なる複数のグループ分けパターンを用いて、これらのグループ分けパターン毎に適正在庫を計算するとともに、各搬送先の適正在庫上限値を求めることにより、搬送先の保管能力を踏まえ、銘柄を集約しすぎないで、各搬送先で持つべき適正在庫を決定することができる。従来は、適正在庫と搬送先の保管能力上限値（ヤード容量）の関係が分からなかったので、ヤード容量を大きく超過した適正在庫を設定した場合は、大きなヤード待ち滞船を招く可能性が存在した。本実施形態の手法を適用することにより、ヤード容量を考慮した適正在庫上限値を超えない在庫管理メッシュ及び適正在庫を計算することができる。さらに、在庫管理メッシュは、適正在庫上限値以下だが、なるべく適正在庫上限値に近い量を設定することができ、銘柄が集約しすぎず、操業安定性を確保することが可能となった。
【００５７】
以上、本発明を実施形態と共に説明したが、上記実施形態は本発明を実施するにあたっての具体化の例を示したものに過ぎず、これらによって本発明の技術的範囲が限定的に解釈されてはならないものである。すなわち、本発明はその技術思想、又はその主要な特徴から逸脱することなく、様々な形で実施することができる。
例えば上記実施形態では、適正在庫決定支援装置１００が適正在庫決定部１０６を備える構成を説明したが、適正在庫決定部１０６を備えない構成としてもよい。適正在庫計算部１０４及び適正在庫上限値計算部１０５の計算結果をユーザに提示するだけでも、ユーザが適正在庫を決定することを支援することが可能である。
【００５８】
本発明を適用した適正在庫決定支援装置は、例えばＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等を備えたコンピュータ装置により実現される。なお、図１では適正在庫決定支援装置１００を一台の装置として図示したが、例えば複数台の装置により構成される形態でもかまわない。
また、本発明は、本発明の機能を実現するソフトウェア（プログラム）を、ネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータがプログラムを読み出して実行することによっても実現可能である。
【符号の説明】
【００５９】
１００：適正在庫決定支援装置
１０１：入力部
１０２：在庫管理メッシュ設定部
１０３：安全在庫計算部
１０４：適正在庫計算部
１０５：適正在庫上限値計算部
１０６：適正在庫決定部
１０７：出力部
【図１】
2020017127.tif 000013
【図２】
2020017127.tif 000014
【図３】
2020017127.tif 000015
【図４】
2020017127.tif 000016
【図５】
2020017127.tif 000017
【図６】
2020017127.tif 000018
【図７】
2020017127.tif 000019
【図８】
2020017127.tif 000020
【図９】
2020017127.tif 000021
【図１０】
2020017127.tif 000022