(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
製品に使用されている保守部品の需要量を予測する生涯需要予測装置による生涯需要予測方法であって、
前記生涯需要予測装置は、
記憶部に、
少なくとも製品の出荷開始年と、年毎における該製品の出荷台数である製品出荷台数が登録されている製品情報と、
前記製品に用いられる保守部品の年毎における出荷台数である部品出荷台数が登録されている部品情報と、
を格納しており、
前記保守部品が使用されている、前記製品情報に含まれるすべての製品のうち、最も製品出荷開始年が早い製品を特定し、
当該特定した製品の製品出荷開始年を経過年の１年目とし、
前記経過１年目から任意の年までの、前記保守部品が使用されている、前記製品情報に含まれるすべての製品の出荷台数を加算した累積出荷台数を算出し、
前記部品情報に含まれる、前記任意の年における前記保守部品の部品出荷台数を、前記累積出荷台数で除算した正規化部品需要量を、各経過年および各保守部品について算出し、
入力部を介して、所定のルールで前記保守部品がグループに分類されると、
各経過年における前記グループに属している保守部品に関する正規化部品需要量の統計値を算出し、
前記入力部を介して、予測の対象とされた保守部品および年が入力されると、
前記入力された年を前記予測の対象とされた保守部品の経過年に変換し、
前記予測の対象とされた保守部品が属しているグループにおける前記変換された経過年の正規化部品需要量の統計値と、前記保守部品が使用されている製品の前記変換された経過年までの累積製品出荷量と、を乗算することによって、前記予測の対象とされた保守部品の需要量の予測値を算出する
ことを特徴とする生涯需要予測方法。
【請求項２】
前記グループに分類することは、前記入力部を介して入力された情報を基に行われる
ことを特徴とする請求項１に記載の生涯需要予測方法。
【請求項３】
前記グループに分類することは、前記製品の属性情報または前記保守部品の属性情報を変数とした多変量の回帰木分類によって行われる
ことを特徴とする請求項１に記載の生涯需要予測方法。
【請求項４】
前記統計値は、平均値または中央値である
ことを特徴とする請求項１に記載の生涯需要予測方法。
【請求項５】
前記経過年毎の前記正規化部品需要量の統計値をグラフとして表示部に表示させる
ことを特徴とする請求項１に記載の生涯需要予測方法。    
【請求項６】
前記経過年毎の前記部品需要量の予測値をグラフとして表示部に表示させる
ことを特徴とする請求項１に記載の生涯需要予測方法。
【請求項７】
請求項１から請求項６のいずれか一項に記載の生涯需要予測方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【請求項８】
製品に使用されている保守部品の需要量を予測する生涯需要予測装置であって、
少なくとも製品の出荷開始年と、年毎における該製品の出荷台数である製品出荷台数が登録されている製品情報を格納するとともに、前記製品に用いられる保守部品の年毎における出荷台数である部品出荷台数が登録されている部品情報を格納する記憶部と、
前記保守部品が使用されている、前記製品情報に含まれるすべての製品のうち、最も製品出荷開始年が早い製品を特定し、当該特定した製品の製品出荷開始年を経過年の１年目とし、前記経過１年目から任意の年までの、前記保守部品が使用されている、前記製品情報に含まれるすべての製品の出荷台数を加算した累積出荷台数を算出し、前記部品情報に含まれる、前記任意の年における前記保守部品の部品出荷台数を、前記累積出荷台数で除算した正規化部品需要量を、各経過年および各保守部品について算出する正規化部品需要量算出部と、
入力部を介して、所定のルールで前記保守部品がグループに分類されると、各経過年における前記グループに属している保守部品に関する正規化部品需要量の統計値を算出する統計値算出部と、
前記入力部を介して、予測の対象とされた保守部品および年が入力されると、前記入力された年を前記予測の対象とされた保守部品の経過年に変換し、前記予測の対象とされた保守部品が属しているグループにおける前記変換された経過年の正規化部品需要量の統計値と、前記保守部品が使用されている製品の前記変換された経過年までの累積製品出荷量と、を乗算することによって、前記予測の対象とされた保守部品の需要量の予測値を算出する需要量予測値算出部と、
を有することを特徴とする生涯需要予測装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、生涯需要予測方法、プログラムおよび生涯需要予測装置の技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
製造メーカでは、製品で使用される部品の製造打ち切り時に、該当する保守部品のまとめ生産を行うため、保守期間に必要となる保守部品の数量（以下、生涯需要と称する）を予測する必要がある。従来、製造メーカでは、一定の減少幅または減少率で需要が減衰すると仮定することで、保守部品の生涯需要を予測している。このような方法は、継続的な需要減少期にある部品への適用を前提としている。
【０００３】
また、特許文献１には、需要予測パターンを用いて商品の需要予測を行う需要予測方法、在庫計画策定方法、需要予測システムおよび在庫計画策定システムが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００９−２３０５５５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、近年、新製品の投入や、新技術の導入が短期間で行われるようになり、製品の製造打切の時期が早まる傾向にある。そのため、一定の減少幅または減少率で需要が減衰するという仮定が適用できない保守期間序盤の保守部品に対して生涯需要を予測する必要がある。
また、製造メーカではＩＴ（Information Technology）化の時期や、データ容量の都合により、保守部品の需要実績が保守期間よりも短い期間しかない場合がある。このような場合、特許文献１に記載の技術のような保守期間全体の需要実績を基にパターン化した予測手法を利用することができない。
【０００６】
このような背景に鑑みて本発明がなされたのであり、本発明は、短期間の需要実績しかない場合でも保守部品の生涯需要を予測することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
前記課題を解決するため、本発明は、製品に使用されている保守部品の需要量を予測する生涯需要予測装置による生涯需要予測方法であって、前記生涯需要予測装置は、記憶部に、少なくとも製品の出荷開始年と、年毎における該製品の出荷台数である製品出荷台数が登録されている製品情報と、前記製品に用いられる保守部品の年毎における出荷台数である部品出荷台数が登録されている部品情報と、を格納しており、前記保守部品が使用されている、前記製品情報に含まれるすべての製品のうち、最も製品出荷開始年が早い製品を特定し、当該特定した製品の製品出荷開始年を経過年の１年目とし、前記経過１年目から任意の年までの、前記保守部品が使用されている、前記製品情報に含まれるすべての製品の出荷台数を加算した累積出荷台数を算出し、前記部品情報に含まれる、前記任意の年における前記保守部品の部品出荷台数を、前記累積出荷台数で除算した正規化部品需要量を、各経過年および各保守部品について算出し、入力部を介して、所定のルールで前記保守部品がグループに分類されると、各経過年における前記グループに属している保守部品に関する正規化部品需要量の統計値を算出し、前記入力部を介して、予測の対象とされた保守部品および年が入力されると、前記入力された年を前記予測の対象とされた保守部品の経過年に変換し、前記予測の対象とされた保守部品が属しているグループにおける前記変換された経過年の正規化部品需要量の統計値と、前記保守部品が使用されている製品の前記変換された経過年までの累積製品出荷量と、を乗算することによって、前記予測の対象とされた保守部品の需要量の予測値を算出することを特徴とする。
その他の実施形態については、実施形態中で後記する。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、短期間の需要実績しかない場合でも保守部品の生涯需要を予測することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本実施形態に係る生涯需要予測装置の構成例を示すブロック図である。
【図２】本実施形態に係る処理部の構成例を示す機能ブロック図である。
【図３】本実施形態に係る製品属性テーブルの例を示す図である。
【図４】本実施形態に係る部品属性テーブルの例を示す図である。
【図５】本実施形態に係る製品出荷台数テーブルの例を示す図である。
【図６】本実施形態に係る部品出荷台数テーブルの例を示す図である。
【図７】本実施形態に係る製品部品対応テーブルの例を示す図である。
【図８】本実施形態に係る正規化部品需要量テーブルの例を示す図である。
【図９】本実施形態に係る部品グループテーブルの例を示す図である。
【図１０】本実施形態に係る需要パターンテーブルの例を示す図である。
【図１１】本実施形態に係る予測対象部品テーブルの例を示す図である。
【図１２】本実施形態に係る予測結果テーブルの例を示す図である。
【図１３】本実施形態に係る生涯需要予測方法の全体処理を示す図である。
【図１４】本実施形態に係る手動グループ化画面例を示す図である。
【図１５】本実施形態に係る正規化部品需要量算出処理の手順を示すフローチャートである。
【図１６】本実施形態に係る正規化部品需要量統計値算出処理の手順を示すフローチャートである。
【図１７】本実施形態に係る部品需要量予測値算出処理の手順を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
次に、本発明を実施するための形態（「実施形態」という）について、適宜図面を参照しながら詳細に説明する。なお、本実施形態において、「保守部品」を「部品」と称することとする。
【００１１】
《装置構成》
図１は、本実施形態に係る生涯需要予測装置の構成例を示すブロック図である。
生涯需要予測装置１は、ＲＡＭ（Random Access Memory）などのメモリ１０、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）などの記憶装置２０、ＣＰＵ（Central Processing Unit）３０、キーボードやマウスなどの入力装置（入力部）４０、ディスプレイや、プリンタなどの表示装置（表示部）５０を有している。
メモリ１０には、一時的なデータとして、正規化部品需要量テーブル１１０、部品グループテーブル１２０、需要パターンテーブル１３０、予測対象部品テーブル１４０および予測結果テーブル１５０が記憶されている。これらの各テーブル１１０〜１５０の詳細は後記して説明する。
また、メモリ１０には、記憶装置２０に格納されているプログラムがロードされ、ＣＰＵ３０によって実行されることにより具現化する処理部１００を有している。処理部１００の詳細は、図２を参照して後記する。
【００１２】
記憶装置２０には、製品属性テーブル（製品情報）２１０、部品属性テーブル２２０、製品出荷台数テーブル（製品情報）２３０、部品出荷台数テーブル（部品情報）２４０および製品部品対応テーブル２５０が格納されている。各テーブル２１０〜２５０の詳細は後記して説明する。
【００１３】
（処理部）
図２は、本実施形態に係る処理部の構成例を示す機能ブロック図である。
処理部１００は、正規化部品需要量算出部１０１、部品グループ化部１０２、統計値算出部１０３、需要パターン表示部１０４、需要量予測値算出部１０５、予測結果表示部１０６および予測結果出力部１０７を有している。
正規化部品需要量算出部１０１は、ある部品が使用されている製品（複数）がある場合、一番早くに出荷された製品の出荷開始年を経過１年目とし、経過ｘ年目の部品出荷台数を、当該部品が使用されている製品の市場流通台数で除算した正規化部品需要量を算出する。
部品グループ化部１０２は、類似の部品同士をグループ化する。
統計値算出部１０３は、所定の経過年における部品グループ内の正規化部品需要量の統計値を算出する。
【００１４】
需要パターン表示部１０４は、統計値算出部１０３における処理結果を表示装置５０にグラフの形で表示する。
需要量予測値算出部１０５は、指定された予測期間における部品需要量の予測値を算出する。
予測結果表示部１０６および予測結果出力部１０７は、需要量予測値算出部１０５における処理結果を表示装置５０に表示させる。
【００１５】
《各種テーブル》
次に、図３〜図１２を参照して、本実施形態で用いる各種テーブルを説明する。
【００１６】
（製品属性テーブル）
図３は、本実施形態に係る製品属性テーブルの例を示す図である。
製品属性テーブル２１０は、製品の出荷状況を示すテーブルであり、製品に対し一意に付される製品ＩＤと、製品の種類と、製品出荷開始年と、製品出荷開始年から何年間その製品が出荷され続けたかを示す製品出荷期間と、製品出荷期間における製品総出荷台数とを有している。
【００１７】
（部品属性テーブル）
図４は、本実施形態に係る部品属性テーブルの例を示す図である。
部品属性テーブル２２０には、部品に対し一意に付される部品ＩＤと、部品の種類とが対の情報として格納されている。
【００１８】
（製品出荷台数テーブル）
図５は、本実施形態に係る製品出荷台数テーブルの例を示す図である。
製品出荷台数テーブル２３０は、年毎における製品の出荷台数が格納されているテーブルであり、製品ＩＤと、年と、その年における該当する製品の出荷台数とが組の情報として格納されている。
【００１９】
（部品出荷台数テーブル）
図６は、本実施形態に係る部品出荷台数テーブルの例を示す図である。
部品出荷台数テーブル２４０は、年毎における保守のための部品の出荷台数が格納されているテーブルであり、部品ＩＤと、年と、その年における該当する部品の出荷台数とが組の情報として格納されている。
【００２０】
（製品部品対応テーブル）
図７は、本実施形態に係る製品部品対応テーブルの例を示す図である。
製品部品対応テーブル２５０は、どの部品がどの製品に用いられているかを示すテーブルであり、製品ＩＤと、部品ＩＤとが対応付けられて格納されている。
図７の例では、部品ＩＤ「Ｐ００００１」を有する部品は、製品ＩＤ「Ｍ００００１」と「Ｍ００００２」を有する製品に使用されており、部品ＩＤ「Ｐ００００２」を有する部品は、製品ＩＤ「Ｍ００００１」を有する製品に使用されていることを示している。
【００２１】
（正規化部品需要量テーブル）
図８は、本実施形態に係る正規化部品需要量テーブルの例を示す図である。
正規化部品需要量テーブル１１０は、正規化部品需要量算出部１０１によって算出された正規化部品需要量が、部品ＩＤと、経過年とに対応付けられて格納されているテーブルである。
【００２２】
(部品グループテーブル）
図９は、本実施形態に係る部品グループテーブルの例を示す図である。
部品グループテーブル１２０は、部品グループ化部１０２によってグループ化された部品の情報が格納されているテーブルであり、部品ＩＤと、グループに対し一意に付される部品グループＩＤとが対応付けられて格納されている。
【００２３】
（需要パターンテーブル）
図１０は、本実施形態に係る需要パターンテーブルの例を示す図である。
需要パターンテーブル１３０は、統計値算出部１０３によって算出された正規化部品需要量の統計値が、部品グループＩＤと、経過年とに対応付けられて格納されているテーブルである。
【００２４】
（予測対象部品テーブル）
図１１は、本実施形態に係る予測対象部品テーブルの例を示す図である。
予測対象部品テーブル１４０は、予測の対象となる部品の部品ＩＤが格納されているテーブルである。
【００２５】
（予測結果テーブル）
図１２は、本実施形態に係る予測結果テーブルの例を示す図である。
予測結果テーブル１５０は、需要量予測値算出部１０５によって算出された部品需要量の予測値が部品ＩＤと、予測対象年とに対応付けられて格納されているテーブルである。
【００２６】
《処理の説明》
次に、図１〜図１３を参照しつつ、図１５から図１７に沿って本実施形態に係る生涯需要量予測方法の説明を行う。
【００２７】
（全体処理）
図１３は、本実施形態に係る生涯需要予測方法の全体処理を示す図である。
まず、正規化部品需要量算出部１０１が、各部品が使用されている製品の該当年までの出荷台数の総和で、その年の部品の出荷台数を除算した正規化部品需要量を算出する（Ｓ１０１）。ステップＳ１０１の処理については、図１５を参照して後記する。
【００２８】
次に、部品グループ化部１０２が、類似の部品をグループ化する部品グループ化処理を行う（Ｓ１０２）。ステップＳ１０２では、類似の製品（例えば、同一系統の冷蔵庫など）に使用されている部品同士をグループ化する。部品グループ化部１０２は、グループ化された部品にグループＩＤを発行し、部品ＩＤとグループＩＤとを対応付けて部品グループテーブル１２０に格納する。
【００２９】
部品のグループ化処理として、以下の２通りの方法が考えられる。
（１）入力装置４０を介して、ユーザが手動で部品のグループ化を行う。この際、ユーザは、入力装置４０を介して、製品属性または部品属性の情報を生涯需要予測装置１へ入力し、部品グループ化部１０２は入力された製品属性または部品属性に該当する部品を該当するグループに属させる。
手動によるグループ化については、図１４を参照して後記する。
【００３０】
（２）部品グループ化部１０２が、多変量の回帰木分類などの既存の分類方法を用いることによって、製品属性または部品属性から部品を分類する。
多変量の回帰木分類をグループ化処理の手段として使用する場合、製品出荷開始年、製品出荷期間、製品総出荷台数などの製品属性や、部品種類などの部品属性を変数とする。部品グループ化部１０２は、これらの変数に関する条件で分岐する決定木を構築し、部品のグループ化を行う。
例えば、Ｌを保守期間、ＮＹを経過Ｙ年目の正規化部品需要量としたとき、部品グループ化部１０２は、ＮＹの分散ＶＹの和Ｖ１＋Ｖ２＋・・・＋ＶＬが最小となるよう、決定木を構築する。
【００３１】
図１４は、本実施形態に係る手動グループ化画面例を示す図である。
手動グループ化画面１４００は、未分類部品表示エリア１４０１と、グループ情報表示エリア１４０２とを有している。
未分類部品表示エリア１４０１は、未分類部品一覧表示エリア１４１１に表示される部品情報と、フィルタリスト表示エリア１４１２とを有している。
未分類部品一覧表示エリア１４１１には、グループ化されていない（これから、グループ化する）部品の製品ＩＤ、製品ＩＤの数値、製品種類、部品ＩＤ１などが表示されている。ここで、部品ＩＤは、図１４に図示されている部品ＩＤ１の他に、図示していない部品ＩＤ２、部品ＩＤ３、・・・など、１つの部品を複数の部品ＩＤで管理しているものとする。製品ＩＤの数値は、製品ＩＤの左側からみて最初に現れる数値であり、例えば製品ＩＤが「Ｍ００００１」であれば、製品ＩＤの数値は「１」となる。製品ＩＤの数値は、例えば、製品の型番や、あるいは仕様を表している。
【００３２】
フィルタリスト表示エリア１４１２は、未分類部品一覧表示エリア１４１１をフィルタリングするための表示エリアである。フィルタリスト表示エリア１４１２で、ユーザがフィルタリング情報を入力した後、フィルタ実行ボタンを選択入力することによって、入力されたフィルタリング情報でフィルタリングされた結果が未分類部品一覧表示エリア１４１１に反映・表示される。
図１４の例では、製品種類が前方一致で「レイゾウコ」であり、かつ、これまでの製品総出荷台数が１０００００台以上である製品に使用されている部品に関する情報が未分類部品一覧表示エリア１４１１に表示される。
なお、フィルタリスト表示エリア１４１２の行追加ボタンを選択入力することで、項目窓１４１４に入力されている項目を有している行が追加される。
また、ユーザがフィルタリスト表示エリア１４１２の行削除ボタンを選択入力することで、フィルタリスト表示エリア１４１２で選択されている行が削除される。
【００３３】
未分類部品一覧表示エリア１４１１のマーク項目に表示されているチェック欄１４１３にチェックが選択入力され、グループ追加ボタン１４３１が押下されると、当該チェックの付された部品がグループ情報表示エリア１４０２で表示されているグループに追加される。
なお、ユーザが未分類部品一覧表示エリア１４１１の「全ての部品をマーク」ボタンを選択入力することにより未分類部品一覧表示エリア１４１１におけるすべてのチェック欄１４１３にチェックを入力することができ、「全てのマークをクリア」ボタンを選択入力することにより未分類部品一覧表示エリア１４１１におけるすべてのチェック欄１４１３のチェックを外すことができる。
【００３４】
グループ情報表示エリア１４０２は、グループリスト表示エリア１４２１と、既にグループ化されている部品のリストを表示しているグループ内部品情報表示エリア１４２２とを有している。
グループリスト表示エリア１４２１は、作成済み、または作成中の部品グループの一覧が表示されているエリアである。図１４の例では、「冷蔵庫ドア２」のグループに属し、製品の総出荷台数が５０００００台以上に分類されている部品の情報がグループ内部品情報表示エリア１４２２に表示されている。
なお、グループ内部品情報表示エリア１４２２に表示されている項目は、未分類部品一覧表示エリア１４１１と同様であるため、説明を省略する。
【００３５】
ユーザが、グループ名入力窓１４２４にグループ名を入力し、グループ追加ボタンを選択入力することで、新たな行がグループリスト表示エリア１４２１に表示され、新しいグループの編集が可能となる。
また、ユーザが、グループ削除ボタンを選択入力することにより、グループリスト表示エリア１４２１で選択されている行が削除されるとともに、該当するグループが削除される。
【００３６】
また、ユーザによってグループ内部品情報表示エリア１４２２のマーク項目に表示されているチェック欄１４２３にチェックが選択入力され、グループ除外ボタン１４３２が押下されると、当該チェックの付された部品がグループ内部品情報表示エリア１４２２から削除され、グループから除外される。
なお、ユーザがグループ内部品情報表示エリア１４２２の「全ての部品をマーク」ボタンを選択入力することにより、すべてのチェック欄１４２３にチェックを入力することができ、「全てのマークをクリア」ボタンを選択入力することによりグループ内部品情報表示エリア１４２２におけるすべてのチェック欄１４２３のチェックを外すことができる。
【００３７】
さらに、手動グループ化画面１４００の予測期間入力エリア１４０３で後記するステップＳ１０６における予測期間の入力が可能である。
【００３８】
図１３のステップＳ１０２の後、統計値算出部１０３が、各経過年における各部品の正規化部品需要量の統計値を算出する（Ｓ１０３）。統計値算出部１０３は、ステップＳ１０３の結果を需要パターンテーブル１３０に格納する。ステップＳ１０３の処理については、図１６を参照して後記する。
そして、需要パターン表示部１０４が、需要パターンテーブル１３０の内容をグラフとした需要パターンを表示装置５０に表示する（Ｓ１０４）。
【００３９】
続いて、ユーザが入力装置４０を介して、予測を行いたい（予測対象とされた）部品に関する製品情報または部品情報に対する条件である予測対象条件などの予測対象情報を生涯需要予測装置１に入力する（Ｓ１０５）。入力された条件に該当する部品が予測対象部品となり、処理部１００によって予測対象部品テーブル１４０に格納される。
そして、ユーザが入力装置４０を介して、予測期間を生涯需要予測装置１に入力する（Ｓ１０６）。予測期間は、例えば、図１４の予測期間入力エリア１４０３に示すように予測開始年と予測終了年とで指定される。
【００４０】
次に、需要量予測値算出部１０５が、ステップＳ１０５で指定された部品に関するステップＳ１０６で指定された予測期間における部品需要量の予測値を算出する（Ｓ１０７）。算出された予測値は、予測結果テーブル１５０に格納される。ステップＳ１０７の処理は、図１７を参照して後記する。
そして、予測結果表示部１０６が、ステップＳ１０７で算出された予測値を予測グラフとして表示装置５０に表示し（Ｓ１０８）、予測結果出力部１０７が、予測結果テーブル１５０の内容を一覧として表示装置５０に表示する（Ｓ１０９）。
【００４１】
（正規化部品需要量算出処理）
図１５は、本実施形態に係る正規化部品需要量算出処理（図１３のステップＳ１０１）の手順を示すフローチャートである。
まず、正規化部品需要量算出部１０１は、部品属性テーブル２２０から部品ＩＤを１つ取得する（Ｓ２０１）。
そして、正規化部品需要量算出部１０１は、製品部品対応テーブル２５０を参照し、ステップＳ２０１で取得した部品ＩＤに対応する製品ＩＤを取得する（Ｓ２０２）。ステップＳ２０２では、該当する部品を使用している製品ＩＤがすべて取得されるため、ステップＳ２０２で取得される製品ＩＤは１つとは限らないこととなる。
次に、正規化部品需要量算出部１０１は、製品属性テーブル２１０を参照して、ステップＳ２０２で取得された製品ＩＤに該当する製品のうち、最も製品出荷開始年が早い製品を特定し（Ｓ２０３）、特定した製品の製品出荷開始年（Ｅ０）を経過１年目とする（Ｓ２０４）。
【００４２】
そして、正規化部品需要量算出部１０１は経過年を示す変数Ｙに１を代入する（Ｓ２０５）。
続いて、正規化部品需要量算出部１０１は、ステップＳ２０２で取得した製品ＩＤに対応する製品に対し、製品出荷台数テーブル２３０を参照して、該当する製品のＥ０年から（Ｅ０＋Ｙ−１）年（経過Ｙ年目）までの製品出荷台数の総和（ＳＹ）を算出する（Ｓ２０６）。
そして、正規化部品需要量算出部１０１は、ステップＳ２０２で取得した製品ＩＤのうち、ステップＳ２０６を行っていない製品があるか否かを判定する（Ｓ２０７）。
ステップＳ２０７の結果、ステップＳ２０６を行っていない製品ＩＤがある場合（Ｓ２０７→Ｙｅｓ）、正規化部品需要量算出部１０１はステップＳ２０６へ戻り、次の製品の出荷台数の総和をＳＹに加算する。
【００４３】
ステップＳ２０７の結果、ステップＳ２０６を行っていない製品ＩＤがない場合（Ｓ２０７→Ｎｏ）、正規化部品需要量算出部１０１は、部品出荷台数テーブル２４０を参照して、処理対象となっている部品の経過Ｙ年目における部品出荷台数ＤＹを取得する（Ｓ２０８）。
そして、正規化部品需要量算出部１０１は、経過Ｙ年目の正規化部品需要量ＮＹをＮＹ＝ＤＹ／ＳＹを計算することによって算出し（Ｓ２０９）、結果を部品ＩＤ、Ｙとともに正規化部品需要量テーブル１１０に格納する。なお、経過Ｙ年目における部品出荷台数のデータがない場合、ステップＳ２０９の処理をスキップし、正規化部品需要量テーブルには、部品ＩＤ、Ｙのみを格納する。
【００４４】
次に、正規化部品需要量算出部１０１は、部品出荷台数テーブル２４０を参照して、経過Ｙ＋１年目以降において、部品出荷台数のデータが少なくとも１つ部品出荷台数テーブル２４０にあるか否かを判定する（Ｓ２１０）。
【００４５】
ステップＳ２１０の結果、経過Ｙ＋１年目以降において、部品出荷台数のデータが少なくとも１つ部品出荷台数テーブル２４０にある場合（Ｓ２１０→Ｙｅｓ）、正規化部品需要量算出部１０１は、Ｙに１を加算し（Ｓ２１１）、ステップＳ２０６へ処理を戻す。
ステップＳ２１０の結果、経過Ｙ＋１年目以降において、部品出荷台数のデータが１つも部品出荷台数テーブル２４０にない場合（Ｓ２１０→Ｎｏ）、正規化部品需要量算出部１０１は、部品属性テーブル２２０に格納されているすべての部品についてステップＳ２０１〜Ｓ２１１の処理を完了したか否かを判定する（Ｓ２１２）。
ステップＳ２１２の結果、部品属性テーブル２２０に格納されているすべての部品について処理を行っていない場合（Ｓ２１２→Ｎｏ）、正規化部品需要量算出部１０１は、ステップＳ２０１へ処理を戻し、次の部品ＩＤを取得する。
ステップＳ２１２の結果、部品属性テーブル２２０に格納されているすべての部品について処理（Ｓ１０２）を行っている場合（Ｓ２１２→Ｙｅｓ）、処理部１００は図１３の処理へリターンする。
【００４６】
（正規化部品需要量統計値算出処理）
図１６は、本実施形態に係る正規化部品需要量統計値算出処理（図１３のステップＳ１０３）の手順を示すフローチャートである。
まず、統計値算出部１０３が部品グループテーブル１２０から部品グループＩＤを１つ取得する（Ｓ３０１）。
次に、統計値算出部１０３は、経過年を示す変数Ｙを１で初期化する（Ｓ３０２）。
そして、統計値算出部１０３は、部品グループＩＤをキーとして、部品グループテーブル１２０から対応している部品ＩＤを取得する（Ｓ３０３）。
続いて、統計値算出部１０３は、正規化部品需要量テーブル１１０から、ステップＳ３０３で取得した部品ＩＤと、経過年Ｙとに対応している正規化部品需要量を取得する（Ｓ３０４）。ステップＳ３０４において、統計値算出部１０３は、ステップＳ３０３で取得したすべての部品ＩＤに対応している正規化部品需要量を取得する。
【００４７】
そして、統計値算出部１０３は、取得した正規化部品需要量の統計値を算出する（Ｓ３０５）。統計値には、平均値や、中央値などが用いられる。算出された統計値は、処理対象となっている部品グループＩＤと、経過年Ｙとともに需要パターンテーブル１３０に格納される。
続いて、統計値算出部１０３は、正規化部品需要量テーブル１１０を参照し、経過年Ｙ＋１において、処理対象となっている部品グループの正規化部品需要量のデータが少なくとも１つ存在するか否かを判定する（Ｓ３０６）。
ステップＳ３０６の結果、経過年Ｙ＋１における正規化部品需要量が少なくとも１つ存在する場合（Ｓ３０６→Ｙｅｓ）、統計値算出部１０３は、経過年Ｙが正規化部品需要量が存在する最大年ではないと判定し、ＹにＹ＋１を代入し（Ｓ３０７）、ステップＳ３０４へ処理を戻す。
【００４８】
ステップＳ３０６の結果、経過年Ｙ＋１における正規化部品需要量が１つも存在しない場合（Ｓ３０６→Ｎｏ）、統計値算出部１０３は、経過年Ｙが正規化部品需要量が存在する最大年であると判定し、すべての部品グループについてステップＳ３０１〜Ｓ３０７の処理を完了したか否かを判定する（Ｓ３０８）。
ステップＳ３０８の結果、すべての部品グループについて処理を完了していない場合（Ｓ３０８→Ｎｏ）、統計値算出部１０３は、ステップＳ３０１へ処理を戻し、次の部品グループＩＤを取得する。
ステップＳ３０８の結果、すべての部品グループについて処理を完了している場合（Ｓ３０８→Ｙｅｓ）、統計値算出部１０３は、図１３（Ｓ１０４）の処理へリターンする。
【００４９】
（部品需要量予測値算出処理）
図１７は、本実施形態に係る部品需要量予測値算出処理（図１３のステップＳ１０７）の手順を示すフローチャートである。
需要量予測値算出部１０５は、予測対象部品テーブル１４０から部品ＩＤ（予測対象となる部品ＩＤ）を１つ取得する（Ｓ４０１）。
次に、需要量予測値算出部１０５は、ステップＳ４０１で取得した部品ＩＤをキーとして、部品グループテーブル１２０から部品グループＩＤを取得する（Ｓ４０２）。
そして、需要量予測値算出部１０５は、図１５のステップＳ２０２〜Ｓ２０４と同様の処理を行うことによって、経過１年目の年（製品出荷開始年）Ｅ０を特定し、予測対象となっている部品において、ステップＳ１０６で入力された予測開始年が経過何年目にあたるかを算出する（Ｓ４０３）。算出された経過年をＹ０とする。
続いて、需要量予測値算出部１０５は、経過年を示す変数ＹにＹ０を代入する（Ｓ４０４）。
【００５０】
そして、需要量予測値算出部１０５は、ステップＳ４０２で取得した部品グループＩＤと、経過年Ｙとをキーとして、需要パターンテーブル１３０から該当する統計値を取得する（Ｓ４０５）。
次に、需要量予測値算出部１０５は、製品部品対応テーブル２５０から、処理対象となっている部品ＩＤに対応している製品ＩＤをすべて取得する（Ｓ４０６）。
続いて、需要量予測値算出部１０５は、製品出荷台数テーブル２３０を参照し、ステップＳ４０６で取得したすべての製品ＩＤに対応する製品出荷台数を、Ｅ０年から（Ｅ０＋Ｙ−１）年（予測対象年）まで総和する（Ｓ４０７）。総和結果をＳＹとする。
【００５１】
そして、需要量予測値算出部１０５は、以下の式（１）から部品需要量の予測値を算出する（Ｓ４０８）。
【００５２】
部品需要量の予測値＝統計値×ＳＹ  ・・・  （１）
【００５３】
そして、部品ＩＤ、予測対象年、部品需要量の予測値を組の情報として予測結果テーブル１５０に格納する。
ここで、予測開始年は、図１３のステップＳ１０６で取得したものである。
【００５４】
次に、需要量予測値算出部１０５は、予測対象年が図１３のステップＳ１０６で入力された予測終了年であるか否かを判定する（Ｓ４０９）。
ステップＳ４０９の結果、予測対象年が予測終了年ではない場合（Ｓ４０９→Ｎｏ）、需要量予測値算出部１０５は、ＹにＹ＋１を代入し（Ｓ４１０）、ステップＳ４０７へ処理を戻す。
ステップＳ４０９の結果、予測対象年が予測終了年である場合（Ｓ４０９→Ｙｅｓ）、需要量予測値算出部１０５は、予測対象部品テーブル１４０に格納されているすべての部品についてステップＳ４０１〜Ｓ４１０の処理を完了したか否かを判定する（Ｓ４１１）。
ステップＳ４１１の結果、すべての部品について処理を完了していない場合（Ｓ４１１→Ｎｏ）、需要量予測値算出部１０５は、ステップＳ４０１へ処理を戻し、次の部品ＩＤを予測結果テーブル１５０から取得する。
ステップＳ４１１の結果、すべての部品について処理を完了している場合（Ｓ４１１→Ｙｅｓ）、処理部１００は図１３の処理へリターンする。
【００５５】
《まとめ》
本実施形態に係る生涯需要予測装置１は、まず、各保守部品の各経過年における部品出荷台数を、経過１年目から該当する経過年までの、該当する保守部品が使用されているすべての製品の累積出荷台数で除算した、正規化部品需要量を算出する。次に、生涯需要予測装置１は、予めグループ化していた部品内で正規化部品需要量の統計値を算出する。そして、生涯需要予測装置１は、予測したい経過年において部品が使用されている製品の経過１年目からの総和に算出した統計値を乗算することで部品需要量の予測値を算出する。
このようにすることで、予測した経過年の統計値がわかっていれば部品需要量の予測値を算出できるため、短期間の需要実績しか得られない状況でも部品需要量の予測値を算出することができる。
【符号の説明】
【００５６】
１      生涯需要予測装置
１０    メモリ
２０    記憶装置
３０    ＣＰＵ
４０    入力装置(入力部）
５０    表示装置（表示部）
１００  処理部
１０１  正規化部品需要量算出部
１０２  部品グループ化部
１０３  統計値算出部
１０４  需要パターン表示部
１０５  需要量予測値算出部
１０６  予測結果表示部
１０７  予測結果出力部
１１０  正規化部品需要量テーブル
１２０  部品グループテーブル
１３０  需要パターンテーブル
１４０  予測対象部品テーブル
１５０  予測結果テーブル
２１０  製品属性テーブル（製品情報）
２２０  部品属性テーブル
２３０  製品出荷台数テーブル（製品情報）
２４０  部品出荷台数テーブル（部品情報）
２５０  製品部品対応テーブル
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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