(57)【要約】【課題】製品の保有数の変動を精度よく予測すること。【解決手段】１つの態様において、シミュレーション装置１０は製品の突発需要の発生数を、当該製品の突発需要が発生する期間毎、かつ、当該製品の突発需要が発生してから当該製品が払い出されるまでの要求リードタイム毎に予測する突発需要予測部１６１ｂと、突発需要予測部１６１ｂによって予測される製品の突発需要の発生数に基づいて、製品の保有数の変動をシミュレートするシミュレート部１６１ｄとを備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
製品の突発需要の発生数を、当該製品の突発需要が発生する期間毎、かつ、当該製品の突発需要が発生してから当該製品が払い出されるまでの要求リードタイム毎に予測する突発需要予測部と、
前記突発需要予測部によって予測される前記製品の突発需要の発生数に基づいて、前記製品の保有数の変動をシミュレートするシミュレート部と
を備えるシミュレーション装置。
【請求項２】
前記製品のキャンセルの発生数を前記期間毎に予測するキャンセル予測部をさらに備え、
前記シミュレート部は、前記キャンセル予測部によって予測される前記キャンセルの発生数にさらに基づいて、前記製品の前記保有数の変動をシミュレートする請求項１に記載のシミュレーション装置。
【請求項３】
前記突発需要予測部は、前記製品の需要の発生数の実績値の前記要求リードタイム毎の分布に基づいて、前記製品の前記突発需要の発生数を前記要求リードタイム毎に予測する請求項１または２に記載のシミュレーション装置。
【請求項４】
前記突発需要予測部は、前記製品の需要の発生数の実績値のうち、生産に要する生産リードタイムが前記製品と同じ製品の実績値の前記要求リードタイム毎の分布に基づいて、前記製品の前記突発需要数を前記要求リードタイム毎に予測する請求項３に記載のシミュレーション装置。
【請求項５】
シミュレーション装置によって実行されるシミュレーション方法であって、
製品の突発需要の発生数を、当該製品の突発需要が発生する期間毎、かつ、当該製品の突発需要が発生してから当該製品が払い出されるまでの要求リードタイム毎に予測するステップと、
前記製品の突発需要の発生数に基づいて、前記製品の保有数の変動をシミュレートするステップと
を備えるシミュレーション方法。
【請求項６】
シミュレーション装置に、
製品の突発需要の発生数を、当該製品の突発需要が発生する期間毎、かつ、当該製品の突発需要が発生してから当該製品が払い出されるまでの要求リードタイム毎に予測するステップと、
前記製品の突発需要の発生数に基づいて、前記製品の保有数の変動をシミュレートするステップと
を実行させるシミュレーションプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、製品の保有数の変動をシミュレートするシミュレーション装置、シミュレーション方法およびシミュレーションプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
製品の在庫量（保有数）を適正に管理するための技術が知られている（例えば、特許文献１）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００２−１６９８６１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
製品の保有数を管理する従来の技術では、保有数の変動を精度よく予測できないことがあった。本発明は、製品の保有数の変動を精度よく予測することができるシミュレーション装置、シミュレーション方法およびシミュレーションプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
シミュレーション装置は、１つの態様として、製品の突発需要の発生数を、当該製品の突発需要が発生する期間毎、かつ、当該製品の突発需要が発生してから当該製品が払い出されるまでの要求リードタイム毎に予測する突発需要予測部と、前記突発需要予測部によって予測される前記製品の突発需要の発生数に基づいて、前記製品の保有数の変動をシミュレートするシミュレート部とを備える。
【０００６】
シミュレーション方法は、１つの態様として、シミュレーション装置によって実行されるシミュレーション方法であって、製品の突発需要の発生数を、当該製品の突発需要が発生する期間毎、かつ、当該製品の突発需要が発生してから当該製品が払い出されるまでの要求リードタイム毎に予測するステップと、前記製品の突発需要の発生数に基づいて、前記製品の保有数の変動をシミュレートするステップとを備える。
【０００７】
シミュレーションプログラムは、１つの態様として、シミュレーション装置に、製品の突発需要の発生数を、当該製品の突発需要が発生する期間毎、かつ、当該製品の突発需要が発生してから当該製品が払い出されるまでの要求リードタイム毎に予測するステップと、前記製品の突発需要の発生数に基づいて、前記製品の保有数の変動をシミュレートするステップとを実行させる。
【発明の効果】
【０００８】
本発明に係るシミュレーション装置、シミュレーション方法およびシミュレーションプログラムは、製品の保有数の変動を精度よく予測することができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】図１は、本実施例に係るシミュレーション装置の構成を示すブロック図である。
【図２】図２は、突発需要予測データの生成の例を示す図である。
【図３】図３は、キャンセル予測データの生成の例を示す図である。
【図４】図４は、需要分布データの生成の例を示す図である。
【図５】図５は、突発需要の発生数およびキャンセルの発生数の予測の例を示す図である。
【図６】図６は、突発需要の発生にともなって製品の保有数の変動を変動させるロジックを示す図である。
【図７】図７は、キャンセルの発生にともなって製品の保有数の変動を変動させるロジックを示す図である。
【図８】図８は、キャンセルの発生にともなって製品の保有数の変動を変動させる他のロジックを示す図である。
【図９】図９は、シミュレーションの結果の例を示す図である。
【図１０】図１０は、評価データの例を示す図である。
【図１１】図１１は、シミュレーション装置が実行する処理手順の例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】
以下に、本発明に係るシミュレーション装置、シミュレーション方法およびシミュレーションプログラムの実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施例によりこの発明が限定されるものではない。また、この実施例における構成要素には、当業者が容易に想定できるもの、実質的に同一のもの、いわゆる均等の範囲のものが含まれる。
【実施例】
【００１１】
図１を参照しながら、本実施例に係るシミュレーション装置の構成について説明する。図１は、本実施例に係るシミュレーション装置の構成を示すブロック図である。図１に示すシミュレーション装置１０は、製造業者における製品の保有数の変動をシミュレートする。以下では、生産リードタイムが長い製品を多品種少量生産で生産する製造業者が、シミュレーション装置１０を利用する例について説明する。生産リードタイムが長い製品を多品種少量生産で生産する場合、製品の保有数が適正でないと、過剰に在庫を抱える状態、または欠品により製品を要求通りに払い出せない状態が長く継続する可能性があるため、保有数の変動を精度よく予測することは重要である。
【００１２】
本実施例において、「製品」とは、顧客、流通業者、または下流の工程等に払い出される物品を言い、最終製品だけでなく、他の製品の生産に用いられる部品、または補修部品を含む。「保有」とは、突発的需要が発生した場合等に備えて、製造業者が製品を払い出さずに保持しておくことを言う。「突発需要」とは、定常的な生産では要求された納期までに製品を払い出すことができない需要を言う。「生産リードタイム」とは、製品の生産に要する標準的な期間を言う。
【００１３】
図１に示すように、シミュレーション装置１０は、表示部１１と、入力部１２と、通信部１３と、媒体読取部１４と、制御部１５と、記憶部１６とを備える。
【００１４】
表示部１１は、液晶パネルや有機ＥＬ（Organic  Electro−Luminescence）パネル等の表示装置を有し、制御部１５から送信される制御信号に基づいて、文字や図形等の各種情報を表示する。入力部１２は、キーボード等の入力装置を有し、利用者が入力装置に対して行った操作に対応する信号を制御部１５へ出力する。通信部１３は、所定の通信プロトコルに基づいて、他の装置との間での情報の送受信を制御する。媒体読取部１４は、光ディスク、光磁気ディスク、メモリカード等の可搬の非一過的（non-transitory）な記憶媒体からプログラムやデータを読み取る。
【００１５】
制御部１５は、演算装置であるＣＰＵ（Central  Processing  Unit）１５ａと、記憶装置であるメモリ１５ｂとを備え、これらのハードウェア資源を用いてプログラムを実行することによって各種の機能を実現する。具体的には、制御部１５は、記憶部１６に記憶されているプログラムを読み出してメモリ１５ｂに展開し、メモリ１５ｂに展開されたプログラムに含まれる命令をＣＰＵ１５ａに実行させる。そして、制御部１５は、ＣＰＵ１５ａによる命令の実行結果に応じて、メモリ１５ｂおよび記憶部１６に対してデータの読み書きを行ったり、通信部１３等の動作を制御したりする。
【００１６】
記憶部１６は、磁気記憶装置や半導体記憶装置等の不揮発性を有する記憶装置からなり、各種のプログラムおよびデータを記憶する。記憶部１６に記憶されるプログラムには、シミュレーションプログラム１６１が含まれる。また、記憶部１６に記憶されるデータには、実績データ１６２と、突発需要予測データ１６３と、キャンセル予測データ１６４と、需要分布データ１６５と、評価データ１６６とが含まれる。
【００１７】
なお、図１において記憶部１６が記憶していることとしたプログラムおよびデータの全体または一部は、媒体読取部１４が読み取り可能な非一過的（non-transitory）な記憶媒体に記憶されていてもよい。また、図１において記憶部１６が記憶していることとしたプログラムおよびデータの全体または一部は、通信部１３による通信によって他の装置から取得されてもよい。
【００１８】
シミュレーションプログラム１６１は、製品の保有数の変動をシミュレートするための機能を提供する。シミュレーションプログラム１６１は、実績データ分析部１６１ａと、突発需要予測部１６１ｂと、キャンセル予測部１６１ｃと、シミュレート部１６１ｄと、評価部１６１ｅとを含む。
【００１９】
実績データ分析部１６１ａは、実績データ１６２を分析して、突発需要予測データ１６３、キャンセル予測データ１６４、および需要分布データ１６５を生成する。
【００２０】
突発需要予測部１６１ｂは、突発需要予測データ１６３およびに需要分布データ１６５基づいて、製品の突発需要の発生数を、突発需要が発生する期間毎、かつ、製品の要求リードタイム毎に予測する。「要求リードタイム」とは、需要が発生してから製品が払い出されるまでの期間を言う。換言すると、「要求リードタイム」とは、受注から納期までの期間である。
【００２１】
キャンセル予測部１６１ｃは、キャンセル予測データ１６４に基づいて、製品のキャンセルの発生数を、突発需要が発生する期間毎に予測する。
【００２２】
シミュレート部１６１ｄは、突発需要予測部１６１ｂによって予測される突発需要の発生数と、キャンセル予測部１６１ｃによって予測されるキャンセルの発生数とに基づいて、製品の保有数の変動をシミュレートする。
【００２３】
評価部１６１ｅは、シミュレート部１６１ｄによるシミュレーションの結果に基づいて、製品の保有数に関する評価を行う。評価部１６１ｅによる評価の結果は、評価データ１６６に格納される。
【００２４】
実績データ１６２は、販売の実績に関するデータである。実績データ１６２は、製品の需要が発生したときと、製品を払い出したときとを製品毎に保持する。突発需要予測データ１６３は、製品の突発需要の発生数を予測するための情報を保持する。キャンセル予測データ１６４は、製品のキャンセルの発生数を予測するための情報を保持する。需要分布データ１６５は、突発需要の発生数の要求リードタイム毎の分布（発生比率）を示す情報を保持する。評価データ１６６は、製品の保有数に対する評価に関する情報を保持する。
【００２５】
図２を参照しながら、突発需要予測データ１６３の生成について説明する。図２は、突発需要予測データ１６３の生成の例を示す図である。実績データ分析部１６１ａは、実績データ１６２に基づいて、製品の年間払出数と突発需要の年間発生数との関係を示す近似式を導出する。製品の年間払出数は、製品の需要の大きさを表す。近似式は、製品の生産リードタイム毎に導出される。実績データ分析部１６１ａは、実績データ１６２に格納されているデータのうち、指定された期間のデータに基づいて、近似式を導出してもよい。
【００２６】
例えば、実績データ分析部１６１ａは、実績データ１６２から生産リードタイムが６ヶ月の製品の突発需要のデータ（実績値）を抽出する。突発需要のデータとは、要求リードタイムが生産リードタイムよりも短いデータである。突発需要のデータは、当初から要求リードタイムが生産リードタイムよりも短かったデータに加えて、納期が前倒しされた等の変更により要求リードタイムが生産リードタイムよりも短くなったデータを含んでもよい。
【００２７】
実績データ分析部１６１ａは、抽出した実績値を製品毎に集計し、１年当たりの件数に換算することにより、突発需要の年間発生数を製品毎に算出する。さらに、実績データ分析部１６１ａは、抽出したデータに対応する製品の年間払出数を実績データ１６２から取得する。
【００２８】
こうして得られた各製品の年間払出数および突発需要の年間発生数の組み合わせは、例えば、図２のグラフ２０のような分布を示す。このような分布から年間払出数と突発需要の年間発生数の相関を示す近似式２０ａを得ることができる。
【００２９】
他の生産リードタイムの製品についても同様の処理を行うことにより、年間払出数と突発需要の年間発生数の相関を示す近似式を得ることができる。例えば、生産リードタイムが１０ヶ月の製品について、グラフ２１のような分布を得ることができ、このような分布から近似式２１ａを得ることができる。さらに、生産リードタイムが１２ヶ月の製品について、グラフ２２のような分布を得ることができ、このような分布から近似式２２ａを得ることができる。
【００３０】
実績データ分析部１６１ａは、こうして得られた近似式を用いて、突発需要予測データ１６３を生成する。図２に示す突発需要予測データ１６３は、突発需要の年間発生数の予測値を、製品の年間払出数毎、かつ、製品の生産リードタイム毎に保持している。製品の需要の発生数は、製品の需要の大きさによって異なると考えられる。さらに、需要が突発需要となる確率は、製品の生産リードタイムの長さによって異なると考えられる。このため、図２に示す例のように、突発需要の年間発生数の予測値を、製品の年間払出数毎、かつ、製品の生産リードタイム毎に保持することにより、突発需要の発生数の予測の精度を向上させることができる。
【００３１】
図３を参照しながら、キャンセル予測データ１６４の生成について説明する。図３は、キャンセル予測データ１６４の生成の例を示す図である。実績データ分析部１６１ａは、実績データ１６２に基づいて、製品の年間払出数とキャンセルの年間発生数との関係を示す近似式を導出する。実績データ分析部１６１ａは、実績データ１６２に格納されているデータのうち、指定された期間のデータに基づいて、近似式を導出してもよい。
【００３２】
近似式を導出するために、実績データ分析部１６１ａは、実績データ１６２からキャンセルのデータを抽出する。キャンセルのデータとは、払い出しが取り消された製品のデータである。実績データ分析部１６１ａは、払い出しが取り消されたものまたは製造ＬＴ以上に後ろ倒したデータのうち、取り消し時に既に生産に着手していた製品のデータのみを、キャンセルのデータとして抽出してもよい。実績データ分析部１６１ａは、指定された期間のデータに基づいて近似式を導出する場合、納期が期間外に後倒しされた突発需要以外のデータを、キャンセルのデータとして抽出してもよい。
【００３３】
実績データ分析部１６１ａは、抽出した実績値を製品毎に集計し、集計値を１年当たりの件数に換算することにより、キャンセルの年間発生数を製品毎に算出する。さらに、実績データ分析部１６１ａは、抽出したデータに対応する製品の年間払出数を実績データ１６２から取得する。
【００３４】
こうして得られた各製品の年間払出数およびキャンセルの年間発生数の組み合わせは、例えば、図３のグラフ２３のような分布を示す。このような分布から年間払出数とキャンセルの年間発生数の相関を示す近似式２３ａを得ることができる。
【００３５】
実績データ分析部１６１ａは、こうして得られた近似式を用いて、キャンセル予測データ１６４を生成する。図３に示すキャンセル予測データ１６４は、キャンセルの年間発生数の予測値を、製品の年間払出数毎に保持している。製品のキャンセルの発生数は、製品の需要の大きさによって異なると考えられる。このため、図３に示す例のように、キャンセルの年間発生数の予測値を、製品の年間払出数毎に保持することにより、キャンセルの発生数の予測の精度を向上させることができる。
【００３６】
図２および３に示した例では、集計の単位として年が用いられているが、集計の単位は、年に限定されない。集計の単位は、例えば、日、週、月、四半期、または半期でもよい。近似式を得る手法は、例えば、最小二乗法でもよいし、他の公知の手法でもよい。得られる近似式は、１次式以外の式であってもよい。
【００３７】
図４を参照しながら、需要分布データ１６５の生成について説明する。図４は、需要分布データ１６５の生成の例を示す図である。実績データ分析部１６１ａは、実績データ１６２に基づいて、突発需要の発生数の要求リードタイム毎の分布（発生比率）を示すデータを生成する。突発需要の発生数の分布を示すデータは、製品の生産リードタイム毎に生成される。実績データ分析部１６１ａは、実績データ１６２に格納されているデータのうち、指定された期間のデータに基づいて、突発需要の発生数の分布を示すデータを生成してもよい。
【００３８】
例えば、実績データ分析部１６１ａは、実績データ１６２から、生産リードタイムが６ヶ月の製品のデータを抽出する。実績データ分析部１６１ａは、抽出した実績値を要求リードタイム毎に集計して、需要の発生数（製品の払出数）を要求リードタイム毎に算出する。
【００３９】
こうして得られた要求リードタイムおよび需要の発生数の組み合わせは、例えば、図４のグラフ２４のような分布を示す。実績データ分析部１６１ａは、このような分布から、突発需要の期間のデータを抜き出す。生産リードタイムが６ヶ月の場合、要求リードタイムが０ヶ月から５ヶ月のデータが、突発需要の期間のデータとして抽出される。そして、実績データ分析部１６１ａは、抜き出したデータに基づいて、需要の発生数の比率を要求リードタイム毎に算出する。このようにして、生産リードタイムが６ヶ月の製品について、突発需要の発生数の要求リードタイム毎の分布（発生比率）を示すデータが生成される。
【００４０】
他の生産リードタイムの製品についても同様の処理を行うことにより、要求リードタイムおよび需要の発生数の組み合わせを取得し、これから突発需要の期間のデータを抜き出して、需要の発生数の比率を要求リードタイム毎に算出することができる。例えば、生産リードタイムが１０ヶ月の製品について、グラフ２５のような要求リードタイムおよび需要の発生数の組み合わせが得られる。そして、要求リードタイムが０ヶ月から９ヶ月のデータがこれから抜き出され、突発需要の発生数の比率が要求リードタイム毎に算出される。さらに、生産リードタイムが１２ヶ月の製品について、グラフ２６のような要求リードタイムおよび需要の発生数の組み合わせが得られる。そして、要求リードタイムが０ヶ月から１１ヶ月のデータがこれから抜き出され、突発需要の発生数の比率が要求リードタイム毎に算出される。
【００４１】
実績データ分析部１６１ａは、こうして得られた突発需要の発生数の要求リードタイム毎の分布（発生比率）を示すデータを需要分布データ１６５に格納する。図４に示す需要分布データ１６５は、突発需要の要求リードタイム毎の発生比率を、生産リードタイム毎に保持している。製品の保有数が変動するタイミングは、要求リードタイム、すなわち、納期までの期間の長さによって変動する。このため、図４に示す例のように、突発需要の要求リードタイム毎の発生比率を、製品の生産リードタイム毎に保持して、これをシミュレーションに利用することにより、製品の保有数の変動の予測の精度を向上させることができる。
【００４２】
図４に示した例では、突発需要以外の需要のデータも用いて、突発需要の要求リードタイム毎の発生比率が算出される。このように、突発需要以外の需要のデータを用いることにより、突発需要のデータが比較的少ない場合でも、突発需要の要求リードタイム毎の発生比率を高い精度で得ることができる。しかしながら、実績データ分析部１６１ａは、突発需要のデータが十分に多い場合には、突発需要のデータのみを用いて、突発需要の要求リードタイム毎の発生比率を算出してもよい。これにより、突発需要の要求リードタイム毎の発生比率をさらに高い精度で得ることができる。
【００４３】
図５から図１０を参照しながら、製品の保有数の変動のシミュレートについて説明する。突発需要予測部１６１ｂは、突発需要予測データ１６３および需要分布データ１６５に基づいて、シミュレートを行う期間における突発需要の発生数を所定期間毎かつ要求リードタイム毎に予測する。さらに、キャンセル予測部１６１ｃは、キャンセル予測データ１６４に基づいて、シミュレートを行う期間におけるキャンセルの発生数を所定期間毎に予測する。
【００４４】
本実施例において、所定期間の単位は、旬（１０日）である。しかしながら、所定期間の単位は、旬に限定されない。所定期間の単位は、日、週、月、四半期、または半期でもよい。
【００４５】
図５は、突発需要の発生数およびキャンセルの発生数の予測の例を示す図である。図５は、生産リードタイムが６ヶ月で年間払出数が１０個の製品の突発需要の発生数およびキャンセルの発生数の予測の例を示している。
【００４６】
突発需要予測部１６１ｂは、突発需要予測データ１６３から、シミュレートする製品の生産リードタイムおよび年間払出数に対応する突発需要の年間発生数の予測値を取得する。さらに、突発需要予測部１６１ｂは、需要分布データ１６５から、シミュレートする製品の生産リードタイムに対応する分布データ（突発需要の発生数の要求リードタイム毎の分布を示すデータ）を取得する。
【００４７】
突発需要予測データ１６３が図２に示した例と同じであれば、突発需要予測部１６１ｂは、突発需要の年間発生数の予測値として「１．７７」を得る。さらに、需要分布データ１６５が図４に示した例と同じであれば、突発需要予測部１６１ｂは、分布データとして、０ヶ月、１ヶ月、２ヶ月、３ヶ月、４ヶ月、および５ヶ月の生産リードタイムと、「３．５％」、「２４．６％」、「２１．１％」、「２４．６％」、「１５．８％」、および「１０．５％」の発生比率とがそれぞれ対応付けられたデータを得る。
【００４８】
突発需要予測部１６１ｂは、こうして得られた突発需要の年間発生数の予測値および分布データが示す確率と、乱数とを用いて、シミュレートを行う期間における突発需要の発生数を月毎かつ要求リードタイム毎に設定する。具体的には、突発需要予測部１６１ｂは、突発需要の年間発生数が、突発需要の年間発生数の予測値に近似し、さらに、突発需要の発生数の要求リードタイム毎の合計値の比率が、分布データにおける比率と近似するように、突発需要の発生数を設定する。
【００４９】
図５に示す例では、突発需要の発生数は３年間で「６」である。すなわち、突発需要の年間発生数は、「２（６÷３）」であり、突発需要の年間発生数の予測値である「１．７７」と近似している。さらに、図５に示す例では、突発需要の発生数の要求リードタイム毎の合計値は、０ヶ月、１ヶ月、２ヶ月、３ヶ月、４ヶ月、および５ヶ月の順で、「０」、「１」、「１」、「２」、「１」、および「１」である。すなわち、突発需要の発生数の要求リードタイム毎の合計値の比率は、０ヶ月、１ヶ月、２ヶ月、３ヶ月、４ヶ月、および５ヶ月の順で、「０％」、「１６．６６％」、「１６．６６％」、「３３．３３％」、「１６．６６％」、および「１６．６６％」であり、分布データにおける「３．５％」、「２４．６％」、「２１．１％」、「２４．６％」、「１５．８％」という比率とそれぞれ近似している。
【００５０】
キャンセル予測部１６１ｃは、キャンセル予測データ１６４から、シミュレートする製品の年間払出数に対応するキャンセルの年間発生数の予測値を取得する。キャンセル予測データ１６４が図３に示した例と同じであれば、キャンセル予測部１６１ｃは、キャンセルの年間発生数の予測値として「１．４」を得る。
【００５１】
キャンセル予測部１６１ｃは、こうして得られたキャンセルの年間発生数の予測値が示す確率と、乱数とを用いて、シミュレートを行う期間におけるキャンセルの発生数を月毎に設定する。具体的には、キャンセル予測部１６１ｃは、キャンセルの年間発生数が、キャンセルの年間発生数の予測値に近似するように、キャンセルの発生数を設定する。
【００５２】
図５に示す例では、キャンセルの発生数は３年間で「４」である。すなわち、キャンセルの年間発生数は、「１．３３（４÷３）」であり、キャンセルの年間発生数の予測値である「１．４」と近似している。
【００５３】
このように、突発需要予測部１６１ｂおよびキャンセル予測部１６１ｃは、実績データ１６２を分析することによって得られた確率に基づいて、突発需要の発生数およびキャンセルの発生数を予測する。このため、突発需要の発生数およびキャンセルの発生数が高い精度で予測される。さらに、突発需要予測部１６１ｂは、実績データ１６２を分析することによって得られた確率に基づいて、突発需要の発生数を要求リードタイム毎に予測する。このため、要求リードタイムのバラツキ、すなわち、納期までの期間のバラツキを、保有数の変動に反映させて、より精度の高いシミュレーションを実現することができる。
【００５４】
シミュレート部１６１ｄは、突発需要が突発需要予測部１６１ｂの予測の通りに発生し、キャンセルがキャンセル予測部１６１ｃの予測の通りに発生した場合の製品の保有数の変動をシミュレートする。製品の保有数の変動をシミュレートするために、シミュレート部１６１ｄは、図６に示すロジックと、図７または図８に示すロジックとを用いる。
【００５５】
図６は、突発需要の発生にともなって製品の保有数の変動を変動させるロジックを示す図である。突発需要が発生すると、製品の生産が開始される。その後、突発需要の発生から要求リードタイムが経過すると、すなわち、納期が到来すると、製品が払い出されるために、製品の保有数は、１個減少する。その後、突発需要の発生から生産リードタイムが経過すると、突発需要の発生時に開始された生産が完了するため、製品の保有数が１個増加する。
【００５６】
図７は、キャンセルの発生にともなって製品の保有数の変動を変動させるロジックを示す図である。需要が発生すると、製品の生産が開始される。その後、キャンセルが発生すると、製品が払い出されなくなるために、この需要による製品の保有数の減少は生じない。その後、需要の発生から生産リードタイムが経過すると、需要の発生時に開始された生産が完了するため、製品の保有数が１個増加する。
【００５７】
図８は、キャンセルの発生にともなって製品の保有数の変動を変動させる他のロジックを示す図である。需要が発生すると、納期から生産リードタイムだけ前、すなわち、納期に生産が完了するタイミングで、製品の生産が開始される。生産開始後にキャンセルが発生すると、製品が払い出されなくなるために、この需要による製品の保有数の減少は生じない。その後、需要の発生から要求リードタイムが経過すると、生産が完了するため、製品の保有数が１個増加する。
【００５８】
図９は、シミュレーションの結果の例を示す図である。図９に示すグラフ２７では、製品の初期の保有数が０個から５個の６つのパターン毎に、製品の保有数の変動のシミュレート結果が示されている。それぞれのパターンでは、突発需要予測部１６１ｂおよびキャンセル予測部１６１ｃによる同じ予測を用いて、シミュレーションが行われている。
【００５９】
図９に示すグラフ２７において、保有数が０より少ない部分は、製品の保有数が不足している状態、すなわち、欠品が生じている状態を示す。例えば、グラフ２７は、矢印２７ａの時点で、製品の初期の保有数が０個、１個、２個、３個、および４個の場合に、それぞれ、５個、４個、３個、２個、および１個の欠品が生じることを示している。
【００６０】
突発需要予測部１６１ｂ、キャンセル予測部１６１ｃ、およびシミュレート部１６１ｄは、１つの製品について、予測およびシミュレートを指定された回数実行する。これにより、グラフ２７に示すようなシミュレーションの結果が、指定された回数と同じ数、作成される。
【００６１】
評価部１６１ｅは、こうして得られる複数のシミュレーションの結果における欠品の状況に基づいて、その製品の保有数を評価する。評価部１６１ｅは、製品の保有数を評価するための値として、例えば、欠品発生数、欠品発生確率、損失コストを用いることができる。欠品発生数は、欠品が発生する回数である。欠品発生確率は、欠品が発生する確率である。損失コストは、欠品による営業損失等をコストで表した値である。
【００６２】
図１０は、評価部１６１ｅが生成する評価データ１６６の例を示す図である。図１０は、シミュレート部１６１ｄが、製品の初期の保有数が０個から５個の６つのパターン毎に、６種類の製品の保有数の変動をシミュレートし、評価部１６１ｅが、欠品発生確率に基づいて各製品の保有数を評価する場合の評価データ１６６の例を示している。
【００６３】
このような評価結果を参照することにより、製品の生産を管理する担当者は、製品の適正な保有数、すなわち、安全在庫を判断することができる。例えば、図１０に示す評価データ１６６は、製品番号「Ｐ００１」の製品の欠品発生確率が、初期の保有数が０個、１個、２個、３個、４個、および５個の場合に、それぞれ、「９０％」、「３６％」、「２％」、「０％」、「０％」、および「０％」であることを示している。この場合、欠品の発生を全く容認しないのであれば、３個が安全在庫であると判断される。一方、５％までの欠品発生確率を容認するのであれば、２個が安全在庫であると判定される。
【００６４】
図１１を参照しながら、シミュレーション装置１０が実行する処理手順について説明する。図１１は、シミュレーション装置１０が実行する処理手順の例を示すフローチャートである。図１１に示す処理手順は、制御部１５がシミュレーションプログラム１６１を実行することによって実現される。
【００６５】
シミュレーション装置１０は、ステップＳ１０１からステップＳ１０３として、初期処理を実行する。具体的には、実績データ分析部１６１ａが、ステップＳ１０１として、実績データ１６２に基づいて、突発需要予測データ１６３を生成する。実績データ分析部１６１ａが、ステップＳ１０２として、実績データ１６２に基づいて、キャンセル予測データ１６４を生成する。実績データ分析部１６１ａが、ステップＳ１０３として、実績データ１６２に基づいて、需要分布データ１６５を生成する。
【００６６】
シミュレーション装置１０は、初期処理を毎回実行しなくてもよい。すなわち、シミュレーション装置１０は、予め初期処理を実行して、突発需要予測データ１６３、キャンセル予測データ１６４、および需要分布データ１６５を生成しておいてもよい。そして、シミュレーション装置１０は、シミュレーションの実行を指示された場合に、予め生成されている突発需要予測データ１６３、キャンセル予測データ１６４、および需要分布データ１６５を用いて、ステップＳ１０４以降を実行してもよい。
【００６７】
シミュレーション装置１０は、ステップＳ１０４として、シミュレーション条件を取得する。シミュレーション条件には、シミュレートする製品に関する情報、初期の保有数のパターン数、１つの製品当たりのシミュレーションの指定回数等が含まれる。
【００６８】
続いて、突発需要予測部１６１ｂが、ステップＳ１０５として、製品の突発需要の発生数を、突発需要が発生する期間毎、かつ、製品の要求リードタイム毎に予測する。さらに、突発需要予測部１６１ｂが、ステップＳ１０６として、キャンセルの発生数を、突発需要が発生する期間毎に予測する。そして、シミュレート部１６１ｄが、ステップＳ１０７として、突発需要予測部１６１ｂによって予測される突発需要の発生数と、キャンセル予測部１６１ｃによって予測されるキャンセルの発生数とに基づいて、製品の保有数の変動をシミュレートする。シミュレーション部１６１ｄは、製品の初期の保有数が異なる複数のパターンのシミュレーション結果を生成する。
【００６９】
シミュレーション装置１０は、ステップＳ１０８として、現在シミュレーションを行っている製品のシミュレーション回数が指定回数に達したかを判定する。製品のシミュレーション回数が指定回数に達していない場合（ステップＳ１０８，Ｎｏ）、シミュレーション装置１０は、ステップＳ１０５に戻って、同じ製品のシミュレーションを行う。
【００７０】
製品のシミュレーション回数が指定回数に達している場合（ステップＳ１０８，Ｙｅｓ）、シミュレーション装置１０は、ステップＳ１０９に進む。ステップＳ１０９として、評価部１６６ｅがシミュレーション結果を評価する。評価部１６６ｅは、ステップＳ１１０として、評価結果を結果データ１６６に保存する。
【００７１】
シミュレーション装置１０は、ステップＳ１１１として、シミュレートする製品が他にあるかを判定する。シミュレートする製品が他にある場合（ステップＳ１１１，Ｙｅｓ）、シミュレーション装置１０は、ステップＳ１０５に戻って、他の製品のシミュレーションを行う。シミュレートする製品が他にない場合（ステップＳ１１１，Ｎｏ）、シミュレーション装置１０は、図１１に示す処理手順を終了する。
【００７２】
なお、上記の実施例で示した本発明の態様は、本発明の要旨を逸脱しない範囲で任意に変更することができる。例えば、上記の実施例で示したプログラムは、複数のモジュールに分割されていてもよいし、他のプログラムと統合されていてもよい。また、シミュレーション装置１０の機能を適宜分散させてもよい。
【００７３】
上記の実施例では、生産リードタイムが長い製品を多品種少量生産で生産する製造業者が、シミュレーション装置１０を利用する例について説明したが、シミュレーション装置１０の利用者は、これに限定されない。例えば、生産リードタイムが短い製品を生産する製造業者、少品種の製品を生産する製造業者、および製品を大量生産する製造業者も、シミュレーション装置１０を効果的に利用することができる。製品を流通させる流通業者も、シミュレーション装置１０を効果的に利用することができる。
【符号の説明】
【００７４】
１０      シミュレーション装置
１１      表示部
１２      入力部
１３      通信部
１４      媒体読取部
１５      制御部
１６      記憶部
１５ａ    ＣＰＵ
１５ｂ    メモリ
１６１    シミュレーションプログラム
１６１ａ  実績データ分析部
１６１ｂ  突発需要予測部
１６１ｃ  キャンセル予測部
１６１ｄ  シミュレート部
１６１ｅ  評価部
１６２    実績データ
１６３    突発需要予測データ
１６４    キャンセル予測データ
１６５    需要分布データ
１６６    評価データ
【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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