(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
特定の商品について所定期間毎に、メーカーの生産実績（ＳＺ）、販売店が顧客から注文を受けた受注実績（ＪＺ）、販売店の販売実績（ＨＺ）、メーカーが販売店からオーダーを受けたオーダー実績、販売店及びメーカーの在庫実績（ＺＺ）の各実績データを記憶する実績情報格納手段と、与えられた生産計画数量（ＳＫ）を格納する計画情報格納手段と、将来の所定期間（Ｎ）における商品の販売店における販売計画数量（ＨＫn）を、前記実績情報格納手段に記憶された各実績データと前記計画情報格納手段に格納された生産計画数量（ＳＫ）とに基づいて立案する販売計画立案手段とを備えるコンピュータシステムで実行される商品の販売計画数量の算出方法において、
（ａ）  前記実績情報格納手段が、
前記在庫実績（ＺＺ）を、既に顧客が定まっている振当済在庫実績（Ｆ-ＺＺ）と、未だ顧客が定まっていない未振当在庫実績（Ｍ-ＺＺ）とに分割して記憶しており、
（ｂ）  販売計画立案手段が、
（ｂ−１）  特定期間の振当済在庫数量／在庫数量＝在庫振当済比率（β’）と、未振当在庫のうち当該所定期間に販売された数量／未振当在庫数量＝未振当在庫次期間販売比率（γ’）と、生産台数のうち当該所定期間に振当された台数／生産台数＝生産振当可能比率（ε’）とを、過去の相似関係にある在庫振当済比率（β）と、未振当在庫次期間販売比率（γ）と、生産振当可能比率（ε）と比較することによりそれぞれ予測する比率予測手順と、
（ｂ−２）  前記将来の所定期間（Ｎ）の直前期間（Ｎ−１）の未振当在庫次期間販売比率（γ'n-1）から、将来の所定期間（Ｎ）の直前期間（Ｎ−１）の振当済比率（β'n-1）と前記将来の所定期間（Ｎ）の直前期間（Ｎ−１）の未振当在庫次期間販売比率（γ'n-1）とをかけ合わせた値（β'n-1・γ'n-1）を減算し、その減算結果（γ'n-1−β'n-1・γ'n-1）から前記将来の所定期間（Ｎ）の振当済比率（β'n）を減算して、前記将来の所定期間（Ｎ）の直前期間（Ｎ−１）の振当済比率（β'n-1）を加算した後、さらにその加算結果（γ'n-1−β'n-1・γ'n-1−β'n＋β'n-1）に、前記実績情報格納手段に記憶された前記将来の所定期間（Ｎ）の直前期間（Ｎ−１）の在庫実績（ＺＺn-1）をかけ合わせ、その乗算結果（ＺＺn-1（γ'n-1−β'n-1・γ'n-1−β'n＋β'n-1））を１から前記将来の所定期間（Ｎ）の振当済比率（β'n）を減算した値（１−β'n）で割ることにより第１演算結果（ＺＺn-1（γ'n-1−β'n-1・γ'n-1−β'n＋β'n-1）／（１−β'n））を算出した後、前記計画情報格納手段に格納された前記将来の所定期間（Ｎ）の生産計画数量（ＳＫn）に、前記将来の所定期間（Ｎ）の生産振当可能比率（ε'n）から前記将来の所定期間（Ｎ）の振当済比率（β'n）を減算した値（ε'n−β'n）をかけ合わせ、その乗算結果（ＳＫn（ε'n−β'n））を１から前記将来の所定期間（Ｎ）の振当済比率（β'n）を減算した値（１−β'n）で割ることにより第２演算結果（ＳＫn（ε'n−β'n）／（１−β'n））を算出し、その後、第１演算結果（ＺＺn-1（γ'n-1−β'n-1・γ'n-1−β'n＋β'n-1）／（１−β'n））と第２演算結果（ＳＫn（ε'n−β'n）／（１−β'n））とを加算することにより前記将来の所定期間（Ｎ）の販売計画数量（ＨＫn）を立案する販売計画立案手順と、
を有することを特徴とする商品の販売計画数量の算出方法。
【請求項２】
特定の商品について所定期間毎に、メーカーの生産実績（ＳＺ）、販売店が顧客から注文を受けた受注実績（ＪＺ）、販売店の販売実績（ＨＺ）、メーカーが販売店からオーダーを受けたオーダー実績、販売店及びメーカーの在庫実績（ＺＺ）、オーダーを受け生産中または生産したが販売されずに残っている注残実績（ＣＺ）の各実績データを記憶する実績情報格納手段と、与えられた販売計画数量（ＨＫ）や受注予測数量（ＪＫ）を格納する計画情報格納手段と、将来の所定期間（Ｎ＋１）における商品のメーカーにおける生産計画数量（ＳＫn+1）を、前記実績情報格納手段に記憶された各実績データと前記計画情報格納手段に格納された販売計画数量（ＨＫ）とに基づいて立案する生産計画立案手段とを備えるコンピュータシステムで実行される商品の生産計画数量の算出方法において、
（ａ）  前記実績情報格納手段が、
前記在庫実績（ＺＺ）を、既に顧客が定まっている振当済在庫実績（Ｆ-ＺＺ）と、未だ顧客が定まっていない未振当在庫実績（Ｍ-ＺＺ）とに分割して記憶するとともに、前記注残実績（ＣＺ）を、既に商品が定まっている振当済注残実績（Ｆ-ＣＺ）と、未だ商品が定まっていない未振当注残実績（Ｍ-ＣＺ）とに分割して記憶し、
（ｂ）  前記生産計画立案手段が、
（ｂ−１）  前記実績情報格納手段に格納されている注残実績（ＣＺ）と、前記計画情報格納手段に格納されている受注予測数量（ＪＫ）とに基づいて注残計画数量（ＣＫ）を演算する注残計画演算手順と、
（ｂ−２）  特定期間の全振当済注残数量／注残数量＝注残振当済比率（α’）と、未振当在庫のうち直後の所定期間に販売された数量／未振当在庫数量＝未振当在庫次期間販売比率（γ’）と、生産台数のうち当該所定期間に振当された台数／生産台数＝生産振当可能比率（ε’）とを、過去の相似関係にある注残振当済比率（α）と、未振当在庫次期間販売比率（γ）と、生産振当可能比率（ε）と比較することによりそれぞれ予測する比率予測手順と、
（ｂ−３）  前記計画情報格納手段に格納されている前記将来の所定期間（Ｎ＋１）の販売計画数量（ＨＫn+1）から、前記実績情報格納手段に記憶された前記将来の所定期間（Ｎ＋１）の直前期間（Ｎ）の在庫計画数量（ＺＫn）と前記将来の所定期間（Ｎ＋１）の直前期間（Ｎ）の未振当在庫次期間販売比率（γ'n）とをかけ合わせた値（ＺＫn・γ'n）、及び、前記所定期間（Ｎ＋１）の直前期間（Ｎ）の注残計画数量（ＣＫn）と、前記将来の所定期間（Ｎ＋１）の直前期間（Ｎ）の注残振当済比率（α'n）と、１から前記将来の所定期間（Ｎ＋１）の直前期間（Ｎ）の未振当在庫次期間販売比率（γ'n）を減算した値（１−γ'n）と、をかけ合わせた値（ＣＫn・α'n（１−γ'n））を減算し、さらに、その減算結果（ＨＫn+1−ＺＫn・γ'n−ＣＫn・α'n（１−γ'n））に、前記将来の所定期間（Ｎ＋１）の注残計画数量（ＣＫn+1）と前記将来の所定期間（Ｎ＋１）の注残振当済比率（α'n+1） とをかけ合わせた値（ＣＫn+1・α'n+1 ）を加算し、その加算結果（ＨＫn+1−ＺＫn・γ'n−ＣＫn・α'n（１−γ'n）＋ＣＫn+1・α'n+1 ）を前記将来の所定期間（Ｎ＋１）の生産振当可能比率（ε'n+1 ）で割ることにより、前記将来の所定期間（Ｎ＋１）の生産計画数量（ＳＫn+1 ）を立案する生産計画立案手順と、
を有することを特徴とする商品の生産計画数量の算出方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
例えば乗用車のように、商品の受注を受けてから販売までの期間が、商品の売れ行き、生産工場の負荷や制約により大きく変動する種類の商品に適する販売または生産計画数量の算出方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来、販売計画及び生産計画の立案において、販売店における販売計画数量またはメーカーにおける生産計画数量を算出する方法として、始めに、市場動向等より需要予測として販売数量を予測し、その予測値に適正な在庫レベルを加味して販売数量または生産数量を決める方法が用いられていた。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、従来の算出方法には、次のような問題があった。
すなわち、受注即販売といった性格を持つ商品の小売りの世界では、あまり問題でないが、受注から販売までの期間が製品の売れ行き、メーカーの生産工場の負荷や制約により大きく変動するケースでは、販売の予測が純粋な市場の動向だけでなくメーカー自らの生産の状況等の影響を含んだものとなってしまい、複雑な与件を含んだ予測値となり、販売計画・生産計画等を決める際の不確定要素が大きく増加し、予測値が大きく外れる問題があった。
例えば、乗用車では、販売店が顧客から受注を受けてから工場で生産を開始する場合があるため、生産工場の混み具合等により受注から販売までの期間が大きく変動するのが現実である。これは、生産工場には生産高に制約があり、受注が多いからといって急に生産高を増やすことは困難だからである。
【０００４】
本発明は、上記問題点を解決して、商品の受注を受けてから販売までの期間が、商品の売れ行き、生産工場の負荷や制約により大きく変動する種類の商品に適する販売計画数量または生産計画数量の算出方法を提供することを目的とする。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
上記問題点を解決するために本発明の商品の販売計画数量の算出方法は、特定の商品について所定期間毎に、メーカーの生産実績、販売店が顧客から注文を受けた受注実績、販売店の販売実績、メーカーが販売店からオーダーを受けたオーダー実績、販売店及びメーカーの在庫実績の各実績データを記憶していて、該各実績データを用いて将来の所定期間における商品の販売店における販売計画数量を、与えられた生産計画数量に基づいて立案するシステムで実行される商品の販売計画数量の算出方法において、
前記在庫実績を、既に顧客が定まっている振当済在庫実績と、未だ顧客が定まっていない未振当在庫実績とに分割して記憶し、
振当済在庫数量／在庫数量＝在庫振当済比率とし、未振当在庫のうち当該所定期間に販売された数量／未振当在庫数量＝未振当在庫次期間販売比率とし、生産台数のうち当該所定期間に振当された台数／生産台数＝生産振当可能比率とし、
将来の所定期間における前記在庫振当済比率、前記未振当在庫次期間販売比率、及び前記受注振当可能比率とを、前記将来の所定期間に対応する過去のある期間における前記在庫振当済比率、前記未振当在庫次期間販売比率、及び前記生産振当可能比率とに基づいて予測し、
前記予測した比率を用いて、前記将来の所定期間の商品の販売計画数量を算出する。
【０００６】
また、本発明の商品の生産計画数量の算出方法は、特定の商品について所定期間毎に、メーカーの生産実績、販売店が顧客から注文を受けた受注実績、販売店の販売実績、メーカーが販売店からオーダーを受けたオーダー実績、販売店及びメーカーの在庫実績、オーダーを受け生産中または生産したが販売されずに残っている注残実績の各実績データを記憶していて、該各実績データを用いて将来の所定期間における商品のメーカーにおける生産計画数量を、与えられた販売計画数量に基づいて立案するシステムで実行される商品の生産計画数量の算出方法において、
前記注残実績を、既に商品が定まっている振当済注残実績と、未だ商品が定まっていない未振当済注残実績とに分割して記憶し、
全振当済注残数量／注残数量＝注残振当済比率とし、未振当在庫のうち直後の所定期間に販売された数量／未振当在庫数量＝未振当在庫次期間販売比率とし、生産台数のうち当該所定期間に振当された台数／生産台数＝生産振当可能比率とし、
将来の所定期間における前記注残振当済比率、前記未振当在庫次期間販売比率、及び前記生産振当可能比率とを、前記将来の所定期間に対応する過去のある期間における前記注残振当済比率、前記未振当在庫次期間販売比率、及び前記生産振当可能比率とに基づいて予測し、
前記予測した比率を用いて、前記将来の所定期間の商品の生産計画数量を算出する。
【０００７】
ここで、用語の定義を説明する。
振当済在庫とは、顧客の定まった、近日中に確実に販売される在庫である。未振当在庫とは、未だ顧客の定まっていない、将来の受注に対しての本来の在庫である。
振当済注残とは、商品の定まった、近日中に確実に販売される注残である。未振当注残とは、未だ商品の定まっていない、将来の受注に対しての注残である。
予測数量とは、現時点から将来のある時点に対象がどのようになるか、どのように変化するかを過去の傾向等から推測した数量をいう。また、計画数量とは、置かれている状況下において、ある目的を達成するために必要な値として意志決定された数量をいう。
この定義により、本実施の形態のシステムでは、将来の所定期間における受注台数、注残率、在庫率、注残振当済比率、在庫振当済比率、未振当在庫翌月販売可能比率、生産・オーダー振当可能比率を予測台数として取り扱う。
また、将来の所定期間における注残台数、在庫台数、販売台数、生産（オーダー）台数を計画台数として取り扱う。
【０００８】
また、注残率とは、受注を受けたが販売が済んでいない商品の注残実績（計画）数量を分子とし、受注実績（予測）数量を分母として求めたものである。また、在庫率とは、在庫実績（計画）数量を分子とし、販売実績（計画）数量を分母として求めたものである。
また、在庫振当済比率とは、振当済在庫数量を分子とし、在庫数量を分母として求めたものである。また、未振当在庫次期間販売比率とは、未振当在庫のうち当該所定期間に販売された数量を分子とし、未振当在庫数量を分母として求めたものである。また、生産振当可能比率とは、生産台数のうち当該所定期間に振当された台数を分子とし、生産台数を分母として求めたものである。
また、注残振当済比率とは、振当済注残数量を分子とし、注残数量を分母として求めたものである。
【０００９】
乗用車の一般的な取引形態について図５により説明する。図５は、横軸が時間経過を示している。
図５のＢは、在庫によって商品である乗用車を手配するケースである。これが、乗用車が新車として発売された後、しばらく時間が経過した後での通常の取引形態である。
すなわち、販売店は、販売計画を立案し、それに沿ってある数量の乗用車を在庫として確保しておくために、メーカーに対してオーダーを出す。次に、メーカーは、オーダーに基づいて生産を完了する。生産された乗用車は、販売店またはメーカーに在庫として保管される。この様に特定の顧客が決まっていない在庫を未振当在庫状態と呼ぶ。
次に、顧客から販売店に受注がされると、直ちに振当が行われ、当該乗用車は振当済在庫状態なる。また、受注されたが未販売状態である注残については、商品が決まっているので、振当済注残状態となる。
【００１０】
図５のＡは、オーダーにより乗用車を手配するケースである。これは、発売当初、受注が多くて生産が間に合わない状態を示している。
すなわち、販売店に対する顧客からの受注が先にあり、販売店は、受注を受けて直ちにメーカーにオーダーをかける。受注されてから振当まで、注残は未振当注残状態となる。メーカーによる生産が完了すると、直ちに振当が行われ、注残は、振当済注残状態となる。また、在庫は始めから振当済在庫状態となる。
【００１１】
乗用車の販売においては、新製品の発表と共に受注が急激に発生するが、在庫が多く準備されているため、注残振当済比率は大きな影響を受けることがなく、主として季節により変動を繰り返す。
注残振当済比率の変動を月間別に見た場合、３月、４月、５月、７月、及び１１月における注残率が高い傾向にある。これは、１２月及び７月にはボーナスが支給され顧客による受注が増加するためであり、また、４月に就職、進学により顧客による受注が増加するためである。
将来の所定期間、例えば次の４月における注残振当済比率は、過去の４月のデータの平均値を用いることにより、かなりの精度で予測できることを本発明者らは発見した。
生産計画数量の算出方法においては、季節の変化による変化に対応することが重要であるから、この注残振当済比率の相似関係を用いて、月間別の生産計画数量を正確に算出する方法を考え出した。
【００１２】
一方、在庫振当済比率は、乗用車の販売においては、新製品の発表時に新規受注を見込んで在庫を増加させているが、通常それ以上に発注が多いため、新発売の直後において在庫振当済比率は低い値となる。また、発売開始直前には、旧モデルの在庫振当済比率は低下する。
その後、在庫振当済比率は、少し上がりながら、主として季節により変動を繰り返す。在庫振当済比率の変動を月別に見た場合、４月、５月、６月、８月、９月及び１１月における在庫振当済比率が高い傾向にある。これは、１２月及び７月にはボーナスが支給され受注が増加することが予測されるため販売店が在庫を増加させる傾向があるためである。
【００１３】
一般に、乗用車の市場では、３〜５年毎にモデルチェンジを行っている。新しいモデルを販売する場合に、そのモデルの在庫振当済比率は、１月及び８月を含めて、旧モデルの発売当時の在庫振当済比率の変動と相似関係にあるため、将来の新車発売時の所定期間における在庫振当済比率は、旧モデル、旧々モデルの発売当時のデータの平均値を用いることにより、かなりの精度で予測できることを本発明者らは発見した。
販売計画数量の算出方法においては、新車発売時に対応することが重要であるから、旧モデル等の発売当時の在庫振当済比率を重要な要素とすることが大切であり、新しいモデルを販売するときに、この在庫振当済比率の相似関係を用いて、月間別の販売計画数量を正確に算出する方法を考え出した。
【００１４】
同様に、未振当在庫次期間販売比率についても、過去のデータに相関性が強く、その相関性に基づいて将来の所定期間における未振当在庫次期間販売比率を、かなりの精度で予測できることを本発明者らは発見した。すなわち、月間単位で見たときに、３月、７月、１１月における未在庫振当翌月販売比率が高い。これは、就職・進学を迎える４月、ボーナスが支給される７月、１２月に在庫が販売されるからである。
また、生産・オーダー振当可能比率についても、ある程度過去のデータとの相関性が高く、その相関性に基づいて将来の所定期間における生産・オーダー振当可能比率を、かなりの精度で予測できることを本発明者らは発見した。すなわち、月間単位で見たときに、２月、５月、８月で生産・オーダー振当可能比率が高い。
【００１５】
次に、上記算出方法の作用を説明する。
コンピュータの記憶手段が、特定の商品、例えば乗用車について、所定の期間例えば月間毎に、生産工場における生産実績数量、販売店が注文を受けた受注実績数量、販売店の販売実績数量、工場及び販売店等における在庫実績数量、注文を受け生産したが販売されずに残っている注残実績数量、注残振当済比率、在庫振当済比率、  未振当在庫翌月販売比率、当月生産・オーダー振当比率の各実績数量データ・各実績比率データを記憶している。
ここで、各比率を記憶せずに、各実績数量より演算により求めても良い。
また、ある月の販売計画数量を算出する場合には、その月の生産計画数量が既に決定されているものとする。
本システムは、各実績数量データ・各実績比率データを用いて、将来の所定の月間Ｎにおける商品の販売計画数量を次の手順で算出する。
【００１６】
（１）  期間Ｎにおける販売計画数量ＨＫｎ  は、
ＨＫｎ＝ＺＺｎ−１（γ’ｎ−１−β’ｎ−１・γ’ｎ−１−β’ｎ＋β’ｎ−１）／（１−β’ｎ）＋ＳＫｎ（ε’ｎ−β’ｎ）／（１−β’ｎ）の数式で求めることができる。
その結果、本方式によって販売計画ＨＫｎ  を既に定まったデータ、及び予測値によって決定することができる。
ここで、ＺＺｎ−１  は期間Ｎ−１の在庫実績数量であり、実績データとして記憶されている。また、ＳＫｎ  は期間Ｎにおける生産計画数量であり、別に決定されている値である。
【００１７】
また、β’ｎ−１は期間Ｎ−１の在庫振当済比率であり、過去のデータから予測できる。また、γ’ｎ−１は、期間Ｎ−１の未振当在庫翌日販売比率であり、過去のデータから予測できる。
また、β’ｎは、期間Ｎの在庫振当済比率であり、過去のデータから予測できる。また、ε’ｎは、期間Ｎの生産振当可能比率であり、過去のデータから予測できる。
これらにより、期間Ｎにおける販売計画数量ＨＫｎ  を、実績データ、過去のデータから予測した期間Ｎ−１の在庫振当済比率β’ｎ−１、過去のデータから予測した期間Ｎの生産振当可能比率ε’ｎなどから精度よく算出することができる。
【００１８】
（２）また、本システムは、各実績数量データ・各実績比率データを用いて、将来の所定の月間Ｎ＋１における商品の生産計画数量ＳＫｎ＋１  を次の手順で算出する。
生産計画数量ＳＫｎ＋１  は、
ＳＫｎ＋１＝｛ＨＫｎ＋１−ＺＫｎ・γ’ｎ−ＣＫｎ・α’ｎ（１−γ’ｎ）＋ＣＫｎ＋１  ・α’ｎ＋１  ｝／ε’ｎ＋１  の数式で求めることができる。
その結果、本方式によって生産計画ＳＫｎ＋１  を既に定まったデータ、予測値によって決定することができる。
ここで、ＣＫｎ  は、期間Ｎにおける注残計画数量であり、別に決定されている値である。また、ＣＫｎ＋１  は期間Ｎ＋１における注残計画数量であり、別に決定されている値である。また、ＺＫｎ  は期間Ｎにおける在庫計画数量であり、別に決定されている値である。また、ＨＫｎ＋１  は期間Ｎ＋１における販売計画数量であり、別に決定されている値である。
【００１９】
また、α’ｎは期間Ｎにおける注残振当済比率であり、過去のデータから予測される。また、α’ｎ＋１ は期間Ｎ＋１における注残振当済比率であり、過去のデータから予測される。また、γ’ｎは、期間Ｎにおける未振当在庫翌日販売比率であり、過去のデータから予測される。また、ε’ｎ＋１は、期間Ｎ＋１の生産振当可能比率であり、過去のデータから予測できる。
これらにより、期間Ｎ＋１における生産計画数量ＳＫｎ＋１  を、既に決定されているデータ、過去のデータから予測した期間Ｎにおける注残振当済比率α’ｎ、過去のデータから予測した期間Ｎ＋１における注残振当済比率α’ｎ＋１ 、過去のデータから予測した期間Ｎにおける未振当在庫翌日販売比率γ’ｎ、過去のデータから予測した期間Ｎ＋１の生産振当可能比率ε’ｎ＋１から精度よく算出することができる。
【００２０】
【発明の実施の形態】
本発明の一実施の形態である商品販売計画数量の算出方法及び商品生産計画数量の算出方法について、図面に基づいて詳細に説明する。
本発明の商品販売・生産計画数量の算出方法を行うシステムの構成を図２に示す。また、本システムのハードウエア構成図を図３に示す。本実施の形態では、商品として乗用車を考えている。乗用車は、商品の受注を受けてから販売までの期間が、商品の売れ行き、生産工場の負荷や制約により大きく変動する種類の商品の１つである。
図３に示すように、ハードウエアの構成は、通常のコンピュータシステムである。すなわち、ホスト側のコンピュータであるサーバーコンピュータ２３は、演算手段であるＣＰＵ２１と記憶手段であるディスク２２より構成されている。また、クライアント側のコンピュータであるクライアントコンピュータ２８は、演算手段であるＣＰＵ２５と記憶手段であるディスク２６より構成されている。ＣＰＵ２１とＣＰＵ２５とは、ＩＳＤＮ回線等のネットワーク２７により通信可能に接続されている。ＣＰＵ２５には、入出力端末２４が接続している。
【００２１】
次に、ディスク２２に記憶されているプログラムの構成を図２に基づいて説明する。所定期間内に受注が予測される受注予測台数を入力するための受注予測台数入力手段１１が、計画情報格納手段１２に接続している。ここで、乗用車の受注予測台数は、市場の動向等より別に求められ、本システムに入力される。
また、計画情報格納手段１２には、販売・生産計画立案手段１３が接続している。また、計画情報格納手段１２には、結果出力手段１６が接続している。
販売・生産計画立案手段１３には、結果出力手段１６が接続している。また、販売・生産計画立案手段１３には、実績情報格納手段１４が接続している。また、販売・生産計画立案手段１３には、生産条件格納手段１５が接続している。
【００２２】
また、本システムで用いている期間、実績数量及び計画数量等の具体的内容を図４に示す。
始めに、本システムにより立案される販売計画、生産計画・オーダー計画について説明する。販売計画・生産計画は、メーカーＭによって立案される将来の所定期間内での販売計画台数、生産計画台数を示している。また、販売計画・オーダー計画は、販売店Ｈによって立案される将来の所定期間内での販売計画台数、オーダー計画台数を示している。
生産計画台数とオーダー計画台数との関係は、商品の必要数をメーカーＭ側から見れば生産計画台数となり、販売店Ｈ側から見ればオーダー計画台数となる。メーカーＭ、販売店Ｈ共通の在庫、注残によって計画を立案する本発明のシステムにおいては、生産計画台数とオーダー計画台数とを同じ数値として取り扱うことができる。
【００２３】
次に、販売計画、生産・オーダー計画の内容、構成等について説明する。
図４に示すように、期間を所定の長さで一定に区切り、現在を含む月間をＮとする。Ｎ＋１，Ｎ＋２，・・・が将来の月間であり、販売計画・生産計画の立案対象となる月間である。また、Ｎ−１，Ｎ−２，・・・が過去の月間であり、実績台数データを収集する対象となる月間である。
販売計画・生産計画は、受注台数Ｊ、注残台数Ｃ、販売台数Ｈ、在庫台数Ｚ、生産（オーダー）台数Ｓの５つの要素より構成される。さらに、各々の要素は、実績Ｚ、または予測Ｙ／計画Ｋの２つに分類される。ここで、実績Ｚは月間Ｎ以前の既に実績となった値を意味し、予測Ｙ／計画Ｋは将来の値、すなわち、本システムによって求めようとする値である。これらについては、後で詳細に説明する。
【００２４】
月間Ｎには、その月間における販売計画台数ＨＫｎ、計画済みの生産計画台数ＳＫｎ、受注予測台数ＪＹｎ、在庫計画台数ＺＫｎ、注残計画台数ＣＫｎが記憶されている。
同様に、月間Ｎ＋１には、月間Ｎ＋１における販売計画台数ＨＫｎ＋１、生産計画台数ＳＫｎ＋１、受注予測台数ＪＹｎ＋１、在庫計画台数ＺＫｎ＋１、注残計画台数ＣＫｎ＋１が記憶されている。
同様に、月間Ｎ−１には、月間Ｎ−１における販売実績台数ＨＺｎ−１、生産実績台数ＳＺｎ−１、受注実績台数ＪＺｎ−１、在庫実績台数ＺＺｎ−１、注残実績台数ＣＺｎ−１が記憶されている。
【００２５】
次に、上記構成を有するシステムの作用を説明する。本システムの処理手順のフローチャートを図１に示す。また、本システムを説明する上で一例とする販売店Ｈ、メーカーＭ、部品の仕入先Ｂの関係を図８に示す。
始めに、本システムにより立案される販売計画・生産計画について説明する。販売計画・生産計画は、メーカーＭによって立案される将来の所定期間内での販売計画台数、生産計画台数を示しており、次の３つの目的のために立案される。
（１）受注予測台数に基づき販売する台数を計画し、それに基づきメーカーＭ及び販売店Ｈが各種販売施策を立案、実施するためである。
（２）立案された販売計画に対し、適正な製品在庫レベル、適正な工場の稼働レベルを念頭に生産する台数を計画し、それに基づきメーカーＭが各種生産施策を立案、実施していくためである。
（３）立案された生産計画を、製品を構成しているユニット、部品のレベルに展開することでユニット、部品の調達計画を導き、メーカーＭ及び仕入先Ｂが各部品調達、生産のための施策を立案、実施していくためである。
【００２６】
以上の目的のために立案される販売計画・生産計画について、その内容、構成等について説明する。
始めに、期間を月単位で一定に区切り、今現在を含む月間をＮとすると、Ｎ＋１、Ｎ＋２・・・・が計画対象区間となり、Ｎ以前は実績を収集する区間となる。
この際、計画を立案、実績を集計する単位は、製品総数、製品種類１、製品種類１−１・・・・といった階層構造の各々となる。全ての種類毎に計画を立案するわけでなく生産工場、ラインの都合により計画の対象となる種類が選択される。
【００２７】
次に各々の販売計画・生産計画を構成する要素、内容について詳細に説明する。販売計画・生産計画は、受注台数Ｊ、注残台数Ｃ、販売台数Ｈ、在庫台数Ｚ、生産台数Ｓの５つの要素より構成される。さらに各々の要素は実績Ｚ、または予測Ｙ／計画Ｋの２つに分類される。言葉から判るように、実績Ｚは月間Ｎ以前の既に実績となった値を意味しており、予測Ｙ／計画Ｋは将来の値、すなわち本システムによって求めようとする値である。
ここで予測と計画の使い分けについて説明する。
予測数量とは、現時点から将来のある時点に対象がどのようになるか、どのように変化するかを過去の傾向等から推測した数量をいう。また、計画数量とは、置かれている状況下において、ある目的を達成するために必要な値として企業経営者等により意志決定された数量をいう。
この定義により、本実施の形態のシステムでは、将来の所定期間における受注台数、注残率、在庫率、注残振当済比率、在庫振当済比率、未振当在庫翌月販売可能比率、生産・オーダー振当可能比率を予測台数として取り扱う。
また、将来の所定期間における注残台数、在庫台数、販売台数、生産（オーダー）台数を計画台数として取り扱う。
受注台数の予測は別の段階、別システムを用いて実施されており、本システムにおいては単なる入力値として扱う。
【００２８】
次に、上記５つの台数要素について各々の意味と台数要素間の関係について説明する。
受注台数は、顧客Ｃと販売店Ｈとが取引契約を結んだ件数を示すものであり、具体的な例で言えば注文書を交わした件数である。
販売台数は、所定期間内に販売店Ｈが乗用車を顧客Ｃに届けたものの件数とする。ここで、受注から販売までにかかる時間がθ＝０であれば受注台数＝販売台数であるが、実際には有限の期間を必要とする。またこの期間も製品の売行き、在庫の状態、生産工場の負荷等によりそれぞれ変化する。そのため受注はしたもののその期間内に実際に販売できなかったものが発生する。これを注残台数として取り扱う。
【００２９】
これを図４の月間Ｎ−１を例として具体的に説明する。ただしこの場合、（受注から販売までのリードタイム）＜（計画のために区切った期間）を前提としている。
月間Ｎ−１の受注実績台数ＪＺｎ−１、販売実績台数ＨＺｎ−１、注残実績台数ＣＺｎ−１、及び月間Ｎ−２末の注残実績台数ＣＺｎ−１との間には以下の関係が存在する。  （月間Ｎ−１末注残実績台数ＣＺｎ−１）＝（月間Ｎ−２末注残実績台数ＣＺｎ−２）＋（月間Ｎ−１受注実績台数ＪＺｎ−１）−（月間Ｎ−１販売実績台数ＨＺｎ−１）                                                    ・・・式（１）
前々月間Ｎ−２での注残実績台数ＣＺｎ−２  に、前月間Ｎ−１の受注実績台数をＪＺｎ−１加え、前月間Ｎ−１に販売できた販売実績台数ＨＺｎ−１を差し引けば、前月間Ｎ−１の注残実績台数ＣＺｎ−１が求められるとの意味である。
【００３０】
上記の式（１）は実績Ｚのみならず予測Ｙ・計画Ｋの値（月間Ｎ以降の要素）においても成立する関係である。
すなわち、
（月間Ｎ注残計画台数ＣＫｎ）＝（月間Ｎ−１注残実績台数ＣＺｎ−１）＋（月間Ｎ受注予測台数ＪＹｎ）−（月間Ｎ販売計画台数ＨＫｎ）・・・式（２）
前月間Ｎ−１での注残実績台数ＣＺｎ−１に、今月間Ｎの受注予測台数をＪＹｎ加え、今月間Ｎに販売する計画である販売計画台数ＨＫｎ  を差し引けば、今月間Ｎの注残計画台数ＣＫｎが求められるとの意味である。
【００３１】
次に、販売台数、生産台数、在庫台数の関係について説明する。前月間Ｎ−１の末時点での在庫台数に今月間Ｎの生産台数を加え、今月間Ｎの販売台数を差し引いた値が今月間の末時点での在庫台数となるといった関係が存在する。
これを同じく月間Ｎ−１を例として式に表すならば、
（月間Ｎ−１末在庫実績台数ＺＺｎ−１）＝（月間Ｎ−２末在庫実績台数ＺＺｎ−２）＋（月間Ｎ−１生産実績台数ＳＺｎ−１）−（月間Ｎ−１販売実績台数ＨＺｎ−１）・・・式（３）
式（３）の関係も実績Ｚだけでなく予測Ｙ、計画Ｋの値（月間Ｎ以降の要素）においても成立する関係である。
すなわち、
（月間Ｎ末在庫計画台数ＺＫｎ）＝（月間Ｎ−１末在庫実績台数ＺＺｎ−１）＋（月間Ｎ生産計画台数ＳＫｎ）−（月間Ｎ販売計画台数ＨＫｎ）・・・式（４）
【００３２】
次に、図１に基づいて本システムの処理の手順、内容を説明する。
（１）５要素の実績台数の入力（Ｓ１）の手順
まず最初のステップ、５要素（受注、注残、販売、在庫、生産）の各実績台数の入力について説明する。図４における月間Ｎ−１以前の値は全て実績台数として図２の実績情報格納手段１４より販売・生産計画立案手段１３に伝達される。これは具体的には、図３のサーバーコンピュータ２３のディスク２２の内部に格納されている情報がＣＰＵ２１、ネットワーク２７を介しクライアントコンピュータ２８のＣＰＵ２５に伝達されることである。これにより、図４で言えば、ＺＺｎ−２，ＣＺｎ−２，ＳＺｎ−１，ＪＺｎ−１，ＨＺｎ−１，ＺＺｎ−１，ＣＺｎ−１  の値が用意される。
【００３３】
（２）計画済の生産計画台数の入力（Ｓ２）の手順
次のステップでは計画され、既に実施段階にある生産の計画台数、具体的には月間Ｎの生産計画台数ＳＫｎ  が、販売・生産計画立案手段１３に計画情報格納手段１２より伝達される。これも上記の実績台数と同様に、図３のサーバーコンピュータ２３のディスク２２より、クライアントコンピュータ２８のＣＰＵ２５に伝達される。
（３）受注予測台数の入力（Ｓ３）の手順
次は別に実施されている月間Ｎ、月間Ｎ＋１以降必要な時期までの受注台数の予測の結果の値が予測台数計画台数入力手段１１から入力され、計画情報格納手段１２を経て、販売・生産計画立案手段１３に伝達される。
具体的には、サーバーコンピュータ２３のディスク２２の内部に格納されている情報が、クライアントコンピュータ２８のＣＰＵ２５に伝達される。これにより、図４で言えばＪＹｎ，ＪＹｎ＋１の値が用意される。
【００３４】
（４）注残計画台数の決定（Ｓ４）、販売計画台数の決定（Ｓ５）の手順
次は月間Ｎ、月間Ｎ＋１以降必要な時期までの注残計画台数を決定する手順について説明する。
注残は製品の特性（在庫に持ちやすいか否か等）、需要と供給の関係等複雑な要因の結果であり、人が最終的に決定すべきものであるが、本システムにおいては、そのベース案を提供することにより、計画台数の信頼性を高めている。特に、乗用車等のように、注残率が過去の時系列データと相関関係にある場合には、ベース案自体の信頼性が高まり、実用的レベルとなる。
【００３５】
本出願人は、特願平８−２０００３６号において、過去の注残率に基づいてベース案を作成する方法を提案した。この方法は、通常時においては十分な方法であるが、新製品発売直後等、生産による供給＜＜需要のケース、生産計画台数が既に定まっているケースでの注残・販売台数の計画において、更に精度及び妥当性を高めるために、本発明者らは、以下に説明する改良案を考え出した。
【００３６】
▲１▼販売計画台数の決定
具体的には図２の実績格納手段１４に格納されている各月間毎の在庫実績台数、在庫振当済比率の実績、未振当在庫翌月販売比率の実績、生産・オーダー振当可能比率の実績、及び計画情報格納手段１２に格納されている既に定まった受注予測台数、生産・オーダー計画台数を基にベース案を作成する。
ここで、新しい用語・データを定義する。
ア．振当（未振当）
これは、在庫または注残に対し、顧客とのマッチングが済んでいるか否かを表現するものであり、振当済在庫とは、顧客の定まった、近日中に確実に販売される在庫である。未振当在庫とは、未だ顧客の定まっていない、将来の受注に対しての本来の在庫である。販売台数計画上、振当済在庫といった確実なデータを一部考慮して立案することが、精度の向上につながると考えられる。
【００３７】
イ．在庫振当済比率
在庫振当済比率β＝振当済在庫／在庫・・・式（５）
在庫振当済比率は上記式（５）で定義される。このデータは以下の理由により在庫が発生していない（または少ない）状況においては安定的な値をとる。
図５のＡ．オーダーによって製品を手配するケースがほとんどである場合、またはそのような時期（例、発売直後）においては、オーダーされ生産完了した製品は既に受注されているものであり顧客とのマッチング，振当も即座に実施されることとなる。よって、在庫は短い期間の間に振当済となり、未振当の在庫は月間をまたぐ直前、事務処理のリードタイムの関係で発生するものが多くを占め、結果としてこの比率は図１０の４月〜７月に見られるように比較的安定する。
図１０の商品は１９９１年、１９９５年の２月にいずれも新型が発売され４月〜６月においては供給不足が生じている例である。すなわち、図１０において、４月〜６月の在庫振当済比率が高くなり、在庫の６０％が振当済であることを示している。
【００３８】
ウ．未振当在庫翌月販売比率
未振当在庫翌月販売比率γ＝未振当在庫のうち翌月販売に結びついた台数／未振当在庫台数・・・式（６）
未振当在庫翌月販売比率は上記式（６）のように定義される。
このデータは図１１で示されるように月毎には変化するものの同じ月を過去と比較するならば比較的安定しており将来の予測が容易なデータである。
エ．生産振当可能比率
生産振当可能比率ε＝生産台数のうち当月振当された台数／生産台数・・・式（７）
生産振当可能比率は上記式（７）で定義される。
このデータも図１２で示されるように月毎には多少変化するものの同じ月を過去数年と比較するならば比較的安定しており将来の予測が容易なデータである。
【００３９】
次に具体的手順を月間Ｎの販売計画ＨＫｎ  を例に説明する。
図６において在庫実績ＺＺｎ−１  は未振当分と振当済分とに分解が可能であり未振当分をＭ−ＺＺｎ−１  ，振当済みをＦ−ＺＺｎ−１  と定義すれば、  
Ｆ−ＺＺｎ−１  ＝ＺＺｎ−１  ×β’ｎ−１  ・・・式（８）
Ｍ−ＺＺｎ−１  ＝ＺＺｎ−１  （１−β’ｎ−１  ）・・・式（９）
ただしβ’ｎ−１過去のデータより予測した月間Ｎ−１の在庫振当済比率である。一方販売計画ＨＫｎ  は前月の未振当在庫から販売できる分Ｍ−ＨＫｎと当月の生産から販売できる分Ｓ−ＨＫｎと前月振当済在庫が自然と販売につながる分Ｆ−ＨＫｎの和で説明することができる。
【００４０】
これを式に表せば
ＨＫｎ  ＝Ｍ−ＨＫｎ＋Ｓ−ＨＫｎ  ＋Ｆ−ＨＫｎ・・・式（１０）
となる。ところで、Ｆ−ＨＫｎは振当から販売となる期間が、この場合の計画期間の月に比較して短いため前月末の振当済在庫Ｆ−ＺＺｎ−１  と同一の値となり
Ｆ−ＨＫｎ  ＝ＺＺｎ−１  ×β’ｎ−１  ・・・式（１１）
となる。次にＭ−ＨＫｎ  は以下の式で表現される。
0003577914.tif 000002
ただしγ’ｎ−１は過去のデータより予測した月間Ｎ−１の未振当在庫翌日販売比率である。最後にＳ−ＨＫｎであるがこの販売のために必要な生産をＨ−ＳＫｎとすればＨ−ＳＫｎは既に定まっている生産計画ＳＫｎ  から翌月間Ｎ＋１へ持ちこす振当済在庫Ｆ−ＺＫｎのために必要な生産Ｆ−ＳＫｎを差し引いたものとなる。
Ｈ−ＳＫｎ＝ＳＫｎ−Ｆ−ＳＫｎ  ・・・式（１３）
【００４１】
さらにＦ−ＳＫｎは月間Ｎの在庫計画ＺＫｎ  、予測された在庫振当済比率β’ｎ、予測された生産・オーダー振当可能比率ε’ｎにより
Ｆ−ＳＫｎ＝ＺＫｎ・β’ｎ／ε’ｎ・・・式（１４）
で表わされ、さらに式（２）の考えに沿ってＺＫｎ＝ＺＺｎ−１＋ＳＫｎ−ＨＫｎの関係を代入して
Ｆ−ＳＫｎ＝（ＺＺｎ−１＋ＳＫｎ−ＨＫｎ）・β’ｎ／ε’ｎ・・・式（１５）
となる。そして式（１３）、（１５）より
Ｈ−ＳＫｎ＝ＳＫｎ（１−β’ｎ／ε’ｎ）−ＺＺｎ−１  β’ｎ／ε’ｎ＋ＨＫｎ・β’ｎ／ε’ｎ・・・式（１６）
【００４２】
またＳ−ＨＫｎとＨ−ＳＫｎとの間には
Ｓ−ＨＫｎ＝Ｈ−ＳＫｎ・ε’ｎ・・・式（１７）
の関係があり式（１６）と合わせて
Ｓ−ＨＫｎ＝ＳＫｎ（ε’ｎ−β’ｎ）−ＺＺｎ−１  β’ｎ＋ＨＫｎβ’ｎ・・・式（１８）
となる。最後に式（１０）、式（１１）、式（１２）、式（１８）を統合しＨＫｎ  を左辺に整理すると、
ＨＫｎ＝ＺＺｎ−１（γ’ｎ−１−β’ｎ−１・γ’ｎ−１−β’ｎ＋β’ｎ−１）／（１−β’ｎ）＋ＳＫｎ（ε’ｎ−β’ｎ）／（１−β’ｎ）・・・式（１９）
となる。
【００４３】
ここで、ＺＺｎ−１  は前月末の在庫実績数量であり、実績データとして記憶されている。また、ＳＫｎ  は期間Ｎにおける生産計画数量であり、別に決定されている値である。
また、β’ｎ−１は期間Ｎ−１の在庫振当済比率であり、図１０に示す過去のデータから予測できる。また、γ’ｎ−１は、期間Ｎ−１の未振当在庫翌日販売比率であり、図１１に示す過去のデータから予測できる。
また、β’ｎは、期間Ｎの在庫振当済比率であり、図１０に示す過去のデータから予測できる。図１０は、２月に新車が発売された影響と季節による影響の両方の影響を含むため、２月以外に新車を発売する場合には、別に要因分析を必要とする。
また、ε’ｎは、期間Ｎの生産振当可能比率であり、図１２に示す過去のデータから予測できる。
これらにより、期間Ｎにおける販売計画数量ＨＫｎ  を、実績データ、過去のデータから予測した前月の在庫振当済比率β’ｎ−１、過去のデータから予測した期間Ｎの生産振当可能比率ε’ｎなどから精度よく算出することができる。
その結果、本方式によって販売計画ＨＫｎ  を既に定まったデータ、及び予測値によって決定することができる。
【００４４】
▲２▼注残計画台数の決定
既に決定された月間Ｎの販売計画ＨＫｎ  及び式（１）の考え方に基づき月間Ｎの注残計画台数ＣＫｎ  は
ＣＫｎ＝ＣＺｎ−１＋ＪＫｎ−ＨＫｎ・・・式（２０）
で求めることができる。
月間Ｎ＋１以降も▲１▼、▲２▼と同様の手順で販売・注残計画を決定することができる。
このような方法で決定された計画値は図２の結果出口手段１６によって具体的な構成で言えば図３の入出力端末２４によって表示され、計画情報格納手段１２に格納されることとなる。
【００４５】
（２）生産・オーダー計画台数、在庫計画台数の決定
本出願人は、特願平８−２０００３６号において、過去の在庫率（在庫率＝在庫台数／販売台数×１００）に基づきベース案を作成していたが、本実施の形態では、顧客とのマッチングの有無（未振当、振当済）の付与された各種データを活用してさらに精度・妥当性の高いベース案を導くことを狙いとして以下の方法を考案した。
▲１▼生産・オーダー計画台数の決定
図２の実績格納手段１４に格納されている各月間毎の注残実績台数、注残振当済比率の実績、未振当在庫翌月販売比率の実績、生産・オーダー振当可能比率の実績、及び計画情報格納手段１２に格納されている既に定まった注残計画台数、販売計画台数を在庫計画台数を基にベース案は作成される。
ここで、未定義のデータについて説明する。
【００４６】
ア．注残振当済比率
注残振当済比率α＝振当済注残／注残・・・式（２１）
注残振当済比率は上記式（２１）で定義する。このデータは以下の理由により通常の在庫によって販売がなされている状況においては月毎に見れば比較的安定的な値をとる。
図５のＢ．在庫によって製品を手配するケースがほとんどである場合においてはオーダーされ生産完了した製品は既に在庫として蓄えられており、受注が発生した場合即座に振当が実施されることとなる。よって注残は短い期間の間に振当済となり未振当の注残は月間をまたぐ直前、事務処理のリードタイムの関係で発生するものが多くを占めることとなる。製品に種類があって全ての種類の在庫を持つわけでなく在庫の総量中味が月単位で変動する為、月別に上下はあるものの図９に見られるように同じ月内においては安定し十分予測可能な値である。
【００４７】
次に具体的な手順を月間Ｎ＋１の生産計画ＳＫｎ＋１  を例に説明する。図７において既決定値である注残計画ＣＫｎ  は未振当分と振当済分とに分解が可能であり、未振当分をＭ−ＣＫｎ、振当済をＦ−ＣＫｎと定義すれば
Ｆ−ＣＫｎ＝ＣＫｎ・α’ｎ・・・式（２２）
Ｍ−ＣＫｎ＝ＣＫｎ（１−α’ｎ）・・・式（２３）
ただしα’ｎは過去のデータより予測した月間Ｎの注残・振当済比率である。次に既に決定している月間Ｎ＋１の販売計画ＨＫｎ＋１  であるが、これは前月の振当済注残が自然と販売となる分Ｆ−ＨＫｎ＋１と、前月の未振当在庫を基に販売につなげられる分Ｍ−ＨＫｎ＋１と当月間Ｎ＋１の生産台数を基にして販売につなげられる分Ｓ−ＨＫｎ＋１  の和として説明することができる。
これをＳ−ＨＫｎ＋１  を左辺にして式に表せば、
Ｓ−ＨＫｎ＋１＝ＨＫｎ＋１−Ｍ−ＨＫｎ＋１−Ｆ−ＨＫｎ＋１・・・式（２４）
となる。ところで、Ｆ−ＨＫｎ＋１は振当済注残が販売となる期間が計画期間である月に比較して十分短いため式（２２）と合わせて
0003577914.tif 000003
となる。
【００４８】
次にＭ−ＨＫｎ＋１  について検討する。
Ｍ−ＨＫｎ＋１  は前月の未振当在庫をＭ−ＺＫｎとするならば
Ｍ−ＨＫｎ＋１  ＝Ｍ−ＺＫｎ・γ’ｎ・・・式（２６）
ただし、γ’ｎは過去のデータより予測した月間Ｎの未振当在庫翌月販売比率である。またＭ−ＺＫｎ  は前月の在庫ＺＫｎ  から振当済在庫Ｆ−ＺＫｎ  を差し引いたものであり、さらに振当済在庫と振当済注残Ｆ−ＣＫｎは等しい関係がある。式（２５）（２６）と以上の関係により以下の式が成立する。
Ｍ−ＨＫｎ＋１  ＝（ＺＫｎ−ＣＫｎ・α’ｎ）・γ’ｎ・・・式（２７）
以上式（２４）、（２５）、（２７）より
Ｓ−ＨＫｎ＋１  ＝ＨＫｎ＋１  −（ＺＫｎ−ＣＫｎ・α’ｎ）・γ’ｎ−ＣＫｎ・α’ｎ・・・式（２８）
【００４９】
次に、生産計画ＳＫｎ＋１  であるが、これは前述したＳ−ＨＫｎ＋１のためのものと月間Ｎ＋１の振当済注残Ｆ−ＣＫｎ＋１のためのものとの和となり以下のような式となる。
ＳＫｎ＋１  ＝（Ｓ−ＨＫｎ＋１  ＋Ｆ−ＣＫｎ＋１  ）／ε’ｎ＋１  ・・・式（２９）
ただしε’ｎ＋１は過去のデータより予測した月間Ｎ＋１の生産振当可能比率である。
Ｆ−ＣＫｎ＋１も式（２５）と同様の関係が成立すること、式（２８）（２９）より
ＳＫｎ＋１＝｛ＨＫｎ＋１−ＺＫｎ・γ’ｎ−ＣＫｎ・α’ｎ（１−γ’ｎ）＋ＣＫｎ＋１・α’ｎ＋１  ｝／ε’ｎ＋１  ・・・式（３０）
となる。
【００５０】
ここで、ＣＫｎ  は、期間Ｎにおける注残計画数量であり、別に決定されている値である。また、ＣＫｎ＋１  は期間Ｎ＋１における注残計画数量であり、別に決定されている値である。また、ＺＫｎ  は期間Ｎにおける在庫計画数量であり、別に決定されている値である。また、ＨＫｎ＋１  は期間Ｎ＋１における販売計画数量であり、別に決定されている値である。
また、α’ｎは期間Ｎにおける注残振当済比率であり、図９に示す過去のデータから予測される。また、α’ｎ＋１は期間Ｎ＋１における注残振当済比率であり、図９に示す過去のデータから予測される。また、γ’ｎは、期間Ｎにおける未振当在庫翌日販売比率であり、図１１に示す過去のデータから予測される。また、ε’ｎ＋１は、期間Ｎ＋１の生産振当可能比率であり、図１２に示す過去のデータから予測できる。
これらにより、期間Ｎ＋１における生産計画数量ＳＫｎ＋１  を、既に決定されているデータ、過去のデータから予測した期間Ｎにおける注残振当済比率α’ｎ、過去のデータから予測した期間Ｎ＋１における注残振当済比率α’ｎ＋１、過去のデータから予測した期間Ｎにおける未振当在庫翌日販売比率γ’ｎ、過去のデータから予測した期間Ｎ＋１の生産振当可能比率ε’ｎ＋１から精度よく算出することができる。
その結果、本方式によって生産計画ＳＫｎ＋１  を既に定まったデータ、予測値によって決定することができる。
【００５１】
▲２▼在庫計画台数の決定方法
既に決定された月間Ｎ＋１の生産計画及び式（２）の考え方に基づき月間Ｎ＋１の在庫計画台数ＺＫｎ＋１  は以下の式で求めることができる。
ＺＫｎ＋１  ＝ＺＫｎ＋ＳＫｎ＋１−ＨＫｎ＋１  ・・・式（３１）
月間Ｎ＋２以降も▲１▼、▲２▼と同様の手順で生産計画台数、在庫計画台数を決定することができる。このような方法で決定された計画値は図２の結果出力手段１６によって表示され、計画情報格納手段１２に格納されることとなる。
【００５２】
（８）計画の生産の稼働状況への影響の計算（Ｓ８）の手順
（Ｓ１）〜（Ｓ７）の手順により決定された月間Ｎ＋１以降必要な時期までの生産計画台数が生産の稼働状況にマッチしているか否かの表示を行う。この時には、生産条件入力格納手段１５に格納された月間Ｎ＋１以降の、月間毎の稼働日数、稼働時間、稼働率の予測値、ラインタクトの計画値、製品と生産ライン対応及び比率が使用される。
ここで月間Ｎ＋１の稼働日数をｎ［日］、稼働時間をω［ｍｉｎ  ／日］、稼働率の予測値をｒ、この製品が生産されているラインのラインタクトをｍ［ｍｉｎ  ／個］、このラインで作られている全製品のうち当製品が作られている比率をａ［％］、そして月間Ｎ＋１の生産計画台数をＸ［個］とした時、このラインにおける生産の過不足Ｙ［分／日］は
Ｙ［分／日］＝（ω  −  Ｘ・ｍ／ｎ・ｒ）×１００／ａ・・・式（３２）で表される。
【００５３】
この値が販売・生産計画立案手段１３により計算され、結果出力手段１６によって表示される。この過不足Ｙがプラス、すなわち生産にアイドルが発生している時にはこのラインのアワーレイト（分あたりにかかる費用）を乗ずれば損失分の金額が求められる。
またこの過不足がマイナスの場合は過負荷を示すが、これが残業等による生産の柔軟性以内の値か否かが判断される。
最終的には在庫計画台数、生産の過不足Ｙによってこの生産計画を採用するか否かが人により判断され、その修正が必要な場合は（Ｓ４）〜（Ｓ８）の手順のいずれかに立ち帰り、何らかの変更が実施され、同様の処理が実行されていく。
【００５４】
（９）計画台数の表示と格納（Ｓ９）の手順
（Ｓ８）までの手順により生産計画台数が最終的に決定された後は図４の様な表形式で、結果が結果出力手段１６により出力される。
そして更に受注予測台数ＪＹｎ，ＪＹｎ＋１、注残計画台数ＣＫｎ，ＣＫｎ＋１、販売計画台数ＨＫｎ，ＨＫｎ＋１、在庫計画台数ＺＫｎ，ＺＫｎ＋１、生産計画台数ＳＫｎ＋１  が計画情報格納手段１２に格納される。これは具体的にはクライアントコンピュータ２８のＣＰＵ２５上の情報がネットワーク２７を介し、サーバーコンピュータ２３のＣＰＵ２１によってサーバーコンピュータ２３のディスク２２に格納されることである。
【００５５】
以上詳細に説明したように、本実施の形態の商品の販売計画数量の算出方法によれば、
特定の商品について所定期間毎に、メーカーの生産実績、販売店が顧客から注文を受けた受注実績、販売店の販売実績、メーカーが販売店からオーダーを受けたオーダー実績、販売店及びメーカーの在庫実績の各実績データを記憶していて、該各実績データを用いて将来の所定期間における商品の販売店における販売計画数量を、与えられた生産計画数量に基づいて立案するシステムで実行される商品の販売計画数量の算出方法において、
前記在庫実績を、既に顧客が定まっている振当済在庫実績と、未だ顧客が定まっていない未振当在庫実績とに分割して記憶し、
振当済在庫数量／在庫数量＝在庫振当済比率とし、未振当在庫のうち当該所定期間に販売された数量／未振当在庫数量＝未振当在庫次期間販売比率とし、生産台数のうち当該所定期間に振当された台数／生産台数＝生産振当可能比率とし、
将来の所定期間における前記在庫振当済比率、前記未振当在庫次期間販売比率、及び前記受注振当可能比率とを、前記将来の所定期間に対応する過去のある期間における前記在庫振当済比率、前記未振当在庫次期間販売比率、及び前記生産振当可能比率とに基づいて予測し、
前記予測した比率を用いて、前記将来の所定期間の商品の販売計画数量を算出するので、受注から販売までの期間が、製品の売れ行きや生産工場の負荷・制約により大きく変動する乗用車等の製品に関しても、その変動を予測して正確な販売数量を予測することができる。
【００５６】
また、本実施の形態の商品の生産計画数量の算出方法によれば、
特定の商品について所定期間毎に、メーカーの生産実績、販売店が顧客から注文を受けた受注実績、販売店の販売実績、メーカーが販売店からオーダーを受けたオーダー実績、販売店及びメーカーの在庫実績、オーダーを受け生産中または生産したが販売されずに残っている注残実績の各実績データを記憶していて、該各実績データを用いて将来の所定期間における商品のメーカーにおける生産計画数量を、与えられた販売計画数量に基づいて立案するシステムで実行される商品の生産計画数量の算出方法において、
前記注残実績を、既に商品が定まっている振当済注残実績と、未だ商品が定まっていない未振当済注残実績とに分割して記憶し、
全振当済注残数量／注残数量＝注残振当済比率とし、未振当在庫のうち直後の所定期間に販売された数量／未振当在庫数量＝未振当在庫次期間販売比率とし、生産台数のうち当該所定期間に振当された台数／生産台数＝生産振当可能比率とし、
将来の所定期間における前記注残振当済比率、前記未振当在庫次期間販売比率、及び前記生産振当可能比率とを、前記将来の所定期間に対応する過去のある期間における前記注残振当済比率、前記未振当在庫次期間販売比率、及び前記生産振当可能比率とに基づいて予測し、
前記予測した比率を用いて、前記将来の所定期間の商品の生産計画数量を算出するので、受注から販売までの期間が、製品の売れ行きや生産工場の負荷・制約により大きく変動する乗用車等の製品に関しても、その変動を予測して正確な生産数量を予測することができる。
【００５７】
以上本発明の実施の形態について説明したが、本発明は、上記実施の形態に限定されることなく、色々な応用が可能である。
例えば、本実施の形態では、システムで注残振当済ひ率、在庫振当済比率、未振当在庫翌月販売比率、及び当月生産振当比率をデータとして記憶していてるが、実績データから算出しても同様である。
また、例えば、本実施の形態では、期間を月単位で行っているが、製品の性質に応じて週単位、日単位で行っても良い。
【００５８】
【発明の効果】
本発明の商品の販売計画数量の算出方法によれば、
在庫実績を、既に顧客が定まっている振当済在庫実績と、未だ顧客が定まっていない未振当在庫実績とに分割して記憶し、
振当済在庫数量／在庫数量＝在庫振当済比率とし、未振当在庫のうち当該所定期間に販売された数量／未振当在庫数量＝未振当在庫次期間販売比率とし、生産台数のうち当該所定期間に振当された台数／生産台数＝生産振当可能比率とし、
将来の所定期間における前記在庫振当済比率、前記未振当在庫次期間販売比率、及び前記受注振当可能比率とを、前記将来の所定期間に対応する過去のある期間における前記在庫振当済比率、前記未振当在庫次期間販売比率、及び前記生産振当可能比率とに基づいて予測し、
前記予測した比率を用いて、前記将来の所定期間の商品の販売計画数量を算出するので、受注から販売までの期間が、製品の売れ行きや生産工場の負荷・制約により大きく変動する製品に関しても、その変動を予測して正確な販売数量を予測することができる。
【００５９】
また、本発明の商品の生産計画数量の算出方法によれば、
注残実績を、既に商品が定まっている振当済注残実績と、未だ商品が定まっていない未振当済注残実績とに分割して記憶し、
全振当済注残数量／注残数量＝注残振当済比率とし、未振当在庫のうち直後の所定期間に販売された数量／未振当在庫数量＝未振当在庫次期間販売比率とし、生産台数のうち当該所定期間に振当された台数／生産台数＝生産振当可能比率とし、
将来の所定期間における前記注残振当済比率、前記未振当在庫次期間販売比率、及び前記生産振当可能比率とを、前記将来の所定期間に対応する過去のある期間における前記注残振当済比率、前記未振当在庫次期間販売比率、及び前記生産振当可能比率とに基づいて予測し、
前記予測した比率を用いて、前記将来の所定期間の商品の生産計画数量を算出するので、受注から販売までの期間が、製品の売れ行きや生産工場の負荷・制約により大きく変動する製品に関しても、その変動を予測して正確な生産数量を予測することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施の形態である販売計画数量・生産計画数量算出方法を示すフローチャートである。
【図２】販売計画数量・生産計画数量算出方法を実行するためのシステムの構成を示すブロック図である。
【図３】システムのハードウェア構成を示すブロック図である。
【図４】立案される販売計画・生産計画の関係を示す説明図である。
【図５】受注・オーダーの流れを示す説明図である。
【図６】販売計画決定ロジック説明図である。
【図７】生産計画決定ロジック説明図である。
【図８】顧客、販売店、メーカ及び仕入先の関係を示す説明図である。
【図９】注残振当済比率の過去における月間変化を示すデータ図である。
【図１０】在庫振当済比率の過去における月間変化を示すデータ図である。
【図１１】未振当在庫翌月販売比率の過去における月間変化を示すデータ図である。
【図１２】当月生産振当比率の過去における月間変化を示すデータ図である。
【符号の説明】
１１  受注予測台数入力手段
１２  計画情報格納手段
１３  販売・生産計画立案手段
１４  実績情報格納手段
１５  生産条件入力格納手段
１６  結果出力手段
【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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