(57)【要約】  【課題】  生産・販売・物流業務を計画的に統合し、適切な箇所で在庫管理を行うことによって、統合的な管理を実現する。  【解決手段】  原材料拠点（上流側）から顧客（下流側）までの多くの在庫拠点の中で、商品ごとに要求リードタイムと供給リードタイムが均衡する１点（以下、カップリングポイントと呼ぶ）を求め、カップリングポイントに論理的な在庫を集約して生産側に発注を行い、実在の在庫拠点への配分を指示する。  【選択図】  図２
2006331459.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の在庫拠点を有する流通経路における商品の在庫位置を管理する商品情報管理装置であって、
前記商品の生産ラインにおける前記商品の生産時間を示す生産リードタイム、
前記生産ラインから前記複数の在庫拠点それぞれへの配送時間を示す配送リードタイム、
および
前記商品について、消費者が要求する当該商品を入手するまでの時間を示す要求リードタイムの入力を受付ける入力装置と、
前記生産リードタイムおよび前記配送リードタイムの和である供給リードタイムを、前記複数の在庫拠点それぞれに対して算出する手段と、
前記複数の在庫拠点のうち、要求リードタイム（Ｌ）と、在庫拠点となり得る倉庫から顧客までのリードタイム（Ｌｉ、ただしｉは１〜ｎ）とを比較し、Ｌ≧Ｌｉを満たす在庫拠点を在庫管理位置として決定する在庫位置指示装置とを備えることを特徴とする商品情報管理装置。
【請求項２】
入力を受付ける入力装置を備えた計算機を用いて、複数の在庫拠点を有する
流通経路における商品の在庫位置を管理する商品情報管理方法において、以下のステップを有する、
前記入力装置が、前記商品の生産ラインにおける前記商品の生産時間を示す生産リードタイムデータの入力を受付けるステップと、
前記入力装置が、前記生産ラインから前記複数の在庫拠点それぞれへの配送時間を示す配送リードタイムの入力を受付けるステップと、
前記入力装置が、前記商品について、消費者が要求する当該商品を入手するまでの時間を示す要求リードタイムの入力を受付けるステップと、
前記生産リードタイムデータおよび前記配送リードタイムの和である供給リードタイムを、前記複数の在庫拠点それぞれに対して算出するステップと、
前記複数の在庫拠点のうち、要求リードタイム（Ｌ）と、在庫拠点となり得る倉庫から顧客までのリードタイム（Ｌｉ、ただしｉは１〜ｎ）とを比較し、Ｌ≧Ｌｉを満たす在庫拠点を在庫管理位置として決定するステップ。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、生産・販売・物流業務の計画および管理の方式を実現する装置に関係する。
【背景技術】
【０００２】
従来は、生産・販売・物流業務の計画および管理は各業務ごとに個別に立案されており、生産・販売・物流業務を統合して立案するという方法は見られなかった。
【０００３】
代表的な例としては非特許文献１に記載されている押込型生産方式や、非特許文献２に記載されているＤＲＰ方式がある。押込型生産方式は、生産側を主体として計画を立案する方式であり、生産側の供給能力を考慮し、安定的な生産計画を立案できるという長所を持っている。その反面、需要動向の変化を生産計画に反映しにくく、結果的に在庫が過剰になったり欠品を起こしやすいという問題がある。
【０００４】
ＤＲＰ方式は、需要側を主体として計画を立案する方式であり、需要動向の変化を反映しやすいという長所を持っている。その反面生産側の供給能力調整が行いにくく、生産依頼が突発的に発生して対応が遅れる、あるいは過剰な負荷がかかるという問題、生産依頼が大量にきた場合に何から着手して良いのか判断できないという問題がある。
【０００５】
このように従来の生産方式は、それぞれ一長一短を有しており、部門間の整合性を保ちつつ全体の最適化を図ることは困難であった。
【０００６】
また、生産・販売・物流業務を統合したシステムとして、各部門をオンラインで結び、データのやりとりを行い、各部門間の整合をとる例も見られるが、単に結果として発生したデータを共用するに過ぎず、例外的な事象や緊急の需要に計画的に対応するという考え方はなかった。
【０００７】
【非特許文献１】「生産管理の基礎」（村松林太郎著、国元書房）
【非特許文献２】「実務ＤＲＰ」（アンドレ・Ｊ・マーチン著、日刊工業新聞社）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
従来の生産管理方法は、販売計画、在庫計画、生産計画を個別に見た場合、それぞれ以下のような問題を生ずる。
【０００９】
販売計画では、一度立てた生産計画の達成を目標とするために需要量の増減を生産側に反映するのが遅くなったり、需要動向を十分に反映した販売計画を立案するのが困難であるという問題がある。
【００１０】
在庫計画では、在庫の引当てを先着順としているために、長納期品も在庫と紐付けしたり、欠品を避けるために安全在庫を多く抱えたり、また、在庫が少なくなると、納期回答に手間取るといった問題がある。
【００１１】
生産計画では、生産依頼が突発的に発生したり、生産依頼が大量に来た場合に何から着手したら良いか判断がつかないといった問題がある。
【００１２】
また、これらの問題を解決するために各部門を単にオンラインでつないだとしても、販売計画は月単位、生産計画は日単位、あるいは販売計画は金額ベースのグロス管理、生産はロット単位といったように制御尺度が異なるためにうまく連動しないことが多い。そのため、他の業務から飛び込んでくる日々の情報で突発的な計画の変更を行う必要が出てくるという問題、あるいは刻々と変化する需要動向にロット生産を基調とする生産のスピードが追い付かないという問題がある。
【００１３】
また、生産、物流、販売などの各業務の間にはそれぞれ目標があり、その目標はトレードオフの関係にある場合も多い。例えば、販売が顧客サービスを上げるために販売機会損失を減らそうとすれば物流の在庫費用が大きくなり、生産ロットを大きくすれば生産効率は上がるが、物流の在庫費用はやはり大きくなる。従来はこのようなトレードオフの関係の中でどこが最適かを評価する仕組がなく力の強い部門の業務の最適化を優先させ、その結果、全体のバランスを悪くしているといった問題がある。
【００１４】
本発明は上述の問題に鑑みてなされたもので、生産・販売・物流業務を計画的に統合し、適切な箇所で在庫管理を行うことによって、統合的な管理を実現することにある。
【００１５】
本発明の別の目的は、商品毎に在庫管理を行うための基準点を変えることによって、商品に即したフレキシビリティのある在庫管理方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１６】
本発明では生産・販売・物流業務を計画的に統合し、各部門のバランスを調整
する方法を採用する。
【００１７】
生産計画、在庫（物流）計画、販売計画を統合的に「商品フローの計画」として捉え、それぞれを独立ではなく全体で一つの計画として立案する。そのため、一つの計画に変更があれば即時に他の計画に反映するようなリンケージの仕掛けを構築する。この、生販物リンケージを実現するために制御尺度の統一を行う。
制御尺度は一般に生産、及び物流が単品別、日単位で活動しているため、単品別、日単位に統一する。
【００１８】
原材料の供給から加工・組立・工場倉庫・地方倉庫・営業倉庫・販売といった多段階構造の中でどの位置で生産側と販売側をつなぐかは、単品毎に設定し、これをカップリングポイントと呼ぶ。カップリングポイントは、売れ筋商品で即納が必要なものは顧客に近い位置、注文が少なく納期が長いものは原材料に近い位置とする。また、本発明での在庫管理はカップリングポイントにおいて行われ、現在いくつあるかだけでなく将来の増減予定を含めてコントロールする。物流側
では将来の在庫推移予定から商品毎の欠品予定日を算出し、生産側に伝達する。生産側では欠品予定日をもとに納入リードタイムを考慮して、余裕がないものから生産に着手する。その際、１日の生産枠を固定して計算することにより、日々平準化された生産を行う。
【００１９】
また、需要は常に早い動きで変動している。その変動に生産活動を追随させようとしても生産計画の変更をすばやく行うわけにはいかず、また販売側のロットと生産側のロットにも差がある。そこで、販売の需要変動を生産が追随できる速さに変換し、生産効率を低下させないロットにまとめて生産に伝達するように物流の役割を変更する。すなわち、生産と販売をバランスさせる発注ロットサイズを設定し、カップリングポイントでロットを集約し、上記のコントロールを行うようにする。
【００２０】
また、販売機会損失を減らしたり生産ロットを大きくすれば在庫費用が上昇する、といった各業務のトレードオフの関係をシミュレーションし、トータルコストで評価する仕掛けを作り、トータルな調整を行う。例えば、生産ロットを小さくすることによるコスト減と、そのために発生する販売機会損失のコスト増のバランスがどのようになるか評価を行うようにする。
【００２１】
生産側から販売店側までに至る流通経路のうちの在庫拠点の中で、単品ごとに要求リードタイムと供給リードタイムが均衡する１点をカップリングポイントととして設定し、カップリングポイントに論理的な在庫を集約して集計しているので、在庫の引当が容易に行うことができる。カップリングポイント位置は商品毎に決定され、カップリングポイントを最適な在庫拠点に移動させることができる。カップリングポイントで集計値から引き当てられた在庫をもとに生産側に発注を行い、引当てられた在庫量を実在の在庫拠点へ配分する。
【００２２】
実在の多段階・複数拠点に散在する在庫は、納入リードタイムと在庫量をもとに仮想の１つの在庫拠点にあるものとして変換され、変換値をもとにカップリングポイントでの在庫の引き当てを行うので、論理的な仮想の１つの在庫拠点の引当量は実在の複数拠点への配分として指示される。
【００２３】
実在の複数生産拠点の生産能力は、製造リードタイムと納入リードタイムから論理的な仮想の１つの生産拠点とあるものとして変換され、カップリングポイントで立案された欠品予定計画は論理的な仮想の１つの生産拠点に発注された生産要求なので、実在の複数生産拠点に生産が指示される。
【００２４】
また、カップリングポイントの設定は、シミュレーションでコストミニマムの計算をし、多段階構造における最適な在庫位置と在庫量の配分を単品ごとに決めることにより決定することができる。
【発明の効果】
【００２５】
以上、本発明によれば、生産・販売・物流業務を計画的に統合し、適切な箇所で在庫管理を行うことによって、統合的な管理を実現することができるという効果がある。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２６】
以下に、本発明の実施例を図面に基づいて詳細に説明する。まず、本実施例で用いる用語・変数の定義を行う。
「単品」とは顧客が識別できる商品の最小分類単位である。
「品種」とは同一ラインで生産可能な単品のグループをいう。
「要求リードタイム」とは、消費者がその日数以内に入手できるならば、その商品を購入する最大日数である。言い換えれば、営業が消費者に対して、商品毎に一定の日数以内に納入することを約束事項として販売を推進する、その日数のことをいう。
「納入リードタイム」とは、当該単品の発注されてから指定位置へ納入するまでの日数である。
「供給リードタイム」とは、当該単品の生産リードタイムと工場から在庫拠点となる倉庫への配送リードタイムの和である。
【００２７】
「カップリングポイント」とは、原材料拠点（上流側）から顧客（下流側）までの多くの在庫拠点の中で、単品ごとに要求リードタイムと供給リードタイムが均衡する１点を仮想的に定めたものである。カップリングポイントでは論理的な在庫を集約して生産側に発注、および実在の在庫拠点への配分を行う。カップリングポイントは市場動向、商品特性に応じて上流、下流へと移動させる。カップリングポイントはひとつの単品については１箇所とする。
【００２８】
「発注ロットサイズ」とは、発注量の単位である。一般的に、生産側は大きい方が望ましく、販売側は小さい方が望ましい。本発明では利用者により入力された一定の大きさにより制御を行う。
「基準在庫量」とは、実際の倉庫における単品毎の在庫量の理想的な上限値である。
「仮想倉庫」とは、実際の倉庫を論理的に扱うための単品毎の発注の単位である。本実施例では発注ロットサイズをそのまま用いている。
「生産枠」とは、品種毎の１日あたりの生産量のトータルである。
「欠品予定日」とは、各倉庫において現時点から在庫が０になる直前までの日数である。現時点の在庫量を１日あたりの需要量で割った商で求められる。
＜実施例１＞
まず、本実施例の全体的な概念を説明する。図２は、生産から物流、販売への流通構造を示した図である。一般的に流通構造は、部品メーカ２１、メーカ工場２２、メーカ本社２３、メーカ地方拠点２４、卸拠点２５、小売拠点２６、顧客２７といった多段階の流れとなっている。本実施例では多段階構造（図２中の●）における単品の供給側を上流、顧客側を下流と呼ぶことにする。このような流通構造において、下流側からの流れをみた場合、多数の小売拠点２６の需要要求が集約されてより少数の卸拠点２５、さらに少数のメーカ地方拠点２４へと集約されてメーカ本社２３へと伝えられる。メーカ本社２３では生産計画を各メーカ工場２２に振り分け、工場では必要となる部品をより多くの部品メーカ２１へ発注する、といったように本社を中心として上流・下流の両側に拠点が広がっているという構造を有している。このような構造において、本実施例では、カップリングポイント２０、仮想生産ライン２８、仮想倉庫２９を設定する。このカップリングポイント２０では、論理的な在庫を集約して生産側に発注、および実在の在庫拠点への配分を行う単品ごとの商品計画をおこなうための基準となるポイントであり、この点を基準に在庫コントロールが行われる。仮想生産ライン２８は、カップリングポイント２０を基準に在庫コントロールを行う際に、生産側の管理を容易におこなう為に、部品メーカ２１とメーカ工場２２とメーカ本社２３を仮想的に１つにみなしているものである。
【００２９】
次に、図３を用いて本実施例の概念を説明する。図３は図２で示した流通構造を簡略化したものである。カップリングポイント３０は商品毎に設定されるもので、このカップリングポイントにおいて在庫の管理をされる。図２の例ではカップリングポイントは、メーカ地方拠点２４の位置に設定されている。生産側である仮想生産ライン３３は、カップリングポイント３０から商品の欠品予定日を通達されるとそれに応じて商品を生産計画を立案する。仮想倉庫３２は、カップリングポイント３０で在庫管理をするための基準となる在庫をもつ倉庫である。販売側３４、３５は、たとえば小売拠点２６であり、例えば端末装置より商品販売日程計画を入力したり、飛び込みの注文の際の問合せをおこなう。
【００３０】
カップリングポイント３０では仮想倉庫３２の在庫が管理され、販売側３４、３５より伝達された受注をもとに在庫の引落をおこなう。例えば３日目の朝には在庫が２５０あったとする（図３の３６）。この日に在庫の引き当てが５００個あるとすると欠品が２５０個生ずることになる（図３の３７）。そこで３日後に１１００個到着するようにすれば、差し引き８５０個となり欠品を生じないですむ（図３の３８）。この欠品予定日が生産側３３に伝達されると生産側は、例えばＭＲＰ（Material Requirement System）を使って生産計画を立案する。具体的には、欠品予定日のデータより、生産リードタイムとカップリングポイント３０までの配送リードタイムを考慮の上で生産完了予定日を把握し、生産日程計画を立案する。また、欠品予定日は、既にロットまとめをした形で伝達されるので、計画生が容易になる。一方、販売側からは、納期変更や飛び込み受注があった場合に、問合せをすればカップリングポイント３０における在庫管理表から納品が可能であるかの判断が容易にできる。変更や飛び込み発注はチェックポイントにおける在庫推移予定から、最短納期を計算できる。  
図１は、本発明の構成を示した機能ブロック図である。図１において、５０１は生販物統合管理装置である。カップリングポイント位置指示装置１０１は、単品ごとのカップリングポイントの位置を決定する。優先順平準化発注装置１０３は、販売側から得られた発注情報をもとに作られた仮想倉庫を生産枠に当てはめ、仮想生産ラインへの生産計画の割り付けを行う。物流仮想化装置１０４は、現実における多段階複数の在庫拠点の情報を集約して論理的な仮想倉庫を作成する。生産仮想化装置１０５は、工場における複数の生産ラインを集約して論理的な仮想生産ラインを作成する。生産物理化装置１０６は、仮想生産ラインに割当てられた生産計画を現実の生産ラインに展開する。物流物理化装置１０７は、仮想倉庫より発注され、生産された単品を現実の倉庫へ配分する。シミュレーション装置１０８は本発明で使用する発注ロットサイズ、基準在庫量、要求リードタイムなどのパラメタを最適に設定するための評価を行う。
【００３１】
記憶装置５０２は、外部からのデータ取得、結果データの還元用に用いるもので、フロッピー（登録商標）ディスク装置やカセット磁気テープ装置等が用いられる。なお、生販物統合管理装置をＬＡＮ等のネットワークに接続し、ファイル転送によりデータ取得・還元を行う場合は不要となる。表示器５０３は、各種結果の表示に用いられ、ディスプレイ装置などである。入力装置５０４は、実行指示、各種データの入力・変更受け付けの際に用いられ、キーボード装置などである。出力装置５０５は結果等の印字出力に用いられ、プリンタ装置などである。
【００３２】
次に、図４のＰＡＤ図に基づいて図１の各部の動作を簡単に説明する。なお、詳細については図７以降の各装置についてのＰＡＤ図により別途説明を行う。
【００３３】
ステップ４０１では、本装置の利用にあたっての初期処理である。利用者によって入力装置５０３から入力された、単品コード、倉庫別の保管能力、生産ライン別の生産能力、単品毎の要求リードタイム、納入リードタイムなどの設備与件や恒常的なデータを図６に示す単品マスタテーブル６０１、倉庫マスタテーブル６０２、工場マスタテーブル６０３、配送マスタテーブル６０４、倉庫別単品別需要量テーブル６０５、工場別品種別ライン別稼働予定テーブル６０６に取り込む。これらの各テーブルは、生販物統合管理装置５０１上のメインメモリ（図示せず）に展開され、記憶装置５０２に記憶される。
【００３４】
ステップ４０２では、カップリングポイント位置指示装置１０１により単品毎のカップリングポイント位置が求められる。カップリングポイント３０の決め方は、顧客側からの商品要求達成率（納期に対して、何％の納入が達成できるかの率）に応じて商品毎に設定される。例えば、ある商品については、納期が１日なら要求達成率が５０％、２日なら６５％、３日なら７５％、４日なら８２％、…といる統計データがあった場合には、要求達成率を８０％に設定するならば、小売拠点への納期が４日となる拠点をカップリングポイントに設定すればよい。この結果、図５に示すように商品毎に別々の位置にカップリングポイントが設定されることになる（具体的な設定方法は後述）。
【００３５】
ステップ４０３では、ステップ４０１で入力されたパラメタのうち、単品マスタテーブル６０１における発注ロットサイズ、倉庫別単品別需要量テーブル６０５における需要量、工場別品種別ライン別稼働予定テーブル６０６における生産能力、稼働率、及び、倉庫別単品別パラメタテーブル６０７における基準在庫量を読み込む。
【００３６】
ステップ４０４では、物流仮想化装置１０４を用いて、単品毎にカップリングポイントに需要量の集約を行い、優先順平準化発注装置１０３で用いるテーブルの更新を行う。
【００３７】
ステップ４０５では、生産仮想化装置１０５を用いて、工場別品種別ライン別稼働予定テーブル６０６から品種毎の生産枠を求め、品種別生産能力枠テーブル６０８に生産枠を設定する。
【００３８】
ステップ４０６では、優先順平準化発注装置１０３を用いて、物流仮想化装置１０４から求めた余裕日数と、生産仮想化装置１０５から求めた生産枠により、生産物理化装置１０６で用いる生産指示データを設定する。
【００３９】
ステップ４０７では、生産物理化装置１０６を用いて生産指示データから、実在の生産設備に対して割当てを行う。ステップ４０８では、生産された製品を実在の在庫拠点に対して配分を行うための指示を行う。
【００４０】
図６は実施例におけるテーブル一覧である。
【００４１】
次に、各々の装置についてＰＡＤ図に基づいてより詳細に説明する。図７はカップリング位置指示装置１０１の実施例を示すＰＡＤである。本装置により単品毎のカップリングポイント位置が決定する。
【００４２】
図７において、次の様に変数を定義する。
Ｌ ：要求リードタイム
Ｌｉ：倉庫（在庫拠点）から最下流である顧客までのリードタイムをＬ１とし、上流側に向かって、Ｌ１、Ｌ２，Ｌ３，．．．，Ｌｎとする
Ｓ ：供給能力
Ｐｉ：カップリング在庫位置（最下流側である小売拠点をＰ１とし、上流側に向かってＰ２，Ｐ３，．．．，Ｐｎとする）
Ｒ ：必要量
ステップ７０１では単品分ループすることを示す。ステップ７０２ではＲ≦Ｓであるかどうかを判定し、条件を満たせばステップ７０３以降に進む。ステップ７０３で、カップリングポイント位置をＰ１に仮設定する。ステップ７０５の条件を１回も満たさない場合はＰ１がカップリングポイント位置となる。ステップ７０４では、ｉを１からｎまでループさせる。ステップ７０５でＬ≧Ｌｉかどうかの判定を行い、条件を満たせばｉをインクリメントして同じステップを実行することになる。条件を満たす場合はカップリングポイント位置をＰｉに更新する。
【００４３】
カップリング在庫位置は顧客が要求するリードタイムが許すかぎり上流に位置することが望ましい。また、要求リードタイムが短いほど、カップリング在庫位置は下流にしなければならない。これにより、カップリング在庫位置は要求リー
ドタイムの中で最上流側に求められる。
【００４４】
Ｌに対してＬｎが短く、必要量を十分に供給できる生産能力を持つ場合、カッ
プリング在庫位置は最上流となる。これは典型的な受注生産である。Ｌがきわめ
て短い場合はカップリング在庫位置が最下流となる。
【００４５】
一般には商品特性、商品のライフサイクル、他社との競争関係、需要量、他社との競争関係によってＬは変化する。そのため、これらをモニタし、Ｌに反映することによって、カップリングポイントを適宜最適な位置に移動することができる。需要量が一定量より少なくなる毎にＬは長くなりカップリングポイントは上流に移る。一定量より多くなる毎にＬは短くなり下流に移る。この仕掛けは商品のライフサイクルに対しても同様に機能する。ここで、一定量とは効率生産を確保できるロット量以上を指し、発注ロットサイズであらわされる。
【００４６】
他社との競争関係に関しては、競争力が十分であれば供給能力が不十分でもＬを延ばすことができるので、カップリングポイントは上流に移動する。逆に競争力が不十分の場合には、Ｌを短縮しなければならないため、カップリングポイントは下流に移動する。
【００４７】
図８は物流側仮想化装置１０４の実施例を示すＰＡＤである。本装置では各単品に関する需要と在庫の集約を行う。具体的には、単品毎に、カップリングポイントにおいて、何日後に欠品が生じるかという欠品予定日を求めることと、欠品予定日から供給リードタイムを減じた余裕日数を求めることである。 ステップ９０１、９０２では単品別、倉庫別に欠品予定日を求める。ステップ９０３で、該当倉庫がカップリングポイントであるかどうかを判定し、ステップ９０４でその単品の欠品予定日を求める。欠品予定日は現在の在庫量を１日あたりの需要量で割ることにより求められる。ステップ９０５では、ステップ９０４で求めた欠品予定日から、供給リードタイムを減じ、単品毎の余裕日数を求める。本発明では、上記例で述べたように、単品毎のカップリングポイントにすべての在庫を集約する方法を基本的な考え方にしている。しかし、商品の特性によってはカップリングポイントに在庫を集約せずに後方拠点にバックアップ在庫を持った方が良い場合がある。例えば、カップリングポイントは子倉庫であるが、発注ロットサイズが子倉庫の許容スペースより大きい、あるいは発注リードタイムが長くなりすぎる場合である。このような場合には子倉庫の基準在庫量を小さく設定し、残りをバックアップ在庫として母倉庫に持つようにする。以下にカップリングポイントは、子倉庫であるが、母倉庫にバックアップ在庫を持つ例について述べる。
【００４８】
図９は、その一例を表す図である。子倉庫毎に欠品予定日を求め、子倉庫からの発注は母倉庫に対して行う。母倉庫では子倉庫からの発注から在庫を減じて、在庫がなくなる直前までの日数を欠品予定日とし仮想倉庫を作る。この例では、カップリングポイントは子倉庫であるが、子倉庫の容量が小さいために母倉庫にバックアップを持つ場合とする。
【００４９】
発注ロットサイズは５０、基準在庫量は子倉庫１が２０、子倉庫２が３０、子倉庫３が３０、子倉庫への１日あたりの需要量は各倉庫とも１０、各倉庫の現在庫量は基準在庫量と同じとする。まず、各子倉庫ごとに、現在の在庫量から日当りの需要予測を引算していき、欠品発生までの見込日数を出す。子倉庫１の欠品予定日数は２日、子倉庫２の欠品予定日数は３日、子倉庫３の欠品予定日数は３日となる。母倉庫の在庫は３日目、４日目に０になるので母倉庫の欠品予定日は０になる前日すなわち２日目、３日目となる。
【００５０】
図１０は、生産仮想化装置１０５の実施例を示すＰＡＤである。ステップ１１０１では、品種毎に現実の生産ラインの生産能力を集約する。ステップ１１０２では、ステップ１１０１で求めた生産能力に稼働率を乗じ、品種毎の生産枠を求める。ステップ１１０３では予定期間の需要量との比較を行い、生産枠を調整する。
【００５１】
図１１は、優先順平準化発注装置１０３の実施例を示すＰＡＤである。物流仮想化装置１０４により、欠品発生までの見込み日数と、単品ごとの供給リードタイムから生産着手までの余裕日数が求められている。ステップ１２０１では、単品毎の各仮想倉庫について得られた余裕日数を品種ごとに集積する。ステップ１２０２では、品種毎の余裕日数を昇順に並べ変えて発注優先順ベクトルを作成する。生産仮想化装置により、品種対応の生産だけを行う仮想上のラインが品種数だけ存在し、それぞれの日当たり生産量（生産枠）も設定されている。ステップ１２０３では、ステップ１２０２で求められた発注優先順に従って、生産枠に相当する量までの単品発注を受付ける。これが、仮想生産ラインへの割付けである。ステップ１２０４では、生産指示したものについて、発注残として実在庫量に
加える。なお、それぞれの単品発注は入力された発注ロットサイズに従う。
【００５２】
仮想倉庫からの発注ロットサイズは、主として工場側の設備要件から決まる。つまり、段取替えが多発して生産効率が著しく低下するようなサイズにはならない。また、ロットサイズに満たない少量の欠品が予想された場合でも１ロット作ってしまう。余りは在庫となるが、実販動向に忠実な発注となるため、全体としてはかなりの在庫圧縮が可能になる。以上により、生産側は余裕を持って工程計画を立案・管理することが可能となる。また、一日当りの生産量が安定し、生産が平準化される。物流側は欠品予想日までに在庫補充が受けられ、各単品は需要に見合った回転をみせる。
【００５３】
図１２は、生産物理化装置１０６の実施例を示すＰＡＤ図である。ステップ１３０１では、品種毎に発注ロットを集約する。ステップ１３０２では、日別の生産枠の余裕を求める。これは、あらかじめ設定した生産枠を１日の中でどの程度までオーバーすることを許容するかを表すものである。ステップ１３０３以降は日あたりの確定量を求める手順の例である。優先順平準化発注装置で求められた発注に、順次次の順位を持つロットを加えた量がステップ１３０２で求めた上限に収まる場合はそれを確定量とし、そうでない場合は当初のロットで確定させる。 この、日別の枠の設定は、既存の生産管理システムを用いても良く、他にも方法はいろいろ考えられる。
【００５４】
図１３は、物流物理化装置１０７の実施例を示すＰＡＤ図である。ステップ１４０１で、まず、発注を発生させた倉庫に基準在庫量分ふりわけを行う。ステップ１４０２では、ステップ１４０１の残量のふり分けを行う。方法は次の優先順を持つ子倉庫に、基準在庫量を超えない範囲で順次ふり分けていく方法、すべて母倉庫にふり分け、各子倉庫の欠品予定日に合わせて取り崩していく方法がある。
【００５５】
以上述べた生産・販売・物流業務の計画および管理の方式は図２における多段階構造の限られた範囲内に適用しても有効である。例えばメーカ工場という１つの段階をとってみた場合でも多くの製造工程から成り立っており多段階構造を有している。需要側の要求リードタイム（納期）と供給側の生産リードタイム（部材から製品を生産する工程時間）が均衡するカップリングポイントを求め、このポイントを論理的な在庫点として製造工程の特性（ロットサイズや工程時間）に応じた装置１０３の優先順平準化発注装置を用いることにより生産管理を行うことが可能である。
＜実施例２＞
上述の実施例では、基準在庫量、発注ロットサイズを利用者に設定させる例について述べた。しかし、本発明を効果的に運用するためにはこれらの値を適切に設定する必要があるにもかかわらず、最適値であるかどうかを判断するのは大変困難である。そこで、シミュレーション装置１０８を用いて最適値を求める方式について以下に述べる。以下では、本発明のシミュレーション装置１０８に関する１実施例の詳細を説明する。
【００５６】
図１４は、実施例におけるシミュレーション装置１０８内の構成を示すブロック図である。図１４における各ブロックについての補足説明を行う。
【００５７】
１６２１の実行制御機能は、シミュレーション装置全体の動作制御・統括を受け持つ。１６２２のデータ管理機能は、シミュレーション装置本体の動作に必要な基礎データ、実行結果等の管理を受け持つ。１６２３のデータ取得機能は、初回シミュレーション、または経年（月）変化に伴う基礎データ等の更新のため、外部からのデータ取得・初期加工を行う部分である。１６２４の発注シミュレーション機能は、本装置の中心部分であり、基礎データに基づいてシミュレーションを行い、在庫推移・発注の発生状況等を求める。
【００５８】
本実施例では、１日分ごとの処理としているが、時間単位もしくは、もっと長い単位でも構わない。計算の精密さを重視するか、シミュレーション装置の負荷軽減・処理時間短縮を重視するかによる。ここで、１６４１の仮想化計算機能は、前述の仮想化方式に基づいて需要と在庫を集約する。具体的な処理内容としては、発注残を含む在庫状況の全体把握、及び欠品見込みの把握による補充要求の明確化を指す。その後、１６４２の発注計算機能が、前述の発注方式に基づいて発注内容を決定する。さらに、１６４３の物理化計算機能で、前述の物理化方式に基づいて発注結果を需要と在庫へ再展開する。具体的な処理内容としては、発注残の消し込みと在庫配分、及び需要への個別在庫払出しを指す。１６２５の評価計算機能は、発注シミュレーションによって得られた在庫推移・発注の発生状況等を基に、配送コスト・在庫コスト・機会損失コスト等といった定量的な評価結果を生成し、表示器またはプリンタへ出力する部分である。１６２６のデータ調整機能は、トータルコスト最小もしくは、許容可能なレベル・バランスの評価結果を得るため、データの調整（変更受付）を行う部分である。最後に、１６２７のデータ還元機能は、シミュレーションによって最適化した改善データを取得元に還元する部分である。
【００５９】
シミュレーション装置１０８の実施例のモデルは簡潔化のため、１つの母倉庫と複数の子倉庫からなる２段階の在庫構成を想定している。各子倉庫の前方在庫と母倉庫の後方在庫によって、販売（営業所等）からの需要に対応するものと考える。各子倉庫は母倉庫に対して補充発注を行い、所定日数（母倉庫から各子倉庫への配送リードタイム）後に、所定量（子倉庫別単品別基準在庫量）の補充を受ける。また、母倉庫は、工場に対して補充発注を行い、所定日数（単品別生産リードタイム＋工場から母倉庫への配送リードタイム）後に、単品別発注ロットサイズ×Ｎの補充を受ける。取扱いデータは図６のテーブルと同様である。各データはキー順ファイルを想定している。図中の強調部が各キーを示す。一部、シミュレーション期間等のように、キーを持たない１件だけのデータも含んでいる。特に、中間結果としての補充要求は、需要と在庫の集約結果を示すものであり、倉庫別単品別に供給日数を見越した余裕日数（この日数以内に補充が受けられないと欠品）と補充要求量の一覧表と考えればよい。その他、倉庫別単品別需要量として、均一需要ではなく日別の変動需要を与えることもできる。
【００６０】
図１５は、実施例におけるシミュレーション装置１０８の処理手順の全体を示すＰＡＤである。以下で図１５（全体ＰＡＤ）の補足説明を行う。シミュレーションの開始から終了まで、１回の処理手順の全体を説明する。
【００６１】
まず、ステップ１７１０で、初回実行または経年（月）変化に対するデータ再取得の要否に対する判断を受け付け、データ取得が指示された場合は、ステップ１８００の基礎データ取得・初期加工を行う。ここで、図１６（データ取得ＰＡＤ）を用いて補足説明を行う。
【００６２】
ステップ１８１０は、初回シミュレーション、または経年・月変化に伴う基礎データ更新のため、外部からのデータ取得・初期加工を行う部分である。本実施例では、取得方法としてフロッピー（登録商標）ディスクやカセット磁気テープ等の補助記憶媒体を利用し、取得元にて、所定のデータ形式に変換済であるものとする。次にステップ１８１０で、基礎データ（１次データ）の取得・更新を行う。対象データは、単品マスタ、倉庫マスタ、工場マスタ、配送マスタや、倉庫別単品別需要量、工場別品種別ライン別稼働予定、シミュレーション期間等である。次に、ステップ１８２０で、基礎データ（２次データ）の取得・初期加工を行う。対象データの倉庫別単品別カップリングポイントパラメタについては、以下の計算式を適用する。母倉庫・各単品の供給リードタイム＝当該単品の生産リードタイム＋工場から母倉庫への配送リードタイム。及び、各子倉庫・各単品の供給リードタイム＝母倉庫から当該子倉庫への配送リードタイム。また、対象データの品種別生産能力枠については、以下の計算式を適用する。
【００６３】
各品種の生産能力枠＝Σ（各工場・当該品種・各ラインの生産能力×当該ラインの稼働率）。
【００６４】
さらに、ステップ１８３０で評価計算用データの取得を行う。対象データは、品種別１ロット当りの段取替費、単品別欠品１回当りの品切損失費、倉庫別単品別１ヶ当りの配送費、倉庫別単品別１ヶ当りの保管費、１回の発注当りの発注事務費、及び各コストの重み付け係数等である。
【００６５】
次に、図１５のステップ１７２２で、在庫推移・発注状況・各コスト等の実行結果、評価結果をクリアした後、設定されたシミュレーション期間（３０、６０日等）にわたって、ステップ１９００の発注シミュレーションをくり返す。ここで、図１７（発注シミュレーションＰＡＤ）の補足説明を行う。
【００６６】
発注シミュレーションは、基礎データに基づいてシミュレーションを行い、在庫推移・発注の発生状況等を求める中心部分である。ステップ１９１０で第ｎ日目、１日分の発注シミュレーションは、品種グループ単位の順処理とし、全品種グループについて、品種グループごとに以下の処理のくり返しを行う。まず、ステップ１９１１で補充要求をクリアした後、当該品種グループに属する全単品について、単品ごとにステップ２０００の仮想化計算（当該単品に関する需要と在庫の集約）をくり返す。次に、図１９のステップ２１００の発注計算（当該品種グループに関する発注内容の決定）を行った後、当該品種グループに属する全単品について、単品ごとに図２０のステップ２２００の物理化計算（当該単品に関する発注結果を在庫と需要に再展開）を繰り返す。
【００６７】
以下に図１８（仮想化計算ＰＡＤ）の補足説明を行う。仮想化計算は第ｎ日目、順処理中の各単品に関する需要と在庫の集約をおこなう部分である。具体的には、子倉庫の在庫と需要の対比から必要となる子倉庫の補充要求と、これを母倉庫からの補充で補なっていくための、母倉庫側の補充要求を明らかにする。
【００６８】
以下のステップ２０１１〜２０１７までは、全ての子倉庫について、倉庫ごとのくり返しである。
【００６９】
ステップ２０１１では、予定在庫を初期化する。ただし、在庫推移より、予定在庫初期値は当該子倉庫・当該単品・第ｎ日目の在庫量とする。第ｎ日目以降、指定されたシミュレーション最終日まで、乃至、所定回数の補充要求が得られるまで、ステップ２０１３〜２０１７を日ごとに、繰り返す。ステップ２０１３では、予定在庫の推移を仮追跡する。ただし、納入と払出しによって在庫が推移するものとして、算出式は（ｉ＋１）日後の予定在庫＝ｉ日後の予定在庫＋第（ｎ＋ｉ）日目の納入予定（発注残の仮加算）−当該倉庫・当該単品の需要量（需要への仮払出し）となる。ステップ２０１４では欠品発生見込みを判定し、欠品となる場合（予定在庫＜０）は、ステップ２０１５〜２０１７を実行する。ステップ８１５では、余裕日数（絶対補充日）を算出する。ただし、余裕日数＝欠品発生までの見込み日数ｉ−当該子倉庫・当該単品の供給リードタイムである。ステップ２０１６では、子倉庫の補充要求を追加登録する。ただし、補充要求における当該子倉庫・当該単品・余裕日数ｉの単位補充量＝当該倉庫・当該単品の基準在庫量、また、要求口数＝１とする。ステップ２０１７では、仮補充措置として、予定在庫に補充要求量を仮加算する。ステップ２０２０〜２０３６は、母倉庫についての処理である。ステップ２０２０では、予定在庫の初期化を行う。ただし、在庫推移より、予定在庫初期値＝母倉庫・当該単品・第ｎ日目の在庫量である。第ｎ日目以降、指定されたシミュレーション最終日まで、乃至、所定回数の補充要求が得られるまで、ステップ２０３１〜２０３５を日ごとに、くり返す。ステップ２０３１では、予定在庫の推移を仮追跡する。ただし、納入と払出しによって在庫が推移するものとして、算出式は（ｉ＋１）日後の予定在庫＝ｉ日後の予定在庫＋第（ｎ＋ｉ）日目の納入予定（発注残の仮加算）−第（ｎ＋ｉ）日目の払出予定（子倉庫への仮払出し）となる。
【００７０】
ここで、第（ｎ＋ｉ）日目の払出予定＝Σ各子倉庫・当該単品・余裕日数がｉ日の単位補充量である。また、余裕日数≦０の要求は、全て余裕日数＝０と同じものとして処理する。
【００７１】
ステップ２０３２では、欠品発生見込みを判定し、欠品となる場合（予定在庫＜０）、ステップ２０３３〜２０３５を実行する。ステップ２０３３では、余裕日数（絶対補充日）を算出する。ただし、余裕日数＝欠品発生までの見込み日数ｉ−母倉庫・当該単品の供給リードタイムである。欠品を回避（予定在庫≧０）するまで、ステップ２０３５、２０３６をくり返す。尚、これは発注ロットサイズが小さい場合の複数口発注対応である。
【００７２】
ステップ２０３５では、母倉庫の補充要求を追加登録する。ただし、補充要求における母倉庫・当該単品・余裕日数ｉの単位補充量＝当該単品の発注ロットサイズである。また、要求口数に１口加算する。ステップ２０３６では、仮補充措置として、予定在庫に単位補充量を仮加算する。
【００７３】
以下に、図１９（発注計算ＰＡＤ）の補足説明を行う。発注計算は、第ｎ日目、順処理中の品種グループに関する発注内容の決定を行う部分である。具体的には、母倉庫の補充要求を、余裕日数順に生産能力枠へ割付ける。ステップ２１１０で発注受諾可能量の初期化を行う。ただし、品種別生産能力枠より、発注受諾可能量＝当該品種の生産能力枠とする。ステップ２１２０で母倉庫からの補充要求を余裕日数の昇順にソートする。ステップ２１３０では、余裕日数順にしたがって、母倉庫の補充要求を１件ごとにくり返し処理する。補充要求の要求口数だけ、以下のステップ２１３２〜２１３５をくり返す。尚、これは発注ロットサイズが小さい場合の複数口発注対応である。ステップ２１３２で発注の受諾可否を判定する。ただし、判定式は以下に従う。
【００７４】
発注受諾可能量＞当該補充要求の単位補充量  ステップ２１３４で発注受諾可能量から、補充要求量を減算する。
【００７５】
ステップ２１３５で新規発注残を追加登録する。ただし、在庫推移における母倉庫・当該単品・第（ｎ＋母倉庫・当該単品の供給リードタイム）日目の納入量に新規発注残として、補充要求量を加算する。
【００７６】
以下に図２０（物理化計算ＰＡＤ）の補足説明を行う。物理化計算は第ｎ日目、順処理中の各単品に関する発注結果を在庫と需要に再展開する部分である。具体的には、各倉庫の在庫と需要の対比による補充要求を考慮し、発注残を含めた引当可能在庫の分配を行う。ステップ２２１０では、母倉庫の発注残を消し込む。ただし、在庫推移における母倉庫・当該単品・第ｎ日目の在庫量に納入量を加算する。ステップ２２２０では、当該単品についての各子倉庫からの補充要求を余裕日数の昇順にソートする。ステップ２２３１から２２３４では、余裕日数順にしたがって、子倉庫の補充要求を１件ごとにくり返し処理する。ステップ２２
３１では補充の要否を判定する。当該子倉庫への補充が必要な場合（余裕日数≦０）、以下のステップ２２３２〜２２３４を実行する。なお、ここで余裕日数≦Ｎとすることにより、日数換算（Ｎ日分）の安全在庫を持たせることができる。ステップ２２３２では、補充要求の受諾可否を判定する。ただし、判定式は、母倉庫・当該単品・第ｎ日目の在庫量≧当該要求の単位補充量である。母倉庫から子倉庫へ在庫払出可能の場合、ステップ２２３３、２２３４を実行する。ステップ２２３３では、発注状況を追加登録する。ただし、発注状況における当該子倉庫・当該単品・第ｎ日目の発注量に補充要求量を加算する。ステップ２２３４では、在庫推移を更新する。ただし、在庫推移において、母倉庫・当該単品・第ｎ日目の在庫量から補充要求量を削減し、母倉庫・当該単品・第ｎ日目の払出量に補充要求量を加算するとともに、子倉庫・当該単品・第（ｎ＋当該子倉庫・当該単品の供給リードタイム）日目の納入量に新規発注残として、補充要求量を加算する。ステップ２２４１〜２２４４については、全ての子倉庫について、倉庫ごとに繰り返す。ステップ２２４１では、子倉庫の発注残を消し込む。ただし、在庫推移における当該子倉庫・当該単品・第ｎ日目の在庫量に、納入量を加算する。ステップ２２４２では、需要への在庫払出し可否を判定する。ただし、判定式は、当該子倉庫・当該単品・第ｎ日目の在庫量≧当該子倉庫・当該単品の需要量である。
【００７７】
実施例の前で述べた仮想化／物理化方法、及び発注方法に基づく、一連の発注シミュレーション実行である。その後、図１５のステップ２３００では、発注シミュレーションの結果を基に各種のコスト計算を行い、評価結果として出力する。
【００７８】
以下に、図２１（評価計算ＰＡＤ）の補足説明を行う。評価計算は発注シミュレーションによって得られた在庫推移、発注の発生状況等を基に、各種コストの算出、出力を行う部分である。ステップ２３１０で、コスト算出に先立ち、基礎数値を取得する。ただし、発注状況からは、品種別総発注ロット数、倉庫別単品別総発注件数、全発注件数、及び倉庫別単品別平均発注間隔等を求める。なお、倉庫別単品別平均発注間隔＝シミュレーション期間÷倉庫別単品別総発注件数、である。また、在庫推移からは、単品別総欠品回数、倉庫別単品別平均在庫量等を求める。ステップ２３２０で各コストを算出する。ただし、ここでは実施例簡略化のため、欠品１回当り・単品１ヶ当りといった原単位が利用可能と考えた、単純な例を示すにとどめ、その算出式を以下に例示する。
生産コスト＝品種別１ロット当りの段取替費×品種別総発注ロット数
機会損失コスト＝単品別１回の欠品当りの品切損失費×単品別総欠品回数
配送コスト＝ 倉庫別単品別１個当りの配送費×倉庫別単品別単位発注量÷倉庫別単品別平均発注間隔
在庫コスト＝倉庫別単品別１個当りの保管費×倉庫別単品別平均在庫量
事務コスト＝１回の発注当りの発注事務費×全発注件数
次にステップ２３３０でトータルコストを算出する。ただし、トータルコスト＝Σ（各コスト×コスト別重み付け係数）。ステップ２３４０では算出結果としての各コスト、トータルコストを表示器、またはプリンタへ出力する。なお、各コストはステップ１７２２にて、毎回クリア済みである。
【００７９】
ここで、満足できる評価結果を得るまで、または強制終了の指示を受け付けるまで、ステップ２４００のデータ調整（変更受付）実行後、シミュレーションをくり返す。
【００８０】
以下に図２２（データ調整ＰＡＤ）の補足説明を行う。データ調整は、トータルコスト最小もしくは、許容可能なレベル・バランスの評価結果を得るため、データの調整（変更受付）を行う部分である。ステップ２４１１で、終了指示（強制終了）があるまで、調整データの選択を受け付け、選択結果に従って、ステップ２４１２〜２４１８の各調整（変更受付）をくり返す。ステップ２４１２では、倉庫別単品別カップリングポイントパラメタが選択された場合、基準在庫量の変更を受け付ける。ステップ２４１３では、単品マスタが選択された場合、生産リードタイム、発注ロットサイズの変更を受け付ける。ステップ２４１４では、配送マスタが選択された場合、配送リードタイムの変更を受け付ける。ステップ
２４１５では、倉庫別単品別需要量が選択された場合、需要量の変更を受け付ける。ステップ２４１６では、工場別品種別ライン別稼働予定が選択された場合、稼働率の変更を受け付ける。ステップ２４１７では、シミュレーション期間が選択された場合、期間の変更を受け付ける。ステップ２４１８では、評価計算用データが選択された場合、評価計算用データ、または重み付け係数の変更を受け付ける。次にステップ２４２０で、基礎データ（２次データ）の更新を行う。ただし、リードタイム変更があった場合の供給リードタイム再計算、または、ライン稼働予定変更があった場合の品種別生産能力枠再計算を指す。
【００８１】
最後に、図１５のステップ１７３０で、データ還元の要否に対する判断を受け付け、データ還元が指示された場合は、ステップ２５００のシミュレーション結果還元を行う。
【００８２】
以下に図２３（データ還元ＰＡＤ）の補足説明を行う。
【００８３】
データ還元は、シミュレーションの結果、最適化した改善データを取得元に還元する部分である。本実施例では、還元方法としてもフロッピー（登録商標）ディスクやカセット磁気テープ等の補助記憶媒体を利用し、還元先にて、必要なデータ形式へ再変換を行うものとする。ステップ２５１０で、基礎データを出力する。ただし、対象データとその重要項目は、倉庫別単品別カップリングポイントパラメタの基準在庫量、単品マスタの生産リードタイムと発注ロットサイズ、配送マスタの配送リードタイム、倉庫別単品別需要量、工場別品種別ライン別稼働予定の稼働率、等である。
【００８４】
この実施例によれば、前述の仮想化／物理化方法、及び発注方法に基づいて、多段階在庫における発注、在庫の推移をシミュレートし、欠品の発生状況や、配送費等がコストとして定量化されるので、トータルコストミニマムまたは、戦略的コストバランスの見地から、多段階在庫における在庫の持ち方を最適化することができる。
【００８５】
本実施例は、データ調整１６２６において各種基礎データ等の変更を受け付けた後、再シミュレーション実行という処理の流れになっているが、調整すべきデータ数が多く、また各データは完全に無関係ではない。そのため、二分探索型の自動調整処理により最適解探索の効率化・省力化を図った例を以下に説明する。
【００８６】
図２４は、二分探索型の調整手順を示す概念図である。
【００８７】
同図において、目的はトータルコストを最小とするデータ（近似値）の取得にある。
【００８８】
調整範囲はデータ初期値の２倍内とする。曲線は、他データ固定の下、当該データとトータルコストの関係を示すグラフの例である。当該データの初期値を第１分割点とし、左右２領域の各中点についてトータルコストを比較、トータルコストを小さくできる側の中点を次の分割点として、探索範囲を絞り込んでいくことにより、確実にデータ精度の向上を図るものである。（１）、（１）´〜は、その探索点を示す。
【００８９】
図２５は、二分探索型の自動調整を行う場合のデータ調整手順を示すＰＡＤ例である。基本的に、調整対象の全データについて、１データごと２回ずつのシミュレーション実行・結果比較をくり返すことにより、段階的にデータ精度向上・最適解への収束を図るものである。ステップ１５３２の分割レベルは、初期分割レベル１から始まり、第Ｎレベルで、 １／（２のＮ乗） 倍に探索範囲を絞り込むこととなる。
【００９０】
本変形例の効果は、最適解探索を効率化・省力化することができることである。さらに、上記変型例における各データとトータルコストの関係をニューラル・ネットワークに学習させることにより、希望のコスト値を実現するためのデータ群を求めることも可能である。
【００９１】
また、本実施例は、簡潔化のため配送経路固定にしてあるが、単品別に配送経路を設定・変更可能とし、発注シミュレーションへ反映させることにより、配送経路も含めて多段階在庫の在庫位置・在庫量の最適化を図ることができる。
【００９２】
具体的な処理の上では、設定された配送経路に従い、需要への払出元から順次上流の配送元へ補充要求を集約していくと伴に、最上流の配送元から順次在庫の配分を行っていくものとする。
【図面の簡単な説明】
【００９３】
【図１】実施例１に係る生販物統合管理方式の構成を表す機能ブロック図
【図２】実施例１に係る流通構造を示した図
【図３】実施例１における概念モデル図
【図４】実施例１の基本的な流れを示すＰＡＤ図
【図５】実施例１のカップリングポイントの設定例
【図６】実施例１におけるテーブル一覧
【図７】図１のカップリングポイント位置指示装置１０１の動作を示すＰＡＤ図
【図８】図１の物流仮想化装置１０７の動作を示すＰＡＤ図
【図９】図１の物流仮想化装置１０４の一例を表す図
【図１０】図１の生産仮想化装置１０５の動作を示す図
【図１１】図１の優先順平準化発注装置１０３の動作を示す図
【図１２】図１の生産物理化装置１０６の実施例を示す図
【図１３】図１の物流物理化装置１０７の実施例を示す図
【図１４】実施例２におけるシミュレーション装置内の構成を示すブロック図
【図１５】実施例２におけるシミュレーション装置の処理手順の全体を示すＰＡＤ図
【図１６】実施例２におけるデータ取得の処理手順を示すＰＡＤ図
【図１７】実施例２における発注シミュレーションの処理手順を示すＰＡＤ図
【図１８】実施例２における仮想化計算の処理手順を示すＰＡＤ図
【図１９】実施例２における発注計算の処理手順を示すＰＡＤ図
【図２０】実施例２における物理化計算の処理手順を示すＰＡＤ図
【図２１】実施例２における評価計算の処理手順を示すＰＡＤ図
【図２２】実施例２におけるデータ調整の処理手順を示すＰＡＤ図
【図２３】実施例２におけるデータ還元の処理手順を示すＰＡＤ図
【図２４】実施例２の変形における二分探索型の調整手順を示す概念図
【図２５】実施例２の変形におけるデータ調整の処理手順を示すＰＡＤ図
【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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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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