(57)【要約】【課題】生産ラインの各工程での最適な安全在庫数を、自動的に決定できる在庫数算出方法を提供することを目的とする。【解決手段】顧客からの注文台数と、注文台数の顧客からの変更履歴と、実際に納品した実績台数を、処理部１がデータ蓄積部４に納品日毎に蓄積し、  複数のデマンドの変動割合とその平均と標準偏差を、処理部１が計算し、  最も長いリードタイムの工程に基準在庫を在庫してその他の工程の在庫を規定数だけ増やした各パターンについて、処理部１が評価関数を算出し、  各パターンの検索ベクトルとこれを離散化したステップ幅を処理部１が算出し、  基準在庫とステップ幅に基づいて各工程の在庫数を整数倍した場合の各パターンの評価関数から処理部１が検索ベクトルを再計算し、  評価関数が収束したときの在庫数を各工程の最適な安全在庫数として処理部１が出力する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
生産ラインの上流と下流の間に複数の工程が配置されている生産工場が、顧客から指示されたデマンドにしたがって、指定された機種の製品を納品希望台数ずつ納品日に納品する流通における生産計画を立案する在庫数算出方法であって、
納品日が現時点よりも先の注文台数と
納品日当日までの注文台数の変更履歴と、
納品日当日に実際に納品した実績台数を、納品日毎に蓄積し、
納品日の前の複数のデマンドの変動の割合を、納品日に納品した実績台数を基準にして計算し、
複数のデマンド変動の割合の平均の逆数と標準偏差を、納品日の前の前記複数のデマンド毎に計算し、
生産ラインの上流と下流の間の複数の工程ごとにそれぞれの工程のリードタイムに比例した在庫量の初期値を設定し、
生産ラインの最も上流側で最も長いリードタイムの工程に基準在庫を在庫してその他の工程の在庫を規定数だけ増やした各パターンについて、デマンド変動の割合の平均と前記標準偏差と、生産ラインの下流側の工程ほど上流側の工程よりも大きく設定したデマンド充足度係数に基づいて、
各工程での前記在庫量の初期値を規定数だけ増やした各パターンの
確率密度関数
デマンド充足度の評価値累計
在庫金額の評価値
に基づいて各パターンの評価関数を算出し、
これに基づいて、各パターンの検索ベクトルとこれを離散化した各パターンのステップ幅を算出し、
前記基準在庫と前記ステップ幅に基づいて各工程の在庫数を整数倍した場合の各パターンの評価関数から検索ベクトルを再計算し、評価関数が収束したときの在庫数を各工程の最適な安全在庫数とする、
複数工程にわたる在庫数算出方法。
【請求項２】
生産ラインの上流と下流の間に複数の工程が配置されている生産工場が、顧客から指示されたデマンドにしたがって、指定された機種の製品を納品希望台数ずつ納品日に納品する流通における生産計画を立案する在庫数算出方法であって、
納品日が現時点よりも先の注文台数と
納品日当日までの注文台数の変更履歴と、
納品日当日に実際に納品した実績台数を、納品日毎に蓄積し、
納品日の前の複数のデマンドの変動の割合を、納品日に納品した実績台数を基準にして計算し、
複数のデマンド変動の割合の平均の逆数と標準偏差を、納品日の前の前記複数のデマンド毎に計算し、
生産ラインの上流と下流の間の複数の工程ごとにそれぞれの工程のリードタイムに比例した在庫量の初期値を設定して、
デマンド変動の割合の平均の前記逆数と前記標準偏差に基づいて、在庫量の初期値が実際には何倍になる可能性があるのかを示す確率密度関数と、生産ラインの下流側の工程ほど上流側の工程よりも大きく設定したデマンド充足度係数に基づいて、各工程ごとの納品日の前の日ごとのデマンド充足度の評価値累計を計算し、これをデマンド充足度の評価値累計の基準とし、
生産ラインの最も上流側で最も長いリードタイムの工程に基準在庫を在庫してその他の工程の在庫を規定数だけ増やした各パターン
について、各パターンの確率密度関数，デマンド充足度の評価値累計，在庫金額の評価値に基づいて各パターンの評価関数を算出し、
各パターンの評価関数の良化幅を正規化して各パターンの検索ベクトルとこれを離散化した各パターンのステップ幅を算出し、
基準在庫とした場合の各工程の在庫を算出したステップ幅に基づいて整数倍した場合の各パターン
の評価関数から検索ベクトルを再計算し、
評価関数が収束したときの在庫数を各工程の最適な安全在庫数とする、
複数工程にわたる在庫数算出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、生産ラインの上流と下流の間に複数の工程が配置されている生産工場において、各工程での最適な在庫数を立案することができる在庫数算出方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
ここでは、生産ラインの上流と下流の間の複数の工程が、仕入れ先から材料を受けとる材料倉庫と、材料倉庫から受けとった材料によって各ユニットを製造する源泉工程と、源泉工程で製造された各ユニットを組み立てするサブ組み立て工程と、サブ組み立て工程で組み立てられた物を製品に組み上げる組み立て工程と、輸送された製品を保管する後方倉庫と、顧客の近くに設けられて、後方倉庫から輸送された製品を保管する前線倉庫とからなる場合を例に挙げて説明する。
【０００３】
また、顧客から生産工場には、時点よりも先の納品日と製品機種毎の納品希望台数がデマンドとして日々連絡されている。生産工場はこのデマンドに従い、納品日の当日に前線倉庫から顧客に製品が納品されている。
【０００４】
特許文献１には、生産ラインの上流と下流の間の単一の工程については適切な在庫量を算出する方法が開示されているが、顧客に至るまでには複数の工程（複数の在庫ポイント）が存在し、どこにどれだけの在庫を持っておくかは、算出できない。
【０００５】
そのため、生産ラインの工程において、どの工程にどれだけの在庫を備えておくべきかの判断が、担当者の判断に依存されているのが現状である。
【０００６】
顧客が希望台数の製品を確実に短時間で納品を受けることができる顧客充足度の点からは、各工程を経て最終の製品に近付く下流側の工程で在庫を構えるほど、在庫の不足が発生した場合であっても、顧客へ短いリードタイムで供給できる。しかし、このように生産ラインの下流側の工程で在庫を構えると在庫金額が高くなる。生産ラインの上流側の工程で在庫を構えた場合には、在庫金額は抑えられるが、在庫の不足が発生した場合には、顧客へ供給するまでのリードタイムが長くなる。顧客から生産工場を見た場合のリードタイムは短い方が、満足度が高い。
【０００７】
そのため、顧客満足度が比較的良好で、在庫金額が大きく上昇しない範囲で、多めの在庫を抱えるように、担当者自身が経験によって判断しているのが現状である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特開２００７−２００１８５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
実際の経済活動では、納品希望台数は納品日までの間に日々更新されているのが現状であって、担当者が各工程の最適在庫を精度良く決定することは難しい。さらに、担当者の経験に頼った在庫数の決定では、生産ラインの上流と下流の間の工程数が多くなるほどその信頼性は更に低下する。
【００１０】
本発明は、担当者の判断に依存せずに、各工程での最適在庫数を決定できる在庫数算出方法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】
【００１１】
本発明の複数工程にわたる在庫数算出方法は、生産ラインの上流と下流の間に複数の工程が配置されている生産工場が、顧客から指示されたデマンドにしたがって、指定された機種の製品を納品希望台数ずつ納品日に納品する流通における生産計画を立案する在庫数算出方法であって、納品日が現時点よりも先の注文台数と、納品日当日までの注文台数の変更履歴と、納品日当日に実際に納品した実績台数を、納品日毎に蓄積し、納品日の前の複数のデマンドの変動の割合を、納品日に納品した実績台数を基準にして計算し、複数のデマンド変動の割合の平均の逆数と標準偏差を、納品日の前の前記複数のデマンド毎に計算し、生産ラインの上流と下流の間の複数の工程ごとにそれぞれの工程のリードタイムに比例した在庫量の初期値を設定し、生産ラインの最も上流側で最も長いリードタイムの工程に基準在庫を在庫してその他の工程の在庫を規定数だけ増やした各パターンについて、デマンド変動の割合の平均と前記標準偏差と、生産ラインの下流側の工程ほど上流側の工程よりも大きく設定したデマンド充足度係数に基づいて、各工程での前記在庫量の初期値を規定数だけ増やした各パターンの確率密度関数，デマンド充足度の評価値累計，在庫金額の評価値に基づいて各パターンの評価関数を算出し、これに基づいて、各パターンの検索ベクトルとこれを離散化した各パターンのステップ幅を算出し、前記基準在庫と前記ステップ幅に基づいて各工程の在庫数を整数倍した場合の各パターンの評価関数から検索ベクトルを再計算し、評価関数が収束したときの在庫数を各工程の最適な安全在庫数とする、ことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１２】
この構成によると、生産ラインの上流と下流の間に複数の工程が配置されている生産工場が顧客から受信した過去のデマンドの傾向を分析して、各工程での最適在庫数を立案できる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明の在庫数算出方法を実行する在庫数算出装置の構成図
【図２】在庫数算出装置の処理部の構成図
【図３】デマンド下振れリスクとデマンド上振れリスクの説明図
【図４】デマンドの傾向のバラツキ度合いの説明図
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、本発明の在庫数算出方法を具体的な実施の形態に基づいて説明する。
【００１５】
図１は本発明の在庫数算出方法を実行する装置を示す。
【００１６】
この装置は、マイクロコンピュータを要部とした処理部１を有している。この処理部１には、在庫数算出の対象となる生産ラインの各工程とその条件が設定される設定部２と、顧客から受信した納品日とその納品日当日に納品を希望する納品希望台数、および受信日を示す入力日からなるデマンドを受信する入力部３と、処理部１に入力されたデマンドを記憶するデータ蓄積部４が接続されている。
【００１７】
生産ラインの各工程は、生産ラインの上流と下流の間に、材料倉庫と、源泉工程と、サブ組み立て工程と、組み立て工程と、後方倉庫と、前線倉庫を直列に配列して構成されている。
【００１８】
設定部２には、各工程のリードタイムとして、例えば、材料を仕入れ先に注文して材料倉庫に材料が到着するまでの材料倉庫のリードタイムの１３日と、材料倉庫から材料の供給を受けて各部品を製造するに必要な源泉工程のリードタイムの５日と、源泉工程から部品の供給を受けて各ユニットにサブ組立するに必要なサブ組立工程のリードタイムの２日と、サブ組立工程で組み立てられたユニットを組立するに必要な組立工程のリードタイムの１日と、組立工程で組み上がった製品を後方倉庫に輸送するに必要な後方倉庫のリードタイムの３日と、後方倉庫から顧客の近くの前線倉庫に輸送するに必要な前線倉庫のリードタイムの４日が設定されている。
【００１９】
さらに設定部２には、各工程の単価として例えば、材料倉庫の単価１００円，源泉工程の単価１５０円，サブ組立工程の単価２５０円，組立工程の単価７００円，後方倉庫の単価８００円，前線倉庫の単価９００円が設定されている。
【００２０】
この他、設定部２には、各工程が生産ラインの下流側から見てどの辺りに位置しているかを表す係数が設定されている。具体的には、生産ラインの最も下流側の前線倉庫に在庫を持った場合には迅速に顧客に提供できるため、前線倉庫の顧客充足度係数を１００と設定し、上流側に近付くに従って後方倉庫の顧客充足度係数を８０、組立工程の顧客充足度係数を６０、サブ組立工程の顧客充足度係数を４０、源泉工程の顧客充足度係数を２０、材料倉庫の顧客充足度係数を１０が設定されている。
【００２１】
入力部３には、この実施の形態の場合にはデマンドを受信した入力日９月１日から１０月３１日にかけて、納品日１０月１日から１０月３１日の納品希望台数がデマンドデータとして入力されている。各納品日の納品希望台数は、それぞれの納品日に納品希望台数が確定するまで最新の納品希望台数が繰り返しデマンドデータとして入力されている。
【００２２】
図２は処理部１の構成を示している。
【００２３】
ステップＳ１では、入力部３から読み込んだデマンドデータを処理部１がデータ蓄積部４に書き込む。
【００２４】
具体的には、納品日が現時点よりも先の注文台数と、納品日当日までの注文台数の変更履歴と、納品日当日に実際に納品した実績台数を、納品日毎にデータ蓄積部４のセルに蓄積している。データ蓄積部４に書き込まれた内容の具体例を、下記の表１に示す。このデータは処理部１によって読み込みと演算可能な形式であれば、そのデータ形式は限定されない。
【００２５】
【表１】
2019020934.tif 000003
【００２６】
この表１は、最も左側の列に入力日９月１日から１０月３１日が配置されている。最も上側の行に納品日１０月１日から１０月３１日が配置されている。ここでは、入力部３から入力日９月１日に読み込んだ納品日１０月１日から１０月３１日のそれぞれの納品希望台数を、データ蓄積部４に書き込む。同様に、入力日９月２日から１０月３１日に読み込んだ納品日１０月１日から１０月３１日のそれぞれの納品希望台数を、データ蓄積部４に書き込む。
【００２７】
データ蓄積部４の入力日９月１日の行には、納品日１０月１日から１０月３１日のそれぞれの納品希望台数６６９，１０５７，９４，４０１，８７５，２８２，６４１，０，５１７，２８３，９７０，０，０，・・・が書き込まれている。
【００２８】
入力日９月２日の行には、前日（入力日９月１日）に６９９台であった納品日１０月１日の納品希望台数が４７７台、１０５７台であった納品日１０月２日の納品希望台数が１０３台、９４台であった納品日１０月３日の納品希望台数が０台、・・・と、各納品日の最新の納品希望台数が書き込まれている。以下、同様である。
【００２９】
入力日１０月１日の行の納品日１０月１日の列には、１０月１日に実際に納品された９９３台（実績）が読み込まれている。入力日１０月２日の行の納品日１０月２日の列には、１０月２日に実際に納品された１０５５台（実績）が読み込まれている。入力日１０月３日の行の納品日１０月３日の列には、１０月３日に実際に納品された９９５台（実績）が読み込まれている。以下、同様である。
【００３０】
実績に対して、１日前、２日前、・・・のデマンドが、どの程度の割合で推移していたかについて算出することで、図３に示すグラフとして表すことができる。例えば、実績に対して大きい割合でデマンドが出されていた場合、実績の線より上部に推移の線が描画されるが、これは実績が下方修正される。すなわちデマンドが下振れしたことを表している。他方、実績の線より下部に推移を表す線が描画される場合、デマンドが上振れしたことを表しており、安全在庫を設けていない場合は、欠品となることを表している。
【００３１】
これらを、複数日の実績に対してそれぞれ１日前、２日前、・・・と割合を算出することで、デマンドの平均の傾向（どの程度、上振れもしくは下振れの傾向があるか）と、バラつき度合を明らかにすることができる。バラつき度合は、一般に正規分布として表すことができるため、図４に示すようなグラフとして表すことができる。
【００３２】
ステップＳ２では、このように蓄積したデマンドデータの分析を開始する。
【００３３】
先ず、データ蓄積部４の内容と設定部２の内容に基づいて、納品日の前の複数のデマンドデータの変動の割合を、納品日に納品した実績台数を基準にして計算し、
複数のデマンド変動の割合の平均の逆数と標準偏差を、納品日の前の前記複数のデマンド毎に計算し、
生産ラインの上流と下流の間の複数の工程ごとにそれぞれの工程のリードタイムに比例した在庫量の初期値を設定する。
【００３４】
さらに、デマンド変動の割合の平均の逆数と標準偏差に基づいて、在庫量の初期値が実際には何倍になる可能性があるのかを示す確率密度関数（ＮＯＲＭＤＩＳＴ関数）と、生産ラインの下流側の工程ほど上流側の工程よりも大きく設定したデマンド充足度係数（Ｄ充足度係数）に基づいて、各工程ごとの納品日の前の日ごとのデマンド充足度の評価値累計を計算し、これをデマンド充足度の評価値累計の基準（１０４．０４）とする。
【００３５】
納品日の前の複数のデマンドの変動の割合を、納品日に納品した実績台数を基準にして計算するとは、具体的には、納品日１０月１日の例では、実績台数９９３台を１００％として一日前（９月３０日）のデマンド７８４台が実績の９９３台に対してどの程度のデマンドがきていたのかをパーセンテージに置き換えてデマンド分析する。つまり、１０月１日の実績台数９９３台に対して１日前は、０．７８（＝７８４／９９３）、約７９％のデマンドであった。また、１０月１日の実績台数に対して２日前は、０．８９（＝８８０／９９３）％のデマンドであった。これを入力開始日の９月１日に遡って１０月１日の実績台数に対して何パーセントのデマンドであったのか計算する。
【００３６】
納品日１０月２日〜１０月３１日についても、同様に、入力開始日の９月１日に遡って１０月１日の実績台数に対して何パーセントのデマンドであったのか計算する。
【００３７】
下記の表２に、この場合のデマンド分析結果を示す。
【００３８】
【表２】
2019020934.tif 000004
【００３９】
この表２では、データ蓄積部４の前記表１とは別のシートの最も上側の行に、実績台数が確定する納品日当日１０月１日〜１０月３１日が配置されている。
【００４０】
表２の最も左側の列には、入力開始日に向かって遡る日数−１，−２，−３，・・・が配置されている。ここでは納品日当日の実績台数を１００％としており、最も上側の行に平均１、標準偏差０が書き込まれている。
【００４１】
実績−１日の行には、納品日１０月１日の列に０．７８９５２７（＝７８４／９９３）が書き込まれている。実績−２日の行には、納品日１０月１日の列に０．８８６２０３（＝８８０／９９３）が書き込まれている。納品日１０月１日の列については、以下、同様に、実績−３日〜−３０日の行に実績台数に対して何パーセントのデマンドであったのかが書き込まれている。
【００４２】
納品日１０月２日〜１０月３１日についても実績−１日から遡って実績台数に対して何パーセントのデマンドであったかが書き込まれている。
【００４３】
表２の平均の項目の列の実績−１日セルには、納品日１０月１日〜１０月３１日の実績−１日の実績台数に対するパーセント（０．７８９５２７，０．８４９２８９，０．８２８２７２，・・・０．９５３）を平均して逆数をとった１．１１３２９１が書き込まれている。
【００４４】
表２の平均の項目の列の実績−２日セルには、納品日１０月１日〜１０月３１日の実績−２日の実績台数に対するパーセント（０．８８６２０３，１．０８５３０８，０．９１２０４２，・・・１．１５７）を平均して逆数をとった１．０７７５６が書き込まれている。
【００４５】
以下、同様に、表２の平均の項目の列の実績−３日〜−４０のセルに平均の逆数が書き込まれている。
【００４６】
表２の標準偏差の項目の列の実績−１日〜−４０のセルには、各データの値と平均の差の二乗の合計をデータの総数で割った値の正の平方根の計算結果（０．０９８８５，０．１１２９９，０．２０７０７３，０．２０８３３３，０．２３６１２４，・・・０．６０４３２３）が書き込まれている。
【００４７】
この事例では納品日が遠い数字に対しては上振傾向である可能性が高いと判定できる。バラツキも、実績の近くの明日（−１）納品の標準偏差０．０９８とか、明後日（−２）納品は標準偏差０．１１２と低いが、納品日が遠い数字に対しては大きく変動する可能性があると分析できる。
【００４８】
これを一要素の変動カバー度合いとして、これに基づいて評価関数を作成する。
【００４９】
評価関数  ＝  総在庫金額  −  変動カバー度合い
−２８日の場合を例に挙げて説明する。
【００５０】
基本的に要らない在庫は持ちたくないが、ある程度の在庫を持っておかないとデマンドの変動に対応できない。それでは、どの工程に幾つの在庫にすることが最適化であるのか。総在庫金額は各工程毎に置かれている在庫の数に単価を掛けた金額であって、これは低額の方が良い。変動カバー度合いも低い方が良い。
【００５１】
ここでは設定部２から読み取った生産ラインの上流から下流に向かって、材料倉庫，源泉工程，サブ組立工程，組立工程，後方倉庫，前線倉庫であって、リードタイムが下記のようであったとする。
【００５２】
工程名            リードタイム    顧客から見て    デマンド充足度係数
材料倉庫  から  源泉           １３日         −２８           １０
源泉工程  から  サブ組          ５日         −１５           ２０
サブ組立工程  から  組立            ２日         −１０           ４０
組立工程  から  後方倉庫        １日           −８           ６０
後方倉庫  から  前線倉庫        ３日           −７           ８０
前線倉庫  から  顧客            ４日           −４         １００
顧客に製品を届けるためには、４日前に前線倉庫を出荷しなければ間に合わない。後方倉庫を７日前に出荷しなければ間に合わない。材料倉庫での基準在庫の初期値を仮に１３００台とする。ＬＴに応じて各工程での初期値を下記のように仮定する。なお、基準在庫の初期値については、補充されるリードタイム分の在庫を構えておく必要がある。本事例では、簡単のため、１日分の所要が１００とし、補充のリードタイムが１３日であるため、その間に必要となる１３００を初期値としている。
【００５３】
基準在庫の初期値        在庫簿価
前線倉庫   −４日時点         ４００            ６０００
後方倉庫   −７日時点         ３００              ８００
組立工程   −８日時点         １００              ６００
サブ組工程   −１０日時点         ２００              ４００
源泉工程   −１５日時点         ５００              ２００
材料倉庫   −２８日時点       １３００              １００
デマンド変動の割合の平均の逆数と標準偏差に基づいて、在庫量の初期値が実際には何倍になる可能性があるのかを示す確率密度関数と、生産ラインの下流側の工程ほど上流側の工程よりも大きく設定したデマンド充足度係数に基づいて、各工程ごとの納品日の前の日ごとのデマンド充足度の評価値累計を計算し、これをデマンド充足度の評価値累計の基準とする。
【００５４】
デマンド充足度の評価値累計の基準は次のようにして計算する。
【００５５】
材料倉庫の場合には、顧客から見て−２８日に作業を開始なければ間に合わない。材料倉庫の平均の逆数は表２から１．７８０２７、標準偏差は０．３４８２５４である。基準在庫の初期値を１３００台としていても、平均の逆数が１．７８０２７の場合、実際には約７８％も増加して２３３１４．３５１台（＝１３００×１．７８０２７）になる可能性があり、約７８％の増加は絶対では無く、ばらつき（分布）として０．３４８（標準偏差）あることが分かる。基準在庫１３００台の確率密度関数は１．２５３％、これに材料倉庫のデマンド充足度係数１０を乗じて係数０．１２５３を求める。
【００５６】
源泉工程の場合には、顧客から見て−１５日に作業を開始なければ間に合わない。源泉工程の平均の逆数は表２から１．３９６７７７、標準偏差は０．４２７２２４である。基準在庫の初期値を５００台としていても、平均の逆数が１．３９６７７７の場合、実際には約４０％も増加して６９８．３８８５台（＝５００×１．３９６７７７）になる可能性があり、約４０％の増加は絶対では無く、ばらつき（分布）として０．４２４２２４（標準偏差）あることが分かる。基準在庫５００台の確率密度関数は１７．６５％、これに源泉工程のデマンド充足度係数２０を乗じて係数３．５３０を求める。
【００５７】
以下、同様に、サブ組立工程について基準在庫２００台の確率密度関数とサブ工程のデマンド充足度係数４０を乗じて係数を求め、組立工程について基準在庫１００台の確率密度関数とサブ工程のデマンド充足度係数６０を乗じて係数を求め、後方倉庫について基準在庫３００台の確率密度関数とサブ工程のデマンド充足度係数８０を乗じて係数を求める。
【００５８】
前線倉庫の場合には、顧客から見て−４日に作業を開始なければ間に合わない。前線倉庫の平均の逆数は表２から１．２３６５４５、標準偏差は０．２０８３３３である。基準在庫の初期値を４００台としていても、実際には約２４％も増加して４９４．６１８２台（＝４００×１０２３６５４５）になる可能性があり、約２４％の増加は絶対では無く、ばらつき（分布）として０．２０８３３３（標準偏差）あることが分かる。基準在庫４００台の確率密度関数（ＮＯＲＭＤＩＳＴ関数）は１２．８１％、これに前線倉庫のデマンド充足度係数１００を乗じて係数１２．８１を求める。
【００５９】
前線倉庫に在庫を設けることによるデマンド充足度の評価値累計は、４１．８６（＝０．１２５３＋３．５３０＋・・・・＋１２．８１）である。つまり、前線倉庫の在庫はリードタイム−２８〜−４のすべての変動に対して対応できるため、すべての在庫ポイントでの評価値を計算する。すなわち、材料在庫（0.1253）＋源泉（3.53）＋…＋前線倉庫（12.81）＝41.86である。
【００６０】
同様に、後方倉庫に在庫を設けることによるデマンド充足度の計算は次のようになる。後方倉庫の在庫はリードタイム−２８〜−７のすべての変動に対して対応できるため、材料在庫（0.1253）＋源泉（3.53）＋…＋後方倉庫（7.239）＝39.05である。
【００６１】
組込工程に在庫を設けることによるデマンド充足度、サブ組込工程に在庫を設けることによるデマンド充足度、源泉工程に在庫を設けることによるデマンド充足度、材料倉庫に在庫を設けることによるデマンド充足度を、それぞれ同様に計算する。各時点のデマンド充足度の評価累計値が、１０４．１７（＝41.86＋39.05＋・・・・）である。
【００６２】
ステップＳ３では、生産ラインの最も上流側で最も長いリードタイムの工程に基準在庫を在庫してその他の工程の在庫を規定数だけ増やした各パターンについて、デマンド変動の割合の平均と前記標準偏差と、生産ラインの下流側の工程ほど上流側の工程よりも大きく設定したデマンド充足度係数に基づいて、各工程での前記在庫量の初期値を規定数だけ増やした各パターンの確率密度関数，デマンド充足度の評価値累計，在庫金額の評価値に基づいて各パターンの評価関数を算出する。
【００６３】
基準在庫を在庫してその他の工程の在庫を規定数だけ増やした各パターンとは、具体的には、生産ラインの最も上流側で最も長いリードタイムの工程の材料倉庫の在庫量を基準在庫１３００台よりも規定数の＋１し、源泉工程から前線倉庫の在庫量を、材料倉庫の在庫量を基準在庫１３００台とした場合の在庫量として、材料倉庫〜前線倉庫の在庫量を１３０１，５００，２００，１００，３００，４００としたパターンと、材料倉庫の在庫量が基準在庫１３００台で、材料倉庫の次の源泉工程の在庫量を規定数の＋１し、材料倉庫，サブ組立工程〜前線倉庫の在庫量を、材料倉庫の在庫量を基準在庫１３００台とした場合の在庫量として、材料倉庫から前線倉庫の在庫量を１３００，５０１，２００，１００，３００，４００としたパターンと、材料倉庫の在庫量が基準在庫１３００台，源泉工程の在庫量が５００台で、源泉倉庫の次のサブ組立工程の在庫量を規定数の＋１し、材料倉庫から前線倉庫の在庫量を１３００，５００，２０１，１００，３００，４００としたパターンと、材料倉庫の在庫量が基準在庫１３００台，源泉工程の在庫量が５００台，サブ組立工程の在庫量が２００台で、サブ組立工程の次の組立工程の在庫量を規定数の＋１し、材料倉庫から前線倉庫の在庫量を１３００，５００，２００，１０１，３００，４００としたパターンと、材料倉庫の在庫量が基準在庫１３００台，源泉工程の在庫量が５００台，サブ組立工程の在庫量が２００台，組立工程の在庫量が１００台で、組立工程の次の後方倉庫の在庫量を規定数の＋１し、材料倉庫から前線倉庫の在庫量を１３００，５００，２００，１００，３０１，４００としたパターンと、材料倉庫の在庫量が基準在庫１３００台，源泉工程の在庫量が５００台，サブ組立工程の在庫量が２００台，組立工程の在庫量が１００台，後方倉庫の在庫量が３００台で、後方倉庫の次の前線倉庫の在庫量を規定数の＋１し、材料倉庫から前線倉庫の在庫量を１３００，５００，２００，１００，３００，４０１としたパターンについて、各パターンの確率密度関数，デマンド充足度の評価値累計，在庫金額の評価値に基づいて、各パターンの評価関であるデマンド充足度の評価値累計＋在庫金額の評価値を計算する。
【００６４】
材料倉庫〜前線倉庫の在庫量を１３０１，５００，２００，１００，３００，４００としたパターンの場合、前線倉庫〜源泉工程までの安全在庫数の評価値は、初期値（１３００台）の場合と同じである。 材料倉庫の在庫量を１３０１台とした場合の確率密度関数は１．２６０％、デマンド充足度の評価値累計は１０４．１７（＝１０４．０４＋０．１２６）、在庫金額の評価値は、１００／（１００＋２００＋４００＋６００＋８００＋１０００）＊（１３０１−１３００）＝０．０１２３、評価関数は−１０４．１５４（＝−１０４．１７＋０．０１２３）である。
【００６５】
材料倉庫から前線倉庫の在庫量を下記の各パターンの場合についても、評価関数を求める。
【００６６】
（１３００，５０１，２００，１００，３００，４００）としたパターン
（１３００，５００，２０１，１００，３００，４００）としたパターン
（１３００，５００，２００，１０１，３００，４００）としたパターン
（１３００，５００，２００，１００，３０１，４００）としたパターン
（１３００，５００，２００，１００，３００，４０１）としたパターン
このように各在庫を順に＋１した場合の各工程の評価関数は、下記の通りである。
【００６７】
材料倉庫の評価関数は−１０４．１５４２７６４３１５５５
源泉工程の評価関数は−１０４．１６６２５０４２２０３７
サブ組立工程の評価関数は−１０４．２６９１９４０２０１３７
組立工程の評価関数は−１０４．７７７４８５８４１８５８
後方倉庫の評価関数は−１０４．８８２０９２３６５５１７
前線倉庫の評価関数は−１０４．４９３１０６３７４２１
次に、（１３００，５００，２００，１００，３００，４００）の初期値の評価関数−１０４．１７で上記の各パターンの評価関数の良化幅を正規化して検索ベクトルとする。
【００６８】
例えば（１３０１，５００，２００，１００，３００，４００）のパターンの場合は、−１０４．１５４２７６４３１５５５−（−１０４．１７）＝０．０１５７２３５６８
以下、同様に、各在庫を順に＋１した場合の各工程の検索ベクトルは、下記の通りである。
【００６９】
源泉工程の検索ベクトルは    ０．００３７４９５７８
サブ組立工程の検索ベクトルは  −０．０９９１９４０２
組立工程の検索ベクトルは  −０．６０７４８５８４２
後方倉庫の検索ベクトルは  −０．７１２０９２３６６
前線倉庫の検索ベクトルは  −０．３２３１０６３７４
さらに、このように各在庫を順に＋１した場合の材料倉庫〜前線倉庫の評価関数の検索ベクトルを離散化し整数のステップ幅で示したものは、下記の通りである。
【００７０】
材料倉庫のステップ幅は  ０
源泉工程のステップ幅は  ０
サブ組立工程のステップ幅は  １
組立工程のステップ幅は  ６
後方倉庫のステップ幅は  ７
前線倉庫のステップ幅は  ３
具体的には、上記の検索ベクトル
（１）  −６．５６８４７５７０５０８２３４Ｅ−０３
（２）    １．９５５８９３２４６４８０８５Ｅ−０４
（３）    ５．８３４８０６５１４３０２４６Ｅ−０２
（４）    ０．３４５４８０３２４１３６８３８
（５）    ０．４０４５７２１８０７４３９９３
（６）    ０．１８４８３５３６４９４６４１４
小さすぎる値は無視するために、０．０１以下のものを除く最小の値は、（３）の５．８３４８０６５１４３０２４６Ｅ−０２であり、この逆数は、１７．１３８５３であり、これを（１）〜（６）に乗じて小数点以下を切り捨てることにより、算出している。
【００７１】
ステップＳ５では、前記基準在庫と前記ステップ幅に基づいて各工程の在庫数を整数倍した場合の各パターンの評価関数から検索ベクトルを再計算する。具体的には、ステップＳ４で求めた材料倉庫〜前線倉庫のステップ幅が（０，０，１，６，７，３）に基づいて、材料倉庫〜前線倉庫の在庫量を１３００，５００，２０１，１０６，３０７，４０３とした場合、およびステップ幅（０，０，１，６，７，３）を整数倍した材料倉庫〜前線倉庫の在庫量を１３００，５００，２０２，１１２，３１４，４０６とした場合，・・・・について評価関数を再計算する。この例では上記の（１３００，５００，２０１，１０６，３０７，４０３），（１３００，５００，２０２，１１２，３１４，４０６）の１倍と２倍の他に、さらに大きな整数倍した場合の在庫量の場合の評価関数を計算した。
【００７２】
（１３００，５００，２０１，１０６，３０７，４０３）の場合の評価関数＝−１１４．５０４６０５４７８４５５、（１３００，５００，２０２，１１２，３１４，４０６）の場合の評価関数＝−１２６．１２４８６３５１３２２７、・・・、（１３００，５００，２５１，４０６，６５７，５５３）の場合の評価関数＝−３８５．６７４８７０５８８６３９、（１３００，５００，２５２，４１２，６６４，５５６）の場合の評価関数＝−３８５．６７４８７０５８８６３９。
【００７３】
この再計算した評価関数についてＤＭＤ，ＩＮＶを求めた具体例を表３に示す。
【００７４】
【表３】
2019020934.tif 000005
【００７５】
評価関数＝ＤＭＤ＋ＩＮＶである。ＤＭＤは、評価関数のうちデマンド充足度に関する部分、ＩＮＶは在庫に関する部分である。１回目の探索ベクトル（０，０，１，６，７，３）の方向に、評価関数が前回ステップと変化せずに収束するまで移動させた結果が、表３の２行目の−３８５．６７５である。その後、表３の２行目の結果（１３００，５００，２５２，４１２，６６４，５５６）に対して、それぞれの工程の在庫を＋１して再度探索ベクトルを算出し、評価関数が収束するまで移動させた結果が、表３の３行目である。
【００７６】
ステップＳ６では、ステップＳ５での結果から評価関数−４０９．８５５６３９となった材料倉庫〜前線倉庫の在庫量を（１２１６，５０２，４１５，２９５，６１６，６０６）の場合に評価関数が収束したと判定して、材料倉庫〜前線倉庫の各工程の最適な安全在庫数が（１２１６，５０２，４１５，２９５，６１６，６０６）であると決定する。
【００７７】
当初の基準在庫（初期値）は、（１３００，５００，２００，１００，３００，４００）であったが、今回の計算結果より（１２１６，５０２，４１５，２９５，６１６，６０６）を基準在庫としたほうが、本モデルの生産ラインについては、よりお客様デマンド変動に対応でき、かつ在庫も低水準に抑えられることなる。つまり、１０月３１日以降はこの基準在庫で生産ラインを運用する。例えば、材料在庫が消費され１１００台となる際は、１１６を発注して１２１６の水準をキープするように生産ラインを運用する。仕掛や完成品も同様に基準の水準をキープするように生産計画を立案する。
【００７８】
このように本発明の在庫数算出方法を実行する在庫数算出装置では、設定部２に生産ラインの各工程のリードタイム，単価，顧客充足度係数を設定し、入力部３から日々のデマンドデータを入力するだけで、処理部１が過去のデマンドの傾向を自動で分析して、在庫金額のムダな上昇を抑え、各工程での最適な安全在庫数をその後の生産管理に反映させるので、担当者の判断に依存した従来の在庫数算出方法に比べて、より精度の高い安全在庫数を提供できる。
【産業上の利用可能性】
【００７９】
本発明は生産工場での各種の生産ラインの効率的な在庫管理に有効である。
【符号の説明】
【００８０】
１    処理部
２    設定部
３    入力部
４    データ蓄積部
【図１】
2019020934.tif 000006
【図２】
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【図３】
2019020934.tif 000008
【図４】
2019020934.tif 000009