(57)【要約】【課題】在庫の適正化が図れ、過剰な在庫を保有する必要がない部品発注量計算システムを提供する。【解決手段】品種ごとに、需要予測パラメータ（補給率、調達率、契約率、需要予測手法、実績取得期間、単位期間、指数）を指定し、当該パラメータを利用して補給センタ、補給拠点の需要予測及び必要量を計算し、品種ごとに、需要予測値と実績を比較して、最適な需要予測手法を適用（自動更新）する手段を有する部品発注量計算システム。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
部品を補給センタに補給し、当該補給センタから補給拠点に部品を補給するシステムにおける発注量計算システムにおいて、
前記補給センタ及び前記補給拠点の需要予測を行なう需要予測手段と、
前記補給センタ及び前記補給拠点の必要量を計算する必要量計算手段と、
前記発注量計算手段の計算結果及び在庫情報、発注ロットを元に発注量を計算する発注量計算手段と、
を有し、
前記需要予測手段は、過去の消耗実績及び品種ごとに指定される需要予測パラメータを元に今後発生する消耗数を予測する処理部を有し、
前記必要量計算手段は、前記需要予測手段による消耗数及び品種ごとに指定される必要量計算パラメータを元に前記補給センタの充足率を示す補給率及び前記補給拠点の充足率を示す調達率から必要量を計算する処理部を有し、
前記発注量計算手段は、前記発注量計算手段の計算結果及び在庫情報、発注ロットを元に発注量を計算する処理部を有する
ことを特徴とする発注量計算システム。
【請求項２】
前記請求項１に記載の発注量計算システムであって、
前記需要予測パラメータは、部品の補充、補給の需要予測をする需要予測手法、部品の実績取得期間、単位期間、指数を含み、
前記必要量計算パラメータは、前記補給センタの補給率、前記補給拠点の調達率、顧客との契約率を含み、
前記需要予測手段は、前記需要予測パラメータの需要予測手法を自動更新する自動更新部を有する
ことを特徴とする発注量計算システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、例えば、保守部品の発注手配、拠点補給、緊急配送等を司る組織及び部品拠点（以下、ロジスティクスセンタと言う）に適用して好適な発注量計算システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
本技術分野の背景技術として、特開２００６−１５５３６５号公報がある。この公報には、「製品の製造に用いる資材について、サプライヤから納入する必要があるが未だ発注していない数量である追加発注必要量を前記資材の使用する時期と対応付けて格納した追加発注必要量格納手段と、サプライヤが前記資材を供給可能な量としての余力量を前記時期と対応付けて表した余力データを複数回にわたって時系列に受信する余力データ受信手段と、前記受信手段によって受信された余力データを格納する余力データ格納手段と、前記追加発注必要量格納手段からある時期における前記追加発注必要量を読み出し、前記余力データ格納手段から最新の前記余力データに含まれる前記ある時期における余力量を読み出し、読み出した前記追加発注必要量と、読み出した最新の余力量とに基づいて、前記読み出した追加発注必要量のうち実際に発注すべき量としての追加発注量を計算する追加発注量計算手段と、を備えた資材発注量計算システム」をもって、「資材の発注割れを防ぎつつ、需要予測のずれによる資材の余剰在庫の発生を抑制する」と記載されている（要約書参照）。
【０００３】
また、発注量計算システムにおいて、例えば、部品供給元となる工場から部品補充、管理する補給センタや当該補給センタから部品供給を受け、下層の拠点に部品補給する補給拠点を有し、当該補給センタにおいて、必要とする部品の必要量、つまり補給センタの充足率（＝補給率）を計算し、また、補給拠点において、必要とする部品の必要量、つまり補給拠点の充足率（＝調達率）を計算するものが提案されている。
【０００４】
更に詳しくは、従来の部品発注量計算システムは、画一的な需要予測手法やパラメータから発注量を計算するのみである。そして、補給センタは、全国で消耗が発生した場合、補給拠点に即納できる確率（補給率）が最適充足率（≒１００％）のときの必要量を算出し、部品の購入・配備し、また、補給拠点は、補給拠点のテリトリ内で消耗が発生した場合、当該テリトリ内で即応できる確率（調達率）が最適充足率（≒１００％）のときの必要量を算出していた。また、補給拠点においては、予測消耗係数から必要量を算出するため、非契約者に対する部品も保有するものである。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００６−１５５３６５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
前記特許公報には、資材の発注割れを防ぎつつ、需要予測のずれによる資材の余剰在庫の発生を抑制する資材発注量計算システムの仕組みが記載されている。しかし、前者の発注量計算システムは、日本全国に点在する各拠点で部品の消耗が発生した場合、常に即応できる在庫を補給センタや補給拠点に保有することまでは考慮されていない。
【０００７】
また、後者の発注量計算システムによれば、各拠点で部品の消耗が発生した場合、常に即応できる在庫を補給センタ及び補給拠点に保有することが可能である。しかし、発注量計算システムは、画一的な需要予測手法やパラメータから発注量を計算する方法であって、係る方法にあっては、品種の特性に応じた最適な発注量を計算する仕組みになっていないことから、どの拠点で消耗が発生した場合でも、常に即応できる在庫を補給センタと補給拠点の両方で保有する必要があった。従って、在庫管理の効率が悪かった。
また、各補給拠点ごとの必要量から発注量を計算する仕組みとなっているため、最終需要者へのサプライチェーンが多段階になっている場合、各段階で在庫を抱えることになり、在庫数の全体最適が図れない。のみならず在庫コストが増大すると言う課題があった。
また、サービスレベルの多様化により、品種ごとの在庫量を契約率などと言ったパラメータで管理する必要性が高まっている。
【０００８】
そこで、本発明は、在庫の適正化が図れ、過剰な在庫を保有する必要がない部品発注量計算システムを提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記課題を達成するため、本発明は、品種ごとに、需要予測パラメータ（補給率、調達率、契約率、需要予測手法、実績取得期間、単位期間、指数）を指定し、当該パラメータを利用して補給センタ、補給拠点の需要予測及び必要量を計算し、品種ごとに、需要予測値と実績を比較して、最適な需要予測手法を適用（自動更新）する手段を有する。これにより、発注量の最適化を実現する。
【００１０】
例えば、本発明の発注量計算システムは、部品を補給センタに補給し、当該補給センタから補給拠点に部品を補給するシステムにおける発注量計算システムにおいて、
前記補給センタ及び前記補給拠点の需要予測を行なう需要予測手段と、
前記補給センタ及び前記補給拠点の必要量を計算する必要量計算手段と、
前記発注量計算手段の計算結果及び在庫情報、発注ロットを元に発注量を計算する発注量計算手段と、
を有し、
前記需要予測手段は、過去の消耗実績及び品種ごとに指定される需要予測パラメータを元に今後発生する消耗数を予測する処理部を有し、
前記必要量計算手段は、前記需要予測手段による消耗数及び品種ごとに指定される必要量計算パラメータを元に前記補給センタの充足率を示す補給率及び前記補給拠点の充足率を示す調達率から必要量を計算する処理部を有し、
前記発注量計算手段は、前記発注量計算手段の計算結果及び在庫情報、発注ロットを元に発注量を計算する処理部を有する
ことを特徴とする。
【００１１】
また、本発明の発注量計算システムは、
前記需要予測パラメータは、部品の補充、補給の需要予測をする需要予測手法、部品の実績取得期間、単位期間、指数を含み、
前記必要量計算パラメータは、前記補給センタの補給率、前記補給拠点の調達率、顧客との契約率を含み、
前記需要予測手段は、前記需要予測パラメータの需要予測手法を自動更新する自動更新部を有する
ことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、在庫の適正化が図れ、過剰な在庫を保有する必要がない部品発注量計算システムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】部品統合管理支援システムにおいて部品流通を説明する概念図である。
【図２】部品統合管理支援システムに適用される本発明の発注量計算システムの構成を示すブロック図である。
【図３】発注量計算の処理フローを示すフロー図である。
【図４】発注量計算における需要予測及び必要量計算の処理フローの一具体例を示すフロー図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、本発明の実施例を、図面を用いて説明する。
【実施例】
【００１５】
図１は、部品統合管理支援システムにおいて、部品の補給センタへの補充、補給拠点及び拠点への補給の流れを説明する概念図である。
【００１６】
同図において、１は部品を提供する側の工場（事業部）、２は工場１から部品を補充し、部品消耗が発生した場合、必要な量の部品を受ける側の部品統合管理支援システム（以下、ロジステックシステムと言う）である。ロジステックシステム２は、工場１から部品を補充する補給センタ２１、当該補給センタ２１から部品を補給する１以上の補給拠点２２、当該補給拠点から部品を受ける１以上の拠点２３、を有する。
【００１７】
補給センタ２１から複数の補給拠点２２への補給率及び補給拠点２２のテリトリ内で即応できる調達率は、それぞれパラメータで指定できるようにする。また、補給拠点２２では、契約率もパラメータで指定できるようにする。そして、契約のないお客様に対しては補給センタ２１から取り寄せるようにする。
【００１８】
このように、補給拠点は、各拠点２３での部品の消耗が発生した場合に補給センタ２１から即補給できる確率（調達率）を調整することにより、過剰な在庫を保有する必要がなくなる。
【００１９】
図２は、部品統合管理支援システムに適用される本発明の発注量計算システムの構成を示すブロック図である。
【００２０】
同図において、発注量計算システムは、サーバ３からなり、当該サーバは、入出力装置３１、演算装置３２、記憶装置３３、を有する。
【００２１】
入出力装置３１は、需要予測パラメータ指定部３１１、部品発注部３１２、を有する。需要予測パラメータ指定部３１１は、補給センタ２１及び補給拠点２２の需要を予測するため、部品の補給率及び調達率をパラメータで指定する。
【００２２】
部品発注部３１２は、後述する発注検討依頼部３２５からの依頼を受け、その検討結果に基づき、必要とする部品を、調達システム４に対して、発注する。
【００２３】
記憶装置３３は、需要予測パラメータＤＢ３３１、消耗実績ＤＢ３３２、予測結果ＤＢ３３３、在庫情報ＤＢ３３４、発注ロットＤＢ３３５、を有する。
【００２４】
需要予測パラメータＤＢ３３１は、需要予測パラメータ指定部により指定される各パラメータ、つまり需要予測手法パラメータ、実績取得期間パラメータ、単位期間パラメータ、指数パラメータ、及び補給率パラメータ、調達率パラメータ、契約率パラメータ、を格納する。
【００２５】
演算装置３２は、指定需要予測パラメータ受信部３２１、消耗実績・予測結果自動更新部３２６、発注検討依頼部３２５、需要予測部３２２、必要量計算部３２３、発注量計算部３２４、を有する。
【００２６】
指定需要予測パラメータ受信部３２１は、需要予測パラメータ指定部３１１からのパラメータを受け、当該パラメータを記憶装置３３の需要予測パラメータＤＢ３３１に格納する。
【００２７】
自動更新部３２６は、品種ごとに、消耗実績ＤＢ３３２の需要予測値と予測結果ＤＢ３３３の実績を比較して、最適な需要予測手法を適用（自動更新）する。
【００２８】
発注検討依頼部３２５は、後述する発注量計算部３２４による結果を受け、入出力装置３１を介して発注担当部署側に対して発注検討依頼をする。
【００２９】
需要予測部３２２は、補給センタ２１の消耗を予測（全国消耗予測）及び補給拠点２２の消耗を予測（補給拠点消耗予測×（１−ＧＣ別バーコール率））する。
【００３０】
必要量計算部３２３は、補給センタ２１の部品の必要量（補充量）及び補給拠点の部品の必要量（補給量）を計算する。
【００３１】
発注量計算部３２４は、必要量計算部３２３の結果を元に部品の発注量を決定する。
これらの処理手順については、以下、詳述する。
【００３２】
図３は、発注量計算の処理フローを示し、補給センタ２１及び補給拠点２２の需要予測、必要量計算及び発注量計算の処理フローチャートである。
【００３３】
同図において、ステップＳ３２２１にて、補給センタ２１及び補給拠点２２の需要予測を行う。これらの需要予測は、消耗実績ＤＢ３３２の過去の消耗実績及び需要予測パラメータＤＢ３３１の需要予測手法、実績取得期間（ヶ月）、単位期間（ヶ月）、指数（０〜１）などのパラメータに基づき行う。
【００３４】
需要予測手法としては、例えば、移動平均法、指数平滑法、ホルト法、ホルト・ウィンタース法を用い、自動更新部３２６による予測手法の自動更新は、指数平滑法、移動平均法、ホルト・ウィンタース法、ホルト法、の優先度に従い、更新する。そして、上述した需要予測パラメータは、品種ごとに需要予測パラメータＤＢ３３１、消耗実績ＤＢ３３２に登録したものを利用する。需要予測結果は、予測結果ＤＢ３３３に格納する。
【００３５】
次に、ステップＳ３２３１及びステップＳ３２３２にて、補給センタ２１及び補給拠点２２の必要量計算を行う。補給センタ２１の必要量（補充量）計算は、従来技術の如く、最適充足率を用いず、需要予測パラメータＤＢ３３１の補給率を指定するパラメータを用いて行う。
【００３６】
補給拠点２２の必要量（補給量）計算も同じく、従来技術の如く、最適充足率を用いず、需要予測パラメータＤＢ３３１の調達率を指定するパラメータを用いて行う。また、補給拠点の場合は、契約率パラメータを加味する。
【００３７】
しかるのち、ステップＳ３２４１にて、必要量計算部３２３による計算結果（部品の必要量）を受け、記憶装置３３の在庫情報ＤＢ３３４の在庫、発注ロットＤＢ３３５のロット数から発注量を決定する。
【００３８】
図４は必要量計算フローの具体例を示すフローチャートである。
同図において、ステップＳ３２３１１において、必要量計算をスタートすると、まず、需要予測部Ｓ３２２１により、ステップＳ３２３１２にて、需要予測、つまり消耗予測を行う。
【００３９】
この予測は、需要予測パラメータＤＢ３３１に格納した所望の需要予測手法を元に過去の実績、例えば実績取得期間、単位時間、指数などの実績から、今後発生すると思われる消耗数を予測する。例えば、リードタイム中のトラフィック（消耗予測）をもって、補給センタ２１の全国消耗予測を行なう。また、補給センタ２１の下層にある補給拠点２２の消耗予測も行なう。
【００４０】
補給センタ２１の消耗予測は、例えば、全国消耗予測合計により、補給拠点２２の消耗予測は、補給拠点消耗予測により行なう。
【００４１】
次に、必要計算部３２３２及び３２３３により、補給センタ２１及び補給拠点２２の必要量を計算する。ここで、肝要なことは、最適充足率を用いずに、需要予測パラメータ指定部３１１により設定したパラメータを使用することである。
【００４２】
次に、ステップＳ３２３１３にて、補給センタ２１か補給拠点２２かを判断する。当該ステップの結果、補給拠点２２の場合（Ｙｅｓ）は、ステップＳ３２３１４にて、需要予測パラメータ指定部３１１により指定した契約率パラメータを受け、当該パラメータを加味して必要量計算を行なう。つまり、補給拠点２２の場合のみ契約率（０＜契約率＜１）を加味する。
【００４３】
次に、ステップＳ３２３１５にて、品切れ率ＵＳ１、リソースＣ＝０などの初期値設定を行う。
【００４４】
続いて、ステップＳ３２３１６にて、これらの前回値（Ｃ−１）を退避し（前回値(Ｃ−１)退避）、ステップＳ３２３１７にて、リソースＣ＝Ｃ＋１（リソース（Ｃ＋１）ループ）を構成し、ステップＳ３２３１８にて、品切れ率ＵＳ、在庫有効活用度を算出する。
【００４５】
次に、ステップＳ３２３１９にて、充足率パラメータがＰ＝１、つまり１００％であるか否かを判定する。
【００４６】
充足率は、補給センタの充足率＝補給率、補給拠点の充足率＝調達率、としてパラメータを指定する。
【００４７】
ステップＳ３２３１９にて、充足率パラメータがＰ＝１、つまり最適充足率指定(Ｐ＝１００％)でない場合（Ｎｏ）は、ステップＳ３２３２０に進み、当該ステップにて、充足率パラメータを指定（例えばＰ＝８０％）し、充足率（１−品切れ率ＵＳ）が指定充足率を超えたか否（（１−ＵＳ）＞Ｐ）か判断する。当該指定充足率を超えていない場合（Ｎｏ）には、ステップＳ３２３１６に戻る。最適充足率指定(Ｐ＝１００％)である場合（Ｙｅｓ）には、ステップＳ３２３２１に進む。
【００４８】
ステップＳ３２３２１にて、在庫有効活用度が（Ｃ−１）のときの値より小さくなったか、つまり在庫有効活用度が最大値を超えたかを判断する。
【００４９】
その結果、最大値を超えていない場合（Ｎｏ）は、ステップＳ３２３１６に戻る。最大値を超えた場合（Ｙｅｓ）は、ステップＳ３２３２２に進む。そして、当該ステップにて、最適充足率（在庫有効活用度最大）のリソースＣ＝Ｃ−１、品切れ率ＵＳ＝ＵＳＯ、などのデータを保存し、次のステップＳ３２３２３に進む。
【００５０】
ステップＳ３２３２３では、このときのリソースＣを必要量＝Ｃとして確定する。つまり、品切れ率＝ＵＳ、充足率＝１−ＵＳ、などのデータを確定する。
最後に、ステップＳ３２３２４にて、必要量計算をエンドする。
【００５１】
上述した本実施例の如く、補給率、調達率を指定することにより、部品を購入、配備する側にとっては、全体の部品発注量の適正化が可能である。また、品種ごとの契約率、需要予測手法、実績取得期間、単位期間、指数の指定、及び需要予測手法の自動更新により、品種の特性に応じた発注量の適正化ができ、上記、発注量の適正化による利益への効果、例えば、以下のようなことが期待できる。
【００５２】
（１）発注量低減⇒在庫量低減⇒未使用部品低減⇒滅却損低減⇒材料損失引当金低減⇒利益貢献
（２）発注量低減⇒在庫量低減⇒保管費用低減⇒利益貢献
（３）発注量低減⇒在庫量低減⇒総在庫金額低減⇒減価償却費低減⇒利益貢献
（４）発注量低減⇒発注費用逓減⇒ＣＦ貢献
【００５３】
なお、本発明は上述した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上述した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。
また、上記の各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現してもよい。また、上記の各構成、機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウェアで実現してもよい。
また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には殆ど全ての構成が相互に接続されていると考えてもよい。
【符号の説明】
【００５４】
１  工場
２  保守部品の発注手配、拠点補給、緊急配送等を司る組織及び部品拠点（ロジスティクスシステム）
２１  補給センタ
２２  補給拠点
２３  拠点
３  サーバ
３１、入出力装置
３１１  需要予測パラメータ指定部
３１２  部品発注部
３２  演算装置
３２１  指定需要予測パラメータ受信部
３２２  需要予測部
３２３  必要量計算部
３２４  発注量計算部
３２５  発注量依頼部
３２６  自動更新部
３３  記憶装置
３３１  需要素即パラメータＤＢ
３３２  消耗実績ＤＢ
３３３  予測結果ＤＢ
３３４  在庫情報ＤＢ
３３５  発注ロットＤＢ
４  調達システム（部品管理システム）
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図１】
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