(57)【要約】【課題】より精度の高い需要予測手法を自動的かつ的確に選択可能な販売計画支援システムを提供する。【解決手段】販売実績データをＯＬＡＰデータベース構造からなるデータとして蓄積し、各階層別や販売期間バケット毎の組み合わせによって実績データを様々な切り口で見直すことができるようにしておく。実績データに対するライフサイクルパラメータに最も近いライフサイクルパラメータを有する実績データを検索し、そのライフサイクルパターンと直近までの実績を基に予め装備された複数の需要予測手法の結果について、出荷量ランク、平均絶対誤差率、累計誤差率、季節安定度を総合評価することで、最適な予測結果を販売計画案として選択する。【効果】個々の製品毎に複数の需要予測手法の中で適切な予測手法を選定できると共に、需要環境の変化があった場合でも随時最適な予測手法を自動修正できる。【選択図】図１
2008021020.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
製品毎に販売開始から販売終了までの販売実績データを定期的にかつ各製品の販売拠点階層毎及び製品階層毎に蓄積する手段と、
蓄積した販売実績データから販売拠点階層及び製品階層の組み合わせに対応するライフサイクルパラメータを算出する手段と、
算出したライフサイクルパラメータに基づいて求められる各製品毎のライフサイクルパターンを蓄積する手段と、
蓄積した各製品毎のライフサイクルパターンの中から需要予測対象製品のライフサイクルパターンと最も類似するライフサイクルパターンを検索する手段と、
検索したライフサイクルパターンと需要予測対象製品の直近までの販売実績データを用いて複数の需要予測計算を行う手段と、
需要予測計算結果に示される複数の評価指標についての評価基準限界値を設定する手段と、
各評価指標が評価基準限界値を超えない需要予測計算結果を選択する手段と、
選択した需要予測計算結果に基づいて最適需要予測データを作成する手段と、
作成した最適需要予測データに基づいて販売計画データを作成する手段と
を有することを特徴とする販売計画作成支援システム。
【請求項２】
前記販売計画データを作成する手段に対して新製品投入計画や販売中止予定等の販売政策を付与する販売政策登録機能を付加したことを特徴とする請求項１に記載の販売計画作成支援システム。
【請求項３】
前記販売拠点階層は、販売店が存在する地域階層と、直販系、販売店系、ＯＥＭ販売等の取引先における販売形態階層とからなり、製品階層は、カテゴリ毎に階層分けされた各製品の属する階層であることを特徴とする請求項１に記載の販売計画作成支援システム。
【請求項４】
前記各製品毎のライフサイクルパターンを蓄積する手段は、蓄積するデータのデータベースがクラスタ分析可能なＯＬＡＰ構造を有し、その分析単位毎にライフサイクルパターンが記録できることを特徴とする請求項１に記載の販売計画作成支援システム。
【請求項５】
前記蓄積した各製品毎のライフサイクルパターンの中から需要予測対象製品のライフサイクルパターンと最も類似するライフサイクルパターンを検索する手段は、ライフサイクルパラメータとして、販売開始から販売途中及び販売終了までの期間について販売実績データの時系列バケット毎にトレンドを示すパラメータと累計実績のパラメータを検索キーとすることを特徴とする請求項１に記載の販売計画作成支援システム。
【請求項６】
前記検索したライフサイクルパターンと需要予測対象製品の直近までの販売実績データを用いて複数の需要予測計算を行う手段は、販売開始から販売途中及び販売終了までの期間について販売実績データの時系列バケット毎にトレンドを示すパラメータと累計実績のパラメータを用いて特定の需要予測手法に必要最低限な期間の実績データが得られない場合の不足分の実績データを模擬し、該販売実績データを用いて複数の統計予測モデルによる需要予測計算を行うことを特徴とする請求項１に記載の販売計画作成支援システム。
【請求項７】
前記検索したライフサイクルパターンと需要予測対象製品の直近までの販売実績データを用いて複数の需要予測計算を行う手段は、前記販売開始から販売途中及び販売終了までの期間について販売実績データの時系列バケット毎にトレンドを示すパラメータをｐ，ｑ、前記累計実績のパラメータをｍ、累計実績量をＮｔ、販売開始から直近までの販売実績取得時期をｔとしたとき、下記の数式１を基本式とした成長モデルに当てはめて前記需要予測計算を行うことを特徴とする請求項５又は請求項６に記載の販売計画作成支援システム。
【数１】
2008021020.tif 000007
【請求項８】
前記評価基準限界値を設定する手段は、前記需要予測計算結果に示される指定期間内の販売量ランク、平均絶対精度、累計精度、及び季節安定度について評価基準限界値を設定することを特徴とする請求項１に記載の販売計画作成支援システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、過去の販売実績を基に製品の需要予測を行う販売計画作成支援システムに係り、特に、ライフサイクルが短い製品に対する需要予測を適切に行うための手段に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、ライフサイクルが短い製品に対する需要予測方法としては、各種の製品について販売開始から販売終了までの販売量実績を成長モデルに当てはめることにより各製品毎のパラメータを推定しておき、需要予測対象である販売中の製品の販売開始からある時点までの販売量実績と前記各種の製品の販売開始からそれと同一時点までの販売量実績とを比較して、販売開始からその時点までの累積販売量が最も近い製品と販売量実績のパターンが最も近い製品とを選択し、それら累積販売量が最も近い製品に対する推定値と販売量実績のパターンが最も近い製品に対する推定値とを販売中の製品のパラメータと推定して、販売中の製品のその後の需要量を予測する方法が提案されている（例えば、特許文献１参照。）。
【特許文献１】特開平１０−２２８４６１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
前記需要予測方法によると、ライフサイクルが短く、かつ販売実績が不十分な製品に対する需要を予測することができる。
【０００４】
しかしながら、販売中の製品の需要予測手法には、販売量実績を成長モデルに当てはめるものだけでなく、例えば統計手法を応用したものなど各種のものがあり、かつ販売拠点や製品階層などの製品特性によって最適な需要予測手法が異なるので、前記公知技術によっては、必ずしも最適な需要予測が得られない場合を生じる。
【０００５】
また、製品特性に応じて各種の需要予測手法を使い分けるとしても、製品特性に応じた最適な需要予測手法を適用しているか否かについては人の判断に頼らざるを得ないので、やはり最適な需要予測が得られない場合を生じる。
【０００６】
本発明は、かかる従来技術の問題を解決するためになされたものであって、その課題とするところは、より精度の高い需要予測手法を自動的かつ的確に選択可能な販売計画支援システムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記課題を解決するために、本発明は、製品毎に販売開始から販売終了までの販売実績データを定期的にかつ各製品の販売拠点階層毎及び製品階層毎に蓄積する手段と、蓄積した販売実績データから販売拠点階層及び製品階層の組み合わせに対応するライフサイクルパラメータを算出する手段と、算出したライフサイクルパラメータに基づいて求められる各製品毎のライフサイクルパターンを蓄積する手段と、蓄積した各製品毎のライフサイクルパターンの中から需要予測対象製品のライフサイクルパターンと最も類似するライフサイクルパターンを検索する手段と、検索したライフサイクルパターンと需要予測対象製品の直近までの販売実績データを用いて複数の需要予測計算を行う手段と、需要予測計算結果に示される複数の評価指標についての評価基準限界値を設定する手段と、各評価指標が評価基準限界値を超えない需要予測計算結果を選択する手段と、選択した需要予測計算結果に基づいて最適需要予測データを作成する手段と、作成した最適需要予測データに基づいて販売計画データを作成する手段とを有することを特徴とする。
【０００８】
また、本発明は、前記販売計画データを作成する手段に対して新製品投入計画や販売中止予定等の販売政策を付与する販売政策登録機能を付加したことを特徴とする。
【０００９】
また、本発明は、前記販売拠点階層は、販売店が存在する地域階層と、直販系、販売店系、ＯＥＭ販売等の取引先における販売形態階層とからなり、製品階層は、カテゴリ毎に階層分けされた各製品の属する階層であることを特徴とする。
【００１０】
また、本発明は、前記各製品毎のライフサイクルパターンを蓄積する手段は、蓄積するデータのデータベースがクラスタ分析可能なＯＬＡＰ構造を有し、その分析単位毎にライフサイクルパターンが記録できることを特徴とする。
【００１１】
また、本発明は、前記蓄積した各製品毎のライフサイクルパターンの中から需要予測対象製品のライフサイクルパターンと最も類似するライフサイクルパターンを検索する手段は、ライフサイクルパラメータとして、販売開始から販売途中及び販売終了までの期間について販売実績データの時系列バケット毎にトレンドを示すパラメータと累計実績のパラメータを検索キーとすることを特徴とする。
【００１２】
また、本発明は、前記検索したライフサイクルパターンと需要予測対象製品の直近までの販売実績データを用いて複数の需要予測計算を行う手段は、販売開始から販売途中及び販売終了までの期間について販売実績データの時系列バケット毎にトレンドを示すパラメータと累計実績のパラメータを用いて過去の販売実績データを模擬し、該販売実績データを用いて複数の統計予測モデルによる需要予測計算を行うことを特徴とする。
【００１３】
また、本発明は、前記検索したライフサイクルパターンと需要予測対象製品の直近までの販売実績データを用いて複数の需要予測計算を行う手段は、前記販売開始から販売途中及び販売終了までの期間について販売実績データの時系列バケット毎にトレンドを示すパラメータをｐ，ｑ、前記累計実績のパラメータをｍ、累計実績量をＮｔ、販売開始から直近までの販売実績取得時期をｔとしたとき、上記の数式１を基本式とした成長モデルに当てはめて前記需要予測計算を行うことを特徴とする。
【００１４】
また、本発明は、前記評価基準限界値を設定する手段は、前記需要予測計算結果に示される指定期間内の販売量ランク、平均絶対精度、累計精度、及び季節安定度について評価基準限界値を設定することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、需要予測計算結果に示される複数の評価指標についての評価基準限界値を設定する手段と、各評価指標が評価基準限界値を超えない需要予測計算結果を選択する手段とを備えたので、各種の需要予測対象製品について最適な需要予測データを自動的に作成することができると共に、需要環境の変化があった場合でも随時最適な予測手法に自動修正することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
以下、本発明に係る販売計画作成支援システムの実施形態を、図１乃至図７を参照しながら説明する。なお、本発明の範囲は、この実施形態に限定されるものではなく、要旨を変更しない範囲内で適宜の変形が可能である。
【００１７】
図２は、実施形態に係る販売計画作成支援システムのハードウエア構成図であり、この図から明らかなように、本例の販売計画作成支援システムは、データ入力装置１０、記憶装置２０、データ処理装置３０、マンマシンインタフェース装置４０、データ出力装置５０からなる。
【００１８】
データ入力装置１０としては、バーコードリーダ、ＰＯＳ端末又は無線タグリーダ若しくはこれらの組み合わせなどを用いることができる。また、記憶装置２０としては、データベースサーバーが用いられ、データ処理装置３０としては、汎用コンピュータやＰＣサーバーなどが用いられる。さらに、マンマシンインタフェース装置４０としては、ＰＣ端末やＷｅｂ端末が用いられ、データ出力装置５０としては、プリンタや通信装置などが用いられる。なお、システム構成としては、Ｃ／ＳシステムやＷｅｂシステムなど様々な適用例が挙げられる。
【００１９】
図１は、図２に示したシステム構成を用いて実行される需要予測処理の機能関連図であり、製品全体の販売実績データを蓄積する機能１００、需要予測対象製品の販売実績データを蓄積する機能１１０、製品全体の販売実績データから販売拠点階層別及び製品階層別にライフサイクルパラメータを計算する機能１０１、需要予測対象製品の販売実績データからライフサイクルパラメータを計算する機能１１１、製品全体の販売ライフサイクルパターンを蓄積する機能１０２、需要予測対象製品の販売ライフサイクルパターンを蓄積する機能１１２、製品全体の販売ライフサイクルパターンの中から需要予測対象製品の販売ライフサイクルパターンに類似するライフサイクルパターンを検索する機能１２０、検索されたライフサイクルパターン及び需要予測対象製品の販売実績データに基づいて成長モデルで需要予測計算を行う機能１２１、成長モデル需要予測計算結果と需要予測対象製品の販売実績データに基づいて模擬販売実績データを生成する機能１２２、生成された模擬販売実績データを蓄積する機能１２３、蓄積された模擬販売実績データ及び製品全体の販売実績データに基づいて統計手法で需要予測計算を行う機能１３０、その他の需要予測計算を行う機能１３１、評価基準の限界値を登録する機能１４０、評価基準の限界値を蓄積する機能１４１、蓄積された評価基準の限界値に基づいて需要予測対象製品に関する最適需要予測手法を評価する機能１４２、最適需要予測データを蓄積する機能１４３、評価基準の限界値に基づく評価を補完する販売政策を登録する機能１４４、最適需要予測データに基づいて作成される販売計画データを蓄積する機能１５０、蓄積された販売計画データに基づいて資材調達計画及び生産計画を作成する機能１６０を有する。
【００２０】
なお、販売拠点階層は、販売店が存在する地域階層（例えば、アジア、欧州、米州、国内などの上位階層、国別、県別などの中位階層、国内の地方、県内の地方などの低位階層）と、取引先別販売形態階層（例えば、直販系、販売店系、ＯＥＭ販売などの上位階層、直販系に対する直営店及び代理店、販売店系に対する販社及び卸などの低位階層）とからなり、製品階層は、カテゴリ毎に階層分けされた各製品の属する階層（例えば、テレビジョンの場合では、ブラウン管、プラズマ、液晶等の方式別の中で各種インチサイズがあり、さらにその中で色別の商品１，２，３に分けられるケース等）からなる。
【００２１】
製品全体の販売実績データを蓄積する機能１００及び需要予測対象製品の販売実績データを蓄積する機能１１０は、ＯＬＡＰデータベース構造からなり、各販売実績データを販売拠点階層毎及び製品階層毎に、販売開始から終了までのバケット単位のデータとして蓄積し、各階層別やバケット毎の組み合わせによって実績データを様々な切り口で見直すことができるようになっている。
【００２２】
製品全体の販売ライフサイクルパターンを蓄積する機能１０２及び需要予測対象製品の販売ライフサイクルパターンを蓄積する機能１１２は、図３に示すように、販売拠点や階層別の切り口に対応したライフサイクルパターンを特定するためのパラメータｐｉ、ｑｉ、ｍｉとＩＤ番号とを有するデータテーブルの形で個々の実績データが記録されており、これらをライフパターンとして記録している。
【００２３】
成長モデルで需要予測計算を行う機能１２１は、例えば特許文献１に記載されたＢａｓｓの成長モデルを基本式とした予測手法を用いて、対象製品の需要予測を行う。この予測手法は、ライフサイクルパラメータｐ、ｑ、ｍを用いて下記の数式１より、販売開始から直近までの販売実績取得時期をｔとして累計実績量をＮｔを求めることで需要予測を行う。
【数２】
2008021020.tif 000003
【００２４】
また、一般の統計手法で需要予測計算を行う機能１３０は、図４に記載の処理フローにより直近までの販売実績に対する需要予測対象製品のライフサイクルパラメータｐｉ、ｑｉ、ｍｉについて、ライフパターンテーブルの中から最も類似するライフサイクルパラメータＩＤを検索し、数式１を用いて販売開始から終了までの全期間におけるライフサイクルパラメータにより模擬した過去の販売実績データと直近の実績データを用いて統計予測するために不足している過去実績を補完し、一般の統計予測モデルの適用を可能とすることで予測手法適用範囲を広げることができる。また、その他の予測手法を拡張する機能１３１を有することで、今後考案される将来の予測手法についても適用可能とする。
【００２５】
最適需要予測手法を評価する機能１４２は、前記のようにして得られた複数の予測計算結果について、直近までの実績データとの比較を行い、図５の処理フローに従って予測結果を評価する。即ち、各予測計算結果から１乃至複数の評価指標、例えば図６に例示する指定期間内の販売量ランク（出荷量ランク）、平均精度、累計精度、季節安定度を抽出し、これらの各評価指標が評価基準の限界値を登録する機能１４０により登録された一定の基準を満たすかどうかを総合評価する。
【００２６】
ここで、指定期間とは、直近過去ｎヶ月分などの任意の期間を示し、販売量ランクは、当該製品が属する製品階層全体の累計販売量に対する当該製品の累計販売量が占める割合を示すもので、いわゆるＡＢＣランクである。本例では、簡易的にＡランクを１、Ｂランクを０．７、Ｃランクを０．３として係数化している。平均精度は、数式２に示すように指定期間における予測値Ｆｉと実績値Ｘｉから平均絶対誤差率（バケット単位の絶対誤差率の平均値）を求め精度Ｓａとして表したものである。
【数３】
2008021020.tif 000004
【００２７】
累計精度も同様に数式３に示すように指定期間におけるバケット単位の予測値Ｆｉの累計と実績値Ｘｉの累計に対する絶対誤差率を求め精度Ｒａとして表したものである。
【数４】
2008021020.tif 000005
【００２８】
季節安定度Ｈｓは、特に２シーズン以上の実績データを有し、季節特性が顕著に見られる製品について適用できる指標であり、数式４に示す。なお、数式４のσは季節指数の標準偏差を示し、Ｍはシーズン数、ｊは１２ヶ月分σの個数を示す。
【数５】
2008021020.tif 000006
【００２９】
これらの各評価指標について、販売拠点別及び製品階層別の予測結果を時系列的に繰り返し行い、平均の係数が最大となる予測結果を最適値とみなすような評価を行う。個々の製品の販売開始・終了時期については予めわかっている場合は人為的に情報入力を行っておくものとする。これらの評価結果及び既知の情報に基づいて、販売拠点階層別及び製品階層別のグループ予測や製品単独予測結果の中で最適な予測手法選定を行うものである。なお、グループ予測を行ったものについては、予測計算後に比率配分して製品別の予測値とする。また、前記評価結果が最適値であっても、評価基準の限界値を登録する機能１４０により人為的に設定された最低の評価基準をも下回る場合には、需要予測計算による結果を適用できないものとして、販売政策を登録する機能１４４により外部からの計画値を適用する。
【００３０】
以下、実施形態に係る販売計画作成支援システムを用いた対象製品の需要予測手法について説明する。
【００３１】
入力装置１０から予め取り込まれた製品全体販売実績データ１００は、ＯＬＡＰ構造のデータベースに格納されており、販売拠点階層別及び製品階層別の情報をもっており、それらの情報からクラスタ分析手法によるダイシング、スライシング、ドリリングなどの多次元データ分析が可能となっている。したがって、製品全体販売実績データ１００については、図３のライフサイクルパターンテーブル１０２に例示するように、販売拠点Ａについて製品階層１、製品階層２、製品階層３のグループ別の集計、製品階層１について販売拠点Ａ、販売拠点Ｂ、販売拠点Ｃのグループ別の集計、販売拠点Ａ＋販売拠点Ｂトータル、販売拠点Ｃ＋販売拠点Ｄトータル、販売拠点Ｅ＋販売拠点Ｆトータルで各々製品階層１毎の販売実績データを集計するケースにおいて、集計したデータ毎に拠点別階層別ライフサイクルパラメータ計算機能１０１を用いてライフサイクルパラメータｐｉ、ｑｉ、ｍｉを算出する。これらの各パラメータについては、Ｂａｓｓの成長モデル（前出の数式１参照）を基本式とした特開平１０−２２８４６１の方法に準ずる方法で求めることができる。
【００３２】
ライフサイクルパターンテーブル１０２には、このようにして求められた販売実績データの集計単位にライフサイクルパラメータについてユニーク性を保つためのＩＤ番号を付与することで、類似ライフサイクルパターン検索機能１２０からの検索後にそのライフサイクルパラメータ値を呼び出せるようにしておく。
【００３３】
一方、需要予測対象製品については、需要予測対象製品販売実績データ１１０も製品全体販売実績データ１００と同様のＯＬＡＰ構造のデータベースとなっており、販売拠点階層別及び製品階層別にライフサイクルパラメータ計算機能１０１と同様の予測対象製品ライフサイクルパラメータ計算機能１１１を用いて、販売開始時期から直近の実績取得期間ｔ１までのライフサイクルパラメータ（ＩＤ：ｍｎ＊＊＊）を求め、次にライフサイクルパターンテーブル１０２に格納されているライフサイクルパラメータの中からｔ１の期間までのデータについて、類似ライフサイクルパターン検索機能１２０によって、ＩＤ：ｍｎ＊＊＊のパラメータに最も類似したパラメータを検索する。図３に示す例では、類似ライフサイクルパターンＩＤ：１２３４５が最も類似するパターンであり、このデータは販売拠点Ａ、製品階層３で集計した場合のパラメータである。
【００３４】
次に成長モデル需要予測計算機能１２１を用い、前記検索結果より得られたライフサイクルパターンＩＤ：１２３４５と需要予測対象商品の販売開始からｔ１までの販売実績データからｔ１以降の需要予測計算を行う。この需要予測計算は、特開平１０−２２８４６１の方法に準ずるものであり、ライフサイクルが短く実績データが十分でない場合に適用できる。
【００３５】
このようにして、成長モデル予測機能１２１を用いて得られた需要予測結果については、実績データを延長するものとして位置づけることで、統計手法需要予測計算機能１３０によって他の統計予測モデルを適用できる可能性がある。一般の統計予測モデルは、季節性を考慮して１シーズンから２シーズン以上の実績データを用いて需要予測計算を行うが、例えば販売開始から１１ヶ月しか経過していない場合や、１２ヶ月経過しているが拠点が海外にあるために実績データの取得が遅れて１１ヶ月分しか実績がない場合など、１シーズンの１２ヶ月に満たないために統計予測が適用できないケースが多々ある。そこで、模擬販売実績データ生成機能１２２の成長モデルによる予測結果を用いてこの不足分の実績データを補完して１シーズン以上の実績データを生成することができれば、一般の統計予測モデルの適用範囲が広げられる。数式１を基本式とした成長モデルによる需要予測だけでは予測精度が上げられない部分については他の複数の予測手法に基づく需要予測モデルの適用が可能となる。なお、実績データが１シーズン以上十分にある場合は、特に補完する必要はなく、製品全体販売実績１００のデータを直接使用して統計予測を行うことができる。また、その他の需要予測計算機能１３０は、今後開発される新たな予測モデルをアドオン可能とし、成長予測モデル需要予測計算機能１２１や統計手法需要予測機能１３０と合わせ、これらの予測手法の中から最適な予測手法を選択することができる。
【００３６】
これら複数の需要予測の結果は、最適予測手法評価機能１４２によって評価が行われるものであり、その処理フローを図５に示す。
【００３７】
まず、各種統計予測手法が適用できるように処理３３１により模擬販売実績データ生成機能１２２によって生成されたライフパターンＩＤ：１２３４５に基づく模擬販売実績データを取得し、以降成長モデル需要予測計算機能１２２や統計手法需要予測計算機能１３０及びその他需要予測計算機能による複数の需要予測手法１〜ｎ（処理３３２〜３３５）を行い、それらの予測結果について判定処理３４１により、販売量ランク、平均精度、累計精度、季節安定度について図６に示すようなレーダーチャートで総合評価を行い、最も良い結果を採用する。
【００３８】
販売拠点別及び製品階層別の販売実績データを用いて需要予測計算を行われるため、最適予測結果は階層別グループ予測が最適となる場合や製品単独予測が最適となる場合がある。また、評価基準限界値機能１４０及び評価基準限界データ１４１により、予め評価基準の限界値が登録されていてそれを下回った場合には、需要予測適用不可と見なされるため、販売政策登録機能１４４による新製品投入計画や販売中止予定等を外部からの入力を指示する。
【００３９】
このような評価の結果によって、処理３５０、処理３５３、処理３５５ではそれぞれ需要予測対象製品に対して階層別グループ予測、製品単独予測、評価基準外の何れかの状態を最適需要予測データ１４３にそのデータ及び適用予測アルゴリズムｉ３５１、適用予測アルゴリズムｊ３５４と共に記録しておき、次回以降の予測結果との比較評価のために利用する。なお、階層別グループ予測が採用された場合は、予測値が同一販売拠点の同一階層製品の全体量であるため、処理３５２により予め定義された比率配分値によって製品個別の予測値に自動配分される。図７は予測値の自動配分の一例を示す図であり、ある製品の需要予測を、直営店における需要予測値、代理店における需要予測値、販社における需要予測値、及びＯＥＭにおける需要予測値に自動配分した例を示している。
【００４０】
最適な需要予測手法及び販売政策登録によって作成された販売計画データ１５０は、資材調達計画・生産計画１６０に対する販売計画データとなり、図４のフローに示すように新たな販売実績データを取得する毎に随時前記の一連の処理を実行することで、常時最適な予測手法による販売計画データを提供する。
【図面の簡単な説明】
【００４１】
【図１】実施形態に係る販売計画作成支援システムの機能関連図である。
【図２】実施形態に係る販売計画作成支援システムのハードウェア構成図である。
【図３】実施形態に係るライフサイクルパターンテーブル、需要予想対象ライフサイクルパターン及び模擬販売実績データ生成機能の関係図である。
【図４】実施形態に係る販売計画作成支援システムの処理フロー図である。
【図５】実施形態に係る複数の需要予測手法計算処理及び評価指標に基づく評価処理の手順を示すフロー図である。
【図６】実施形態に係る評価指標の一例を示す説明図である。
【図７】実施形態に係る需要予測の自動配分を示すグラフ図である。
【符号の説明】
【００４２】
１００    製品全体販売実績データ
１０１    拠点別製品階層別ライフサイクルパラメータ計算機能
１０２    製品全体ライフサイクルパターンテーブル
１１０    需要予測対象販売実績データ
１１１    予測対象製品ライフサイクルパラメータ計算機能
１１２    予測対象製品ライフサイクルパターンテーブル
１２０    類似ライフサイクルパターン検索機能
１２１    成長モデル需要予測計算機能
１２２    模擬販売実績データ生成機能
１２３    模擬販売実績データ
１３０    統計手法需要予測計算機能
１３１    その他需要予測計算機能
１４０    販売政策登録機能
１４１    販売計画データ
１４２    最適予測手法評価機能
１４３    最適需要予測データ
１６０    資材調達計画・生産計画システム
【図１】
2008021020.tif 000008
【図２】
2008021020.tif 000009
【図３】
2008021020.tif 000010
【図４】
2008021020.tif 000011
【図５】
2008021020.tif 000012
【図６】
2008021020.tif 000013
【図７】
2008021020.tif 000014