(57)【要約】【課題】循環形の物流モデルにおいて、再生計画と調達・生産計画との同期をとり、再生品と新規調達品の合流地点での在庫の過不足を合理的に低減する。【解決手段】新規調達下位アイテムについては、少なくともその納入予定と現在の在庫量と生産工程での使用予定とに基づいて在庫数量の変動を予測し、再生品の下位アイテムについては、少なくとも回収されたアイテムの在庫数量および回収されたアイテムから再生下位アイテムを取り出すためのリードタイムに基づき再生下位アイテムの納入予定日と予定数を予測し、両予測結果に基づき生産工程における下位アイテムの在庫数量を制御する。【選択図】図２５
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
アイテム（製品）の生産工程において該アイテムの生産に用いる下位アイテムの在庫数量を制御する在庫制御システムであって、
新規調達分の下位アイテムについて、少なくとも該新規下位アイテムの納入予定と現在の在庫量と生産工程での使用予定とに基づき該新規下位アイテムの在庫数量の変動を予測する新規下位アイテム在庫予測手段と、
使用済みとなり回収されたアイテムから得られる再生品の下位アイテムについて、少なくとも回収されたアイテムの在庫数量および前記回収されたアイテムから再生下位アイテムを取り出すためのリードタイムとに基づき該再生下位アイテムの納入予定日および予定数を予測する再生下位アイテム納入予測手段と、
前記新規下位アイテム在庫予測結果および再生下位アイテム納入予測結果とに基づき生産工程における下位アイテムの在庫を制御することを特徴とする在庫制御システム。
【請求項２】
アイテム（製品）の生産工程において該アイテムの生産に用いる下位アイテムの在庫数量を制御する在庫制御システムであって、
新規調達分の下位アイテムについて、少なくとも該新規下位アイテムの納入予定と現在の在庫量と生産工程での使用予定とに基づき該新規下位アイテムの在庫数量の変動を予測する新規下位アイテム在庫予測手段と、
使用済みとなり回収されたアイテムについて、予め用意された納入判断制約に基づき、該回収されたアイテムから得られる再生品の下位アイテムを納入可能であるか否かを判定する再生下位アイテム納入可否判定手段と、
納入可の場合、予め用意された再生下位アイテム展開制約を考慮して前記回収されたアイテムを下位アイテムに展開する回収アイテム展開手段と、
該下位アイテムへの展開の結果と予め用意された納入予定算出制約とに基づき該再生下位アイテムの納入予定を算出する再生下位アイテム納入予測手段と、
前記新規下位アイテムの在庫予測結果と前記再生下位アイテムの納入予測結果とから新規品と再生品と合わせた下位アイテムの在庫を予測する下位アイテム在庫予測手段と、
該新規品と再生品と合わせた下位アイテムの在庫予測結果と予め定められた在庫容量制約とに基づき前記再生下位アイテムの受入の可否を判定する再生下位アイテム受入判定手段と、
該受入判定結果に基づき該下位アイテムの在庫予測を更新し下位アイテムの在庫を制御することを特徴とする在庫制御システム。
【請求項３】
前記再生下位アイテム納入可否判定手段、回収アイテム展開手段、再生下位アイテム納入予測手段は回収品を管理する回収拠点に、前記再生下位アイテム受入判定手段は回収アイテムを分解して再生する再生拠点にあり、
前記再生下位アイテム受入判定手段による判定の結果、受入許可の場合には、前記回収拠点の在庫情報を前記再生拠点の在庫情報へ移管することを特徴とする請求項２に記載の在庫制御システム。
【請求項４】
前記受入判定結果に基づき更新された下位アイテムの在庫予測情報を表示する表示手段を有することを特徴とする請求項２に記載の在庫制御システム。
【請求項５】
前記再生下位アイテムの受入判定結果に基づいて更新された在庫予測情報と前記予め定められた在庫容量制約とから下位アイテムの在庫過不足を算出する在庫過不足算出手段を有し、算出した在庫過不足情報を前記表示手段に表示することを特徴とする請求項４に記載の在庫制御システム。
【請求項６】
アイテム（製品）の生産工程において該アイテムの生産に用いる下位アイテムの在庫数量を制御する在庫制御方法であって、
新規調達分の下位アイテムについて、少なくとも該新規下位アイテムの納入予定と現在の在庫量と生産工程での使用予定とに基づき該新規下位アイテムの在庫数量の変動を予測し、
使用済みとなり回収されたアイテムから得られる再生品の下位アイテムについて、少なくとも回収されたアイテムの在庫数量および前記回収されたアイテムから再生下位アイテムを取り出すためのリードタイムとに基づき該再生下位アイテムの納入予定日および予定数を予測し、
前記新規下位アイテム在庫予測結果および再生下位アイテム納入予測結果とに基づき生産工程における下位アイテムの在庫数量を制御することを特徴とする在庫制御方法。
【請求項７】
アイテム（製品）の生産工程において該アイテムの生産に用いる下位アイテムの在庫数量を制御する在庫制御方法であって、
新規調達分の下位アイテムについて、少なくとも該新規下位アイテムの納入予定と現在の在庫量と生産工程での使用予定とに基づき該新規下位アイテムの在庫数量の変動を予測し、
使用済みとなり回収されたアイテムについて、予め用意された納入判断制約に基づき、該回収されたアイテムから得られる再生品の下位アイテムを納入可能であるか否かを判定し、
納入可の場合、予め用意された再生下位アイテム展開制約を考慮して前記回収されたアイテムを下位アイテムに展開し、
該下位アイテムへの展開の結果と予め用意された納入予定算出制約とに基づき該再生下位アイテムの納入予定を算出し、
前記新規下位アイテムの在庫予測結果と前記再生下位アイテムの納入予測結果とから新規品と再生品と合わせた下位アイテムの在庫を予測し、
該新規品と再生品と合わせた下位アイテムの在庫予測結果と予め定められた在庫容量制約とに基づき前記再生下位アイテムの受入の可否を判定し、
該受入判定結果に基づき該下位アイテムの在庫予測を更新し下位アイテムの在庫を制御することを特徴とする在庫制御方法。
【請求項８】
前記再生下位アイテム納入可否の判定処理、回収アイテムの下位アイテムへの展開処理、再生下位アイテム納入予測処理は回収品を管理する回収拠点において実行され、前記再生下位アイテム受入判定処理は回収アイテムを分解して再生する再生拠点おいて実行されるものであり、
前記再生下位アイテム受入判定の結果、受入許可の場合には、前記回収拠点の在庫情報を前記再生拠点の在庫情報へ移管することを特徴とする請求項７に記載の在庫制御方法。
【請求項９】
前記受入判定結果に基づき更新された下位アイテムの在庫予測情報を表示することを特徴とする請求項７に記載の在庫制御方法。
【請求項１０】
前記再生下位アイテムの受入判定結果に基づいて更新された在庫予測情報と前記予め定められた在庫容量制約とから下位アイテムの在庫過不足を算出し、算出した在庫過不足情報を表示手段に表示することを特徴とする請求項９に記載の在庫制御方法。
【請求項１１】
請求項６ないし１０のいずれかに記載の在庫制御方法の手順をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【請求項１２】
請求項６ないし１０のいずれかに記載の在庫制御方法の手順をコンピュータに実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は在庫制御技術に関し、特に、ライフサイクルを終えた製品から取り出された回収品と、サプライヤから新規に調達した調達品を統合的に管理し、在庫数量を制御するリサイクル対応在庫制御システム、在庫制御方法、在庫制御プログラムおよび在庫制御プログラムを格納した記憶媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
環境やリサイクルに対する人々の関心は年々高まり、環境問題は社会全体として取り組むべき課題となってきている。そのような中、環境意識の高い生産会社は、環境への負荷を小さくするため、使用済みの製品を廃棄させるのでなく、回収してリサイクルする循環形の生産体制を構築しつつある。
【０００３】
循環形の生産を行う物流モデルにおける在庫管理の従来技術としては、次のようなものがある。まず在庫管理の対象商品について、過去の出荷実績を元にその商品の出荷数量を予測する。それとともにその商品の過去の回収実績または出荷実績のうちの一方に基づいてその商品の回収数量を予測する。そして出荷数量および回収数量の予測結果に加えて在庫変動要因に基づき、その商品の在庫数量の変動を予測する。また、そのようにして求めた在庫変動予測結果に基づいて在庫調整指示の内容を決定する。（例えば、特許文献１参照）
【０００４】
【特許文献１】
特開平１１−１２０２５５号公報
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
上記従来の技術は、商品が形を変えずにそのまま循環するいわば商品往復形の物流モデルにおける在庫管理技術である。しかし市場に流通している製品の中には、形を変えずに往復するのではなく、回収後に部品や材料などに分解され、再生処理を行ってから再利用されるような製品も多い。そこでそのような分解、再利用まで考慮した循環形の物流モデルにおける在庫管理技術の構築が求められていた。
【０００６】
分解、再利用まで考慮した循環形の物流モデルにおける在庫管理技術においては、環境への負荷をさらに小さくするため以下の点を考慮する必要がある。
・回収された製品のできるだけ多くの部分を再利用する
・再利用のない無駄な再生作業をしない
・従来通り、市場や顧客に対して約束した製品を約束した納期通りに届ける
・分解、再生、生産にかかるコストをできるだけ低く抑える
本発明は、回収した製品を部品や材料などに分解し、再生処理を行って生産に利用する循環形の物流モデルにおいて、再生計画と調達・生産計画との同期がとれ、再生品と新規調達品の合流地点での在庫の過不足を合理的に低減できる在庫制御システム、在庫制御方法、在庫制御プログラム、およびそのプログラムを記憶した記憶媒体を提供するものである。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するため、本発明のリサイクル対応在庫制御システムは、アイテム（製品）の生産工程においてそのアイテムの生産に用いる下位アイテムの在庫数量を制御する在庫制御方法であって、新規調達分の下位アイテムについては、少なくともその納入予定と現在の在庫量と生産工程での使用予定とに基づいて在庫数量の変動を予測し、使用済みとなり回収されたアイテムから得られる再生下位アイテムについては、少なくとも回収されたアイテムの在庫数量および回収されたアイテムから再生下位アイテムを取り出すためのリードタイムに基づき再生下位アイテムの納入予定日と予定数を予測し、新規下位アイテム在庫予測結果および再生下位アイテム納入予測結果とに基づき生産工程における下位アイテムの在庫数量を制御するようにしたものである。
【０００８】
本発明のリサイクル対応在庫制御システムは、ある決められたサイクルで起動され、記憶手段から前記各処理を実行するためのプログラムと各種データが処理装置に読み込まれ、１回以上各種計算処理が実行されるものである。
【０００９】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施形態を図面を用いて説明する。
本発明の一実施形態のリサイクル対応在庫制御システムが想定している物流モデルは、循環形の物流モデルである。循環形物流モデルとは、生産され、出荷された製品のうちの少なくとも一部が使用後に回収され、部品や材料などに分解されて再生処理された後、新しい製品の生産時に再利用されて出荷されるような物流モデルのことである。
また、以下の説明においてはアイテムという言葉を用いる。物流モデルにおける物に相当する製品、部品、半製品、仕掛品、原材料などの総称、およびそれらのいずれかを表す言葉としてアイテムを用い、例えば製品に対してその製品を構成する部品を、あるアイテム（製品）の下位アイテム（部品）というように表現する。
【００１０】
まず、本発明の一実施形態のリサイクル対応在庫制御システムを適用する物流モデルについて説明する。
（１）物流モデル
図１は、本発明の一実施形態を適用する物流モデルを説明する図である。
アイテム（物）の流れは次の三つの流れから構成されている。
一つ目は、通常のサプライチェーンの流れである。これは、下位アイテム製造拠点δ１０４から新規に調達された下位アイテムが上位アイテム製造拠点γ１０３に納入され、その製造拠点γ１０３で製品が製造され、市場εで販売される流れである。
二つ目は、リサイクルチェーンの流れである。これは、使用済みとなり回収された製品が上位アイテム回収拠点α１０１に集められ、必要に応じて下位アイテム再生拠点β１０２で再生され、再生された下位アイテムは再生品として上位アイテム製造拠点γ１０３に納入される流れである。
そして最後の一つは再利用されないアイテムを処分するための流れであり、回収拠点α１０１および再生拠点β１０２から処分拠点ζに流れる。
【００１１】
次に、本発明の一実施形態のリサイクル対応在庫制御システムのシステム構成について説明する。
（２）システム構成
図２は、本発明の一実施形態におけるリサイクル対応在庫制御システムのシステム構成を説明する図である。
本実施形態におけるリサイクル対応在庫制御システム２００は、ネットワークを介して複数のマシンが接続されて構成され、各種機能がネットワークを介してサブシステムで分散処理されるものである。
図２において、マシンα２０１は上位アイテム回収拠点α１０１の在庫状況などの情報を管理する情報処理マシンである。マシンβ２０２は下位アイテム再生拠点β１０２の在庫状況などの情報を管理する情報処理マシンである。マシンγ２０３は上位アイテム製造拠点γ１０３の在庫状況などの情報を管理する情報処理マシンである。マシンδは下位アイテム製造拠点δ１０４の在庫状況などの情報を管理する情報処理マシンである。マシンηは他のマシンを統合管理する情報処理マシンである。マシンθは消費予測を計算し、その情報を管理する情報処理マシンである。
但し、本発明によるリサイクル対応在庫制御システムは、本実施の形態のようにそれぞれのマシンで分散処理する形態に限らず、一つのマシンで集中処理する形態によって実現してもよい。また、以下に説明するそれぞれのマシンの機能の一部を組み換えたり、細分したり、まとめたりして実現してもよい。また、本実施の形態では、リサイクル対応在庫制御システムを独立に構築されるシステムとして説明するが、本発明はこれに限定されるものではない。本発明は他の情報処理システムに組み込まれてそれら一部として機能することもできる。本発明は、以下において説明する内容をコンピュータに実行させるプログラム群を、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納する形での実施も考えられる。
【００１２】
次に、本発明の一実施形態のリサイクル対応在庫制御システムにおけるハードウェア構成について説明する。
（３）ハードウェア構成
図３は、本発明の一実施形態のハードウェア構成を説明する図である。
図２にネットワーク構成を示した各マシンは、キーボードやマウスなどの入力装置３０１とディスプレイなどの出力装置３０２と補助記憶装置３０４と在庫制御プログラムを実行する処理装置３０３とを有する。処理装置３０３は、インタフェース３０３１と中央演算処理装置（以下、ＣＰＵ）３０３２と主記憶装置３０３３とを備え、入力装置３０１出力装置３０２および補助記憶装置３０４とインタフェース３０３１を介して接続されている。
本実施の形態では在庫制御プログラムの処理結果は主記憶装置３０３３に確保された記憶領域に記憶する。プログラムは補助記憶装置に予め保持されて主記憶装置３０３３に読み込まれたものをＣＰＵ３０３２が実行することにより実現する。
また、本実施の形態ではリサイクル対応在庫制御システムが汎用情報処理装置とソフトウェアで実現される場合を例にとって説明するが、例えば、ハードワイヤードロジックを含むハードウェアや、このようなハードウェアと、予めプログラムされた汎用情報処理装置により実現してもよい。
【００１３】
次に、リサイクル対応在庫制御システムを構成する各マシンが備える機能について説明する。
（４）リサイクル対応在庫制御システムの機能
リサイクル対応在庫制御システムを構成する各マシンが備える機能について図４ないし図９を用いて説明する。
まず、上位アイテム回収拠点α１０１のマシンαが備える機能について説明する。
マシンαが備える機能を図４に示す。
マシンαは、上位アイテム回収拠点α１０１の在庫状況などの情報を管理する情報処理マシンである。マシンαの処理装置４０３では、在庫管理、納入判定、アイテム展開、納入予測などの処理を行う。
【００１４】
在庫管理に含まれる機能としては、入荷登録機能、出荷登録機能、在庫計算機能、在庫登録機能、在庫情報読込機能などがある。納入判定には納入可能アイテム判定機能、アイテム展開には下位アイテム展開機能、納入予測には納入予定計算機能、納入予定登録機能、納入予定読込機能、納入予定修正機能などが含まれる。
補助記憶装置４０４にはデータ記憶部４０４１とコード記憶部４０４２がある。データ記憶部４０４１は、市場から回収された回収品の入荷データ、再生拠点に移管された出荷データ、回収拠点α１０１の在庫データ、納入予定データなどを保持するための記憶領域である。コード記憶部４０４２は、各種機能の処理プログラム、アイテムツリーコード、拠点コード、再生工程コードなどを保持するための記憶領域である。
【００１５】
次に下位アイテム再生拠点β１０２のマシンβが備える機能について説明する。
マシンβが備える機能を図５に示す。
マシンβの処理装置５０３では、在庫管理、納入判定、アイテム展開、納入予測などの処理が行われ、それぞれの処理にはマシンαと同様の機能が含まれる。
マシンβの補助記憶装置５０４もデータ記憶部５０４１とコード記憶部５０４２で構成される。データ記憶部５０４１には、回収拠点α１０１から移管された回収品の入荷データ、製造拠点γ１０３に出荷された出荷データ、再生拠点β１０２の在庫データ、製造拠点γ１０３に納入予定のデータなどを保持する。コード記憶部５０４２には、各種機能の処理プログラム、アイテムツリーコード、拠点コード、再生工程コードなどを保持する。
【００１６】
次に上位アイテム製造拠点γ１０３のマシンγが備える機能について説明する。
マシンγが備える機能を図６に示す。
マシンγの処理装置６０３では、在庫管理処理を行う。この在庫管理処理に含まれる機能は、入荷登録機能、消費登録機能、在庫計算機能、在庫登録機能、在庫情報読込機能などである。
マシンγの補助記憶装置６０４もデータ記憶部６０４１とコード記憶部６０４２で構成される。データ記憶部６０４１には、製造拠点δ１０４および再生拠点β１０２から納入された入荷データ、納入品が製品製造のための製造工程に回されたことを示す消費データ、製造拠点γ１０３の在庫データなどを保持する。コード記憶部６０４２には、各種機能の処理プログラムなどを保持する。
【００１７】
次に、下位アイテム製造拠点δ１０４のマシンδが備える機能について説明する。
マシンδが備える機能を図７に示す。
マシンδの処理装置７０３は、在庫管理、納入判定、納入予測などの処理を行う。ここで行う在庫管理には、出荷登録機能、在庫計算機能、在庫登録機能、在庫情報読込機能などが含まれる。納入判定には、納入必要アイテム判定機能が含まれる。納入予測には納入予定計算機能、納入予定登録機能、納入予定読込機能、納入予定修正機能などが含まれる。
マシンδの補助記憶装置７０４もデータ記憶部７０４１とコード記憶部７０４２から構成される。データ記憶部には、製造拠点γ１０３に出荷された出荷データ、製造拠点δ１０４の在庫データ、製造拠点γ１０３に納入予定のデータなどが保持される。コード記憶部には、各種機能の処理プログラム、拠点コードなどが保持される。
【００１８】
次に、他のマシンを統合するマシンηが備える機能について説明する。
マシンηが備える機能を図８に示す。
マシンηの処理装置８０３では、在庫管理、納入判定、納入予測、消費予測、在庫予測、過不足予測、受入判定、アラーム検出、納入予測情報公開などの各処理を行う。もう少し細かくマシンηの機能を説明すると、まず消費予測、納入予定、在庫情報を読込む機能がある。そして下位アイテム在庫予測、過不足量計算機能をもち、納入可能アイテム判定指示を出す機能を有する。さらに、アイテム受入判定、在庫予測更新を行う。そして納入予定、在庫、過不足量の登録機能を有し、在庫予測等公開機能、アラーム判定機能、アラーム登録機能、アラーム発報機能などを備えるものである。
マシンηの補助記憶装置８０４もデータ記憶部８０４１とコード記憶部８０４２で構成される。データ記憶部８０４１には、消費推移、納入推移、在庫推移、過不足量推移、アラーム情報などを保持する。コード記憶部には、各種機能の処理プログラム、在庫容量コード、アラーム容量コードなどを保持する。
【００１９】
次に、消費予測を行うマシンθについて説明する。
マシンθが備える機能を図９に示す。
マシンθの処理装置９０３では、消費予測処理が実行される。消費予測処理に含まれるのは、消費データ読込機能、消費予測機能、消費予測登録機能などである。
マシンθの補助記憶装置９０４もデータ記憶部９０４１とコード記憶部９０４２で構成される。データ記憶部９０４１には、製造拠点γ１０３に集まる納入品が製品製造のための製造工程に回されることを予測した消費予測データなどを保持する。コード記憶部９０４２には、各種機能の処理プログラムなどを保持する。
【００２０】
次に、リサイクル対応在庫制御システムの処理フローについて説明する。
（５）処理フロー
図１０は、本発明の一実施形態の処理フローを説明する図である。
図１０においてまず、市場などの拠点εから使用済みの製品が回収されてくると、上位アイテム回収拠点α１０１において在庫データを作成する（ステップ１００１）。また、下位アイテム再生拠点β１０２、下位アイテム製造拠点δ１０４においても在庫データを作成する（ステップ１００２、ステップ１００４）。上位アイテム製造拠点γ１０３においては下位アイテム再生拠点βと下位アイテム製造拠点δからのアイテムの納入を受けて在庫データを作成する（ステップ１００３）。
【００２１】
一方、マシンθにおいて下位アイテムの消費予測データを作成する（ステップ１００５）。下位アイテム再生拠点β１０２の再生処理状況に基づき下位アイテムの納入予定を変更する必要がある場合には、下位アイテム再生拠点βにおいて納入予測の処理を行い納入予定を修正して登録する（ステップ１００６）。また、下位アイテム製造拠点δ１０４の製造状況に基づき上位アイテム製造拠点への下位アイテムの納入予定を変更する必要がある場合には、下位アイテム製造拠点δにおいて納入予測を行い納入予定を修正して登録する（ステップ１００７）。ステップ１００１からステップ１００７までの処理はデータの変更の都度処理が実行される。
【００２２】
上位アイテム製造拠点γにおいては、ある決められたサイクル（例えば毎日）で在庫予測処理を起動する（ステップ１００８）。この在庫予測処理は、ステップ１００１からステップ１００７のデータを収集し、そのデータを基に在庫予測を計算し、ステップ１００９の起動を指示するステップである。ステップ１００９においては、新たな下位アイテムの再生品を上位アイテム製造拠点γ１０３に納入できるかを検査する。そして、納入できる場合には下位アイテムの再生品の納入予定を計算し、計算結果をマシンηに渡す。
このステップ１００９の処理の内容について図２１を用いて説明する。
図２１は、ステップ１００９の処理イメージを示す図である。
まず、マシンβ２０２は在庫データを読み込む。その結果を図２１の最上位の図に示す。再生拠点β１０２にはアイテムＸ２が２５個在庫としてあることがわかる。
【００２３】
次に、この情報とマシンβ２０２のコード記憶部に保管されている拠点コードを基に製造拠点γ０１０３に納入可能か否かを判定する（再生拠点β１０２と製造拠点γ１０３間のロットサイズ制約をクリアできるかどうか判定する）。この状況を図２１の上から二番目の図に示す。在庫２５個はロットサイズ（１個）以上であることがわかる。つまりアイテムＸ２の下位アイテムは製造拠点γ１０３に納入可能と判定された。
【００２４】
次にその判定結果とマシンβ２０２のコード記憶部に保管されているアイテムツリーコードを基に下位アイテム展開処理が実行される。その結果を図２１の上から三番目の図に示す。アイテムＸ２はアイテムｃに展開でき、数量は７５個取り出せることがわかる。次にその結果とマシンβ２０２のコード記憶部に保管されている再生拠点β１０２と製造拠点γ１０３間と工程のリードタイムを基に納入予定が計算される。その結果を図２１の最下位の図に示す。アイテムｃは４月４日に７５個、製造拠点γ１０３に納入できることがわかる。
【００２５】
図１０に戻って、ステップ１００９の納入予測結果を受けて、上位アイテム製造拠点γで行う処理について次に説明する。
ステップ１０１０は、ステップ１００８の在庫予測結果およびステップ１００９の納入予測結果およびマシンη２０５のコード記憶部に保管されている在庫容量をもとにアイテムの受入判定を行うステップである。
図２２に、ステップ１０１０の処理のイメージ図を示す。
図２２に示す例は、アイテムｃ７５個を製造拠点γ１０３に４月４日納入すると在庫数量が３００個から３７５個となることを示している。これは、在庫容量である３００個をオーバーするので納入不可と判定される。
【００２６】
次に在庫予測ステップ１０１１について説明する。この在庫予測処理は、ステップ１０１０において納入許可されたアイテムの在庫予測情報を更新するステップである。
ステップ１０１２は新たな回収品を製造拠点γ１０３に納入できるかを検査し、納入できる場合その納入予定を計算し、その結果をマシンη２０５に渡すステップである。
このステップ１０１２の処理内容について次に図２３を用いて説明する。
図２３に上位アイテム回収拠点αの納入判定、アイテム展開、納入予測の処理イメージ図を示す。
まず、マシンα２０１は在庫データを読み込む。その結果を図２３の最上位の図に示す。回収拠点α１０１にはアイテムＸが２５個、アイテムＹが２０個、アイテムＺが３０個在庫としてあることがわかる。次に、この情報とマシンα２０１のコード記憶部に保管されている拠点コードを基に製造拠点γ１０３に納入可能か否かを判定する（回収拠点α１０１と製造拠点γ１０３間のロットサイズ制約をクリアするかどうか判定する）。この状況を図２３の上から二番目の図に示す。在庫数量がロットサイズ以上であるのはアイテムＸだけであることがわかる。つまりアイテムＸの下位アイテムは製造拠点γ１０３に納入可能と判定された。
【００２７】
次にその判定結果とマシンα２０１のコード記憶部に保管されているアイテムツリーコードを基に下位アイテム展開処理が実行される。その結果を図２３の上から三番目の図に示す。アイテムＸはアイテムａ、アイテムｂ、アイテムｃに展開でき、数量はそれぞれ２５個、２５個、７５個取り出せることがわかる。次にその結果とマシンα２０１のコード記憶部に保管されている回収拠点α１０１と製造拠点γ１０３間と工程のリードタイムを基に納入予定が計算される。その結果を図２３の最下位の図に示す。アイテムａは４月５日に２５個、製造拠点γ１０３に納入できることがわかる。アイテムｂは４月６日に２５個、製造拠点γ１０３に納入できることがわかる。アイテムｃは４月７日に７５個、製造拠点γ１０３に納入できることがわかる。
【００２８】
次に、受入判定ステップ１０１３で行う処理について説明する。
受入判定ステップ１０１３では、ステップ１００８の在庫予測処理結果、ステップ１０１２の納入予測結果およびマシンη２０５のコード記憶部に保管されている在庫容量を基にアイテムの受入判定を行うステップである。
この受入判定ステップ１０１３の処理のイメージ図を図２４に示す。
図２４では、アイテムａ２５個を製造拠点γ１０３に４月５日に納入すると在庫数量が７５個から１００個となる。この数量は在庫容量である１００個をオーバーしないので納入許可と判定される。
【００２９】
ステップ１０１４は、ステップ１０１０において納入許可されたアイテムの在庫予測情報を更新するステップである。ステップ１０１５およびステップ１０１６はステップ１０１４の在庫予測情報の更新結果に基づきマシンα２０１からマシンβ２０２に回収品を移管処理するステップである。
【００３０】
ステップ１０１７は在庫予測が予め定めたアラーム容量を下回る時点を判定し、アラーム判定部分をマシンη２０５のデータ記憶部に保存する。また、ステップ１００８からステップ１０１７までの処理の結果である在庫予測情報と、マシンη２０５のデータ記憶部に保存されている在庫容量を基に在庫過不足量を算出し、その結果と在庫予測情報などを他のマシンに公開し、マシンη２０５のデータ記憶部にその公開情報を保存するステップである。
【００３１】
この公開された情報のイメージ図を図１９、図２０、図２５、図２６に示す。ステップ１０１６は、公開された情報を基に製造拠点δ１０４から製造拠点γ１０３に納入すべき新規調達品を算出するステップである。ステップ１０１９は製造拠点δ１０４から製造拠点γ１０３に納入予定が新たに発行されたときに起動するステップで、公開情報の更新が行われる。
【００３２】
次に、本実施形態でのアイテム構成について説明する。
（６）アイテム構成
図１１に本実施の形態でのアイテム構成図を示す。
アイテムＸは最上位のアイテムである。最下位のアイテムにはアイテムａとアイテムｂとアイテムｃがある。Ｘ１とＸ２は最下位のアイテムに分解する前の段階のアイテムである。最上位アイテムＸに対する員数は図１１においてはａ，ｂ，Ｘ１、Ｘ２はそれぞれ１、ｃは３としている。
【００３３】
次に、リサイクル対応在庫制御システムが備える各拠点間の制約について説明する。
（７）拠点間制約
図１２および図１３は、各拠点間の制約について説明する図である。
図１２は、本実施の形態での回収拠点α１０１と再生拠点β１０２間、および再生拠点β１０２と製造拠点γ１０３間の制約を示す図である。
ここでの制約は拠点間のリードタイムと拠点を移動するロットサイズである。
回収拠点α１０１から再生拠点β１０２間におけるリードタイムは１日で、移動のロットサイズは２０個である。この２０個はアイテムＸが回収拠点に２０個無いと移動が許可されないことを意味する。また、再生拠点β１０２から製造拠点γ１０３間におけるリードタイムは１日で、移動のロットサイズは、アイテムａ、アイテムｂ、アイテムｃのいずれも１個である。それぞれの数量は各アイテムが再生拠点β１０２に無いと移動が許可されないことを意味する。
【００３４】
図１４は、製造拠点δ１０４と製造拠点γ１０３間の制約を示す図である。
ここでの制約も同様に、拠点間のリードタイムと拠点を移動するロットサイズである。製造拠点δ１０４から製造拠点γ１０３間におけるリードタイムは１日で、移動のロットサイズは、アイテムａが１０個、アイテムｂが２０個、アイテムｃが３０個である。それぞれの数量は各アイテムが製造拠点δ１０４に無いと移動が許可されないことを意味する。
【００３５】
次に、再生拠点β１０２内の再生工程と工程制約について説明する。
（８）再生工程と工程制約
図１３は、本実施の形態での再生工程を説明する図である。
回収拠点α１０１から移管されたアイテムＸは工程Ａをリードタイム１日かけてａ０とＸ１になる。ａ０は工程Ｄをリードタイム１日かけてａｘとアイテムａとなる。Ｘ１は工程Ｂをリードタイム１日かけてｂ０とＸ２になる。ｂ０は工程Ｅをリードタイム１日かけてｂｘとアイテムｂとなる。Ｘ２は工程Ｃをリードタイム１日かけてｃ０とＸ２になる。ｃ０は工程Ｆをリードタイム１日かけてｃｘとアイテムｃとなる。なお、ａｘ、ｂｘ、ｃｘは不良品に相当する。
【００３６】
次に、アイテムの在庫容量制約について説明する。
（９）在庫容量制約
図１５は、アイテムの在庫要領制約について説明する図である。
図１５には、本実施の形態でのアイテム毎の在庫容量とアラームを発報する在庫下位限界量（以下、アラーム容量と記す）を示している。在庫容量とは、それ以上在庫を補充できない上限値に相当する。ここでは、アイテムそれぞれの在庫容量はアイテムａが１００個、アイテムｂが２００個、アイテムｃが３００個である。また、アラーム容量は、アイテムａが１０個、アイテムｂが１００個、アイテムｃが３０個である。
【００３７】
次に、補助記憶装置３０４に記憶される在庫データのテーブル構造について説明する。
（９）在庫データ
図１６および図１７は、在庫データのテーブル構造を示す図である。
テーブルには、拠点カラム、アイテムカラム、在庫数量カラム、単位カラムなどを備える。拠点カラムには、在庫管理をしている拠点名が保持される。回収拠点α１０１では「α」、再生拠点β１０２では「β」、製造拠点γ１０３では「γ」、製造拠点δ１０４では「δ」が保持される。アイテムカラムには在庫の形態の名称が保持される。回収拠点α１０１では最上位アイテムであるＸなどが保持される。再生拠点β０１０２では、最上位アイテムから最下位アイテムまでのアイテムの状態が保持される。製造拠点γ１０３とδでは最下位アイテムであるアイテムａなどが保持される。在庫数量カラムにはアイテムの在庫数量が保持される。
図１６、図１７において、例えば、回収拠点α１０１のアイテムＸの在庫数量は２５個（４月１日現在）である。単位カラムには在庫をカウントする際の単位が保持される。例えば、回収拠点α１０１のアイテムＸの単位は「個」である。
【００３８】
次に、補助記憶装置３０４に記憶される消費予測データのテーブル構造について説明する。
（１０）消費予測データ
図１８は、消費予測データのテーブル構造を示す図である。
図１８に示しているのは、本実施の形態での製造拠点γ１０３における最下位アイテムの消費予測データのテーブル構造である。テーブルには、アイテムカラムと、消費予測カラムなどを備える。アイテムカラムには、最下位アイテムの名称が保持される。例えば、アイテムａ、アイテムｂ、アイテムｃなどが保持される。消費予測カラムには、現在より未来にわたって発生する消費予測量が保持される。例えば、アイテムａでは、４月１日に０個、４月２日に４個、４月３日に５個、というように消費予測量が保持されている。
【００３９】
次に、本実施形態の画面表示例について説明する。
（１１）表示画面
出力装置３０２に表示する画面について図１９、２０、２５、２６を用いて説明する。
図１９は、初期画面の表示例を示す図である。
本実施の形態における初期画面の表示例は、図１９に示すようになる。この画面ではアイテム毎の在庫の過不足量が時間毎に表示される。図１９の上の図は３月３１日時点の在庫過不足量である。下の図は４月１日にステップ１０１０からステップ１０２３までの処理が実行され、その結果の在庫過不足量である。また、表示されている表の一行をクリックすると、図２０、図２５、図２６に例を示すような在庫推移の詳細画面に遷移する。図１９において「閉じる」ボタンを押すと初期画面を閉じる。また、アラームの発生を図１９においては黒枠で示している。
【００４０】
図２０、図２５、図２６は、在庫推移の詳細画面の表示例を示す図である。
画面には、在庫推移図と再生拠点β１０２からの納入を示す納入β２００１（予定および実績）、納入β（修正）２００２、製造拠点δ１０４からの納入を示す納入δ２００３（予定および実績）、納入δ（修正）２００４、消費２００５（予定および実績）、製造拠点γ１０３の在庫状況２００６、在庫の過不足量２００７の情報が一覧表示されている。納入β２００１と納入δ２００３には、マシンη２０５のデータ記憶部に保存されている情報が読み込まれて表示される。納入β（修正）２００２には、マシンβ２０２のデータ記憶部に保存されている情報が読み込まれて表示される。納入δ（修正）２００４には、マシンδ２０４のデータ記憶部に保存されている情報が読み込まれて表示される。消費２００５には、マシンθ２０６のデータ記憶部に保存されている情報が読み込まれ表示される。在庫状況２００６には、納入β（修正）２００２、納入δ（修正）２００４および消費２００５の情報とマシンγ２０３のデータ記憶部に保存されている現在の製造拠点γ１０３の在庫状況を基に在庫予測された結果が表示される。在庫の過不足量２００７には、在庫状況２００６の情報とマシンη２０５のコード記憶部に保存されている在庫容量を基に算出した結果が表示される。
【００４１】
再生拠点β１０２のユーザが再生拠点β１０２再生処理状況に基づいて納入予定を変更する必要がある場合には、マシンβ２０２にこの画面を表示させ、納入β（修正）２００２にユーザが数値を入力できる。なお、消費２００５、在庫状況２００６、在庫の過不足量２００７などの他の情報はマシンηのデータ記憶部から読み込まれる（ステップ１００６）。再生拠点β１０２のユーザは納入β（修正）２００２で新たな納入予定を入力し、更新ボタンを押すと結果が反映され、新たな納入予定がマシンβのデータ記憶部に登録される。また、詳細画面を製造拠点δ１０４のユーザが製造拠点δ１０４における製造状況に基づいて納入予定を変更する必要がある場合には、マシンδ２０２に表示させると、ユーザは納入δ（修正）２００４に数値を入力できる。なお、消費２００５、在庫状況２００６、在庫の過不足量２００７などの他の情報はマシンηのデータ記憶部から読み込まれる（ステップ１００７）。製造拠点δ１０４のユーザは納入δ（修正）２００４で新たな納入予定を入力し、更新ボタンを押すと結果が反映され、新たな納入予定がマシンδのデータ記憶部に登録される。
【００４２】
図２０は図１９の上の図のアイテムａの部分をクリックした後に表示される図で、現時点が３月３１日である。図２５は図１９の下の図のアイテムａの部分をクリックした後に表示される図で、現時点が４月１日である。図２５は、ステップ１００８からステップ１０１９までの処理が実行された結果の画面のため、図２０の３月３１日時点の画面内容から、納入２００３と在庫２００６と在庫の過不足量２００７の情報が更新されている。つまり、４月５日の時点で再生拠点β０１０２から２５個納入予定があり、その結果が反映されている。図２６は図１９の下の図の黒枠の部分をクリックした後に表示される図で、現時点が４月１日である。図２６は、ステップ１０１９までの処理が実行された結果、４月５日以降アラーム容量を割っていることを示している。つまり、アイテムｂはアイテムｂのアラーム容量である１００個を４月５日以降下回ることを示している。
【００４３】
【発明の効果】
本発明によれば、回収品の再生計画と調達・生産計画との同期をとるので、再生品と新規調達品の合流地点での在庫の過不足を合理的に低減できる。またこれにより、各作業負荷は小さくなる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施形態を適用する物流モデルを説明する図である。
【図２】本発明の一実施形態のシステム構成を説明する図である。
【図３】本発明の一実施形態のハードウェア構成を説明する図である。
【図４】マシンαの機能を説明する図である。
【図５】マシンβの機能を説明する図である。
【図６】マシンγの機能を説明する図である。
【図７】マシンδの機能を説明する図である。
【図８】マシンηの機能を説明する図である。
【図９】マシンθの機能を説明する図である。
【図１０】本発明の一実施形態の処理フローを説明する図である。
【図１１】本発明の一実施形態のアイテム構成を説明する図である。
【図１２】回収拠点αから製造拠点γまでの拠点間制約を説明する図である。
【図１３】再生拠点βにおける再生工程と工程制約を説明する図である。
【図１４】製造拠点δから製造拠点γまでの拠点間制約を説明する図である。
【図１５】本発明の一実施形態の在庫容量制約を説明する図である。
【図１６】在庫データのテーブル構造を説明する図である。
【図１７】在庫データのテーブル構造を説明する図である。
【図１８】消費予測データのテーブル構造を説明する図である。
【図１９】初期画面の表示例を説明する図である。
【図２０】在庫推移の詳細画面の表示例を説明する図である。
【図２１】再生品の納入予測処理を説明する図である。
【図２２】再生品の受入判定処理を説明する図である。
【図２３】回収品の納入予測処理を説明する図である。
【図２４】回収品の受入判定処理を説明する図である。
【図２５】在庫推移の詳細画面の表示例を説明する図である。
【図２６】在庫推移の詳細画面の表示例を説明する図である。
【符号の説明】
１０１…上位アイテム回収拠点α、１０２…下位アイテム製造拠点β、１０３…上位アイテム製造拠点γ、１０４…下位アイテム製造拠点δ、２００…リサイクル対応在庫制御システム、２０１…マシンα、２０２…マシンβ、２０３…マシンγ、２０４…マシンδ、２０５…マシンη、２０６…マシンθ、３０１…入力装置、３０２…出力装置、３０３…処理装置、３０４…補助記憶装置、３０３１…インタフェース、３０３２…中央演算処理装置（ＣＰＵ）、３０３３…主記憶装置。
【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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【図２６】
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