(57)【要約】【課題】予測誤差の少ない高い精度で、生産計画の立案に必要な需要予測が行え、かつ、全体の演算量を減らすことで、需要予測の処理速度を向上させることが可能な計画立案支援システムを提供する。【解決手段】本発明の計画立案支援システムは、複数の顧客からの製品の注文数を、顧客の識別番号毎に需要データベース３に格納する需要取り纏め部１と、所定の期間に渡り、各顧客からの過去の注文数が顧客毎に格納される過去需要データベース４と、注文数及び過去の注文数に基づき、製品の需要の変動を演算し、この変動に基づいて、所定の統計処理により製品の需要予測の演算を行う変動分析部５とを具備し、需要取り纏め部１が、複数の顧客において、所定の注文数以下となる複数の顧客をまとめて、識別番号が付与された顧客のグループを、１つの独立した顧客として処理することを特徴とする。【選択図】　　　図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の顧客からの製品の注文数を、顧客の識別番号毎に需要データベースに格納する需要取り纏め部と、
所定の期間に渡り、前記各顧客からの過去の注文数が顧客毎に格納される過去需要データベースと、
前記注文数及び前記過去の注文数に基づき、製品の需要の変動を演算し、この変動に基づいて、所定の統計処理により製品の需要予測の演算を行う変動分析部と
を具備し、
前記需要取り纏め部が、前記複数の顧客において、所定の注文数以下となる複数の顧客をまとめて、前記識別番号が付与された顧客のグループを、１つの独立した顧客として処理することを特徴とする計画立案支援システム。
【請求項２】
前記需要取り纏め部が、業種毎に、所定の注文数以下の顧客をグループ化することを特徴とする請求項１記載の計画立案支援システム。
【請求項３】
前記需要データベース及び前記過去需要データベースが製品の品種毎に、顧客の製品の注文数を格納することを特徴とする請求項１または請求項２に記載の生産計画支援システム。
【請求項４】
前記変動分析部が業種及び製品の品種毎の注文数の変動量に基づき、所定の統計処理の関数により製品の需要予測の演算を行うことを特徴とする請求項１から請求項３のいずれかに記載の計画立案支援システム。
【請求項５】
複数の顧客からの製品の注文数を、顧客の識別番号毎に需要データベースに格納する需要取り纏め過程と、
所定の期間に渡り、前記各顧客からの過去の注文数が顧客毎に過去需要データベースへ格納される記憶過程と、
前記注文数及び前記過去の注文数に基づき、製品の需要の変動を演算し、この変動に基づいて、所定の統計処理により製品の需要予測の演算を行う変動分析過程と
を有し、
前記需要取り纏め過程において、前記複数の顧客から、所定の注文数以下となる複数の顧客をまとめて、前記識別番号が付与された顧客のグループを、１つの独立した顧客として処理することを特徴とする計画立案支援方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、製品の生産計画を立案するための指標として、注文数を時系列に蓄積して、注文数の変動を統計処理して将来の需要を予測する計画立案システムに係わるものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来、生産の生産計画は、各顧客からの注文数に対応して、全体の需要予測を行って決定されている。
すなわち、現在のように、製品サイクルが短い状態であると、顧客からの納期も短くなり、顧客から注文があってから生産を開始すると、生産に時間がかかり、指定された納期に顧客に対してタイムリーに製品の供給を行うことが出来ない。
このため、納期に間に合うように注文がある前に生産を開始する必要があり、需要を過去の注文数の変動から予測し、生産計画の立案を行う。
このとき、顧客に提供する製品に不足分が生じないように、若干の余裕を持った生産計画が立てられる。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上述した従来の需要予測は、注文数の多い大口の顧客も、注文数の少ない顧客も、同一の単位として取り纏めて、需要の予測を行うため、全体の需要予測の変動が大きくなると言う欠点を有している。
すなわち、上述した従来の需要予測においては、小口の顧客の場合、注文数の変動が激しく、各顧客毎に需要予測を行うと誤差が加算されることで全体としての予測誤差が大きくなり、大幅に不足が生じたり、余裕を持ちすぎた生産をすることになり、生産計画が十分に立てられないという欠点を有している。
また、上述した従来の需要予測は、小口の顧客を独立して処理しているため、注文数が少ないにもかかわらず、大口の顧客と同一の需要予測の処理を行うため、全体としてハードウェアのリソースを多く使用することになり、演算の負荷も大きなり、需要予測の処理に大幅な時間がかかる。
【０００４】
本発明は、このような背景の下になされたもので、予測誤差の少ない高い精度で、生産計画の立案に必要な需要予測が行え、かつ、全体の演算量を減らすことで、需要予測の処理速度を向上させることが可能な計画立案支援システムを提供する。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
本発明の計画立案支援システムは、複数の顧客からの製品の注文数を、顧客の識別番号毎に需要データベースに格納する需要取り纏め部と、所定の期間に渡り、前記各顧客からの過去の注文数が顧客毎に格納される過去需要データベースと、前記注文数及び前記過去の注文数に基づき、製品の需要の変動を演算し、この変動に基づいて、所定の統計処理により製品の需要予測の演算を行う変動分析部とを具備し、前記需要取り纏め部が、前記複数の顧客において、所定の注文数以下となる複数の顧客をまとめて、前記識別番号が付与された顧客のグループを、１つの独立した顧客として処理することを特徴とする。
【０００６】
これにより、本発明の計画立案システムは、従来の需要予測のように、大口及び小口の顧客を区別せずに需要予測を行うのではなく、所定の注文数以下の顧客をまとめてグループ化して１つの顧客として取り扱うため、小口顧客の各々の予測誤差が加算されることがなくなり、全体の需要予測の誤差を圧縮することができ、かつ、グループ内の複数の顧客の変動における予測誤差の管理が行い易くなり、生産計画に対して精度の高い需要予測の提供が可能となる。
また、本発明の計画立案システムは、所定の注文数以下の顧客をまとめてグループ化して１つの顧客として取り扱うため、演算処理を効率化することとなり、需要予測の演算量を大幅に減少させることが可能となり、処理速度を向上させることができる。
【０００７】
本発明の計画立案支援システムは、前記需要取り纏め部が、業種毎に、所定の注文数以下の顧客をグループ化することを特徴とする。
これにより、本発明の計画立案システムは、業種毎の需要予測が行えるため、各業種毎における製品の寿命の推測等が可能となり、会社全体における生産計画が立てやすくなる。
【０００８】
本発明の計画立案支援システムは、前記需要データベース及び前記過去需要データベースが製品の品種毎に、顧客の製品の注文数を格納することを特徴とする。
これにより、本発明の計画立案システムは、各顧客がいずれの品種をどの程度使用しているかが明確となり、また、品種毎に需要の変動を分析することができ、品種単位の生産計画が立てやすくなる。
【０００９】
本発明の計画立案支援システムは、前記変動分析部が業種及び製品の品種毎の注文数の変動量に基づき、所定の統計処理の関数により製品の需要予測の演算を行うことを特徴とする。
これにより、本発明の計画立案システムは、業種毎及び品種毎に需要予測を演算するため、きめ細かな予測処理が可能となり、生産計画と次の製品の投入時期との予測を高い精度で予測することができる。
【００１０】
本発明の計画立案支援方法は、複数の顧客からの製品の注文数を、顧客の識別番号毎に需要データベースに格納する需要取り纏め過程と、所定の期間に渡り、前記各顧客からの過去の注文数が顧客毎に過去需要データベースへ格納される記憶過程と、前記注文数及び前記過去の注文数に基づき、製品の需要の変動を演算し、この変動に基づいて、所定の統計処理により製品の需要予測の演算を行う変動分析過程とを有し、前記需要取り纏め過程において、前記複数の顧客から、所定の注文数以下となる複数の顧客をまとめて、前記識別番号が付与された顧客のグループを、１つの独立した顧客として処理することを特徴とする。
【００１１】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照して本発明の実施形態について説明する。図１は本発明の一実施形態による計画立案支援システムの構成例を示すブロック図である。
この図において、需要取り纏め部１は、顧客からの製品の注文に基づき、製品の種類毎に注文数の取り纏めを行う。
【００１２】
ここで、需要取り纏め部１は、業種毎に、所定の注文数以下の顧客を検出し、検出された小口の顧客を取り纏めてグループ化する。
すなわち、需要取り纏め部１は、例えば、大口の顧客の注文数の平均が１００万個であるとすると、２０万個以下で、かつ注文数の変動率が３０％を超える顧客を、小口の顧客として取り纏めて、１つの顧客として取り扱うためにグループ化する。
【００１３】
この変動率は、需要予測を行うに際して、求められた需要予測において許容される範囲の誤差の数値に応じて任意に変更される。
制御部２は、需要取り纏め部１が調整した顧客を、需要データベース３に顧客毎に注文数を記憶させる。
このとき、需要データベース３には、図２に示す構成のテーブル形式で、製品の品種毎に注文数が記憶されている。
【００１４】
図２（ａ）は需要予測を行う顧客の顧客識別番号毎に、注文数が記憶された注文テーブルが示されており、顧客識別番号Ｘが小口の顧客の取り纏められたグループを示している。
また、図２（ｂ）は、図２（ａ）において取り纏められて１つの顧客としてグループ化された顧客識別番号Ｘに含まれる小口の顧客を示し、小口の顧客の顧客識別番号と注文数との関係を示すテーブルを示している。
【００１５】
前回需要データベース４は、前回以前の所定回数の需要が、図２と同様なテーブル形式により、時系列に記憶されている。
制御部２は、後に述べる変動分析部５における需要予測の処理が終了した後、需要データベース３のテーブルを、前回需要データベース４の最も新しい過去のテーブルとして格納する。
【００１６】
変動分析部５は、需要データベース３に記憶された注文数と、この注文数に対して需要予測で求められた予想注文数と、前回需要データベースに時系列に記憶された過去の注文数とに基づき、すなわち、各回の注文数間の変動量と予想注文数とに基づき、回帰分析等の統計的手法による統計処理の関数を用いた演算、つまり、回帰分析、判別分析を行い、予測の為のモデルを生成して、このモデルに対応した統計関数による演算を行うことにより、各顧客毎の次回に予想される注文数、すなわち予想注文数を求める需要予測の処理を行う。
結果的に、変動分析部５は、次に需要データベース３に格納される注文数に対する需要予測、すなわち予想注文数の演算を行う。
【００１７】
このとき、変動分析部５は、前回需要データベース４に格納されている、過去の生産が終了した品種の製品における生産開始から生産終了までの生産量が時系列に示された生産曲線を参照し、この生産曲線の傾きを用いて需要予測の補正を行ってもよい。
そして、変動分析部５は、顧客毎に演算した需要予測の結果の各顧客の予想注文数を積算して、全体の予想注文数、すなわち予想生産量を求める演算を行い、得られた予想生産量を、差分析出力部６を介して出力する。
差分析出力部６は、ＣＲＴ（ディスプレイ）及びプリンタなどの出力装置である。
また、変動分析部５は、製品の品種毎（単位）において上記予想生産量を求め、かつ、業種毎（単位）においても上記予想生産量を求める。
【００１８】
次に、図１及び図３を参照し、一実施形態の動作例を説明する。図３は一致実施形態の動作を説明するフローチャートである。
例えば、図４に示すように顧客Ａ，Ｂ，Ｃ，ｄ，ｅ，ｆ，ｈ，ｉ，ｊに対して、品種αの製品を、注文数に応じた生産を行い、各顧客に対して出荷しているとする。
このとき、製品の生産に時間がかかるため、次の注文をうける２週間前に、この注文に対する生産を開始しなければ納品に間に合わないため、需要予測を行い、次の注文の予想である予想注文量を演算し、この予想注文量から予想生産量を求めて、製品の生産計画を立てる必要がある。
【００１９】
ステップＳ１において、生産計画を立てるための予想生産量を求める前に、需要取り纏め部１は、需要データベース３に記憶されている図４に示す注文数と、前回需要データベース４に記憶されている図４に示す顧客の注文数の変動の履歴とから、注文数が２０万個以下で、かつ注文数の需要変動の割合を示す変動率が３０％を超える顧客、例えば顧客ｄ，ｅ，ｆ，ｈ，ｉ，ｊを抽出する。
このとき、需要取り纏め部１は、抽出されたこれらの顧客ｄ，ｅ，ｆ，ｈ，ｉ，ｊを小口顧客としてグループ化して、顧客識別番号Ｘを付与して、顧客グループとする。
【００２０】
次に、ステップＳ２において、制御部２は、需要取り纏め部１が図４に示す各顧客から、大口及び小口顧客を選別した結果、すなわち大口顧客として、顧客Ａ，Ｂ，Ｃを独立して予測需要を行う顧客とし、また、顧客ｄ，ｅ，ｆ，ｈ，ｉ，ｊをグループ化した顧客グループ（顧客識別番号Ｘ）として、図２（ａ）に示すテーブル形式で、需要データベース３へ格納する。
【００２１】
同様に、ステップＳ３において、需要取り纏め部１は、需要データベース３の図２（ａ）と同様に、前回需要データベース４に記憶されている各顧客を、注文数と注文数の変動率とによって整理し（取り纏めて）、図２（ｂ）のテーブル形式で、各顧客を記憶する。
以降、新たに顧客が増加した場合、需要取り纏め部１は、所定の注文回数（例えば、５回）の間、この顧客の需要予測を行うが、所定の注文回数後、所定回数の注文数の平均値が２０万個以下で、かつ注文数の需要変動の割合を示す変動率が３０％を超える顧客を、新たに小口の顧客と判定し、顧客識別番号Ｘの小口の顧客を取り纏めた顧客グループに追加する。
【００２２】
次に、ステップＳ４において、変動分析部５は、需要データベース３に記憶された注文数と、前回需要データベース４に記憶された注文数との変動量と、需要データベース３に記憶された注文数に対応する予想注文数とに基づき、製品の種類単位において各顧客識別番号毎に、次回の需要予測を、統計処理におけるモデル化して得た所定の統計関数に基づいて演算する。
制御部２は、変動分析部５における需要予測の演算が終了した後、需要データベース３のテーブルを、前回需要データベース４の最も時間の新しいテーブルとして追加する。
【００２３】
制御部２がこれを繰り返すことにより、前回需要データベース４には、時系列に、注文数が過去から現在まで格納されることになる。
このモデル化は、任意の領域（時間領域）において、誤差が一定以上となった場合に、新たに回帰分析及び判別分析によりモデルを生成して、この新たなモデルによる統計関数により、以降の需要予測を行う。
【００２４】
次に、ステップＳ５において、変動分析部５は、顧客毎に演算した需要予測の結果の予想注文数を積算し、次回の全注文数に対応する予想生産量を求め、得られた予想生産量を、差分析出力部６を介して出力する。
また、変動分析部５は、製品の品種毎（単位）において上記予想生産量を求め、かつ、業種毎（単位）においても上記予想生産量を求める。
【００２５】
そして、ステップＳ６において、上述した予想生産量の算出により、各品種の製品を製造する工場において、次回の注文を予想した予想注文数からなる予想生産量の数の製品の製造を開始する。
上述の処理で、ステップＳ４において、変動分析部５は、すでに述べたように、元々の注文数が少なく、かつ需要変動の激しい小口の顧客を、取り纏めてグループ化して、このグループを１つの顧客と仮定し、一括して需要予測の演算を行う。
【００２６】
このため、本発明の計画立案システムは、需要予測における誤差がこの１回の演算における数値のみであり、各小口の顧客に対して別々に需要予測を行う場合に比較して、複数の小口の顧客各々に対する需要予測の誤差が加算されて、積算結果の予想生産量において誤差の拡大が起こることが無くなり、精度の高い需要予測に基づく予想生産量の算出が行える。
【００２７】
また、本発明の計画立案システムは、需要取り纏め部１が数の多い小口の顧客を顧客グループ化し、変動分析部５が一括して需要予測を行うため、従来の全ての小口の顧客に対して独立した予測需要を行うのに比較し、予測需要に対する計算量を大幅に減少させることができ、かつ、需要予測の演算量を大幅に減少させることが可能なため、需要予測の演算速度を向上させることができる。
【００２８】
さらに、本発明の計画立案システムは、品種毎に上述した精度の高い需要予測を行っているため、過去の品種の生産曲線と比較することにより、生産量の最大値（生産量の山）を推定して、以降の新規製品の開発時期などの指標を得ることが可能である。
加えて、本発明の計画立案システムは、業界毎にも、上述した精度の高い需要予測を行っているため、業界毎における過去の品種の生産曲線と比較することにより、消費量の最大値（生産量の山）を推定して、業界における将来のデマンドを予測し、以降の新規製品の開発時期などの指標を得ることが可能である。
【００２９】
以上、本発明の一実施形態を図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲の設計変更等があっても本発明に含まれる。
【００３０】
【発明の効果】
本発明の計画立案システムによれば、本発明の計画立案システムは、従来の需要予測のように、大口及び小口の顧客を区別せずに需要予測を行うのではなく、所定の注文数以下の顧客をまとめてグループ化して１つの顧客として取り扱うため、小口顧客の各々の予測誤差が加算されることがなくなり、全体の需要予測の誤差を圧縮することができ、かつ、グループ内の複数の顧客の変動における予測誤差の管理が行い易くなり、生産計画に対して精度の高い需要予測が提供でき、また、小口の顧客をグループ化することにより、演算処理を効率化することが可能となり、需要予測の演算量を大幅に減少させ、処理速度を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施形態による計画立案支援システムの構成例を示すブロック図である。
【図２】図１の需要データベース３及び前回需要データベース４に記憶される顧客の注文テーブルを示す図である。
【図３】本発明の一実施形態による計画立案支援システムの動作例を示すフローチャートである。
【図４】本発明の一実施形態による小口の顧客の取り纏めを説明する概念図である。
【符号の説明】
１…需要取り纏め部、２…制御部、３…需要データベース、４…前回需要データベース、５…変動分析部、６…差分析出力部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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