(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
工場における製品の製造時間、生産ラインの稼動時間、製造不良の発生率、部品ベンダにおける資材供給可能量、資材供給に要する時間を含む工場・部品ベンダの特性に関する情報、及び資材・製品の供給経路、供給時間を含む供給情報を合わせた拠点情報を受け付けて第１のデータベースに格納するステップと、
製品・市場・日別の要求量の予測値、製品・市場・日別の受注情報、及び過去の需要予測量と実際の要求量との比率を算出した需要予測精度情報を受け付けて第２のデータベースに格納するステップと、
製品の発売開始日以降に販売終了へ至るまでの販売量推移の予測値である製品ライフサイクル情報、当該製品ライフサイクル情報を時間軸で複数の領域に分割する範囲を指定した製品ライフサイクル分割情報、当該複数の領域別に指定期間の販売予測量の単位期間当たりの変化量を示す製品ライフサイクルの傾き情報、生産量算出に用いるアルゴリズム、及び経営指標の目標値を定義した製品ライフサイクル分割領域情報を受け付けて第３のデータベースに格納するステップと、
前記第２のデータベースから前記受注情報に示される生産計画対象の製品についての市場・日別の注文量である販売実績値、前記要求量の予測値、及び過去の前記需要予測精度情報を読み出すと共に、前記第３のデータベースから当該生産計画対象の製品と似た製品についての前記製品ライフサイクル分割情報、及び前記製品ライフサイクルの傾き情報を読み出すステップと、
前記生産計画対象の製品についての市場・日別の販売実績値と前記要求量の予測値とに関する過去から将来への予め定められた期間における販売推移の傾きを、過去日については当該販売実績値で示される販売実績量、未来日については当該要求量の予測値で示される販売予測量の日経過に対する関係のグラフを作成して近似的に算出すると共に、当該算出した販売推移の傾きについて、前記製品ライフサイクルの傾き情報に含まれる前記製品ライフサイクル情報の分割領域を１つ選択し、当該販売推移の傾きが当該選択した分割領域に含まれるか否かを当該販売推移の傾きと前記製品ライフサイクル分割領域情報とを照合して判定した結果、含まれていなければ当該分割領域の選択及び当該判定を繰り返し、含まれていれば当該選択した分割領域を現在の販売推移領域として特定するステップと、
前記現在の販売推移領域として特定された前記分割領域についての前記製品ライフサイクルの傾き情報として、傾きが大きければ生産量算出に係る第１のアルゴリズムを特定し、傾きが小さければ一意に定められた要求量に安全在庫量を加算して生産量を生成する第２のアルゴリズムを特定するステップと、を有し、
前記第１のアルゴリズムは、過去の前記需要予測精度情報を前記生産計画対象の製品についての市場・日別の前記要求量の予測値の発生確率とすると共に、合計で１００％となる残りの発生確率を、当該要求量の予測値に誤差値を加算した要求量、或いは当該要求量の予測値から誤差値を減算した要求量の何れか一方へ配分して当該要求量を想定することにより、少なくとも欠品が発生する要求量のシナリオと在庫が存在する要求量のシナリオとを含む複数のシナリオ情報を生成するステップと、
初期解の生産計画案の作成として、生産量と要求量との差分を得て在庫量及び欠品量の期待値を算出した結果に基づいて経営指標の値を算出すると共に、生産計画案を変化させて当該経営指標の値を改良する生産計画案を探索し、前記第１のデータベースから読み出した前記拠点情報に示される資材供給量及び生産能力の範囲内で当該経営指標の値の目標達成率が最大となる生産計画を算出するステップと、を含むことを特徴とする需要変動リスク最小生産計画生成方法。
【請求項２】
請求項１記載の需要変動リスク最小生産計画生成方法において、前記第１のアルゴリズムについての前記生産計画を算出するステップでは、製品・市場・日別毎にシナリオ別の欠品量及び在庫量を算出し、当該シナリオ別の当該欠品量及び当該在庫量に前記発生確率を乗じた値を全シナリオについて足し合わせて生産計画の欠品量及び在庫量を算出し、当該算出した当該生産計画の当該欠品量及び当該在庫量を用いて前記経営指標の値を算出することを特徴とする需要変動リスク最小生産計画生成方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、製品の要求量が確定する以前に要求量を予測して資材を発注し、製品を生産する製造業において、資材発注時点の要求量の予測誤差により発生する欠品および在庫に伴う経営上のリスクを最小化した生産計画を生成する生産計画生成方法にかかわる技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
見込み生産を行う製造業では、注文が確定する前に要求量を予測して資材を発注する。一般に、資材の調達には１ヶ月間以上の長期間を要するため、資材を発注した時点の予測量と、実際の要求量とは異なる。資材を発注した時点の予測量よりも実際の要求量の方が少ない場合には在庫が発生し、実際の要求量の方が多い場合には欠品が発生する。在庫はやがてロスコストとなり、また、欠品は売上高減少を招き、企業経営を圧迫する。このため、可能な限り在庫や欠品を防止することが望まれる。
【０００３】
在庫や欠品を防止するために、これまでは要求量が確定した時点で、再度、製品の投入日および投入量（ここでは投入計画と呼ぶ）を決定していた。投入計画作成においては、資材発注時点の予測量と実際の要求量が異なることに起因する資材の過不足を調整するだけでなく、生産ラインの稼動時間内に生産できるように投入量を決定する必要がある。すなわち、多い場合には、数百種類以上の製品を対象にして、製品別に部品の過不足を判定し、余剰部品を他製品の不足部品へと引当てた上で、生産ラインの稼動時間を超えず、かつ、要求日までに納入できるような投入日および投入量を決定しなければならない。特に、資材発注時点の予測量と実際の要求量が大きく異なればその調整量も大きくなり、多大なる工数を要して投入計画を作成していた。さらに、多大なる工数を要して投入計画を作成したにもかかわらず、資材の過不足および生産ラインの負荷を調整しきれずに、在庫や欠品を発生することもあった。
【０００４】
このような需要変動に対応する手法として、生産予定数から設備の負荷予定を算出し、設備の処理能力を超過した負荷を指定した削減方針に従って削減することで、負荷超過を調整する手法が知られている（特許文献１参照）。また、需要変動の激しいオプション品や長期リードタイム品が製品グループに占める比率を予測して、資材発注の過不足を調整する手法も知られている（特許文献２参照）。その他、一般的に行われている資材不足の解消方法としては、資材発注をする際に予め一定量の不足が発生することを想定し、安全在庫として必要量よりも多くの資材を発注する手法がある（非特許文献１参照）。
【特許文献１】特開平１１−９６２１０号公報
【特許文献２】特開平９−２７７１４２号公報
【非特許文献１】田中 一成、［図解］在庫管理、日本実業出版社、2000年
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし、特許文献１や特許文献２に開示された手法は、需要変動により発生する資材の過不足または生産能力超過のいずれか一方を調整するに過ぎず、両者を同時に調整することはできない。
【０００６】
また、非特許文献１に記された手法は、将来の要求量の増減推移を過去の販売実績量の増減推移と類似していることを前提として、安全在庫量を決定している。このため、製品ライフサイクルの初期や末期のように、将来の要求量の増減推移と過去の販売実績量の増減推移が大きく異なる場合は、適切な安全在庫量を設定できずに、在庫や欠品を招く結果となる。
【０００７】
本発明はこのような問題点を鑑みなされたもので、その目的とするところは、需要変動が発生しても資材の過不足および生産能力を調整することなく、在庫や欠品を可及的に防止することが可能な生産計画生成方法を実現することにある。また、本発明の目的とするところは、製品ライフサイクルの過程に応じた適正な生産計画生成方法を、自動的に決定できるようにすることにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の需要変動リスク最小生産計画生成方法では、上記目的を達成するため、工場における製品の製造時間、生産ラインの稼動時間、製造不良の発生率、部品ベンダにおける資材供給可能量、資材供給に要する時間を含む工場・部品ベンダの特性に関する情報、及び資材・製品の供給経路、供給時間を含む供給情報を合わせた拠点情報を受け付けて第１のデータベースに格納するステップと、製品・市場・日別の要求量の予測値、製品・市場・日別の受注情報、及び過去の需要予測量と実際の要求量との比率を算出した需要予測精度情報を受け付けて第２のデータベースに格納するステップと、製品の発売開始日以降に販売終了へ至るまでの販売量推移の予測値である製品ライフサイクル情報、当該製品ライフサイクル情報を時間軸で複数の領域に分割する範囲を指定した製品ライフサイクル分割情報、当該複数の領域別に指定期間の販売予測量の単位期間当たりの変化量を示す製品ライフサイクルの傾き情報、生産量算出に用いるアルゴリズム、及び経営指標の目標値を定義した製品ライフサイクル分割領域情報を受け付けて第３のデータベースに格納するステップと、前記第２のデータベースから前記受注情報に示される生産計画対象の製品についての市場・日別の注文量である販売実績値、前記要求量の予測値、及び過去の前記需要予測精度情報を読み出すと共に、前記第３のデータベースから当該生産計画対象の製品と似た製品についての前記製品ライフサイクル分割情報、及び前記製品ライフサイクルの傾き情報を読み出すステップと、前記生産計画対象の製品についての市場・日別の販売実績値と前記要求量の予測値とに関する過去から将来への予め定められた期間における販売推移の傾きを、過去日については当該販売実績値で示される販売実績量、未来日については当該要求量の予測値で示される販売予測量の日経過に対する関係のグラフを作成して近似的に算出すると共に、当該算出した販売推移の傾きについて、前記製品ライフサイクルの傾き情報に含まれる前記製品ライフサイクル情報の分割領域を１つ選択し、当該販売推移の傾きが当該選択した分割領域に含まれるか否かを当該販売推移の傾きと前記製品ライフサイクル分割領域情報とを照合して判定した結果、含まれていなければ当該分割領域の選択及び当該判定を繰り返し、含まれていれば当該選択した分割領域を現在の販売推移領域として特定するステップと、前記現在の販売推移領域として特定された前記分割領域についての前記製品ライフサイクルの傾き情報として、傾きが大きければ生産量算出に係る第１のアルゴリズムを特定し、傾きが小さければ一意に定められた要求量に安全在庫量を加算して生産量を生成する第２のアルゴリズムを特定するステップと、を有し、前記第１のアルゴリズムは、過去の前記需要予測精度情報を前記生産計画対象の製品についての市場・日別の前記要求量の予測値の発生確率とすると共に、合計で１００％となる残りの発生確率を、当該要求量の予測値に誤差値を加算した要求量、或いは当該要求量の予測値から誤差値を減算した要求量の何れか一方へ配分して当該要求量を想定することにより、少なくとも欠品が発生する要求量のシナリオと在庫が存在する要求量のシナリオとを含む複数のシナリオ情報を生成するステップと、初期解の生産計画案の作成として、生産量と要求量との差分を得て在庫量及び欠品量の期待値を算出した結果に基づいて経営指標の値を算出すると共に、生産計画案を変化させて当該経営指標の値を改良する生産計画案を探索し、前記第１のデータベースから読み出した前記拠点情報に示される資材供給量及び生産能力の範囲内で当該経営指標の値の目標達成率が最大となる生産計画を算出するステップと、を含むことを特徴とする。
【０００９】
また、上記需要変動リスク最小生産計画生成方法の実施態様の場合、前記第１の生産計画生成方法のプログラムについての前記生産計画を算出するステップでは、製品・市場・日別毎にシナリオ別の欠品量及び在庫量を算出し、当該シナリオ別の当該欠品量及び当該在庫量に前記発生確率を乗じた値を全シナリオについて足し合わせて生産計画の欠品量及び在庫量を算出し、当該算出した当該生産計画の当該欠品量及び当該在庫量を用いて前記経営指標の値を算出することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１４】
本発明では、需要が変動することを予め見込み、需要変動が生じたとしても欠品や在庫といった経営指標に与える悪影響が最小となるように、資材供給量および生産能力の範囲内で生産量を決定する。これにより、需要変動が発生しても投入計画で資材の過不足および生産能力の調整をすることなく、経営指標の悪化を防止することができる。  
また、本発明によれば、投入計画における資材の過不足の調整および生産能力の調整を不要とするため、投入計画業務における工数を大幅に削減することができる。
【００１５】
さらに、本発明では、生産量を算出しようとする販売予測値の傾きの範囲（つまり、製品ライフサイクルにおけるどの領域に相当するのか（例えば、立上げ領域なのか、成熟領域なのか、衰退領域なのかなどを））を特定することで、製品ライフサイクルの各過程に応じた適正な生産計画生成方法（つまり、生産量算出に用いるアルゴリズム）を決定し、需要変動入力型生産計画生成方法を適用する場合には、計算に使用する経営指標の目標値を、製品の販売予測値の傾きの範囲から決定する。このため、生産計画生成方法の決定や経営指標の目標値の算出に過剰な工数を費やすことなく、資材の過不足による経営指標の悪化を防止することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
以下、本発明の実施の形態を、図面を用いて説明する。
【００１７】
図１に、本発明による需要変動リスク最小生産計画生成方法における処理のうちの、所定の処理機能（特徴的な処理機能）を担う、需要変動リスク最小生産計画システムのハードウェア構成を示す。図１に示す本システムは、ＣＰＵ１０１、メモリ１０２、ＨＤＤなどの記録媒体１０３を有するコンピュータ１０５（または１０６）と、ディスプレイなどの外部出力装置１０４と、図示せぬキーボート、マウスなどの入力装置とを、含んで構成する。本発明による需要変動リスク最小生産計画生成方法の所定機能を実装したプログラムは、記録媒体１０３に保存されており、これらのプログラムをメモリ１０２上に読み込んで、ＣＰＵ１０１で演算を行い、その結果を外部出力装置１０４に出力する。
【００１８】
本発明による需要変動リスク最小生産計画システムは、サーバ／クライアント方式を採用することも可能であり、この場合、クライアントコンピュータ１０６から起動情報を送信し、起動情報を受信したサーバコンピュータ１０５が、製品ライフサイクル判定処理、生産計画算出アルゴリズム決定処理および生産計画算出処理を行う。生産計画算出後、サーバコンピュータ１０５からクライアントコンピュータ１０６へ算出結果を送信し、クライアントコンピュータ１０６は結果を表示する。サーバコンピュータ１０５とクライアントコンピュータ１０６のデータ送受信は、ネットワークを経由して行う。
【００１９】
次に、見込み製品を生産する製造業の計画立案システムへの、本発明の適用を説明する。図２は、本発明が適用される計画立案システムの構成例を示している。図２に示した計画立案システムは、需要予測システム２０２、需要変動リスク最小生産計画システム２０３、調達計画システム２０４、投入計画システム２０５、基幹（統合管理）システム２０１から構成されている。基幹（統合管理）システム２０１は、販売実績、生産実績、製品情報、拠点情報など、企業経営の基礎となるデータを管理している。
【００２０】
図３は、図２に示した計画立案システムで実行される計画立案業務フローにおける、図２で示した各システムの処理の流れと主たる入出力データを示す図である。
【００２１】
計画立案業務は、月１回または週１回程度の頻度で行われる。まず、需要予測業務では、需要予測システム２０２が、過去の販売実績３０１やキャンペーン情報３０２などを読み込み、回帰分析などの一般的な手法により、将来の要求量の予測値３０３を算出する。
【００２２】
次に行う生産計画業務では、需要変動リスク最小生産計画システム２０３によって、経営指標値の目標達成率が最大となる生産量を算出する。このため、まず、需要変動リスク最小生産計画システム２０３は、需要予測システム２０２の出力データである将来の要求量の予測値３０３を読み込み、また、データベースに格納されている過去の予測精度情報３０４、製品の発売開始日以降に対して予測した販売量の時系列推移（これを、本願においては、製品ライフサイクル情報と称している）３０５を読み込む。なお、製品ライフサイクル情報は、生産計画を行う製品と似た製品の過去の販売実績などを用いて、これにキャンペーン情報などを加味して、予め求められており、これがデータベースに格納されている。
【００２３】
そして、需要変動リスク最小生産計画システム２０３は、製品・市場・日別の要求量の予測値３０３と、過去の需要予測精度３０４と、製品ライフサイクル情報３０５とに基づいて、製品ライフサイクルにおける現在の位置３１３を特定し、需要変動入力型生産計画生成方法、安全在庫を加算した生産量決定方法等、予め登録された複数の生産量決定アルゴリズムの中から、今回、生産量を決定するために使用する適用アルゴリズム３１４を決定する。決定したアルゴリズムを用いて、生産量３０９を算出する。
【００２４】
生産量３０９が算出された後、調達計画業務では、生産計画業務で算出した生産量３０９を調達計画システム２０４が読み込み、資材所要量展開などの一般的な手法により、部品ベンダへの発注量３１１を算出する。また、投入計画業務では、生産計画業務で算出した生産量３０９を投入計画システム２０５が読み込み、要求日の早い製品からラインへ割付けるなどの一般的な手法により、各生産ラインにおける製品の投入順序３１２を決定する。
【００２５】
上述したように、需要変動リスク最小生産計画システム２０３は、需要予測システム２０２により要求量の予測値３０３が算出された後に、調達計画システム２０４および投入計画システム２０５が読込むための生産量３０９を算出する。
【００２６】
図４は、需要変動リスク最小生産計画システム２０３の機能構成を示す図である。需要変動リスク最小生産計画システム２０３は、需要予測情報データベース４０１、経営目標情報データベース４０２、拠点情報データベース４０３、シナリオ情報データベース４０４、生産計画情報データベース４０５、製品ライフサイクル情報データベース４０６の、６つのデータベースを有している（これらの各データベースに格納されるデータについては、後述する）。また、需要変動リスク最小生産計画システム２０３は、データ読み込み部４０７、製品ライフサイクル特定部４０８、生産量算出アルゴリズム決定部４０９、生産量算出部４１０、ＧＵＩ（Graphical User Interface）４１１の、５つの処理機能部を有している。
【００２７】
生産量算出部４１０には、生産量３０９を算出するために使用するアルゴリズムの処理手順が登録されている。図４の例では、本発明の需要変動入力型生産計画生成方法により生産量を生成する需要変動入力型生産計画生成部４１０ａ、一意に定められた要求量に安全在庫量を加算して生産量を生成する安全在庫加算型生産計画生成部４１０ｂが、登録されている。この他、生産量３０９を算出するために使用するアルゴリズムを追加する場合には、その処理手順を生産量算出部４１０内に登録する。
【００２８】
なお、需要変動入力型生産計画生成部４１０ａの処理については後述する。また、安全在庫加算型生産計画生成部４１０ｂには、一意に定められた要求量に安全在庫量を加算した量を必要量として、一般的な所要量展開などで生産量を決定する方法が登録されている。
【００２９】
次に、図４の各データベースに保存されるデータについて説明する。
【００３０】
需要予測情報データベース４０１には、製品・市場・日別（要求日別）の要求量の予測値（需要予測情報）を格納する。また、製品・市場・日別の注文量である受注情報や、過去の需要予測量と実際の要求量を対比して定義（比率を算出）した需要予測精度情報も、あわせて格納する。これらのデータは、需要予測業務の終了後、需要予測システム２０２によって、需要予測情報データベース４０１に格納される。
【００３１】
拠点情報データベース４０３には、工場における製品の製造時間、生産ラインの稼動時間、製造不良の発生率や、部品ベンダにおける資材供給可能量、資材供給に要する時間を含む工場・部品ベンダの特性に関する情報を格納する。また、部品ベンダから工場への資材供給、工場から市場への製品供給についての供給経路や供給時間を含む供給情報もあわせて格納する。工場・部品ベンダの特性に関する情報および供給情報（これらを、拠点情報と呼んでいる）は、本発明による需要変動リスク最小生産計画生成方法を実行する前に、企業の基幹システム２０１によって、拠点情報データベース４０３に格納される。
【００３２】
経営目標情報データベース４０２には、本発明の需要変動入力型生産計画生成方法で生産計画を定量的に評価するための、経営指標の目標値を格納する。経営指標は、算出方法をモデルとして記述できる限り、欠品率や在庫回転率、利益、キャッシュフロー、稼働率などいずれの指標でもよい。経営指標の目標値は、本発明の需要変動リスク最小生産計画システム２０３の処理中に決定するようにしてもよいし、本発明の需要変動リスク最小生産計画生成システム２０３を起動する前に、基幹システム２０１によって経営目標情報データベース４０２に格納してもよい。なお、経営指標の目標値を、需要変動リスク最小生産計画システム２０３の処理中に、製品の販売予測値の傾きの範囲（製品ライフサイクルにおける分割領域）を特定する処理に基づき、製品の販売予測値の傾きの各範囲に対してそれぞれ予め与えられた経営指標の目標値から、所定の目標値を自動的に決定するようになすと、経営指標の目標値の算出に過剰な工数を費やすことがなくなる。
【００３３】
シナリオ情報データベース４０４には、シナリオとシナリオの所属するグループを定義したシナリオ情報データを格納する。シナリオとは、先にも述べたように、製品・市場・日別（要求日別）の要求量の予測値と、予測値が実際の要求量と一致する確率である発生確率の組合せを指す。
【００３４】
本発明では、特定の製品・市場・要求日に着目した場合、実際の要求量はいずれかのシナリオと一致すると仮定するため、特定の製品・市場・要求日における発生確率の和は、１００％となる。つまり、特定の製品・市場・要求日における複数のシナリオの発生確率の総和が１００％となるように、シナリオを生成する。
【００３５】
図５にシナリオ情報データの一例を示す。シナリオ「０」では、パソコンの日本市場における２００４／９／１の要求量の予測値は１００台であり、その発生確率は４０％である。また、シナリオ「０」はグループＡに所属している。このように、シナリオ情報には、シナリオ番号、製品・市場・日別の要求量の予測量、発生確率、所属するグループを定義する。
【００３６】
なお、グループとは需要変動リスクの最小化を行う単位のことである。図５に示した例の場合、グループＡにはシナリオ「０」とシナリオ「４」が所属しており、シナリオ「１」、「２」、「３」にはグループが定義されていない。この場合、グループＡでは、シナリオ「０」単独またはシナリオ「４」単独の需要変動リスクが大きくなるとしても、シナリオ「０」とシナリオ「４」の需要変動リスクを足し合わせた値が最小となるような生産量を算出する。グループ定義のないシナリオは、そのシナリオ単独で需要変動リスクを最小化する。また例えば、パソコンの日本市場における２００４／９／１〜２００４／９／３０の要求量推移を定義する場合や、パソコンの２００４／９／１における日本市場と米国市場の要求量を従属関係のある値として定義する場合などに、これらのシナリオを同一のグループとして定義する。
【００３７】
生産計画情報データベース４０５には、生産量算出部４１０により算出した製品・市場・日別（要求日別）の生産量、生産計画の在庫量および欠品量を定義した生産計画情報、生産計画の在庫量および欠品量を用いて算出した経営指標の値、処理中に決定した（もしくは予め与えられる）経営指標の目標値を格納する。さらに、実際の要求量がシナリオの予測量と一致した場合に生産量算出部４１０により算出した生産量だけ生産すると発生する在庫量および欠品量を定義したシナリオ別生産計画情報を格納する。
【００３８】
図６の（ａ）に生産計画情報のデータ例を示す。１行目はパソコンの日本市場における２００４／９／１の計算結果であり、生産量は１６０台、このときの生産計画の欠品量は２４台、在庫量は２４台となっている。
【００３９】
図６の（ｂ）に経営目標情報のデータ例を示す。ここでは、欠品率は１０％の目標値に対して、計算結果では５％となった。
【００４０】
図６の（ｃ）にシナリオ別生産計画情報のデータ例を示す。シナリオ「０」はパソコンの日本市場における２００４／９／１の予測値であり、計算結果に従って１６０台の生産を行えば１０台の欠品が発生する。
【００４１】
このように、生産計画情報データベース４０５には、生産量算出部４１０により算出した生産量３０９だけでなく、生産量３０９を用いて算出した経営指標の値や、シナリオ別に発生しうる欠品量や在庫量など、ＧＵＩ４１１にて表示するデータも格納する。
【００４２】
製品ライフサイクル情報データベース４０６には、製品の発売開始日以降に販売終了へ至る販売量推移の予測値である製品ライフサイクル情報と、製品ライフサイクルを時間軸で複数の領域に分割する範囲を指定した製品ライフサイクル分割情報と、製品ライフサイクルの分割領域別に製品ライフサイクルの傾き（指定期間の販売予測量の単位期間当たりの変化量）、生産量算出に用いるアルゴリズム、および経営指標の目標値を定義した製品ライフサイクル分割領域情報とを、格納する。
【００４３】
図７に製品ライフサイクル分割情報のデータ例を、図８に製品ライフサイクル分割領域情報のデータ例を示す。
【００４４】
図７の１行目は、日本市場におけるパソコンのライフサイクル第１領域の開始日が販売開始日であり、終了日が販売開始日から１０日後であることを示している。製品ライフサイクルの時間軸は販売開始日を１とした通産日で表しており、ライフサイクルの各領域の開始日と終了日は通産日で定義する。
【００４５】
図８の１行目は、パソコンの日本市場における製品ライフサイクル第１領域に属する情報であり、この領域における販売量の傾きは２０個／日以上であり、生産量３０９を算出するために用いるアルゴリズムは需要変動入力型生産計画生成方法である。また、需要変動入力型生産計画生成方法にて生産量を算出する際には、経営指標の目標値として欠品率０％、在庫回転率１回転を使用する。２行目はパソコンの日本市場における製品ライフサイクル第２領域に対する情報であり、この領域における販売量の傾きは−２０個／日以上、１９個／日以下である。この領域で生産量３０９を算出する際には、安全在庫加算型生産計画方法を採用し、経営指標の目標値として欠品率０％、在庫回転率５回転を使用する。３行目はパソコンの日本市場における製品ライフサイクル第３領域に対する情報であり、この領域における販売量の傾きは−１９個／日以下であり、この領域で生産量３０９を算出する際には、需要変動入力型生産計画生成方法を採用し、経営指標の目標値として欠品率４０％、在庫回転率１０回転を使用する。
【００４６】
製品ライフサイクルの傾きの範囲である製品ライフサイクルの分割領域は、傾きが大きく変わる箇所を各分割領域の区切りとして適宜の数に分割される。そして、本発明では、分割領域内の傾きが大きい領域である製品ライフサイクルの立上げ領域や衰退領域などのように、将来の要求量の増減推移と過去の販売実績量の増減推移が大きく異なる不安定領域に対しては、生産量３０９を算出するために用いるアルゴリズムとして需要変動入力型生産計画生成方法を採用して、在庫や欠品を可及的に防止できるようにしている。また、分割領域内の傾きが小さい領域である製品ライフサイクルの成熟領域のように、将来の要求量の増減推移と過去の販売実績量の増減推移が類似する安定領域に対しては、生産量３０９を算出するために用いるアルゴリズムとして安全在庫加算型生産計画方法を採用して、適切な安全在庫量を保持できる生産量３０９を算出するようにしている。
【００４７】
続いて、本発明の需要変動リスク最小生産計画生成方法による処理の流れを、図９を用いて説明する。
【００４８】
需要変動リスク最小生産計画システム２０３が起動すると、データ読込み部４０７は、需要予測情報データベース４０１、製品ライフサイクル情報データベース４０６に入力されているデータ（需要予測情報９０１、製品ライフサイクル情報９０２）を読み込む（ステップＳ９０１）。
【００４９】
データ読み込み後、需要予測情報９０１から製品ライフサイクル特定部４０８が、製品・市場別に販売推移の傾き９０３を算出する。販売推移の傾き９０３は、例えば、過去１週間前から将来１週間後までのような予め定められた期間を対象として、横軸に日、縦軸に、過去日については販売実績量、未来日については販売予測量（需要予測量）をとったグラフを作成し、最小二乗法により算出する（Ｓ９０２）。
【００５０】
次に、製品ライフサイクル特定部４０８にて、製品・市場別に製品ライフサイクルにおける現在の位置を特定する。製品ライフサイクル特定部４０８では、製品ライフサイクル情報９０２に定められた製品・市場別のライフサイクル分割領域を１つ選択する。選択した分割領域の傾きと販売推移の傾き９０３とを比較し、販売推移の傾き９０３が選択した分割領域の傾きの範疇に含まれない場合は、さらに他の分割領域を選択する。販売推移の傾き９０３が分割領域の傾きの範疇に含まれる場合は、現在選択している領域を販売推移領域９０４として決定する（Ｓ９０５）。
【００５１】
販売推移領域９０４を特定した後、生産量算出アルゴリズム決定部４０９では、製品ライフサイクル情報９０２の販売推移領域９０４に定義された生産量算出アルゴリズムを特定し、生産量３０９の算出に用いるアルゴリズムを決定する（Ｓ９０６）。
【００５２】
あわせて、製品ライフサイクル情報９０２の販売推移領域９０４に定義された経営指標目標値９０５を特定し（Ｓ９０７）、経営目標情報データベース４０２へ出力する。また、経営指標目標値９０５だけでなく、生産量３０９を算出するアルゴリズムに特有のパラメータを算出する。図９の例では、生産量３０９を算出するアルゴリズムとして安全在庫加算型生産計画生成方法を採用する場合には（Ｓ９０８でＹｅｓの場合には）、需要予測情報９０１を用いて、一般的な算出式に従って安全在庫量を算出する（Ｓ９１１）。
【００５３】
その後、生産量算出部４０９において、ステップＳ９０６で決定したアルゴリズムを用いて生産量を算出する（Ｓ９０９）。生産量を算出する場合には、予め生産量算出部４１０に登録されたアルゴリズムに従って生産量を算出する。生産量算出部４０９では、生産量算出後、生産計画情報９０６を生産計画情報データベース４０５に登録する。
【００５４】
ステップＳ９０９の後、ＧＵＩ４１１では、生産量算出部４１０により算出した生産計画情報９０６を、外部出力装置１０４に出力する（ステップＳ９１０）。
【００５５】
図１０に計算結果を表形式で表示した例を示す。図１０の左側の表には、生産量算出部４１０により算出した製品・市場別の生産量を表示している。一方、右側の表には、実際の要求量がシナリオの予測量と一致した場合に、生産量算出部４１０により算出した生産量だけ生産した場合の在庫量および欠品量、経営指標の値（在庫回転率および欠品率）と、これに併せて前記した図５のシナリオの発生確率とを、表示している。１行目の結果は、生産量算出ステップＳ９０９により算出したＰＣの日本市場における２００４／９／１の生産量が１６０台であることを示しており、予測量が１００台となる発生確率４０％のシナリオに対しては６０台の在庫、予測量が２００台となる発生確率６０％のシナリオに対しては、４０台の欠品が発生する。
【００５６】
このように、算出した製品・市場・日別の生産量と、シナリオ別の在庫量および欠品量と、シナリオ別の在庫回転率および欠品率（経営指標の値）とを、一覧として表示してもよく、また、別々の表として表示してもよい。また、縦軸に生産量、横軸に日をとったグラフとして、製品・市場別の生産量、シナリオ別の在庫量および欠品量、シナリオ別の在庫回転率および欠品率の時系列推移を表示してもよい。
【００５７】
次に、本発明の需要変動リスク最小生産計画システム２０３で使用する需要変動入力型生産計画生成部４１０ａの処理について説明する。
【００５８】
図１１は、需要変動入力型生産計画生成部４１０ａの機能構成を示す図である。需要変動入力型生産計画生成部４１０ａは、データ読込み部１１０１、シナリオ情報生成部１１０２、モデル生成部１１０３、最適化計算部１１０４、表示データ算出部１１０５の、５つの処理機能部を有している。
【００５９】
モデル生成部１１０３には、生産量３０９を算出するために使用するモデルの情報が登録されている。ここで、モデルとは、生産量３０９を算出するための、手順や計算式をもつひながた（アルゴリズム）を定めたものである。従来のモデル例を図１２の（ａ）に、本発明のモデル例を図１２の（ｂ）に、それぞれ示す。
【００６０】
従来の生産計画方法では、製品・市場・日別ごとに１つの要求量のみを考え、それが１００％実現すると仮定して、生産量を算出する。算出した生産量が要求量に満たなければ欠品、生産量が要求量を超えれば在庫になると仮定し、欠品量と在庫量を決定する。欠品量と在庫量を用いて経営指標の値を算出し、経営指標値の目標達成率を最大にする生産量を決定する。図１２の（ａ）に示した例では、９／１の製品Ａの要求量は１６０台であり、計算した結果、生産量は１６０台であったとする。要求量に対する生産量の過不足はないため、欠品量および在庫量ともに０台である。また、ここでは、経営指標として欠品率と在庫回転率を採用しており、欠品率は欠品量を要求量で除し１００を乗じて算出し、在庫回転率は在庫量を要求量で除し１００を乗じて算出する。したがって、本例では欠品率および在庫回転率ともに０％となる。
【００６１】
一方、本発明では、製品・市場・日別ごとに、発生確率が１００％以下であり、かつ、全ての発生確率を足し合わせると１００％となる、複数の要求量とその発生確率（複数のシナリオ）を想定するようにしている。このため、いずれか１つの要求量のみについて欠品量および在庫量を算出しただけでは、他の要求量に対する欠品量および在庫量を算出することはできない。そこで、各々の発生確率に対して欠品量および在庫量を算出し、この値に発生確率を乗じて全ての発生確率に対して足し合わせることで、生産計画の欠品量および在庫量を算出する（つまり、発生確率１００％で評価できるようにする）。そして、求めた生産計画の欠品量と在庫量を用いて経営指標の値を算出し、経営指標値の目標達成率を最大にする生産量を決定する。なお、本発明では需要変動リスクを最小化するとは、経営指標値の目標達成率を最大化することを指す。図１２の（ｂ）に示した例では、９／１の製品Ａの要求量は発生確率４０％で１００台、６０％で２００台であり、生産計画の要求量は１６０台である。計算した結果、生産量は１６０台であったとする。１６０台生産して実際には１００台の要求があった場合には在庫量６０台、２００台の要求があった場合には欠品量４０台となり、生産計画の欠品量および在庫量はともに２４台である。また、経営指標として欠品率と在庫回転率を採用しており、欠品率は生産計画の欠品量を要求量で除し１００を乗じて算出し、在庫回転率は生産計画の在庫量を要求量で除し１００を乗じて算出する。したがって、本例では欠品率および在庫回転率はともに１５％となる。
【００６２】
このように、従来のモデルでは要求量が１００％で実現すると仮定していたために欠品率および在庫回転率ともに０％とみなしていたところを、発生確率が１００％以下でかつ全ての発生確率を足し合わせると１００％となる、複数の要求量を想定することにより（つまり、欠品が発生する要求量のシナリオと、在庫が発生する要求量のシナリオとを、含むようにして、欠品量と在庫量のトレードオフの関係を評価できるようにすることで）、いずれかの要求量が実現した場合に発生し得る欠品率および在庫回転率を評価（すなわち、経営指標の値を評価）することができ（つまり、欠品率と在庫回転率のトレードオフの関係を定量的に評価することができ）、この値による目標達成率を最大化することで、需要変動リスクを最小化した生産計画を算出することができる。
【００６３】
なお、上述したモデルの情報は、最適化計算に用いる最適化アルゴリズムに適した形式で保存する。例えば、最適化アルゴリズムに線形計画法を使用する場合には生産量や経営指標の算出式を線形方程式で記述し、非線形計画法を使用する場合には生産量や経営指標の算出式を非線形方程式で記述する。
【００６４】
次に、本発明の需要変動入力型生産計画生成部４１０ａによる処理の流れを、図１３を用いて説明する。
【００６５】
需要変動入力型生産計画生成部４１０ａが起動すると、データ読込み部１１０１は、拠点情報データベース４０３に入力されているデータ（拠点情報１３０１）を読み込む（ステップＳ１３０１）。需要変動入力型生産計画生成部４１０ａでは、需要予測データは需要変動リスク最小化生産計画生成システムで読み込んだデータ９０１を、経営目標データは需要変動リスク最小化生産計画生成システム２０３で決定した値（経営指標目標値９０５）を使用する。
【００６６】
データ読み込み後、需要予測データ９０１、特に、需要予測システム２０２が算出した要求量の予測値３０３と、受注情報（計画時点の注文実績）および過去の需要予測実績とから、シナリオ情報生成部１１０２が、シナリオ情報１３０２を生成する（ステップＳ１３０２）。シナリオ情報１３０２は、需要予測システム２０２の予測精度を需要予測システム２０２が算出した要求量の予測値３０３の発生確率とし、さらに残りの発生確率は、需要予測システム２０２が算出した要求量の予測値３０３に誤差量を足した要求量および引いた要求量へ、適宜に配分する。また、過去の需要予測実績からグループ化するべきシナリオを特定し、グループ情報を追加する。
【００６７】
次に、モデル生成部１１０３において、予め登録された最適化計算用のモデル情報１３０３に入力データをマッピングして、最適化計算用の入力データ１３０４を作成する（ステップＳ１３０３）。一例として、本発明に線形計画法を適用した場合には、登録されている線形方程式の所定の係数にシナリオ情報データ１３０２、拠点情報データ１３０１、経営目標データ（経営指標目標値９０５）を代入することで、最適化計算用の入力データ１３０４を生成する。線形計画法以外の最適化アルゴリズムを適用する場合においても、同様である。
【００６８】
最適化計算用の入力データ１３０４を生成した後、最適化計算部１１０４では、最適化計算用の入力データ１３０４を読み込み、経営指標の値による目標達成率を最大化する生産量を、最適化アルゴリズムにより算出する（ステップＳ１３０４）。
【００６９】
最適化アルゴリズムの一例を以下に示す。まず、初期解として生産計画案を１つ作成する。作成した生産計画案の生産量と要求量の差分をとり、生産量が要求量を超える場合は在庫量、生産量が要求量を下回る場合は欠品量として算出する。在庫量および欠品量に発生確率を乗じた値を製品・市場・要求日ごとに足し合わせて、在庫量および欠品量の期待値を算出し、これらを用いて経営指標の値を算出する。次に、現在の生産計画案（つまり、計算して求められた生産量）を少々変えてさらに経営指標の値を改良する生産計画があるかを、シュミレーション計算によって探索する。経営指標の値を改良する生産計画を発見した場合には、この生産計画案について在庫量および欠品量を算出するステップから繰り返す。最終的に経営指標の値を改良する生産計画が見つからなくなった場合、または所定の計算時間を超えた場合には、生産計画算出ループを終了する。
【００７０】
上記の最適化計算ステップＳ１３０４の終了後、モデル生成部１１０３に登録されたモデル情報１３０３へ最適化計算で算出した生産量を代入することにより、経営指標の値を算出する（ステップＳ１３０５）。また、各シナリオに対して要求量と最適化計算で算出した生産量を比較し、生産量の不足を欠品量、余剰を在庫量とする（ステップＳ１３０５）。この他、表示に使用する数値を算出し、生産計画情報データベース４０５へ登録する（ステップＳ１３０５）。
【００７１】
なお、需要変動リスク最小生産計画システム２０３による処理においては、上述したように入力データを読み込んだ後に、一種類のシナリオ情報データ１３０２を生成して生産計画を算出するようにしてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００７２】
【図１】本発明による需要変動リスク最小生産計画生成方法における処理のうちの所定の処理機能を担う、需要変動リスク最小生産計画システムのハードウェア構成の例を示す説明図である。
【図２】本発明が適用される計画立案システムの全体構成例を示す説明図である。
【図３】図２に示した計画立案システムで実行される計画立案業務フローにおける、図２で示した各システムの処理の流れの概要と、主たる入出力データを示す説明図である。
【図４】図２中の需要変動リスク最小生産計画システムの機能構成の例を示す説明図である。
【図５】本発明で取り扱うシナリオ情報のデータ例を示す説明図である。
【図６】本発明で取り扱う生産計画情報、経営目標情報、シナリオ別生産計画情報のデータ例を示す説明図である。
【図７】本発明で取り扱う製品ライフサイクル分割情報のデータ例を示す説明図である。
【図８】本発明で取り扱う製品ライフサイクル分割領域情報のデータ例を示す説明図である。
【図９】図２中の需要変動リスク最小生産計画システムの処理の流れを示す説明図である。
【図１０】本発明により表示されるデータ例を示す説明図である。
【図１１】図４中の需要変動入力型生産計画生成部の機能構成の例を示す説明図である。
【図１２】従来のモデル例による手法と本発明のモデル例による手法とを対比して示す説明図である。
【図１３】図４中の需要変動入力型生産計画生成部の処理の流れを示す説明図である。
【符号の説明】
【００７３】
１０１  ＣＰＵ
１０２  メモリ
１０３  記憶媒体
１０４  外部出力装置
１０５  需要変動リスク最小生産計画システムサーバ（サーバコンピュータ）
１０６  需要変動リスク最小生産計画システムクライアント（クライアントコンピュー
タ）
２０１  基幹システム
２０２  需要予測システム
２０３  需要変動リスク最小生産計画システム
２０４  調達計画システム
２０５  投入計画システム
３０１  販売実績
３０２  キャンペーン情報
３０３  要求量の予測値
３０４  過去の予測精度情報
３０５  製品ライフサイクル情報
３０９  算出した生産量
３１１  資材の発注量
３１２  製品の投入順序
３１３  製品ライフサイクル位置
３１４  適用アルゴリズム
４０１  需要予測情報データベース
４０２  経営目標情報データベース
４０３  拠点情報データベース
４０４  シナリオ情報データベース
４０５  生産計画情報データベース
４０６  製品ライフサイクル情報データベース
４０７  データ読み込み部
４０８  製品ライフサイクル特定部
４０９  生産量算出アルゴリズム決定部
４１０  生産量算出部
４１０ａ  需要変動入力型生産計画生成部
４１０ｂ  安全在庫加算型生産計画生成部
４１１  ＧＵＩ
９０１  需要予測情報
９０２  製品ライフサイクル情報
９０３  販売推移の傾き
９０４  販売推移領域
９０５  経営指標目標値
９０６  生産計画情報
１１０１  データ読込み部
１１０２  シナリオ情報生成部
１１０３  モデル生成部
１１０４  最適化計算部
１１０５  表示データ算出部
１３０１  拠点情報
１３０２  シナリオ情報
１３０３  モデル情報
１３０４  最適化計算入力データ
【図１】
0004812269.tif 000002
【図２】
0004812269.tif 000003
【図３】
0004812269.tif 000004
【図４】
0004812269.tif 000005
【図５】
0004812269.tif 000006
【図６】
0004812269.tif 000007
【図７】
0004812269.tif 000008
【図８】
0004812269.tif 000009
【図９】
0004812269.tif 000010
【図１０】
0004812269.tif 000011
【図１１】
0004812269.tif 000012
【図１２】
0004812269.tif 000013
【図１３】
0004812269.tif 000014