(57)【要約】【課題】ユーザが許容できる範囲内で、且つ短い計算時間でサプライチェーン全体で注文を割り当てる納期回答装置を提供する。【解決手段】  納期回答装置１は、受注データ２１を読み出して、販売拠点、在庫拠点及び各拠点間の輸送に関する最適計算パラメータ２２とを読み出すとともに、販売拠点、在庫拠点及び各拠点間の輸送における保有製品に対して、最適計算パラメータ２２に基づいて評価尺度が最良になる受注データ２１の出荷可能日及び引当拠点を算出し、販売在庫拠点引当日結果２７に記憶する販売在庫拠点最適引当計算手段１２と、製造拠点における保有製品に対して、製造拠点に関する最適計算パラメータ２２に基づいて、出荷可能日が関連づけられていない受注データについて、評価尺度が最良になる受注データ２１の出荷可能日及び引当拠点の識別子を算出し、製造拠点引当日結果３２に記憶する製造拠点最適引当計算手段１３を備える。【選択図】      図１
2005272135.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
顧客によって要求される製品の名前、数量及び希望納期を含む受注データに基づいて、販売拠点、在庫拠点及び製造拠点を少なくとも備えるサプライチェーンネットワークに関して前記受注データを引き当て、納期を算出するためのコンピュータ読みとり可能な納期回答プログラムにおいて、
前記受注データを読み出して、前記製品品目の名前、数量及び希望納期を記憶装置に記憶するステップと、
前記販売拠点、前記在庫拠点、前記製造拠点及び各拠点間の輸送のそれぞれについて、前記受注データの引当の評価尺度を最適計算パラメータとして前記記憶装置に記憶するステップと、
前記販売拠点、前記在庫拠点及び前記製造拠点の各拠点の識別子を少なくとも含むサプライチェーンネットワークデータと、前記販売拠点、前記在庫拠点及び各拠点間の輸送に関する前記最適計算パラメータとを前記記憶装置から読み出すとともに、読み出された前記最適計算パラメータに基づく前記評価尺度が最良になるように、前記販売拠点、前記在庫拠点及び各拠点間の輸送における保有製品に対して前記受注データを引き当て、出荷可能日及び引当拠点の識別子を算出して販売在庫拠点引当日結果として前記記憶装置に記憶するステップと、
前記製造拠点の各拠点の識別子を少なくとも含むサプライチェーンネットワークデータと、前記製造拠点に関する前記最適計算パラメータを前記記憶装置から読み出すとともに、読み出された前記最適計算パラメータに基づく前記評価尺度が最良になるように、前記製造拠点における保有製品に対して前記出荷可能日が関連づけられていない受注データを引き当て、出荷可能日及び引当拠点の識別子を算出して製造拠点引当日結果として前記記憶装置に記憶するステップと、
前記記憶装置から前記販売在庫拠点引当日結果及び前記製造拠点引当日結果を読み出し、前記受注データ毎の出荷可能日に基づく信号を生成するステップ
とをコンピュータに実行させることを特徴とする納期回答プログラム。
【請求項２】
前記最適計算パラメータとして記憶装置に記憶するステップは、前記受注データを引き当てる際に必ず遵守する制約条件を、更に前記最適計算パラメータとして前記記憶装置に記憶させ、
前記販売在庫拠点引当日結果として前記記憶装置に記憶するステップは、更に前記制約条件を満たすように、前記受注データを引き当て、
前記製造拠点引当日結果として前記記憶装置に記憶するステップは、更に前記制約条件を満たすように、前記受注データを引き当てる
ことを特徴とする請求項１に記載のコンピュータ読みとり可能な納期回答プログラム。
【請求項３】
前記製造拠点引当日結果として前記記憶装置に記憶するステップは、更に、新たに出された製造指示に基づく前記製造拠点毎の製品着工計画及び前記製造拠点毎の製造可能数量を前記記憶装置から読み出させ、前記最適計算パラメータに基づく前記評価尺度が最良になるように、将来製造される製品に対して前記出荷可能日が関連づけられていない受注データを引き当てる
ことを特徴とする請求項１に記載の納期回答プログラム。
【請求項４】
前記販売在庫拠点引当日結果として記憶装置に記憶するステップは、更に、
前記製造拠点から前記在庫拠点又は前記販売拠点への輸送計画を含む輸送情報と、前記製造拠点からの輸送に係る最適計算パラメータを前記記憶装置から読み出し、読み出された前記最適計算パラメータに基づく前記評価尺度が最良になるように、前記販売在庫拠点引当日結果において前記出荷可能日が関連づけられていない受注データを前記製造拠点に対して引き当て、引当製造拠点の識別子を算出するステップを備え、
前記製造拠点引当日結果として前記記憶装置に記憶するステップは、
前記製造拠点の各拠点の識別子を少なくとも含むサプライチェーンネットワークデータと、前記製造拠点に関する前記最適計算パラメータを前記記憶装置から読み出すとともに、読み出された前記最適計算パラメータに基づく前記評価尺度が最良になるように、前記出荷可能日が関連づけられていない受注データを前記引当製造拠点における保有製品に対して引き当て、出荷可能日を算出して製造拠点引当日結果として前記記憶装置に記憶するステップである
ことを特徴とする請求項１に記載の納期回答プログラム。
【請求項５】
顧客によって要求される製品の名前、数量及び希望納期を含む受注データに基づいて、販売拠点、在庫拠点及び製造拠点を少なくとも備えるサプライチェーンネットワークに関して前記受注データを引き当て、納期を算出する納期回答装置において、
前記販売拠点、前記在庫拠点、前記製造拠点及び各拠点間の輸送のそれぞれについて、前記受注データの引当の評価尺度を最適計算パラメータとして記憶装置に記憶する手段と、
前記製品品目の名前、数量及び希望納期を含む受注データを読み出して、前記販売拠点、前記在庫拠点及び前記製造拠点の各拠点の識別子を少なくとも含むサプライチェーンネットワークデータと、前記販売拠点、前記在庫拠点及び各拠点間の輸送に関する前記最適計算パラメータとを前記記憶装置から読み出すとともに、読み出された前記最適計算パラメータに基づく前記評価尺度が最良になるように、前記販売拠点、前記在庫拠点及び各拠点間の輸送における保有製品に対して前記受注データを引き当て、出荷可能日及び引当拠点の識別子を算出して販売在庫拠点引当日結果として前記記憶装置に記憶する販売在庫拠点最適引当計算手段と、
前記製造拠点の各拠点の識別子を少なくとも含むサプライチェーンネットワークデータと、前記製造拠点に関する前記最適計算パラメータを前記記憶装置から読み出すとともに、読み出された前記最適計算パラメータに基づく前記評価尺度が最良になるように、前記製造拠点における保有製品に対して前記出荷可能日が関連づけられていない受注データを引き当て、出荷可能日及び引当拠点の識別子を算出して製造拠点引当日結果として前記記憶装置に記憶する製造拠点最適引当計算手段と、
前記記憶装置から前記販売在庫拠点引当日結果及び前記製造拠点引当日結果を読み出し、前記受注データ毎の出荷可能日に基づく信号を生成する納期回答手段
とを備えることを特徴とする納期回答装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、販売拠点、在庫拠点及び製造拠点を少なくとも備えるサプライチェーンネットワークにおいて、受注データを引き当て、納期を回答する納期回答プログラム及び納期回答装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
製品の流通に係るサプライチェーンネットワークは、製品を製造する製造拠点、製品を販売する販売拠点、製造拠点から出荷された製品を一時的に保管し販売拠点へ出荷する在庫拠点を備える。
【０００３】
例えば、サプライチェーンネットワークとしては、図１７に示すものがある。ここでは、販売拠点としてＳ１、Ｓ２、Ｓ３及びＳ４、在庫拠点としてＷ１及びＷ２、製造拠点としてＭ１、Ｍ２及びＭ３の拠点を備えている。又、各拠点間では、製造拠点Ｍ１からは在庫拠点Ｗ１及びＷ２へ製造拠点Ｍ１の製品在庫が輸送され、一方在庫拠点Ｗ１からは、Ｓ１、Ｓ２及びＳ３へ在庫拠点Ｗ１の製品在庫が輸送される。又、製造拠点Ｍ３からは在庫拠点Ｗ２と販売拠点Ｓ４へ製造拠点Ｍ３の製品在庫が輸送される。
【０００４】
顧客から、製品の名前、数量、希望納期などが指定された受注を受けると、図１７に示したようなサプライチェーンネットワーク上の製品を受注データに引き当て、製品の納期を顧客に回答する。ここで引当とは、顧客の注文を製品又は生産計画に関連づけることである。この受注データの引き当てにおいては、以下の方法がある。
【０００５】
（１）販売拠点、在庫拠点及び製造拠点にある製品在庫を出荷
（２）各拠点間を輸送している製品在庫を出荷
（３）製造拠点で生産した製品或いはこれから生産する製品を出荷
ここで、各拠点間の輸送とは、製造拠点から在庫拠点又は販売拠点への輸送、在庫拠点から販売拠点の輸送である。
【０００６】
従来、製造拠点においては、顧客からの注文を製造拠点の製品在庫又は生産計画に引き当てるために、座席予約方式と呼ばれる受注引当ロジックを用いる。この座席予約方式ではまず、生産計画や部品の在庫状況、調達状況などを考慮して、いつ、いくつの製品が製造可能かを示す製造可能枠を予め計算する。顧客から注文が入ると、注文を製造可能枠に引き当て、製品の出荷予定日を計算して納期を回答する。顧客からの注文を、いつの製造可能枠にいくつ割り当てるかは、例えば、注文順に予約する方法が挙げられる。更に、最適化技術を用いて希望納期遵守率、在庫滞留日数や生産標準化を同時考慮して最適化して決める方法がある（例えば特許文献１（２００２年１１月８日出願））。
【０００７】
一方、販売拠点、在庫拠点、製造拠点を網羅するサプライチェーンネットワーク全体に対しては、未だ長年の勘や経験則、予め決められた所定のルールに従って引当処理を行い、受注引当及び納期回答結果を得ている。ここで予め決められたルールの一例として、特許文献２では、販売形態に応じて販売会社からの注文に優先順位を設けることが記載されている。この特許文献２においては、この優先順位に従って、製品在庫又は製品計画に注文を引き当て、顧客への納期回答と生産計画の策定を行う。
【特許文献１】特願２００２−３２５１２３
【特許文献２】特開２００３−４４１１７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
この様に従来の引当処理においては、サプライチェーンネットワーク内に点在する各拠点における製品在庫や生産計画に従って製造される製品の全てについて引当を行うため、例えば計算機を用いた方法であると、一晩かかっても一つの答えしか算出されない場合が頻発するなど、処理時間に膨大な時間を要していた。
【０００９】
又、近年の計算機能力の飛躍的な向上に伴い、数理計画法などの最適化技術などを用いて顧客からの注文を引き当てることにより納期を回答する方法も考えられている。この最適化技術を用いた方法においては、製造拠点限定の手法であったり、サプライチェーンネットワーク全体を扱う場合には計算時間に一晩を要したりする問題がある。
【００１０】
しかし、一晩係って一つの計算結果を得たとしても、その計算結果に満足できないことが多い。そのとき、計画者が試行錯誤で最適化の条件などを変えながら満足できる答えを導き出す場合がある。又、顧客への納期回答や製造拠点の生産計画策定といった業務においては、顧客の都合や、需要情報や製造基準情報などの入力情報が不正確であったり変動が激しい場合もある。この様に、数時間以上の時間をかけて一つの答えを出していると、業務効率が著しく低下し、顧客へ納期回答するまで長時間要してしまい、顧客満足度を下げる結果になってしまう。
【００１１】
上記問題点を鑑み、本発明の目的は、ユーザが許容できる範囲内で、且つ短い計算時間でサプライチェーン全体で注文を割り当てることのできる納期回答プログラム及び納期回答装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
上記課題を解決するために、本発明の第１の特徴は、顧客によって要求される製品の名前、数量及び希望納期を含む受注データに基づいて、販売拠点、在庫拠点及び製造拠点を少なくとも備えるサプライチェーンネットワークに関して受注データを引き当て、納期を算出するコンピュータ読みとり可能な納期回答プログラムに関する。即ち、本発明の第１の特徴に係る納期回答プログラムは、受注データを読み出して、製品品目の名前、数量及び希望納期を記憶装置に記憶するステップと、販売拠点、在庫拠点、製造拠点及び各拠点間の輸送のそれぞれについて、受注データの引当の評価尺度を最適計算パラメータとして記憶装置に記憶するステップと、販売拠点、在庫拠点及び製造拠点の各拠点の識別子を少なくとも含むサプライチェーンネットワークデータと、販売拠点、在庫拠点及び各拠点間の輸送に関する最適計算パラメータとを記憶装置から読み出すとともに、読み出された最適計算パラメータに基づく評価尺度が最良になるように、販売拠点、在庫拠点及び各拠点間の輸送における保有製品に対して受注データを引き当て、出荷可能日及び引当拠点の識別子を算出して販売在庫拠点引当日結果として記憶装置に記憶するステップと、製造拠点の各拠点の識別子を少なくとも含むサプライチェーンネットワークデータと、製造拠点に関する最適計算パラメータを記憶装置から読み出すとともに、読み出された最適計算パラメータに基づく評価尺度が最良になるように、製造拠点における保有製品に対して出荷可能日が関連づけられていない受注データを引き当て、出荷可能日及び引当拠点の識別子を算出して製造拠点引当日結果として記憶装置に記憶するステップと、記憶装置から販売在庫拠点引当日結果及び製造拠点引当日結果を読み出し、受注データ毎の出荷可能日に基づく信号を生成するステップとをコンピュータに実行させる。
【００１３】
ここで、評価尺度が例えば費用で表された場合、「評価尺度が最良になる」とは、評価尺度、即ち費用が最小になることを示す。この様に、「評価尺度が最良になる」とは、費用やリスクなど、評価尺度の基準単位に応じて最大又は最小になる状態を示す。
【００１４】
この様に本発明によれば、比較的考慮する要素の少ない、販売拠点、在庫拠点、及び拠点間ネットワークにおいて受注データを引き当てたのち、引き当てられなかった受注データを製造拠点で引き当てるので、引当計算処理に要する時間を短縮することが出来る。更に、販売拠点、在庫拠点、及び拠点間ネットワークにおいて受注データを優先的に引き当てるので、販売拠点や在庫拠点において、保有する在庫数を少なくすることが出来る。
【００１５】
又、最適計算パラメータとして記憶装置に記憶するステップは、受注データを引き当てる際に必ず遵守する制約条件を、更に最適計算パラメータとして記憶装置に記憶させ、販売在庫拠点引当日結果として記憶装置に記憶するステップは、更に制約条件を満たすように、受注データを引き当て、製造拠点引当日結果として記憶装置に記憶するステップは、更に制約条件を満たすように、受注データを引き当てることが好ましい。
【００１６】
これによると、在庫における保有最大個数／最小個数、輸送における手段毎の輸送最大個数／最小個数など、サプライチェーンネットワーク上で必ず遵守しなければならない制約条件を考慮して受注データを引き当てることが出来る。
【００１７】
又、製造拠点引当日結果として記憶装置に記憶するステップは、更に、新たに出された製造指示に基づく製造拠点毎の製品着工計画及び製造拠点毎の製造可能数量を記憶装置から読み出させ、最適計算パラメータに基づく評価尺度が最良になるように、将来製造される製品に対して出荷可能日が関連づけられていない受注データを引き当てることが好ましい。
【００１８】
これによると、製造拠点における在庫のみならず、これから製造できる製品に対しても引き当て出来るので、より多くの受注データを引き当てることが出来る。
【００１９】
又、販売在庫拠点引当日結果として記憶装置に記憶するステップは、更に、製造拠点から在庫拠点又は販売拠点への輸送計画を含む輸送情報と、製造拠点からの輸送に係る最適計算パラメータを記憶装置から読み出し、読み出された最適計算パラメータに基づく評価尺度が最良になるように、販売在庫拠点引当日結果において出荷可能日が関連づけられていない受注データを製造拠点に対して引き当て、引当製造拠点の識別子を算出するステップを備え、製造拠点引当日結果として記憶装置に記憶するステップは、製造拠点の各拠点の識別子を少なくとも含むサプライチェーンネットワークデータと、製造拠点に関する最適計算パラメータを記憶装置から読み出すとともに、読み出された最適計算パラメータに基づく評価尺度が最良になるように、出荷可能日が関連づけられていない受注データを引当製造拠点における保有製品に対して引き当て、出荷可能日を算出して製造拠点引当日結果として記憶装置に記憶するステップであることが好ましい。
【００２０】
これによると、予め引き当てられる製造拠点を決定しているので、製造拠点毎に受注データを引き当てていけば良い。従って、製造拠点においてより少ない制約条件のみを考慮すれば良いので、更に処理時間を短縮することが出来る。更に、他の制約条件も考慮して精度の高い処理を行うことが出来る。
【００２１】
本発明の第２の特徴は、顧客によって要求される製品の名前、数量及び希望納期を含む受注データに基づいて、販売拠点、在庫拠点及び製造拠点を少なくとも備えるサプライチェーンネットワークに関して受注データを引き当て、納期を算出する納期回答装置において、販売拠点、在庫拠点、製造拠点及び各拠点間の輸送のそれぞれについて、受注データの引当の評価尺度を最適計算パラメータとして記憶装置に記憶する手段と、製品品目の名前、数量及び希望納期を含む受注データを読み出して、販売拠点、在庫拠点及び製造拠点の各拠点の識別子を少なくとも含むサプライチェーンネットワークデータと、販売拠点、在庫拠点及び各拠点間の輸送に関する最適計算パラメータとを記憶装置から読み出すとともに、読み出された最適計算パラメータに基づく評価尺度が最良になるように、販売拠点、在庫拠点及び各拠点間の輸送における保有製品に対して受注データを引き当て、出荷可能日及び引当拠点の識別子を算出して販売在庫拠点引当日結果として記憶装置に記憶する販売在庫拠点最適引当計算手段と、製造拠点の各拠点の識別子を少なくとも含むサプライチェーンネットワークデータと、製造拠点に関する最適計算パラメータを記憶装置から読み出すとともに、読み出された最適計算パラメータに基づく評価尺度が最良になるように、製造拠点における保有製品に対して出荷可能日が関連づけられていない受注データを引き当て、出荷可能日及び引当拠点の識別子を算出して製造拠点引当日結果として記憶装置に記憶する製造拠点最適引当計算手段と、記憶装置から販売在庫拠点引当日結果及び製造拠点引当日結果を読み出し、受注データ毎の出荷可能日に基づく信号を生成する納期回答手段とを備える。
【発明の効果】
【００２２】
本発明によれば、ユーザが許容できる範囲内で、且つ短い計算時間でサプライチェーン全体で注文を割り当てることのできる納期回答プログラム及び納期回答装置を提供することが出来る。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２３】
次に、図面を参照して、本発明の実施の形態を説明する。以下の図面の記載において、同一又は類似の部分には同一又は類似の符号を付している。
【００２４】
（最良の実施の形態）
図１を参照して、本発明の最良の実施の形態に係る納期回答装置１を説明する。納期回答装置１は、顧客によって要求される製品の名前、数量及び希望納期を含む受注データに基づいて、販売拠点、在庫拠点及び製造拠点を少なくとも備えるサプライチェーンネットワークにおいて受注データを引き当て、納期を回答する装置である。納期回答装置１は、例えば一般的なコンピュータに納期回答プログラムなどのソフトウェアプログラムがインストールされ、そのソフトウェアプログラムが中央処理制御装置において実行されることにより実現される。
【００２５】
図２に示すように、本発明の最良の実施の形態に係る納期回答装置１は、中央処理制御装置１０１、ＲＯＭ（Read Only Memory）１０２、ＲＡＭ（Random Access Memory）１０３及び入出力インタフェース１０９が、バス１１０を介して接続されている。入出力インタフェース１０９には、入力装置１０４、表示装置１０５、通信制御装置１０６、記憶装置１０７及びリムーバブルディスク１０８が接続されている。
【００２６】
中央処理制御装置１０１は、入力装置１０４からの入力信号に基づいてＲＯＭ１０２から納期回答装置１を起動するためのブートプログラムを読み出して実行し、更に記憶装置１０７に記憶されたオペレーティングシステムを読み出す。更に中央処理制御装置１０１は、入力装置１０４や通信制御装置１０６などの入力信号に基づいて、各種装置の制御を行ったり、ＲＡＭ１０３や記憶装置１０７などに記憶されたプログラム及びデータを読み出してＲＡＭ１０３にロードするとともに、ＲＡＭ１０３から読み出されたプログラムのコマンドに基づいて、データの計算又は加工など、後述する一連の処理を実現する処理装置である。
【００２７】
入力装置１０４は、操作者が各種の操作を入力するキーボード、マウスなどの入力デバイスにより構成されており、操作者の操作に基づいて入力信号を作成し、入出力インタフェース１０９及びバス１１０を介して中央処理制御装置１０１に送信される。表示装置１０５は、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）ディスプレイや液晶ディスプレイなどであり、中央処理制御装置１０１からバス１１０及び入出力インタフェース１０９を介して表示装置１０５において表示させる出力信号を受信し、例えば中央処理制御装置１０１の処理結果などを表示する装置である。通信制御装置１０６は、ＬＡＮカードやモデムなどの装置であり、納期回答装置１をインターネットやＬＡＮなどの通信ネットワークに接続する装置である。通信制御装置１０６を介して通信ネットワークと送受信したデータは入力信号又は出力信号として、入出力インタフェース及びバス１１０を介して中央処理制御装置１０１に送受信される。
【００２８】
記憶装置１０７は磁気ディスク装置であって、中央処理制御装置１０１で実行されるプログラムやデータが記憶されている。リムーバブルディスク１０８は、光ディスクやフレキシブルディスクのことであり、ディスクドライブによって読み書きされた信号は、入出力インタフェース１０９及びバス１１０を介して中央処理制御装置１０１に送受信される。
【００２９】
本発明の最良の実施の形態に係る納期回答装置１の記憶装置１０７には、納期回答プログラムが記憶されるとともに、最適計算パラメータ２２、費用データ２３、サプライチェーンネットワークデータ２４、輸送計画データ２５、在庫データ２６、製造能力データ２８、製造拠点製品在庫データ２９、製造枠データ３０及び部材データ３１が記憶される。又、納期回答プログラムが納期回答装置１の中央処理制御装置１０１に読み込まれ実行されることによって、納期回答手段１１、販売在庫拠点最適引当計算手段１２、製造拠点最適引当計算手段１３及び製造枠生成手段１４が納期回答装置１に実装される。
【００３０】
（納期回答手段）
納期回答手段１１は、顧客から受注すると、その受注データ２１を記憶装置に記憶し、後述する販売在庫拠点最適引当計算手段１２及び製造拠点最適引当計算手段１３で計算された各受注データの引当日から顧客に製品を収めることのできる出荷可能日を回答する手段である。更に、顧客に回答する場合、出荷可能日から顧客の手元に輸送する時間を考慮して納期を回答しても良い。
【００３１】
受注データ２１に保持されている顧客からの注文情報は、顧客からの問合せにより販売担当者が入力するか、又はＥＤＩ（Electronic Data Interchange）などを経由して顧客から通信制御装置１０６を介して入力される。この受注データ２１には、図３に示すように受注データを識別する受注識別子をキーとして顧客が要求する製品品目の名前、数量、希望納期などが指定されるとともに、顧客の名称、住所などの顧客情報や取引状況等に応じた優先度、受注の確定度合いに応じた確定、内示、見込み、引き合いなどの受注の種類、全ての数量をまとめて納めることを要求する完納や、分割して納めることを許す分納などの納入方法、既に納期回答済みの受注データについては前回回答情報などの情報が必要に応じて含まれる。
【００３２】
納期回答手段１１は、具体的には、製品品目の名前、数量及び希望納期を含む受注データ２１を記憶装置１０７に記憶して販売在庫拠点最適引当計算手段１２に送信し、販売在庫拠点最適引当計算手段１２によって記憶装置１０７に記憶させる。次に納期回答手段１１は、販売在庫拠点引当日結果２７と受注データ２１とを読み出し、販売在庫拠点引当日結果２７において全ての受注データ２１に出荷可能日が関連づけられているかを判定し、全ての受注データ２１に出荷可能日が関連づけられていない場合、出荷可能日が関連づけられていない受注データを抽出する。更に納期回答手段１１は、出荷可能日が関連づけられていない受注データを製造拠点最適引当計算手段１３に送信し、販売在庫拠点最適引当計算手段１２によって記憶装置１０７に記憶された販売在庫拠点引当日結果２７と製造拠点最適引当計算手段１３によって記憶装置１０７に記憶された製造拠点引当日結果３２とを読み出し、受注データ毎の出荷可能日に基づく信号を生成して、顧客に通知する。
【００３３】
更に、販売在庫拠点最適引当計算手段１２及び製造拠点最適引当計算手段１３それぞれで計算された製品の納入計画に伴い、輸送計画データ２５、製造能力データ２８の製品着工計画、部材データ３１の部材納入計画なども更新される。
【００３４】
販売在庫拠点最適引当計算手段１２及び製造拠点最適引当計算手段１３は、最適計算パラメータ２２及び費用データ２３を参照して最適計算パラメータ２２の制約条件を遵守して評価尺度が最良になる様に、各拠点の在庫製品、各拠点間の輸送製品、製造拠点での製造予定製品などを各受注データに引き当てる。ここで、評価尺度が例えば費用で表された場合、「評価尺度が最良になる」とは、評価尺度、即ち費用が最小になることを示す。この様に、「評価尺度が最良になる」とは、費用やリスクなど、評価尺度の基準単位に応じて最大又は最小になる状態を示す。
【００３５】
評価尺度を費用で表す場合、販売在庫拠点最適引当計算手段１２及び製造拠点最適引当計算手段１３が費用データ２３を参照して算出される複数の引当パターンそれぞれにかかる費用を算出し、費用を最小に抑えられる引当パターンを選択することにより受注データの引当を最適化し、販売在庫拠点引当日結果２７及び製造拠点引当日結果３２を記憶装置１０７に記憶する。
【００３６】
販売在庫拠点引当日結果２７は、販売在庫拠点最適引当計算手段１２によって引き当てられた結果であって、図４に示すように、販売在庫拠点最適引当計算手段１２で引き当てられた受注データ２１の受注識別子をキーとして、引当先拠点名、引当数量及び引当日が記憶される。引当先拠点名は、後述するサプライチェーンネットワークデータ２４に記憶された販売拠点及び在庫拠点の拠点識別子、或いは拠点間識別子のいずれかに対応する。
【００３７】
製造拠点引当日結果３２は、製造拠点最適引当計算手段１３によって引き当てられた結果であって、図５に示すように、製造拠点最適引当計算手段１３で引き当てられた受注データ２１の受注識別子をキーとして、引当先拠点名、引当数量及び引当日が記憶される。引当先拠点名は、後述するサプライチェーンネットワークデータ２４に記憶された製造拠点の拠点識別子に対応する。
【００３８】
最適計算パラメータ２２は、図６に示すように、販売拠点、在庫拠点、製造拠点及び各拠点間の輸送のそれぞれについて受注データの引き当てのときに用いられる最適化パラメータとなる評価尺度と、受注データを引き当てる際に必ず遵守する制約条件が含まれており、最適計算パラメータ２２は、記憶装置１０７に記憶される。販売在庫拠点最適引当計算手段１２及び製造拠点最適引当計算手段１３は、最適計算パラメータ２２を読み出して、制約条件を満たし、評価尺度が最良になるように、受注データを引き当てる。
【００３９】
図７に示すように評価尺度は、在庫、輸送、納期回答、製造などのサプライチェーンネットワークにおけるアクション毎に算出される。これらのアクションは、製造拠点、製造拠点から在庫拠点の輸送、在庫拠点、在庫拠点から販売拠点の輸送、販売拠点などのサプライチェーンネットワーク上の位置づけに応じて対応づけられている。例えば、在庫は、販売拠点、在庫拠点及び製造拠点のみで考慮されるアクションで、在庫拠点から販売拠点の輸送及び製造拠点から在庫拠点の輸送においては在庫は考慮されない。一方輸送は、製造拠点から在庫拠点の輸送及び在庫拠点から販売拠点の輸送において考慮されるアクションで、製造拠点、在庫拠点、販売拠点において輸送費用は考慮されない。又、納期回答は、販売拠点のみにおいて考慮されるが、製造拠点、製造拠点から在庫拠点の輸送、在庫拠点及び在庫拠点から販売拠点の輸送での引き当てが影響するアクションである。製造費用は、製造拠点においてのみ考慮されるアクションである。又、ここには図示しないが、製造拠点から販売拠点への輸送についても、在庫拠点から販売拠点の輸送及び製造拠点から在庫拠点の輸送と同様に扱う。
【００４０】
又図７に示すように、在庫、輸送、納期回答及び製造などのアクションはそれぞれ制約条件を備え、その制約条件を必ず満たすように実現される。在庫に伴う制約条件は、例えば各拠点で保有できる製品の最大個数及び最小個数などの製品を在庫する保有能力が挙げられる。この保有能力は、在庫倉庫の容量や利用契約などにより決定される。ここで在庫に伴う制約条件は保有できる製品の数を基準に説明しているが、保有に利用できる面積や体積、コンテナ数などを基準としても良い。輸送に伴う制約条件としては、飛行機、貨物列車、トラックなどの輸送手段毎の製品の輸送能力で、一度の輸送で運ぶことのできる最大個数及び最小個数などの製品の輸送能力が挙げられる。この輸送能力は、輸送手段の容量や利用契約などにより決定される。納期回答に伴う制約条件は、顧客に回答済みの納期である。顧客に回答済みの納期は遵守されなければならない。又、製造に伴う制約条件は、製造ラインにおいて単位時間あたりに製作可能な製品数で示される製造ライン能力や、製造拠点で保管或いは納入される部品から製造可能な製品数で示される製造可能力が挙げられる。
【００４１】
又、制約条件には、各拠点から送り出す製品数は、その拠点の在庫数とその拠点へ送られる製品数に等しいことも含まれる。例えば図１７の例では、在庫拠点Ｗ１に１００個の製品在庫があるとする。製造拠点Ｍ１から在庫拠点Ｗ１に８０個、製造拠点Ｍ２から在庫拠点Ｗ１に６０個それぞれ輸送されたとすると、在庫拠点Ｗ１から販売拠点Ｓ１乃至Ｓ３に輸送できる製品数は、１００個＋８０個＋６０個で２４０個となる。
【００４２】
費用データ２３は、サプライチェーンネットワークにおいて製品の製造や在庫などのアクションに要する費用のデータであって、費用データ２３は、記憶装置１０７に記憶される。費用データ２３は、例えば図８に示すように、製造拠点毎の製造費用、拠点毎の在庫費用、部品購入費用、部材在庫費用、拠点間輸送費用、ライン人件費や拠点維持費などの拠点固有費などの項目を備えている。更に、顧客毎、製品毎又は受注毎などで決定される納期違反した場合のペナルティとして支払う費用が含まれても良い。
【００４３】
納期違反した場合のペナルティは、顧客から受注したときの取り決めによって決定され、例えば受注データ２１に納期違反を算出するパラメータが含まれているのが好ましい。納期違反のペナルティは、例えば、遅延した製品数に関わらず納期ペナルティが決定される場合や、納期違反した製品数で算出される場合や納期違反した製品数×遅延日数で算出される場合など、様々なルールによって算出される。
【００４４】
次に、販売在庫拠点最適引当計算手段１２及び製造拠点最適引当計算手段１３について詳細に説明する。
【００４５】
（販売在庫拠点最適引当計算手段）
まず、販売在庫拠点最適引当計算手段１２について説明する。
【００４６】
販売在庫拠点最適引当計算手段１２は、販売拠点、在庫拠点及び製造拠点の各拠点の識別子を少なくとも含むサプライチェーンネットワークデータ２４と、販売拠点、在庫拠点及び各拠点間の輸送に関する最適計算パラメータ２２とを記憶装置１０７から読み出すとともに、読み出された最適計算パラメータ２２の評価尺度が最良になるように、販売拠点、在庫拠点及び各拠点間の輸送における保有製品に対して受注データ２１を引き当て、出荷可能日及び引当拠点の識別子を算出して販売在庫拠点引当日結果２７として記憶装置１０７に記憶する手段である。
【００４７】
サプライチェーンネットワークデータ２４は、対象とするサプライチェーンネットワークの形状に係る情報であって、図９に示すように拠点データと拠点間ネットワークデータを備えている。拠点データは、各拠点を識別する拠点識別子をキーとして、製造拠点、在庫拠点及び販売拠点のいずれかの拠点の種類と位置及び数が記憶されている。拠点間ネットワークデータは、どの発拠点からどの着拠点へどの輸送手段で輸送可能かを表しており、拠点間を識別する拠点間識別子をキーとして、発拠点の発拠点識別子、着拠点の着拠点識別子、輸送時間、輸送手段、容量、輸送単位、輸送頻度、最大積載量などが関連づけられている。拠点間ネットワークデータの発拠点識別子及び着拠点識別子は、拠点データの拠点識別子に対応する。
【００４８】
例えば、図１７に示すようなサプライチェーンネットワークの場合、拠点データとしてＳ１乃至Ｓ４を拠点識別子が販売拠点として、Ｗ１及びＷ２が在庫拠点として、Ｍ１乃至Ｍ３が製造拠点として記憶される。拠点間ネットワークデータには、例えば、在庫拠点Ｗ１から販売拠点Ｓ１へ製品を輸送でき、輸送手段は船又は航空機、輸送時間は船の場合で１週間、航空機の場合で３日といった情報が記憶される。拠点データ及び拠点間ネットワークデータを含むサプライチェーンネットワークデータ２４を参照すると、販売在庫拠点最適引当計算手段１２は、製造拠点又は在庫拠点から販売拠点までの輸送時間などを算出することが出来る。
【００４９】
販売在庫拠点最適引当計算手段１２において引き当てられる販売拠点、在庫拠点及び各拠点間の輸送における保有製品は、在庫データ２６に記憶されている。在庫データ２６は、図１０に示すように、販売拠点の識別子毎の製品在庫数を示した販売拠点製品在庫データ、在庫拠点の識別子毎の製品在庫数を示した在庫拠点製品在庫データ、拠点間の輸送における拠点間識別子毎の製品在庫数を示した積送製品在庫データを備えている。ここで、販売拠点製品在庫及び在庫拠点製品在庫の販売拠点及び在庫拠点の識別子は、サプライチェーンネットワークデータ２４の拠点データの拠点識別子に対応する。積送製品在庫データの拠点間識別子は、拠点間ネットワークデータの拠点間識別子に対応する。
【００５０】
更に販売在庫拠点最適引当計算手段１２は、更に輸送計画データ２５を参照して受注データの出荷可能日を算出しても良い。輸送計画データ２５は、輸送の実施が決まっているか、実施済みの輸送計画の情報が保持されている。在庫データ２６の積送製品在庫データは、輸送計画データ２５の輸送計画に従って輸送される製品数が製品在庫数として扱われる。輸送計画データ２５は図１１に示すように、拠点間識別子をキーとして、航空機、列車、トラックなどの使用予定の輸送手段、発着日、輸送数量などが記憶されている。輸送計画データ２５の拠点間識別子は、サプライチェーンネットワークデータ２４の拠点間ネットワークデータの拠点間識別子に対応する。
【００５１】
販売在庫拠点最適引当計算手段１２は、サプライチェーンネットワークデータ２４、輸送計画データ２５、在庫データ２６などを読み出して、出荷可能日及び引当拠点の識別子を算出し、販売在庫拠点引当日結果２７として記憶装置１０７に記憶する。又、販売在庫拠点最適引当計算手段１２は、例えば費用データ２３を読み出して評価尺度を費用に換算することにより、複数の引当パターンそれぞれにかかる費用を算出し、費用を最小に抑えられる引当パターンを選択することにより受注データの引当を最適化し、販売在庫拠点引当日結果２７を記憶装置１０７に記憶する。
【００５２】
引当計算では、最適計算パラメータ２２を読み出して、制約条件を遵守し、評価尺度が最良になる様に受注データ２１を各製品在庫に引き当て、線形計画法又は混合整数計画法などを用いて、各製品在庫の引当の最適値を算出する。
【００５３】
線形計画法は、決めるべき数量を決定変数として定義し、この決定変数を用いて書かれた一次等式又は一次不等式の制約条件のもとで、決定変数に関する一次式の評価尺度を最大又は最小にする決定変数の最適値を算出する方法である。例えば、評価尺度が費用で示される場合、評価尺度を最小にする決定変数の最適値を算出する。決定変数だけが実数だけで構成されている場合は線形計画法を用い、決定変数に整数変数が含まれる場合、混合整数計画法を用いる。評価尺度が複数存在するときには、係数を用いて線形和を求め、一つの評価尺度に変換する。
【００５４】
（製造拠点最適引当計算手段）
次に、製造拠点最適引当計算手段１３について説明する。  
製造拠点最適引当計算手段１３は、製造拠点の各拠点の識別子を少なくとも含むサプライチェーンネットワークデータ２４と、製造拠点に関する最適計算パラメータ２２を記憶装置１０７から読み出すとともに、読み出された最適計算パラメータ２２に基づく評価尺度が最良になるように、製造拠点における保有製品に対して出荷可能日が関連づけられていない受注データ２１を引き当て、出荷可能日及び引当拠点の識別子を算出して製造拠点引当日結果３２として記憶装置１０７に記憶する手段である。このとき更に、最適計算パラメータ２２に含まれる制約条件を満たすように受注データ２１を引き当てるのが好ましい。
【００５５】
本発明の最良の実施の形態に係る製造拠点最適引当計算手段１３は、更に、製造拠点から在庫拠点又は販売拠点までの輸送に係る最適計算パラメータ２２を記憶装置１０７から読み出し、輸送に係る制約条件を満たし、評価尺度が最良になるように製造拠点における出荷可能日と引当拠点の識別子を算出するのが好ましい。
【００５６】
製造拠点最適引当計算手段１３は、記憶装置１０７から図９を参照して説明したサプライチェーンネットワークデータ２４を読み出し、サプライチェーンネットワークデータ２４の拠点データのうち、拠点の種類が製造拠点になっている拠点データを抽出する。
【００５７】
製造拠点最適引当計算手段１３において引き当てられる製造拠点における保有製品は、製造拠点製品在庫データ２９に記憶されている。製造拠点製品在庫データ２９は、図１２に示すように、製造拠点の識別子毎の製品在庫数を備えている。ここで、製造拠点識別子は、サプライチェーンネットワークデータ２４の拠点データの拠点識別子に対応する。
【００５８】
更に、製造拠点最適引当計算手段１３は、新たに出された製造指示に基づく製造拠点毎の製品着工計画を含む製造能力データ２８及び製造拠点毎の製造可能数量である製造枠データ３０を記憶装置１０７から読み出して、最適計算パラメータ２２に基づく評価尺度が最良になるように、将来製造される製品に対して出荷可能日が関連づけられていない受注データを引き当て、出荷可能日及び引当拠点の識別子を算出する。
【００５９】
製造能力データ２８は、図１３に示すように、製造データ、製造ラインデータ、製品着工計画を備えている。
【００６０】
製造データは、製造拠点識別子をキーとして、製造リードタイム、出荷リードタイム、ロット数、製品毎の最小製造数量、などの製造に関する情報が記憶されている。製造ラインデータは、製造拠点識別子と製造ライン名をキーとして、製造ラインの保有工数、ロット数、最小製造数量、歩留りなどの情報が記憶されている。製品着工計画は、製造ラインに対して既に指示が済んでいる着工計画を保持する。着工計画には、顧客の希望納期から出荷リードタイムや製造リードタイムの期間を考慮して、顧客の希望納期に間に合うような着工計画に注文を引き当てる。製品着工計画は、製造拠点識別子をキーとして、製品の品目名、生産予定日、数量が関連づけられている。
【００６１】
図１４に示すように製造枠データ３０は、製造拠点識別子をキーとして、製造可能数量、製造予定時期、製造の前倒し／後ろ倒し期間とそれに伴う費用などを含む製造可能枠とが記憶されている。この製造可能枠は、製造枠生成手段１４によって算出され、部材の供給可能な時期と数量などが記憶された部材データ３１を読み出して、「４週先に製品Ａを１００台製造できる」などの製品をいつ、いくつ製造可能かを表す生産座席枠である。
【００６２】
図１５に示すように部材データ３１は、部材納入計画、部材在庫データ及び製品構成データを備えている。部材納入計画は、サプライヤからの部材の提供計画であって、部材コードをキーとして、その部材の納入予定日や数量が記憶されている。部材在庫データは、製造拠点が保有している部材の在庫数量を保持しており、部材コードと在庫保持拠点をキーとして、部材の在庫数量が記憶されている。部材構成データは、製品の品目コードをキーとして、使用する部材コード及び使用数量の組合せが記憶される。この使用する部材コードは、部材納入計画及び部材在庫データの部材コードに対応する。
【００６３】
製造枠生成手段１４は、部材データ３１の部材納入計画と部材在庫データとから、週又は日単位など所定の単位毎に使用可能な部材数を調べる。更に製造枠生成手段は、部品構成データから、使用可能な部材からどの製品がいくつ製造可能かを算出する。この際、複数の製品に使用可能な共通部材も考えられるため、製造可能な製品は複数考えられ、どの製品が製造されるかは、製品の販売戦略、利益率、需要予測などによって決定される。
【００６４】
製造拠点最適引当計算手段１３の引当計算は、販売在庫拠点最適引当計算手段１２と同様に、最適計算パラメータ２２を読み出して、制約条件を遵守し、評価尺度が最良になる様に受注データ２１を各製品在庫に引き当て、線形計画法又は混合整数計画法などを用いて、各製品在庫の引当の最適値を算出する。
【００６５】
本発明の最良の実施の形態に係る納期回答装置１によると、サプライチェーンネットワークを構成する販売拠点、在庫拠点、製造拠点の各拠点が保有する製品在庫、各拠点間を輸送される製品、製造拠点の製造能力や部材納入計画などの製造資源を考慮し、顧客からの希望納期を極力満たした出荷可能日を回答することが出来る。更に、製造拠点の生産性を維持するため、生産負荷が平準化された生産計画、販売拠点や在庫拠点の在庫を適正にした在庫計画、複数の輸送手段や輸送単位を考慮して輸送効率の良い輸送計画を策定することが出来る。
【００６６】
又、従来の様にサプライチェーン全体を網羅して受注データの割当を処理しようとすると、これらの処理に必要な入力情報、制約条件が膨大な数になってしまう。従って、サプライチェーン全体を一度に処理しようとすると、計算効率が悪くなるので、ある程度の全体最適性を損なわない範囲内で二つに計算処理を分割し、ユーザが許容できる時間内に処理が出来るようにする。
【００６７】
具体的には、まず、拠点間の輸送時間と輸送制約を考慮し、顧客からの受注データを販売拠点と在庫拠点の製品在庫、拠点間を輸送中の積送在庫に引き当てる。次に引当できなかった注文について、製造拠点の製品在庫や生産計画に引き当てる。この様に、販売在庫拠点最適引当計算手段による在庫拠点、販売拠点及び拠点間の輸送での計算処理と、製造拠点最適引当計算手段１３による製造拠点での計算処理とに分割することにより、まず、比較的考慮する制約が少ない販売拠点、在庫拠点及び各拠点間の在庫に受注データを引き当て、ここで引き当て出来なかった受注データについてのみ、製造ライン能力や部材の供給能力及び製造可能枠などの比較的考慮する制約条件の多い製造拠点への引き当てを実行することにより、一度に計算する計算量を減少させることが出来る。
【００６８】
これにより、例えば従来のような最適化技術を用いて一晩かけて計算するシステムに比べて、ユーザが許容できる時間内に計算処理し、顧客への納期回答時間、製造拠点の生産計画策定期間、拠点間の輸送計画策定期間を短くすることが出来る。
【００６９】
又、販売在庫拠点最適引当計算手段１２と製造拠点最適引当計算手段１３は、予め定めた希望納期遵守率や在庫滞留日数を評価尺度として、予め定められた制約条件を満たす最適計算を実施する。販売在庫拠点最適引当計算手段１２と製造拠点最適引当計算手段１３と二つに分割して処理することにより、販売拠点や在庫拠点の製品在庫を優先的に引き当てて、引き当たらなかった注文のみを製造拠点に引き当てるので、部分最適に陥ることなく、計算効率を向上させることが出来る。
【００７０】
更に、従来はサプライチェーン全体を一つの計算処理で計算していたため、計算機の能力などにより考慮する評価尺度や制約条件の種類や数が制限されてしまっていたが、本発明の最良の実施の形態に係る納期回答装置１は、計算処理を販売在庫拠点最適引当計算と製造拠点最適引当計算の二つに分割するので、それぞれの計算で扱う制約条件の種類や数を増やすことが出来、より正確な納期回答を行うことが出来る。
【００７１】
（最良の実施の形態の変形例１）
本発明の最良の実施の形態の変形例１に係る販売在庫拠点最適引当計算手段１２は、在庫拠点及び販売拠点の製品在庫と拠点間の輸送の積送製品在庫で割り当てられなかった受注データ２１について、どの製造拠点に引き当てるかだけを決める。
【００７２】
即ち、販売在庫拠点最適引当計算手段１２は、更に、製造拠点から在庫拠点又は販売拠点への輸送計画データ２５を含む輸送情報と、製造拠点からの輸送に係る最適計算パラメータを記憶装置１０７から読み出し、読み出された最適計算パラメータに基づく評価尺度が最良になるように、販売在庫拠点引当日結果２７において出荷可能日が関連づけられていない受注データを製造拠点に対して引き当て、引当製造拠点の識別子を算出する。このとき、製造拠点からの輸送に伴う制約条件を満たし、製造拠点からの輸送時間、輸送コストなどが最適になるように、引当されるのが好ましい。
【００７３】
一方、製造拠点最適引当計算手段１３は、製造拠点の各拠点の識別子を少なくとも含むサプライチェーンネットワークデータ２４と、製造拠点に関する最適計算パラメータ２２を記憶装置から読み出すとともに、読み出された最適計算パラメータに基づく評価尺度が最良になるように、出荷可能日が関連づけられていない受注データ２１を引当製造拠点における保有製品に対して引き当て、出荷可能日を算出して製造拠点引当日結果３２として記憶装置１０７に記憶する。更に製造拠点最適引当計算手段１３は、新たに出された製造指示に基づく製造拠点毎の製品着工計画を含む製造能力データ２８及び製造拠点毎の製造可能数量である製造枠データ３０を記憶装置１０７から読み出して、最適計算パラメータに基づく評価尺度が最良になるように、将来製造される製品に対して出荷可能日が関連づけられていない受注データを引き当てる。
【００７４】
従来は、製造拠点製品在庫データ２９、製造能力データ２８及び製造枠データ３０を考慮して、複数の製造拠点にまたがって各製造拠点の制約条件満たすように受注データ毎に出荷可能日と引当製造拠点を算出していたので、多大な時間を要していた。
【００７５】
一方、本発明の最良の実施の形態の変形例１に係る納期回答装置１は、製造拠点での受注データの引当を行う処理において、サプライチェーンネットワークデータ２４及び輸送計画データ２５を読み出して、拠点間の輸送手段及び輸送時間が最適になるように、且つ制約条件を満たすように予め受注データをどの製造拠点に引き当てるかを決定する。従って、複数の製造拠点がある場合でも、それぞれの製造拠点において出荷可能日を算出すれば良いので、各製造拠点で考慮する制約条件を大幅に減らすことが出来るので、より早く出荷可能日を計算することが出来る。
【００７６】
（最良の実施の形態の変形例２）
本発明の最良の実施の形態の変形例２においては、販売在庫拠点最適引当計算手段１２において、最適計算を行わず、受注データを販売拠点や在庫拠点の製品在庫に順次引き当てる。
【００７７】
図１６を参照して、本発明の最良の実施の形態の変形例２に係る納期回答装置１の処理について説明する。
【００７８】
納期回答手段１１によって受注データを受信すると、まずステップＳ１０１において、販売在庫拠点最適引当計算手段１２によって、受注データを販売拠点の製品在庫に引き当てる。ステップＳ１０１の処理によって全ての受注が引き当てられているかをステップＳ１０２で判定し、全ての受注が引き当てられた場合、ステップＳ１１２に進み、受注毎の出荷可能日を算出する。
【００７９】
一方、ステップＳ１０２において全ての受注が引き当てられていないと判定された場合、ステップＳ１０３において、在庫拠点から販売拠点への積送在庫へ引き当てる。ステップＳ１０３の処理によって全ての受注が引き当てられているかをステップＳ１０４で判定し、全ての受注が引き当てられた場合、ステップＳ１１２に進み、受注毎の出荷可能日を算出する。
【００８０】
一方、ステップＳ１０４において全ての受注が引き当てられていないと判定された場合、ステップＳ１０５において、製造拠点から販売拠点への積送在庫へ引き当てる。ステップＳ１０５の処理によって全ての受注が引き当てられているかをステップＳ１０６で判定し、全ての受注が引き当てられた場合、ステップＳ１１２に進み、受注毎の出荷可能日を算出する。
【００８１】
一方、ステップＳ１０６において全ての受注が引き当てられていないと判定された場合、ステップＳ１０７おいて、在庫拠点の製品在庫へ引き当てる。ステップＳ１０７の処理によって全ての受注が引き当てられているかをステップＳ１０８で判定し、全ての受注が引き当てられた場合、ステップＳ１１２に進み、受注毎の出荷可能日を算出する。
【００８２】
一方、ステップＳ１０８において全ての受注が引き当てられていないと判定された場合、ステップＳ１０９において、製造拠点から在庫拠点への積送在庫へ引き当てる。ステップＳ１０９の処理によって全ての受注が引き当てられているかをステップＳ１１０で判定し、全ての受注が引き当てられた場合、ステップＳ１１２に進み、受注毎の出荷可能日を算出する。
【００８３】
一方、ステップＳ１１０において全ての受注が引き当てられていないと判定された場合、ステップＳ１１１において、製造拠点の製品在庫、製品着工計画及び製造可能枠などへ引き当てる。ステップＳ１１１の処理が終了すると、ステップＳ１１２に進み、受注毎の出荷可能日を算出する。
【００８４】
この様に本発明の最良の実施の形態の変形例２においては、販売拠点の製品在庫、在庫拠点から販売拠点への積送在庫、製造拠点から販売拠点への積送在庫、在庫拠点の製品在庫、製造拠点から在庫拠点への積送在庫、製造拠点の製品在庫等と、販売拠点から製造拠点へ順に引き当てて行く。従って、本発明の最良の実施の形態の変形例２においては、在庫を減らしたい販売拠点から先に引き当て、引き当てられなかったものについて順次在庫拠点、製造拠点へと引き当てるので、個々のステップの計算処理に要する時間を短縮し、更に適切な受注データの引き当てを決定することが出来る。
【００８５】
又、本発明の最良の実施の形態の変形例２に係る納期回答装置により、販売拠点や在庫拠点に関連する処理で優先して受注データを引き当てるので、販売拠点や在庫拠点などで保有する製品在庫を減少させることが出来る。
【００８６】
（その他の実施の形態）
上記のように、本発明の最良の実施の形態によって記載したが、この開示の一部をなす論述及び図面はこの発明を限定するものであると理解すべきではない。この開示から当業者には様々な代替実施の形態、実施例及び運用技術が明らかとなる。
【００８７】
本発明はここでは記載していない様々な実施の形態等を含むことは勿論である。従って、本発明の技術的範囲は上記の説明から妥当な特許請求の範囲に係る発明特定事項によってのみ定められるものである。
【図面の簡単な説明】
【００８８】
【図１】本発明の最良の実施の形態に係る納期回答装置の処理を示す機能ブロック図である。
【図２】本発明の最良の実施の形態に係る納期回答装置の構成図である。
【図３】本発明の最良の実施の形態に係る受注データのデータ構造の一例である。
【図４】本発明の最良の実施の形態に係る販売在庫拠点引当日結果のデータ構造の一例を示した図である。
【図５】本発明の最良の実施の形態に係る製造拠点引当日結果のデータ構造の一例を示した図である。
【図６】本発明の最良の実施の形態に係る受注データのデータ構造の一例を示した図である。
【図７】本発明の最良の実施の形態に係る評価尺度と制約条件の一例を示した図である。
【図８】本発明の最良の実施の形態に係る費用データのデータ構造の一例を示した図である。
【図９】本発明の最良の実施の形態に係るサプライチェーンネットワークデータのデータ構造の一例を示した図である。
【図１０】本発明の最良の実施の形態に係る在庫データのデータ構造の一例を示した図である。
【図１１】本発明の最良の実施の形態に係る輸送計画データのデータ構造の一例を示した図である。
【図１２】本発明の最良の実施の形態に係る製造拠点製品在庫データのデータ構造の一例を示した図である。
【図１３】本発明の最良の実施の形態に係る製造能力データのデータ構造の一例を示した図である。
【図１４】本発明の最良の実施の形態に係る製造枠データのデータ構造の一例を示した図である。
【図１５】本発明の最良の実施の形態に係る部材データのデータ構造の一例を示した図である。
【図１６】本発明の最良の実施の形態の変形例２に係る納期回答装置の処理を説明したフローチャートである。
【図１７】本発明におけるサプライチェーンネットワークの構成の一例を示した図である。
【符号の説明】
【００８９】
１…納期回答装置、１１…納期回答手段、１２…販売在庫拠点最適引当計算手段、１３…製造拠点最適引当計算手段、１４…製造枠生成手段、２１…受注データ、２２…最適計算パラメータ、２３…費用データ、２４…サプライチェーンネットワークデータ、２５…輸送計画データ、２６…在庫データ、２７…販売在庫拠点引当日結果、２８…製造能力データ、２９…製造拠点製品在庫データ、３０…製造枠データ、３１…部材データ、３２…製造拠点引当日結果、１０１…中央処理制御装置、１０２…ＲＯＭ、１０３…ＲＡＭ、１０４…入力装置、１０５…表示装置、１０６…通信制御装置、１０７…記憶装置、１０８…リムーバブルディスク、１０９…入出力インタフェース、１１０…バス
【図１】
2005272135.tif 000003
【図２】
2005272135.tif 000004
【図３】
2005272135.tif 000005
【図４】
2005272135.tif 000006
【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
2005272135.tif 000010
【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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