(57)【要約】【課題】複数の階層をなすように設けられかつ複数種の車両用部品を保有し管理する複数の拠点に対して、将来の所定期間において適正な在庫量で上記部品を保有させるべく、全ての部品について、受注データが一過性データであるか否かの判定を正確に行って正確な受注予測を行えるようにする。【解決手段】予め設定された過去の所定期間において、各拠点における各部品の受注データの中から、予め各部品毎に設定されたしきい値を越える異常な値を示す一過性データを抽出して、該抽出した一過性データを、予め設定された修正条件に応じて修正し、該一過性データを修正した状態で、上記過去の所定期間における受注データに基づいて、将来の所定期間における各拠点の各部品の受注予測を行う。【選択図】図１５
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
下層側と該下層側を管轄する上層側との複数の階層をなすように設けられかつ複数種の車両用部品を保有し管理する複数の拠点に対して、将来の所定期間において適正な在庫量で上記各部品を保有させるための車両用部品在庫管理システムであって、
上記各拠点毎に上記各部品の受注データを当該受注の時期と対応付けて記憶する記憶手段と、
上記記憶手段により記憶された各部品の受注データに基づいて、上記各拠点毎に上記将来の所定期間における各部品の受注予測を行う受注予測手段とを備え、
上記受注予測手段は、予め設定された過去の所定期間において、上記各拠点における各部品の受注データの中から、予め各部品毎に設定されたしきい値を越える異常な値を示す一過性データを抽出して、該抽出した一過性データを、予め設定された修正条件に応じて修正するとともに、該一過性データを修正した状態で、上記過去の所定期間における受注データに基づいて、上記将来の所定期間における上記各拠点の各部品の受注予測を行うように構成されていることを特徴とする車両用部品在庫管理システム。
【請求項２】
請求項１記載の車両用部品在庫管理システムにおいて、
しきい値は、予め各部品毎及び各拠点毎に設定されたものであることを特徴とする車両用部品在庫管理システム。
【請求項３】
請求項１記載の車両用部品在庫管理システムにおいて、
修正条件は、予め各部品毎に設定されたものであることを特徴とする車両用部品在庫管理システム。
【請求項４】
請求項１記載の車両用部品在庫管理システムにおいて、
一過性データが抽出された拠点に対して、該一過性データが異常な値を示す理由を問い合わせる問合せ手段を備えていることを特徴とする車両用部品在庫管理システム。
【請求項５】
請求項１記載の車両用部品在庫管理システムにおいて、
抽出された一過性データを表示する表示手段を備え、
上記表示手段は、一過性データの表示形態を、該一過性データの異常程度に応じて異ならせるように構成されていることを特徴とする車両用部品在庫管理システム。
【請求項６】
請求項１記載の車両用部品在庫管理システムにおいて、
受注予測手段は、抽出した一過性データを、予め設定された修正条件に応じて、削除するか、過去の所定期間における該一過性データを除く受注データの平均値若しくは最大値に修正するか、又は、予め設定された設定値に修正するように構成されていることを特徴とする車両用部品在庫管理システム。
【請求項７】
下層側と該下層側を管轄する上層側との複数の階層をなすように設けられかつ複数種の車両用部品を保有し管理する複数の拠点に対して、将来の所定期間において適正な在庫量で上記各部品を保有させるための車両用部品在庫管理方法であって、
上記各拠点毎に上記各部品の受注データを当該受注の時期と対応付けて記憶する記憶ステップと、
上記記憶ステップで記憶した各部品の受注データに基づいて、上記各拠点毎に上記将来の所定期間における各部品の受注予測を行う受注予測ステップとを含み、
上記受注予測ステップは、予め設定された過去の所定期間において、上記各拠点における各部品の受注データの中から、予め各部品毎に設定されたしきい値を越える異常な値を示す一過性データを抽出して、該抽出した一過性データを、予め設定された修正条件に応じて修正するステップと、該ステップで一過性データを修正した状態で、上記過去の所定期間における受注データに基づいて、上記将来の所定期間における上記各拠点の各部品の受注予測を行うステップとを有することを特徴とする車両用部品在庫管理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、自動車等の車両用部品を保有し管理する複数の拠点に対して、将来の所定期間において適正な在庫量で上記各部品を保有させるための車両用部品在庫管理システム及び方法に関する技術分野に属する。
【背景技術】
【０００２】
一般に、車両用部品の在庫拠点は、下層側と該下層側を管轄する上層側との複数の階層をなすように設けられている。すなわち、部品を顧客に直接販売する販売拠点が最下層の拠点として存在し、その販売拠点を都道府県単位等で管轄しかつ販売拠点に部品を供給する拠点（物流拠点等）が、中間層の拠点として存在し、その物流拠点等を管轄しかつ物流拠点等に部品を供給する部品庫が最上層の拠点として存在しており、これら最上層から最下層の拠点まで階層構造的に設けられている。
【０００３】
上記各拠点における部品の在庫・補充を管理する在庫補充管理システムとしては、例えば特許文献１に示されているものが知られている。この在庫補充管理システムは、管理サーバと、販売拠点に設けられた販売拠点端末と、物流拠点に設けられた物流拠点端末とを備えている。管理サーバは、販売拠点端末からの部品の受注データに基づいて、販売拠点における目標在庫量を演算するとともに、新規受注量と目標在庫量の変動量とに基づいて、販売拠点における部品の補充量を演算し、その補充量分の部品を販売拠点に補充するよう物流拠点に対して指示する。また、管理サーバは、販売拠点における目標在庫量と引当可能実在庫量との差に基づいて、販売拠点の過剰在庫量を演算し、その過剰在庫量分の部品を回収するよう物流拠点に対して指示する。そして、上記目標在庫量の演算は、所定期間内の受注量を調べ、その期間内の連続期間の受注量の合計を演算し、その内の最大値（最大累計受注数量）を求めることによって行う。この場合、災害発生時等の異常な値（一過性のデータ）がそのまま目標在庫量に設定されないように、最大値が異常な値となるときには、アラームを出力するとともに、特別な在庫目標量を用いるようにしている。
【特許文献１】特開２００２−３４２４３１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、車両が故障した場合には、容易に買い換えることができないため、通常、故障した部品を交換することで対応する。この交換部品が直ぐに入手できないと、車両を使用できない状態で顧客を長時間待たせることとなり、顧客に対するサービス性が大幅に低下する。特に、海外の部品メーカから部品を取り寄せる場合には、顧客をさらに長時間待たせることとなる。このため、部品を供給販売する拠点は、顧客を長時間待たせることがないように、上記従来例の如く、過去の受注数の最大値を受注予測数とする等、必要以上に多量の部品を保有する傾向にある。特に、上記のように複数の拠点が階層構造をなしている場合には、各階層で安全マージンをとるため、全拠点の総在庫量は相当多量のものとなる。また、車両用部品は、１台当たりの部品点数が多く、大きい部品が多く存在するため、部品在庫量が多いと、大きな在庫スペースが必要となるとともに、車両のモデルチェンジ等で部品が変更された場合には、保有していた多量の部品を廃棄しなければならなくなる。したがって、サービス性の低下を防止しつつ、在庫スペースの増大や多量の部品の廃棄が生じないようにするためには、正確な受注予測が要求される。
【０００５】
そこで、上記従来例のように、過去の受注データから将来の受注予測を行う場合に、より適切な予測を行うために、その受注データに含まれている、突発的な災害の発生や販促キャンペーンの開催等に起因する異常な値を示す一過性データを、削除したり適切な値に修正したりすることが望ましい。この場合、過去の受注データが一過性データであるか否かの判定は、通常、しきい値を設定して受注データが該しきい値を越えるか否かで行う。
【０００６】
しかしながら、上記しきい値は、通常、全ての部品について一律に設定されるため、或る部品については一過性データであっても他の部品については一過性データでない場合があり、全ての部品について受注データが一過性データであるか否かを正確に判定できないという問題がある。特に車両用部品の場合には、製造ばらつき等により受注変動が生じたりするので、全ての部品について一律にしきい値を設定したのでは、一過性データではない受注データを一過性データであると誤判定する場合があり、正確な受注予測を行うことは非常に困難となる。
【０００７】
本発明は斯かる点に鑑みてなされたものであり、その目的とするところは、複数の階層をなすように設けられかつ複数種の車両用部品を保有し管理する複数の拠点に対して、将来の所定期間において適正な在庫量で車両用部品を保有させるべく、全ての部品について、受注データが一過性データであるか否かの判定を正確に行って正確な受注予測を行えるようにすることにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記の目的を達成するために、この発明では、予め設定された過去の所定期間において、各拠点における各部品の受注データの中から、予め各部品毎に設定されたしきい値を越える異常な値を示す一過性データを抽出して、該抽出した一過性データを、予め設定された修正条件に応じて修正し、該一過性データを修正した状態で、上記過去の所定期間における受注データに基づいて、将来の所定期間における各拠点の各部品の受注予測を行うようにした。
【０００９】
具体的には、請求項１の発明では、下層側と該下層側を管轄する上層側との複数の階層をなすように設けられかつ複数種の車両用部品を保有し管理する複数の拠点に対して、将来の所定期間において適正な在庫量で上記各部品を保有させるための車両用部品在庫管理システムを対象とする。
【００１０】
そして、上記各拠点毎に上記各部品の受注データを当該受注の時期と対応付けて記憶する記憶手段と、上記記憶手段により記憶された各部品の受注データに基づいて、上記各拠点毎に上記将来の所定期間における各部品の受注予測を行う受注予測手段とを備え、上記受注予測手段は、予め設定された過去の所定期間において、上記各拠点における各部品の受注データの中から、予め各部品毎に設定されたしきい値を越える異常な値を示す一過性データを抽出して、該抽出した一過性データを、予め設定された修正条件に応じて修正するとともに、該一過性データを修正した状態で、上記過去の所定期間における受注データに基づいて、上記将来の所定期間における上記各拠点の各部品の受注予測を行うように構成されているものとする。
【００１１】
上記の構成により、過去の所定期間の受注データの中から、予め部品毎に設定されたしきい値を超える値を示す一過性データを抽出し、抽出した一過性データを修正した後、将来の所定期間の各拠点の各部品の受注予測を行うことで、各部品の正確な受注予測が可能となる。これにより、過去の受注データの中に内在する一過性の事情に基づいて将来の受注予測の結果が多めに推定されることに起因した過剰在庫を回避することができる。
【００１２】
詳細には、過去の所定期間における部品の受注データの中には、部品の摩耗や製造ばらつき等による実際の故障に起因した受注予測に必要な真の情報以外に、車両用部品においては、以下のような一過性の事情に基づく受注が極めて多いという特殊な事情がある。代表的なものとしては、車が屋外で使用されるという背景に基づく、大雨や大雪、台風等の災害に基づく大量の車両損害に基づく需要増、大きな多重事故に基づく需要増、販売会社が販売促進のために行うオイル無料交換やチェーンのバーゲン等の販促キャンペーンに基づくもの、販売会社自体が他の販売会社との差別化を図るべくオリジナリティーのある戦略を立てた事業経営を行う事情に基づくもの等があり、多岐に渡る。これらの一過性事情に基づく受注データは、将来の受注と直接の関連性はないが、災害も必ず生じるものであり、かつキャンペーンも今後行われる可能性が否定できないものであることから、これらの事情を考慮しなければ在庫不足を来たす虞れがあり、過剰に評価し過ぎると当然過剰な在庫を持つことになる。
【００１３】
本構成によれば、多種の理由に基づく一過性データが多く混在している過去の受注データに対して、各部品毎でしきい値を設定できるようにしているため、キャンペーンや災害等の影響を受ける部品と、そうでない部品とが同じ基準で評価されることを防止でき、全ての部品について正確な受注予測が可能となって、過剰な在庫を持つことはなく、顧客に迷惑を与えるリスクも低減することができる。
【００１４】
請求項２の発明では、請求項１の発明において、しきい値は、予め各部品毎及び各拠点毎に設定されたものであるとする。
【００１５】
請求項２の構成によれば、突発的な災害や販促キャンペーン等の一過性データも、各拠点のおかれた地域によって大きく変動するため、これらの各拠点の受注変動特性を考慮してしきい値を同一部品であっても、各拠点毎にそれぞれ設定することにより、一過性データの判定を正確に行い、これを抽出、修正することにより、正確な受注予測を行うことができる。
【００１６】
請求項３の発明では、請求項１の発明において、修正条件は、予め各部品毎に設定されたものであるとする。
【００１７】
請求項３の構成によれば、各部品によって受注変動特性が大きく異なる場合に、抽出した一過性データを各部品のそれぞれの受注特性に適した値に修正することで、正確な受注予測を行うことができる。
【００１８】
請求項４の発明では、請求項１の発明において、一過性データが抽出された拠点に対して、該一過性データが異常な値を示す理由を問い合わせる問合せ手段を備えているものとする。
【００１９】
請求項４の構成によれば、一過性データとして抽出されたデータがどのような理由で生じたデータであるかを、本システム全体を管理する管理者が確認することができ、一過性データとして処理することが適切か否か、しきい値が適切であるか否かを検証することができる。
【００２０】
請求項５の発明では、請求項１の発明において、抽出された一過性データを表示する表示手段を備え、上記表示手段は、一過性データの表示形態を、該一過性データの異常程度に応じて異ならせるように構成されているものとする。
【００２１】
請求項５の構成によれば、一過性データとして抽出されたデータの異常度合いに応じて、異常度合いの大きなものから優先して、理由の問合せや修正作業を実施することができる。
【００２２】
請求項６の発明では、請求項１の発明において、受注予測手段は、抽出した一過性データを、予め設定された修正条件に応じて、削除するか、過去の所定期間における該一過性データを除く受注データの平均値若しくは最大値に修正するか、又は、予め設定された設定値に修正するように構成されているものとする。
【００２３】
請求項６の構成によれば、一過性データを各部品の受注特性に適した値に修正した後、データ数を減らすことなく受注予測を行うため、正確な受注予測を行うことができる。
【００２４】
請求項７の発明は、下層側と該下層側を管轄する上層側との複数の階層をなすように設けられかつ複数種の車両用部品を保有し管理する複数の拠点に対して、将来の所定期間において適正な在庫量で上記各部品を保有させるための車両用部品在庫管理方法の発明であり、この発明では、上記各拠点毎に上記各部品の受注データを当該受注の時期と対応付けて記憶する記憶ステップと、上記記憶ステップで記憶した各部品の受注データに基づいて、上記各拠点毎に上記将来の所定期間における各部品の受注予測を行う受注予測ステップとを含み、上記受注予測ステップは、予め設定された過去の所定期間において、上記各拠点における各部品の受注データの中から、予め各部品毎に設定されたしきい値を越える異常な値を示す一過性データを抽出して、該抽出した一過性データを、予め設定された修正条件に応じて修正するステップと、該ステップで一過性データを修正した状態で、上記過去の所定期間における受注データに基づいて、上記将来の所定期間における上記各拠点の各部品の受注予測を行うステップとを有するものとする。
【００２５】
この発明により、請求項１の発明と同様の作用効果が得られる。
【発明の効果】
【００２６】
以上説明したように、本発明の車両用部品在庫管理システム及び方法によると、予め設定された過去の所定期間において、各拠点における各部品の受注データの中から、予め各部品毎に設定されたしきい値を越える異常な値を示す一過性データを抽出して、該抽出した一過性データを、予め設定された修正条件に応じて修正し、該一過性データを修正した状態で、上記過去の所定期間における受注データに基づいて、将来の所定期間における各拠点の各部品の受注予測を行うようにしたことにより、各部品毎に受注データが一過性データであるか否かの判定を正確に行うことができ、全ての部品について正確な受注予測を行うことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２７】
以下、本発明の実施形態を図面に基づいて説明する。
【００２８】
本発明の実施形態に係る車両用部品在庫管理システム１は、下層側と該下層側を管轄する上層側との複数の階層をなすように設けられかつ複数種の車両用部品（以下、部品という）を保有し管理する複数の拠点に対して、将来の所定期間において適正な在庫量で上記各部品を保有させるために、使用されるものである。
【００２９】
図１に示すように、部品を顧客に直接販売する販社拠点（販売拠点）２が下層の拠点として存在し、その販社拠点２を管轄しかつ販社拠点２に部品を供給する子拠点３が、第１中層の拠点として存在し、その販社拠点２又は子拠点３を管轄しかつ販社拠点２又は子拠点３に部品を供給する親拠点４（子拠点３が存在しない場合には販社拠点２を直接管轄しかつ該販社拠点２に部品を供給し、子拠点３が存在する場合にはその子拠点３を直接管轄しかつ該子拠点３に部品を供給する）が、第２中層の拠点として存在し、その親拠点４を管轄しかつ親拠点４に部品を供給する国内用部品庫５が上層の拠点として存在しており、これら上層から下層の拠点まで階層構造的に設けられている。
【００３０】
国内用部品庫・親拠点・子拠点・販社拠点の各拠点２，３，４，５はそれぞれ、各部品を各自で保有し管理している。また、国内用部品庫５を除く各拠点２，３，４は、部品が目標在庫量を下回った場合には、自拠点の直上に位置している拠点からその部品を補充する。すなわち、販社拠点２を除く各拠点３，４，５は、自拠点の直下に位置している拠点における部品が目標在庫量を下回った場合には、その部品をその拠点に対して補充する。本実施形態では、販社拠点２は、部品が目標在庫量を下回った場合には、直上に位置している子拠点３又は親拠点４からその部品を補充し、子拠点３は、直上に位置している親拠点４からその部品を補充し、親拠点４は、国内用部品庫５からその部品を補充する。
【００３１】
国内用部品庫５は、後述するサプライヤ６から供給された各部品を親拠点４に対して補充する拠点であり、例えば、日本国内に１つだけ設置されている。本実施形態では、国内用部品庫５は第１及び第２親拠点４ａ，４ｂを管轄している。
【００３２】
サプライヤ６は、各部品を製造するとともに、製造したその各部品を国内用部品庫５及び後述する海外用部品庫７に対して供給するものであり、例えば、日本国内に数百存在している。
【００３３】
また、国内用部品庫５は、海外用部品庫７との間でも各部品を遣り取りする。この海外用部品庫７は、海外向けの各部品をアメリカ・ヨーロッパ等の海外拠点８に対して補充する拠点であり、例えば、日本国内に１つだけ設置されている。さらに、国内用部品庫５は各部品を直取販社９に対しても補充する。
【００３４】
親拠点４は、例えば、関東地方・近畿地方・中国地方等の地方単位毎に配置されている。本実施形態では、第１親拠点４ａは第１及び第２子拠点３ａ，３ｂを管轄し、第２親拠点４ｂは第５〜第８販社拠点２ｅ，２ｆ，２ｇ，２ｈを管轄している。また、親拠点４は各部品を部品商１０及び整備業者１１に対しても補充する場合がある（この場合、親拠点４は販社拠点２と同様に機能していることになる）。
【００３５】
子拠点３は、例えば、東京都・大阪府・広島県等の都道府県単位毎に配置されている。本実施形態では、第１子拠点３ａは第１及び第２販社拠点２ａ，２ｂを管轄し、第２子拠点３ｂは第３及び第４販社拠点２ｃ、２ｄを管轄している。
【００３６】
販社拠点２は各部品を顧客に対して実際に供給する拠点であり、例えば、市町村・区等の地域単位毎に配置されている。
【００３７】
図２に示すように、上記車両用部品在庫管理システム１は、各種情報処理を行うＣＰＵ、キーボード、ディスプレイ等を有する管理サーバ１２と、管理用データベース１３と、国内用部品庫５に設けられた国内用部品庫端末１４と、各親拠点４のそれぞれに設けられた親拠点端末１５と、各子拠点３のそれぞれに設けられた子拠点端末１６と、各販社拠点２のそれぞれに設けられた販社拠点端末１７とを備えている。管理サーバ１２は、国内用部品庫端末１４、各親拠点端末１５、各子拠点端末１６及び各販社拠点端末１７のそれぞれと、通信回線を介して接続されている。
【００３８】
管理サーバ１２は、各拠点２，３，４，５に対して、将来の所定期間において適正な在庫量で各部品を保有させるために、種々の動作を行うものである。管理サーバ１２の動作の概要については後述する。
【００３９】
管理用データベース１３は管理サーバ１２からアクセス可能に構成され、各拠点２，３，４，５に対して、将来の所定期間において適正な在庫量で各部品を保有させるために必要な各種データ（情報）を記憶するものである。各種データには、各拠点２，３，４，５毎及び各部品毎の受注データと、部品グループデータと、保有率データと、一過性データ抽出用データとが含まれている。
【００４０】
部品グループデータとは、複数の基本部品グループのデータである。ここで、基本部品グループとは、複数の部品を、互いに関連性のある部品同士のグループに分けたものである。例えば、「品目」により複数の部品を分類したときには、これらの部品は「ロータリーエンジン部品」、「レシプロエンジン部品」…等の基本部品グループに分けられる。また、「適用車種」により複数の部品を類別したときには、これらの部品は「Ａ車」、「Ｂ車」等の基本部品グループに分けられる。これらの基本部品グループのベースデータは予め入力されていて、管理用データベース１３はそのベースデータを記憶している。また、基本部品グループのベースデータに対して、部品の追加、変更又は削除を行うことができる。さらに、これらの基本部品グループのうちいくつかを組み合わせること等により、組合せ部品グループを設定することができる。
【００４１】
上記保有率データとは、最低保有率及び保有コミット率のデータである。ここで、最低保有率のデータには、「組合せ部品グループの最低保有率」と「部品トータルの最低保有率」とが含まれている。「組合せ部品グループの最低保有率」とは、将来の所定期間において組合せ部品グループの需要予測量に対して各拠点２，３，４，５が最低限保有すべき量の割合を示すものである。「部品トータルの最低保有率」とは、将来の所定期間において部品トータルの需要予測量に対して各拠点２，３，４，５が最低限保有すべき量の割合を示すものである。「組合せ部品グループの最低保有率」は、各拠点２，３，４，５において、各組合せグループ単位で設定することができる。「部品トータルの最低保有率」は、上述のように「組合せ部品グループの最低保有率」を設定することにより、各拠点２，３，４，５毎に自動的に設定される。
【００４２】
保有コミット率とは、保有引当率とも言い、将来の所定期間において各部品の需要予測量に対して各拠点２，３，４，５が保有宣言する量の割合を示すものである。この保有コミット率は、最低保有率以上の値に設定され、また、各拠点２，３，４，５において、各部品単位又は各組合せ部品グループ単位で設定可能である。
【００４３】
一過性データ抽出用データとは、一過性データを抽出するためのデータ（後述のしきい値）である。ここで、一過性データとは、災害の発生や販促キャンペーンの開催等に起因する一過性の受注データのことである。
【００４４】
上記国内用部品庫端末１４は入力用のキーボードと出力用のディスプレイとを有し、国内用部品庫５における各部品の受注データ及び各部品の現保有在庫量のデータを、管理サーバ１２に対して送信する機能と、国内用部品庫５における各部品の保有在庫量・最低保有率・保有コミット率のデータを、管理サーバ１２から受信する機能とを有している。ここで、現保有在庫量とは、各拠点２，３，４，５が現在実際に保有しているとみなされる在庫量であり、保有在庫量とは、各拠点２，３，４，５が将来の所定期間において保有すべき在庫量である。
【００４５】
上記親拠点端末１５はキーボード及びディスプレイを有し、その親拠点４における各部品の受注データ及び各部品の現保有在庫量のデータを、管理サーバ１２に対して送信する機能と、その親拠点４における各部品の保有在庫量・最低保有率・保有コミット率のデータを、管理サーバ１２から受信する機能とを有している。
【００４６】
上記子拠点端末１６はキーボード及びディスプレイを有し、その子拠点３における各部品の受注データ及び各部品の現保有在庫量のデータを、管理サーバ１２に対して送信する機能と、その子拠点３における各部品の保有在庫量・最低保有率・保有コミット率のデータを、管理サーバ１２から受信する機能とを有している。
【００４７】
上記販社拠点端末１７はキーボード及びディスプレイを有し、その販社拠点２における各部品の受注データ及び各部品の現保有在庫量のデータを、管理サーバ１２に対して送信する機能と、その販社拠点２における各部品の保有在庫量・最低保有率・保有コミット率のデータを、管理サーバ１２から受信する機能とを有している。
【００４８】
−車両用部品在庫管理システムの動作−
ここで、各拠点２，３，４，５が部品の注文を受けた場合の、車両用部品在庫管理システム１の動作の概要を、図３のフローチャート及び図４を用いながら説明する。
【００４９】
まず、各拠点の端末１４，１５，１６，１７に、受注した部品の品番及び数量等の受注データが当該受注の時期（年月日）と共に入力される（ステップＳ１）。次に、この入力された受注データは各拠点の端末１４，１５，１６，１７から管理サーバ１２に送信され、管理サーバ１２は、管理用データベース１３に、各部品毎及び各拠点２，３，４，５毎に、上記受注データを当該受注の時期（年月日）と対応付けて記憶させる（ステップＳ２）。
【００５０】
次に、管理サーバ１２は、記憶している各拠点２，３，４，５における各部品の受注データの中から一過性データを抽出して、該抽出した一過性データに対して所定の加工を行う一過性データ抽出・加工処理を実行する（ステップＳ３）。このステップＳ３の一過性データ抽出・加工処理については、後に詳細に説明する。
【００５１】
次に、管理サーバ１２は、記憶している各拠点２，３，４，５における各部品の受注データ（但し、上記一過性データについては修正加工された状態にある）、すなわち実需実績に基づいて、将来の所定期間における各拠点２，３，４，５の各部品の受注予測数を算出する受注予測処理を実行する（ステップＳ４）。ここで、将来の所定期間とは、各部品のリードタイム及び各拠点２，３，４，５の発注間隔（毎日、毎週、２週毎、毎月、２ヶ月毎及び３ヶ月毎のいずれか１つ）により決定される期間である。このステップＳ４の受注予測処理についても、後に詳細に説明する。
【００５２】
次に、各拠点の端末１４，１５，１６，１７には、各組合せ部品グループ毎に設定・記憶された最低保有率が表示される。そして、これらの最低保有率に応じて、各拠点の端末１４，１５，１６，１７に、各組合せ部品グループ毎に保有コミット率が入力され、それから、入力された保有コミット率の情報は、各拠点の端末１４，１５，１６，１７から管理サーバ１２に送信される（ステップＳ５）。
【００５３】
次に、管理サーバ１２は、将来の所定期間における各拠点２，３，４，５の各部品の受注予測数と、各拠点２，３，４，５の各部品の保有コミット率と、下位拠点２，３，４，５の各部品の保有在庫量とに基づいて、将来の所定期間における各拠点２，３，４，５の各部品の保有在庫量を算出する（ステップＳ６）。ここで、下位拠点とは、販社拠点２を除く各拠点３，４，５の直下に位置しているすべての拠点である。将来の所定期間における各拠点２，３，４，５における各部品の保有在庫量は、以下の式（１）により求められる。但し、販社拠点２の場合には、式（１）中の「将来の所定期間における下位拠点の各部品の保有在庫量」を０とする。また、式（１）中の「各拠点の各部品の目標保有率」は、各拠点の各部品の保有コミット率又は最低保有率である。
【００５４】
将来の所定期間における各拠点の各部品の保有在庫量＝｛（将来の所定期間における各拠点の各部品の受注予測数）＋（将来の所定期間における下位拠点の各部品の保有在庫量）｝×（各拠点の各部品の目標保有率）…（１）
次に、管理サーバ１２は、上記将来の所定期間における各拠点２，３，４，５の各部品の保有在庫量の情報を各拠点の端末１４，１５，１６，１７に送信する。尚、管理サーバ１２は、この将来の所定期間における各拠点２，３，４，５の各部品の保有在庫量の情報の送信を、各拠点２，３，４，５の営業時間外に行う。
【００５５】
次に、各拠点の端末１４，１５，１６，１７は、各拠点２，３，４，５の各部品の不足分を示す、緊急発注数又は補充発注数を算出する（ステップＳ７）。各拠点２，３，４，５の各部品の緊急発注数及び補充発注数は以下の式（２）及び（３）によりそれぞれ求められる。
【００５６】
各拠点の各部品の緊急発注数＝（各拠点の各部品の受注数）−（各拠点の各部品の現保有在庫量）…（２）
各拠点の各部品の補充発注数＝（将来の所定期間における各拠点の各部品の保有在庫量）−（各拠点の各部品の現保有在庫量）…（３）
上述の「各拠点の各部品の現保有在庫量」は、以下の式（４）により求められる。
【００５７】
各拠点の各部品の現保有在庫量＝（現在実際に保有している数）＋（既に発注しているが、まだ入庫されていない数）−（既に受注しているが、まだ出荷していない数）…（４）
次に、緊急発注数又は補充発注数等に応じて、各拠点の端末１４，１５，１６，１７に、発注する部品の品番及び数量、発注時刻等の発注データが入力され（ステップＳ８）、入力された発注データは各拠点の端末１４，１５，１６，１７から管理サーバ１２に送信される。なお、各拠点２，３，４，５から管理サーバ１２に対して発注するための端末１４，１５，１６，１７への発注データ入力方法は、発注する部品が後述する緊急部品又は補充部品であるかを識別する情報を付与しない。
【００５８】
次に、管理サーバ１２又は各拠点の端末１４，１５，１６，１７は、送信された発注データに基づいて、発注方式の判別を行う（ステップＳ９）。具体的には、発注した時刻が、発注元の拠点の営業時間内であるか否かを判定して、発注した時刻がその拠点の営業時間内であると判定すると、管理サーバ１２又は各拠点の端末１４，１５，１６，１７は、その拠点が発注した部品は緊急部品であると判定する。ここで、緊急部品とは、受注数が現保有在庫量よりも多いため、緊急に必要となる部品である。そして、管理サーバ１２又は各拠点の端末１４，１５，１６，１７は、その拠点の直上に位置している拠点を、緊急発注数分の部品の発注先とする。例えば、発注元が第１販社拠点２ａであるとき、管理サーバ１２又は各拠点の端末１４，１５，１６，１７は、第１子拠点３ａを緊急発注数分の部品の発注先とし、発注元が第１子拠点３ａであるとき、管理サーバ１２又は各拠点の端末１４，１５，１６，１７は、第１親拠点４ａを緊急発注数分の部品の発注先とする。一方、発注した時刻が、発注元の拠点の営業時間内でないと判定、すなわち、営業時間外であると判定すると、管理サーバ１２又は各拠点の端末１４，１５，１６，１７は、その拠点が発注した部品は補充部品であると判定する。ここで、補充部品とは、将来の所定期間における保有在庫量と現保有在庫量との差に基づき補充する部品である。そして、管理サーバ１２又は各拠点の端末１４，１５，１６，１７は、緊急部品の発注先と同様に、その拠点の直上に位置している拠点を補充部品の発注先とするが、国内用部品庫５を、補充発注分の部品の発注先とすることもある。
【００５９】
次に、管理サーバ１２又は各拠点の端末１４，１５，１６，１７は、発注元の拠点が発注した部品が緊急部品であると判定したときには、その拠点の直上に位置している拠点の端末に、緊急発注数分の部品を発注元の拠点に対して補充することを指示する情報を送信する一方、発注元の拠点が発注した部品が補充部品であると判定したときには、その拠点の直上に位置している拠点の端末又は国内用部品庫端末１４に、補充発注数分の部品を発注元の拠点に対して補充することを指示する情報を送信する（ステップＳ１０）。
【００６０】
ここで、上記ステップＳ４の受注予測処理の詳細（第１例及び第２例）について図５のフローチャートにより説明する。
【００６１】
先ず、図５（ａ）に示す第１例では、ステップＳ４０１で、予め設定された長期、中期及び短期（この実施形態では、３６ヶ月、２４ヶ月及び１２ヶ月）の３つの過去の所定期間のそれぞれにおいて、各拠点２，３，４，５における各部品の受注データの時間経過に対する変化が、予め設定された、単調増加、単調減少、一定、季節周期性を有して増減変動しつつ増加傾向、季節周期性を有して増減変動しつつ減少傾向、及び、季節周期性を有して増減変動しつつ一定傾向の６つの変化パターン（過去の所定期間を含めた合計１８個の変化パターン）のそれぞれに対してどの程度適合しているかを示す適合値を演算する。
【００６２】
具体的には、図６に示すように、各拠点２，３，４，５毎及び各部品毎に、横軸に時間（日にち（過去３６ヶ月分））をとりかつ縦軸に受注データ（その日にちに対応する受注数）をとったグラフにおいて、過去３６ヶ月分の受注データを変化パターンに当てはめ、単調増加となる（傾きが正となる）予測直線ｆA,36を求めるとともに、受注データの該予測直線ｆA,36に対する平均誤差εA,36を求める。つまり、各受注データと予測直線ｆA,36との間の縦軸に沿った距離の２乗の値を全データ数分加えた総和を求め、この総和を全データ数で割った値を平均誤差（２乗平均誤差）εA,36とする。本実施形態では、この平均誤差εA,36の逆数を上記適合値としており、この平均誤差が小さいほど、受注データの時間に対する変化がその変化パターンに適合していることになる（適合値としては高くなる）。また、同様にして、過去２４ヶ月分の受注データを変化パターンに当てはめ、単調増加となる予測直線ｆA,24を求めるとともに、受注データの該予測直線ｆA,24に対する平均誤差εA,24を求める。さらに、過去１２ヶ月分の受注データを変化パターンに当てはめ、単調増加となる予測直線ｆA,12を求めるとともに、受注データの該予測直線ｆA,12に対する平均誤差εA,12を求める。
【００６３】
また、図７に示すように、過去３６ヶ月分、過去２４ヶ月分及び過去１２ヶ月分の受注データを変化パターンに当てはめ、今度は、単調減少となる（傾きが負となる）予測直線ｆB,36、ｆB,24、ｆB,12を求めるとともに、受注データの該予測直線ｆB,36、ｆB,24、ｆB,12に対する平均誤差εB,36、εB,24、εB,12をそれぞれ求める。
【００６４】
さらに、図８に示すように、過去３６ヶ月分、過去２４ヶ月分及び過去１２ヶ月分の受注データを変化パターンに当てはめ、一定となる（傾きが０となる）予測直線ｆC,36、ｆC,24、ｆC,12を求めるとともに、受注データの該予測直線ｆC,36、ｆC,24、ｆC,12に対する平均誤差εC,36、εC,24、εC,12をそれぞれ求める。
【００６５】
さらにまた、図９に示すように、過去３６ヶ月分、過去２４ヶ月分及び過去１２ヶ月分の受注データを変化パターンに当てはめ、季節周期性を有して増減変動しつつ増加傾向となる予測曲線ｆD,36、ｆD,24、ｆD,12を求めるとともに、受注データの該予測曲線ｆD,36、ｆD,24、ｆD,12に対する平均誤差εD,36、εD,24、εD,12をそれぞれ求める。
【００６６】
また、図１０に示すように、過去３６ヶ月分、過去２４ヶ月分及び過去１２ヶ月分の受注データを変化パターンに当てはめ、季節周期性を有して増減変動しつつ減少傾向となる予測曲線ｆE,36、ｆE,24、ｆE,12を求めるとともに、受注データの該予測曲線ｆE,36、ｆE,24、ｆE,12に対する平均誤差εE,36、εE,24、εE,12をそれぞれ求める。
【００６７】
最後に、図１１に示すように、過去３６ヶ月分、過去２４ヶ月分及び過去１２ヶ月分の受注データを変化パターンに当てはめ、季節周期性を有して増減変動しつつ一定傾向となる予測曲線ｆF,36、ｆF,24、ｆF,12を求めるとともに、受注データの該予測曲線ｆF,36、ｆF,24、ｆF,12に対する平均誤差εF,36、εF,24、εF,12をそれぞれ求める。
【００６８】
次いで、ステップＳ４０２で、各拠点２，３，４，５毎及び各部品毎に、上記合計１８個の変化パターン（９つの予測直線及び９つの予測曲線）の中から、上記適合値（平均誤差）と、予め各拠点２，３，４，５毎及び各部品毎に設定された抽出条件とに応じて、複数の変化パターンを抽出するとともに、図１２に示すように、その複数の変化パターンの予測関数（図１２では、単調減少（３６ヶ月）及び季節周期性を有して増減変動しつつ減少傾向（２４ヶ月））を受注データと共に当該拠点の端末のディスプレイ（表示手段）に表示させる。上記変化パターンの抽出は、基本的には、平均誤差が小さい（適合値が高い）ものを優先するが、抽出条件によって優先するものが変わる。例えば季節周期性を有する部品では、季節周期性を有して増減変動しつつ増加傾向、季節周期性を有して増減変動しつつ減少傾向、又は、季節周期性を有して増減変動しつつ一定傾向を、単調増加、単調減少及び一定よりも優先する。また、抽出条件により、例えば平均誤差が最も小さい（適合値が最も高い）変化パターンから順に複数の変化パターンが抽出されたり、平均誤差が所定範囲（各部品毎及び各拠点２，３，４，５毎に設定される）内にある変化パターンが抽出されたりする。
【００６９】
続いて、ステップＳ４０３で、各拠点２，３，４，５毎及び各部品毎に、上記ステップＳ４０２で抽出した複数の変化パターンの中から１つを、当該拠点の端末のキーボード等の入力手段により選択することを受け付ける。つまり、各拠点２，３，４，５の担当者が、自拠点の端末のディスプレイに表示された変化パターンと受注データとを見ながら、適切な変化パターンを選択して入力できるようになっており、この選択入力により、図１３に示すように、選択された変化パターンの予測関数（図１３では、単調減少（３６ヶ月））を、受注データ及び前回の受注予測時に選択された変化パターンの予測関数（図１３では、今回と同様の単調減少（但し、予測直線の傾きが異なる））と共に、当該選択を行った拠点の端末のディスプレイに表示させる。
【００７０】
次いで、ステップＳ４０４で、上記選択された変化パターンに基づいて、将来の所定期間における各拠点２，３，４，５の各部品の受注予測を行う（受注予測数を算出する）。つまり、図１４に示すように、上記選択された変化パターンの予測関数（図１４では、予測直線）を将来の所定期間にまで延長して、その所定期間（図１４の斜線部分）内の各営業日の受注数（予測関数の延長線上の値）を求めるとともに、その変化パターンに対応する過去の所定期間（図１４では、３６ヶ月）における受注データのバラツキを考慮して安全分を加えて、それらを上記全営業日について足し合わせた値を受注予測数とする。
【００７１】
図５（ｂ）に示す第２例では、ステップＳ５０１で、上記第１例のステップＳ４０１と同様に、合計１８個の変化パターンのそれぞれに対して適合値を演算する。
【００７２】
そして、ステップＳ５０２で、最適な変化パターン（適合値が最も高い変化パターン）を１つだけ抽出し、当該拠点の担当者が確認できるように、その抽出した変化パターンを受注データと共に当該拠点のディスプレイに表示する。
【００７３】
次いで、ステップＳ５０３で、担当者が確認した結果、抽出された変化パターンで問題がない場合には、その担当者の所定の操作に伴って発生する信号を受けて、ステップＳ５０４に進む。一方、抽出した変化パターンでは問題がある場合には、その担当者の所定の操作（上記問題がない場合の所定の操作とは異なる）に伴って発生する信号を受けて、ステップＳ５０５に進んで、次善の変化パターン（適合値が次に高い変化パターン）を１つだけ抽出し、上記ステップＳ５０２と同様に、その変化パターンを受注データと共に当該拠点のディスプレイに表示し、しかる後にステップＳ５０３に戻る。そして、ステップＳ５０３及びＳ５０５の動作を、問題がない変化パターンが抽出されるまで繰り返し、問題がない変化パターンが抽出されると、ステップＳ５０４に進むことになる。
【００７４】
上記ステップＳ５０４では、上記抽出された１つの変化パターンに基づいて、上記第１例のステップＳ４０４と同様に、将来の所定期間における各拠点２，３，４，５の各部品の受注予測を行う。
【００７５】
これにより、上記第１例に比べて各拠点２，３，４，５の担当者は、抽出された変化パターンを確認するだけでよいため、作業が大幅に軽減される。
【００７６】
尚、上記第１例及び第２例において、予め設定された過去の所定期間は、少なくとも長期及び短期の２つであればよく、予め設定された変化パターンは、少なくとも単調増加、単調減少、一定（これら３つの変化パターンの予測関数は、直線に限らず曲線であってもよい）及び増減変動（季節周期性を有していなくてもよい）の４つであれよい（過去の所定期間を含めた少なくとも合計８つの変化パターンを予め設定しておけばよい）。
【００７７】
次に、上記ステップＳ３の一過性データ抽出・加工処理について図１５のフローチャートにより説明する。
【００７８】
すなわち、ステップＳ３０１で、予め各部品毎に設定されて管理用データベース１３に記憶されたしきい値を読み出し、次のステップＳ３０２で、拠点に応じて、上記しきい値を変更設定する。つまり、拠点に起因する各部品の受注変動特性に応じて、しきい値を変更する。尚、しきい値を、予め各部品毎及び各拠点２，３，４，５毎に設定して管理用データベース１３に記憶しておいてもよく、この場合には、拠点に応じてしきい値を変更する必要はない。
【００７９】
次のステップＳ３０３では、予め設定された過去の所定期間（上記長期の所定期間（３６ヶ月））において、各拠点２，３，４，５における各部品の受注データの中から、上記しきい値を越える異常な値を示す一過性データを抽出する。
【００８０】
次のステップＳ３０４では、抽出した一過性データがあるか否かを判定し、この判定がＮＯであるときには、この一過性データ抽出・加工処理を終了する一方、判定がＹＥＳであるときには、ステップＳ３０５に進んで、その抽出した一過性データ（全拠点分）を、上記管理サーバ１２のディスプレイに表示させるとともに、各拠点２，３，４，５毎の一過性データを、当該拠点のディスプレイに表示させる。
【００８１】
上記管理サーバ１２のディスプレイの表示例を図１６に示す。この表示例では、抽出した一過性データの表示形態を、該一過性データの異常程度（しきい値との差）に応じて異ならせるようにしている。具体的には、しきい値との差が第１基準値よりも小さい一過性データについては、青色で表示し、第１基準値以上でかつ第２基準値（第１基準値よりも大きい値）よりも小さい一過性データについては、黄色で表示し、第２基準値以上である一過性データについては、赤色で表示する。尚、各拠点２，３，４，５のディスプレイにも、上記と同様の表示形態で一過性データを表示させることが好ましい。
【００８２】
また、上記管理サーバ１２のディスプレイの表示例では、各一過性データに対応して「確認」ボタンが表示されており、上記管理者が、この「確認」ボタンを押すことで、管理サーバ１２から、当該一過性データが抽出された拠点に対して、該一過性データが異常な値を示す理由を問い合わせるメールが送信されるようになっている。すなわち、この「確認」ボタンが、一過性データが抽出された拠点に対して、該一過性データが異常な値を示す理由を問い合わせる問合せ手段を構成する。そして、このメールを受けて、各拠点２，３，４，５の担当者は、災害の発生や販促キャンペーンの開催等をその理由として返信する。
【００８３】
次のステップＳ３０６では、予め各部品毎に設定された修正条件に応じて、上記抽出した一過性データを修正（加工）する。つまり、一過性データを、修正条件に応じて、削除するか、過去の所定期間における該一過性データを除く受注データの平均値若しくは最大値に修正するか、又は、予め設定された設定値に修正する。
【００８４】
本実施形態では、管理用データベース１３が、各拠点２，３，４，５毎に上記各部品の受注データを当該受注の時期と対応付けて記憶する記憶手段を構成しており、管理サーバ１２が、上記記憶手段により記憶された各部品の受注データに基づいて、各拠点２，３，４，５毎に将来の所定期間における各部品の受注予測を行う受注予測手段を構成していることになる。
【００８５】
したがって、本実施形態では、予め設定された過去の所定期間において、各拠点２，３，４，５における各部品の受注データの中から、予め各部品毎に設定されたしきい値を越える異常な値を示す一過性データを抽出して、該抽出した一過性データを、予め設定された修正条件に応じて修正し、該一過性データを修正した状態で、上記過去の所定期間における受注データに基づいて、将来の所定期間における各拠点２，３，４，５の各部品の受注予測を行うようにしたことにより、各部品の受注特性を考慮してしきい値を設定することができ、各部品毎に受注データが一過性データであるか否かの判定を正確に行うことができる。よって、急激な受注変動がある部品を初め、全ての部品について、正確な受注予測を行うことができる。
【００８６】
尚、将来の所定期間における各拠点２，３，４，５の各部品の受注予測は、上記実施形態のような方法に限らず、管理用データベース１３により記憶された各部品の受注データに基づいて行うのであれば、どのような方法で行っても本発明を適用することができる。
【産業上の利用可能性】
【００８７】
本発明は、複数の階層をなすように設けられかつ複数種の車両用部品を保有し管理する複数の拠点に対して、将来の所定期間において適正な在庫量で上記各部品を保有させるための在庫管理に有用である。
【図面の簡単な説明】
【００８８】
【図１】本発明の実施形態に係る車両用部品在庫管理システムに適用される拠点の階層構造を示す図である。
【図２】車両用部品在庫管理システムの概略構成図である。
【図３】車両用部品在庫管理システムの動作を示すフローチャートである。
【図４】各拠点の保有在庫量を示す図である。
【図５】受注予測処理の詳細を示すフローチャートである。
【図６】過去３６ヶ月分、過去２４ヶ月分及び過去１２ヶ月分の受注データを変化パターンに当てはめ、単調増加となる予測直線を求めた結果を示す図である。
【図７】過去３６ヶ月分、過去２４ヶ月分及び過去１２ヶ月分の受注データを変化パターンに当てはめ、単調減少となる予測直線を求めた結果を示す図である。
【図８】過去３６ヶ月分、過去２４ヶ月分及び過去１２ヶ月分の受注データを変化パターンに当てはめ、傾きが０となる予測直線を求めた結果を示す図である。
【図９】過去３６ヶ月分、過去２４ヶ月分及び過去１２ヶ月分の受注データを変化パターンに当てはめ、季節周期性を有して増減変動しつつ増加傾向となる予測曲線を求めた結果を示す図である。
【図１０】過去３６ヶ月分、過去２４ヶ月分及び過去１２ヶ月分の受注データを変化パターンに当てはめ、季節周期性を有して増減変動しつつ減少傾向となる予測曲線を求めた結果を示す図である。
【図１１】過去３６ヶ月分、過去２４ヶ月分及び過去１２ヶ月分の受注データを変化パターンに当てはめ、季節周期性を有して増減変動しつつ一定傾向となる予測曲線を求めた結果を示す図である。
【図１２】抽出した変化パターンを受注データと共に表示した表示例を示す図である。
【図１３】選択された変化パターンを、受注データ及び前回の受注予測時に選択した変化パターンと共に表示した表示例を示す図である。
【図１４】選択された変化パターンに基づいて、将来の所定期間における各拠点の各部品の受注予測を行う方法を示す図である。
【図１５】一過性データ抽出・加工処理の詳細を示すフローチャートである。
【図１６】抽出した一過性データの表示例を示す図である。
【符号の説明】
【００８９】
１    車両用部品在庫管理システム
２    販社拠点
３    子拠点
４    親拠点
５    国内用部品庫
１２  管理サーバ（受注予測手段）
１３  管理用データベース（記憶手段）
１４  国内用部品庫端末
１５  親拠点端末
１６  子拠点端末
１７  販社拠点端末
【図１】
2005075533.tif 000003
【図２】
2005075533.tif 000004
【図３】
2005075533.tif 000005
【図４】
2005075533.tif 000006
【図５】
2005075533.tif 000007
【図６】
2005075533.tif 000008
【図７】
2005075533.tif 000009
【図８】
2005075533.tif 000010
【図９】
2005075533.tif 000011
【図１０】
2005075533.tif 000012
【図１１】
2005075533.tif 000013
【図１２】
2005075533.tif 000014
【図１３】
2005075533.tif 000015
【図１４】
2005075533.tif 000016
【図１５】
2005075533.tif 000017
【図１６】
2005075533.tif 000018