(57)【要約】【課題】  複数の物流拠点より商品の仕入先として最適な物流拠点を決定するために、将来の商品の欠品率を予測した予測欠品率を算出することができる物流拠点決定装置、物流拠点決定方法及びそのプログラムを提供する。【解決手段】  サイクル在庫算出部１５は、店舗における商品の未来の需要予測をもとに予測サイクル在庫数を算出する。予測欠品率算出部１６は、店舗における過去の商品の在庫数である平均在庫数或いは現在の商品の在庫数である現状在庫数と、商品の過去における需要予測の予測誤差と、処理対象の物流拠点から店舗までの商品の輸送に要する補充リードタイムと計画サイクルとを加算した在庫調整期間と、サイクル在庫算出部１５が算出した予測サイクル在庫数とを基に、処理対象の物流拠点から商品を仕入れる場合の予測欠品率を算出する。【選択図】  図１
2005089060.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の物流拠点から商品を仕入れ可能な拠点で、所定の計画サイクルで定期的な商品の発注が行われる場合に、前記拠点における前記商品の未来の需要予測をもとに予測サイクル在庫数を算出するサイクル在庫算出手段と、
前記拠点における過去の前記商品の在庫数である平均在庫数或いは現在の前記商品の在庫数である現状在庫数と、前記商品の過去における需要予測の予測誤差と、特定の物流拠点から前記拠点までの前記商品の輸送に要する補充リードタイムと前記計画サイクルとを加算した在庫調整期間と、前記サイクル在庫算出手段が算出した前記予測サイクル在庫数とを基に、前記特定の物流拠点から前記商品を仕入れる場合の予測欠品率を算出する予測欠品率算出手段と
を具備することを特徴とする物流拠点決定装置。
【請求項２】
前記予測欠品率算出手段が算出した前記物流拠点別の予測欠品率および前記物流拠点別に定まっている前記商品のコスト情報を基に、前記拠点に最適な物流拠点を決定する物流拠点決定手段を更に具備することを特徴とする請求項１に記載の物流拠点決定装置。
【請求項３】
前記物流拠点決定手段は、前記コスト情報に応じて前記物流拠点別に前記予測欠品率の閾値を定め、前記物流拠点別に前記予測欠品率と前記閾値と比較することで、前記拠点に最適な物流拠点を決定することを特徴とする請求項２に記載の物流拠点決定装置。
【請求項４】
前記物流拠点決定手段は、前記拠点における前記商品の重要度を更に考慮して前記予測欠品率を基に、前記拠点に最適な物流拠点を決定することを特徴とする請求項２または請求項３に記載の物流拠点決定装置。
【請求項５】
前記拠点にとって前記物流拠点の違いによる前記予測欠品率と前記商品のコスト情報の変化は二律背反の関係であることを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載の物流拠点決定装置。
【請求項６】
第１の物流拠点と第２の物流拠点のいずれかより商品を入手可能な拠点より、所定の計画サイクルで定期的な商品の発注が行われ、前記第１の物流拠点の方が前記第２の物流拠点に比べて前記拠点への前記商品の輸送に要する補充リードタイムは長いが前記商品の入手コストが安い場合に、前記拠点における前記商品の未来の需要予測をもとに予測サイクル在庫数を算出するサイクル在庫算出手段と、
前記拠点における過去の前記商品の在庫数である平均在庫数或いは現在の前記商品の在庫数である現状在庫数と、前記商品の過去における需要予測の予測誤差と、前記第１の物流拠点の補充リードタイムと前記計画サイクルとを加算した在庫調整期間と、前記サイクル在庫算出手段が算出した前記予測サイクル在庫数とを基に、前記第１の物流拠点から前記商品を仕入れる場合の予測欠品率を算出する予測欠品率算出手段と
を具備することを特徴とする物流拠点決定装置。
【請求項７】
閾値を記憶するための閾値保持手段を更に備え、前記予測欠品率算出手段が算出した前記予測欠品率と前記閾値保持手段に記憶された閾値とを比較することで、前記拠点に最適な物流拠点が前記第１の物流拠点であるかまたは第２の物流拠点であるかを決定する物流拠点決定手段を更に具備することを特徴とする請求項６に記載の物流拠点決定装置。
【請求項８】
前記閾値保持手段に記憶される閾値は、物流拠点毎に定められた閾値、商品毎に定められた閾値或は、前記拠点における前記商品の重要度に基づく閾値の何れかの閾値であり、前記物流拠点決定手段は、前記何れかの閾値と前記予測欠品率を基に、前記拠点に最適な物流拠点が前記第１の物流拠点であるかまたは第２の物流拠点であるかを決定することを特徴とする請求項７に記載の物流拠点決定装置。
【請求項９】
複数の物流拠点から商品を仕入れ可能な拠点で、所定の計画サイクルで定期的な商品の発注が行われる場合に、前記拠点における前記商品の未来の需要予測をもとに予測サイクル在庫数を算出する第１のステップと、
前記拠点における過去の前記商品の在庫数である平均在庫数或いは現在の前記商品の在庫数である現状在庫数と、前記商品の過去における需要予測の予測誤差と、特定の物流拠点から前記拠点までの前記商品の輸送に要する補充リードタイムと前記計画サイクルとを加算した在庫調整期間と、前記第１のステップで算出した前記予測サイクル在庫数とを基に、前記特定の物流拠点から前記商品を仕入れる場合の予測欠品率を算出する第２のステップと
を有することを特徴とする物流拠点決定方法。
【請求項１０】
前記第２のステップで算出した前記物流拠点別の予測欠品率および前記物流拠点別に定まっている前記商品のコスト情報を基に、前記拠点に最適な物流拠点を決定する第３のステップを更に有することを特徴とする請求項９に記載の物流拠点決定方法。
【請求項１１】
複数の物流拠点から商品を仕入れ可能な拠点で、所定の計画サイクルで定期的な商品の発注が行われる場合に、前記拠点における前記商品の未来の需要予測をもとに予測サイクル在庫数を算出する第１のステップと、
前記拠点における過去の前記商品の在庫数である平均在庫数或いは現在の前記商品の在庫数である現状在庫数と、前記商品の過去における需要予測の予測誤差と、特定の物流拠点から前記拠点までの前記商品の輸送に要する補充リードタイムと前記計画サイクルとを加算した在庫調整期間と、前記第１のステップで算出した前記予測サイクル在庫数とを基に、前記特定の物流拠点から前記商品を仕入れる場合の予測欠品率を算出する第２のステップと
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】
前記第２のステップで算出した前記物流拠点別の予測欠品率および前記物流拠点別に定まっている前記商品のコスト情報を基に、前記拠点に最適な物流拠点を決定する第３のステップを更にコンピュータに実行させるための請求項１１に記載のプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、複数の物流拠点より商品を調達可能な場合に、最適な物流拠点から商品の調達を行うよう物流拠点を選択決定する物流拠点決定装置、物流拠点決定方法及びそのプログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、販売業では商品の欠品による販売機会損失を避けるためにある程度の商品の在庫を保有している。その在庫は、販売店或いは物流拠点などに置かれている。１つの販売店に対して、その販売店に商品を調達するための物流拠点は一般的に複数存在する。例えば、商品の種類毎に異なる物流拠点や、商品の種類にはこだわらず在庫規模に応じて大規模／小規模の物流拠点が設けられている。そして、これらの複数の物流拠点は必要に応じて使い分けられている。
【０００３】
具体例を示すと、大量の商品を在庫として保管できる大規模物流拠点が物流の要所に設けられ、大規模物流拠点よりも販売店の近隣に小規模物流拠点が設けられるケースがよく見受けられる。この場合、大規模物流拠点から一旦小規模物流拠点に商品を配送して在庫として持たせておき、小規模物流拠点から販売店に商品の配送を行う。これにより、販売店からの商品の発注に対応する際に、より近い場所にある小規模物流拠点から販売店へ迅速に商品を運ぶことができる。
【０００４】
しかし、小規模物流拠点を経由して商品を販売店へ配送する場合は、小規模物流拠点において在庫管理等を行なう必要があるので、大規模物流拠点から直接商品を販売店へ配送する場合と比べて、コストが嵩むというデメリットがある。また、大規模拠点から直接商品を販売店へ配送する場合は、配送距離の長さに応じて配送に要する時間も増大するので、配送が間に合わず、欠品が生じる可能性が高まるというデメリットがある。このように、複数の物流拠点から商品を調達する場合には、商品の単価、販売量、販売戦略上の重要性などを考慮して最適な物流拠点を選択する必要がある。
【０００５】
最適な物流拠点を選択する技術の一例として、ある一つの拠点へ物品を配送する時に、複数の出荷元拠点を選択できる場合に、それぞれの出荷元拠点の在庫数量から必要な配送数量を満たすことができる拠点を選択し、更に該物品が配送先で必要な時までに配送が可能である出荷元拠点を選択することによって、最適な出荷元拠点を決定するということが行われている。尚、この種の技術に関連するものには、例えば、複数の配送拠点から在庫品の供給を受ける場合に配送経路を含めて最適の在庫引当をするような配送経路を選択する配送経路の選択方法などが開示されている（例えば、特許文献１参照。）。
【０００６】
【特許文献１】特開平９−１２８３６５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかし、上述した従来の技術によれば、配送時間を考慮することによって、配送先において必要な時までに配送が可能である出荷元拠点を選択することが可能であるが、その商品（物品でもよい）の需要変動の大きさ及び商品自体の仕入値や輸送費などの入手コストについては、考慮されていないため、欠品による機会損失コスト及び商品の入手コストまで考慮した最適な配送が実現できてはいないという問題がある。
【０００８】
本発明は、上述した事情を考慮してなされたもので、複数の物流拠点より商品の仕入先として最適な物流拠点を決定するために、将来の商品の欠品率を予測した予測欠品率を算出することができる物流拠点決定装置、物流拠点決定方法及びそのプログラムを提供することを目的とする。
また、本発明は、好ましくは、将来の商品の欠品率を予測した予測欠品率及び入手コストを考慮して、複数の物流拠点より商品の仕入先として最適な物流拠点を決定することができる物流拠点決定装置、物流拠点決定方法及びそのプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
この発明は、上述した課題を解決すべくなされたもので、本発明による物流拠点決定装置においては、複数の物流拠点から商品を仕入れ可能な拠点で、所定の計画サイクルで定期的な商品の発注が行われる場合に、拠点における商品の未来の需要予測をもとに予測サイクル在庫数を算出するサイクル在庫算出手段と、拠点における過去の商品の在庫数である平均在庫数或いは現在の商品の在庫数である現状在庫数と、商品の過去における需要予測の予測誤差と、特定の物流拠点から拠点までの商品の輸送に要する補充リードタイムと計画サイクルとを加算した在庫調整期間と、サイクル在庫算出手段が算出した予測サイクル在庫数とを基に、特定の物流拠点から商品を仕入れる場合の予測欠品率を算出する予測欠品率算出手段とを具備することを特徴とする。
【００１０】
また、本発明による物流拠点決定装置の一態様例においては、上記予測欠品率算出手段が算出した物流拠点別の予測欠品率および物流拠点別に定まっている商品のコスト情報を基に、拠点に最適な物流拠点を決定する物流拠点決定手段を更に具備することを特徴とする。
【００１１】
また、本発明による物流拠点決定装置の一態様例においては、上記物流拠点決定手段は、コスト情報に応じて物流拠点別に予測欠品率の閾値を定め、物流拠点別に予測欠品率と閾値と比較することで、拠点に最適な物流拠点を決定することを特徴とする。
【００１２】
また、本発明による物流拠点決定装置の一態様例においては、上記物流拠点決定手段は、拠点における商品の重要度を更に考慮して予測欠品率を基に、拠点に最適な物流拠点を決定することを特徴とする。
【００１３】
また、本発明による物流拠点決定装置の一態様例においては、上記拠点にとって物流拠点の違いによる予測欠品率と商品のコスト情報の変化は二律背反の関係であることを特徴とする。
【００１４】
また、本発明による物流拠点決定装置においては、第１の物流拠点と第２の物流拠点のいずれかより商品を入手可能な拠点より、所定の計画サイクルで定期的な商品の発注が行われ、第１の物流拠点の方が第２の物流拠点に比べて拠点への商品の輸送に要する補充リードタイムは長いが商品の入手コストが安い場合に、拠点における商品の未来の需要予測をもとに予測サイクル在庫数を算出するサイクル在庫算出手段と、拠点における過去の商品の在庫数である平均在庫数或いは現在の商品の在庫数である現状在庫数と、商品の過去における需要予測の予測誤差と、第１の物流拠点の補充リードタイムと計画サイクルとを加算した在庫調整期間と、サイクル在庫算出手段が算出した予測サイクル在庫数とを基に、第１の物流拠点から商品を仕入れる場合の予測欠品率を算出する予測欠品率算出手段とを具備することを特徴とする。
【００１５】
また、本発明による物流拠点決定装置の一態様例においては、閾値を記憶するための閾値保持手段を更に備え、上記予測欠品率算出手段が算出した予測欠品率と閾値保持手段に記憶された閾値とを比較することで、拠点に最適な物流拠点が第１の物流拠点であるかまたは第２の物流拠点であるかを決定する物流拠点決定手段を更に具備することを特徴とする。
【００１６】
また、本発明による物流拠点決定装置の一態様例においては、上記閾値保持手段に記憶される閾値は、物流拠点毎に定められた閾値、商品毎に定められた閾値或は、拠点における商品の重要度に基づく閾値の何れかの閾値であり、物流拠点決定手段は、何れかの閾値と予測欠品率を基に、拠点に最適な物流拠点が第１の物流拠点であるかまたは第２の物流拠点であるかを決定することを特徴とする。
【００１７】
また、本発明による物流拠点決定方法においては、複数の物流拠点から商品を仕入れ可能な拠点で、所定の計画サイクルで定期的な商品の発注が行われる場合に、拠点における商品の未来の需要予測をもとに予測サイクル在庫数を算出する第１のステップと、拠点における過去の商品の在庫数である平均在庫数或いは現在の商品の在庫数である現状在庫数と、商品の過去における需要予測の予測誤差と、特定の物流拠点から拠点までの商品の輸送に要する補充リードタイムと計画サイクルとを加算した在庫調整期間と、第１のステップで算出した予測サイクル在庫数とを基に、特定の物流拠点から商品を仕入れる場合の予測欠品率を算出する第２のステップとを有することを特徴とする。
【００１８】
また、本発明による物流拠点決定方法の一態様例においては、上記第２のステップで算出した物流拠点別の予測欠品率および物流拠点別に定まっている商品のコスト情報を基に、拠点に最適な物流拠点を決定する第３のステップを更に有することを特徴とする。
【００１９】
また、本発明によるプログラムは、複数の物流拠点から商品を仕入れ可能な拠点で、所定の計画サイクルで定期的な商品の発注が行われる場合に、拠点における商品の未来の需要予測をもとに予測サイクル在庫数を算出する第１のステップと、
拠点における過去の商品の在庫数である平均在庫数或いは現在の商品の在庫数である現状在庫数と、商品の過去における需要予測の予測誤差と、特定の物流拠点から拠点までの商品の輸送に要する補充リードタイムと計画サイクルとを加算した在庫調整期間と、第１のステップで算出した予測サイクル在庫数とを基に、特定の物流拠点から商品を仕入れる場合の予測欠品率を算出する第２のステップとをコンピュータに実行させるためのプログラムである。
【００２０】
また、本発明によるプログラムの一態様例においては、上記第２のステップで算出した物流拠点別の予測欠品率および物流拠点別に定まっている商品のコスト情報を基に、拠点に最適な物流拠点を決定する第３のステップを更にコンピュータに実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００２１】
以上説明したように、本発明による物流拠点決定装置、物流拠点決定方法及びそのプログラムによれば、未来の需要予測をもとに予測サイクル在庫数を算出して、平均在庫数或いは現状在庫数と、需要予測の予測誤差と、在庫調整期間と、算出した予測サイクル在庫数とを基に、特定の物流拠点から商品を仕入れる場合の予測欠品率を算出するので、複数の物流拠点より商品の仕入先として最適な物流拠点を決定するために有効な情報となる、各物流拠点から商品を仕入れた場合における将来の商品の予測した予測欠品率を算出することができる。
また、本発明による物流拠点決定装置、物流拠点決定方法及びそのプログラムの一態様例によれば、物流拠点別の予測欠品率および物流拠点別に定まっている商品の入手コストを基に、最適な物流拠点を決定するので、予測欠品率及び入手コストを考慮して、複数の物流拠点より商品の仕入先として最適な物流拠点を決定することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２２】
以下、本発明の実施の形態を説明する。
まず、本発明の一実施形態における物流拠点決定装置の概略構成について図を用いて説明する。図１は、本発明の一実施形態における物流拠点決定装置の概略構成を示す図である。図１において、符号１０は、物流拠点決定装置であり、複数の物流拠点からある店舗に商品を供給可能な場合に、商品の仕入先として最適な物流拠点を決定する処理を行う。また、１１は、制御部であり、物流拠点決定装置１０内における各処理やデータの流れを制御する。１２は、データベースであり、店舗における商品の在庫に関する情報を格納する在庫情報データベース１２ａと、店舗に商品を供給可能な複数の物流拠点に関する情報を格納する物流拠点情報データベース１２ｂとを具備する。
【００２３】
尚、本実施形態における店舗は、定期的に商品を仕入れているとする。すなわち、商品を仕入れる間隔で定期的に商品の発注を行っている。この商品の発注の間隔を計画サイクルとし、本実施形態においては１週間とする。これにより店舗における商品の在庫数の変化は、図２に示すように計画サイクルに応じて周期的に変化する。
【００２４】
図２は、本実施形態の店舗における在庫の時間経過による変化を示す図である。図２の横軸は時間を示しており、「今回発注」より左側は過去を示し、右側は未来を示している。図２において、まず「今回発注」より左側の過去の部分を見ると、点線で「需要予測に基づく予測在庫数」が示され、「実際の在庫数（実績値）」が実線で示されている。例えば、「今回発注」の直前の１週間は、予測したよりも多くの商品が買われ、実績値としての在庫数が需要予測の在庫数より減っていることがわかる。この需要予測に基づく予測在庫数と実際の在庫数の減り具合（販売実績）との誤差を予測誤差とする。なお、予測誤差を求める際には、過去の何回かの需要予測に対する誤差データを用いて算出することが好ましい。一方、「今回発注」より右側の未来の部分にも同様に点線と実線が示されている。点線の需要予測に基づく予測在庫数は、後述する需要予測によって未来の在庫数の推移を示したものである。実線は、在庫の実績値を示すものであるので、時間軸上の未来の部分には本来は示すことができないが、本実施の形態では説明をしやすくするためにあえて表示している。また、過去の所定期間における在庫数の変化の平均が平均在庫である。また、図２においては、物流拠点から店舗までの補充リードタイムは３週間であるとする。
【００２５】
ここで、在庫情報データベース１２ａと物流拠点情報データベース１２ｂの詳細な構成例について説明する。まず、在庫情報データベース１２ａの構成例について説明する。図３は、図１に示した在庫情報データベース１２ａの構成例を示す図である。図３に示すように、在庫情報データベース１２ａは、店舗における商品の在庫に関する情報である“在庫情報”として以下に示す情報を格納する。“在庫特定情報”とは、商品の保存場所などを特定する情報であり、店舗が複数の在庫を持っている場合には各在庫を特定する情報である。“商品名”とは、“在庫特定情報”で特定される保存場所に保存される商品の名称である。尚、“商品名”に限らず、“商品識別子”など商品を特定できる情報であればよい。“現状在庫数”とは、“商品名”で特定される商品の現在の在庫数を示すものである。
【００２６】
“平均在庫数”とは、“商品名”で特定される商品の過去の所定期間における在庫数変化の平均値である。具体的には、過去の１計画サイクル（発注間隔）の間における在庫数変化の平均値である。この“平均在庫数”は、後述するサイクル在庫算出部１５がサイクル在庫数を算出する過程で求める値である。尚、“平均在庫数”の算出方法は上述した限りではなく、過去における任意の期間の在庫数の変化を平均した値であってもよい。
【００２７】
“需要予測情報”とは、上述した通り“商品名”で特定される商品の過去における販売実績（または出荷実績）を基に、未来の任意の期間におけるその商品の需要を予測した情報である。この需要予測は、後述する需要予測算出部１３が行う。また、“予測誤差”とは、“商品名”で特定される商品の過去における需要予測と販売実績（または出荷実績）の差の変化を基に、現時点における需要予測に対する予測誤差を推定した値である。
【００２８】
“計画サイクル”とは、上述したように、本実施形態の店舗において“商品名”で特定される商品を定期的に仕入れる間隔を示すものである。図２に示すように本実施形態では計画サイクルが１週間に設定されている。
【００２９】
“商品情報”とは、“商品名”で特定される商品に関する情報であり、例えば、過去の販売実績（売上高や販売個数など）、単価、重要度（販売戦略上の）などの情報を含む。以上に示したように、在庫情報データベース１２ａには、“在庫特定情報”で特定される保管場所に在庫として保管されている商品に関する情報が“商品名”に関連づけて格納されている。
【００３０】
次に、物流拠点情報データベース１２ｂの構成例について説明する。図４は、図１に示した物流拠点情報データベース１２ｂの構成例を示す図である。図４に示すように、物流拠点情報データベース１２ｂは、“物流拠点情報”として、各物流拠点を識別するための“物流拠点番号”に関連付けて以下に示す情報を格納する。“物流拠点名”とは、“物流拠点番号”で特定される物流拠点の名称である。尚、“物流拠点名”で物流拠点が特定できる場合には、上述した“物流拠点番号”の代わりに物流拠点を識別する情報として用いてもよい。
【００３１】
“物流拠点属性”とは、“物流拠点番号”で特定される物流拠点の住所や連絡先などの情報である。“補充リードタイム”とは、“物流拠点番号”で特定される物流拠点から店舗まで商品を配送するのに要する時間を示す情報であり、図２では、“今回発注”に対して３週間後に補充されている。“コスト情報”とは、商品の製造場所（または生産地）から“物流拠点番号”で特定される物流拠点を経て店舗へ商品を納入するまでの商品の輸送コストや商品本体の仕入価格など、商品を入手するためのコストに関する情報である。
【００３２】
“在庫情報”とは、“物流拠点番号”で特定される物流拠点において在庫管理している商品に関する情報である。この商品に関する情報としては、図４に示すように、“商品名”、“在庫数”、“納入予定情報”などの情報がある。“商品名”は、“物流拠点番号”で特定される物流拠点において在庫管理している商品の商品名である。“在庫数”は、“物流拠点番号”で特定される物流拠点において“商品名”で特定される商品の在庫数を示す情報である。“納入予定情報”とは、“物流拠点番号”で特定される物流拠点において“商品名”で特定される商品の納入予定数や納入予定日などに関する情報である。以上に示すように、物流拠点情報データベース１２ｂには、“物流拠点番号”で特定される複数の物流拠点に関する情報が“物流拠点名”に関連づけて格納されている。
【００３３】
ここで、図１に示した物流拠点決定装置１０内の説明に戻る。１３は、需要予測算出部であり、特定の商品の過去における販売実績（または出荷実績）を基に、未来の任意の期間におけるその商品の需要予測を算出する。尚、需要予測算出部１３が算出した需要予測は、上述したように在庫情報データベース１２ａに“需要予測情報”として格納される。
【００３４】
１４は、予測誤差算出部であり、過去の所定期間として例えば過去の１計画サイクル或いは何回かの計画サイクルにおける需要予測の販売実績に対する誤差の標準偏差を求めることで予測誤差σを算出する。望ましくは、過去の何回かの需要予測の誤差データを用いる。１５は、サイクル在庫算出部であり、店舗における商品の周期的な在庫数の変化量を示すサイクル在庫数を予測した予測サイクル在庫数を算出する。具体的には、サイクル在庫算出部１５は、需要予測算出部１３が算出した需要予測の半分の値つまり所定期間の在庫数の減少幅数の１／２を予測サイクル在庫数として算出する。尚、本実施形態におけるサイクル在庫算出部１５は、上述した計算により予測サイクル在庫数を算出しているが、この限りではなく、種々の計算方法を用いて在庫の周期的な変動幅を予測した値を算出してよい。
【００３５】
１６は、予測欠品率算出部であり、平均在庫数と予測サイクル在庫数と予測誤差と在庫調整期間（＝計画サイクル＋補充リードタイム）を基に、予測欠品率を算出する。この予測欠品率とは、商品の在庫が平均在庫数ある時点で、補充リードタイムに示しただけ配送時間を要する物流拠点に対して、予測サイクル在庫数の２倍の発注を行った場合の欠品率を予測するものである。具体的には、予測欠品率算出部１６は、在庫情報データベース１２ａより上述した種々の情報を参照して以下に示す（式１）を計算することで欠品に対する安全度を示すサービス指数（安全係数ともいう）Ｎを算出し、算出したサービス指数Ｎから一意に定まる割合を予測欠品率として算出する。
Ｎ＝  （平均在庫数  −  予測サイクル在庫数）／（σ×√ＬＴ）  …  （式１）
（式１）の各変数を整理すると、
平均在庫数：過去の平均的な在庫数、或いは現在の本当の在庫数
予測サイクル在庫：未来の所定期間における需要予測数の１／２
σ：過去に行ったある期間の需要予測値に対する実際の需要数との予測誤差
ＬＴ：計画サイクル＋補充リードタイム
となる。
【００３６】
また、予測欠品率算出部１６は、物流拠点別に予測欠品率を求める。なお、サービス指数Ｎと予測欠品率の関係は、一方の値が決まっていれば所定の計算式により他方の値を算出可能な関係であり、例えば統計学で一般的に使われる標準正規分布表等を元に求めることができるものであってサービス指数Ｎが増加すると予測欠品率が減少する。また、ここでは平均在庫数を元に算出しているが、在庫情報データベース１２ａ内に格納された、現状在庫数を用いてもよい。
【００３７】
１７は、物流拠点決定部であり、予測欠品率算出部１６が算出した物流拠点別の予測欠品率と、物流拠点情報データベース１２ｂより参照する各物流拠点におけるコスト情報とを用いて、店舗側にとって商品の仕入先として最適な物流拠点を決定する。具体的には、物流拠点決定部１７は、コスト情報に応じて物流拠点別に予測欠品率の閾値を定め、物流拠点別に予測欠品率と閾値と比較することで、店舗に最適な物流拠点を決定する。
【００３８】
例えば、３つの物流拠点Ａ、Ｂ、Ｃにおいて、コスト情報で定まる商品１個当たりの入手コストが１００円、８０円、６０円であった場合に、各物流拠点Ａ、Ｂ、Ｃの予測欠品率の閾値を１．８％、２．０％、３．０％とする。また、予測欠品率算出部１６が算出した各物流拠点Ａ、Ｂ、Ｃにおける予測欠品率が１．６％、１．９％、４．０％とする。この場合に、物流拠点決定部１７は、まず、入手コストの最も安い物流拠点Ｃについて最適な物流拠点か否かの判断を行い、予測欠品率（＝４．０％）≧閾値（＝３．０％）であるで最適ではないと判断する。次に、物流拠点決定部１７は、入出コストが２番目に安い物流拠点Ｂについて最適な物流拠点か否かの判断を行い、予測欠品率（＝１．９％）＜閾値（＝２．０％）であるので最適な物流拠点であると判断する。
【００３９】
ここで、最適な物流拠点について説明する。上述した（式１）を見て分かるように、補充リードタイムの短い物流拠点ほど予測欠品率が低下するが、各物流拠点における在庫管理コストまで含めたトータルの輸送コストでは補充リードタイムの短い物流拠点の方が高くなるのが一般的である。すなわち、店舗にとって物流拠点の違いによる輸送コストと予測欠品率の変化はトレードオフ（二律背反）の関係であることを前提に、店舗にとって予測欠品率と輸送コストのバランスが最適となる物流拠点が最適な物流拠点である。
【００４０】
上述した予測欠品率と輸送コストの関係について具体例を示して説明する。図５は、物流拠点の位置による補充リードタイムおよび輸送コストの違いの典型例を示す図である。図５に示すように、店舗Ｓに対して物流拠点Ｄ１の方が物流拠点Ｄ２より遠い位置にあるので、物流拠点Ｄ１から店舗Ｓへの輸送路１の方が物流拠点Ｄ２から店舗Ｓへの輸送路３よりも補充リードタイムが長くなる。また、物流拠点Ｄ２は、物流拠点Ｄ１から輸送路２を経由して輸送した輸送コストがあるので、輸送コストについて物流拠点Ｄ１、Ｄ２にさほど差はないとする。しかし、物流拠点Ｄ２において店舗Ｓへ出荷するまでの間、在庫管理に要したコストまで含めた、合計での輸送コスト（以下、合計輸送コストとする）は、物流拠点Ｄ２の方が物流拠点Ｄ１よりも高くなる。すなわち、店舗Ｓにとって物流拠点Ｄ２から商品を仕入れる方が補充リードタイムが短くなるので予測欠品率を低くすることができるが、物流拠点Ｄ１から商品を仕入れる方が合計輸送コストを低く抑えることができる。
【００４１】
以上の構成により、物流拠点決定装置１０は、将来の商品の欠品率を予測した予測欠品率及び入手コスト（合計輸送コスト）を考慮して商品の仕入先として最適な物流拠点を決定することができる。特に、一方は入手コストが高く補充リードタイムが短い物流拠点（例えば国内にある物流拠点）であり、他方は入手コストが安く補充リードタイムが長い物流拠点（例えば海外にある物流拠点）である場合に、物流拠点決定装置１０により、最適な物流拠点を決定することで、欠品率および入手コストを所望の範囲に管理することができる。
【００４２】
尚、上述した物流拠点決定装置１０は、図示していないが、マウスやキーボードなどの入力装置及び、ＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ  Ｒａｙ  Ｔｕｂｅ）や液晶ディスプレイなどの表示装置を具備している。また、物流拠点決定装置１０が入力装置を備える場合には、上述した在庫情報や物流拠点情報などの種々の情報をその入力装置から直接入力してもよい。更に、物流拠点決定装置１０が記録媒体の読み取り機能を有する場合には、物流拠点決定装置１０は、上述した在庫情報や物流拠点情報などを記録した記録媒体よりその情報を読み取ることにより、在庫情報や物流拠点情報などを取得してもよい。
【００４３】
また、図１に示した物流拠点決定装置１０の各処理部は、専用のハードウェアにより実現されるものであってもよく、また、各処理部はメモリ及びＣＰＵ（中央演算装置）により構成され、各処理部の機能を実現する為のプログラムをメモリに読み込んで実行することによりその機能を実現させるものであってもよい。
また、上記メモリは、ハードディスク装置や光磁気ディスク装置、フラッシュメモリ等の不揮発性のメモリや、ＣＤ−ＲＯＭ等の読み出しのみが可能な記録媒体、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）のような揮発性のメモリ、あるいはこれらの組み合わせによるコンピュータ読み取り、書き込み可能な記録媒体より構成されるものとする。
【００４４】
次に、図１に示した物流拠点決定装置１０の動作について説明する。
図６は、図１に示した物流拠点決定装置１０の動作を示す図である。図６に示すように、まず、ステップＳ１において、需要予測算出部１３は、予測する時点から予測欠品率の計算対象である物流拠点の補充リードタイム分先の計画サイクル期間における需要予測を行う。次に、ステップＳ２において、予測誤差算出部１４は、過去の所定期間における需要予測の販売実績に対する誤差の標準偏差を求めることで予測誤差σを算出する。次に、ステップＳ３において、サイクル在庫算出部１５は、ステップＳ１で求めた需要予測の２分の１の値を予測サイクル在庫数として算出する。
【００４５】
次に、ステップＳ４において、予測欠品率算出部１６は、処理対象の物流拠点より店舗が商品を仕入れる場合の予測欠品率を算出する。次に、ステップＳ５において、予測欠品率算出部１６は、予測欠品率算出の処理対象となる全ての物流拠点について予測欠品率の計算を行ったか否かを判定する。ここで全ての物流拠点に対して計算済みでない場合（ステップＳ５のＮＯ）には、ステップＳ１に戻り、需要予測算出部１３は、次の予測欠品率の計算対象である物流拠点における需要予測を算出する。また、全ての物流拠点に対して計算済みの場合（ステップＳ５のＹＥＳ）には、ステップＳ６に進む。尚、予測欠品率算出の処理対象となる全ての物流拠点とは、例えば、物流拠点情報データベース１２ｂに物流拠点情報が格納されている複数の物流拠点の全てまたは一部である。また、処理対象である複数の物流拠点の処理順序は、例えば“物流拠点番号”の順などで処理すればよい。
【００４６】
次に、ステップＳ６において、物流拠点決定部１７は、各物流拠点の予測欠品率と輸送コストとを基に店舗にとって商品の仕入先として最適な物流拠点を決定する。具体例として、図５に示した物流拠点Ｄ１、Ｄ２の予測欠品率がＤ１Ｋ、Ｄ２Ｋである（Ｄ１Ｋ＞Ｄ２Ｋ）場合について説明する。まず、店舗において物流拠点Ｄ１、Ｄ２の輸送コストに応じて、商品の予測欠品率の閾値を定める。すなわち、物流拠点決定部１７は、予測欠品率Ｄ１Ｋが定めた閾値を超えた場合には、輸送コストが嵩むが予測欠品率の低い物流拠点Ｄ２と決定し、予測欠品率Ｄ１Ｋが定めた閾値を超えない場合には、輸送コストの安い物流拠点Ｄ１と決定する。
【００４７】
尚、図５に示すように物流拠点が２つのみの場合は、予測欠品率算出部１６は、補充リードタイムが物流拠点Ｄ２より長い物流拠点Ｄ１の予測欠品率Ｄ１Ｋのみを算出すればよい。これにより、物流拠点決定部１７は、予測欠品率Ｄ１Ｋが定めた閾値を超えたか否かにより物流拠点Ｄ１または物流拠点Ｄ２を店舗に最適な物流拠点と決定することができるからである。
【００４８】
以上に示したように、物流拠点決定装置１０は、複数の物流拠点の各々より商品を仕入れた場合の予測欠品率を算出し、それらの予測欠品率を用いて物流拠点の決定を行う。これにより、将来の商品の欠品率を予測した予測欠品率及び入手コストを考慮して商品の仕入先として最適な物流拠点を決定することができる。また、物流拠点が２つの場合には、物流拠点決定装置１０は、予測欠品率の大きな方（補充リードタイムが長い方）の物流拠点の予測欠品率を算出し、その予測欠品率を用いて最適な物流拠点の決定を行う。
【００４９】
［他の処理動作］
上述した例では、同じ商品について拠点毎に予測欠品率の閾値を別々に設定したが、その限りではなく、同じ商品であれば全ての拠点において同じ閾値を設定するようにしても良い。
【００５０】
また、物流拠点決定部１７は、予測欠品率と合わせて商品の重要度も更に考慮して、物流拠点を決定してもよい。例えば、売上数が多い商品の重要度が高く、売上数が少ない商品の重要度が低いとする場合に、売上数が少ない商品については、上述した予測欠品率の閾値をより高い値または無限大に設定する。これにより、売上数が少ない商品は、輸送コストが安いが予測欠品率の高い物流拠点から仕入れるよう決定する確率がより高い値（％）または１００％となる。具体例として、図５を用いて説明すると、物流拠点決定部１７は、売上数（重要度）の高い商品については、予測欠品率の閾値により物流拠点Ｄ１、Ｄ２のいずれを選ぶかを決定するが、売上数（重要度）の低い商品については、予測欠品率の値に関係なく予測欠品率は高いが輸送コストの安い物流拠点Ｄ１に決定する。
【００５１】
商品の重要度まで考慮する際は、物流拠点決定部１７は、商品の重要度に関する情報を在庫情報データベース１２ａより参照する。以上により、物流拠点決定装置１０は、複数の物流拠点の各々より商品を仕入れた場合の予測欠品率を算出し、その予測欠品率と商品の重要度を用いて物流拠点の決定を行う。これにより、将来の商品の欠品率を予測した予測欠品率、商品の入手コスト、商品の重要度を考慮して商品の仕入先として最適な物流拠点を決定することができる。
【００５２】
尚、上述した物流拠点決定部１７は、店舗に最適な一つの物流拠点を決定したが、この限りではなく、複数の物流拠点を最適な物流拠点として決定してもよく、この場合には、需要予測を基に決定した各物流拠点に対して最適な商品の発注量を割り当てる処理も行う。
【００５３】
また、上述した実施形態では、複数の物流拠点から店舗へ商品を配送する場合について説明しているがこの限りではなく、複数の物流拠点から特定の物流拠点へ、商品（物品）や生物などのあらゆる物を配送する場合においても本発明を適用することができる。また、上述した実施形態においては、配送対象となる商品の種類別に物流拠点の決定を行ったが、この限りではなく、配送対象となる商品が複数種類あり、その全種類の商品を在庫として持つ物流拠点が幾つかある場合には、それら複数種類の商品をいくつかのカテゴリーにまとめて、そのカテゴリー単位で最適な物流拠点を決定してもよい。
【００５４】
尚、上述した実施形態においては、在庫情報データベース１２ａや物流拠点情報データベース１２ｂを物流拠点決定装置１０が具備する構成としたがこの限りではなく、例えば、各データベースを管理するデータベースサーバとネットワークを介してネットワーク通信機能を備えた物流拠点決定装置１０が接続される構成である物流拠点決定システムであってもよい。更には、複数の装置や端末が互いに通信可能にネットワークに接続されている物流拠点システムにおいて、複数の装置や端末のうち少なくとも１つの装置や端末が上述した物流拠点決定装置１０と同等の機能を有する構成であってもよい。尚、ネットワークとしては、インターネット等の公衆網または専用回線などが好適である。
【００５５】
また、図１に示した物流拠点決定装置１０の各処理部は、コンピュータがプログラムを実行することによって実現することができる。また、プログラムをコンピュータに供給するための手段、例えばかかる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又はかかるプログラムを伝送する伝送媒体も本発明の実施形態として適用することができる。また、上記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等のプログラムプロダクトも本発明の実施形態として適用することができる。上記のプログラム、記録媒体、伝送媒体及びプログラムプロダクトは、本発明の範疇に含まれる。
【００５６】
また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムが送信された場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発メモリ（ＲＡＭ）のように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。
【００５７】
また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク（通信網）や電話回線等の通信回線（通信線）のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。
【００５８】
また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現する為のものであっても良い。さらに、前述した機能をコンピュータシステムに既に記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であっても良い。
【００５９】
以上、この発明の実施形態について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、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。
【図面の簡単な説明】
【００６０】
【図１】本発明の一実施形態における物流拠点決定装置の概略構成を示す図である。
【図２】本実施形態の店舗における在庫の時間経過による変化を示す図である。
【図３】図１に示した在庫情報データベース１２ａの構成例を示す図である。
【図４】図１に示した物流拠点情報データベース１２ｂの構成例を示す図である。
【図５】物流拠点の位置による補充リードタイムおよび輸送コストの違いの典型例を示す図である。
【図６】図１に示した物流拠点決定装置１０の動作を示す図である。
【符号の説明】
【００６１】
１０    物流拠点決定装置
１１    制御部
１２    データベース
１２ａ  在庫情報データベース
１２ｂ  物流拠点情報データベース
１３    需要予測算出部
１４    予測誤差算出部
１５    サイクル在庫算出部
１６    予測欠品率算出部
１７    物流拠点決定部
【図１】
2005089060.tif 000003
【図２】
2005089060.tif 000004
【図３】
2005089060.tif 000005
【図４】
2005089060.tif 000006
【図５】
2005089060.tif 000007
【図６】
2005089060.tif 000008