(57)【要約】  基準在庫数算出装置（１０）は、取得部（２００）と受注確率密度関数生成部（４０１）と基準在庫数算出部（４０２）とを備える。取得部（２００）は、製品に欠品を生じさせずに注文に対応できる比率であるサービス率の目標値を表す目標サービス率と、受注の実績を表す受注実績データと、を取得する。受注確率密度関数生成部（４０１）は、取得部（２００）が取得した受注実績データに基づいて、受注数の尤度を表す確率密度関数である受注確率密度関数を生成する。基準在庫数算出部（４０２）は、受注確率密度関数生成部（４０１）が生成した受注確率密度関数に基づいて、取得部（２００）が取得した目標サービス率以上のサービス率を実現する基準在庫数を算出する。
2018135526.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
製品に欠品を生じさせずに注文に対応できる比率であるサービス率の目標値を表す目標サービス率と、受注の実績を表す受注実績データと、を取得する取得手段と、
前記取得手段が取得した前記受注実績データに基づいて、受注数の尤度を表す確率密度関数である受注確率密度関数を生成する受注確率密度関数生成手段と、
前記受注確率密度関数生成手段が生成した前記受注確率密度関数に基づいて、前記取得手段が取得した前記目標サービス率以上のサービス率を実現する基準在庫数を算出する基準在庫数算出手段と、を備える、
基準在庫数算出システム。
【請求項２】
前記受注確率密度関数生成手段は、前記受注確率密度関数の複数の候補を生成し、前記生成した複数の候補のそれぞれについて評価値を算出し、該評価値に基づいて前記複数の候補から前記基準在庫数の算出に使用する受注確率密度関数を選択する、
請求項１に記載の基準在庫数算出システム。
【請求項３】
前記受注確率密度関数生成手段は、前記受注確率密度関数の複数の候補のうちの一部の候補を最小二乗法による近似式を用いて生成する、
請求項２に記載の基準在庫数算出システム。
【請求項４】
前記取得手段は、さらに、生産の計画を表す生産計画データと在庫数を表す在庫データとを取得し、
該基準在庫数算出システムは、さらに、前記生産計画データと前記在庫データと前記受注実績データとに基づいて、使用した在庫数を表す在庫使用数の予測値を算出し、また、前記受注確率密度関数の各候補の基準在庫数を算出し、算出した前記在庫使用数の予測値と前記基準在庫数との差に基づいて、前記受注確率密度関数の各候補の評価値に対する補正量を算出する評価値補正量算出手段を備え、
前記受注確率密度関数生成手段は、前記受注確率密度関数の評価値を、前記評価値補正量算出手段が算出した補正量で補正し、前記補正された評価値に基づいて前記基準在庫数の算出に使用する受注確率密度関数を選択する、
請求項２または３に記載の基準在庫数算出システム。
【請求項５】
前記取得手段は、さらに、在庫数の上限の目標値を表す目標在庫数を取得し、
該基準在庫数算出システムは、さらに、前記基準在庫数算出手段が算出した基準在庫数が、前記取得手段が取得した前記目標在庫数を超える場合には、前記基準在庫数を、前記目標在庫数を超えない範囲の基準在庫数に調整する基準在庫調整手段をさらに備える、
請求項１から４の何れか１項に記載の基準在庫数算出システム。
【請求項６】
前記取得手段は、さらに、在庫金額の上限の目標値を表す目標在庫金額を取得し、
該基準在庫数算出システムは、さらに、前記基準在庫数算出手段が算出した基準在庫数に相当する金額である基準在庫金額が、前記取得手段が取得した前記目標在庫金額を超える場合には、前記基準在庫数を、前記目標在庫金額を超えない範囲の基準在庫金額に相当する基準在庫数に調整する基準在庫調整手段をさらに備える、
請求項１から４の何れか１項に記載の基準在庫数算出システム。
【請求項７】
前記基準在庫調整手段は、複数の製品の中からランダムに抽出した製品の基準在庫数を調整する複数の調整案を作成し、作成した前記複数の調整案の中から、算出した前記基準在庫数を調整する調整案を選択する、
請求項５または６に記載の基準在庫数算出システム。
【請求項８】
受注実績データに基づいて、受注数の尤度を表す確率密度関数である受注確率密度関数を生成する受注確率密度関数生成ステップと、
前記受注確率密度関数生成ステップで生成した前記受注確率密度関数に基づいて、目標サービス率以上のサービス率を実現する基準在庫数を算出する基準在庫数算出ステップと、を備える、
基準在庫数算出方法。
【請求項９】
コンピュータに、
受注実績データに基づいて、受注数の尤度を表す確率密度関数である受注確率密度関数を生成する受注確率密度関数生成ステップと、
前記受注確率密度関数生成ステップで生成した前記受注確率密度関数に基づいて、目標サービス率以上のサービス率を実現する基準在庫数を算出する基準在庫数算出ステップと、
を実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、基準在庫数算出システム、基準在庫数算出方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
商品の在庫管理を行う従来の多くの基準在庫数算出システムは、受注実績を統計処理し、欠品発生確率が許容値以下となる基準在庫数を算出する際に、受注数の分布を正規分布で近似している。また、受注数の分布が正規分布に従わないことを考慮する場合においても、正規分布との乖離を補正するにとどまっていた。【０００３】
特許文献１は、受注数の分布を表す式を作成する技術を開示している。この技術は、受注数の分布が正規分布に従わない場合、受注数の分布を表すグラフの変動係数、尖度を用いて受注数の分布と正規分布との乖離度を評価し、正規分布を表す式を補正するものである。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００６−１３９７９６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ところで、顧客のニーズが多様化して多品種少量生産が求められている。それによって、受注数の分布を示す受注確率密度関数が正規分布に従わない場合が増えている。特許文献１が開示する技術は、尖度等を用いて正規分布を表す式を補正するものである。したがって、受注数の分布が受注数の平均値を軸として左右非対称である場合、実際の受注数の分布と補正後の式が表す分布との乖離が大きいという問題がある。そのため、適正な基準在庫数を算出することが出来ず、欠品発生もしくは不要在庫の増加を引き起こす要因となる。【０００６】
本発明は、上記の問題に鑑みてなされたものであり、適正な基準在庫数を算出可能な基準在庫数算出システム、基準在庫数算出方法および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】
【０００７】
上記目的を達成するため、本発明に係る基準在庫数算出システムは、取得手段と受注確率密度関数生成手段と基準在庫数算出手段とを備える。取得手段は、製品に欠品を生じさせずに注文に対応できる比率であるサービス率の目標値を表す目標サービス率と、受注の実績を表す受注実績データと、を取得する。受注確率密度関数生成手段は、取得手段が取得した受注実績データに基づいて、受注数の尤度を表す確率密度関数である受注確率密度関数を生成する。基準在庫数算出手段は、受注確率密度関数生成手段が生成した受注確率密度関数に基づいて、取得手段が取得した目標サービス率以上のサービス率を実現する基準在庫数を算出する。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、受注確率密度関数生成手段が製品の受注実績データに基づいて、受注数の尤度を表す受注確率密度関数を生成することによって、適正な基準在庫数を算出することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本発明の実施の形態に係る基準在庫数算出システムの機能ブロック図
【図２】本発明の実施の形態に係る基準在庫数算出システムの入力データ記憶部が格納する各種マスタを表す図
【図３】本発明の実施の形態に係る基準在庫数算出システムの処理データ記憶部が格納する各種マスタおよびデータを表す図
【図４】本発明の実施の形態に係る基準在庫数算出システムのハードウェア構成図
【図５】本発明の実施の形態に係る基準在庫数算出処理のフローチャート
【図６】本発明の実施の形態に係る動作モード選択画面の表示例を表す図
【図７】本発明の実施の形態に係る受注確率密度関数の生成処理のフローチャート
【図８】本発明の実施の形態に係る受注データの一例を表す図
【図９】本発明の実施の形態に係る受注確率データの一例を表す図
【図１０Ａ】本発明の実施の形態に係る最小二乗法に基づく近似式の評価例を表す図
【図１０Ｂ】本発明の実施の形態に係る最尤法に基づく近似式の評価例を表す図
【図１１】本発明の実施の形態に係る在庫数の推移の一例を表す図
【図１２】本発明の実施の形態に係るＡＩＣ補正量の一例を表す図
【図１３】本発明の実施の形態に係る基準在庫数の算出処理のフローチャート
【図１４】本発明の実施の形態に係る基準在庫調整案の作成処理のフローチャート
【図１５】本発明の実施の形態に係る基準在庫調整案の確定処理のフローチャート
【図１６】本発明の実施の形態に係るベース基準在庫調整案の一例を表す図
【図１７】本発明の実施の形態に係る基準在庫調整案の一例を表す図
【図１８】本発明の実施の形態に係る基準在庫調整案の一覧表の一例を表す図
【図１９】本発明の実施の形態に係る基準在庫調整案を並び替えた例を表す図
【図２０】本発明の実施の形態に係る基準在庫調整案の別の一例を表す図
【図２１】本発明の実施の形態に係る基準在庫調整案のさらに別の一例を表す図
【図２２】本発明の変形例に係る基準在庫調整案の一例を表す図
【図２３】実施例１の検証の結果を表す図
【図２４Ａ】実施例１における製品Ａの受注確率密度関数のプロット図
【図２４Ｂ】実施例１における製品Ｂの受注確率密度関数のプロット図
【図２４Ｃ】実施例１における製品Ｃの受注確率密度関数のプロット図
【図２４Ｄ】実施例１における製品Ｄの受注確率密度関数のプロット図
【図２４Ｅ】実施例１における製品Ｅの受注確率密度関数のプロット図
【図２４Ｆ】実施例１における製品Ｆの受注確率密度関数のプロット図
【図２４Ｇ】実施例１における製品Ｇの受注確率密度関数のプロット図
【図２４Ｈ】実施例１における製品Ｈの受注確率密度関数のプロット図
【図２４Ｉ】実施例１における製品Ｉの受注確率密度関数のプロット図
【図２４Ｊ】実施例１における製品Ｊの受注確率密度関数のプロット図
【図２５】実施例２の検証の結果を表す図
【図２６】実施例２の検証の結果を表す図
【発明を実施するための形態】
【００１０】
（実施の形態１）
本実施の形態に係る基準在庫数算出システムは、製品に欠品を生じさせずに注文に対応できる比率であるサービス率の目標値である目標サービス率と製品の受注実績データとに基づいて製品の基準在庫数を算出するシステムである。以下、本発明の実施の形態について、図面を参照しながら説明する。
【００１１】
本実施の形態に係る基準在庫数算出システム１は、基準在庫数を算出する装置である基準在庫数算出装置１０と、ユーザが入力した情報を基準在庫数算出装置１０に出力する入力装置１００と、情報を表示する表示装置６００と、基準在庫数算出装置１０の外部の記憶装置である外部記憶装置７００と、を備える。
【００１２】
基準在庫数算出装置１０は、図１に示すように、基準在庫数の算出条件を取得する取得部２００と、各種情報が格納される記憶部３００と、基準在庫数を算出する処理部４００と、算出結果を出力する出力部５００とを備える。
【００１３】
入力装置１００は、基準在庫数算出装置１０の外部の入力装置であり、キーボードを備える。入力装置１００は、ユーザが入力した文字もしくは数値を表す情報を基準在庫数算出装置１０に出力する。この情報には、基準在庫数の算出処理を実行する指示が含まれる。
【００１４】
取得部２００は、外部記憶装置７００と接続されていて、基準在庫数の算出に必要なデータを取得し、記憶部３００に格納する。また、取得部２００は、入力装置１００と接続し、入力装置１００からデータを取得し、記憶部３００に記憶する。さらに、取得部２００は、入力装置１００から取得した基準在庫数の算出処理を実行する指示を処理部４００に出力する。取得部２００は、外部記憶装置７００および入力装置１００から入力された各種データを取得する取得手段として機能する。
【００１５】
また、基準在庫数算出装置１０は、一旦算出した基準在庫数を増減して調整する調整案を作成し、作成した調整案のうちの１つを選択して基準在庫数を調整する。基準在庫数算出装置１０は、指定された目標在庫数に基づいて調整案を作成する目標在庫数モードと、指定された目標在庫金額に基づいて調整案を作成する目標在庫金額モードとを含む動作モードを備えている。目標在庫数とは、欠品リスクと不要在庫リスクとの調和を考慮してユーザにより設定される指標である。また、必要以上に蓄積した不要在庫は不良資産となるため、目標在庫金額は、この不良資産額が目標とする金額以下になるようにユーザにより設定される指標である。ユーザは、入力装置１００から動作モードを選択することができる。取得部２００は、ユーザによって選択された動作モードを示す情報を、入力装置１００を介して取得する。
【００１６】
また、取得部２００に接続されている外部記憶装置７００は、基準在庫数の算出に必要なデータを含む各種の情報を管理するマスタデータ（以下、単にマスタという）が格納されている。このマスタには、基準在庫数の算出対象とする期間内に製品を生産する能力を示す生産能力データを含む生産能力マスタ、生産計画データを含む生産計画マスタ、製品単価を含む製品マスタ、一定期間ごとの製品の受注数の実績値を含む受注実績マスタ、製品の在庫数を含む在庫マスタ等が含まれる。
【００１７】
記憶部３００は、取得部２００を介して入力装置１００または外部記憶装置７００から取得したデータを格納する入力データ記憶部３０１と、処理部４００が算出したデータを記憶する処理データ記憶部３０２とを備える。
【００１８】
入力データ記憶部３０１は、図２に示すように、製品単価を含む製品マスタ、目標サービス率を含む目標サービス率マスタ、目標在庫金額を含む目標在庫金額マスタ、目標在庫数を含む目標在庫数マスタ、生産能力データを含む生産能力マスタ、既知の分布モデルデータを含む分布モデルマスタ、後述する累計受注確率密度関数を生成するための近似式、分布分割数等の設定データを含む累計受注確率密度関数設定マスタ、生産計画データを含む生産計画マスタ、および一定期間ごとの受注数の実績値を含む受注実績マスタ、が格納される。受注確率密度関数は、受注数の見込みを確率として表す関数である。取得部２００は、外部記憶装置７００から取得した各種データを入力データ記憶部３０１に格納する。なお、目標サービス率、目標在庫金額、目標在庫数は、ユーザにより入力装置１００を介して入力される。なお、基準在庫数算出装置１０は、既知の分布モデルデータ、累計受注確率密度関数の生成に用いる各種設定データ等を外部記憶装置７００から取得してもよいし、予め記憶部３００に格納しておいてもよい。
【００１９】
処理データ記憶部３０２は、図３に示すように、処理部４００が生成した製品ごとの受注確率密度関数を含む受注確率密度関数マスタ、製品ごとの基準在庫数を含む基準在庫数マスタ、および基準在庫調整案を含む基準在庫調整案マスタを格納する。また、処理データ記憶部３０２は、後述するＡＩＣ（Ａｋａｉｋｅ’ｓ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  Ｃｒｉｔｅｒｉｏｎ：赤池情報量基準）を補正するための補正量であるＡＩＣ補正量αも格納する。このＡＩＣ補正量αは、後述するＡＩＣ補正量算出部８００が生成する。
【００２０】
なお、ＡＩＣとは、統計モデルを評価するための指標であり、本実施の形態においては、受注確率密度関数生成部４０１が生成した複数の受注確率密度関数を評価し、適切な受注確率密度関数を選択するために使用される。なお、ＡＩＣは、一般に、最大尤度をＬ、自由パラメータ数をＫとして、ＡＩＣ＝−２ｌｎＬ＋２Ｋで定義される。そして、ＡＩＣが最小のものが適切な統計モデルであるとされている。
【００２１】
処理部４００は、製品ごとの受注データの分布に適合する受注確率密度関数の生成を行う受注確率密度関数生成部４０１と、製品ごとの基準在庫数を算出する基準在庫数算出部４０２と、目標サービス率に基づいて算出した基準在庫数が目標在庫数より多い場合もしくは、その基準在庫数に相当する金額である基準在庫金額が目標在庫金額より多い場合に、基準在庫数の調整案を作成する基準在庫調整部４０３と、受注確率密度関数を選択するためのＡＩＣの補正に使用するＡＩＣ補正量αを生成するＡＩＣ補正量算出部８００と、を備える。
【００２２】
受注確率密度関数生成部４０１は、入力データ記憶部３０１の受注実績マスタに含まれる受注実績データと、分布モデルマスタに含まれる分布モデルデータと、累計受注確率密度関数設定マスタに含まれる近似式、分布分割数等の設定データとに基づいて、受注確率密度関数を生成する。具体的には、受注確率密度関数生成部４０１は、最小二乗法による近似と、最尤法による近似を行い、受注実績データに基づいて、受注数の尤度を表す受注確率密度関数の複数の候補を生成する。そして、受注確率密度関数生成部４０１は、ＡＩＣを算出し、各受注確率密度関数を評価する。その際、ＡＩＣ補正量算出部８００が生成したＡＩＣ補正量αによって、ＡＩＣを補正する。このＡＩＣの算出、補正の詳細については後述する。そして、受注確率密度関数生成部４０１は、複数の候補の中からＡＩＣが最小のものを選択することで、基準在庫数の算出に使用する受注確率密度関数を決定する。そして、受注確率密度関数生成部４０１は、決定した受注確率密度関数を処理データ記憶部３０２に格納する。
【００２３】
基準在庫数算出部４０２は、入力データ記憶部３０１から目標サービス率を取得し、処理データ記憶部３０２から受注確率密度関数を取得する。そして、基準在庫数算出部４０２は、目標サービス率以上のサービス率を実現する基準在庫数を製品ごとに算出し、算出した基準在庫数を処理データ記憶部３０２に格納する。
【００２４】
基準在庫調整部４０３は、入力データ記憶部３０１から生産計画数、目標在庫数、製品価格、目標在庫金額を取得し、処理データ記憶部３０２から基準在庫数データ、受注確率密度関数データを取得する。そして、基準在庫調整部４０３は、取得したデータに基づいて基準在庫数の調整案を算出し、算出した調整案の中から適切な調整案を選択する。基準在庫調整部４０３は、選択した調整案を処理データ記憶部３０２に格納する。そして、基準在庫調整部４０３は、処理データ記憶部３０２に格納された基準在庫数に調整案を適用して基準在庫数を調整し、調整された基準在庫数を、出力部５００を介して表示装置６００に出力する。
【００２５】
ＡＩＣ補正量算出部８００は、複数の受注確率密度関数の候補から基準在庫数の算出に使用する受注確率密度関数を選択するための評価式の補正に使用するＡＩＣ補正量αを算出し、処理データ記憶部３０２にＡＩＣ補正量αを保存する。このＡＩＣ補正量αは、後述する受注確率密度関数の評価に使用される。一例として、ＡＩＣ補正量算出部８００は、月初にＡＩＣ補正量αを更新して、処理データ記憶部３０２に格納する。詳細については後述する。
【００２６】
出力部５００は、表示装置６００に接続され、処理部４００が算出した基準在庫数および基準在庫数の調整案を表示装置６００に出力する。
【００２７】
表示装置６００は、液晶ディスプレイ、プロジェクタ等を備え、出力部５００から出力された情報を表示する表示装置である。
【００２８】
次に、基準在庫数算出装置１０のハードウェア構成について、図４を参照して説明する。基準在庫数算出装置１０は、各種の処理を実行するＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）１１と、揮発性メモリであるＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）１２と、不揮発性メモリであるＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）１３と、各種情報を記憶するハードディスクドライブ１４と、通信回線とのインターフェースであるネットワークカード１５と、情報を映像信号に変換して出力するグラフィックカード１６と、を備える。
【００２９】
ＣＰＵ１１は、ハードディスクドライブ１４に記憶されているプログラムをＲＡＭ１２に読み出して実行することにより、後述する各種処理を実行する。
【００３０】
ＲＡＭ１２は、ＣＰＵ１１の作業領域として用いられる。
【００３１】
ＲＯＭ１３は、ＣＰＵ１１が実行する基準在庫数算出装置１０の基本動作のための制御プログラム、ＢＩＯＳ（Ｂａｓｉｃ  Ｉｎｐｕｔ  Ｏｕｔｐｕｔ  Ｓｙｓｔｅｍ）等を記憶する。
【００３２】
ＣＰＵ１１、ＲＡＭ１２およびＲＯＭ１３は、協同して、処理部４００として機能する。
【００３３】
ハードディスクドライブ１４は、情報を記憶するものであり、各種マスタ、ＡＩＣ補正量α、ＣＰＵ１１が実行するプログラム等が格納される。ハードディスクドライブ１４は、記憶部３００として機能する。
【００３４】
ネットワークカード１５は、通信回線とのインターフェースであり、入力装置１００および外部記憶装置７００と通信可能に接続されている。ネットワークカード１５と入力装置１００および外部記憶装置７００との間は直接接続されていても良く、インターネット、イントラネット、ＶＰＮ（Ｖｉｒｔｕａｌ  Ｐｒｉｖａｔｅ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）等のネットワークを介して接続されていても良い。ネットワークカード１５は、取得部２００として機能する。
【００３５】
グラフィックカード１６は、情報を映像信号に変換して出力するものであり、処理部４００が取得または生成した情報を、映像信号に変換して表示装置６００に出力する。グラフィックカード１６は、出力部５００として機能する。
【００３６】
次に、以上の構成を有する基準在庫数算出装置１０による基準在庫数の算出処理について、図面を参照しながら説明する。ここでは、ユーザが、目標在庫数モードを選択した場合について説明する。動作モードの選択画面の例を図６に示す。図６に示す選択画面では、ユーザにより目標サービス率が０．９５に設定されている。ユーザが図６に示す「目標在庫数」の選択を行い、目標在庫数４９０００を入力し、「基準在庫数算出ボタン」を押下することにより、図５に示す基準在庫数算出処理は開始される。なお、外部記憶装置７００に格納されている受注実績データ、在庫データ等の各種データの一部は、必要に応じて取得部２００により取得され、すでに入力データ記憶部３０１に格納されていることとする。
【００３７】
基準在庫数算出処理が始まると、取得部２００は、ユーザが入力した図６に示す目標サービス率と目標在庫数を取得し（ステップＳ１１００）、入力データ記憶部３０１に格納する。
【００３８】
次に、受注確率密度関数生成部４０１は、入力データ記憶部３０１から受注実績データを取り込み、受注実績データに基づいて、受注数の尤度を表す受注確率密度関数を製品ごとに生成する（ステップＳ１２００）。このステップＳ１２００において、受注確率密度関数生成部４０１は、受注確率密度関数を生成する受注確率密度関数生成手段として機能する。また、このステップS１２００は、受注確率密度関数生成ステップとして機能する。以下、受注確率密度関数の生成処理の詳細について、図７に示すフローチャートを参照しながら説明する。
【００３９】
受注確率密度関数の生成処理が始まると、受注確率密度関数生成部４０１は、入力データ記憶部３０１から受注実績データを取り込む（ステップＳ１２１０）。取り込んだ受注実績データの例を図８に示す。図８に示す受注実績データは、１つの製品に関する受注実績データである。この受注実績データは、一定期間（ここでは１月）ごとの受注数、取り込んだ受注実績データの対象となる期間中の最大受注数Ｓｍａｘ、期間中の平均受注数μ、期間中の標準偏差σを含む。
【００４０】
次に、受注確率密度関数生成部４０１は、最小二乗法によって受注確率密度関数を生成するため、受注実績データを一定の受注数ごとにＭ個の区分に区切り、受注数の区分ごとに受注確率を算出する。この区分数Ｍは、最小二乗法によって受注確率密度関数を生成する際のサンプルデータの区切り方を決めるパラメータである。この区分数Ｍの値は、予め記憶部３００に格納しておいても良いし、ユーザが入力装置１００から設定できるようにしても良い。また、区分数Ｍは複数設定することも可能である。
【００４１】
ここでは、区分数Ｍ＝１０とした場合の区分ごとの受注確率について図９を参照して説明する。区分ごとの受注確率は、具体的には、各区分の番号を示す区分番号、各区分の受注数の上限を示す区分受注数、各区分の受注の確率を示す受注確率、区分番号１を起点とした各区分までの累計の受注確率を示す累計受注確率を含む。
【００４２】
受注確率密度関数生成部４０１は、図８に示した最大受注数Ｓｍａｘを区分数Ｍで割った値Ｓｍａｘ／Ｍを区分受注数の区切り単位とする。図８に示すＳｍａｘは１６０で、区分数Ｍ＝１０としているので区分受注数の区切り単位は、１６０／１０＝１６となる。したがって、区分番号１の区分受注数は、０から１６まで、区分番号２の区分受注数は、１７から３２まで、区分番号３の区分受注数は、３３から４８までとなる。以下同様にして、区分番号１０の区分受注数は、１４５から１６０までとなる。
【００４３】
受注確率密度関数生成部４０１は、取り込んだ受注実績データを統計処理して、受注数の区分ごとの受注数をカウントする。そして、区分ごとの受注数を全受注数で割ることにより区分ごとの受注確率を計算する。なお、受注確率密度関数生成部４０１が、予め統計処理された受注確率データを入力データ記憶部３０１の受注実績マスタから取得するようにしてもよい。ここでは、各区分の受注確率が、図９に示す値であったこととする。受注確率密度関数生成部４０１は、各区分の受注確率を順次加算して累計受注確率を生成する。
【００４４】
次に、受注確率密度関数生成部４０１は、算出した区分ごとの受注確率に基づいて、最小二乗法による近似によって、受注確率密度関数の候補を生成する（ステップＳ１２２０）。
【００４５】
具体的には、受注確率密度関数生成部４０１は、累計受注確率を近似する近似式として、累計受注確率密度関数Ｆ（ｘ）を生成する。受注確率密度関数生成部４０１は、累計受注確率を近似する近似式を累計受注確率密度関数設定マスタから複数取得し、そのそれぞれについてパラメータをあてはめて累計受注確率密度関数Ｆ（ｘ）を生成する。
【００４６】
例えば、以下の（式１）から（式６）は、累計受注確率を近似する近似式である。
・線形一次
Ｆ（ｘ）＝β０ｉ＋β１ｉｘ・・・（式１）
・線形二次
Ｆ（ｘ）＝β０ｉ＋β１ｉｘ＋β２ｉｘ２＋Ｓｉ（ｘ）・・・（式２）
・線形三次
Ｆ（ｘ）＝β０ｉ＋β１ｉｘ＋β２ｉｘ２＋β３ｉｘ３＋Ｓｉ（ｘ）・・・（式３）
・線形六次
Ｆ（ｘ）＝β０ｉ＋β１ｉｘ＋β２ｉｘ２＋β３ｉｘ３＋β４ｉｘ４＋β５ｉｘ５＋β６ｉｘ６＋Ｓｉ（ｘ）・・・（式４）
・対数
Ｆ（ｘ）＝β０ｉ＋β１ｉ＊ｌｎ（ｘ）＋Ｓｉ（ｘ）・・・（式５）
・指数
Ｆ（ｘ）＝β０ｉ＋β１ｉ＊ｅｘｐ（−ｘ）＋Ｓｉ（ｘ）・・・（式６）
ここで、ｉは分割した区間の番号である。また、Ｓｉ（ｘ）はスプライン関数であり、次式で表される。
Ｓｉ（ｘ）＝ａ＋ｂｘ＋ｃｘ２・・・（式７）
なお、累計受注確率を近似する近似式として線形四次、線形五次等の上記の例以外の近似式を使用しても良い。
【００４７】
受注確率密度関数生成部４０１は、累計受注確率密度関数設定マスタから分布分割数Ｄを取得し、取得した分布分割数Ｄに分割した区間ごとに累計受注確率密度関数Ｆ（ｘ）を生成する。そして、区間ごとのつなぎ目を滑らかにするため、上述の各近似式にはスプライン関数Ｓｉ（ｘ）が加えられている。具体的には、分布分割数Ｄが１の場合、Ｓｉ（ｘ）は０となる。分布分割数Ｄが２の場合で、例えば、（式２）を用いてＦ（ｘ）を生成する場合、区間ごとにパラメータおよびスプライン関数が異なるため、次の通りになる。
【００４８】
【数１】
2018135526.tif 000003
【００４９】
同様に、分布分割数Ｄが３の場合で、（式２）を用いてＦ（ｘ）を生成する場合、次の通りになる。
【数２】
2018135526.tif 000004
【００５０】
次に、受注確率密度関数生成部４０１は、生成したそれぞれの累計受注確率密度関数Ｆ（ｘ）を基に、それぞれに対応する受注確率密度関数ｆ（ｘ）を（式１０）にて導出する。
【００５１】
【数３】
2018135526.tif 000005
【００５２】
次に、受注確率密度関数生成部４０１は、最尤法によって受注確率密度関数の候補を生成する（ステップＳ１２３０）。具体的には、受注確率密度関数生成部４０１は、入力データ記憶部３０１に格納された分布モデルマスタから分布モデルデータを取得して、標準偏差σおよび平均受注数μをそれらの分布モデルの近似式に代入する。分布モデルデータには、例えば、以下の（式１１）から（式１４）の近似式で表される分布モデルが含まれる。
・正規分布
ｆ（ｘ）＝１／√（２πσ２）＊ｅｘｐ（−（μｘ）２／２σ２）・・・（式１１）
・対数正規分布
ｆ（ｘ）＝１／√（２πσｘ）＊ｅｘｐ（−（ｌｎ（ｘ）−μ）２／２σ２）・・・（式１２）
・レイリー分布
ｆ（ｘ）＝ｘ／σ２＊ｅｘｐ（−ｘ２／２σ２）・・・（式１３）
・一様分布
【数４】
2018135526.tif 000006
【００５３】
以上の最小二乗法および最尤法によって生成した受注確率密度関数ｆ（ｘ）は、後述する基準在庫数の算出に使用する受注確率密度関数の候補である。受注確率密度関数生成部４０１は、生成した受注確率密度関数の候補を処理データ記憶部３０２の受注確率密度関数マスタに格納する。
【００５４】
次に、受注確率密度関数生成部４０１は、ステップＳ１２２０およびステップＳ１２３０で生成した複数の受注確率密度関数ｆ（ｘ）の評価を行う（ステップＳ１２４０）。具体的には、受注確率密度関数生成部４０１は、（式１５）を用いてＡＩＣを算出する。
【数５】
2018135526.tif 000007
【００５５】
（式１５）の右辺の第１項は、生成した受注確率密度関数の最大対数尤度を表すパラメータである。前述した最大尤度Ｌで表すならば、この最大対数尤度は、−２ｌｎＬである。受注確率密度関数生成部４０１は、例えば、二乗誤差を算出することにより最大対数尤度を算出する。具体例には、図９の区分受注数をｘｉ、生起確率をｙｉとし、ｘｉとｙｉと区分数Ｍを（式１５）に代入して最大対数尤度を算出する。受注確率密度関数生成部４０１は、図９に示す場合では、区分数Ｍが１０であるため、この計算を区分番号１から１０について行い、１０個の二乗誤差を加算することによって、最大対数尤度を算出する。
【００５６】
また、自由パラメータ数Ｋは、最小二乗法の場合、近似式の次数と分布分割数Ｄの積とする。したがって、線形一次、指数、対数の場合はＫ＝１＊Ｄとなる。また、線形二次の場合はＫ＝２＊Ｄ、線形三次の場合はＫ＝３＊Ｄ、線形六次の場合はＫ＝６＊Ｄとなる。一方、最尤法の場合、自由パラメータ数Ｋは近似式の次数とする。
【００５７】
区分数ＭをＭ＝１０、分布分割数ＤをＤ＝１，２，３，４，５とした場合のＡＩＣ評価結果の例を図１０Ａおよび図１０Ｂに示す。図１０Ａは、最小二乗法によって生成した受注確率密度関数のＡＩＣである。図１０Ｂは、最尤法によって生成した受注確率密度関数のＡＩＣである。図１０Ａおよび図１０Ｂに示すように、受注確率密度関数生成部４０１は、分布分割数Ｄおよび受注確率密度関数の種類ごとに、ＡＩＣを算出する。
【００５８】
そして、受注確率密度関数生成部４０１は、ＡＩＣが最も小さい受注確率密度関数を選択する（ステップＳ１２５０）。受注確率密度関数生成部４０１は、図１０Ａおよび図１０Ｂに示す例では、ＡＩＣが８９以下のものがなければ、ＡＩＣが最小の９０となっているため、最小二乗法によって対数の近似式から生成した受注確率密度関数を選択する。そして、受注確率密度関数生成部４０１は、選択した受注確率密度関数を処理データ記憶部３０２に格納する。
【００５９】
なお、受注確率密度関数生成部４０１は、ステップＳ１２４０において、ＡＩＣに処理データ記憶部３０２に格納されたＡＩＣ補正量を加えた補正後のＡＩＣ２を算出しても良い。具体的には、ＡＩＣ２は、下記の（式１６）で算出する。すなわち、受注確率密度関数生成部４０１は、受注確率密度関数のＡＩＣに、ＡＩＣ補正量αを加える。この場合、受注確率密度関数生成部４０１は、ＡＩＣ２が最小となる受注確率密度関数を選択する。
ＡＩＣ２＝ＡＩＣ＋α・・・（式１６）
【００６０】
ここで、ＡＩＣ補正量算出部８００がＡＩＣ補正量αを算出する処理について説明する。ＡＩＣ補正量算出部８００は、月初になると、生産計画マスタおよび受注実績マスタから、図１１に示す黒三角印を付した実線１００１で表される累積生産数の計画値と、実線１００２で表される累積受注数を得る。そして、ＡＩＣ補正量算出部８００は、当月の累積生産数と累積受注数の差で表される在庫数が最小となる在庫使用数の予測値を算出する。
【００６１】
ＡＩＣ補正量算出部８００は、全製品について前述の最小二乗法による各近似式の各区分数Ｍを使用して算出した基準在庫数と上記の在庫使用数の予測値とを比較し、算出した基準在庫数と在庫使用数の予測値との差が最小もしくは最大となる近似式の種類と区分数Ｍの組み合わせを判別する。さらに、ＡＩＣ補正量算出部８００は、近似式の種類と区分数Ｍの組み合わせごとのＡＩＣを算出する。そして、ＡＩＣ補正量算出部８００は、基準在庫数と在庫使用数の予測値との差が最小となった近似式の種類と区分数Ｍの組み合わせのＡＩＣ補正量αを、（式１７）を用いて算出する。また、ＡＩＣ補正量算出部８００は、基準在庫数と在庫使用数の予測値との差が最大になる近似式の種類と区分数Ｍの組み合わせのＡＩＣ補正量αを、（式１８）を用いて算出する。
最小値のＡＩＣ補正量α＝ＡＩＣ（ｍｉｎ）−ＡＩＣ（ｉ）−Ｚ・・・（式１７）
最大値のＡＩＣ補正量α＝ＡＩＣ（ｍａｘ）−ＡＩＣ（ｉ）＋Ｚ・・・（式１８）
【００６２】
ここで、ＡＩＣ（ｉ）は、ＡＩＣ補正量αを加える対象の近似式のＡＩＣであり、（式１５）を用いて算出した値を用いる。ＡＩＣ（ｍｉｎ）は、受注確率密度関数生成部４０１が生成したすべての近似式の種類と区分数Ｍの組み合わせの中で、最小のＡＩＣの値であり、ＡＩＣ（ｍａｘ）は、その中で最大のＡＩＣの値である。また、Ｚは、予め記憶部３００に格納されている定数である。例えば、Ｚ＝１０とする。ただし、このＺはユーザによって入力装置１００を介して入力され、記憶部３００に格納されていても良い。このＡＩＣ補正量αを算出する処理において、ＡＩＣ補正量算出部８００は、受注確率密度関数の複数の候補のそれぞれの評価値に対する補正量を算出する評価値補正量算出手段として機能する。
【００６３】
このようにして算出されたＡＩＣ補正量αは、図１２に示すように、近似式の種類と区分数Ｍの組み合わせごとに処理データ記憶部３０２に格納される。過去に算出したＡＩＣ補正量αがある場合は、今回算出した値で上書きして更新する。そして、前述の受注確率密度関数の生成処理のステップＳ１２４０において、受注確率密度関数生成部４０１は、使用した近似式の種類と区分数Ｍの組み合わせごとに、該当するＡＩＣ補正量αを加えて、補正後のＡＩＣであるＡＩＣ２を算出する。
【００６４】
次に、図５に戻って、基準在庫数算出部４０２は、ステップＳ１２５０で処理データ記憶部３０２に格納された受注確率密度関数を使用して、基準在庫数の算出処理を行う（ステップＳ１３００）。このステップＳ１３００において、基準在庫数算出部４０２は、基準在庫数を算出する基準在庫数算出手段として機能する。また、ステップＳ１３００は、基準在庫数算出ステップとして機能する。基準在庫数の算出処理については、図１３に示すフローチャートを参照しながら説明する。
【００６５】
基準在庫数の算出処理が始まると、基準在庫数算出部４０２は、処理データ記憶部３０２から基準在庫数の算出処理に使用する受注確率密度関数を取り込む（ステップＳ１３１０）。
【００６６】
次に、基準在庫数算出部４０２は、生産計画数を入力データ記憶部３０１の生産計画マスタから、また、生産指示から生産完了までのリードタイム（以下ＬＴ）と生産頻度とを含む生産能力データを生産能力マスタから取り込む（ステップＳ１３２０）。そして、基準在庫数算出部４０２は、ステップＳ１３１０で取得した受注確率密度関数を使用して、取り込んだ生産計画数、ＬＴ、生産頻度に基づく基準在庫数を計算する。
【００６７】
具体的には、基準在庫数算出部４０２は、生産計画数、使用する受注確率密度関数、ＬＴ、目標サービス率に基づいて、安全在庫数とサイクル在庫数とを算出する。安全在庫数とは、毎日の出荷量のばらつきを考慮して品切れを防ぐための余裕を持たせた在庫数である。サイクル在庫数とは、ＬＴを考慮して品切れを防ぐための余裕を持たせた在庫数である。
【００６８】
基準在庫数算出部４０２は、（式１９）を用いて安全在庫数を算出する（ステップＳ１３３０）。
【数６】
2018135526.tif 000008
【００６９】
基準在庫数算出部４０２は、（式２０）を満たすように（式１９）のａの値を算出する。
【数７】
2018135526.tif 000009
【００７０】
また、基準在庫数算出部４０２は、（式２１）を用いてサイクル在庫数を算出する（ステップＳ１３４０）。
【数８】
2018135526.tif 000010
【００７１】
次に、基準在庫数算出部４０２は、算出した安全在庫数とサイクル在庫数とを足し合わせた数を基準在庫数として算出する（ステップＳ１３５０）。基準在庫数算出部４０２は、算出した製品ごとの基準在庫数を処理データ記憶部３０２に格納し、図５のステップ１４００に処理を遷移させる。
【００７２】
次に、処理部４００は、ステップＳ１３００で算出した基準在庫数を調整する必要があるか否かを判別する（ステップＳ１４００）。上記で算出した基準在庫数は、目標サービス率の設定によっては、多大な不要在庫を生じる恐れがある。この不要在庫の発生を防止するために、基準在庫数が図６に示した画面でユーザが予め設定した目標在庫数以下となっていることを確認する必要がある。そのために、処理部４００は、入力データ記憶部３０１から目標在庫数データを取込み、その目標在庫数とステップＳ１３００で算出した基準在庫数とを比較する。処理部４００は、この差分ｃ（＝目標在庫数−基準在庫数）の値を処理データ記憶部３０２内の基準在庫調整案マスタに格納する。処理部４００は、この差分ｃがプラスの値である場合は調整の必要が無いと判定し（ステップＳ１４００：Ｎｏ）、処理をステップＳ１６００に遷移させる。一方、この差分ｃがマイナスの値である場合は基準在庫数の調整の必要があると判定し（ステップＳ１４００：Ｙｅｓ）、処理部４００は、処理をステップＳ１５００に遷移させる。
【００７３】
ステップＳ１５００の基準在庫調整案の作成処理については、図１４に示すフローチャートを参照しながら説明する。基準在庫調整案の作成処理が始まると、基準在庫調整部４０３は、処理データ記憶部３０２から差分ｃの値を取り込む（ステップＳ１５１０）。
【００７４】
次に、基準在庫調整部４０３は、この差分ｃをどの製品に按分して差分を解消するかを表す基準在庫調整案の確定処理を実行する（ステップＳ１５２０）。この基準在庫調整案の作成には、ＧＡ（Ｇｅｎｅｔｉｃ  Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ）法、焼きなまし法等の既知の最適化法を用いる。ＧＡ法とは、解の候補を遺伝子で表現した「個体」を複数用意し、適応度の高い「個体」を保存し適応度の低い「個体」を新しい「個体」に更新しながら、「個体」同士の遺伝子組み換えを繰返して、準最適解を探索する方法である。ＧＡ法を適用した場合、各製品に与えられた遺伝子群が個体に該当し、作成する基準在庫調整案が解に該当する。一方、焼きなまし法は、乱数を利用して最適解を求める手法である。
【００７５】
ここでは、ＧＡ法を利用した基準在庫調整案の確定処理の例について、図１５を参照しながら説明する。基準在庫調整部４０３は、Ｐ種類の差分ｃを解消する基準在庫調整案を作成する。基準在庫調整部４０３は、有限時間内に最終的な調整案を作成するために、ユーザが指定した回数、もしくは指定された処理時間に処理可能な回数に限定して上記の処理を繰り返して行う。そして、基準在庫調整部４０３は、複数の調整案の中で最も評価点が高い調整案を選択する。このように、基準在庫調整部４０３は、無限の処理時間を使用して最適解を求めるのではなく、有限の処理時間を使用して準最適解を求める。
【００７６】
ここでは、この処理回数をＢ回とする。基準在庫調整部４０３は、この処理回数Ｂをカウントする処理回数カウンタの値ｊをｊ＝１に設定する。また、基準在庫調整部４０３は、作成する基準在庫調整案群の個数Ｐをカウントする個数カウンタの値ｉをｉ＝１に設定する。（ステップＳ１５２１）。
【００７７】
次に、基準在庫調整部４０３は、基準在庫調整案のベースとなるベース基準在庫調整案を作成する（ステップＳ１５２２）。具体的には、基準在庫調整部４０３は、製品数n個で構成される製品群について各製品を一つの遺伝子と見立て、（式２２）を用いて製品ごとの遺伝子値を算出する。基準在庫数ｉは、図５に示すステップＳ１３００の基準在庫数の算出処理で基準在庫数算出部４０２が算出した製品ｉの基準在庫数である。
【数９】
2018135526.tif 000011
【００７８】
次に、基準在庫調整部４０３は、Ｐ個の基準在庫調整案すべてに（式２３）を用いて差分ｃを各製品へ割り振る按分比率を算出する。
【数１０】
2018135526.tif 000012
【００７９】
次に、基準在庫調整部４０３は、（式２４）を用いて、製品ごとの調整数を算出する。
製品ｉの調整数＝製品ｉの按分比率＊差分ｃ・・・（式２４）
【００８０】
以上の処理によって作成したベース基準在庫調整案の例を図１６に示す。ここでは、ステップＳ１３００で算出した対象製品群の基準在庫数の総和を５０，０００、目標在庫数を４９，０００とし、差分ｃ＝−１，０００であるとする。
【００８１】
図１６に示す例では、基準在庫数の総和は５０，０００であり、製品１の基準在庫数は１，０００である。従って、（式２２）で算出する製品１の遺伝子値は０．０２となり、（式２３）で算出する製品１の按分比率は０．０２となる。よって、（式２４）で算出する製品１の調整数は、−２０（＝−１，０００＊０．０２）となる。したがって、製品１の調整後の基準在庫数は９８０となる。製品２以降についても同様にして算出する。以上により作成した調整案をベース基準在庫調整案とする。
【００８２】
次に、基準在庫調整部４０３は、Ｐ個の調整案群を作成する（ステップＳ１５２３）。基準在庫調整部４０３は、ステップＳ１５２２の処理では、（式２２）を用いて各製品の遺伝子値を算出したが、ここでは、遺伝子値に０．０１刻みの０．００以上１．００以下の乱数を与えて各製品の調整数、調整後の基準在庫数を算出する。そして、基準在庫調整部４０３は、乱数を用いた遺伝子値で（式２３）を用いて製品ｉの按分比率ｉを算出し、（式２４）を用いて製品ｉの調整数を算出する。このとき、遺伝子値の上限値を｜（差分ｃ）｜／（遺伝子ｉの基準在庫数）とし、上限値を超えた場合は遺伝子値に上限値を設定する。
【００８３】
遺伝子値に０．０１刻みの０．００以上１．００以下の乱数を与えて作成した基準在庫調整案の例を図１７に示す。図１７に示す製品ごとの基準在庫数は図１６に示す例と同じである。しかし、遺伝子値を乱数に基づいて算出しているので、遺伝子値および按分比率が図１６に示す数値とは異なる。そのため、製品ごとの調整数も図１６に示す数値とは異なっている。
【００８４】
このように遺伝子値に０．０１刻みの０．００以上１．００以下の乱数を与えて基準在庫調整案を作成する理由は、ＧＡ法により、有限時間内により好適な準最適解を作成するためである。
【００８５】
基準在庫調整部４０３は、ステップＳ１５２３の処理をＰ回繰り返す（ステップＳ１５２４：Ｎｏ、ステップＳ１５２５、ステップＳ１５２２、ステップＳ１５２３）。つまり、ｎ個の製品の遺伝子値として新たな０．０１刻みの０．００以上１．００以下の乱数を与えて、図１７に示す調整案をＰ個作成する。そして、基準在庫調整部４０３は、ステップＳ１５２２で作成したベース基準在庫調整案と合わせて、Ｐ個の調整案を作成する。
【００８６】
基準在庫調整部４０３は、Ｐ個の調整案を作成したと判定すると（ステップＳ１５２４：Ｙｅｓ）、次に、作成したＰ個の調整案の評価を行う（ステップＳ１５２６）。具体的には、基準在庫調整部４０３は、（式２５）を用いて欠品発生確率を算出する。また、（式２６）を用いて余剰在庫数期待値を算出する。
【数１１】
2018135526.tif 000013
【数１２】
2018135526.tif 000014
【００８７】
基準在庫調整部４０３は、欠品発生確率が低い調整案に選択優先順位の高いランクを付与する。また、基準在庫調整部４０３は、欠品発生確率が近似している調整案が存在する場合、余剰在庫数期待値が小さい調整案に選択優先順位の高いランクを付与する。例えば、基準在庫調整部４０３は、欠品発生確率の差が１％以内の調整案が複数存在する場合、その中で余剰在庫数期待値が最小である調整案を選択する。
【００８８】
基準在庫調整部４０３が作成する調整案の一覧表の例を図１８に示す。この一覧表は、製品ごとの遺伝子値、その調整案の欠品発生確率、余剰在庫数期待値、調整案のランクを含む。なお、製品ごとの遺伝子値の代わりに製品ごとの調整数を含んでも良い。基準在庫調整部４０３は、上述したように欠品発生確率および余剰在庫数期待値に基づいて、調整案をランク付けする。そして、基準在庫調整部４０３は、Ｐ個の調整案の中で選択優先順位のランクが１位となった基準在庫調整案を処理データ記憶部３０２に格納する（ステップＳ１５２７）。
【００８９】
図１５のステップＳ１５２８に戻って、基準在庫調整部４０３は、ステップＳ１５２２からステップＳ１５２７までの処理をＢ回以上実施したかを判定する（ステップＳ１５２８）。基準在庫調整部４０３は、まだＢ回以上実施していないと判定した場合（ステップＳ１５２８：Ｎｏ）、ステップ１５４０に進む。
【００９０】
基準在庫調整部４０３は、ランクを付与した調整案をランク昇順に並び替える（ステップ１５４０）。このとき、ランク１からｅ−１番目までの「調整案」をエリートと呼ぶ。ｅは、エリートと設定する調整案数を決めるパラメータである。ｅの値は、予め記憶部３００に格納しておいても良いし、ユーザが入力装置１００から入力できるようにしても良い。
【００９１】
図１８に示した「調整案」をランク昇順に並び替えた例を図１９に示す。ランクの上位ｅ番目までの調整案がエリートに属する調整案である。
【００９２】
基準在庫調整部４０３は、Ｐ−ｅ個のエリートに属する調整案以外の「調整案」に対し、新たな遺伝子値を与えて新たな「調整案」を作成する。具体的には、基準在庫調整部４０３は、ランダムに調整案を２つ選択し、選択した調整案同士の遺伝子をランダムに入れ替え、新たな調整案を作成する。次に、基準在庫調整部４０３は、ランクｉの在庫調整案を新たな調整案に置き換える処理をする。
【００９３】
基準在庫調整部４０３は、エリート以外の「調整案」を置き換えるために、個数カウンタの値をｉ＝ｅ＋１とする処理を行う（ステップ１５４１）。
【００９４】
図２０に示す例では、基準在庫調整部４０３は、調整案２と調整案ｅを用いて新調整案を作成している。具体的には、基準在庫調整部４０３は、製品１と製品３は調整案２に基づいて個体の遺伝子値を選択し、製品２と製品Ｎは調整案ｅに基づいて個体の遺伝子値を選択している。基準在庫調整部４０３は、新調整案の作成処理をＰ−ｅ回(ｉ＝ｅ＋１からｉ＝Ｐまで)繰返し、新たな調整案を作成する（ステップ１５４２）。
【００９５】
図１５のステップＳ１５４３に戻って、基準在庫調整部４０３は、ステップＳ１５４２の処理をＰ−ｅ回以上実施したかを判定する（ステップＳ１５４３）。基準在庫調整部４０３は、まだＰ−ｅ回以上実施していないと判定した場合（ステップＳ１５４３：Ｎｏ）、個数カウンタの値をｉ＝ｉ+１とする処理を行い（ステップＳ１５４４）、ステップＳ１５４２の処理を繰り返す。
【００９６】
一方、上記の処理をＰ−ｅ回繰り返したと判定した場合（ステップＳ１５４３：Ｙｅｓ）、基準在庫調整部４０３は、処理回数カウンタの値をｊ＝ｊ＋１とする処理を行い（ステップ１５２９）、ステップＳ１５２６に遷移する。
【００９７】
基準在庫調整部４０３は、処理回数カウンタの値がｊ≧Ｂになるまで上記の処理を繰り返す。つまり、エリートに属するランク１からｅ番目までの調整案は変更せずに保存し、ランクｅ＋１からＰ番目までの調整案を新しい調整案に置き換え、新しい調整案を含めて再度ランク付けを行う。この処理の繰り返しによって作成された調整案の例を図２１に示す。
【００９８】
一方、上記の処理をＢ回繰り返したと判定した場合（ステップＳ１５２８：Ｙｅｓ）、基準在庫調整部４０３は、作成したＢ＊Ｐ個の調整案の中で最も評価の高い調整案を基準在庫調整案として確定する。（ステップＳ１５４５）。具体的には、基準在庫調整部４０３は、Ｂ＊Ｐ個の調整案の欠品発生確率と余剰在庫数期待値とを比較して、最終的な調整案を確定する。以上で、基準在庫調整部４０３は、基準在庫調整案の確定処理を終了する。
【００９９】
図１４に戻り、基準在庫調整部４０３は、ステップＳ１５２０で確定した基準在庫調整案を保存する（ステップＳ１５３０）。以上で、基準在庫調整部４０３は、基準在庫調整案の作成処理を終了する。次に、図５に戻って、基準在庫調整部４０３は、ステップＳ１５００で作成した基準在庫調整案に基づく調整後の基準在庫数を処理データ記憶部３０２に格納する（ステップＳ１６００）。このステップＳ１６００において、基準在庫調整部４０３は、基準在庫数を調整する基準在庫調整手段として機能する。そして、出力部５００は、調整前の基準在庫数と調整後の基準在庫数とを表示装置６００に出力する（ステップＳ１７００）。以上の処理で、基準在庫数算出装置１０は、基準在庫数算出処理を終了する。
【０１００】
（変形例）
上記の説明では、目標在庫数モードをユーザが選択した場合について説明した。ここでは、目標在庫金額モードをユーザが選択した場合について説明する。システム構成は実施の形態１の説明と同じである。
【０１０１】
目標在庫金額モードでは、図５に示す基準在庫数算出処理のステップＳ１１００で目標在庫数に代えて、目標在庫金額を取得する。ステップＳ１２００で説明した受注確率密度関数の生成処理、ステップＳ１３００で説明した基準在庫数の算出処理については、実施の形態１の説明と同じである。しかし、基準在庫調整案の作成処理が実施の形態１で図１５を用いて説明した調整案の作成方法と異なる。
【０１０２】
目標在庫金額モードの場合の基準在庫調整案の作成処理について、図２２を参照して具体的に説明する。ここでは、目標在庫金額が１，１００百万円であったとする。基準在庫調整部４０３は、入力データ記憶部３０１の製品マスタから製品価格を取得する。そして、製品価格に図５に示す基準在庫数算出処理のステップＳ１３００で算出した基準在庫数を掛けて、在庫金額を算出する。この算出した在庫金額の合計が１，２００百万円であったとする。この場合、調整すべき在庫金額は１００百万円である。基準在庫調整部４０３は、この在庫金額に按分比率を掛けることにより、各製品の調整額を算出する。
【０１０３】
図１８に示す例と同様に、基準在庫数の総和は５０，０００であり、製品１の基準在庫数は１，０００であるものとする。この場合、基準在庫調整部４０３は、この基準在庫数に製品１の製品価格１万円を掛けて製品１の在庫製品価格１０百万円を得る。製品１の按分比率は０．２０であるので、製品１の調整額は、−２．０百万円（＝−１０＊０．２）となる。基準在庫調整部４０３は、製品２以降についても同様にして算出する。以上の処理により、基準在庫調整部４０３は、在庫製品価格に基づくベース基準在庫調整案を作成する。
【０１０４】
次に、基準在庫調整部４０３は、図１６を使用して説明した処理と同様にして、遺伝子値に０．０１刻みの０．００以上１．００以下の乱数を与えて各製品の調整額を算出する。ただし、ここでも、在庫数を在庫金額に置き換えて計算する。以上の処理により、基準在庫調整部４０３は、遺伝子値に０．０１刻みの０．００以上１．００以下の乱数を与えて作成したＰ個の調整案を作成する。
【０１０５】
そして、基準在庫調整案の作成処理においては、図１７を使用した実施の形態１の説明における「余剰在庫数期待値」を「在庫金額の合計額」に置き換えて最終的な調整案を作成する。
【０１０６】
以上に説明したように、本実施の形態に係る基準在庫数算出システム１は、最小二乗法による近似と最尤法による近似を行い、受注実績データに基づいて、受注数の尤度を表す受注確率密度関数の複数の候補を生成し、その複数の候補の中から基準在庫数の算出に使用する受注確率密度関数を選択し、選択した受注確率密度関数を使用して基準在庫数を算出する。これにより、基準在庫数算出システム１は、適正な基準在庫数を算出することができる。
【０１０７】
また、受注確率密度関数生成部４０１は、受注数の尤度を表す受注確率密度関数の複数の候補のそれぞれについて、ＡＩＣを算出することによって評価し、その評価に基づいて複数の候補の中から基準在庫数の算出に使用する受注確率密度関数を選択する。これにより、基準在庫数算出システム１は、さらに適正な基準在庫数を算出することができる。
【０１０８】
また、本実施の形態に係る基準在庫数算出システム１は、「目標在庫数と基準在庫数の差分」と「最適化手法適用による全製品数に対する差分の按分比率」を算出し、「目標在庫数と基準在庫数の差分」と「全製品数に対する差分の按分比率」とに基づいて、基準在庫数の調整案を作成する基準在庫調整部４０３を備える。これにより、基準在庫数算出システム１は、全ての製品について適正な基準在庫数を算出することができる。
【０１０９】
また、基準在庫調整部４０３は、在庫金額に基づいた基準在庫調整案を作成する。これにより、基準在庫数算出システム１は、全ての製品について目標サービス率以上のサービス率を実現するとともに、余剰在庫による不良資産の低減を図ることが出来る。
【０１１０】
なお、上記の説明では、目標在庫数、目標在庫金額の何れか一方による評価に基づいて、調整案を選択する説明をした。しかし、目標在庫数、目標在庫金額の両方の評価を加味して、調整案を選択するようにしても良い。例えば、実施の形態１で説明した目標在庫数に基づくランク順位と、変形例で説明した目標在庫金額に基づくランク順位との平均順位により、最終的な調整案を選択するようにしても良い。
【０１１１】
また、上記の説明では、最小二乗法に基づく近似式と最尤法に基づく近似式の両方の中から、最終的に使用する近似式を選択したが、他の近似式を使用しても良い。
【０１１２】
また、図１５を参照して行った上記の説明では、基準在庫調整部４０３が、ステップＳ１５２３からステップＳ１５２５の処理によって、遺伝子値に０．０１刻みの０．００以上１．００以下の乱数を与えて作成した（Ｐ−１）個の調整案を作成する例を例示した。しかし、ステップＳ１５２３からステップＳ１５２５の処理を省略するようにしてもよい。
【０１１３】
この発明の基準在庫数算出システム１の各機能は、汎用のＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）によっても実施することができる。具体的には、上記実施の形態では、基準在庫数算出システムが行う基準在庫数算出処理のプログラムが、記憶部３００のＲＯＭに予め記憶されているものとして説明した。しかし、プログラムを、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ  Ｄｉｓｃ  Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｃ）及びＭＯ（Ｍａｇｎｅｔｏ−Ｏｐｔｉｃａｌ  Ｄｉｓｃ）等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納して配布し、そのプログラムをコンピュータに読み込んでインストールすることにより、上述の各機能を実現することができるコンピュータを構成してもよい。
【０１１４】
（実施例１）
本実施の形態に係る基準在庫数算出システム１の効果を検証するため、１０製品のサーボモータに対して以下２パターンの方法で基準在庫数を算出し、それぞれのパターンで達成されたサービス率を評価した。
パターン１：本実施の形態に係る基準在庫数算出システム１を用いて受注確率密度関数を生成し、基準在庫数を算出する。
パターン２：正規分布による近似を用いて受注確率密度関数を生成し、基準在庫数を算出する。
【０１１５】
評価に使用した項目は下記の通りである。
・製品番号ｉ（ｉ＝１からＮ）：対象製品の番号。
・受注確率密度関数算出月ｊa（ｊa＝２０１４／６から２０１５／１）：受注確率密度関数を生成する基準となる受注実績データの対象期間。
・基準在庫評価月ｊb（ｊb＝２０１５／２から２０１５／９）：サービス率を評価する基準となる受注データの対象期間。
・受注数ＩＮｉ，ｊ，ｋ：製品ｉのｊ月ｋ日の受注数。
・基準在庫数ＩＣｉ：製品ｉの基準在庫数。
・サービス率ＩＳｉ：製品ｉのサービス率。
【０１１６】
評価の方法は以下の通りである。基準在庫数算出システム１は、受注確率密度関数算出月ｊａの受注数ＩＮｉ，ｊａ，ｋに基づいて、受注確率密度関数を生成した。また、パターン１においては、近似式として線形二次および線形三次を使用するように基準在庫数算出システム１を設定した。また、受注確率密度関数の選択後に基準在庫数を算出する際、累計受注確率密度が９５％となる受注数を基準在庫数ＩＣｉとするように基準在庫数算出システム１を設定した。すなわち、基準在庫数算出システム１は、パターン１および２の基準在庫数を、式（２７）によって算出した。
ＩＣｉ＝（累計受注確率密度９５％となる受注数）・・・式（２７）
【０１１７】
サービス率の評価は以下の方法で行った。基準在庫数ＩＣｉと基準在庫評価月ｊｂの受注数ＩＮｉ，ｊｂ，ｋを比較し、ＩＣｉ＞ＩＮｉ，ｊｂ，ｋとなる場合は納期を遵守したと判定した。すなわち、製品ｉのサービス率は式（２８）によって算出した。
ＩＳｉ＝（ＩＣｉ＞ＩＮｉ，ｊｂ，ｋである日数）／ｊｂの全日数・・・式（２８）
【０１１８】
検証の結果を図２３に示す。また、検証において基準在庫数算出システム１が生成した製品毎の受注確率密度関数のプロット図を図２４Ａ、図２４Ｂ、図２４Ｃ、図２４Ｄ、図２４Ｅ、図２４Ｆ、図２４Ｇ、図２４Ｈ、図２４Ｉ、および図２４Ｊに示す。図２４Ａから図２４Ｊの横軸は受注数、縦軸は受注確率を表している。図２４Ａから図２４Ｊの実線１００３ａから実線１００３ｊは、パターン２にて生成した受注確率密度関数を表している。また、実線１００４ａから実線１００４ｊは、パターン１にて生成した受注確率密度関数を表している。この図２４Ａから図２４Ｊの実線１００４ａから実線１００４ｊでは、近似式として設定された線形二次および線形三次のいずれかのうち、基準在庫数算出システム１がＡＩＣを算出および評価することによって選択した受注確率密度関数が図示されている。例えば、製品Ａについては線形三次の近似式によって生成された受注確率密度関数が選択され、製品Ｂについては線形二次の近似式によって生成された受注確率密度関数が選択された。その結果、図２３に示す通り、パターン１はパターン２より少ない基準在庫数が算出されたが、それでも目標サービス率以上のサービス率を達成できた。また、図２４Ａから図２４Ｊに示す通り、ほぼ全ての製品において、受注数が少ない場合の受注確率が高く、受注数が多い場合の受注確率が低い傾向となっており、正規分布と実際の分布が大きく乖離していることが分かる。
【０１１９】
（実施例２）
本実施の形態に係る基準在庫数算出システム１の効果を検証するため、サーボモータ１０製品に対して目標在庫数を設定して基準在庫数を算出し、達成されたサービス率を評価した。
【０１２０】
評価に使用した項目は下記の通りである。
・目標在庫数：基準在庫数の上限である目標在庫数。
・製品番号ｉ（ｉ＝１からＮ）：対象製品の番号。
・遺伝子Ｉｉ（ｉ＝１からＮ）：対象製品の在庫調整比率。最大は１であり、ΣＩｉ＝１とする。
・基準在庫数ＩＣｉ：製品ｉの基準在庫数。
・差分Ｄ：目標在庫数と基準在庫数ＩＣｉの総和との差分。
・調整後基準在庫数ＮＣｉ：製品ｉの調整後の基準在庫数。
【０１２１】
評価の方法は以下の通りである。基準在庫数算出システム１は、実施例１のパターン１と同様に、近似式として線形二次および線形三次を使用するように基準在庫数算出システム１を設定した。また、受注確率密度関数の選択後に基準在庫数を算出する際、累計受注確率密度が９５％となる受注数を基準在庫数ＩＣｉとするように基準在庫数算出システム１を設定した。さらに、基準在庫数算出システム１が各製品に遺伝子Ｉｉを与えることによって、各製品の基準在庫数を調整した。すなわち、基準在庫数算出システム１は、調整後の基準在庫数を式（２９）にて算出した。
ＮＣi＝ＩＣｉ−Ｉｉ＊Ｄ・・・式（２９）
そして、基準在庫数算出システム１が算出した基準在庫数に対して、実施例１と同様に、達成されたサービス率を評価した。
【０１２２】
具体的には、基準在庫数算出システム１が使用する遺伝子パターンを１００パターン設定した。また、目標在庫数は１５００と設定した。遺伝子パターンの１００パターンのうち、サービス率が高かった上位１０パターンを図２５に示す。また、最もサービス率が高かった遺伝子パターンの製品別サービス率と調整後の基準在庫数を図２６に示す。図２６により、目標在庫数を設定した場合においても、サービス率９５％を越える基準在庫数を算出できていることが分かる。以上の結果により、本実施の形態に係る基準在庫数算出システム１の効果が立証された。
【０１２３】
本発明は、本発明の広義の精神と範囲を逸脱することなく、様々な実施の形態及び変形が可能とされるものである。また、上述した実施の形態は、この発明を説明するためのものであり、本発明の範囲を限定するものではない。すなわち、本発明の範囲は、実施の形態ではなく、特許請求の範囲によって示される。そして、特許請求の範囲内及びそれと同等の発明の意義の範囲内で施される様々な変形が、この発明の範囲内とみなされる。
【０１２４】
本出願は、２０１７年１月２３日に出願された、日本国特許出願特願２０１７−００９５５３号に基づく。本明細書中に日本国特許出願特願２０１７−００９５５３号の明細書、特許請求の範囲、図面全体を参照として取り込むものとする。
【符号の説明】
【０１２５】
１  基準在庫数算出システム、１０  基準在庫数算出装置、１００  入力装置、２００  取得部、３００  記憶部、３０１  入力データ記憶部、３０２  処理データ記憶部、４００  処理部、４０１  受注確率密度関数生成部、４０２  基準在庫数算出部、４０３  基準在庫調整部、５００  出力部、６００  表示装置、７００  外部記憶装置、８００  ＡＩＣ補正量算出部。
【図１】
2018135526.tif 000015
【図２】
2018135526.tif 000016
【図３】
2018135526.tif 000017
【図４】
2018135526.tif 000018
【図５】
2018135526.tif 000019
【図６】
2018135526.tif 000020
【図７】
2018135526.tif 000021
【図８】
2018135526.tif 000022
【図９】
2018135526.tif 000023
【図１０Ａ】
2018135526.tif 000024
【図１０Ｂ】
2018135526.tif 000025
【図１１】
2018135526.tif 000026
【図１２】
2018135526.tif 000027
【図１３】
2018135526.tif 000028
【図１４】
2018135526.tif 000029
【図１５】
2018135526.tif 000030
【図１６】
2018135526.tif 000031
【図１７】
2018135526.tif 000032
【図１８】
2018135526.tif 000033
【図１９】
2018135526.tif 000034
【図２０】
2018135526.tif 000035
【図２１】
2018135526.tif 000036
【図２２】
2018135526.tif 000037
【図２３】
2018135526.tif 000038
【図２４Ａ】
2018135526.tif 000039
【図２４Ｂ】
2018135526.tif 000040
【図２４Ｃ】
2018135526.tif 000041
【図２４Ｄ】
2018135526.tif 000042
【図２４Ｅ】
2018135526.tif 000043
【図２４Ｆ】
2018135526.tif 000044
【図２４Ｇ】
2018135526.tif 000045
【図２４Ｈ】
2018135526.tif 000046
【図２４Ｉ】
2018135526.tif 000047
【図２４Ｊ】
2018135526.tif 000048
【図２５】
2018135526.tif 000049
【図２６】
2018135526.tif 000050
【手続補正書】
【提出日】平成31年3月25日(2019.3.25)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００７】
上記目的を達成するため、本発明に係る基準在庫数算出システムは、取得手段と受注確率密度関数生成手段と基準在庫数算出手段と評価値補正量算出手段とを備える。取得手段は、製品に欠品を生じさせずに注文に対応できる比率であるサービス率の目標値を表す目標サービス率と、受注の実績を表す受注実績データと、生産の計画を表す生産計画データと、在庫数を表す在庫データと、を取得する。受注確率密度関数生成手段は、取得手段が取得した受注実績データに基づいて、受注数の尤度を表す確率密度関数である受注確率密度関数を生成する。基準在庫数算出手段は、受注確率密度関数生成手段が生成した受注確率密度関数に基づいて、取得手段が取得した目標サービス率以上のサービス率を実現する基準在庫数を算出する。受注確率密度関数生成手段は、受注確率密度関数の複数の候補を生成し、生成した複数の候補のそれぞれについて評価値を算出し、算出した評価値に基づいて複数の候補から基準在庫数の算出に使用する受注確率密度関数を選択する。評価値補正量算出手段は、生産計画データと在庫データと受注実績データとに基づいて、使用した在庫数を表す在庫使用数の予測値を算出し、また、受注確率密度関数の各候補の基準在庫数を算出し、算出した在庫使用数の予測値と基準在庫数との差に基づいて、受注確率密度関数の各候補の評価値に対する補正量を算出する。受注確率密度関数生成手段は、受注確率密度関数の評価値を、評価値補正量算出手段が算出した補正量で補正し、補正された評価値に基づいて基準在庫数の算出に使用する受注確率密度関数を選択する。
【手続補正２】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
製品に欠品を生じさせずに注文に対応できる比率であるサービス率の目標値を表す目標サービス率と、受注の実績を表す受注実績データと、生産の計画を表す生産計画データと、在庫数を表す在庫データと、を取得する取得手段と、
前記取得手段が取得した前記受注実績データに基づいて、受注数の尤度を表す確率密度関数である受注確率密度関数を生成する受注確率密度関数生成手段と、
前記受注確率密度関数生成手段が生成した前記受注確率密度関数に基づいて、前記取得手段が取得した前記目標サービス率以上のサービス率を実現する基準在庫数を算出する基準在庫数算出手段と、
評価値補正量算出手段と、を備え、
前記受注確率密度関数生成手段は、前記受注確率密度関数の複数の候補を生成し、生成した前記複数の候補のそれぞれについて評価値を算出し、算出した前記評価値に基づいて前記複数の候補から前記基準在庫数の算出に使用する前記受注確率密度関数を選択し、
前記評価値補正量算出手段は、前記生産計画データと前記在庫データと前記受注実績データとに基づいて、使用した在庫数を表す在庫使用数の予測値を算出し、また、前記受注確率密度関数の各候補の基準在庫数を算出し、算出した前記在庫使用数の予測値と前記基準在庫数との差に基づいて、前記受注確率密度関数の各候補の前記評価値に対する補正量を算出し、
前記受注確率密度関数生成手段は、前記受注確率密度関数の前記評価値を、前記評価値補正量算出手段が算出した前記補正量で補正し、補正された前記評価値に基づいて前記基準在庫数の算出に使用する前記受注確率密度関数を選択する、
基準在庫数算出システム。
【請求項２】
前記受注確率密度関数生成手段は、前記受注確率密度関数の複数の候補のうちの一部の候補を最小二乗法による近似式を用いて生成する、
請求項１に記載の基準在庫数算出システム。
【請求項３】
前記取得手段は、さらに、在庫数の上限の目標値を表す目標在庫数を取得し、
該基準在庫数算出システムは、さらに、前記基準在庫数算出手段が算出した基準在庫数が、前記取得手段が取得した前記目標在庫数を超える場合には、前記基準在庫数を、前記目標在庫数を超えない範囲の基準在庫数に調整する基準在庫調整手段をさらに備える、
請求項１または２に記載の基準在庫数算出システム。
【請求項４】
前記取得手段は、さらに、在庫金額の上限の目標値を表す目標在庫金額を取得し、
該基準在庫数算出システムは、さらに、前記基準在庫数算出手段が算出した基準在庫数に相当する金額である基準在庫金額が、前記取得手段が取得した前記目標在庫金額を超える場合には、前記基準在庫数を、前記目標在庫金額を超えない範囲の基準在庫金額に相当する基準在庫数に調整する基準在庫調整手段をさらに備える、
請求項１または２に記載の基準在庫数算出システム。
【請求項５】
前記基準在庫調整手段は、複数の製品の中からランダムに抽出した製品の基準在庫数を調整する複数の調整案を作成し、作成した前記複数の調整案の中から、算出した前記基準在庫数を調整する調整案を選択する、
請求項３または４に記載の基準在庫数算出システム。
【請求項６】
受注実績データに基づいて、受注数の尤度を表す確率密度関数である受注確率密度関数を生成する受注確率密度関数生成ステップと、
前記受注確率密度関数生成ステップで生成した前記受注確率密度関数に基づいて、目標サービス率以上のサービス率を実現する基準在庫数を算出する基準在庫数算出ステップと、
評価値補正量算出ステップと、を備え、
前記受注確率密度関数生成ステップでは、前記受注確率密度関数の複数の候補を生成し、生成した前記複数の候補のそれぞれについて評価値を算出し、算出した前記評価値に基づいて前記複数の候補から前記基準在庫数の算出に使用する前記受注確率密度関数を選択し、
前記評価値補正量算出ステップでは、生産計画データと在庫データと前記受注実績データとに基づいて、使用した在庫数を表す在庫使用数の予測値を算出し、また、前記受注確率密度関数の各候補の基準在庫数を算出し、算出した前記在庫使用数の予測値と前記基準在庫数との差に基づいて、前記受注確率密度関数の各候補の前記評価値に対する補正量を算出し、
前記受注確率密度関数生成ステップでは、前記受注確率密度関数の前記評価値を、前記評価値補正量算出ステップで算出した前記補正量で補正し、補正された前記評価値に基づいて前記基準在庫数の算出に使用する前記受注確率密度関数を選択する、
基準在庫数算出方法。
【請求項７】
コンピュータに、
受注実績データに基づいて、受注数の尤度を表す確率密度関数である受注確率密度関数を生成する受注確率密度関数生成ステップと、
前記受注確率密度関数生成ステップで生成した前記受注確率密度関数に基づいて、目標サービス率以上のサービス率を実現する基準在庫数を算出する基準在庫数算出ステップと、
評価値補正量算出ステップと、を実行させるためのプログラムであって、
前記受注確率密度関数生成ステップでは、前記受注確率密度関数の複数の候補を生成し、生成した前記複数の候補のそれぞれについて評価値を算出し、算出した前記評価値に基づいて前記複数の候補から前記基準在庫数の算出に使用する前記受注確率密度関数を選択し、
前記評価値補正量算出ステップでは、生産計画データと在庫データと前記受注実績データとに基づいて、使用した在庫数を表す在庫使用数の予測値を算出し、また、前記受注確率密度関数の各候補の基準在庫数を算出し、算出した前記在庫使用数の予測値と前記基準在庫数との差に基づいて、前記受注確率密度関数の各候補の前記評価値に対する補正量を算出し、
前記受注確率密度関数生成ステップでは、前記受注確率密度関数の前記評価値を、前記評価値補正量算出ステップで算出した前記補正量で補正し、補正された前記評価値に基づいて前記基準在庫数の算出に使用する前記受注確率密度関数を選択する、
プログラム。
【国際調査報告】
2018135526.tif 000051
2018135526.tif 000052
2018135526.tif 000053
2018135526.tif 000054