(57)【要約】【課題】  複数種類の部品を仕入先から納入先へと納入する形態を決定する過程を支援するための技術を提供する。【解決手段】  複数種類の部品を仕入先から納入先へと納入する形態を決定する過程を支援する装置であって、部品種類毎に部品の体積を記憶している部品情報記憶手段と、部品種類毎に部品を梱包したときの部品梱包体積を記憶している部品梱包情報記憶手段と、部品情報記憶手段に記憶されている部品体積と部品梱包情報記憶手段に記憶されている部品梱包体積に基づいて部品を選定する部品選定手段と、部品同士を組立可能な部品群を記憶している部品群記憶手段と、部品群記憶手段に記憶されている部品群のなかから部品選定手段で選定された部品を含む部品群を抽出する部品群抽出手段を備えている。【選択図】図１
2007004219.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数種類の部品を仕入先から納入先へ納入する際の形態を決定する過程を支援する装置であって、
部品種類毎に、部品の体積を記憶している部品情報記憶手段と、
部品種類毎に、部品を梱包したときの部品梱包体積を記憶している部品梱包情報記憶手段と、
部品情報記憶手段に記憶されている部品体積と、部品梱包情報記憶手段に記憶されている部品梱包体積に基づいて、部品を選定する部品選定手段と、
部品同士を組立可能な部品群を記憶している部品群記憶手段と、
部品群記憶手段に記憶されている部品群のなかから、部品選定手段で選定された部品を含む部品群を抽出する部品群抽出手段と、
を備える支援装置。
【請求項２】
前記部品選定手段は、前記部品梱包体積に対する前記部品体積の比率に基づいて、部品を選定することを特徴とする請求項１の支援装置。
【請求項３】
部品同士を組立可能な部品群毎に、部品群を組立てた組立品を梱包したときの組立品梱包体積を記憶している組立品梱包情報記憶手段と、
前記部品群抽出手段で抽出された部品群のなかから、部品群に含まれる各部品の部品梱包体積と、部品群を組立てた組立品の組立品梱包体積に基づいて、部品群を選定する部品群選定手段が付加されていることを特徴とする請求項１又は２の支援装置。
【請求項４】
前記部品群選定手段は、部品群に含まれる各部品の部品梱包体積の合計よりも、部品群を組立てた組立品の組立品梱包体積の方が小さい部品群を選定することを特徴とする請求項３の支援装置。
【請求項５】
仕入先毎に、他の仕入先までの距離と納入先までの距離を記憶している距離記憶手段と、
部品群選定手段で選定された部品群毎に、部品群に含まれる各部品の部品梱包体積に各部品の仕入先から納入先までの距離を乗算した指標を積算した第１積算値を算出する第１指標算出手段と、
部品群選定手段で選定された部品群毎に、部品群の組立場所を部品群の仕入先群のうちのいずれかに設定し、部品群に含まれる各部品の部品梱包体積に各部品の仕入先から組立場所に設定された仕入先までの距離を乗算した指標群と、部品群を組立てた組立品の組立品梱包体積に組立場所に設定された仕入先から納入先までの距離を乗算した指標を積算した第２積算値を算出する第２指標算出手段と、
前記部品群選定手段で選定された部品群毎に、第１指標算出手段で算出される第１積算値よりも、第２指標算出手段で算出される第２積算値の方が、小さくなる仕入先を組立場所に選定する組立場所選定手段と、
を備える請求項３又は４の支援装置。
【請求項６】
複数種類の部品を仕入先から納入先へ納入する際の形態を決定する過程を支援する方法であって、
部品種類毎に、部品の体積を部品情報記憶手段に記憶させておく工程と、
部品種類毎に、部品を梱包したときの部品梱包体積を部品梱包情報記憶手段に記憶させておく工程と、
部品情報記憶手段に記憶されている部品体積と、部品梱包情報記憶手段に記憶されている部品梱包体積に基づいて、部品を選定する部品選定工程と、
部品同士を組立可能な部品群を部品群記憶手段に記憶させておく工程と、
部品群記憶手段に記憶されている部品群のなかから、部品選定工程で選定した部品を含む部品群を抽出する部品群抽出工程と、
を備える支援方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、複数種類の部品を仕入先から納入先へ納入する際の形態を決定する過程を支援する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
自動車等の工業製品の製造工場（製品工場）では、複数種類の部品を用いて工業製品を製造する。製品工場で用いられる複数種類の部品は、各部品の製造工場（部品工場）等から製品工場へと納入される。図１３は、複数箇所の部品工場Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄから複数種類の部品ａ、ｂ、ｃ、ｄが製品工場Ｚへと納入される様子（納入形態）を例示している。図１３に示すように、各種の部品ａ、ｂ、ｃ、ｄが、各部品工場（仕入先）Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄから製品工場（納入先）Ｚへ個別（部品種類毎）に納入される納入形態を個別納入形態という。
製品工場に納入される複数種類の部品のなかには、部品同士を組立可能な部品群が多く含まれている。例えば図１４に示すように、部品工場Ａから納入される部品ａがファンであり、部品工場Ｂから納入される部品ｂがそのファン用のケースであり、両者が組立可能な部品群であるとする。この場合、部品ａ、ｂを各部品工場Ａ、Ｂから製品工場Ｚへと納入する際には、例えば図１５に示すように、部品工場Ｂで製造された部品ｂを部品工場Ａへと一旦納入し、部品工場Ａに納入された部品Ｂと部品工場Ａで製造された部品ａを部品工場Ａにおいて組立てて、その組立品ＳＡ１を製品工場Ｚへと納入するという形態を採用することも可能となる。部品同士を組立可能な各種の部品ａ、ｂ等が、そのいずれかの部品工場（仕入先）Ａ、Ｂ等において組立てられてから製品工場（納入先）Ｚへ納入される納入形態を組立納入形態という。
【０００３】
複数種類の部品を仕入先から納入先へ納入する納入形態を検討する際に、部品同士を組立可能な部品群については、図１３に例示する個別納入形態を採用することが得策であるのか、図１５に例示する組立納入形態を採用することが得策であるのかを判断する必要がある。いずれの納入形態を採用することが得策であるのかは、それぞれの形態において必要となる物流費等を算出することによって判断することができる。
特許文献１には、部品の物流費を算出するための技術が開示されている。特許文献１の技術を用いると、企画段階の部品についても物流費を算出することが可能となる。
【特許文献１】特開２００４−２３４０４９号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
製品工場等に納入する複数種類の部品のなかには、部品同士を組立可能な部品群が多数存在する。例えば図１４に示す部品ａ、ｂ、ｃ、ｄにおいて、部品ａと部品ｂが互いに組立可能であり、部品ｂと部品ｃが互いに組立可能であり、部品ａと部品ｄが互いに組立可能であるとする。この場合、（部品ａ、部品ｂ）、（部品ａ、部品ｂ、部品ｃ）、（部品ａ、部品ｂ、部品ｃ、部品ｄ）、（部品ａ、部品ｂ、部品ｄ）、（部品ｂ、部品ｃ）、（部品ａ、部品ｄ）の６通りの組合せが、部品同士を組立可能な部品群となる。４種類の部品ａ、ｂ、ｃ、ｄの納入形態を検討する場合であっても、上記した６通りの部品群に関して、個別納入形態を採用することが得策であるのか、組立納入形態を採用することが得策であるのかを検討することが必要となる。
【０００５】
さらに、組立納入形態の採用を検討する際には、その組立場所を併せて検討する必要がある。例えば、部品ａと部品ｂに組立納入形態を採用する場合、図１５に示すように組立場所を部品工場Ａとすることもできるし、図１６に示すように組立場所を部品工場Ｂとすることもできる。部品ａと部品ｂに関して組立納入形態の採用を検討する場合には、組立場所を部品工場Ａ、Ｂのそれぞれに設定した２通りの納入形態について検討する必要がある。同様に、例えば部品ａと部品ｂと部品ｃについて組立納入形態を検討する場合には、組立場所を部品工場Ａ、Ｂ、Ｃのそれぞれに設定した３通りの組立納入形態について検討する必要がある。同様に考えていくと、図１４に示す４種類の部品ａ、ｂ、ｃ、ｄでも、部品同士で組立可能な部品群に組立納入形態を採用することによって、採用可能な納入形態は１７通りとなる。４種類の部品ａ、ｂ、ｃ、ｄについて納入形態を検討する作業では、１７通りの納入形態について検討することが必要となる。
例えば自動車等の工場製品では数千種類もの部品が用いられており、採用可能な納入形態には膨大な数が存在する。従来の技術では、採用可能な納入形態毎に物流費等を算出する必要があることから、納入形態を決定する過程は極めて面倒なものとなっている。複数種類の部品の納入形態を決定する過程を支援するための技術が必要とされている。
本発明は、複数種類の部品の納入形態を決定する過程を支援する技術を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の技術は、複数種類の部品を仕入先から納入先へ納入する際の形態を決定する過程を支援する装置に具現化することができる。この支援装置は、部品種類毎に部品の体積を記憶している部品情報記憶手段と、部品種類毎に部品を梱包したときの部品梱包体積を記憶している部品梱包情報記憶手段と、複数種類の部品のなかから、部品情報記憶手段に記憶されている部品体積と、部品梱包情報記憶手段に記憶されている部品梱包体積に基づいて、部品を選定する部品選定手段と、部品同士を組立可能な部品群を記憶している部品群記憶手段と、部品群記憶手段に記憶されている部品群のなかから、部品選定手段で選定された部品を含む部品群を抽出する部品群抽出手段とを備えている。
【０００７】
仕入先から納入先へ納入される部品は、例えば梱包箱等に収容され、梱包された状態で輸送される。部品の体積に対して、部品を梱包したときの部品梱包体積は、部品の種類に応じて様々に変化する。例えば、他の部品を組付けるための空洞等を備えている部品は、部品の体積に対して部品の外形が大きくなり、部品体積に対して部品梱包体積は大きくなる。部品体積に対して部品梱包体積が大きい部品ほど、部品の輸送費が割高となっているので、他の部品とともに組立納入形態を採用したときに、部品の輸送費が大きく削減されることを期待することができる。
本発明によって具現化される支援装置では、部品体積と部品梱包体積に基づいて部品を選定することから、部品体積に対して部品梱包体積が大きい部品を特定することができる。そして、部品同士を組立可能な部品群のなかから、特定した部品を含む部品群を抽出することによって、組立納入形態を検討することが有用な部品群を抽出することができる。納入形態を決定する作業者は、組立納入形態の採用を検討するべき部品群を絞り込むことができる。
この支援装置によると、複数種類の部品の納入形態を決定する過程において、組立納入形態の採用を検討することが有用な部品群を絞り込むことができるので、納入形態を決定する過程で必要とされる作業量を十分に削減することができる。
【０００８】
上記の支援装置において、部品選定手段は、部品梱包体積に対する部品体積の比率に基づいて部品を選定することが好ましい。
それにより、部品の体積に対して部品の梱包体積が大きい部品を、より正確に選定することができる。
【０００９】
上記の支援装置では、組立品梱包情報記憶手段と、部品群選定手段が付加されていることが好ましい。組立品梱包情報記憶手段は、部品同士を組立可能な部品群毎に、部品群を組立てた組立品を梱包したときの組立品梱包体積を記憶している。部品群選定手段は、部品群抽出手段で抽出された部品群のなかから、部品群に含まれる各部品の部品梱包体積の合計と、部品群を組立てた組立品の組立品梱包体積に基づいて、部品群を選定する。
【００１０】
部品同士を組立可能な部品群に組立納入形態を採用すると、部品群を組立てた組立品を梱包したときの梱包体積は、部品群に含まれる各部品の梱包体積の合計に対して、大きくなることもあれば小さくなることもある。部品群に含まれる各部品の梱包体積の合計に対して、部品群を組立てた組立品の梱包体積が小さい部品群ほど、組立てた状態で輸送することによって、部品群の輸送費を削減することができる。
この支援装置では、部品群に含まれる各部品の部品梱包体積の合計と、部品群を組立てた組立品の梱包体積に基づいて部品群を選定することから、部品群に含まれる各部品の梱包体積の合計に対して、部品群を組立てた組立品の梱包体積が小さくなる部品群等を選定することができる。作業者は、組立納入形態の採用を検討する部品群を、選定された部品群に絞り込むことによって、納入形態を決定する過程に必要な作業量をさらに削減することができる。
【００１１】
上記の支援装置において、部品群選定手段は、部品群に含まれる各部品の梱包体積の合計よりも、部品群を組立てた組立品の梱包体積の方が小さい部品群を選定することが好ましい。
部品群に含まれる各部品の梱包体積の合計よりも、部品群を組立てた組立品の梱包体積の方が小さい部品群では、部品群を組立てた状態で輸送することによって、輸送費等を削減できる可能性がある。一方において、部品群に含まれる各部品の梱包体積の合計よりも、部品群を組立てた組立品の梱包体積の方が大きい部品群では、部品群を組立てた状態で輸送することによって、輸送費等がかえって増大してしまう。そのことから、部品群に含まれる各部品の梱包体積の合計よりも、部品群を組立てた組立品の梱包体積の方が小さい部品群を選定することによって、組立納入形態を検討することが有用な部品群を正しく抽出することができる。
【００１２】
上記の支援装置では、距離記憶手段と、第１指標算出手段と、第２指標算出手段と、組立場所選定手段が付加されていることが好ましい。
距離記憶手段は、仕入先毎に、他の仕入先までの距離と納入先までの距離を記憶している。第１指標算出手段は、部品群選定手段で選定された部品群毎に、部品群に含まれる各部品の部品梱包体積に各部品の仕入先から納入先までの距離を乗算した指標を積算した第１積算値を算出する。第２指標算出手段は、部品群選定手段で選定された部品群毎に、部品群の組立場所を部品群の仕入先群のうちのいずれかに設定し、部品群に含まれる各部品の部品梱包体積に各部品の仕入先から組立場所に設定された仕入先までの距離を乗算した指標群と、部品群を組立てた組立品の組立品梱包体積に組立場所に設定された仕入先から納入先までの距離を乗算した指標を積算した第２積算値を算出する。組立場所選定手段は、前記部品群選定手段で選定された部品群毎に、第１指標算出手段で算出される第１積算値よりも、第２指標算出手段で算出される第２積算値の方が、小さくなる仕入先を組立場所に選定する。
【００１３】
部品同士を組立可能な部品群に組立納入形態を採用する場合、各部品の仕入先や納入先の位置関係を考慮して、部品群の仕入先群のいずれかを組立場所に決定する必要がある。同じ部品群に組立納入形態を採用する場合でも、組立場所に設定する仕入先に応じて部品や組立品の輸送距離が変化するので、部品や組立品の輸送費等は変化する。部品や組立品の輸送費は、梱包体積が大きくなるほど高くなり、輸送する距離が長くなるほど高くなる。そのことから、部品や組立品の輸送費は、梱包体積や輸送距離に基づいて推定することができる。
この支援装置では、部品や組立品の輸送費を推定するために、梱包体積に輸送距離を乗算した指標を用いる。第１指標算出手段が算出する積算値は、部品群に個別納入形態を採用する場合の輸送費に対応する。第２指標算出手段が算出する積算値は、部品群に組立納入形態を採用する場合の輸送費に対応する。第２指標算出手段は、部品群の組立場所を部品群の仕入先群のうちのいずれかに設定し、組立場所に設定した仕入先毎に積算値を算出する。部品群に含まれる各部品の仕入先のなかから、第１指標算出手段で算出される第１積算値よりも、第２指標算出手段で算出される第２積算値の方が小さくなる仕入先を選定することで、部品群に組立納入形態の採用を検討する際に、組立場所に設定する仕入先を絞り込むことができる。
この支援装置によると、複数種類の部品の納入形態を検討する際に、組立納入形態の採用を検討することが有用な部品群とその組立場所を併せて絞り込むことができる。
【００１４】
本発明の技術は、複数種類の部品を仕入先から納入先へと納入する形態を決定する過程を支援する方法にも具現化することができる。この支援方法は、部品種類毎に部品の体積を部品情報記憶手段に記憶させておく工程と、部品種類毎に部品を梱包したときの部品梱包体積を部品梱包情報記憶手段に記憶させておく工程と、部品情報記憶手段に記憶されている部品体積と、部品梱包情報記憶手段に記憶されている部品梱包体積に基づいて、部品を選定する部品選定工程と、部品同士を組立可能な部品群を部品群記憶手段に記憶させておく工程と、部品群記憶手段に記憶されている部品群のなかから、部品選定工程で選定した部品を含む部品群を抽出する部品群抽出工程とを備えている。
この支援方法によると、複数種類の部品の納入形態を検討する際に、組立納入形態の採用を検討することが有用な部品群を絞り込むことができるので、納入形態を決定する過程で必要とされる作業量を十分に削減することができる。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によって、複数種類の部品の納入形態を決定する過程の効率を高めることができるので、多数種類の部品を多数箇所に存在する多数の仕入先から納入先へと納入する場合でも、適切な納入形態を採用することが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
最初に、以下に説明する実施例の主要な特徴を列記する。
（形態１）  支援装置は、部品種類毎に、部品の体積と、部品の仕入先と、部品の納入先等を記憶している記憶部を備えている。
（形態２）  支援装置は、部品種類毎に、部品を梱包するときに使用する梱包箱の種類と、その梱包箱に収容する部品の数を記憶している記憶部を備えている。
（形態３）  支援装置は、梱包箱の種類毎に、梱包箱の体積を記憶している記憶部を備えている。
（形態４）  支援装置は、部品や組立品の梱包体積に、部品や組立品を輸送する距離を乗算した体積輸送指標を算出する体積輸送指標算出部を備えている。
【実施例】
【００１７】
本発明の実施例について図面を参照しながら説明する。
図１３に示すように、自動車の製造工場である自動車工場Ｚには、複数の部品工場Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ等から、複数種類の部品ａ、ｂ、ｃ、ｄ等が納入される。図１４に示すように、部品ａ、ｂ、ｃ、ｄは、自動車のラジエターを構成するための部品群である。自動車工場Ｚでは、先ず部品ａ、ｂ、ｃ、ｄ等を用いてラジエターを構成し、次いで構成したラジエターを自動車のボディに組み付けて、自動車を製造している。
ここで、部品ａと部品ｂは互いに組立可能であり、部品ｂと部品ｃは互いに組立可能であり、部品ａと部品ｄは互いに組立可能である。従って、部品ａと部品ｂは、部品同士を組立可能な部品群となる。同様に、部品ａと部品ｂと部品ｃは、部品同士を組立可能な部品群となる。部品ａと部品ｂと部品ｃと部品ｄは、部品同士を組立可能な部品群となる。部品ａと部品ｄは、部品同士を組立可能な部品群となる。部品ａと部品ｂと部品ｄは、部品同士を組立可能な部品群となる。また、部品ｂと部品ｃは組立可能な部品群となる。
【００１８】
部品同士を組立可能な部品群については、その部品群のいずれかの仕入先に他の部品群を一旦納入し、その仕入先において部品群を組立てて、その組立品を自動車工場Ｚへと納入することもできる。この納入形態を組立納入形態という。図１５に、部品ａと部品ｂの納入形態に組立納入形態を採用した例を示す。図１５に示す組立納入形態は、部品工場Ａを組立場所とするものである。この組立納入形態では、部品ｂが部品工場Ｂから部品工場Ａへと納入され、部品ａと部品ｂが部品工場Ａにおいて組立てられる。そして、部品ａと部品ｂを組立てた組立品ＳＡ１が、部品工場Ａから自動車工場Ｚへと納入される。図１６に、部品ａと部品ｂに組立納入形態を採用した他の例を示す。図１６に示す組立納入形態は、部品工場Ｂを組立場所とするものである。この組立納入形態では、部品ａが部品工場Ａから部品工場Ｂへと納入され、部品ａと部品ｂが部品工場Ｂにおいて組立てられる。そして、部品ａと部品ｂを組立てた組立品ＳＡ１が、部品工場Ｂから自動車工場Ｚへと納入される。
組立納入形態に対して、図１３に示すように、各部品ａ、ｂ、ｃ、ｄ等を、各部品の仕入先Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ等から自動車工場Ｚへと個別に納入する形態を個別納入形態という。
部品同士を組立可能な部品群では、図１３に示す個別納入形態を採用することもできるし、図１５や図１６に示す組立納入形態を採用することもできる。部品同士を組立可能な部品群の納入形態を決定する過程では、個別納入形態を採用することが得策であるのか、組立納入形態を採用することが得策であるのか、また組立納入形態を採用する場合には組立場所をいずれの部品工場とすることが得策であるのか等を、必要となる物流費等のコストを考慮して検討する必要がある。
【００１９】
図１４に例示する４種類の部品ａ、ｂ、ｃ、ｄのなかで、（部品ａ、部品ｂ）、（部品ａ、部品ｂ、部品ｃ）、（部品ａ、部品ｂ、部品ｃ、部品ｄ）、（部品ａ、部品ｄ）、（部品ａ、部品ｂ、部品ｄ）、（部品ｂ、部品ｃ）の６通りの組合せが、部品同士を組立可能な部品群となる。部品ａ、ｂ、ｃ、ｄの納入形態を決定する過程では、上記した６通りの部品群のなかで組立納入形態を採用することが得策である部品群を、必要となるコストを算出しながら検討することが必要となる。
組立納入形態の採用を検討する際には、その組立場所を併せて考慮する必要がある。例えば、部品ａと部品ｂについて組立納入形態を検討する場合、図１５に示すように組立場所を部品工場Ａとすることもできるし、図１６に示すように組立場所を部品工場Ｂとすることもできる。部品ａと部品ｂについて組立納入形態を検討する場合には、組立場所を部品工場Ａ、Ｂのそれぞれに設定した２通りの形態について検討する必要がある。同様に、例えば部品ａと部品ｂと部品ｃについて組立納入形態を検討する場合には、組立場所を部品工場Ａ、Ｂ、Ｃのそれぞれに設定した３通りの組立納入形態について検討する必要がある。同様に考えていくと、ここで例示するわずか４種類の部品ａ、ｂ、ｃ、ｄでも、組立納入形態の導入によって採用可能な納入形態は１７通りとなり、１７通りの納入形態について検討することが必要となる。例えば自動車等では数千種類もの部品が用いられていることから、採用可能な納入形態は膨大な数となる。従来の技術では、それらの採用可能な納入形態に対して、物流費等を逐次算出する必要があることから、納入形態を決定する過程は極めて面倒なものとなってしまう。
本実施例では、本発明の技術を実施した支援装置を用いて、部品群の納入形態を決定する過程を支援する例について説明する。
【００２０】
図１に、本実施例で使用する支援装置２の機能的な構成を示す。支援装置２は、コンピュータ装置を用いて構成されており、そのハード構成は一般のコンピュータ装置と同一である。支援装置２は、入出力装置や記憶装置や演算装置等を備えている。
支援装置２は、機能的に、情報記憶部１０と、データ入出力部５２と、情報処理部６０を備えている。情報記憶部１０は、各種の情報を記述しているデータベース等を記憶することができる。データ入出力部５２は、データベース等を外部から入力することや、情報記憶部に記憶されているデータベース等を外部に出力することができる。情報処理部６０は、情報記憶部１０に記憶されているデータベース等を用いて、各種の演算処理を実行する。
情報記憶部１０は、部品情報記憶部１２と、部品梱包情報記憶部１４と、梱包箱情報記憶部１６と、収容率情報記憶部１８と、組立品情報記憶部２０と、組立品梱包情報記憶部２２と、梱包体積情報記憶部２４と、拠点間距離情報記憶部２６と、体積輸送指標記憶部２８と、輸送コスト情報記憶部３０等を備えている。情報処理部６０は、収容率算出部６２と、組立品候補抽出部６４と、梱包体積算出部６６と、組立品候補選定部６８と、体積輸送指標算出部７０と、組立納入候補選定部７２と、輸送コスト算出部７４と、納入形態選定部７６等を備えている。
【００２１】
部品情報記憶部１２は、図２に示す部品情報データベースを記憶することができる。図２に示すように、部品情報データベースは、自動車工場Ｚで使用される複数種類の部品について、部品種類毎に各種の情報を記述している。例えば、部品情報データベースは、部品種類毎に付されている部品コード（ａ、ｂ、・・等）毎に、部品名称（ファン、ファンケース、・・等）と、使用部位（ラジエター、インパネ、・・等）と、仕入先（部品工場Ａ、部品工場Ｂ、・・等）と、納入先（自動車工場Ｚ、・・等）と、必要数／日（１０００、・・個等）と、部品体積／個（０．０００８、０．００１２、・・立方メートル等）と、部品重量／個（０．６、１．２、・・キログラム等）等を記述している。部品情報データベースは、例えば自動車の設計情報データ（ＣＡＤデータ等）を用いて作成することができる。
部品梱包情報記憶部１４は、図３に示す部品梱包情報データベースを記憶することができる。図３に示すように、部品梱包情報データベースは、部品種類毎に付されている部品コード（ａ、ｂ、・・等）毎に、その部品を輸送するために梱包する際に使用する梱包箱のコード（Ｈ２、Ｈ３、・・等）と、その梱包箱に部品を収容する収容数（８個、５個、・・）等を記述している。図１３に示すように、例えば、部品工場Ａから部品ａを輸送する際には、輸送のために必要な梱包を部品ａに施し、部品ａを梱包した状態で輸送することとなる。部品梱包情報データベースを参照することによって、例えば部品ａを梱包する際には、梱包箱Ｈ２が使用されることや、一つの梱包箱に８個の部品ａが収容されることを知ることができる。
梱包箱情報記憶部１６は、図４に示す梱包箱情報データベースを記憶することができる。図４に示すように、梱包箱情報データベースは、部品ａ、ｂ、・・等を梱包する際に使用する梱包箱について、その種類毎に付されている梱包箱コード（Ｈ１、Ｈ２、・・等）毎に、体積（０．００８、０．０１０、・・立方メートル等）と、重量（０．４、０．６、・・キログラム等）と、箱単価（２００、４００、・・円等）等を記述している。
【００２２】
収容率情報記憶部１８は、図５に示す収容率情報データベースを記憶することができる。収容率情報データベースは、収容率算出部６２によって作成される。収容率情報データベースについては、後段において詳細に説明する。
組立品情報記憶部２０は、図６に示す組立品情報データベースを記憶することができる。図６に示すように、組立品情報データベースは、自動車工場Ｚで使用される複数種類の部品のなかで、組立可能な部品群を組立てた組立品毎に、各種の情報を記述している。例えば、部品情報データベースは、組立品の種類毎に付されているコード（ＳＡ１、ＳＡ２、・・等）毎に、組立品の使用部位（ラジエター、・・等）と、組立品を構成する部品群（ａ＋ｂ、ａ＋ｂ＋ｃ＋、・・等）と、組立品の体積と、組立品の重量等を記述している。組立品情報データベースを参照することによって、例えば部品ａと部品ｂは組立可能な群であることを知ることや、それらを組立てることによって組立品ＳＡ１を構成することができることや、その組立品ＳＡ１の体積や重量等を知ることができる。組立品情報データベースは、例えば自動車の設計情報データ（ＣＡＤデータ等）を用いて作成することができる。
組立品梱包情報記憶部２２は、図７に示す組立品梱包情報データベースを記憶することができる。図７に示すように、組立品梱包情報データベースは、組立品の種類毎に付されている組立品コード（ＳＡ１、ＳＡ２、・・等）毎に、その組立品を輸送するために梱包する際に使用する梱包箱のコード（Ｈ３、・・等）と、その梱包箱に組立品を収容する収容数（５個、２個、・・）等を記述している。図１４に示すように、例えば、部品ａと部品ｂを組立てた組立品ＳＡ１を輸送する際には、輸送のために必要な梱包を組立品ＳＡ１に施し、組立品ＳＡ１を梱包した状態で輸送することとなる。組立品梱包情報データベースを参照することによって、例えば組立品ＳＡ１を梱包する際には、梱包箱Ｈ３が使用されることや、一つの梱包箱に５個の組立品ＳＡ１が収容されることを知ることができる。
【００２３】
梱包体積情報記憶部２４は、図８に示す梱包体積情報データベースを記憶することができる。梱包体積情報データベースは、梱包体積算出部６６によって作成される。梱包体積情報データベースについては、後段において詳細に説明する。
拠点間距離情報記憶部２６は、図９に示す拠点間距離情報データベースを記憶することができる。図９に示すように、拠点間距離情報データベースは、部品工場Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄや自動車工場Ｚ等の拠点を結ぶ輸送経路の距離を記述している。拠点間距離情報データベースを参照することによって、例えば部品工場Ａと自動車工場Ｚを結ぶ輸送経路の距離Ｌａ（図１３参照）は、８０キロメートルであることがわかる。また部品工場Ａと部品工場Ｂを結ぶ輸送経路の距離Ｌａｂ（図１５参照）は、５０キロメートルであることがわかる。
体積輸送指標記憶部２８は、図１０に示す体積輸送指標データベースを記憶することができる。体積輸送指標データベースは、体積輸送指標算出部７０によって作成される。体積輸送指標データベースについては、後段において詳細に説明する。
輸送コスト情報記憶部３０は、図１１に示す輸送コスト情報データベースを記憶することができる。輸送コスト情報データベースは、輸送コスト算出部７４によって作成される。輸送コスト情報データベースについては、後段において詳細に説明する。
【００２４】
図１２は、支援装置２が実行する処理の流れを示すフローチャートである。図１２に示す処理フローに沿って、支援装置２が実行する処理について説明する。
ステップＳ２では、支援装置２は、データ入出力部５２を介して、作業者から教示される各種のデータベースを入力する。具体的には、部品情報データベース（図２）と、部品梱包情報データベース（図３）と、梱包箱情報データベース（図４）と、組立品情報データベース（図６）と、組立品梱包情報データベース（図７）と、拠点間距離情報データベース（図８）等のデータベースを、支援装置２に入力する。入力した各種のデータベースは、情報処理部１０の対応する記憶部に記憶する。
【００２５】
ステップＳ４では、収容率算出部６２が、部品情報データベース（図２）や部品梱包情報データベース（図３）や梱包箱情報データベース（図４）等に基づいて、収容率情報データベース（図５）を作成する。
図５に示すように、収容率情報データベースは、部品コード（ａ、ｂ、・・等）毎に、部品体積／個（０．０００８、０．００１２、・・立方メートル等）と、梱包体積／個（０．００１２５、０．００２５、・・立方メートル等）と、収容率（０．６４、０．４８、・・等）を記述するデータベースである。
梱包体積とは、部品を輸送するために梱包したときの体積であり、梱包箱の体積に相当する。梱包体積／個とは、部品１個あたりの梱包体積を示しており、部品１個を輸送するのに要する輸送体積に相当する。「梱包体積／個」＝「梱包箱の箱体積」／「収容数」となる。
収容率とは、梱包体積において部品の体積が占めている割合を示すものである。即ち、「収容率」＝「部品体積／個」／「梱包体積／個」となり、部品体積に対する部品梱包体積の比率となる。
収容率算出部６２は、「部品体積／個」を部品情報データベースから抽出し、「梱包箱コード」と「収容数」を部品梱包情報データベースから抽出し、「梱包箱の箱体積」を梱包箱情報データベースから抽出して、「梱包体積／個」と「収容率」を部品種類毎に算出する。例えば部品ａでは、「部品体積／個」＝０．０００８立方メートル、「梱包箱コード」＝Ｈ２、「収容数」＝８個、「梱包箱Ｈ２の箱体積」＝０．０１０であることから、「梱包体積／個」＝０．００１２５立方メートル、「収容率」＝０．６４となる。収容率算出部６２が作成した収容率情報データベースは、収容率情報記憶部１８に記憶される。
【００２６】
図１２のステップＳ６では、組立品候補抽出部６４が、収容率情報データベース（図５）や組立品情報データベース（図６）等に基づいて、組立納入形態の採用を検討する組立品（部品群）の候補を抽出する。この処理において、組立品候補抽出部６４は、先ず収容率情報データベースから、収容率が所定の閾値よりも低い部品を特定する。この閾値は、作業者が予め設定しておくことができる。例えば閾値を０．６０に設定しておくと、収容率が０．５０である部品ｂが特定される。次に、組立品候補抽出部６４は、組立品情報データベースに記述されている組立品ＳＡ１、ＳＡ２、・・群のなかから、特定した収容率の低い部品ｂを含む組立品を、組立納入形態を検討する候補として抽出する。図６に例示する組立品情報データベースの場合では、組立品ＳＡ１、ＳＡ２、ＳＡ３、ＳＡ４、ＳＡ５に、「候補」フラグが付される。収容率の低い部品を含む組立品は、組立納入を採用することによって大きな効果を期待することができる。支援装置２では、組立納入形態の採用を検討する際に、収容率が低い部品を含む組立品（部品群）を優先して検討する。
【００２７】
ステップＳ８では、梱包体積算出部６４が、梱包箱情報データベース（図４）や収容率情報データベース（図５）や組立品情報データベース（図６）や組立品梱包情報データベース（図７）等に基づいて、梱包体積情報データベース（図８）を作成する。
図８に示すように、梱包体積情報データベースは、組立品ＳＡ１、ＳＡ２、・・毎に、組立品梱包体積／個（０．００２４、０．００６０、・・立方メートル）と、部品梱包体積／個の合計（０．００３６５、０．００５６５、・・立方メートル）等を記述している。なお、梱包体積算出部６４は、ステップＳ６で抽出された組立品ＳＡ１、ＳＡ２、ＳＡ３、ＳＡ４、ＳＡ５のみに関して、梱包体積情報データベースを作成する。梱包体積算出部６４は、各部品ａ、ｂ、・・の「部品梱包体積／個」を収容率情報データベースから抽出し、「梱包箱コード」と「収容数」を組立品梱包情報データベースから抽出し、「梱包箱の箱体積」を梱包箱情報データベースから抽出する。そして「組立品梱包体積／個」と「部品梱包体積／個の合計」を、組立品ＳＡ１、ＳＡ２、ＳＡ３、ＳＡ４、ＳＡ５のそれぞれについて算出する。ここで、「組立品梱包体積／個」＝「梱包箱の箱体積」／「収容数」である。例えば組立品ＳＡ１では、「梱包箱コード」＝Ｈ３、「収容数」＝５個と、「梱包箱の体積」＝０．０１２立方メートルから、「組立品梱包体積／個」＝０．００２４立方メートルとなる。また、「部品ａの梱包体積」＝０．００１２５立方メートル、「部品ｂの梱包体積」＝０．００２４立方メートルから、「部品梱包体積／個の合計」＝０．００３６５立方メートルとなる。梱包体積算出部６４が作成した梱包体積情報データベースは、梱包体積情報記憶部２４に記憶される。
【００２８】
図１２のステップＳ１０では、組立品候補選定部６８が、梱包体積情報データベースに基づいて、ステップＳ６で抽出した検討候補の組立品ＳＡ１、ＳＡ２、ＳＡ３、ＳＡ４、ＳＡ５のなかから、組立納入の検討作業をさらに進める組立品を選定する。組立品候補選定部６８は、梱包体積情報データベースを参照し、「部品梱包体積／個の合計」よりも、「組立品梱包体積／個」の方が小さい組立品を選定する。図８に例示する梱包体積情報データベースの場合では、組立品ＳＡ１、ＳＡ３、ＳＡ４に選定フラグが付されることとなる。
【００２９】
ここで、ステップＳ１０における処理について説明する。一般に、物品を輸送する際に必要となる輸送コストは、輸送する距離が長くなるほど高くなり、輸送する物品の体積が大きくなるほど高くなり、輸送する物品の重量が重くなるほど高くなる。そこで、部品ａと部品ｂを例に挙げて、個別納入形態を採用する場合と、組立納入形態を採用する場合を、輸送距離と輸送体積と輸送重量の観点から比較する。
先ず、輸送距離の観点から比較検討する。個別納入形態では、各部品ａ、ｂは各部品工場Ａ、Ｂから自動車工場Ｚまで直接的に輸送されるので、各部品ａ、ｂの輸送距離は最も短くなる。一方、組立納入形態では、部品ａ、ｂの一方が他方の部品工場を一旦経由してから自動車工場Ｚまで輸送されるので、部品ａ、ｂの一方の輸送距離は個別納入形態よりも実質的に長くなる。従って、輸送距離の観点に限っていえば、組立納入形態を採用することによって、輸送コストは増大することとなる。
【００３０】
次に、輸送体積の観点から比較検討する。個別納入形態では、各部品ａ、ｂは、各部品工場Ａ、Ｂから自動車工場Ｚまで、それぞれ個別に梱包されて輸送される。一方、組立納入形態では、各部品ａ、ｂは、組立場所となる部品工場までは部品毎（部品種類毎）に梱包されて輸送され、組立場所となる部品工場から自動車工場Ｚまでは組立品となった状態で梱包されて輸送される。部品や組立品の輸送体積は、部品や組立品の梱包体積／個に相当する。図８に例示する梱包体積情報データベースが示すように、部品群を個別に梱包したときの部品梱包体積／個の合計と、部品群を組立てた組立品を梱包したときの組立品梱包体積／個との大小関係は、組立品（部品群）毎に変化する。従って、輸送体積の観点に限っていえば、部品梱包体積／個の合計よりも、組立品梱包体積／個の方が小さい組立品ＳＡ１、ＳＡ３、ＳＡ４については、部品群を組立品にしてから納入することによって、輸送コストを低減することできる。それに対して、組立品梱包体積／個よりも、部品梱包体積／個の合計の方が小さい組立品ＳＡ２、ＳＡ５については、部品群を組立品にしてから納入すると、かえって輸送コストが増大してしまう。
【００３１】
次に、輸送重量の観点から比較検討する。部品群の総重量は、組立てることによって変化することがない。そのことから、輸送重量の観点に限っていえば、部品群を組立品にしてから納入する形態でも、部品群を個別に納入する形態でも、輸送コストに対して本質的な損得は生じないと考えることができる。なお、梱包箱等の重量差に起因して輸送コストに差異が生じることはある。
以上のことから、部品群を組立品にしてから納入する組立納入の場合、部品群を個別に納入する場合と比較して、輸送距離に関しては不利になり、輸送体積に関しては有利になる形態と不利になる形態が存在し、輸送重量に関しては有意な差異が生じないこととなる。従って、部品群を組立納入する場合は、少なくとも輸送体積に関して有利になる組立品を組立納入しなければ、輸送コストが増大することになってしまう。
「部品梱包体積／個の合計」よりも、「組立品梱包体積／個」の方が小さい組立品を選定することによって、輸送距離や輸送重量を加味した演算を行うことなく、組立納入に適さない組立品を検討候補から排除することができる。
【００３２】
ステップＳ１２では、体積輸送指標算出部７０が、梱包体積情報データベース（図８）と拠点間距離情報データベース（図９）等に基づいて、体積輸送指標データベース（図１０）を作成する。
図１０に示すように、体積輸送指標データベースは、組立品（ＳＡ１、ＳＡ２、・・）とその組立場所（部品工場Ａ、部品工場Ｂ、・・）の組合せ毎に、体積輸送指標（０．４４７、０．４８６、・・）等を記述している。なお、体積輸送指標算出部７０は、ステップＳ１０で選定された組立品ＳＡ１、ＳＡ３、ＳＡ４のみに関して、体積輸送指標データベースを作成する。
体積輸送指標とは、物品を輸送する際の輸送体積に、その輸送距離を乗じた指標である。ここでは、「体積輸送指標」＝「梱包体積」×「輸送距離」である。例えば部品工場Ａから部品ａを自動車工場Ｚまで輸送する場合の体積輸送指標は、「部品ａの梱包体積／個」＝０．００１２５立方メートル、「部品工場Ａから自動車工場Ｚまでの輸送距離」＝８０キロメートルから、「体積輸送指標」＝０．０１０となる。体積輸送指標は、輸送体積（梱包体積）に輸送距離を加味した指標であることから、体積輸送指標が大きく算出される輸送ほど、その輸送に必要となる輸送コストは高くなる。なお体積輸送指標を算出する際には、梱包体積や輸送距離の少なくとも一方を輸送コストへの影響度に基づいて修正した後に、両者を乗算して体積輸送指標を算出してもよい。あるいは、梱包体積と輸送距離のそれぞれを、輸送コストへの影響度に基づいて無次元量とし、両者を加算した指標を体積輸送指標に採用してもよい。ただし、少なくとも体積輸送指標は、梱包体積が大きいほど大きくなり、輸送距離が長いほど大きくなることが必要である。
【００３３】
図１０の体積輸送指標データベースが記述している体積輸送指標は、各部品ａ、ｂ、ｃ、ｄを、各工場Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄから最終的に自動車工場Ｚまで輸送する場合の体積輸送指標の積算値である。例えば、（組立品：ＳＡ１，組立場所：部品工場Ａ）の組合せを例に挙げると、その体積指標は下記のように算出することができる。この組合せは、図１５に示す組立納入形態である。
・部品工場Ｂから部品ｂを部品工場Ａまで輸送する際の体積輸送指標は、
０．００２４立方メートル×５０キロメートル＝０．１２０
・部品工場Ｂから組立品ＳＡ１を自動車工場Ｚまで輸送する際の体積輸送指標は、
０．００２４立方メートル×８０キロメートル＝０．１９２
・部品工場Ｃから部品ｃを自動車工場Ｚまで輸送する際の体積輸送指標は、
０．００２０立方メートル×６０キロメートル＝０．１２０
・部品工場Ｄから部品ｄを自動車工場Ｚまで輸送する際の体積輸送指標は、
０．０００５立方メートル×３０キロメートル＝０．０１５
以上の体積輸送指標０．１２０と、０．１９２と、０．１２０と、０．０１５を合計して、組立品ＳＡ１を部品工場Ａで組立てて納入する形態の体積輸送指標は、０．４４７となる。同様にして、体積輸送指標算出部７０は、他の組立品と組立工場の組合せについても体積輸送指標の積算値を算出する。体積輸送指標算出部７０が作成した体積輸送指標データベースは、体積輸送指標記憶部２８に記憶される。
図１５と図１６を比較して明らかなように、同じ組立品ＳＡ１を組立納入する場合でも、組立場所が異なれば部品ａ、ｂや組立品ＳＡ１の流れが異なることから、体積輸送指標は相違することとなる。
体積輸送指標算出部７０は、各工場Ａ、Ｂ、・・から各部品ａ、ｂ、・・を個別に自動車工場Ｚまで輸送する形態についても、体積輸送指標を算出する。その体積輸送指標は、体積輸送指標データベースに併せて記述されている（図１０の「個別納入」の欄）。
【００３４】
図１２のステップＳ１４では、組立納入形態選定部７２が、体積輸送指標データベース（図１０）に基づいて、組立納入の是非を決定する過程をさらに進める組立品と組立場所の組合せ（組立納入候補）を選定する。組立品場所選定部７２は、体積輸送指標データベースを参照し、体積輸送指標が小さい組立品と組立場所の組合せを選定する。具体的には、各工場Ａ、Ｂ、・・から各部品ａ、ｂ、・・を個別に自動車工場Ｚまで輸送する場合の体積輸送指標（０．５２３）よりも、体積輸送指標が小さい組立品と組立場所の組合せを選定する。図１０に例示する体積輸送指標データベースの場合では、（組立品：ＳＡ１，組立場所：部品工場Ａ）の組合せと、（組立品：ＳＡ１，組立場所：部品工場Ｂ）の組合せと、（組立品：ＳＡ４，組立場所：部品工場Ａ）に対して、選定フラグが付されることとなる。
先に説明したように、部品群を組立品にしてから納入する組立納入の場合、部品群を個別に納入する場合と比較して、輸送距離に関しては不利になるとともに輸送重量に関しては有意な差異が生じない。即ち、輸送コストのなかで輸送距離と輸送重量に起因する部分については、組立納入を採用することによって原則的に増大する。従って、部品群を組立納入する場合、少なくとも体積輸送指標に関して有利になる組立品（部品群）と組立場所でなければ、輸送コストが増大することになってしまう。このステップＳ１２の処理によって、輸送重量を加味した演算を行うことなく、組立納入形態に適さない組立品と組立場所の組合せを検討候補から排除することができる。
【００３５】
ステップＳ１６では、輸送コスト算出部７４が、先のステップＳ１４で選定した組立品と組立場所の組合せに関して、輸送コスト情報データベース（図１１）を作成する。
図１１に示すように、輸送コスト情報データベースは、組立品（ＳＡ１、ＳＡ４）と組立場所（部品工場Ａ、部品工場Ｂ）の組合せ毎に、体積輸送コスト（７３６、７９２、・・円）や、重量輸送コスト（８７１、９１８、・・円）や、それらの合計（１６０７、１７１０、・・円）等を記述している。体積輸送コストは、部品や組立品を輸送するために必要な輸送コストのなかで、輸送体積と輸送距離に起因する部分を示している。重量輸送コストは、部品や組立品を輸送するために必要な輸送コストのなかで、輸送重量と輸送距離に起因する部分を示している。また、輸送コスト算出部７０は、各工場Ａ、Ｂ、・・から各部品ａ、ｂ、・・を個別に自動車工場Ｚまで輸送する形態についても、各輸送コストを算出する。その輸送コストは、輸送コスト情報データベースに併せて記述されている（図１１の「個別納入」の欄）。
【００３６】
ステップＳ１８では、納入形態選定部７６が、輸送コスト情報データベース（図１１）に基づいて、組立納入の検討作業をさらに進める組立品と組立場所の組合せ（納入形態）を選定する。納入形態選定部７６は、輸送コスト情報データベースを参照し、合計輸送コストが低い組立品と組立場所の組合せを選定する。具体的には、各工場Ａ、Ｂ、・・から各部品ａ、ｂ、・・を個別に自動車工場Ｚまで輸送する場合の合計輸送コスト（１７０８円）よりも、合計輸送コストが低い組立品と組立場所の組合せを選定する。図１１に例示する輸送コスト情報データベースの場合では、（組立品：ＳＡ１，組立場所：部品工場Ａ）の組合せに、選定フラグが付されることとなる。
以上の処理によって、各部品工場Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄから各部品ａ、ｂ、ｃ、ｄを最終的に自動車工場Ｚに輸送する際に、組立納入等を採用する複数の納入形態のなかから、必要となるコストを低減することができる納入形態を、複雑な計算を必要とすることなく選定することができる。
選定した納入形態については、梱包箱等の費用や、梱包作業費や、積み降ろし作業費や、組立作業費等を考慮して、その納入形態を採用することが得策であるのか否かをさらに検討することが好ましい。このとき作業者は、少数の納入形態について検討すればよいことから、厳密な計算に基づいた正確な検討作業を行うことができる。例えば、組立場所となる部品工場への設備投資や、トラックの運行計画の見直し等のような、納入形態に関わる様々な項目を検討対象に含めることができる。
【００３７】
以上、本発明の具体例を詳細に説明したが、これらは例示にすぎず、特許請求の範囲を限定するものではない。特許請求の範囲に記載の技術には、以上に例示した具体例を様々に変形、変更したものが含まれる。
本明細書または図面に説明した技術要素は、単独であるいは各種の組み合わせによって技術的有用性を発揮するものであり、出願時の請求項に記載の組み合わせに限定されるものではない。また、本明細書または図面に例示した技術は複数目的を同時に達成するものであり、そのうちの一つの目的を達成すること自体で技術的有用性を持つものである。
【図面の簡単な説明】
【００３８】
【図１】実施例の支援装置の機能的な構成を示すブロック図。
【図２】部品情報データベースを示す図。
【図３】部品梱包情報データベースを示す図。
【図４】梱包箱情報データベースを示す図。
【図５】収容率情報データベースを示す図。
【図６】組立品情報データベースを示す図。
【図７】組立品梱包情報データベースを示す図。
【図８】梱包体積情報データベースを示す図。
【図９】拠点間距離情報データベースを示す図。
【図１０】体積輸送指標データベースを示す図。
【図１１】輸送コスト情報データベースを示す図。
【図１２】支援装置が実行する処理の流れを示すフローチャート。
【図１３】各部品工場から各部品を自動車工場まで個別に輸送する形態を示す図。
【図１４】ラジエターの一部を構成する部品群を示す図。
【図１５】部品ａ、ｂを部品工場Ａにおいて組立てて輸送する形態を示す図。
【図１６】部品ａ、ｂを部品工場Ｂにおいて組立てて輸送する形態を示す図。
【符号の説明】
【００３９】
２：支援装置
１０：情報記憶部
１２：部品情報記憶部
１４：部品梱包情報記憶部
１６：梱包箱情報記憶部
１８：収容率情報記憶部
２０：組立品情報記憶部
２２：組立品梱包情報記憶部
２４：梱包体積情報記憶部
２６：拠点間距離情報記憶部
２８：体積輸送指標記憶部
３０：輸送コスト情報記憶部
５２：データ入出力部
６０：情報処理部
６２：収容率算出部
６４：組立品候補抽出部
６６：梱包体積算出部
６８：組立品候補選定部
７０：体積輸送指標算出部
７２：組立納入候補選定部
７４：輸送コスト算出部
７６：納入形態選定部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【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】
2007004219.tif 000016
【図１５】
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【図１６】
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