(57)【要約】      （修正有）【課題】需要変動の定常性、需要量の多少を判定して適切な安全在庫量を計算するシステムを提供する。【解決手段】製品別時点別の需要量データ、製品別の供給リードタイムデータ、各種の統計量データ、製品別時点別の基準在庫量データを記憶する記憶部１０１と、入力インターフェイス部１０２と、出力インターフェイス部１０３と、需要量データの時系列変化を見て定常か非定常かを判定し、各種統計量データを出力する需要定常性判定部１０４と、需要定常性判定部１０４の判定結果と統計量データと製品別供給リードタイムデータを基に基準在庫量の計算に使用すべき確率分布を判定し、確率分布を特徴付ける平均や分散などの各種統計量データを出力する需要分布判定部１０５と、需要分布判定部１０５の判定結果に基づき選択された確率分布と統計量データを用いて製品別時点別の基準在庫量を計算する基準在庫量計算部１０６から構成される。【選択図】図１
2012101910.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
製品の需要量の変動が時点によって変化する場合、または需要量の絶対値が小さい場合でも、安全在庫として持つべき適切な基準在庫量を計算するシステムであって、
入力データとして製品別単位期間別の需要量データと、製品別の供給リードタイムデータを記憶し、出力データとして計算した結果の各種の統計量データと製品別単位期間別の基準在庫量データを記憶する記憶部と、
前記入力データを外部から入力可能とする入力インターフェイス部と、
前記出力データを外部に出力可能とする出力インターフェイス部と、
ＣＰＵとにより構成され、
前記ＣＰＵは、前記記憶部に格納されている基準在庫量設定プログラムを実行して、
前記製品別単位期間別需要量データの時系列変化を、各単位期間の需要量データの中央値より下側／上側にある各サンプル数ｐ，ｑ、上側または下側のデータが続くデータ群である連の数ｒ0をカウントし、ｐ，ｑの値の組合せにより生じる連の数の確率関数を用いて、各機種の連の数の信頼区間を求め、前記ｒ0が前記信頼区間に含まれるか否かにより前記需要量データが定常か非定常かを判定する需要定常性判定部と、
前記需要定常性判定部により定常と判定された需要量データに対して、平均需要量、不偏分散を算出して、(平均需要量−３×不偏分散)の値により当該需要量データが多い、または少ないと判定し、前記需要量データが、(1)定常、および多い場合、(2)定常、および少ない場合、(3)非定常の場合、のいずれかの場合にそれぞれ異なる所定の需要分布を選択する需要分布判定部と、
前記需要分布判定部の判定結果に基づき選択された需要分布の確率関数ｐ(ｚ)，ここでｚは該当製品の単位期間別需要量データを表わす確率変数、において安全在庫量を数式１により算出し、
【数１】
2012101910.tif 000006
ここで、βは当該供給リードタイム中の需要変動に対応できる確率を表わすパラメータ、期待値は選択された需要分布の確率関数ｐ(ｚ)に即して算出される値、
前記算出した安全在庫量を製品別単位期間別の基準在庫量データとして前記記憶部へ記憶する基準在庫量計算部とを機能させ、
前記出力インターフェイス部が、製品別に、単位期間別パラメータβの設定値別の基準在庫量を出力する
ことを特徴とする基準在庫量設定システム。
【請求項２】
前記需要分布判定部において、前記需要定常性判定部により定常と判定された需要量データに対して、平均需要量、不偏分散を算出して、(平均需要量−３×不偏分散)の値により当該需要量データが多い、または少ないと判定する処理では、
(平均需要量−３×不偏分散) ≧０ならば、当該需要量データは多いと判定し、
(平均需要量−３×不偏分散) ＜０ならば、当該需要量データは少ないと判定
することを特徴とする請求項１に記載の基準在庫量設定システム。
【請求項３】
前記需要分布判定部において、前記需要量データが、(1)定常、および多い場合、(2)定常、および少ない場合、(3)非定常の場合、のいずれかの場合にそれぞれ異なる所定の需要分布を選択する処理では、
前記需要量データが、(1)定常、および多い場合には、期待値μ＝平均需要量×供給リードタイム、分散σ2＝不偏分散×供給リードタイムをパラメータとして持つ正規分布を選択し、
前記需要量データが、(2)定常、および少ない場合には、期待値λ＝平均需要量×供給リードタイムをパラメータとして持つポアソン分布を選択し、
前記需要量データが、(3)非定常の場合には、時点ごとの期待値λ(ｔ) をパラメータとして持つ非定常ポアソン分布を選択することを特徴とする請求項１に記載の基準在庫量設定システム。
【請求項４】
前記需要分布判定部において、前記需要量データが、(3)非定常の場合には、時点ごとの期待値λ(ｔ) をパラメータとして持つ非定常ポアソン分布を選択する処理では、期待値λ(ｔ)は、当該機種の需要量データの各単位期間の値を当該単位期間の平均需要量として扱い、当該単位期間から供給リードタイムだけ先の単位期間までの間の平均需要量を合計した値を採用することを特徴とする請求項３に記載の基準在庫量設定システム。
【請求項５】
前記需要分布判定部において、前記需要量データが、(3)非定常の場合には、時点ごとの期待値λ(ｔ) をパラメータとして持つ非定常ポアソン分布を選択する処理では、当該機種の各単位期間の期待値λ(ｔ)の値を計算する際に、各単位期間の平均需要量を当該単位期間の前後の単位期間の需要量データも用いて計算することを特徴とする請求項３に記載の基準在庫量設定システム。
【請求項６】
前記需要分布判定部における需要量確率分布の判定において、需要量が非定常である場合に、需要量データを非定常ポアソン過程として扱い、各時点の需要量が従う確率分布は、当該製品の時点別需要量データに基づき、当該時点とその前後の時点を含む連続期間の間の需要量平均をλ（ｔ）として持つポアソン分布とすることを特徴とする請求項１に記載の基準在庫量設定システム。
【請求項７】
前記出力インターフェイス部は、前記需要分布判定部において選択された確率分布と、それを特徴づける統計量データと、前記基準在庫量計算部によって計算された基準在庫量とを出力し、画面に表示したり、帳票に印字したりすることを特徴とする請求項１に記載の基準在庫量設定システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、需要量の変動に備えて安全在庫を持つ必要がある場合に、需要量データの特徴に応じて適切な安全在庫量を計算する技術である。
【背景技術】
【０００２】
需要量の変動に備えて持つ安全在庫量の計算方法は、元々部品や製品の発注方式における安全余裕の計算方法として古くから確立されている。一方、最近の顧客ニーズの多様化、製品ライフサイクルの短縮、市場環境変化の激化により、需要の変化が激しくなっており、時点による需要量の変化に応じて安全在庫量を適切に見直す必要性が高まっている。もし、需要の傾向（平均需要量や需要量変動の大きさ）が変化しているにもかかわらず、安全在庫量を見直さずにいると、過剰な在庫を抱えたり、大量の欠品を生じたりして経営に多大な損失を与える可能性が高まる。
【０００３】
需要量が安定的で、時点ごとの需要変動も定常的である場合には、その需要量の分布を一定の確率分布（正規分布が一般的）として表し、欠品が生じる確率を所定の値以下に抑えるように安全在庫量を設定するという方法が一般的である。しかし、前述のように需要の変化が激しくなっている現在では、常に一定の確率分布を前提として欠品が生じる確率を考えることは適切で無くなってきている。
【０００４】
そこで、時点ごとの需要変動が非定常である場合にも適切な安全在庫量を計算できる技術として例えば特許文献１が開示されている。特許文献１では、時点別の需要量変動幅が時点によって変化する場合でも、その変化に応じて各時点において必要な安全余裕分を計算するために、時点に依存しない需要予測の誤差率（誤差量/予測値）を用いて安全在庫量を計算する方法を提供している。しかし、本方法では、需要変動の確率分布を誤差の分布として表し、正規分布を用いているため、需要量の絶対値が小さい場合には、需要量が負になるという実際にはありえない状態の確率を含んで計算されるため、欠品防止確率の精度が悪くなるという問題がある。特に顧客ニーズの多様化が進んでいる業界などでは、一製品種当たりの需要量は少なくなってきており、需要量の絶対値が小さい場合でも適切に安全在庫量が計算できる方法が必要である。
【０００５】
正規分布を前提とすると、上記のような需要量が小さい場合に欠品防止確率の精度が悪くなるという問題があるため、正規分布を前提とせずに安全在庫量を計算する方法を提供する技術もある。例えば特許文献２では、需要実績データのサンプルから確率分布を推定し、安全在庫量を計算することにより、需要量が負になるというような不合理なケースを生じない方法を開示している。しかし、本方法では統計的推定により確率分布を特定する必要があるため、実績データのサンプルを大量に必要とするという問題があることと、過去の需要傾向を時点によらずに同様と見なしているために非定常な需要変動の場合には対応できないという問題がある。
【０００６】
以上のように、非定常な需要量変動への対応と、需要量絶対値が少ない場合への対応の両面をカバーして適切な安全在庫量を計算する技術は今までに提供されていない。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２００４−３５９４１５号公報
【特許文献２】特開２００９−１０４３５９号公報
【非特許文献】
【０００８】
【非特許文献１】K.Funaki,et.al.,Piecewise Pseudo Estimation for NHPP  Using Data in The Adjacent Intervals,J.Operations Research Society of Japan,Vol.42,No.4,1999
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
本発明が解決しようとする課題は以下の二つである。
（１）需要量の変動が時点によって変化するような場合（非定常な場合）であっても適切な安全在庫量を計算可能とする。
（２）需要量の絶対値が小さい場合にも適切な安全在庫量を計算可能とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
以上の課題を解決するために、本発明による基準在庫量設定システムは以下のような構成で提供される。
【００１１】
すなわち、入力データとして製品別時点別の需要量データと、製品別の供給リードタイムデータを記憶し、出力データとして計算した結果の各種の統計量データと製品別時点別の基準在庫量データを記憶する記憶部と、前記入力データを外部から入力可能とする入力インターフェイス部と、前記出力データを外部に出力可能とする出力インターフェイス部と、前記製品別時点別需要量データの時系列変化に基づき、当該製品の需要が定常か非定常かを判定し、需要量の平均や不偏分散などの各種統計量データを算出して前記記憶部に記憶する需要定常性判定部と、前記需要定常性判定部の判定結果と前記統計量データと前記製品別供給リードタイムデータを基に基準在庫量の計算に使用すべき確率分布を判定し、当該確率分布を特徴付ける平均や分散などの各種統計量データを算出して前記記憶部に記憶する需要分布判定部と、前記需要分布判定部の判定結果に基づき選択された確率分布と前記統計量データを用いて製品別時点別の基準在庫量を計算し、前記記憶部に出力する基準在庫量計算部とを具備している。
【００１２】
特に前記需要定常性判定部における需要量データの定常性の判定のために、当該需要量データの中央値を基準とした連検定を実行する。
【００１３】
また、需要分布判定部における需要量確率分布の判定のために、需要量が定常である場合に、その平均と不偏分散を用いて正規分布もしくはポアソン分布を選択する。特に、需要量が定常である場合に、その平均と不偏分散を用いて、（平均−３×√不偏分散）の値がゼロ以上であれば正規分布を、負であればポアソン分布を選択する。
一方、需要分布判定部における需要量確率分布の判定において、需要量が非定常である場合には、需要量データを非定常ポアソン過程として扱い、各時点の需要量が従う確率分布として、当該製品の時点別需要量データに基づき計算されるλ（ｔ）を平均として持つポアソン分布を選択する。または、需要分布判定部における需要量確率分布の判定において、需要量が非定常である場合に、需要量データを非定常ポアソン過程として扱い、各時点の需要量が従う確率分布は、当該製品の時点別需要量データに基づき、当該時点とその前後の時点を含む連続期間の間の需要量平均をλ（ｔ）として持つポアソン分布とする。
【００１４】
基準在庫量計算部は需要量をカバーできる確率ごとに必要な在庫量を計算することができる。
【００１５】
出力インターフェイス部は、前記需要分布判定部において選択された確率分布と、それを特徴づける統計量データと、前記基準在庫量計算部によって計算された基準在庫量とを出力し、画面に表示したり、帳票に印字したりする。
【発明の効果】
【００１６】
本発明による基準在庫量設定システムにより、時点別の需要量変化を的確に捉えると共に、欠品防止確率を計算するための確率分布の選択も的確にできるため、適切な安全在庫量を計算することができ、その結果、欠品による機会損失の防止、過剰在庫によるキャッシュフロー悪化や損失の発生を抑えることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本発明による基準在庫量設定システムの機能構成の一例を説明する図である。
【図２】本発明による基準在庫量設定システムへ入力される需要量データの一実施例を説明する図である。
【図３】本発明による基準在庫量設定システムへ入力される供給リードタイムデータの一実施例を説明する図である。
【図４】本発明による基準在庫量設定システムにより各機種の安全在庫量を計算する処理フローの一実施例を説明する図である。
【図５】本発明による基準在庫量設定システムの需要定常性判定部において需要変動の定常、非定常を判定する処理フローの一実施例を説明する図である。
【図６】図２の需要量データを中央値の上側／下側にある需要量データを識別した例を説明する図である。
【図７】図２の各機種の需要量データが定常か、非定常かを判定した結果を示す図である。
【図８】本発明による基準在庫量設定システムの需要分布判定部による需要量の多少の判定処理フローを示す図である。
【図９】図８の処理フローによって計算された機種Ａ，Ｂの平均需要量、不偏分散、判定値を示す。
【図１０】図２の機種Ｃの各月の平均需要量λ(ｔ)を計算した結果を示す図である。
【図１１】図２の機種Ａの各月ごとに、正規分布、期待値μ、分散σ2、β＝０．９５（９５％）〜０．９９（９９％）までの間で１％刻みで計算した安全在庫量を示す図である。
【図１２】図２の機種Ｂの各月ごとに、ポアソン分布、期待値λ、β＝０．９５（９５％）〜０．９９（９９％）までの間で１％刻みで計算した安全在庫量を示す図である。
【図１３】図２の機種Ｃの各月ごとに方法１を用いてλ(ｔ)を計算した場合に、非定常ポアソン分布、期待値λ(ｔ)、β＝０．９５（９５％）〜０．９９（９９％）までの間で１％刻みで計算した安全在庫量を示す図である。
【図１４】図２の機種Ｃの各月ごとに方法２を用いてλ(ｔ)を計算した場合に、非定常ポアソン分布、期待値λ(ｔ)、β＝０．９５（９５％）〜０．９９（９９％）までの間で１％刻みで計算した安全在庫量を示す図である。
【図１５】本発明による基準在庫量設定システムのデータ入力用画面例を説明する図である。
【図１６】機種ごとに各月の基準在庫量が需要対応確率βの値ごとに表示されている図を表わす。
【図１７】本発明による基準在庫量設定システムのハードウエア・ソフトウエア構成の一例を説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下に、本発明による基準在庫量設定システムの実施の形態について図面を用いて説明する。
【００１９】
本実施の形態で対象とする場面は、製品の需要変動に備えて安全在庫を持つ場合で、機種別の需要量データの変動に基づいて必要な安全在庫量を計算する業務を対象としている。対象とする製品の構造や取り引きの仕方などには特に依存しない。
【００２０】
図１に本システムの機能構成の一例を示す。基準在庫量設定システム１０は、入力データとして製品別時点別の需要量データと、製品別の供給リードタイムデータを記憶し、出力データとして計算した結果の各種の統計量データと製品別時点別の基準在庫量データを記憶する記憶部１０１と、前記入力データを外部から入力可能とする入力インターフェイス部１０２と、前記出力データを外部に出力可能とする出力インターフェイス部１０３と、前記製品別時点別需要量データの時系列変化を見て定常か非定常かを判定し、需要量の平均や不偏分散などの各種統計量データを出力して前記記憶部１０１に記憶する需要定常性判定部１０４と、前記需要定常性判定部１０４の判定結果と前記統計量データと前記製品別供給リードタイムデータを基に基準在庫量の計算に使用すべき確率分布を判定し、当該確率分布を特徴付ける平均や分散などの各種統計量データを出力して前記記憶部１０１に記憶する需要分布判定部１０５と、前記需要分布判定部１０５の判定結果に基づき選択された確率分布と前記統計量データを用いて製品別時点別の基準在庫量を計算し、前記記憶部に出力する基準在庫量計算部１０６とから構成される。
【００２１】
記憶手段１０１に登録されている需要量データ、供給リードタイムデータは例えば図２、図３に示すような形式で保持している。図２は需要量データであり、製品を識別する機種ごとに各月の需要量（見通し）が登録されている。なお、本実施の形態では、需要量を月別に登録する例を示しているが、用途に応じて週や日など、需要量を把握する時間単位は任意に扱って良い。図３は供給リードタイムデータであり、機種ごとに製品在庫を補充するのに必要な時間長さが登録されている。本例では、いずれの機種とも供給リードタイムは２ヶ月と登録されている。
【００２２】
基準在庫量設定システム１０は、記憶部１０１に登録されている前記需要量データと供給リードタイムデータを用いて、図４に示す処理フローにより各機種の安全在庫量を計算する。図４に示す処理フローは、例えば図２に示した需要量データに登録されている機種ごとに実行される。
【００２３】
まず、ステップＳ１において、需要定常性判定部１０４は前記記憶部に登録されている前記需要量データと供給リードタイムデータを用いて、当該機種の需要変動が定常か非定常かを判定する。需要定常性判定部１０４における定常性判定は連検定によって行われ、図５に示す処理フローに沿って実行される。
【００２４】
まず、ステップＳ１１において、当該機種の需要量データから中央値（メディアン）を求め、Ｍとおく。例えば、図２の需要量データによれば、機種Ａの中央値は３、機種Ｂの中央値は３、機種Ｃの中央値は９となる。
【００２５】
次に、ステップＳ１２において、中央値Ｍの下側にあるサンプル数と上側にあるサンプル数をカウントし、それぞれｐ、ｑとする。本実施の形態では、中央値Ｍと同じ需要量のサンプルは上側として扱うことにするが、上側、下側どちらにしても本発明の技術の有効性に変わりはない。図２に示した需要量データに対して、中央値Ｍの上側、下側の需要量データを識別すると図６のようになる。図６において、薄い色で塗られたセルの値は中央値より上側、濃い色で塗られたセルの値は下側のデータであることを意味している。このように識別した場合に、上側のデータが続く、もしくは下側のデータが続くデータ群を連と呼ぶ。（本実施例では、上側、または下側のデータが１つしか続かないで切り換った場合でも、１つの連とカウントする。）
ステップＳ１３ではこのようにして抽出される連の数をカウントし、ｒ０とおく。図６の例では連の数は機種Ａは７、機種Ｂは７、機種Ｃは３になる。
【００２６】
次にステップＳ１４において、連の確率関数｛Ｐp,q(ｘ)：確率変数ｘは連の数を表わす。｝を用いて各機種の連の数の信頼区間を求める。連の確率関数は、ｐ、ｑの値の組合せに応じて連の数が生じる確率を表すもので、例えば、数式２で与えられる。
【００２７】
【数２】
2012101910.tif 000003
信頼区間を求める際には信頼確率αが必要であるが、αの値は外部から与えても良いし、内部で一意に決めた値を保持、使用しても良い。本実施の形態では、α＝０．９５として予め設定されているものとし、信頼区間の計算時は両側確率を均等にする。連の確率関数Ｐp,q(ｘ) を用いて連の数の信頼区間[r1＋１，r2−１]を求める。但し、r1、r2は次式により求める。
【００２８】
【数３】
2012101910.tif 000004
図６の例では、信頼区間は機種Ａでは［４，８］、機種Ｂでは［５，１１］、機種Ｃでは［４，８］とそれぞれ計算される。最後にステップＳ１５により、先にカウントした連の数ｒ０がそれぞれの信頼区間に含まれるか否かで定常か非定常かを判定する。以上の需要定常性判定部１０４の処理により得られる判定結果を図７に示す。図７において、９５％判定の欄にあるＨは定常を、Ｎは非定常を意味している。本実施の形態では、機種Ａ、機種Ｂの需要量データは定常、機種Ｃの需要量データは非定常であると判定されている。
【００２９】
次に、基準在庫量設定システム１０は図７の判定結果に基づいて、需要分布判定部１０５によって使用すべき需要分布を特定する。需要分布判定部１０５は、図４のステップＳ１の結果、定常と判定された機種についてステップＳ２によって需要量の多少の判定を行う。需要分布判定部１０５による需要量の多少の判定は図８に示す処理フローに沿って実行される。まず、ステップＳ２１において、当該機種の需要量データから平均需要量と不偏分散を計算する。次にステップＳ２２において、前記平均需要量−３×前記不偏分散の値が０以上ならば当該機種の需要量は多い、前記平均需要量−３×前記不偏分散の値が０未満ならば当該機種の需要量は少ないと判定する。図９に図８の処理フローによって計算される平均需要量、不偏分散、判定値を示す。本実施の形態では、需要定常性判定部１０４によって定常と判定された機種Ａと機種Ｂのうち、機種Ａの需要量は多い、機種Ｂの需要量は少ないと判定されている。
【００３０】
これらの判定結果に基づき、需要分布判定部１０５は、需要量が定常で多い場合には、需要量分布として平均需要量と不偏分散を用いた正規分布を選択、需要量が定常で少ない場合には、平均需要量を用いて計算したパラメータλ（＝期待値）を持つポアソン分布を選択する。具体的には、需要量が定常で多い場合には、期待値μ＝平均需要量×供給リードタイム、分散σ2＝不偏分散×供給リードタイムをパラメータとして持つ正規分布を選択する（ステップＳ３）。需要量が定常で少ない場合には、期待値λ＝平均需要量×供給リードタイムをパラメータとして持つポアソン分布を選択する（ステップＳ４）。
【００３１】
一方、図４のステップＳ１において需要定常性判定部１０４が、需要量を非定常と判定した機種の場合は、需要分布判定部１０５は時点ごとのパラメータλ（ｔ）（＝期待値）を持つ非定常ポアソン分布を選択する（ステップＳ５）。ここでλ（ｔ）の値の計算方法はいくつか方法が考えられるが、本実施の形態では以下の二つの方法の例を示す。なお、以下に示す方法以外の方法でλ（ｔ）の値を計算しても本発明による基準在庫量設定システムの有効性を損なうことは無い。
【００３２】
まず、方法１として、当該機種の需要量データの各月の値を当該月の平均需要量として扱い、当該月から供給リードタイムだけ先の月までの間の平均需要量を合計した値をλ（ｔ）として扱う方法である。この方法は、各月の需要量の値は、その月の需要実勢を表す代表値であり、その月における非定常ポアソン分布を表すのに足る情報であるとの前提に立つ方法である。例えば、機種Ｃの供給リードタイムは図３より２ヶ月であるので、図２の需要量データより、１０年１月におけるλ（ｔ）の値は、１０年１月の需要量１５と１０年２月の需要量１０を合算した２５と計算される。
【００３３】
次に、方法２として、当該機種の各月のλ（ｔ）の値を計算する際に、各月の平均需要量を当該月の前後の月の需要量データも用いて計算する方法である。この方法は、当該月と隣接する前後の月の需要量は互いに似た分布に従うはずであるという前提に立つ方法であり、前後の月をどこまで考慮するかは統計的に判定して決めるものである。本方法を実現するためのロジックと理論的根拠は、例えば非特許文献１に開示されている。
【００３４】
本実施の形態では、前記非特許文献１にて開示されているアルゴリズムにより、機種Ｃの各月の平均需要量は図１０に示すように計算される。図１０において、例えば１０年１月の平均需要量は、図２の需要量データの１０年１月の需要量１５と１０年２月の需要量１０を平均した値１２．５として計算され、１０年２月の平均需要量は、１０年１月の需要量１５と１０年２月の需要量１０と１０年３月の需要量１０を平均した値１１．６７として計算される。本例では、全ての月で当該月を挟んだ前月、次月の３ヶ月間の需要量を平均して当該月の平均需要量を計算するという結果になっている（対象期間の最初の月（１０年１月）と最後の月（１１年３月）はそれぞれ次月、前月の需要量との平均）。以上により計算された各月の平均需要量を用い、当該月から供給リードタイムだけ先の月までの間の平均需要量を合計した値をλ（ｔ）として計算する。例えば、機種Ｃの供給リードタイムは２ヶ月であるので、図１０の平均需要量の値を用いると、例えば、１０年１月におけるλ（ｔ）の値は、１０年１月の平均需要量１２．５０と１０年２月の平均需要量１１．６７を合算した２４．１７と計算される。
【００３５】
最後に基準在庫量設定システム１０は、図４のステップＳ３、Ｓ４、Ｓ５によって機種ごとに選択された需要分布を用い、基準在庫量計算部１０６がステップＳ６において安全在庫量を計算し、基準在庫量として記憶部１０１に登録する。安全在庫量は以下の式により計算される。
【００３６】
【数４】
2012101910.tif 000005
ここでｐ（ｚ）は当該機種に対して選択された分布の確率関数である。また、βは当該供給リードタイム中の需要変動に対応できる確率を表すパラメータであり、０から１．０の間の任意の値である。βの値は予め一つの値を与えても良いし、値の範囲を与えてその範囲に含まれるいくつかの値ごとに上記数式で安全在庫量を計算しても良い。期待値は、使用する確率分布によって異なり、正規分布の場合はμ、ポアソン分布の場合はλ、非定常ポアソン分布の場合はλ（ｔ）の値を用いる。すなわち、安全在庫量はβ以上の確率で供給リードタイム内の需要変動に対応できるようにバッファとしてもつ量として計算される。
【００３７】
以上の処理によって、最終的に基準在庫量計算部１０６が計算した結果を図１１から図１４に示す。図１１は、需要量データが定常で多いと判定された機種Ａに対して計算された結果であり、各月ごとの使用分布（Ｎｏｒｍａｌ＝正規分布）、期待値μ、分散σ2、β＝０．９５（９５％）〜０．９９（９９％）までの間で１％刻みで計算した安全在庫量を示している。図１２は、需要量データが定常で少ないと判定された機種Ｂに対して計算された結果であり、各月ごとの使用分布（Ｐｏｉｓｓｏｎ＝ポアソン分布）、期待値λ、β＝０．９５（９５％）〜０．９９（９９％）までの間で１％刻みで計算した安全在庫量を示している。また、図１３は、需要量データが非定常と判定された機種Ｃに対して、方法１を用いてλ（ｔ）を計算した場合の結果であり、各月ごとの使用分布（ＮＨＰＰ＝非定常ポアソン分布）、期待値λ（ｔ）、β＝０．９５（９５％）〜０．９９（９９％）までの間で１％刻みで計算した安全在庫量を示している。図１４は、同じく機種Ｃに対して、方法２を用いてλ（ｔ）を計算した場合の結果であり、各月ごとの使用分布（ＮＨＰＰ＝非定常ポアソン分布）、期待値λ（ｔ）、β＝０．９５（９５％）〜０．９９（９９％）までの間で１％刻みで計算した安全在庫量を示している。
【００３８】
以上の処理を行うための需要量データや供給リードタイムデータは、基準在庫量設定システム１０の入力インターフェイス部１０２を介して入力され、記憶部１０１に登録される。入力インターフェイス部１０２の実体は、外部システムからデータをインポートする場合はデータ取込みプログラムなどで実現され、ユーザが入力する必要がある場合はデータ入力用の画面で実現されても良い。図１５は、データ入力用画面の例である。図１５において、機種別の各月の需要量を入力できる表が用意され、入力が終わってデータを登録するための登録ボタンを具備している。必要に応じて需要量の変化をビジュアルに表示するためにグラフ表示をしても良い。
【００３９】
また、以上の処理の結果得られる基準在庫量データ及びその計算に必要となる各種統計量データは、基準在庫量設定システム１０の出力インターフェイス部１０３を介して外部に出力される。出力インターフェイス部１０３の実体は、外部システムにデータをエクスポートする場合はデータ転送プログラムなどで実現され、ユーザが確認できるように表示する場合はデータ出力用の画面で実現されても良い。図１６は、基準在庫量計算結果の出力用画面の例である。図１６において、機種ごとに各月の基準在庫量が需要対応確率βの値（本例では９５％〜９９％までの１％刻み）ごとに表示されている。また、機種ごとに基準在庫量の計算に使用した需要分布とその確率分布のパラメータ値（正規分布の場合は期待値と分散、ポアソン分布の場合はλ、非定常ポアソン分布の場合はλ（ｔ））が合わせて表示されている。必要に応じて、基準在庫量の変化をビジュアルに表示するためにグラフ表示をしても良い。図１６の例では、機種Ｃの基準在庫量のグラフが表示されている。
【００４０】
最後に、図１７に、本発明による基準在庫量設定システム１０を実現するためのハードウエア・ソフトウエア構成の一例を示す。
【００４１】
基準在庫量設定システム１０を実装する基準在庫量設定用コンピュータ２０は、システムの動作に必要な種々の演算・命令を行うＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）２０１と、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）、基準在庫量設定システムの動作内容を記述した基準在庫量設定プログラムなどのアプリケーションプログラム、並びに当該プログラムに必要となるデータを記憶するメモリ２０２と、必要に応じてネットワークを介した外部との接続や通信を制御する通信制御部２０３とを備えている。また、補助記憶装置２０４を基準在庫量設定用コンピュータ２０に接続することにより、メモリ２０２に記憶するＯＳ、プログラムおよびデータを補助記憶装置２０４に記憶させることもできる。ユーザが基準在庫量設定システムを操作したり、データの入出力をしたりするためのユーザインターフェイスは、基準在庫量設定用コンピュータ２０の内部に持つことも可能であるが、基準在庫量設定用コンピュータ２０と物理的に離れた場所からユーザがアクセス可能とするためには、図１７に示すようにユーザインターフェイス端末２０５を基準在庫量設定用コンピュータ２０の外部に置き、基準在庫量設定用コンピュータ２０の通信制御部２０３及びネットワークを介して接続し、基準在庫量設定用コンピュータ２０と通信できるようにすれば良い。
【００４２】
以上のハードウエア・ソフトウエア構成において、図１に示した基準在庫量設定システム１０の各部は、図１７の構成部分に以下のように対応する。
【００４３】
記憶部１０１は、他の手段が処理を実行する際には、主としてメモリ２０２によってその機能が実現され、その一方、膨大なデータを記憶する際や固定的に記憶する際には、補助記憶装置２０４によってその機能が実現される。
【００４４】
入力インターフェイス部１０２、出力インターフェイス部１０３、需要定常性判定部１０４、需要分布判定部１０５、基準在庫量計算部１０６の各機能は、メモリ２０２に記憶されているＯＳや基準在庫量設定プログラムおよびこれらを制御するＣＰＵ２０１の相互作用によってそれぞれ実現され、その際、メモリ２０２や補助記憶装置２０４に記憶されている各種データが参照されたり、更新されたりする。また、入力インターフェイス部１０２、出力インターフェイス部１０３、需要定常性判定部１０４、需要分布判定部１０５、基準在庫量計算部１０６がユーザインターフェイス端末２０５との通信を必要とする際には、通信制御部２０３によってその機能が実現される。
【産業上の利用可能性】
【００４５】
本発明による基準在庫量設定システムは、需要変動に備えて安全在庫を持つ場合に、必要な安全在庫量を計算し、基準在庫量として設定できるものである。特に、従来の技術では適切な安全在庫量を計算できなかった非定常需要変動で需要量が少ない場合にも対応することができる。
【符号の説明】
【００４６】
１０  基準在庫量設定システム
１０１  記憶部
１０２  入力インターフェイス部
１０３  出力インターフェイス部
１０４  需要定常性判定部
１０５  需要分布判定部
１０６  基準在庫量計算部
２０  基準在庫量設定用コンピュータ
２０１  ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）
２０２  メモリ
２０３  通信制御部
２０４  補助記憶装置
２０５  ユーザインターフェイス端末
Ｓ１  需要定常性判定処理ステップ
Ｓ２  需要量多少判定処理ステップ
Ｓ３  正規分布選択の処理ステップ
Ｓ４  ポアソン分布選択の処理ステップ
Ｓ５  非定常ポアソン分布選択の処理ステップ
Ｓ１１  需要定常性判定処理における１ステップ
Ｓ１２  需要定常性判定処理における１ステップ
Ｓ１３  需要定常性判定処理における１ステップ
Ｓ１４  需要定常性判定処理における１ステップ
Ｓ１５  需要定常性判定処理における１ステップ
Ｓ２１  需要分布判定処理における１ステップ
Ｓ２２  受容分布判定処理における１ステップ
【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】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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