(57)【要約】【課題】安全在庫水準を適正にすることができる安全在庫水準決定装置を提供する。【解決手段】安全在庫水準決定装置１０は、日次販売実績を月次データに変換する月次変換部１５と、月次データに対して、移動平均手法を適用して、各月の季節指数を算出する季節指数計算部１６と、各月に属する日次販売実績を各月の季節指数で除算することによって、日次販売実績から季節変動成分を除去する季節調整系列計算部１７と、季節変動成分を除去した日次販売実績に対して、リードタイム期間ごとの需要変動を算出し、該需要変動に基づく平均値を求め、算出された需要変動に対し該平均値からの最大偏差を求め、該最大偏差を１次安全在庫水準とするＬＭＦ計算部１８と、１次安全在庫水準に対して各月の季節指数を乗算し、各月の季節変動量に応じた安全在庫水準を算出するＳＬＭＦ計算部１９と、を有する。【選択図】図１
2017161960.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
製品の安全在庫水準を求める安全在庫水準決定装置であって、
少なくとも２年間の日次販売実績を記憶するデータベースと、
前記日次販売実績を月次データに変換する月次変換部と、
前記月次データに対して、移動平均手法を適用して、各月の季節指数を算出する季節指数算出部と、
各月に属する日次販売実績を各月の季節指数で除算することによって、前記日次販売実績から季節変動成分を除去する季節変動成分除去部と、
前記季節変動成分を除去した日次販売実績に対して、リードタイム期間ごとの需要変動を算出し、該需要変動に基づく平均値を求め、前記算出された需要変動に対し該平均値からの最大偏差を求め、該最大偏差を１次安全在庫水準とする１次安全在庫水準算出部と、
前記１次安全在庫水準に対して前記各月の季節指数を乗算し、各月の季節変動量に応じた安全在庫水準を算出する季節変動安全在庫水準算出部と、を有する
ことを特徴とする安全在庫水準決定装置。
【請求項２】
前記季節変動成分除去部は、前記月次データに対して、２つ以上の異なる移動平均手法を適用して、季節指数算出対象となる月のデータ変動成分値を２組以上生成し、前記生成した同じ月に該当する２組以上のデータ変動成分値の平均値を求め、前記求めた平均値である各月のデータ変動成分値の総和が算出対象となった月数になるように値を正規化することで各月の季節指数を算出する
ことを特徴とする請求項１に記載の安全在庫水準決定装置。
【請求項３】
前記月次変換部は、前記日次販売実績の期間が２年間に満たない場合、前記日次販売実績の欠損部分に対し、データを内挿または外挿して推定値を生成する
ことを特徴とする請求項１に記載の安全在庫水準決定装置。
【請求項４】
前記安全在庫水準決定装置は、
前記１次安全在庫水準と、前記各月の季節変動量に応じた安全在庫水準とを、同一の表示画面に表示する
ことを特徴とする請求項１に記載の安全在庫水準決定装置。
【請求項５】
製品の安全在庫水準を求める安全在庫水準決定装置は、記憶部と処理部を有し、
前記記憶部には、少なくとも２年間の日次販売実績が記憶されており、
前記処理部は、
前記日次販売実績を月次データに変換する月次変換処理と、
前記月次データに対して、移動平均手法を適用して、各月の季節指数を算出する季節指数算出処理と、
各月に属する日次販売実績を各月の季節指数で除算することによって、前記日次販売実績から季節変動成分を除去する季節変動成分除去処理と、
前記季節変動成分を除去した日次販売実績に対して、リードタイム期間ごとの需要変動を算出し、該需要変動に基づく平均値を求め、前記算出された需要変動に対し該平均値からの最大偏差を求め、該最大偏差を１次安全在庫水準とする１次安全在庫水準算出処理と、
前記１次安全在庫水準に対して前記各月の季節指数を乗算し、各月の季節変動量に応じた安全在庫水準を算出する季節変動安全在庫水準算出処理と、を実行する
ことを特徴とする安全在庫水準決定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、製品の安全在庫水準を適正にする技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
製造、物流、小売業では、種々の製品の在庫管理が行われる。在庫管理では、長期滞留在庫の発生、欠品の発生など在庫の異常を早期に発見し、安全在庫の対策をすることが重要である。特に、市場動向や生産計画の変化、供給先や次工程における何らかのトラブルなどにより、需要量や供給量が変動する場合には、前記異常が発生する可能性が高まるので尚更である。ここで、「安全在庫」とは、将来の製品の需要が予測よりも大きくなり在庫が欠品状態になることを防ぐために予め生産しておくべき在庫をいう。とはいえ、安全在庫の在庫量は、多ければ良いというものではなく、また、基本的には一時的であっても欠品状態になってはいけないので、安全在庫としては最低限の必要量を常に維持しておくことが好ましい。
【０００３】
特許文献１では、調達リードタイム中の販売実績の金額合計の最大偏差を安全在庫水準とするものが提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１１−１８０６７６号公報（図９）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献１で提案されている調達リードタイム中の販売実績の金額合計の最大偏差は、欠品状態にならない点では安全サイド側の安全在庫水準であるが、在庫量が年間を通して過多になることが知られている。
【０００６】
本発明は、前記した課題を解決するためになされたものであり、安全在庫水準を適正にすることができる安全在庫水準決定装置および安全在庫水準決定方法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】
前記目的を達成するため、本発明の安全在庫水準決定装置は、製品の安全在庫水準を求める安全在庫水準決定装置であって、少なくとも２年間の日次販売実績を記憶するデータベースと、日次販売実績を月次データに変換する月次変換部と、月次データに対して、移動平均手法を適用して、各月の季節指数を算出する季節指数算出部（例えば、季節指数計算部１６）と、各月に属する日次販売実績を各月の季節指数で除算することによって、日次販売実績から季節変動成分を除去する季節変動成分除去部（例えば、季節調整系列計算部１７）と、季節変動成分を除去した日次販売実績に対して、リードタイム期間ごとの需要変動を算出し、該需要変動に基づく平均値を求め、算出された需要変動に対し該平均値からの最大偏差を求め、該最大偏差を１次安全在庫水準とする１次安全在庫水準算出部（例えば、ＬＭＦ計算部１８）と、１次安全在庫水準に対して各月の季節指数を乗算し、各月の季節変動量に応じた安全在庫水準を算出する季節変動安全在庫水準算出部（例えば、ＳＬＭＦ計算部１９）と、を有することを特徴とする。本発明のその他の態様については、後記する実施形態において説明する。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、安全在庫水準を適正にすることができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本発明の実施形態に係る生産管理システムを示す図である。
【図２】安全在庫水準の最適化方法を示す図であり、（ａ）は比較例のリードタイム最大変動（ＬＭＦ）を示す図であり、（ｂ）は本実施形態の季節変動対応リードタイム最大変動（ＳＬＭＦ）を示す図である。
【図３】リードタイム最大変動（ＬＭＦ）を示す図である。
【図４】ＳＬＭＦを用いた生産計画を示す図である。
【図５】ＳＬＭＦの特徴を示す図である。
【図６】ＳＬＭＦ算出の処理フローを示す図である。
【図７】実績テーブルを示す図である。
【図８】計画テーブルを示す図である。
【図９】安全在庫水準決定装置での実績データを示す図である。
【図１０】月次変換後の実績データを示す図である。
【図１１】季節指数データを示す図である。
【図１２】季節調整系列データを示す図である。
【図１３】ＬＭＦデータを示す図である。
【図１４】ＳＬＭＦデータを示す図である。
【図１５】安全在庫水準決定装置の表示画面例を示す図である。
【図１６】生産計画立案装置の実績データを示す図である。
【図１７】生産計画立案装置の計画データを示す図である。
【図１８】５年分の月次時系列データを示す図である。
【図１９】トレンド循環成分を抽出したＴＣ成分時系列データを示す図である。
【図２０】変動成分を抽出したＳＩ成分時系列データを示す図である。
【図２１】一般的な季節指数の推定を示す図である。
【図２２】本実施形態の季節指数の推定を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、本発明の実施形態について図面を参照して詳細に説明する。
図１は、本発明の実施形態に係る生産管理システムを示す図である。生産管理システムＰＳは、製品の安全在庫水準を求める安全在庫水準決定装置１０、製品の生産計画を立案するための生産計画立案装置３０、データベースサーバ５０を有している。データベースサーバ５０の記憶部５１には、製品の販売数、在庫数、生産数などの時系列の実績データが格納されている実績テーブル５２と製品の生産計画値などの計画データが格納されている計画テーブル５３とを含む各種データが記憶されている。安全在庫水準決定装置１０、生産計画立案装置３０、データベースサーバ５０は、ネットワークＮＷを介して通信可能に接続されている。
【００１１】
安全在庫水準決定装置１０は、入力部２１、表示部２２、処理部１１などを有する。処理部１１は、データベースサーバ５０から販売実績データを取得する販売実績データ取得部１２、製品の生産リードタイムを設定する生産リードタイム設定部１３、本実施形態の特徴である季節変動対応リードタイム最大変動（ＳＬＭＦ：Seasonally adjusted Lead time Maximum Fluctuation）を計算するＳＬＭＦ計算部１４、ＳＬＭＦ出力部２０を有する。
【００１２】
図２は、安全在庫水準の最適化方法を示す図であり、（ａ）は比較例のリードタイム最大変動（ＬＭＦ）を示す図であり、（ｂ）は本実施形態の季節変動対応リードタイム最大変動（ＳＬＭＦ）を示す図である。図２は、横軸が時間であり、縦軸が製品の在庫量（実線）、製品の累積販売数（破線）を示している。
【００１３】
図２（ａ）に示す安全在庫水準にリードタイム最大変動（ＬＭＦ）を設定した場合、販売が増加する季節においても、在庫量がＬＭＦの水準より低下するものの（破線丸印の箇所）、欠品が発生しないで、生産管理ができていることがわかる。なお、ＬＭＦは、生産リードタイム日数で計上される総販売数の平均値からの最大偏差（図３参照）である。
【００１４】
図３は、リードタイム最大変動（ＬＭＦ）を示す図である。図３には、リードタイム日数での総販売数の平均値に対し、増加側（＋側）の変動量、減少側（−側）の変動量を示している。各変動量の最大変動をリードタイム最大変動（ＬＭＦ）と設定している。
ＬＭＦを使用するメリットしては、以下がある。
（１）最大限の需要の上振れに対し欠品リスクを限りなく少なくできる。
（２）季節変動のあるストック・キーピング・ユニット（ＳＫＵ）の場合でも欠品リスクを限りなく少なくできる。
図２に戻り、しかしながら、ＬＭＦを使用すると、デメリットとして、変動の弱い（販売が減少する）季節では在庫が過剰になる傾向になる（図２（ａ）の過剰部分を参照）。
【００１５】
これに対し、本実施形態の季節変動対応リードタイム最大変動（ＳＬＭＦ）を採用した場合、図２（ｂ）に示すように、季節変動の強弱に合わせて、ＬＭＦも適切に変動させている。これにより、変動の弱い（販売が減少する）季節では、在庫量を少なくすることができる。
【００１６】
図１に戻り、ＳＬＭＦ計算部１４は、日次販売実績を月次データに変換する月次変換部１５と、月次データに対して、移動平均手法を適用して、各月の季節指数を算出する季節指数計算部１６（季節指数算出部）と、各月に属する日次販売実績を各月の季節指数で除算することによって、日次販売実績から季節変動成分を除去する季節調整系列計算部１７（季節変動成分除去部）と、季節変動成分を除去した日次販売実績に対して、リードタイム期間ごとの需要変動を算出し、該需要変動に基づく平均値を求め、算出された需要変動に対し該平均値からの最大偏差を求め、該最大偏差を１次安全在庫水準とするＬＭＦ計算部１８（１次安全在庫水準算出部）と、１次安全在庫水準に対して各月の季節指数を乗算し、各月の季節変動量に応じた安全在庫水準を算出するＳＬＭＦ計算部１９（季節変動安全在庫水準算出部）と、を有する。
【００１７】
生産計画立案装置３０は、入力部４１、出力部４２、処理部３１などを有する。処理部３１は、データベースサーバ５０から在庫実績データを取得する在庫実績データ取得部３２、製品の生産計画データを取得する計画データ取得部３３、製品の生産量を計算する生産量計算部３４などを有している。生産計画立案装置３０は、安全在庫水準決定装置１０が算出した季節変動対応リードタイム最大変動（ＳＬＭＦ）を用いて、生産計画立案を立案する。
【００１８】
図４は、ＳＬＭＦを用いた生産計画を示す図である。図４には、ある年の７月の生産計画の立案を示している。横軸が時間であり、縦軸が製品の在庫量（破線）、季節変動対応リードタイム最大変動（ＳＬＭＦ）（実線）である。ある消費財メーカＡの担当者は、６月末には、「在庫」を考慮して７月分の生産量を決定する必要がある。
【００１９】
ここで、「在庫」は、引当先の決まっているフロー在庫と、引当先が未定のストック在庫とに大別できる。ストック在庫は、販売見込みからの上振れに備えて保持しておく在庫である。すなわち、ストック在庫は、生産リードタイムを短縮するために、見込みで調達ないし生産した結果として生じるものである。
【００２０】
本実施形態で提案している季節変動対応リードタイム最大変動（ＳＬＭＦ）は、各月のストック在庫の推奨値であるともいえる。
【００２１】
７月の生産量（３）は、
（３）＝（（１）＋（２））＋（４）−（５）
ここで、（１）：７月初めから入荷するまでの販売量
（２）：入荷後７月末までの販売量
（４）：ストック在庫量
（５）：６月末での手持ち在庫量
で示すことができる。
【００２２】
図５は、ＳＬＭＦの特徴を示す図である。
一般的には、月次販売の時系列データは、
トレンド循環×季節変動×不規則変動
で表現することができる。
【００２３】
この場合に、トレンド循環に対応するものは、「フロー在庫」であると考えられる。また、季節変動対応リードタイム最大変動（ＳＬＭＦ）は、前記したように、ストック在庫の推奨値である。そのうち、季節変動に対応するものが、毎月固定の変動のため変動量に応じるストック在庫であり、不規則変動に対応するものが、ランダムな撹乱のため「最大」変動に応じるストック在庫と考えられる。
以上の考え方から、季節変動対応リードタイム最大変動（ＳＬＭＦ）の算出方法について、図６を参照して説明する。
【００２４】
図６は、ＳＬＭＦ算出の処理フローを示す図である。適宜図１を参照して説明する。図６に示す各処理の記号説明は以下の通りである。
【数１】
2017161960.tif 000003
【００２５】
（処理Ｓ１）
安全在庫水準決定装置１０の月次変換部１５は、データベースサーバ５０から取得した販売実績である日次時系列ｄ(ｔ)を月次時系列Ｘ(ｎ)に変換する。
月次時系列  Ｘ(ｎ)＝ＴＣ(ｎ)×Ｓ(ｎ)×Ｉ(ｎ)
と表現できる。
【００２６】
（処理Ｓ２）
季節指数計算部１６（季節変動成分除去部）は、月次データに対して、２つ以上の異なる移動平均手法を適用して、季節指数算出対象となる月のデータ変動成分値を２組以上生成し、生成した同じ月に該当する２組以上のデータ変動成分値の平均値を求め、求めた平均値である各月のデータ変動成分値の総和が算出対象となった月数（例えば、１２）になるように値を正規化することで各月の季節指数を算出する。ここでは、２つの異なる移動平均手法として、中心化１２カ月移動平均と、１３カ月ヘンダーソン(Henderson)移動平均を用いる。なお、指数移動平均など前記と異なる移動平均手法を用いてデータ変動成分値を求めてもよい。
【００２７】
中心化１２カ月移動平均をＦ１(Ｘ(ｎ))とすると、年間の単純移動平均を取り、時系列のＴＣ(ｎ)部分を抽出する処理となる。すなわち、
Ｆ１(Ｘ(ｎ))＝ＴＣ１(ｎ)
となる。
【００２８】
中心化１２カ月移動平均の概略を説明すると、例えば、１月〜１２月までの月次データの平均値を１２カ月移動平均とよぶ。前記の値は、その意味から６．５月目の平均値に該当する。６．５月では実務上困るので、２月〜翌年１月までの移動平均（７．５月目の平均値）との平均をさらにとって、生産計画をする際は、７月（（６．５＋７．５）／２＝７）の平均値をとるとよい。前記の処理を「中心化」とよび、中心化して各月の１２カ月移動平均値を求めることを、中心化１２カ月移動平均と呼ぶ。通常、２４カ月のデータがないと各月の中心化１２カ月移動平均を求めることができないが、不足する場合は、データを補完するなどして作成すればよい。
【００２９】
Ｂを後退演算子（時系列Ｙｔに対し、ＢＹｔ＝Ｙｔ−1、Ｂ２＝Ｙｔ−２、Ｂ−１Ｙｔ＝Ｙｔ＋１などを満たす演算子）とするとき、中心化１２カ月移動平均Ｆ１(Ｘ(ｎ))は、
【数２】
2017161960.tif 000004
となる。
【００３０】
一方、１３カ月ヘンダーソン(Henderson)移動平均をＦ２(Ｘ(ｎ))とすると、３次曲線で平滑化するように重みづけされた１３カ月移動平均であり、時系列のＴＣ(ｎ)部分を抽出する処理となる。すなわち、
Ｆ２(Ｘ(ｎ))＝ＴＣ２(ｎ)
となる。
【００３１】
１３カ月ヘンダーソン移動平均の概略を説明すると、ヘンダーソンが考案した重み付き１２月移動平均であり、短期的な変動を除去しつつ、長期的に表れるピークやトラフの変化を残した形での平滑化が可能である。
【００３２】
２ｍ＋１項ヘンダーソン移動平均は、
【数３】
2017161960.tif 000005
となる。
【００３３】
変動成分を抽出すると、
【数４】
2017161960.tif 000006
となる。
【００３４】
不規則変動成分の除去後の季節指数Ｓ(n)は、次式となる。
【数５】
2017161960.tif 000007
【００３５】
（処理Ｓ３）
季節調整系列計算部１７（季節変動成分除去部）は、各月に属する日次販売実績を各月の季節指数Ｓ(ｎ)で割ることによって、日次販売実績から季節変動成分を除去する。
【００３６】
季節調整系列Ｄ(t)は、
【数６】
2017161960.tif 000008
となる。
【００３７】
（処理Ｓ４）
ＬＭＦ計算部１８（１次安全在庫水準算出部）は、季節変動成分を除去した日次販売実績に対して、リードタイム期間ごとの需要変動を算出し、該需要変動に基づく平均値を求め、算出された需要変動に対し該平均値からの最大偏差（ＬＭＦ）を求め、該最大偏差を１次安全在庫水準とする。
【００３８】
【数７】
2017161960.tif 000009
となる。
【００３９】
（処理Ｓ５）
ＳＬＭＦ計算部１９（季節変動安全在庫水準算出部）は、１次安全在庫水準に対して各月の季節指数Ｓ(ｎ)を乗算し、各月の季節変動量に応じた安全在庫水準、すなわち、季節変動対応リードタイム最大変動（ＳＬＭＦ(ｎ)）を算出する。
すなわち、
ＳＬＭＦ(ｎ)＝Ｓ(ｎ)×ＬＭＦ
となる。
以上で、ＳＬＭＦ算出の処理フローの説明を終了する。
【００４０】
次に、本実施形態のＳＬＭＦを用いた生産計画の立案について、具体的な例を図７〜図１７を参照して説明する。ここでは、ある消費財メーカＡの担当者が月次生産計画を立案する業務を例として、以下の前提条件のもとにＳＬＭＦを使用する例を説明する。なお、適宜図１を参照する。
＜前提条件＞
−立案時点：2015年6月22日
−計画対象月：2015年7月
−対象製品：PRD0001
【００４１】
図７には、実績テーブルを示す図である。実績テーブル５２には、製品コード、年月日、販売数、在庫数、生産数が含まれる。対象製品に関する前日までの販売数、在庫数、生産数の各実績と６月末までの見通しが、実績テーブル５２に記録されている。図７における斜体部分は見通し値である。
【００４２】
安全在庫水準となるＳＬＭＦの計算には２年分の販売実績が必要である。本実施形態では、２０１３年６月〜２０１５年６月までを２年分の実績とみなして各月のＳＬＭＦ値（安全在庫量）を計算する。ただし、ＳＬＭＦ計算の使用データおよび計算タイミングについては、この実施形態の例に限定されるものではない。見通しを含まない２０１３年５月〜２０１５年５月の実績を用いてＳＭＬＦ値を計算してもよいし、２０１５年３月時点で計算していたＳＬＭＦ値を７月の生産計画立案に適用してもよい。
【００４３】
図８は、計画テーブルを示す図である。計画テーブル５３には、製品コード、年月、販売数、生産数、ＳＬＭＦ値が含まれる。対象製品に関する月次の販売数、生産の計画値および前回の計画時に使用したＳＭＬＦ値が、計画テーブル５３に記載されている。
【００４４】
本実施形態の安全在庫水準決定装置１０は、２０１５年６月までの販売実績からＳＬＭＦ値を計算して、計画テーブル５３にある前回の値を更新する。その後、生産計画立案装置３０は、２０１５年７月の販売計画値、ＳＬＭＦ値、および２０１５年６月末の手持ち在庫から２０１５年７月の生産計画値を決める。
【００４５】
はじめに安全在庫計算の流れを説明する。まず担当者は、安全在庫水準決定装置１０の入力部２１を介して、販売実績データの取得要求をする。販売実績データ取得部１２は、データベースサーバ５０に記録された実績テーブル５２の販売データを、安全在庫水準決定装置１０のメモリ上に読み込む。
【００４６】
図９は、安全在庫水準決定装置での実績データを示す図である。実績データＤ０１には、製品コード、年月日、販売数が含まれる。実績データＤ０１は、実績テーブル５２と同じ構造でメモリ上に格納されているとしてよい。
【００４７】
次に担当者は、安全在庫水準決定装置１０の入力部２１を介して、生産リードタイム（ＬＴ）である生産間隔を設定する。本実施形態では、月次の生産計画立案を想定しているため、ＬＴには３０（日）が設定されたものとする（図１５のＬＴ参照）。その後、担当者は、入力部２１を介して、ＳＬＭＦ計算を要求する。安全在庫水準決定装置１０のＳＬＭＦ計算部１４は、各月のＳＬＭＦ値を求め、最後に、ＳＬＭＦ出力部２０を介して、各月のＳＬＭＦ値を、計画テーブル５３のＳＬＭＦの列に出力（値の更新）する。
【００４８】
ここで、ＳＬＭＦ計算部１４について詳述する。ＳＬＭＦ計算部１４において、まず月次変換部１５が、実績データＤ０１の日次販売実績を月次の販売実績に変換する。なお、月次変換部１５は、日次販売実績の期間が２年間に満たない場合、日次販売実績の欠損部分に対し、データを内挿または外挿して推定値を生成してもよい。データの内挿には、たとえば線形補間や多項式補間などを用いて求めた推定値を利用することができる。データの外挿には、たとえば多項式関数や自己回帰モデルなどを実績データに当てはめて求めた予測値を利用することができる。
【００４９】
図１０は、月次変換後の実績データを示す図である。実績データＤ０２には、製品コード、年月、販売数が含まれる。ｎ月の実績値は、ｎ月の初日または当該月のデータ開始日から末日または当該月のデータ終了日まで、日々の実績を加算して求める。
【００５０】
次に、季節指数計算部１６は、製品需要の季節変動の強弱を示す季節指数を計算する。図１１は、季節指数データを示す図である。季節指数データＤ０３には、製品コード、月、季節指数が含まれる。
【００５１】
季節指数計算部１６は、月次時系列Ｘ（ｎ）がトレンド循環項であるＣＴ(ｎ)、季節変動項であるＳ(ｎ)、および不規則変動項であるＩ(ｎ)の３つの要素の積に分解できると仮定した上で、時系列データから季節変動項を抽出する。
【００５２】
具体的には、
（１）中心化１２ヶ月移動平均Ｆ１と１３項ヘンダーソン移動平均Ｆ２をそれぞれＸ(ｎ)に適用し、トレンド循環項を除去する。Ｆｊの適用結果をＳｊ(ｎ)×Ｉｊ(ｎ)（ｊ＝１、２）とする。
（２）Ｓa(ｎ)＝(１／２)＊Σｊ(Ｓｊ(ｎ)×Ｉｊ(ｎ))として不規則変動項のＩ(ｎ)を除去する。
（３）Ｓ(ｎ)＝１２＊Ｓａ(ｎ)／ΣｎＳａ(ｎ)として正規化したものを改めてｎ月の季節指数Ｓ(ｎ)とする。なお、本実施形態で扱う季節変動とは、一般に年周期（１２ヶ月周期）で観測される各月の需要変動のことを指す。このような変動は季節商品だけでなく、定番商品でも観測される。
【００５３】
次に、季節調整系列計算部１７は、実績データＤ０１にある日次販売実績から季節変動成分を除去した季節調整系列を求める。
【００５４】
図１２は、季節調整系列データを示す図である。季節調整系列データＤ０４には、製品コード、年月日、調整系列が含まれる。調整はｎ月に属する販売実績値を季節指数Ｓ（ｎ）で除算することによって実行される。季節調整によって時系列データから季節変動が除去され、調整後時系列で観測される変動は不規則変動に起因するもののみになっていることが期待される。
【００５５】
次に、ＬＭＦ計算部１８は、季節調整系列データＤ０４にある調整系列に対して、比較例の手法によりリードタイム最大変動値であるＬＭＦ値を求める。
【００５６】
図１３は、ＬＭＦデータを示す図である。ＬＭＦデータＤ０５には、製品コード、ＬＭＦ値が含まれる。ＬＭＦ値は、前記したように以下の式で求めることができる。
【数７】
2017161960.tif 000010
ただし、Ｔは時系列データの最終日、ＬＴ＝３０、Ｄ(t)はデータ開始からｔ日目の調整系列値である。ＬＭＦ計算部１８が計算したＬＭＦ値は、不規則変動によって観測されるＬＴ期間の最大需要変動をカバーできる（不規則な需要変動が起きても欠品しない）在庫水準と見なせる。
【００５７】
最後に、ＳＬＭＦ計算部１９は、ＬＭＦデータＤ０５にあるＬＭＦ値に、季節指数データＤ０３にある各月の季節指数を再挿入してＳＬＭＦを求める。
【００５８】
図１４は、ＳＬＭＦデータを示す図である。ＳＬＭＦデータＤ０６には、製品コード、年月、ＳＬＭＦ値が含まれる。ｎ月のＳＬＭＦ値はＬＭＦ×Ｓ(ｎ)として計算される。ＳＬＭＦは、需要の季節変動に応じて不規則変動をカバーするＬＭＦの在庫水準を上下させることで、季節変動の強弱に追随しつつ、不規則変動と季節変動の両方の変動をカバーする適切な安全在庫水準になることが期待される。
【００５９】
以上により、２０１３年６月〜２０１５年６月までの実績を用いた各月のＳＬＭＦ値計算が完了する。なお、ＳＬＭＦ出力部２０によって、計画テーブル５３のＳＬＭＦ列の値は、ＳＬＭＦデータＤ０６にあるＳＬＭＦ値で更新される。
【００６０】
図１５は、安全在庫水準決定装置の表示画面例を示す図である。表示画面７０は、安全在庫水準決定装置１０の表示部２２に表示された表示画面である。表示画面７０には、販売量などのグラフ表示エリア７１、製品名を選択するためのドロップダウンリスト７２、製品の生産リードタイム（ＬＴ）の入力欄７３、データ読込み要求のためのデータ読込みボタン７４、ＳＬＭＦ計算要求のためのＳＬＭＦ計算ボタン７５（算出要求ボタン）、ＳＬＭＦ出力要求のためのＳＬＭＦ出力ボタン７６、終了ボタン７７などが含まれる。在庫管理の担当者は、表示画面７０からＬＭＦ値がどのように変動しているか容易に把握することができる。
【００６１】
続いて、７月度の生産計画立案の流れを説明する。担当者は、生産計画立案装置３０の入力部４１を介して、在庫データおよび計画データの入力要求をする。在庫実績データ取得部３２は、データベースサーバ５０の実績テーブル５２から、在庫データをメモリ上に読み込む。また、計画データ取得部３３は、データベースサーバ５０の計画テーブル５３から、計画データを、メモリ上に読み込む。読み込まれたデータは、実績テーブル５２、計画テーブル５３と同じ構造でメモリ上に格納されているとしてよい。
【００６２】
図１６は、生産計画立案装置の実績データを示す図である。実績データＤ０７には、製品コード、年月日、在庫数が含まれる。図１７は、生産計画立案装置の計画データを示す図である。計画データＤ０８には、製品コード、年月、販売数、生産数、ＳＬＭＦ値が含まれる。なお、計画データＤ０８のＳＬＭＦ値は、安全在庫水準決定装置１０から出力された最新のＳＬＭＦ値によって更新されている。
【００６３】
担当者は、７月度の生産量計算を、入力部４１を介して要求すると、生産計画立案装置３０の生産量計算部３４は、７月度の生産計画数量を計算する。具体的には、生産量計算部３４は、実績データＤ０７と計画データＤ０８から、
７月度の生産量＝７月の販売計画値＋７月のＳＬＭＦ値−６月末の手持在庫
として求める。ＳＬＭＦ値は、需要の季節変動を考慮した上でＬＴ期間の最大需要変動をカバーする安全在庫水準であるから、比較例のＬＭＦ値と比べて余分な安全在庫を持つことなく、より適切な生産量を決めることができる。
【００６４】
本実施形態の生産計画では、図６に示した処理Ｓ１〜Ｓ５により、安全在庫水準に季節変動対応リードタイム最大変動（ＳＬＭＦ）を用いていることが特徴である。その中で、処理Ｓ２の季節変動成分の推定において、２年分のデータしかない場合でも、季節変動成分が推定できることが、ひとつの特徴となっている。その点について、本実施形態の季節変動成分の推定について、詳細に説明する。
【００６５】
月次時系列データＸ（ｎ）は、前記したように、トレンド循環ＴＣ(ｎ)、季節変動Ｓ(ｎ)、不規則変動Ｉ(ｎ)の各成分の積で構成されるものと仮定する。
Ｘ(ｎ)＝ＴＣ(ｎ)×Ｓ(ｎ)×Ｉ(ｎ)
ここで、ｎはｎ番目の月次データであることを示すパラメータとする。
【００６６】
季節指数の推定とは、あるＸ(ｎ)が与えられたときにｔ月（ｔ＝１、２、．．．、１２）の季節指数Ｓ(ｔ)を求めることである。Ｓ(ｔ)を推定するためにはｎ≧２４であることが必要である。ここで、長期間の月次時系列データが得られたと仮定し、広く用いられる一般的な季節指数推定手順を以下に示す。
【００６７】
図１８は、５年分の月次時系列データを示す図である。月次時系列データＤ１１は、ｎ＝６０（５年分）とするＸ(ｎ)を示すデータである。１年目の４月がｎ＝１に対応し、５年目の３月がｎ＝６０に対応する。
【００６８】
まず、月次時系列で観測された各月の変動を均すため、時間方向の移動平均を適用する。そこで、Ｘ（ｎ）に対して中心化１２ヶ月移動平均を適用すると、変動成分が除去された４年分のＴＣ成分（の推定値）が得られる（図１９参照）。
【００６９】
図１９は、トレンド循環成分を抽出したＴＣ成分時系列データを示す図である。ＴＣ成分時系列データＤ１２において、移動平均の場合、例えば４月〜３月のデータは１０月の平均値を表すと考えるため、ＴＣ成分はｎ＝７、・・・、５４に対して得られる。
【００７０】
得られたＴＣ成分を用いてＸ(ｎ)／ＴＣ(ｎ)演算をすると、Ｓ(ｎ)×Ｉ(ｎ)を推定することができる。
【００７１】
図２０は、変動成分を抽出したＳＩ成分時系列データを示す図である。ＳＩ成分時系列データＤ１３における変動成分には、季節変動Ｓ(ｎ)、不規則変動Ｉ(ｎ)の各成分がある。ＴＣ成分と同様に４年分（ｎ＝７、．．．、５４）のＳＩ成分が得られる。そして、ｔ月の季節指数Ｓ（ｔ）の推定値は、ＳＩ成分時系列データＤ１３の各列に対して平均をとることで求める。
【００７２】
図２１は、一般的な季節指数の推定を示す図である。季節指数データＤ１４におけるＳＩ成分は、同じ列であれば同じ月の季節指数を考慮していることになるため、１年目〜４年目に見られるＳＩ成分の変動は不規則変動Ｉによるものであると考える。そこで各列で平均をとることによって、不規則変動Ｉを均して除去する。この部分が不規則変動成分の除去に該当する処理である。
【００７３】
しかし、本実施形態の場合には、２年分（ｎ＝２４）の月次時系列を前提としているため、ＳＩ成分は１年分しか得られない。そこで、中心化１２ヶ月移動平均とは異なるロジックで変動を均すことが可能なヘンダーソン移動平均を用いて、１年分のＳＩ成分をもう１組用意する。２組のＳＩ成分を合わせて２年分の成分値が得られたものと見なし、前記した方法にならって各列の平均をとり不規則変動Ｉを除去する。なお、ヘンダーソン移動平均の代わりに指数移動平均など中心化１２カ月移動平均と異なるロジックで計算されるその他の移動平均手法を用いてＳＩ成分値を求めてもよい。さらに、中心化１２カ月移動平均とヘンダーソン移動平均、指数移動平均を用いて３組のＳＩ成分値を求め、これにより３年分の成分値が得られたものと見なして前記の方法にならって各列の平均をとってもよい。同様に，互いに異なるロジックで計算される移動平均手法を２つ以上適用して２組以上のＳＩ成分値を求め、不規則変動Ｉを除去することもできる。
【００７４】
図２２は、本実施形態の季節指数の推定を示す図である。季節指数データＤ１５には、中心化１２ヶ月移動平均、および、異なるロジックで変動を均すことが可能なヘンダーソン移動平均を用いている。こうして推定されたＳ(ｔ)を、さらに１２ヶ月の総和が１２になるように正規化したものを最終的な季節指数Ｓ(ｔ)として採用する。これが本実施形態の特長となる季節指数推定の処理Ｓ２の処理である。
【００７５】
本実施形態の安全在庫水準決定装置１０によれば、季節変動対応リードタイム最大変動（ＳＬＭＦ）のＳＬＭＦ値は、需要の季節変動を考慮した上で生産リードタイム（ＬＴ）期間の最大需要変動をカバーする安全在庫水準であるから、比較例のＬＭＦ値と比べて余分な安全在庫を持つことなく、より適切な生産量を決めることができる顕著な効果がある。
【符号の説明】
【００７６】
１０    安全在庫水準決定装置
１１    処理部
１２    販売実績データ取得部
１３    生産リードタイム設定部
１４    ＳＬＭＦ計算部
１５    月次変換部
１６    季節指数計算部（季節指数算出部）
１７    季節調整系列計算部（季節変動成分除去部）
１８    ＬＭＦ計算部（１次安全在庫水準算出部）
１９    ＳＬＭＦ計算部（季節変動安全在庫水準算出部）
２０    ＳＬＭＦ出力部
２１    入力部
２２    表示部
３０    生産計画立案部
３１    処理部
３２    在庫実績データ取得部
３３    計画データ取得部
３４    生産量計算部
５０    データベースサーバ
５１    記憶部
５２    実績テーブル
５３    計画テーブル
７０    表示画面
７１    グラフ表示エリア
７２    ドロップダウンリスト
７３    入力欄
７４    データ読込みボタン
７５    ＳＬＭＦ計算ボタン（算出要求ボタン）
【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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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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