(57)【要約】【課題】より精度の高い需要予測が可能な需要予測方法を得ること。【解決手段】部品単位に需要予測パターンを記憶するための需要予測パターンＤＢ６と、部品単位に過去の使用実績を記憶するための実績ＤＢ２と、実績ＤＢ２から需要予測を行う部品の前年度の使用実績を取得する部品情報・実績情報取得部３と、需要予測パターンＤＢ６から取得した需要予測パターン毎にパターン距離評価を算出し、乖離が最も少ない需要予測パターンを選択し、前記使用実績に基づいて求めた本年度の年間需要予測合計を、前記選択した需要予測パターンにしたがって各月に按分することにより月別需要予測数を算出する需要予測部７と、を備える。【選択図】        図１
2009230555.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
部品単位に１以上の需要予測パターンを記憶する需要予測パターン記憶手段から、需要予測を行う部品のすべての需要予測パターンを取得する需要予測パターン取得ステップと、
部品単位に過去の使用実績を記憶する実績記憶手段から、前記需要予測を行う部品の前年度の使用実績を取得する使用実績取得ステップと、
前記取得した需要予測パターン毎に、前記需要予測を行う部品の前年度の使用実績との乖離の程度を示すパターン距離評価を算出し、得られたパターン距離評価を比較し、乖離が最も少ない需要予測パターンを選択する需要予測パターン選択ステップと、
前記需要予測を行う部品の前年度の使用実績に基づいて需要の変動を示す回帰式を導出し、当該回帰式に基づいて今年度の年間需要予測合計を求める年間需要予測合計算出ステップと、
前記年間需要予測合計を、前記選択された需要予測パターンにしたがって各月に按分することにより月別需要予測数を算出する月別需要予測数算出ステップと、
を含むことを特徴とする需要予測方法。
【請求項２】
前記回帰式に基づく前記年間需要予測合計が前年度の使用実績を下回った場合、前年度の使用実績を今年度の年間需要予測合計とすることを特徴とする請求項１に記載の需要予測方法。
【請求項３】
前記パターン距離評価を最小二乗法により求めることを特徴とする請求項１または２に記載の需要予測方法。
【請求項４】
前記回帰式を一次回帰直線とすることを特徴とする請求項１〜３のいずれか一つに記載の需要予測方法。
【請求項５】
前記年間需要予測合計および前記選択された需要予測パターンのうちの少なくともいずれか一方を調整することにより需要予測を補正する需要予測補正ステップ、
をさらに含むことを特徴とする請求項１〜４のいずれか一つに記載の需要予測方法。
【請求項６】
請求項１〜５のいずれか一つに記載の需要予測方法を含む在庫計画策定方法であって、
月別需要予測数算出ステップの処理で算出された月別需要予測数に基づいて、各月の月末時点の目標である在庫基準を決定する在庫基準決定ステップ、
を含むことを特徴とする在庫計画策定方法。
【請求項７】
需要予測を行う部品について、予測対象部品または予測対象外部品のいずれであるかを判定する予測対象判定ステップと、
前記予測対象判定ステップにおいて予測対象外部品であると判定された場合に、前記月別需要予測数として所定の欠品率をクリアする値である最低保有数を設定する発注点設定ステップと、
をさらに含むことを特徴とする請求項６に記載の在庫計画策定方法。
【請求項８】
前記在庫基準に基づいて年間の在庫計画を決定する在庫計画策定ステップ、
をさらに含むことを特徴とする請求項６または７に記載の在庫計画策定方法。
【請求項９】
部品単位に１以上の需要予測パターンを記憶するための需要予測パターン記憶手段と、
部品単位に過去の使用実績を記憶するための実績記憶手段と、
前記実績記憶手段から、需要予測を行う部品の前年度の使用実績を取得する部品情報実績情報取得手段と、
前記需要予測パターン記憶手段から前記需要予測を行う部品のすべての需要予測パターンを取得し、当該需要予測パターン毎に前記需要予測を行う部品の前年度の使用実績との乖離の程度を示すパターン距離評価を算出し、得られたパターン距離評価を比較し、乖離が最も少ない需要予測パターンを選択し、さらに、当該前年度の使用実績に基づいて需要の変動を示す回帰式を導出し、当該回帰式に基づいて今年度の年間需要予測合計を求め、当該年間需要予測合計を前記選択された需要予測パターンにしたがって各月に按分することにより月別需要予測数を算出する需要予測手段と、
を備えることを特徴とする需要予測システム。
【請求項１０】
前記需要予測手段は、
前記回帰式に基づく前記年間需要予測合計が前年度の使用実績を下回った場合、前年度の使用実績を今年度の年間需要予測合計とすることを特徴とする請求項９に記載の需要予測システム。
【請求項１１】
前記需要予測手段は、
前記パターン距離評価を最小二乗法により求めることを特徴とする請求項９または１０に記載の需要予測システム。
【請求項１２】
前記回帰式を一次回帰直線とすることを特徴とする請求項９〜１１のいずれか一つに記載の需要予測システム。
【請求項１３】
前記需要予測手段は、さらに、
前記年間需要予測合計および前記選択された需要予測パターンのうちの少なくともいずれか一方を調整することにより需要予測を補正することを特徴とする請求項９〜１２のいずれか一つに記載の需要予測システム。
【請求項１４】
請求項９〜１３のいずれか一つに記載の需要予測システムを備える在庫計画策定システムであって、
需要予測手段で算出された月別需要予測数に基づいて、各月の月末時点の目標である在庫基準を決定する在庫基準算出手段、
を備えることを特徴とする在庫計画策定システム。
【請求項１５】
需要予測を行う部品について、予測対象部品または予測対象外部品のいずれであるかを判定する予測対象部品判定手段と、
前記予測対象部品判定手段が予測対象外部品であると判定した場合に、前記月別需要予測数として所定の欠品率をクリアする値である最低保有数を設定する発注点設定手段と、
をさらに備えることを特徴とする請求項１４に記載の在庫計画策定システム。
【請求項１６】
前記在庫基準に基づいて年間の在庫計画を決定する在庫計画策定手段、
をさらに備えることを特徴とする請求項１４または１５に記載の在庫計画策定システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、受注に関する実績データが少ない商品についての需要予測方法、および在庫計画策定方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来の在庫管理において、発売後間もない新しい商品には、十分な実績がないため、商品個別の需要予測は困難であり、担当者の勘や経験に頼って手配を行っていた。
【０００３】
また、下記特許文献１には、需要予測方法の一例が開示されている。この方法では、顧客からのフォーキャスト情報を基に受注の予測を行う。具体的には、過去のフォーキャスト情報と過去の実績とを比較し、リードタイムや数量の偏差を求めたものを、フォーキャストの補正パラメータとし、この偏差を用いて将来のフォーキャスト情報を補正する。
【０００４】
【特許文献１】特開２００５−２５２４５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上記特許文献１に記載の技術では、顧客からのフォーキャスト情報および過去の実績を利用して将来のフォーキャスト情報を補正することで予測値を得る。そのため、フォーキャスト情報がないものは予測できない、という問題があった。また、予測には季節変動が考慮されていない、予測が外れた場合のリスクを回避する手段がない、などの問題があった。
【０００６】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、受注に関する実績が少ない新規発売品であっても、精度の高い需要予測が可能な需要予測方法、および在庫計画策定方法を得ることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明にかかる需要予測方法は、部品単位に１以上の需要予測パターンを記憶する需要予測パターン記憶手段から、需要予測を行う部品のすべての需要予測パターンを取得する需要予測パターン取得ステップと、部品単位に過去の使用実績を記憶する実績記憶手段から、前記需要予測を行う部品の前年度の使用実績を取得する使用実績取得ステップと、前記取得した需要予測パターン毎に、前記需要予測を行う部品の前年度の使用実績との乖離の程度を示すパターン距離評価を算出し、得られたパターン距離評価を比較し、乖離が最も少ない需要予測パターンを選択する需要予測パターン選択ステップと、前記需要予測を行う部品の前年度の使用実績に基づいて需要の変動を示す回帰式を導出し、当該回帰式に基づいて今年度の年間需要予測合計を求める年間需要予測合計算出ステップと、前記年間需要予測合計を、前記選択された需要予測パターンにしたがって各月に按分することにより月別需要予測数を算出する月別需要予測数算出ステップと、を含むことを特徴とする。
【発明の効果】
【０００８】
この発明によれば、精度の高い需要予測が可能である、という効果を奏する。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】
以下に、本発明にかかる需要予測方法および在庫計画策定方法の実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施の形態によりこの発明が限定されるものではない。
【００１０】
本実施の形態では、需要予測を行う対象としては、エアコンや冷蔵庫といった夏場に出荷が多い季節商品を想定している。また、「部品」とは、事業者が修理等のために修理業者等に出荷する単位または自ら使用する単位の商品である。
【００１１】
図１は、在庫計画策定システムの構成例を示す図である。図１における在庫計画策定システムは、部品マスタＤＢ１と、実績ＤＢ２と、部品情報・実績情報取得部３と、予測対象部品判定部４と、発注点設定部５と、需要予測パターンＤＢ６と、需要予測部７と、在庫基準算出部８と、在庫計画策定部９と、需要予測ＤＢ１０と、在庫計画ＤＢ１１と、を備えている。
【００１２】
部品マスタＤＢ１は、部品に関するマスタ情報を管理するためのデータベースである。図２は、部品マスタＤＢのテーブル構造の一例を示す図である。図２に示すように、ここでは、データ項目として「部品番号」および「発売年度」が設定されている。部品マスタＤＢ１は、在庫計画策定システム用のマスタとして用意してもよく、また、通常の基幹系業務システム等において稼動しているマスタを利用することとしてもよい。
【００１３】
なお、本実施の形態において、「年度」とは、社団法人日本冷凍空調工業会が定める「冷凍年度」を指す。たとえば、“２００７冷凍年度”とは、２００６年１０月１日〜２００７年９月３０日の期間のことである。
【００１４】
実績ＤＢ２は、部品マスタＤＢ１に登録がある部品についての過去の使用実績を保持するためのデータベースである。使用実績とは、部品が使用された実績のことである。図３は、実績ＤＢ２のテーブル構造の一例を示す図である。図３に示すように、ここでは、データ項目として「部品番号」，「年度」，および１０月〜９月の月ごとの使用実績が設定されている。月ごとの使用実績には、部品の個数がセットされる。なお、ここでは、部品の単位として「個」を用いているが、部品の性質によっては他の適切な単位を用いてもよい。
【００１５】
部品情報・実績情報取得部３は、部品マスタＤＢ１よりマスタ情報を取得するとともに、「発売年度」に基づいて新規発売部品を抽出する。このようにして抽出された部品が、本実施の形態における需要予測の対象となる。また、部品情報・実績情報取得部３は、実績ＤＢ２から、需要予測対象部品の需要予測を行う対象年度の前年度についてデータを取得する。
【００１６】
予測対象部品判定部４は、部品情報・実績情報取得部３が取得したデータに基づいて、年間の使用実績の有無にしたがい、需要予測対象部品を「予測対象品」または「予測対象外品」と判別する。発注点設定部５は、予測対象外品について発注点を設定する。
【００１７】
需要予測パターンＤＢ６は、製品機種ごとの需要予測パターンを保持するためのデータベースである。需要予測パターンとは、年間の需要変動を、季節変動を考慮してパターン化したデータであって、製品機種ごとに数種類が導出され登録されている。図４は、需要予測パターンＤＢ６のテーブル構造の一例を示す図である。図４に示すように、ここでは、データ項目として「製品機種」，「パターンＩＤ」，および各月のパターンが設定されている。各部品が用いられる製品機種は、部品番号から特定できることとする。
【００１８】
需要予測部７は、需要予測パターンを設定し、年間需要予測合計を算出したうえで、これらに基づいて月別需要予測数を算出する。
【００１９】
在庫基準算出部８は、需要予測部７によって得られた月別需要予測数を基に、在庫基準を算出する。ここで、在庫基準とは、安全在庫を見込んだ月末時点の目標在庫数である。
【００２０】
在庫計画策定部９は、予測対象品または予測対象外品について、在庫計画を策定し、在庫計画ＤＢ１１に保存する。ここで、在庫計画とは、月末時点の目標在庫数を、月別に設定することである。また、在庫計画策定部９は、需要予測部７が決定した需要予測パターン，年間需要予測合計および月別需要予測数を、需要予測ＤＢ１０に保存する。
【００２１】
需要予測ＤＢ１０は、需要予測部７によって得られる部品の種類（部品番号）ごとの需要予測を保持するためのデータベースである。図５は、需要予測ＤＢのテーブル構造の一例を示す図である。図５に示すように、ここでは、データ項目として「部品番号」，「年度」，「需要予測パターン」，「年間需要予測合計」および「月別需要予測数」が設定されている。
【００２２】
在庫計画ＤＢ１１は、在庫計画策定部９によって得られる部品の種類（部品番号）ごとの月別の在庫を保持するためのデータベースである。図６は、在庫計画ＤＢ１１のテーブル構造の一例を示す図である。図６に示すように、ここでは、データ項目として「部品番号」、「年度」および各月の在庫が設定されている。
【００２３】
つぎに、以上のように構成された在庫計画策定システムにおける動作（在庫計画策定処理）について、具体的なデータを用いながら説明する。
【００２４】
図１の在庫計画策定システムにおける部品情報・実績情報取得部３は、部品マスタＤＢ１よりマスタ情報を取得する。つぎに、取得したマスタ情報内の「発売年度」を参照し、発売より３年を経過していない部品を抽出する。「３年」とは、発売年度から３年以上経過したものは需要が安定するため、需要予測の対象から除外する趣旨である。部品の需要の特性等によって、他の年数で区切ることが適切であれば、他の値を用いてもよい。また、部品情報・実績情報取得部３は、需要予測対象部品の部品番号をキーに、実績ＤＢ２から、需要予測を行う対象年度（当年度）の前年度についてデータを取得する。
【００２５】
これらの情報を取得した時点で、在庫計画策定システムは、需要予測対象として抽出された部品ごとに図７に示す処理を行う。図７は、在庫計画策定処理を示すフローチャートである。
【００２６】
予測対象部品判定部４は、部品情報・実績情報取得部３から通知される需要予測対象部品について、データを参照し、前年度の年間の使用実績が１つでもあれば「予測対象品」であると判別し、全くなければ「予測対象外品」であると判別する（ステップＳ１）。なお、予測対象品と予測対象外品を判別するには、これ以外の基準を採用してもよい。
【００２７】
需要予測対象部品が「予測対象品」であると判別された場合（ステップＳ１：Ｙｅｓ）、需要予測部７は、需要予測パターン設定処理を行う（ステップＳ２）。図８は、需要予測パターン設定処理の動作を示すフローチャートである。
【００２８】
需要予測部７は、需要予測対象部品から製品機種を判定し、この製品機種をキーに、需要予測パターンＤＢ６から、需要予測パターンを全て取得する（ステップＳ２１）。図９−１は、需要予測パターンの例を示す図であり、詳細には、ある製品機種に対して設定された３つの需要予測パターンを示している。
【００２９】
需要予測部７は、一つめの需要予測パターン（たとえば、パターン１）について、実績ＤＢ２より取得済みである前年度の使用実績を用いて、最小自乗法によってパターン距離評価を算出する（ステップＳ２２）。ここで、「パターン距離評価」とは、実績からみた需要予測パターンの乖離の程度を示す値であり、たとえば、下記（１）式のように定義される。
【００３０】
パターン距離評価＝
｛（（１０月使用実績数／１ヶ月当り平均払出数）−１０月パターン）2
（（１１月使用実績数／１ヶ月当り平均払出数）−１１月パターン）2＋
…
（（９月使用実績数／１ヶ月当り平均払出数）−９月パターン）2  ｝  …（１）
なお、「１ヶ月当り平均払出数」とは、前年度実績における年間合計使用実績を１２ヶ月で割った値である。
【００３１】
図９−２は、前年度の使用実績の例を示す図である。以下、図９−２の使用実績を元にして、図９−１の各需要予測パターンについて、最適な需要予測パターンを検討する。図９−２における「合計」を１２で割った値：（７８６／１２＝６５．５）が「１ヶ月当り平均払出数」であるので、図９−１における「パターン１」のデータについて、式（１）を用いて計算すると、下記（２）式となる。
【００３２】
パターン距離評価＝
｛（（４０／６５．５）−０．８２）2＋（（４１／６５．５）−０．６３）2＋
・・・
（（７４／６５．５）−１．１７）2  ｝＝０．７２０  …（２）
【００３３】
つぎに、需要予測部７は、算出されたパターン距離評価が、全ての需要予測パターンの中で最小の値（最小距離）であるか否かを判断する（ステップＳ２３）。ここでは、パターン１から検討を開始しており、まだ他のパターン距離評価が算出されていない。このため、パターン１の需要予測パターンを一時的に保存する（ステップＳ２４）。つぎに、需要予測部７は、全需要予測パターンを検討していないと判定し（ステップＳ２５：Ｎｏ）、次の需要予測パターン（パターン２）について処理を行う。
【００３４】
パターン２の処理では、パターン１の需要予測パターンについてパターン距離評価を算出した場合と同様の手順により、パターン距離評価「１．８１７」が得られる（ステップＳ２２）。ここでは、「パターン１（０．７２０）＜パターン２（１．８１７）」であるので、需要予測部７は、一時的に保存していた「パターン１」の値と比較して「パターン２」の値が大きいと判断し（ステップＳ２３：Ｎｏ）、パターン２の需要予測パターンについては一時的に保存しない。そして、まだ全ての需要予測パターンについて検討していないと判定し（ステップＳ２５：Ｎｏ）、次の需要予測パターン（パターン番号：３）について上記同様の手順で処理を行う。
【００３５】
パターン３の処理では、パターン１および２の需要予測パターンについてパターン距離評価を算出した場合と同様の手順により、パターン距離評価「４．６４６」が得られる（ステップＳ２２）。ここでは、「パターン１（０．７２０）＜パターン３（４．６４６）」であるので、需要予測部７は、一時的に保存していた「パターン１」の値と比較して「パターン３」の値が大きいと判断し（ステップＳ２３：Ｎｏ）、パターン３の需要予測パターンについても一時的に保存しない。
【００３６】
このようにして、全ての需要予測パターンの検討を終了した需要予測部７は（ステップＳ２５：Ｎｏ）、ステップＳ２において設定する需要予測パターンを、最終的に保存されている「パターン１」に決定する（ステップＳ２６）。このように、本実施の形態では、全ての需要予測パターンについて検討を行い、使用実績からの乖離が最も少ない、すなわち、使用実績に最も近い需要予測パターンを設定する（ステップＳ２）。
【００３７】
上記ステップＳ２の処理を実行後、需要予測部７は、つぎに年間需要予測合計算出処理を行う（ステップＳ３）。図１０は、年間需要予測合計算出処理の動作を示すフローチャートである。
【００３８】
まず、需要予測部７は、前年度実績について１次回帰式を求める（ステップＳ３１）。具体的には、前年度の各月をｘ値とし、１０月，１１月，…，９月をｘ＝１，２，…，１２とする。また、前年度の各月の使用実績をｙ値とする。そして、１次回帰直線“Ｙ＝ａＸ＋ｂ”を算出する。
【００３９】
１次回帰直線の算出にあたって、下記（３）式を定義すると、ａ，ｂは下記（４）式となる。なお、ｎはデータのサンプル数である。
【００４０】
sigma＿x＝ｘi（ｉ＝１，２，…，ｎ）
sigma＿y＝ｙi（ｉ＝１，２，…，ｎ）
sigma＿xx＝ｘiｘi（ｉ＝１，２，…，ｎ）
sigma＿xy＝ｘiｙi（ｉ＝１，２，…，ｎ）  …（３）
【００４１】
ａ＝（ｎ×sigma＿xy−sigma＿x×sigma＿y）
／（ｎ×sigma＿xx−sigma＿x×sigma＿x）
ｂ＝
（sigma＿xx×sigma＿y−sigma＿x×sigma＿xy）
／（ｎ×sigma＿xx−sigma＿x×sigma＿x）      …（４）
【００４２】
以下、図９−２の使用実績値を用いて１次回帰直線を算出すると、下記（５）式となり、ａ，ｂは下記（６）式となる。
【００４３】
sigma＿x＝１＋２＋…＋１２＝７８
sigma＿y＝４０＋４１＋…＋７４＝７８６
sigma＿xx＝１×１＋２×２＋…＋１２×１２＝６５０
sigma＿xy＝１×４０＋２×４１＋…＋１２×７４＝６３９５  …（５）
【００４４】
ａ＝（１２×６３９５−７８×７８６）／（１２×６５０−７８×７８）＝８．９９３
ｂ＝
（６５０×７８６−７８×６３９５）／（１２×６５０−７８×７８）＝７．０４５
…（６）
【００４５】
これにより、１次回帰直線は、下記（７）式となる。
Ｙ＝８．９９３Ｘ＋７．０４５  …（７）
【００４６】
つぎに、需要予測部７は、得られた回帰直線の傾きが正であるので（ステップＳ３２：Ｙｅｓ）、この回帰直線の当年度領域を合計する（ステップＳ３３）。すなわち、当年度の年間需要が、得られた１次回帰直線に沿って変動すると仮定し、Ｘ＝１３〜２４の値を用いて得られるＹの値を合計する。上記の式（７）に当てはめると、下記（８）式となる。
【００４７】
（年間需要予測合計）＝（８．９９３×１３＋７．０４５）＋（８．９９３×１４＋７．０４５）＋…＋（８．９９３×２４＋７．０４５）＝２０８１  …（８）
【００４８】
一方、得られた回帰直線の傾きが負である場合（ステップＳ３２：Ｎｏ）、需要予測部７は、前年度の各月の使用実績を合計する（ステップＳ３４）。
【００４９】
そして、需要予測部７は、このようにして算出された合計を、年間需要予測合計として決定する（ステップＳ３５）。ここで、回帰直線の傾きが負であれば、回帰直線の当年度領域を合計すると、当年度の年間需要予測合計は前年度以下となる。しかしながら、新規設定部品は需要が増加していく確率が高いことが、過去の実績の分析により判明している。このため、本実施の形態では、前年度の年間実績合計を当年度の年間需要予測合計とし、少なくとも前年度程度の需要を見込むように補正する。以上のようにして、年間需要予測合計が算出されると、ステップＳ３における年間需要予測合計算出処理が終了する。
【００５０】
つぎに、需要予測部７は、上記ステップＳ３で算出した年間需要予測合計を、ステップＳ２で決定された需要予測パターンを用いて各月に分配することにより、月別需要予測数を算出する（ステップＳ４）。なお、分配した月別需要予測数の年間合計が、年間需要予測合計に達しない場合は、不足分を１０月の需要予測数に配分する。たとえば、上述した図９−１の需要予測パターン１と、上記ステップＳ３４において得られた年間需要予測合計：２０８１とを用いると、下記（９）となり、図１１に示す月別需要予測数が得られる。図１１は、各月の需要予測数の一例を示す図である。
【００５１】
１０月予測数＝２０８１／１２×０．８２
１１月予測数＝２０８１／１２×０．６３
…
９月予測数＝２０８１／１２×１．１７        …（９）
【００５２】
なお、上記ステップＳ３において算出された年間需要予測合計が１２以下であった場合は、全個数を１０月の需要予測数とする。
【００５３】
つぎに、在庫基準算出部８は、需要予測部７によって得られた月別需要予測数に基づいて、在庫基準を算出する（ステップＳ５）。任意の月をｍとした場合の在庫基準を、下記（１０）式とする。なお、ｍは自然数であって１〜１２を繰り返す。
ｍ月在庫基準＝（ｍ＋１）月需要予測数＋（ｍ＋２）月需要予測数  …（１０）
【００５４】
各月の在庫基準は、図１１に示された月別需要予測数に対して式（１０）を適用すると、下記（１１）式となる。
【００５５】
１０月在庫基準＝１０９＋１１１＝２２０
１１月在庫基準＝１１１＋９２＝２０３
…
８月在庫基準＝２０３＋１４２＝３４５
９月在庫基準＝１４２＋１０９＝２５１      …（１１）
【００５６】
なお、本実施の形態では、需要予測を１年分しか行わないため、翌年にまたがる月の在庫基準の算出については、当年度の予測値を使用する。たとえば、８月の在庫基準には、当年度の９月および翌年度（当年度の次の年度）の１０月の月別需要予測が必要であるが、翌年度の１０月についてはデータが存在しないため、翌年度の１０月のデータの代わりに当年度の１０月のデータを用いる。同様にして、９月の在庫基準には、翌年度の１０月および１１月の月別需要予測が必要であるが、いずれのデータも存在しないため、翌年度の１０月および１１月のデータの代わりに当年度の１０月および１１月のデータを用いる。
【００５７】
以上のようにして、図１２に示すような在庫基準が得られる。図１２は、当年度の各月の在庫基準の一例を示す図である。
【００５８】
一方、需要予測対象部品が「予測対象外品」であると判別された場合（ステップＳ１：Ｎｏ）、発注点設定部５は、予測対象外品について発注点を設定する（ステップＳ６）。まず、発注点設定部５は、部品番号に基づいて、部品が「電気部品」および「非電気部品」のいずれであるかを判別する。電気部品と非電気部品では、使用規模が異なるためである。その背景には、電気部品は壊れやすくかつ調達時間が長い一方で、非電気部品は壊れにくくかつ調達時間が短い、という事情がある。なお、本実施の形態では、部品を電気部品と非電気部品にのみ分類するが、さらに階層化することとしてもよく、その場合は、よりきめ細かい需要予測が可能となる。また、別の分類の仕方を採用することとしてもよい。
【００５９】
上記判別の結果に基づいて、一例として、電気部品とされた部品には発注点として「２０」を、非電気部品とされた部品には発注点として「１２」を設定する。これらの定数は、過去の実績を統計的に解析したうえで在庫推移シミュレーションを実施し、欠品率の目標（たとえば欠品率２％以下など）をクリアする値であって、予め導出され設定されている。以下、これらの定数を「最低保有数」という。
【００６０】
つぎに、在庫計画策定部９は、上記ステップＳ５において在庫基準算出部８が算出した在庫基準にしたがって各月の在庫を設定し、在庫計画ＤＢ１１に保存する（ステップＳ７）。ここで、「在庫計画」とは、在庫基準に基づいて各月の在庫を決定する処理をいう。なお、各月の在庫を設定するにあたって、「部品は前倒しで確保する」，「最低限必要である個数は維持する」といった方針に従う。たとえば、（１）１０月の在庫基準が「０」であった場合、年間需要予測合計または最低保有数のうち、いずれか大きい方をその月の在庫とする。また、（２）１０月以外の月の在庫基準が「０」であった場合、前月の在庫基準をその月の在庫とする。また、（３）月の在庫基準が最低保有数を下回る場合、最低保有数をその月の在庫とする。
【００６１】
たとえば、図１２に示した在庫基準に基づいて在庫計画を行う場合、図１２に示す部品が「非電気部品」と仮定すると、最低保有数は「１２」である。各月の在庫基準をみると、いずれの月の在庫基準も「０」ではない。また、いずれの月の在庫基準も「１２」を下回っていない。したがって、在庫計画策定部９は、図１２に示された値をそのまま各月の計画在庫として設定し、在庫計画ＤＢ１１に保存する。ここで、「計画在庫」とは、各月末において確保することが決定された在庫をいう。
【００６２】
また、図１３−１は、ある電気部品について算出された月別需要予測の例を示す図である。図１３−１のような月別需要予測に基づいて在庫計画を行う場合、最低保有数は「２０」である。また、図１３−２は、図１３−１の月別需要予測と、この月別需要予測から得られる在庫基準と、決定値である計画在庫とを示した図である。
【００６３】
在庫基準を算出すると、たとえば１０月は、１１月の値と１２月の値を合計して「０」である。したがって、方針（１）より、年間需要予測合計を１０月の計画在庫とする。１１月および１２月は、いずれも在庫基準が「０」である。したがって、方針（３）より、最低保有数「２０」を１１月および１２月の計画在庫とする。１月は、２月の値と３月の値を合計して「０」である。したがって、方針（２）より、前月である１２月の在庫基準を計画在庫とする。以下同様にして、３月から６月は在庫基準を在庫とし、７月から９月は、いずれも在庫基準が最低保有数を下回るため、「２０」を計画在庫とする。このようにして、図１３−２の「在庫計画（決定値）」が得られる。
【００６４】
以上のように、本実施の形態では、上記ステップＳ２において需要予測パターンを設定し、上記ステップＳ３において年間需要予測合計を算出して、これらの結果に基づいて月別需要予測を得ることとした。このように、年間需要予測合計と需要予測パターンを独立して扱うので、いずれかのパラメータを操作することにより、月別需要予測数の細かな調整が可能となる。これは、必要なときに必要な分だけを在庫するという、近年のＪＩＴ（Just  In  Time）思想につながる。
【００６５】
たとえば、年度の途中であっても、年間需要予測合計を補正することで、需要予測パターンを保ったまま、月別需要予測の値を変動させることができる。これにより、月別の需要傾向は実態に即しているが、量的な不足が見込まれる場合に、年間需要予測合計を多めに設定し直すことができる。また、需要予測パターンを選び直す、または新たに作成することで、年間需要予測合計を保ったまま、月別の最適な需要予測を行うことが可能になる。たとえば、部品固有の需要が発生した場合に、個別に需要予測パターンを作成し、適用することができる。また、たとえば、月別の予測と実績の乖離が大きい部品がある場合には、新しい需要予測パターンを作成することで、実態に即した予測が可能となる。
【００６６】
以上説明したように、本実施の形態では、実績が少ない新規設定部品を対象に、過去の使用実績から需要予測パターンと年間需要予測合計を別々に求め、これらを用いて需要予測を行うこととした。これにより、過去の実績のみから需要予測が可能である。また、需要予測パターンと年間需要予測合計を別々に算出するため、需要予測を精度よく行うことが可能である。また、需要予測パターンを導出するので、季節変動を考慮することができる。
【００６７】
また、需要予測パターンと年間需要予測合計は、いずれか一方を調整することで需要予測を変更できるため、実態に即した調整を簡易に行うことができる。
【００６８】
また、需要予測とは別に最低保有数を設定し、各月の計画在庫を調整することとしたので、需要予測が外れた場合に備えることができ、欠品リスクを回避することができる。
【００６９】
なお、本実施の形態では、完成品を夏場商品であると想定して、冷凍年度を採用し需要予測を行ったが、他の季節変動特性を想定した年度を採用した場合であっても上記同様の効果を得ることができる。
【産業上の利用可能性】
【００７０】
以上のように、本発明にかかる需要予測方法は、在庫計画の策定する場合に有用であり、特に、新規設定部品のように過去の実績が少ない商品の需要予測に適している。
【図面の簡単な説明】
【００７１】
【図１】在庫計画策定システムの構成例を示す図である。
【図２】部品マスタＤＢのテーブル構造の一例を示す図である。
【図３】実績ＤＢのテーブル構造の一例を示す図である。
【図４】需要予測パターンＤＢのテーブル構造の一例を示す図である。
【図５】需要予測ＤＢのテーブル構造の一例を示す図である。
【図６】在庫計画ＤＢのテーブル構造の一例を示す図である。
【図７】在庫計画策定処理を示すフローチャートである。
【図８】需要予測パターン設定処理の動作を示すフローチャートである。
【図９−１】需要予測パターンの例を示す図である。
【図９−２】前年度の使用実績の例を示す図である。
【図１０】年間需要予測合計算出処理の動作を示すフローチャートである。
【図１１】各月の需要予測数の一例を示す図である。
【図１２】当年度の各月の在庫基準の一例を示す図である。
【図１３−１】月別需要予測の例を示す図である。
【図１３−２】図１３−１の月別需要予測とこの月別需要予測から得られる在庫基準と決定値である計画在庫とを示す図である。
【符号の説明】
【００７２】
１  部品マスタＤＢ
２  実績ＤＢ
３  部品情報・実績情報取得部
４  予測対象部品判定部
５  発注点設定部
６  需要予測パターンＤＢ
７  需要予測部
８  在庫基準算出部
９  在庫計画策定部
１０  需要予測ＤＢ
１１  在庫計画ＤＢ
【図１】
2009230555.tif 000003
【図２】
2009230555.tif 000004
【図３】
2009230555.tif 000005
【図４】
2009230555.tif 000006
【図５】
2009230555.tif 000007
【図６】
2009230555.tif 000008
【図７】
2009230555.tif 000009
【図８】
2009230555.tif 000010
【図９−１】
2009230555.tif 000011
【図９−２】
2009230555.tif 000012
【図１０】
2009230555.tif 000013
【図１１】
2009230555.tif 000014
【図１２】
2009230555.tif 000015
【図１３−１】
2009230555.tif 000016
【図１３−２】
2009230555.tif 000017