"鋼板鋼帯製品に係る需要家の引き取り予定に関する情報を、最新状態に更新しつつ記憶する需要家引き取り予定情報記憶手段と、需要家からの鋼板鋼帯製品の発注および製品仕様に関する情報を記憶する販売オーダ記憶手段と、製造開始から製造完了までのリードタイムの変動の実績と、納入期限日と実納入日の乖離の実績をそれぞれ同種仕様部品納入ルート単位毎に記憶する実績情報記憶手段と、前記実績情報記憶手段に記憶されている実績情報を用いて、同種仕様部品納入ルート毎に目標と実績の乖離を統計的に評価し、当該実績をもとに、学習制御方式により適正在庫日数設定基準を逐次更新する在庫日数設定手段と、前記在庫日数設定手段で更新設定された適正在庫日数設定基準の内容を診断し、目標と実績の乖離が所定の値を超えているものに対してアラーム発信を指示する設定在庫日数診断手段と、前記需要家引き取り予定情報記憶手段に記憶されている引き取り予定およびその引き取り実績に基づいて算出される引き取り規模、および/または、リピート性の有無を元に、製造流通コストが最小となる一回あたりの製造オーダ量を決定する製造オーダ量決定手段と、製造オーダ毎に仕掛在庫,製品在庫と需要家の引き取り予定から欠品発生予測日を算出し、該欠品発生予測日より、前記在庫日数設定手段で更新設定された適正在庫日数設定基準に基づき、納入準備完了基準日,製造完了基準日,各製造プロセス処理基準日,製造開始指示基準日の全てもしくは幾つかの基準日を算出する基準日算出手段と、前記基準日算出手段からの出力情報を入力し、製品の製造仕様,納入期限日,製造完了期限日の少なくとも一つを含む生産管理に関する情報を記憶する製造オーダ記憶手段と、前記製造オーダ記憶手段からの情報を入力し、製造プロセスのロットに合わせて前記製造完了基準日を満足する範囲で製造オーダを集約する製造ロット集約手段と、前記製造ロット集約手段の出力に基づき、当日の製造開始指示期間に適合する前記製造開始指示基準日を持つ製造オーダを抽出し、製造開始を指示する製造開始指示手段とを具備したことを特徴とする鋼板鋼帯製品の販売生産納入システム。請求項1に記載の販売生産納入システムにおいて、さらに加えて、適正在庫割れ,引き取り予定の月別段差,引き取り予定と実績の乖離のいずれかを含む納入に支障をきたす変化を捉え、関係各部署にアラーム発信を行うアラーム発信手段を具備したことを特徴とする鋼板鋼帯製品の販売生産納入システム。請求項1に記載の販売生産納入システムにおいて、さらに加えて、販売オーダおよび製造オーダ,仕掛,製品現品を製品仕様,製造仕様,輸送ルート毎にグルーピングして、前記販売オーダ記憶手段,前記需要家引き取り予定情報記憶手段,前記実績情報記憶手段、および、在庫データベース記憶手段にそれぞれの対応データを出力するグルーピング処理手段を具備したことを特徴とする鋼板鋼帯製品の販売生産納入システム。請求項1に記載の販売生産納入システムにおいて、納入準備完了基準日の許容範囲を設定し、同一輸送ルートを持つ製品を流通拠点へ当該許容範囲内で集約して輸送することにより、納入準備完了期限日との関係で製品輸送ロットを最適化し、一回当たりの輸送の積載率、すなわち製品量÷最大積載量を大きくすることを特徴とする鋼板鋼帯製品の販売生産納入システム。請求項4に記載の販売生産納入システムにおいて、前記製品輸送ロットを最適化するにあたり、オーダ仕様付加に際して顧客受入制約を加味した製品単重許容範囲を設定し、前記製造オーダ量決定手段において、単重達成度評価式を用い、製品単重達成度を許容範囲内で高位に維持するよう制御することを特徴とする鋼板鋼帯製品の販売生産納入システム。請求項4に記載の販売生産納入システムにおいて、前記製品輸送ロットを最適化するにあたり、前記製造ロット集約手段において、稀少輸送ルートの製品を輸送ロット単位毎に納入準備完了基準日に基づき集約して製造開始指示を行うことにより、輸送ロットに合わせた製品荷揃えを保証することを特徴とする鋼板鋼帯製品の販売生産納入システム。鋼板鋼帯製品に係る需要家の引き取り予定に関する情報を、最新状態に更新しつつ記憶する需要家引き取り予定情報記憶ステップと、需要家からの鋼板鋼帯製品の発注および製品仕様に関する情報を記憶する販売オーダ記憶ステップと、製造開始から製造完了までのリードタイムの変動の実績と、納入期限日と実納入日の乖離の実績をそれぞれ同種仕様部品納入ルート単位毎に記憶する実績情報記憶ステップと、前記実績情報記憶ステップで記憶された実績情報を用いて、同種仕様部品納入ルート毎に目標と実績の乖離を統計的に評価し、当該実績をもとに、学習制御方式により適正在庫日数設定基準を逐次更新する在庫日数設定ステップと、前記在庫日数設定ステップで更新設定された適正在庫日数設定基準の内容を診断し、目標と実績の乖離が所定の値を超えているものに対してアラーム発信を指示する設定在庫日数診断ステップと、前記需要家引き取り予定情報記憶ステップで記憶された引き取り予定およびその引き取り実績に基づいて算出される引き取り規模、および/または、リピート性の有無を元に、製造流通コストが最小となる一回あたりの製造オーダ量を決定する製造オーダ量決定ステップと、製造オーダ毎に仕掛在庫,製品在庫と需要家の引き取り予定から欠品発生予測日を算出し、該欠品発生予測日より、前記在庫日数設定ステップで更新設定された適正在庫日数設定基準に基づき、納入準備完了基準日,製造完了基準日,各製造プロセス処理基準日,製造開始指示基準日の全てもしくは幾つかの基準日を算出する基準日算出ステップと、前記基準日算出ステップでの算出情報を入力し、製品の製造仕様,納入期限日,製造完了期限日の少なくとも一つを含む生産管理に関する情報を記憶する製造オーダ記憶ステップと、前記製造オーダ記憶ステップによる記憶情報を読み出し、製造プロセスのロットに合わせて前記製造完了基準日を満足する範囲で製造オーダを集約する製造ロット集約ステップと、前記製造ロット集約ステップによる出力に基づき、当日の製造開始指示期間に適合する前記製造開始指示基準日を持つ製造オーダを抽出し、製造開始を指示する製造開始指示ステップとを具備したことを特徴とする鋼板鋼帯製品の販売生産納入方法。上述したように、本社に同種仕様部品毎の注文を集約し、同種仕様部品毎に適正在庫日数または適正在庫量を定め、顧客の使用予定に照らして旬毎に適正在庫に対する不足量を求め、納期旬と注文量を設定する従来の方法では、以下にa~dとして列挙するような問題があった。a顧客の注文通りの生産を行おうとすると、生産能力上、一時的な過不足が発生する場合がある。そこで、適正製品在庫を保有し、生産の過不足を在庫で吸収して製造ラインの操業平準化を狙うことを一般的に行っている。そのために、本社に一旦注文を集約し、生産能力と注文量との引き当てを行い、製品在庫を勘案して納期旬を決めるという業務ステップを発生させていた。このために、最短で旬単位の注文のプールが必要となり、約10日間のぺーパーリードタイム事務処理待ち期間:すなわち、仮注文投入から生産開始出鋼までに要する時間を要していた。b適正在庫に対する不足量を旬単位に算出し、注文量として設定する方式では、製造ロットと注文量との整合が取れず、余剰品を発生させたり、製造チャンス待ちリードタイムを発生させたりする、という不都合が生じていた。c顧客側の使用予定と実績のばらつきや、製造のばらつきは、市況の変化による出荷性向の強弱、操業品質の安定度や製品検査基準の変化など、数ヶ月単位で変動する要因により、同種使用部品単位毎に変化している。したがって、適正在庫設定に関して、既定の固定値とした場合には、次第に実態と乖離してくるという問題があった。d納期の設定を旬ピッチでまとめて行うことから、顧客使用予定の変動も旬単位の反映となり、顧客の使用予定の変動に伴う製品コイルの確保については、営業商社と工場とで重複して管理しており、効率の悪い業務実態となっていた。よって本発明の主たる目的は上述の点に鑑み、鋼材単位毎に製造ロットに整合したオーダ量と、適正製造開始時期とを設定することにより、顧客の引き取りと連動した、短リードタイム生産かつ低在庫を可能ならしめる、鋼板鋼帯製品の販売生産納入システムおよび販売生産納入方法を提供することにある。本発明の他の目的は、需要家の引き取り予定情報および製品在庫情報を工場の端末装置へ直接入力し、その工場で当該納期を算出し、製品在庫を学習制御方式で適正化するようにした、鋼板鋼帯製品の販売生産納入システムおよび販売生産納入方法を提供することにある。上記の目的を達成するために、請求項1に係る販売生産納入システムは、鋼板鋼帯製品に係る需要家の引き取り予定に関する情報を、最新状態に更新しつつ記憶する需要家引き取り予定情報記憶手段例えば、図2の412に相当すると、需要家からの鋼板鋼帯製品の発注および製品仕様に関する情報を記憶する販売オーダ記憶手段例えば、図2の411に相当すると、製造開始から製造完了までのリードタイムの変動の実績と、納入期限日と実納入日の乖離の実績をそれぞれ同種仕様部品納入ルート単位毎に記憶する実績情報記憶手段例えば、図2の414に相当すると、前記実績情報記憶手段に記憶されている実績情報を用いて、同種仕様部品納入ルート毎に目標と実績の乖離を統計的に評価し、当該実績をもとに、学習制御方式により適正在庫日数設定基準を逐次更新する在庫日数設定手段例えば、図2の423に相当すると、前記在庫日数設定手段で更新設定された適正在庫日数設定基準例えば、図2の428に相当するの内容を診断し、目標と実績の乖離が所定の値を超えているものに対してアラーム発信を指示する設定在庫日数診断手段例えば、図2の425に相当すると、前記需要家引き取り予定情報記憶手段に記憶されている引き取り予定およびその引き取り実績に基づいて算出される引き取り規模、および/または、リピート性の有無を元に、製造流通コストが最小となる一回あたりの製造オーダ量を決定する製造オーダ量決定手段例えば、図2の421に相当すると、製造オーダ毎に仕掛在庫,製品在庫と需要家の引き取り予定から欠品発生予測日を算出し、該欠品発生予測日より、前記在庫日数設定手段で更新設定された適正在庫日数設定基準に基づき、納入準備完了基準日,製造完了基準日,各製造プロセス処理基準日,製造開始指示基準日の全てもしくは幾つかの基準日を算出する基準日算出手段例えば、図2の422に相当すると、前記基準日算出手段からの出力情報を入力し、製品の製造仕様,納入期限日,製造完了期限日の少なくとも一つを含む生産管理に関する情報を記憶する製造オーダ記憶手段例えば、図2の426に相当すると、前記製造オーダ記憶手段からの情報を入力し、製造プロセスのロットに合わせて前記製造完了基準日を満足する範囲で製造オーダを集約する製造ロット集約手段例えば、図2の431に相当すると、前記製造ロット集約手段の出力に基づき、当日の製造開始指示期間に適合する前記製造開始指示基準日を持つ製造オーダを抽出し、製造開始を指示する製造開始指示手段例えば、図2の432,433に相当するとを具備したものである。請求項2に係る本発明は、請求項1に係る販売生産納入システムにおいて、さらに加えて、適正在庫割れ,引き取り予定の月別段差,引き取り予定と実績の乖離のいずれかを含む納入に支障をきたす変化を捉え、関係各部署にアラーム発信を行うアラーム発信手段例えば、図2の440に相当するを具備する。請求項3に係る本発明は、請求項1に係る販売生産納入システムにおいて、さらに加えて、販売オーダおよび製造オーダ,仕掛,製品現品を製品仕様,製造仕様,輸送ルート毎にグルーピングして、前記販売オーダ記憶手段,前記需要家引き取り予定情報記憶手段,前記実績情報記憶手段、および、在庫データベース記憶手段例えば、図2の413に相当するにそれぞれの対応データを出力するグルーピング処理手段例えば、図2の410に相当するを具備する。請求項4に係る本発明は、請求項1に係る販売生産納入システムにおいて、納入準備完了基準日の許容範囲を設定し、同一輸送ルートを持つ製品を流通拠点へ当該許容範囲内で集約して輸送することにより、納入準備完了期限日との関係で製品輸送ロットを最適化し、一回当たりの輸送の積載率、すなわち製品量÷最大積載量を大きくする。請求項5に係る本発明は、請求項4に係る販売生産納入システムにおいて、前記製品輸送ロットを最適化するにあたり、オーダ仕様付加例えば、図1の350に相当するに際して顧客受入制約を加味した製品単重許容範囲を設定し、前記製造オーダ量決定手段例えば、図2の421に相当するにおいて、単重達成度評価式を用い、製品単重達成度を許容範囲内で高位に維持するよう制御する。請求項6に係る本発明は、請求項4に係る販売生産納入システムにおいて、前記製品輸送ロットを最適化するにあたり、前記製造ロット集約手段例えば、図2の431に相当するにおいて、稀少輸送ルートの製品を輸送ロット単位毎に納入準備完了基準日に基づき集約して製造開始指示を行うことにより、輸送ロットに合わせた製品荷揃えを保証する。請求項7に係る販売生産納入方法は、鋼板鋼帯製品に係る需要家の引き取り予定に関する情報を、最新状態に更新しつつ記憶する需要家引き取り予定情報記憶ステップ例えば、図2の412に相当すると、需要家からの鋼板鋼帯製品の発注および製品仕様に関する情報を記憶する販売オーダ記憶ステップ例えば、図2の411に相当すると、製造開始から製造完了までのリードタイムの変動の実績と、納入期限日と実納入日の乖離の実績をそれぞれ同種仕様部品納入ルート単位毎に記憶する実績情報記憶ステップ例えば、図2の414に相当すると、前記実績情報記憶ステップで記憶された実績情報を用いて、同種仕様部品納入ルート毎に目標と実績の乖離を統計的に評価し、当該実績をもとに、学習制御方式により適正在庫日数設定基準を逐次更新する在庫日数設定ステップ例えば、図2の423に相当すると、前記在庫日数設定ステップで更新設定された適正在庫日数設定基準例えば、図2の428に相当するの内容を診断し、目標と実績の乖離が所定の値を超えているものに対してアラーム発信を指示する設定在庫日数診断ステップ例えば、図2の425に相当すると、前記需要家引き取り予定情報記憶ステップで記憶された引き取り予定およびその引き取り実績に基づいて算出される引き取り規模、および/または、リピート性の有無を元に、製造流通コストが最小となる一回あたりの製造オーダ量を決定する製造オーダ量決定ステップ例えば、図2の421に相当すると、製造オーダ毎に仕掛在庫,製品在庫と需要家の引き取り予定から欠品発生予測日を算出し、該欠品発生予測日より、前記在庫日数設定ステップで更新設定された適正在庫日数設定基準に基づき、納入準備完了基準日,製造完了基準日,各製造プロセス処理基準日,製造開始指示基準日の全てもしくは幾つかの基準日を算出する基準日算出ステップ例えば、図2の422に相当すると、前記基準日算出ステップでの算出情報を入力し、製品の製造仕様,納入期限日,製造完了期限日の少なくとも一つを含む生産管理に関する情報を記憶する製造オーダ記憶ステップ例えば、図2の426に相当すると、前記製造オーダ記憶ステップによる記憶情報を読み出し、製造プロセスのロットに合わせて前記製造完了基準日を満足する範囲で製造オーダを集約する製造ロット集約ステップ例えば、図2の431に相当すると、前記製造ロット集約ステップによる出力に基づき、当日の製造開始指示期間に適合する前記製造開始指示基準日を持つ製造オーダを抽出し、製造開始を指示する製造開始指示ステップ例えば、図2の432,433に相当するとを具備したものである。以上説明した通り本発明によれば、鋼材単位毎に製造ロットに整合したオーダ量と、適正製造開始時期とを設定することにより、顧客の引き取りと連動した、短リードタイム生産かつ低在庫を可能にすることができる。さらに、本発明によれば、需要家の引き取り予定情報および製品在庫情報を工場の端末装置へ直接入力し、その工場で当該納期を算出し、製品在庫を学習制御方式で適正化することができる。以下、図面を参照しながら、本発明の実施の形態を詳述する。図1は、本発明を適用した鋼板鋼帯製品の販売生産納入システムと、この販売生産納入システムに関連する顧客および商社との関係を示した全体構成図である。本図において、2は、需要家である顧客の全体を示す。ここで、110は顧客の発注部、120は内示部である。これら発注部110,内示部120は、一般的な発注機能および内示機能を実行するので詳細な説明は省略する。4は商社全体を示し、工場側に対して販売オーダを出力する販売オーダ投入部210と、工場側に対して引取予定情報を出力する引取予定投入部220と、工場側から発せられるアラーム受信部230を有する。なお、工場側から発せられるアラームに関しては、後に詳述する。6は、本実施の形態に係る販売生産納入システム10を有する工場の全体構成を示す。ここで、310は商社からの販売オーダを受け付ける受注承認部、350は販売オーダ情報を販売生産納入システム10に供給するオーダ仕様付加部、360は販売生産納入システム10に在庫情報を供給する在庫情報編集部、370は販売生産納入システム10に生産引取実績情報を供給する生産引取実績収集部である。さらに、販売生産納入システム10には、生産計画部510,操業命令部610,デリバリー管理部710,出荷部810が含まれている。図2は、図1に示した販売生産納入システム10の詳細な内部構成図である。本図において、410はグルーピング処理部であり、図1に関連して既に述べた販売オーダ情報,引取予定情報,在庫情報,生産引取実績情報を入力して、後に詳述図5参照するグルーピング処理を実行する。この、グルーピング処理部410は、図示しない演算処理部および各種メモリを有し、特定のメモリに予め記憶されている処理手順に従って、上記演算処理部が処理動作を実行する。411は、販売オーダデータベース以下、DBと略記記憶部であり、図3のAに例示するような情報を記憶する。412は、引取予定DB記憶部であり、図3のBに例示するような情報を記憶する。413は、在庫DB記憶部であり、図3のCに例示するような情報を記憶する。414は、生産引取実績DB記憶部であり、図4のAに例示するような情報を記憶する。426は、製造オーダDB記憶部であり、図4のBに例示するような情報を記憶する。427は、診断情報DB記憶部であり、図4のCに例示するような情報を記憶する。428は、在庫日数設定基準記憶部であり、後に詳述する在庫日数設定処理部423による処理結果を記憶する。421は製造オーダ量決定処理部、422は基準日算出処理部、423は上記在庫日数設定処理部、424はデリバリー診断処理部、425は在庫日数診断処理部、431は製造ロット集約処理部、432は能力検証処理部、433は製造開始選択処理部、440はアラーム発信処理部であり、いずれの処理部もそれぞれ図示しない演算処理部および各種メモリを有し、特定のメモリに予め記憶されている処理手順に従って、それぞれの演算処理部が処理動作を実行する。なお、上述した各処理部および既述のグルーピング処理部410での処理を、単一の中央演算処理装置により実行させるよう構成することも可能である。次に、図2に示した各処理部の動作を順次説明していく。図5は、グルーピング処理部410の動作を説明するために、グルーピングキーを例示したものである。上記グルーピングキーとは、鋼材の種類のとき→設定値x日とする。在庫日数更新判定減側≦引取ばらつき≦在庫日数更新判定増側のとき→設定値とする。引取ばらつき>在庫日数更新判定増側のとき→設定値-x日とする。2納入準備完了基準日~入庫基準日について:製造ばらつき<在庫日数更新判定減側のとき→設定値y日とする。在庫日数更新判定減側≦製造ばらつき≦在庫日数更新判定増側のとき→設定値とする。製造ばらつき>在庫日数更新判定増側のとき→設定値-y日とする。なお、それぞれのパラメータは、グルーピングキー鋼材コードで一律設定する。このようにして得られた納入納期~出荷命令限界日の在庫日数設定イメージを示したのが、図7である。次に、上記学習制御で用いる引取ばらつき,製造ばらつきの計算方法を説明する。本実施の形態では、入庫引取実績がそれぞれ10件発生するごとに、直近の50件の入庫引取実績を対象に計算する。このとき、引取ばらつきについては、引取ばらつき=納入納期-引取実績の平均納入納期-引取実績の標準偏差とする。但し、遅れは計算の対象外とする。また、製造ばらつきについては、製造ばらつき=納入準備完了基準日-入庫実績の平均納入準備完了基準日-入庫実績の標準偏差とする。但し、先行は計算の対象外とする。次に、再び図2を参照して、生産引取実績DB記憶部414での記憶処理ステップS1と呼ぶ,在庫日数設定処理部423での演算処理ステップS2と呼ぶ,在庫日数設定基準記憶部428での記憶処理ステップS3と呼ぶについて説明する。ステップS1においては、製品入庫および引き取りの都度、生産引取実績DB記憶部414に製造リードタイム変動実績=納入準備完了基準日-入庫実績日引取変動実績納入納期日-引取日値を累積記憶する。ステップS2においては、在庫日数設定処理部423により、実績値が新たに10件発生する都度、新しい順に50件の実績情報をもとに、製造ばらつき引取ばらつきを既述の如く計算する。そして、計算値をそれぞれ大中小に分類する閾値は基準で予め設定しておく。ステップS3においては、製造ばらつき引取ばらつきの上記大中小判定に基づき在庫日数設定基準を補正し、在庫日数設定基準記憶部428に記憶する。すなわち、判定が大のときには在庫日数を一定ピッチで増やし、判定が中のときには従来のままの値とし、判定が小のときには在庫日数を一定ピッチで減らす。図8は、図2に示した製造オーダ量決定処理部421の動作説明図である。本図の上方に示した表の横軸は、グルーピングキー単位にみた引取のリピート性を表している。同表の縦軸は、引き取りの規模を表している。ここでの製造オーダ量決定方針は、次の通りである。1リピート性があり、引取規模が大きい月間引取量が、スラブ設計上限以上場合には、単重達成度最大化を方針とするすなわち、生産の効率性向上を狙う。2リピート性があり、引取規模が中程度月間引取量が、スラブ設計上限未満スラブ設計下限以上の場合には、製品単重最大化を方針とする単位毎に、在庫日数設定処理部423で設定した補正値を検索し、増側に補正しているものを抽出する。在庫日数診断処理部425の出力データとして、診断情報DB記憶部427に在庫日数補正値を書き込む。その結果、補正値の大きい順規模の大きい順に診断情報DB記憶部427を検索することにより、問題の抽出を行うことができる。図15および図16は、デリバリー診断処理部424図2参照における、デリバリー診断の考え方動作を示した説明図である。本実施の形態におけるデリバリー診断に必要な入力データは、製造オーダDB記憶部426から読み込む。そして、グルーピングキー単位に、製品在庫製品在庫仕掛在庫製造オーダ未出荷残総量を算出し、それぞれが、引取予定と対比して適正在庫日数管理範囲内にあるか否かを判定する。その判定結果出力データは、診断情報DB記憶部427に書き込む。ここで、図15は、製品在庫量が不足している場合の診断方法であって、例えば図17のAに示すような診断結果が得られる。また、図16は、製品仕掛在庫が不足または未出荷残が不足している場合の診断方法であって、例えば図17のBに示すような診断結果が得られる。そして、これらの診断結果に基づき、問題の抽出を行うことができる。図18は、図2に示したアラーム発信処理部440の動作説明図である。アラーム発生のための処理に必要な入力データは、診断情報DB記憶部427から読み込む。そして、グルーピングキー単位の適正在庫日数判定の結果、製品在庫が引取予定量の2週分を割り込んでいる場合には、営業商社に対してアラーム情報を発信する。図18に示したケース1において、当初予定に対して引取量がオーバーで推移し、見かけ製品在庫が少なくても、引取量と在庫量の合計が予定の2週先までカバーできている場合は、アラームなしとする。他方、カバーできていない場合、アラーム発信を行う。図18に示したケース2においては、逆に、引取量がショートしている場合、見かけ製品在庫が多くても、引取量と在庫量の合計が予定の2週先までカバーできていない場合には、アラーム発信を行う。他方、カバーできている場合は、アラームなしとする。次に、デリバリー診断と在庫日数診断との関係について述べる。デリバリー診断は、在庫と引取予定を対比して、適正範囲にあるか否かを判定し、デリバリーのトラブル発生を未然に防止するためのものである。これに対して、在庫日数診断は、適正リードタイムでものが作れるように、特にリードタイムの大きいもの、また、ばらつきの大きいものを抽出する。換言すると、製造上の問題顧客の引取ばらつきの問題を明確化させるためのものである。また、デリバリー診断におけるアラームの発生は、日々、引取予定と在庫の対比を行う時点においてなされる。他方、在庫日数診断におけるアラームの発生は、引取実績入庫実績が各グルーピングキー鋼材コード単位毎に数えて例えば10件溜まる都度、在庫日数を設定する時点においてなされる。まとめ上述した本実施の形態では、発明が解決しようとする課題の欄で述べた4つの問題a~dについて、以下の如く、格別なる解決策を提供するものである。aぺーパーリードタイムの短縮について。企業間ネットワークを通じて収集し、毎日最新状態に更新した鋼板鋼帯製品の在庫および需要家の引き取り予定に関する情報を工場へ直結し、製造オーダ抽出を工場で行い、製造オーダ毎に仕掛在庫製品在庫と需要家の引き取り予定から欠品発生予測日を算出し、この欠品発生予測日を起点として、適正在庫日数設定基準に基づき、納入準備完了基準日製造完了基準日各製造プロセス処理基準日製造開始指示基準日を算出して、当日の製造開始指示期間に適合する製造開始指示基準日を持つ製造オーダを抽出し、製造開始を指示することを可能にしたことにより、日々最新の情報を用いて、注文量と生産能力の整合をとりつつ製造開始判断を行うことが可能になるので、本社に約10日分の注文をプールする必要がなくなり、ペーパーリードタイムを短縮することができる。b製造ロットと注文量の整合について。引き取り予定実績から算出する引き取り規模リピート性の有無を基に、製造流通コストが最小となる一回あたりの製造オーダ量決定と、製造プロセスのロットに合わせ製造完了基準日を満足する範囲で製造オーダを集約して製造開始指示を行う製造ロット集約と、納入準備完了基準日の許容範囲を設定し、同一輸送ルートを持つ製品をサービスセンター等流通拠点へ当該許容範囲内で集約して輸送することにより納入準備完了基準日との関係で製品輸送ロットを最適化することとを可能にしたことにより、製造ロットと注文量の整合をとることが可能となるので、余剰の発生や、製造チャンス待ちの発生を低減することができる。c適正在庫日数の設定について。製造開始から製造完了に至るまでのリードタイムの変動の実績、および、納入期限日と実納入日の乖離の実績をそれぞれ同種仕様部品納入ルート単位毎に記憶し、実績情報を用いて、同種仕様部品納入ルート毎に目標と実績の乖離を統計的に評価し、i実績をもとに、学習制御方式により適正在庫日数を日々更新設定する:ii適正在庫日数設定基準の内容を診断し、特に目標と実績の乖離が大きいものについては、アラームを発信する:ことにより、在庫日数設定値と実態の乖離を拡大させることなく、異常なものについて調査改善を促すことにより、在庫日数を良好な状態に保つことができる。d顧客の使用変動予定変動に対する対処、および、営業商社と工場の重複管理について。製造オーダ抽出を工場で行い、適正在庫割れ引き取り予定の月別段差引き取りり予定と実績の乖離など、納入に支障をきたす変化を捉え、関係各部署にアラーム発信を行うことにより、営業商社は、顧客の使用予定の変化を迅速に工場に伝えさえすれば、工場を起点として発信されるデリバリー診断情報を活用できるようになり、製品進捗管理業務の重複を排除することができる。すなわち、工場側のデリバリー診断機能充実による重複業務の排除が可能となる。"