JP2022085264A - 在庫計画システム及び在庫計画方法 - Google Patents

Abstract

【課題】輸送台数上限がある場合にも、納品遅延や欠品を起こさないように、日別の輸送量と入出庫量と在庫量からなる在庫計画を立案する。
【解決手段】在庫計画方法であって、所定の処理を実行する演算装置と、前記演算装置がアクセス可能なメモリとを有し、前記演算装置は、需要予測量と、到着要求日までの日数に応じて変化する需要予測誤差の統計データに基づき輸送量上限を日次単位で決定し、前記の輸送量上限と、輸送台数上限を満たすように輸送量と輸送台数を決定し、前記輸送量から入出庫量と在庫量を計算し、前記の輸送量と輸送台数と入出庫量と在庫量から輸送コストと保管コストと廃棄コストと作業コストとを計算し、前記コストの総和である総コストが最小となる輸送量と輸送台数と入出庫量と在庫量からなる在庫計画を出力する。
【選択図】図１

Description

本発明は、在庫計画システム及び在庫計画方法に関する。

従来の物流業務では、総コストが最小となるよう、日別・（及び）商品別の発注量や輸送量や在庫量からなる在庫計画を立案していた。

本技術分野の背景技術として、以下の先行技術が知られている。特許文献１には、定期定量方式、不定期定量方式、定期不定量方式、不定期不定量方式など様々な手配方式について、その手配方式のパラメータを変化させながら、物品を発注した場合の発注数量を計算し、在庫数量のシミュレーションを行い、在庫管理にかかる総コストを計算し、総コストが最小となるときの手配に関するパラメータの具体的な値を算出する手配方式選定システムが記載されている。

特開２０１７－１９９２８２号公報

近年、物流業界ではドライバ不足のため、輸送能力がひっ迫している。一方、需要量が突発的に変動する商品や、時機を逃すと売れないアパレル品やエアコンなどの季節商品は、短い繁忙期に大量に販売する必要がある。

従って、特許文献１のように、輸送台数上限を考慮せずに在庫計画を立案する場合、台数上限を超過した分は納品遅延や欠品となる問題がある。

そのため、輸送台数上限がある場合にも、納品遅延や欠品を起こさないように、日別の輸送量と入出庫量と在庫量からなる在庫計画を立案することが課題である。

本発明は、所定の処理を実行する演算装置と、前記演算装置がアクセス可能なメモリと、を有する在庫計画システムであって、前記演算装置は、予め設定された物品の需要予測量と、前記物品の到着要求日までの日数に応じて変化する需要予測誤差の統計データを入力として、前記需要予測量と前記統計データに所定の処理を行って前記物品の輸送量上限を決定して出力する。

本発明の一態様によれば、需要予測量と、到着要求日までの日数に応じて変化する需要予測誤差の統計データに基づき輸送量上限を設定することで、需要下振れ時に生じる余剰在庫による保管コスト及び廃棄コストを低減する輸送量を立案できる。また、前記の輸送量上限及び輸送台数上限を満たし、車両単位で加算される輸送コストや保管コストや廃棄コストを含む総コストが最小となる在庫計画を立案することで、サプライチェーン全体のコストが最小となる輸送量を決定することができる。

本明細書において開示される主題の、少なくとも一つの実施の詳細は、添付されている図面と以下の記述の中で述べられる。開示される主題のその他の特徴、態様、効果は、以下の開示、図面、請求項により明らかにされる。

本発明の実施例を示し、在庫計画システムの構成の一例を示すブロック図である。 本発明の実施例を示し、商品情報の一例を示す図である。 本発明の実施例を示し、拠点情報の一例を示す図である。 本発明の実施例を示し、需要予測情報の一例を示す図である。 本発明の実施例を示し、経路情報の一例を示す図である。 本発明の実施例を示し、車型情報の一例を示す図である。 本発明の実施例を示し、輸送制約情報の一例を示す図である。 本発明の実施例を示し、単価情報の一例を示す図である。 本発明の実施例を示し、初期在庫情報の一例を示す図である。 本発明の実施例を示し、欠品率上限情報の一例を示す図である。 本発明の実施例を示し、需要予測誤差情報の一例を示す図である。 本発明の実施例を示し、前倒し輸送日数上限情報の一例を示す図である。 本発明の実施例を示し、輸送量上限情報の一例を示す図である。 本発明の実施例を示し、輸送量情報の一例を示す図である。 本発明の実施例を示し、輸送台数情報の一例を示す図である。 本発明の実施例を示し、入出庫・在庫量情報の一例を示す図である。 本発明の実施例を示し、コスト情報の一例を示す図である。 本発明の実施例を示し、欠品率情報の一例を示す図である。 本発明の実施例を示し、在庫計画システムで行われる在庫計画処理の一例を示すフローチャートである。 本発明の実施例を示し、予測誤差の分散と到着要求日までの日数の一例を示すグラフである。 本発明の実施例を示し、在庫計画システムで行われる評価処理の一例を示すフローチャートである。 本発明の実施例を示し、在庫計画システムの入力・確認画面の一例を示す図である。 本発明の実施例を示し、在庫計画システムの計画立案結果の確認画面の一例を示す図である。

以下、本発明の実施形態を添付図面に基づいて説明する。

図１は、本発明の実施例の在庫計画システムの構成の一例を示すブロック図である。

本発明の実施例の在庫計画システム１は、プロセッサ（ＣＰＵ）１１、通信インターフェース１２、入出力インターフェース１３及びメモリ１４を有する計算機によって構成される。

プロセッサ１１、通信インターフェース（図中通信ＩＦ）１２、入出力インターフェース（図中入出力ＩＦ）１３及びメモリ１４は、バスなどの通信手段によってアクセス可能となるよう互いに接続されている（図示せず）。

プロセッサ１１は、メモリ１４に格納されたプログラムを実行する演算装置である。プロセッサ１１が、各種プログラムを実行することによって、在庫計画システム１の各種機能が実現される。なお、プロセッサ１１がプログラムを実行して行う処理の一部を、他の演算デバイス（例えば、ハードウェアによるＦＰＧＡやＡＳＩＣ）で実行してもよい。

メモリ１４は、不揮発性の記憶素子であるＲＯＭ及び揮発性の記憶デバイスであるＲＡＭを含む。ＲＯＭは、不変のプログラム（例えば、ＢＩＯＳ、ＵＥＦＩ）などを格納する。ＲＡＭは、ＤＲＡＭ（Ｄｙｎａｍｉｃ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）のような高速かつ揮発性の記憶デバイスであり、プロセッサ１１が実行するプログラム及びプログラムの実行時に使用されるデータ（例えば、記憶装置２から読み出したデータ）を一時的に格納する。

例えば、プロセッサ１１は輸送量上限決定プログラムを実行することによって輸送量上限決定部ｆ１として機能する。輸送量上限決定部ｆ１は、需要予測情報をはじめとする各種データに基づいて、輸送量上限を日次単位で決定する。

また、プロセッサ１１は在庫計画立案プログラムを実行することによって在庫計画立案部ｆ２として機能する。在庫計画立案部ｆ２は、輸送量上限情報をはじめとする各種データに基づいて、在庫計画を立案する。

また、プロセッサ１１は総コスト評価プログラムを実行することによって総コスト評価部ｆ３として機能する。総コスト評価部ｆ３は、在庫計画情報をはじめとする各種データに基づいて、在庫計画の総コストを評価する。

また、プロセッサ１１は画面生成プログラムを実行することによって、画面生成部ｆ４として機能する。画面生成部ｆ４は、日次単位で決定した輸送量上限と、在庫計画と、その総コストや欠品率をユーザが視認できるよう、画面に表示するためのデータを生成する。

通信インターフェース１２は、所定のプロトコルに従って、他の装置との通信を制御するネットワークインターフェース装置である。

入出力インターフェース１３には、ディスプレイ装置（図示省略）やプリンタ（図示省略）などの出力装置、及びキーボード（図示省略）、マウス（図示省略）、タッチパネル（図示省略）などの入力装置が接続され、プログラムの実行結果をユーザが視認可能な形式で出力し、ユーザからの入力を受けるインターフェースである。

プロセッサ１１が実行するプログラムは、リムーバブルメディア（ＣＤ－ＲＯＭ、フラッシュメモリなど）又はネットワークを介してサーバに提供され、非一時的記憶媒体である不揮発性のメモリ１４や補助記憶装置に格納される。このため、在庫計画システム１は、ネットワークやリムーバブルメディアからデータを読み込むインターフェースを有するとよい。

在庫計画システム１は、物理的に一つの計算機上で、又は、論理的又は物理的に構成された複数の計算機上で構成される計算機システムであり、複数の物理的計算機資源上に構築された仮想計算機上で稼働するものでもよい。

在庫計画システム１は、記憶装置２と接続されている。記憶装置２は、例えば、磁気記憶装置（ＨＤＤ）、フラッシュメモリ（ＳＳＤ）等の大容量かつ不揮発性の記憶デバイスを有し、プロセッサ１１がプログラムの実行時に使用するデータを格納する。

例えば、記憶装置２は、在庫計画システム１が演算処理に使用するデータである、商品情報ｉ１、拠点情報ｉ２、日別・商品別・経路別の需要予測情報ｉ３、経路情報ｉ４、車型情報ｉ５、日別・経路別・車型別の輸送制約情報ｉ６、商品別・拠点別の単価情報ｉ７、商品別・拠点別の初期在庫情報ｉ８、商品別の欠品率上限情報ｉ９、需要予測誤差情報ｉ１０、商品別・経路別の前倒し輸送日数上限情報ｉ１１を格納する。なお、商品情報ｉ１～前倒し輸送日数上限情報ｉ１１は、予め設定された情報である。

また、記憶装置２は、在庫計画システム１が演算処理の結果として出力する日別・商品別・経路別の輸送量上限情報ｏ１、在庫計画情報ｏ２を格納する。

在庫計画情報ｏ２は、日別・商品別・経路別の輸送量情報ｏ２１、日別・車型別・経路別の輸送台数情報ｏ２２、日別・商品別・拠点別の入出庫・在庫量情報ｏ２３、コスト情報ｏ２４、欠品率情報ｏ２５を含む。なお、これらの情報の詳細については後述する。また、記憶装置２は、プロセッサ１１が実行するプログラムを格納してもよい。

図１に示す構成では、在庫計画システム１とは別に記憶装置２を設けたが、データを格納する不揮発性記憶デバイスである補助記憶装置を在庫計画システム１内に設けてもよい。

在庫計画システム１は、通信インターフェース１２を介して、他のシステム（例えば、客先ＰＯＳシステム３、生産計画システム４、出庫管理システム５、輸送管理システム６）と接続してもよい。

客先ＰＯＳシステムは、販売店における商品の販売を管理するためのシステムであり、販売店が商品を発注するためにも使用される。生産計画システム４は、工場などの各拠点における商品の生産を計画するためのシステムである。出庫管理システム５は、工場や倉庫などの各拠点における商品の出庫を管理するためのシステムである。輸送管理システム６は、輸送業者が輸送手段の運行を管理するためのシステムである。

例えば、在庫計画システム１は、客先ＰＯＳシステム３から送信された商品の需要予測情報や発注情報を取り纏めて、各商品の到着要求日と予測要求量を生成し、輸送量上限を日次単位で決定し、コスト最小の在庫計画を立案して出力する。

出力された在庫計画に基づいて、生産計画システム４が生産計画を立案したり、出庫管理システム５が出庫指示を生成したり、輸送管理システム６が配車指示を生成したりすることができる。

図２は、商品情報ｉ１の一例である。商品情報ｉ１は、少なくとも、「商品名」（ｉ１０１）を定義するデータ項目を有する。また、商品の単位数量あたりの重量である「単位重量」（ｉ１０２）、商品の単位数量あたりの容積である「単位容積」（ｉ１０３）などの、倉庫の保管能力に対する負荷を示す指標値のデータ項目を有してもよい。

本実施例では、以降、単位数量を個としているが、ケースやパレットなどほかの単位でもよい。また，本実施例では容積の単位は立方メートルとしているが、リットルなど他の単位でもよい。また、「保管日数上限」（ｉ１０４）のデータ項目を有してもよい。保管日数上限ｉ１０４が設定されている商品は、入庫後の保管日数が保管日数上限ｉ１０４を過ぎたら、廃棄しなければならない。

図３は、拠点情報ｉ２の一例である。拠点情報ｉ２は、少なくとも、「拠点名」（ｉ２０１）を定義するデータ項目を有する。また、「在庫保管容積上限」（ｉ２０３）、「在庫保管数量の上限」（図示せず）、「在庫保管重量上限」（図示せず）などの、倉庫の保管能力上限を示す指標値のデータ項目を有してもよい。

本実施例では在庫保管容積上限ｉ２０３の単位は立方メートルとしているが、リットルなど他の単位でもよい。また、「入庫量上限（ｉ２０４）」、「出庫量上限」（ｉ２０５）などの、倉庫の作業能力上限を示す指標値のデータ項目を有してもよい。他にも、「冷蔵機能の有無」（図示せず）、「クレーンの有無」（図示せず）などの、商品毎の保管可否を判別するのに用いる情報のデータ項目を有してもよい。

拠点で商品を入出庫可能な日を定義する「拠点稼働日」（図示せず）のデータ項目を有してもよい（図示せず）。拠点の地理的な位置を表す「住所」（ｉ２０２）や、「緯度・経度」（図示せず）のデータ項目を有してもよい。

図４は、到着日別・商品別・経路別の需要予測情報ｉ３の一例である。日別・商品別・経路別の需要予測情報ｉ３は、少なくとも、「予測日」（ｉ３０２）、「到着要求日」（ｉ３０３）、「商品名」（ｉ３０４）、「発拠点名」（ｉ３０５）、「着拠点名」（ｉ３０６）、「予測要求量」（ｉ３０７）のデータ項目を有する。

予測日ｉ３０２は、需要予測データの生成日である。需要予測情報ｉ３は、到着要求日ｉ３０３までに、着拠点ｉ３０６に、指定の商品を、予測要求量ｉ３０７分の納品が必要であることを示す。また、需要予測情報ｉ３は、オーダ毎に設定するオーダＩＤｉ３０１のデータ項目を有してもよい。また、予測要求量ｉ３０７は、需要予測量に対応する。

図５は、経路情報ｉ４の一例である。経路情報ｉ４は、少なくとも、「発拠点名」（ｉ４０１）、「着拠点名」（ｉ４０２）を定義するデータ項目を有する。発拠点名ｉ４０１は、出発地とする拠点の名称である。着拠点名ｉ４０２は、到着地とする拠点の名称である。また、発拠点を出発してから着拠点に到着するまでの輸送に要する時間を定義する「輸送所要時間」（ｉ４０３）の情報を含んでもよい。輸送コストとして輸送量に比例した費用が連続的に加算される場合は、単位量あたりの輸送単価である「輸送単価」（図示せず、単位は＄／ｍ３、＄／ｋｇ、＄／ＣＳ（ケース数）など）を定義してもよい。

図６は、車型情報ｉ５の例であり、「車型名」（ｉ５０１）、「積載量上限」（ｉ５０２、ｉ５０３）のデータ項目を含む。積載量上限ｉ５０２、ｉ５０３は、１台あたりの積載量の上限であり、図示した重量上限や容積上限だけでなく、数量上限（パレット数など）のデータ項目を追加したり、これらで置換してもよい。

図７は、日別・経路別・車型別の輸送制約情報ｉ６の一例である。日別・経路別・車型別の輸送制約情報ｉ６は、少なくとも、「出発日」（ｉ６０１）、「発拠点名」（ｉ６０２）、「着拠点名」（ｉ６０３）のデータ項目を有する。「車型名」（ｉ６０４）のデータ項目を用意して、日別・経路別・車型別にデータを定義できるようにしてもよい。

「輸送台数上限」（ｉ６０５）のデータ列を定義して、図７のように出発日あたりの最大台数を設定してもよい。輸送コストとして輸送台数に比例した費用が車両単位で加算される場合は、「輸送単価」（ｉ６０６）のデータ列を定義して、図７のように１台あたりの単価を設定することもできる。なお、輸送台数上限ｉ６０５は、輸送能力上限として扱うことができる。

図８は、商品別・拠点別の単価情報ｉ７の一例である。商品別・拠点別の単価情報ｉ７は、少なくとも、「拠点名」（ｉ７０２）のデータ項目を有する。「商品名」（ｉ７０２）のデータ項目を有して、拠点と商品の組合せ毎に設定してもよい。

「保管単価」（ｉ７０３）は商品をその拠点に保管する際にかかる単価である。「入出庫作業単価」（ｉ７０４）は、その拠点で商品を入出庫するときにかかる作業単価である。入庫作業単価と、出庫作業単価それぞれ別々に定義してもよい。

「廃棄単価」（ｉ７０５）は、商品のその拠点における保管日数が、保管日数上限ｉ１０４を超えて廃棄するときにかかる単価である。通貨単位は＄の他、円などでもよい。量の単位はＣＳの他に、個、ロット、パレット、ｍ３、ｋｇなどでもよい。

また、「設備名」（図示せず）と「ＣＳあたり作業負荷」（図示せず）のデータ項目を有して、その設備を使って作業する場合のＣＳあたりの作業負荷を定義し、別途、設備毎に、１日あたりの作業負荷上限などを定義することもできる。

図９は、商品別・拠点別の初期在庫情報ｉ８の一例である。初期在庫情報ｉ８は、少なくとも、「商品名」（ｉ８０１）と，「拠点名」（ｉ８０２）と、「保管開始日」（ｉ８０３）と、「初期在庫量」（ｉ８０４）のデータ項目を有する。

初期在庫情報ｉ８は、商品と拠点の組合せ毎の初期在庫量を設定できる。

図１０は、商品別の欠品率上限情報ｉ９の一例である。欠品率上限情報ｉ９は、少なくとも、「商品名」（ｉ９０１）と、「欠品率上限」（ｉ９０２）のデータ項目を有する。

欠品率上限情報ｉ９は、商品毎の欠品率上限を設定できる。欠品率上限情報ｉ９は、「着拠点名」（図示せず）のデータ項目を追加して、商品と着拠点名の組合せ毎に設定してもよい。

図１１は、需要予測誤差情報ｉ１０の一例である。需要予測誤差情報ｉ１０は、「商品名」（ｉ１００１）、「着拠点名」（ｉ１００２）、「到着要求日までの日数」（ｉ１００３）の組合せ毎に、「予測誤差の分散」（ｉ１００４）などの予測誤差の統計値を設定できる。

周知又は公知の例では、到着要求日までの日数が短くなるほど、受注が確定する。そのため、例えば、到着要求日までの日数ｉ１００３が短くなるほど予測誤差の分散が小さくなるように設定すればよい。

また、常に一定の需要が見込まれる定番商品に比べ、季節商品や需要に突発変動のある商品は、予測誤差の分散ｉ１００４が大きくなるよう設定できる。また、着拠点名ｉ１００２毎に、その着拠点からのオーダの特性に応じて、予測誤差の分散ｉ１００４を設定できる。なお、予測誤差の分散ｉ１００４は需要予測誤差の統計データとして扱うことができる。

「商品名」（ｉ１００１）、「着拠点名」（ｉ１００２）の代わりに「オーダＩＤ」（図示せず）のデータ項目を追加して、個々のオーダＩＤ毎に、到着要求日までの日数ｉ１００３の組合せ毎の予測誤差の分散を設定してもよい。また、予測誤差が正規分布に従わない場合は、予測の下振れ時の分散と、予測の上振れ時の分散のそれぞれを設定してもよい（図示せず）。

図１２は、商品別・経路別の前倒し輸送日数上限情報ｉ１１の一例である。前倒し輸送日数上限情報ｉ１１は、「商品名」（ｉ１１０１）、「発拠点名」（ｉ１１０２）、「着拠点名」（ｉ１１０３）、「前倒し輸送日数上限」（ｉ１１０４）のデータ項目を有する。

前倒し輸送日数上限情報ｉ１１は、商品名と、発拠点名と着拠点名の組合せからなる経路との組合せについて、到着要求日より前倒しして輸送する場合の、到着要求日と前倒し輸送による到着日との差の日数の上限である、前倒し輸送日数上限ｉ１１０４を設定できる。

図１３は、在庫計画システム１が出力する、日別・商品別・経路別の輸送量上限情報ｏ１の一例である。輸送量上限情報ｏ１は、「出発日」（ｏ１０１）、「商品名」（ｏ１０２）、「発拠点名」（ｏ１０３）、「着拠点名」（ｏ１０４）、「輸送量上限」（ｏ１０５）のデータ項目を有する。

輸送量上限情報ｏ１は、出発日と商品名と、発拠点名と着拠点名の組合せからなる経路の組合せについて、在庫計画システム１が決定した輸送量上限を格納する。

図１４から図１８はそれぞれ、在庫計画システム１が出力する在庫計画情報ｏ２を構成する、日別・商品別・経路別の輸送量情報ｏ２１、日別・経路別の輸送台数情報ｏ２２、日別・商品別・拠点別の入出庫・在庫量情報ｏ２３、コスト情報ｏ２４、欠品率情報ｏ２５の一例である。

図１４は、日別・商品別・経路別の輸送量情報ｏ２１の一例である。輸送量情報ｏ２１は、「出発日」（ｏ２１０１）、「商品名」（ｏ２１０２）、「発拠点名」（ｏ２１０３）、「着拠点名」（ｏ２１０４）、「車型名」（ｏ２１０５）、「輸送量」（ｏ２１０６）のデータ項目を有する。

輸送量情報ｏ２１は、出発日ｏ２１０１と商品名ｏ２１０２と車型名ｏ２１０５と、発拠点名ｏ２１０３と着拠点名ｏ２１０４の組合せからなる経路の組合せについて、在庫計画システム１が在庫計画として立案した輸送量ｏ２１０６を格納する。

図１５は、日別・車型別・経路別の輸送台数情報ｏ２２の一例である。輸送台数情報ｏ２２は、「出発日」（ｏ２２０１）、「車型名」（ｏ２２０２）、「発拠点名」（ｏ２２０３）、「着拠点名」（ｏ２２０４）、「輸送台数」（ｏ２２０５）のデータ項目を有する。

輸送台数情報ｏ２２は、出発日ｏ２２０１と、車型名ｏ２２０２と、発拠点名ｏ２２０３と着拠点名ｏ２２０４の組合せからなる経路の組合せについて、在庫計画システム１が在庫計画として立案した輸送台数ｏ２２０５を格納する。

図１６は、日別・商品別・拠点別の入出庫・在庫量情報ｏ２３の一例である。入出庫・在庫量情報ｏ２３は、「日付」（ｏ２３０１）、「商品名」（ｏ２３０２）、「拠点名」（ｏ２３０３）、「入庫量」（ｏ２３０４）、「出庫量」（ｏ２３０５）、「廃棄量」（ｏ２３０６）、「出庫要求量」（ｏ２３０７）、「欠品量」（ｏ２３０８）、「在庫量」（ｏ２３０９）のデータ項目を有する。

入出庫・在庫量情報ｏ２３は、日付ｏ２３０１と商品名ｏ２３０２と拠点名ｏ２３０３の組合せについて、在庫計画システム１が在庫計画として立案した入庫量ｏ２３０４と出庫量ｏ２３０５と廃棄量ｏ２３０６と出庫要求量ｏ２３０７と欠品量ｏ２３０８と在庫量ｏ２３０９を格納する。なお、入庫量ｏ２３０４と出庫量ｏ２３０５の組合せは、入出庫量として扱うことができる。

図１７は、コスト情報ｏ２４の一例である。コスト情報ｏ２４は、「日付」（ｏ２４０１）、「輸送コスト」（ｏ２４０２）、「保管コスト」（ｏ２４０３）、「廃棄コスト」（ｏ２４０４）、「入庫作業コスト」（ｏ２４０５）、「出庫作業コスト」（ｏ２４０６）、「総コスト」（ｏ２４０７）のデータ項目を有する。

コスト情報ｏ２４は、在庫計画システム１が立案した在庫計画について計算した、日付ｏ２４０１毎の輸送・保管・廃棄・入庫作業・出庫作業それぞれのコストと、それらの総和である総コストｏ２４０７を格納する。他にも、拠点や設備の固定費、生産コスト、調達コストなどのデータ項目を定義してもよい（いずれも図示せず）。

図１８は、欠品率情報ｏ２５の一例である。欠品率情報ｏ２５は、「商品名」（ｏ２５０１）、「要求量合計」（ｏ２５０２）、「欠品量合計」（ｏ２５０３）、「欠品率」（ｏ２５０４）のデータ項目を有する。

欠品率情報ｏ２５は、在庫計画システム１が立案した在庫計画について計算した、商品別の要求量合計ｏ２５０２と欠品量合計ｏ２５０３と欠品率ｏ２５０４を格納する。「発拠点名」（図示せず）や「着拠点名」（図示せず）のデータ項目を追加して、それぞれの組合せについて欠品率などの情報を格納してもよい。

図１９は、在庫計画システム１による、在庫計画処理のフローチャートＳ１である。この処理は、在庫計画システム１の利用者（又は管理者）の指令を受信した場合や，週次の計算日時など計算開始条件を満たした場合に開始される。以下の説明では、各機能部を処理の主体として説明するが、プロセッサ１１や在庫計画システム１を処理の主体として読み替えることができる。

まず、在庫計画システム１は、記憶装置２から入力データとして商品情報ｉ１～前倒し輸送日数上限情報ｉ１１を取り込む（Ｓ１０）。

次に、輸送量上限決定部ｆ１は、日別・商品別・経路別の需要予測情報ｉ３における予測要求量ｉ３０７と、需要予測誤差情報ｉ１０における到着要求日までの日数ｉ１００３別の予測誤差の分散ｉ１００４のデータを用いて、日別・商品別・経路別の輸送量上限ｏ１０５を決定し、日別・商品別・経路別の輸送量上限情報ｏ１に格納する（Ｓ１１）。

次に、在庫計画立案部ｆ２は、ステップＳ１１で決定した輸送量上限ｏ１０５と、日別・経路別・車型別の輸送制約情報ｉ６における日別・経路別・車型別の輸送台数上限ｉ６０５を満たすように、日別・商品別・経路別の輸送量情報ｏ２１と、日別・車型別・経路別の輸送台数情報ｏ２２と、日別・商品別・拠点別の入出庫・在庫量情報ｏ２３からなる在庫計画を立案する（Ｓ１２）。

次に、総コスト評価部ｆ３は、ステップＳ１２で立案した在庫計画を実行した場合の、輸送・保管・廃棄・入庫作業・出庫作業のコストを含む総コストｏ２４０７と、欠品率ｏ２５０４を、需要予測誤差を考慮して評価し、コスト情報ｏ２４と欠品率情報ｏ２５に格納する（Ｓ１３）。

次に、総コスト評価部ｆ３は、ステップＳ１３の欠品率ｏ２５０４は商品別の欠品率上限情報ｉ９で設定した欠品率上限ｉ９０２を満たし、かつ、それまでに保存した暫定解がある場合はその暫定解の在庫計画の総コストよりステップＳ１３で評価した総コストｏ２４０７が安いかどうかを判定する（Ｓ１４）。

総コスト評価部ｆ３は、ステップＳ１３の総コストの方が安い場合は、ステップＳ１２で立案した在庫計画と、ステップＳ１３で評価した総コストｏ２４０７と欠品率ｏ２５０４を、暫定解として保存する（Ｓ１５）。

次に、総コスト評価部ｆ３は、所定の終了条件（後述）を満たすかどうかを判定する（Ｓ１６）。所定の終了条件を満たす場合は、総コスト評価部ｆ３は暫定解をコスト最小の在庫計画として保存し、出力する（Ｓ１７）。

所定の終了条件を満たさない場合、総コスト評価部ｆ３は、終了条件を満たすまで、上記ステップＳ１２からステップＳ１６の処理を繰り返す。

ステップＳ１０の詳細を説明する。取り込んだ入力データから、画面生成部ｆ４が表示データを生成し、入出力インターフェース１３から出力してディスプレイ装置などに表示してもよい。

例えば、図２２に示すｄ１は、在庫計画立案用データの入力・確認画面の例である。在庫計画立案用データの入力・確認画面ｄ１には、日別・経路別・車型別の輸送制約情報（ｄ１１）や、需要予測誤差情報（ｄ１２）など、各入力データを表示できる。

また、在庫計画立案用データの入力・確認画面ｄ１では、入力データの編集ボタン（ｄ１３）を押すと、入力データをユーザが直接編集・更新できるようにしてもよい。また、計画立案の実行ボタン（ｄ１４）を押すと、図１９に示したステップＳ１１以降の処理が始まるようにしてもよい。

ステップＳ１１の詳細を説明する。ステップＳ１１では、輸送量上限決定部ｆ１が、日別・商品別・経路別の需要予測情報ｉ３における予測要求量ｉ３０７と、需要予測誤差情報ｉ１０における到着要求日までの日数ｉ１００３別の予測誤差の分散ｉ１００４のデータを用いて、日別・商品別・経路別の輸送量上限ｏ１０５を決定する。

なお、輸送量上限ｏ１０５の決定には、商品別・経路別の前倒し輸送日数上限情報ｉ１１における前倒し輸送日数上限のデータも用いてよい。例えば、拠点ｗから拠点ｆに発注する商品ｉについての、発拠点をｆ、着拠点をｗとする経路（ｆ、ｗ）の出発日ｔ、商品ｉの輸送量上限ｔｒａｎｓ_ｕｂ（ｔ、ｉ、ｆ、ｗ）は、例えば以下のように決定できる。

・集合：
・計画対象の日付：０、１、…、Ｔ
・商品の集合：Ｉ
・商品ｉ、着拠点ｗ、要求日τのオーダの集合：Ｏ（ｉ、ｗ、τ）

・定数：以下、ｏ∈Ｏ、ｔ∈Ｔ
・調達ＬＴ（リードタイム）：ＰｒｏｃＬＴ
・商品ｉ、経路（ｆ、ｗ）の前倒し輸送日数上限：ＭｏｖｅＵｐＤａｙＣｎｔＵＢ
・商品ｉ、着拠点ｗ、到着要求日までの日数ρの需要予測誤差の分散：σ（ｉ、ｗ、ρ）
・オーダｏの予測要求量：ＯｒｄｅｒＱｔｙ（ｏ）
・オーダｏの要求日：ＡｒｒｉｖａｌＤａｙ（ｏ）
・オーダｏの予測要求量のうち、出発日ｔに出発可能な量：ＯｒｄｅｒＱｔｙ（ｏ、ｔ）は、以下のように表すことができる。

ここで、輸送量上限決定における分散の重み付け係数：ｋ
とすると、
・商品ｉ、出発日ｔ、経路（ｆ、ｗ）の輸送量上限の決定式：ｔｒａｎｓ_ｕｂ（ｔ、ｉ、ｆ、ｗ）は、以下のように表すことができる。

上記（２）式は、出発日別の輸送量上限を、その出発日に輸送可能な対象商品・経路のオーダ全てについて、オーダの予測要求量ｉ３０７から、出発日からオーダの到着要求日までの日数に応じた需要予測の分散を係数で重み付けして減算した値の総和として算出するものである。

ここで、需要予測の分散σ（ｉ、ｗ、ρ）は、前述の図１１の例のように、商品名・着拠点・到着要求日までの日数ｉ１００３毎に設定してもよいし、図２０のグラフのように、到着要求日までの日数が長いときは分散が大きく、短くなるほど分散が小さくなる関数を用いてもよい。到着要求日までの日数が短くなるにつれて、分散が減少する傾きに応じて、図中（ａ）、（ｂ）、（ｃ）のような関数を使い分けてもよい。

次に、ステップＳ１２の詳細を説明する。ステップＳ１２では、ステップＳ１１で決定した輸送量上限ｏ１０５と、日別・経路別・車型別の輸送制約情報ｉ６における日別・経路別・車型別の輸送台数上限ｉ１０５を満たすように、日別・商品別・経路別の輸送量情報ｏ２１と、日別・車型別・経路別の輸送台数情報ｏ２２と、日別・商品別・拠点別の入出庫・在庫量情報ｏ２３からなる在庫計画を立案する。

在庫計画の立案方法としては、例えば、輸送量・輸送台数・入出庫量・在庫量・廃棄量・欠品量の取り得る全通りの組合せを自動生成することで、全通りの在庫計画を生成してもよい。そして、生成した全通りの在庫計画から、各在庫計画についてステップＳ１２からステップＳ１６の処理を繰り返すことで全通りの組合せを探索し、欠品率上限ｉ９０２を満たして総コストｏ２４０７が最小となる在庫計画を決定してもよい。

他の在庫計画の立案方法としては、全通りで要求到着日が最も遅いオーダから順に、そのオーダの要求量を満たすよう、輸送量上限ｏ１０５及び輸送台数上限ｉ６０５まで余裕がある能力枠に輸送を割付けていき、能力枠を超える分は前倒しして割付けることで、日別・商品別・経路別の輸送量ｏ２１０６を決定してもよい。

出発日ｔ、経路ｐ、車型ｖ、商品ｉについて、輸送量ｔｒａｎｓ（ｔ、ｐ、ｖ、ｉ）に基づき、輸送台数ｖｃｎｔ（ｔ、ｐ、ｖ）は次式で計算できる。

定数は、
・商品ｉの単位容積：ＩｔｅｍＵｎｉｔＶｏｌ（ｉ）
・車型ｖの積載容積上限：ＶｅｈｉｃｌｅＶｏｌＵＢ（ｉ）
とし、輸送台数ｖｃｎｔ（ｔ、ｐ、ｖ）の計算式は、次のように表すことができる。

上記（３）式は積載量上限ｉ５０３として容積のみ考慮したが、例えば重量も併せて考慮する場合は、積載容積上限について算出した輸送台数と、積載重量上限について算出した輸送台数の、いずれか多い方を用いればよい。

また、上記の輸送量に基づき、日別・拠点別・商品別の入庫量ｏ２３０４は、上流からの全経路の輸送量を、同じ到着日・同じ商品について合算した値として算出される。

日別・拠点別・商品別の入庫量ｏ２３０４は、上流からの全経路の輸送量を、同じ到着日・同じ商品について合算した値として算出される。

日別・拠点別・商品別の廃棄量は、その日に、保管開始日からの保管日数が保管日数上限を超える在庫量を、拠点別・商品別に合算した値として算出される。

日付ｔ、拠点ｗ、商品ｉについて、日別・拠点別・商品別の在庫量ｓｔｏｃｋ（ｔ、ｗ、ｉ）は、上記の方法で計算した入庫量ｉｎ（ｔ、ｗ、ｉ）と、出庫量ｏｕｔ（ｔ、ｗ、ｉ）、廃棄量ｄｉｓｐｏｓｅ（ｔ、ｗ、ｉ）を用いて、次式で算出される。

定数は、
・初期在庫量：ＩｎｉｔＳｔｏｃｋ（ｗ、ｉ）
とすると、在庫量ｓｔｏｃｋ（ｔ、ｗ、ｉ）は、次式で表すことができる。

拠点情報ｉ２で在庫保管容積上限ｉ２０３、入庫量上限ｉ２０４、出庫量上限ｉ２０５を定義する場合は、上限を超える分は、入庫量や出庫量を上限以下になるよう修正し、その分を欠品とすればよい。

日別・拠点別・商品別の欠品量ｓｈｏｒｔａｇｅ（ｔ、ｗ、ｉ）は、拠点ｗの下流の経路の集合Ｐについて、下流からの要求量ｒｅｑｕｅｓｔＱｔｙ（ｔ、ｐ、ｉ）（ｐ∈Ｐ）を用いて、次式で算出される。

下流から拠点ｗへの出庫要求量ｒｅｑｕｅｓｔＱｔｙ（ｔ、ｗ、ｉ）の計算式は以下のように表される。

欠品量ｓｈｏｒｔａｇｅ（ｔ、ｗ、ｉ）の計算式は以下のように表される。

次に、ステップＳ１３の詳細を説明する。ステップＳ１３では、ステップＳ１２で立案した在庫計画を実行した場合の、輸送・保管・廃棄・入庫作業・出庫作業のコストを含む総コストｏ２４０７と、欠品率ｏ２５０４を、需要予測誤差を考慮して評価する。ステップＳ１３で行われる評価処理の一例のフローチャートＳ２を図２１に示す。

総コスト評価部ｆ３は、まず、ステップＳ２１で、日別・商品別・経路別の需要予測情報ｉ３における予測要求量ｉ３０７と、需要予測誤差情報ｉ１０における予測誤差の分散ｉ１００４に基づき、実需要として想定される日別・商品別・経路別の想定要求量を生成する。想定要求量は、予測要求量ｉ３０７に、予測誤差の分散ｉ１００４に基づき生成したランダムノイズなどを加算することで生成できる。

次に、ステップＳ２２で総コスト評価部ｆ３は、ステップＳ１２において、需要予測に基づき立案した在庫計画を実行した場合に、実需要がステップＳ２１で生成した想定要求量であり需要の予実差が発生したときの、輸送量・輸送台数・入出庫量・在庫量・廃棄量・欠品量・出庫要求量を計画期間の初日から１日ずつ、最終日に達するまでシミュレーションする。

例えば、ある日に需要が下振れした場合は、需要に備えた在庫の一部が余剰となり、次の日にローリングする。ある日に需要が上振れし、在庫を上回る需要となった場合は、欠品量が生じ、在庫量がゼロになり、次の日にローリングする。これを最終日まで繰り返すことで、需要予測の誤差を考慮した各物量の推移のシミュレーションができる。

総コスト評価部ｆ３は、最後に、ステップＳ２３で、シミュレーションの結果得られた輸送量・輸送台数・入出庫量・在庫量・廃棄量・欠品量・出庫要求量に基づき、次式で、総コストと欠品率を評価する。

定数は、輸送単価ＴｒａｎｓＵｎｉｔＣｏｓｔ（ｔ、ｐ、ｖ）、保管単価ＳｔｏｃｋＵｎｉｔＣｏｓｔ（ｗ、ｉ）、廃棄単価ＤｉｓｐｏｓａｌＵｎｉｔＣｏｓｔ（ｗ、ｉ）、入庫作業単価ＩｎｐｕｔＵｎｉｔＣｏｓｔ（ｗ、ｉ）、出庫作業単価ＯｕｔｐｕｔＵｎｉｔＣｏｓｔ（ｗ、ｉ）、とする。

変数は、総コストｔｏｔＣｏｓｔ、輸送コストｔｒａｎｓＣｏｓｔ、保管コストｓｔｏｃｋＣｏｓｔ、廃棄コストｄｉｓｐｏｓａｌＣｏｓｔ、入庫作業コストｉｎｐｕｔＣｏｓｔ、出庫作業コストｏｕｔｐｕｔＣｏｓｔ、欠品率ｓｈｏｒｔａｇｅＲａｔｅ、とする。

コストの計算式は、次のように表すことができる。

欠品率の計算式は、次のように表すことができる。

上記の例では輸送コストｔｒａｎｓＣｏｓｔ（ｏ２４０２）は車両単位で加算されるとしたが、輸送量に比例して連続して加算される変動コストの項を追加してもよい。

次に、ステップＳ１４とステップＳ１５の詳細を説明する。図１９の例では、欠品率上限ｉ９０２を満たし、かつ、総コストｏ２４０７が暫定解より安い場合のみ暫定解として保存しているが、欠品率上限ｉ９０２を満たさない場合でも欠品率上限ｉ９０２の条件緩和案として保存したり、総コストｏ２４０７が上回る場合でも、次点の計画案などとして、全て保存してもよい。

ステップＳ１６の詳細を説明する。図１９の処理の終了条件として、ステップＳ１２からステップＳ１６の処理の繰り返し回数の上限や、総コストｏ２４０７の下限値や、総コストｏ２４０７の改善率の下限値などを設定しておき、その上限や下限に到達した場合は、終了条件を満たしたと判定してステップＳ１７に進む。

終了条件を満たさない場合は、ステップＳ１２からステップＳ１６の処理を繰り返す。その場合、ステップＳ１２では、例えば、全通り探索の場合は、未探索の輸送量・輸送台数・入出庫量・在庫量・廃棄量・欠品量の組合せの在庫計画を生成すればよい。もしくは、暫定解の在庫計画のうち、一部の物量を増減して新しい在庫計画を生成してもよい。

ステップＳ１７の詳細を説明する。総コスト評価部ｆ３は暫定解をコスト最小の在庫計画として保存し、画面生成部ｆ４は表示データを生成する。生成されたデータは、入出力インターフェース１３から出力されディスプレイ装置などに表示される。

図２３は計画立案結果の確認画面ｄ２の表示例である。確認画面ｄ２には、日別・商品別・経路別の輸送量上限の立案結果（ｄ２１）や、在庫計画の立案結果（ｄ２２）を表示してもよい。

また、前述のように、コスト最小な計画案以外も保存しておいた場合は、図中下部の他の計画案の表示ボタン（ｄ２３）を押下すると、コスト最小の計画以外の案も表示されて、ユーザがコスト最小の在庫計画案とそれ以外の案を比較して、最も好ましい案を選択できるようにしてもよい。採用ボタン（ｄ２４）を押すと、表示されている在庫計画が採用されて、実際の運用に用いられるようにしてもよい。

在庫計画の立案結果ｄ２２の表示として、各日付に対する輸送台数・要求量・在庫量を示した時系列グラフを表示してもよい（ｄ２２１）。輸送台数のグラフには、上限と、立案した輸送台数の計画値を経路別・車型別に表示してもよい。要求量のグラフには、日別・商品別・経路別の需要予測情報ｉ３で設定した予測日別の予測要求量ｉ３０７と、図２１のステップＳ２１で生成されて、需要予測誤差を考慮したシミュレーションに用いた日別・送品別・経路別の想定要求量を表示してもよい。在庫量のグラフには、商品別の在庫量を表示してもよい。

また、時系列グラフｄ２２１は、輸送量上限なしで立案した在庫計画（ｄ２２１１）と、輸送量上限ありで算出したコスト最小の在庫計画（ｄ２２１２）を比較表示してもよい。図２３の例では、５、６月時点での予測要求量はＡ～Ｃの各商品とも３０個であるのに対し、実際の要求量として想定した想定要求量は各商品とも２２個である。

これに対し、輸送量上限なし（ｄ２２１１）の計画では、輸送台数上限を満たすために、５、６月中にＡ、Ｂを予測要求量の３０個ずつ前倒し輸送してしまったため、７月に需要が各２２個に下振れして、Ａ、Ｂは各８個の余剰在庫が生じている。

一方、ステップＳ１１で決定した輸送量上限を用いた輸送量上限あり（ｄ２２１２）のコスト最小の在庫計画では、５、６月の各月とも、Ａ～Ｃの各商品を１０個ずつ前倒し輸送し、７月に各商品の要求量が各２２個に確定した後はＡ～Ｃの各商品を２個ずつ輸送することで、Ａ～Ｃの余剰在庫はゼロに低減できている。また、需要の下振れにあわせて、７月の車両台数も低減できている。

在庫計画の立案結果ｄ２２の表示として、立案結果の総コストを、コスト費目毎の積み上げグラフで表示してもよい（ｄ２２２）。また、立案結果の欠品率を、欠品率上限とともにグラフで表示してもよい（ｄ２２３）。コストｄ２２２と欠品率ｄ２２３のいずれも、図２３の例のように、輸送量上限なしで立案した結果と、輸送量上限を決定して立案したコスト最小の在庫計画の両方を比較表示してもよい。

以上の例では、全組合せを生成したり、暫定解の一部の物量を増減して新しい在庫計画を生成することで、総コストｏ２４０７が最小の案を探索する方法を示したが、本発明はこのような方法に限定されるものではない。例えば、混合整数計画法をはじめとする数理最適化手法により、総コストが最小となるよう、前述の入力した条件下で、在庫計画を立案してもよい。

また、以上では、総コストｏ２４０７が最小の在庫計画を立案する方法について説明したが、例えば、日別・商品別・経路別の需要予測情報ｉ３に基づき、入力された到着要求日ｉ３０３までに要求量を納品できるように、要求日が早い順に商品を出庫して輸送する在庫計画を生成してもよい。

＜結び＞
以上のように、本実施例の在庫計画システム１は、需要予測量（予測要求量ｉ３０７）と、到着要求日までの日数ｉ１００３に応じて変化する需要予測誤差の統計データ（予測誤差の分散ｉ１００４）に基づき輸送量上限ｏ１０５を設定することで、需要の下振れ時に生じる余剰在庫による保管コストや廃棄コストを低減する輸送量を立案できる。また、前記の輸送量上限及び輸送台数上限を満たし、車両単位で加算される輸送コストや保管コストや廃棄コストを含む総コストが最小となる在庫計画を立案することで、サプライチェーン全体のコストが最小となる輸送量を決定することができる。

本実施例の在庫計画システム１は、上記課題に鑑みてなされたものであり、輸送台数上限を考慮して繁忙期より前倒しした分割輸送を計画する。その際、実需要が予測に対して下振れした際の余剰在庫を低減するように、到着要求日までの日数が長く需要予測の精度が低い時期は、前倒し輸送量を最小限とするよう輸送量を決定する。

上記は以下の手順で実現する。まず、日別・商品別の需要予測量と、到着要求日までの日数に応じて変化する需要予測の精度に基づき、日別・商品別の輸送量上限を設定する。次に、決定した日別・商品別の輸送量上限と、日別の輸送台数上限を考慮して、日別・商品別の輸送量や入出庫量や在庫量からなる在庫計画を立案する。その計画の実行にかかる輸送・保管・廃棄・作業などのコストの総和である総コストを計算し、総コストが最小となる在庫計画を立案する。

本実施例において開示される発明の代表的な一例を示せば以下の通りである。すなわち、在庫計画システムであって、所定の処理を実行する演算装置と、前記演算装置がアクセス可能なメモリとを有し、前記演算装置は、需要予測量と、到着要求日までの日数に応じて変化する需要予測誤差の分散など予測誤差の統計データに基づき輸送量上限を決定し、前記の輸送量上限と、輸送台数上限を満たすように輸送量と輸送台数を決定し、前記輸送量から入出庫量と在庫量を計算し、前記の輸送量と輸送台数と入出庫量と在庫量から輸送・保管・廃棄・作業などのコストを計算し、前記コストの総和である総コストが最小となるときの輸送量・輸送台数・入出庫量・在庫量からなる在庫計画を出力することを特徴とする。

なお、上記実施例の在庫計画システムは、以下のような構成とすることができる。

（１）所定の処理を実行する演算装置（プロセッサ１１）と、前記演算装置（１１）がアクセス可能なメモリ（１４）と、を有する在庫計画システム（１）であって、前記演算装置（１１）は、予め設定された物品の需要予測量（予測要求量ｉ３０７）と、前記物品の到着要求日までの日数（ｉ１００３）に応じて変化する需要予測誤差の統計データ（予測誤差の分散ｉ１００４）を入力として、前記需要予測量（ｉ３０７）と前記統計データ（ｉ１００４）に所定の処理を行って前記物品の輸送量上限（ｏ１０５）を日次単位で決定して出力することを特徴とする在庫計画システム。

上記構成により、在庫計画システム１は、需要予測量と、到着要求日までの日数に応じて変化する需要予測誤差の統計データに基づき輸送量上限を日次単位で設定することで、需要下振れ時に生じる余剰在庫による保管コスト及び廃棄コストを低減する輸送量を立案できる。

（２）上記（１）に記載の在庫計画システムであって、前記演算装置（１１）は、前記輸送量上限（ｏ１０５）の決定において、前記到着要求日（ｉ３０３）より前倒しした物品の輸送をする場合の前倒し輸送日数の上限（前倒し輸送日数上限ｉ１１０４）を用いることを特徴とする在庫計画システム。

上記構成により、在庫計画システム１は、輸送台数上限ｉ６０５を考慮して繁忙期よりも前倒しした分割輸送を計画する。その際、実需要が予測に対して下振れした際の余剰在庫を低減することが可能となる。また、在庫計画システム１は、需要の下振れにあわせて、車両台数も低減することも可能となる。

（３）上記（２）に記載の在庫計画システムであって、前記演算装置（１１）は、前記決定した輸送量上限（ｏ１０５）と、予め設定された輸送能力上限（輸送台数上限ｉ６０５と車型名ｉ６０４）を満たすように前記物品の輸送量（ｏ２１０６）を決定し、前記輸送量（ｏ２１０６）から入出庫量と在庫量を計算し、前記輸送量（ｏ２１０６）と前記入出庫量（入庫量ｏ２３０４と出庫量ｏ２３０５）と前記在庫量（ｏ２３０６）からなる在庫計画（ｄ２）を出力することを特徴とする在庫計画システム。

上記構成により、在庫計画システム１は、需要予測量と、到着要求日までの日数ｉ１００３に応じて変化する需要予測誤差の統計データ（予測誤差の分散ｉ１００４）に基づき輸送量上限ｏ１０５を設定することで、需要の下振れ時に生じる余剰在庫による保管コストや廃棄コストを低減する輸送量を立案できる。

（４）上記（３）に記載の在庫計画システムであって、前記演算装置（１１）は、前記決定した輸送量（ｏ２１０６）と入出庫量（ｏ２３０４、ｏ２３０５）と在庫量（ｏ２３０６）と、予め設定された輸送単価（ｉ６０６）と保管単価（ｉ７０３）と廃棄単価（ｉ７０５）と入出庫作業単価（ｉ７０４）に基づいて、輸送コスト（ｏ２４０２）と保管コスト（ｏ２４０３）と廃棄コスト（ｏ２４０４）及び入出庫作業コストト（ｏ２４０５、ｏ２４０６）の少なくともひとつを計算して出力することを特徴とする在庫計画システム。

上記構成により、前記の輸送量上限及び輸送台数上限を満たし、車両単位で加算される輸送コストや保管コストや廃棄コストを含む総コストが最小となる在庫計画を立案することで、サプライチェーン全体のコストが最小となる輸送量を決定することができる。

（５）上記（４）に記載の在庫計画システムであって、前記演算装置（１１）は、前記計算した輸送コスト（ｏ２４０２）と保管コスト（ｏ２４０３）と廃棄コスト（ｏ２４０４）及び入出庫作業コストト（ｏ２４０５、ｏ２４０６）の総和である総コスト（ｏ２４０７）を計算し、前記総コスト（ｏ２４０７）が最小となる輸送量（ｏ２１０６）と入出庫量（ｏ２３０４、ｏ２３０５）と在庫量（ｏ２３０６）からなる在庫計画（ｄ２）を出力することを特徴とする在庫計画システム。

上記構成により、在庫計画システム１は、輸送量上限及び輸送台数上限を満たし、車両単位で加算される輸送コストや保管コストや廃棄コストを含む総コストが最小となる在庫計画を立案することで、サプライチェーン全体のコストが最小となる輸送量を決定することができる。

（６）上記（５）に記載の在庫計画システムであって、前記演算装置（１１）は、前記決定した輸送量（ｏ２１０６）と入出庫量（ｏ２３０４、ｏ２３０５）と在庫量（ｏ２３０６）に基づいて欠品率（ｏ２５０４）を計算して出力することを特徴とする在庫計画システム。

上記構成により、在庫計画システム１は、輸送量上限及び輸送台数上限を満たし、車両単位で加算される輸送コストや保管コストや廃棄コストを含む総コストが最小となる在庫計画を立案することで、欠品率を低減することが可能となる。

（７）上記（６）に記載の在庫計画システムであって、前記演算装置（１１）は、前記欠品率（ｏ２５０４）が所定の欠品率上限（ｉ９０２）を満たし、かつ、前記総コスト（ｏ２４０７）が最小となる前記在庫計画（ｄ２）を出力することを特徴とする在庫計画システム。

上記構成により、在庫計画システム１は、輸送量上限及び輸送台数上限を満たし、車両単位で加算される輸送コストや保管コストや廃棄コストを含む総コストが最小となる在庫計画を立案することで、欠品率を低減することが可能となる。

（８）上記（７）に記載の在庫計画システムであって、前記演算装置（１１）は、前記輸送能力上限（ｉ６０５、ｉ６０４）を輸送台数上限（ｉ６０５）として定義し、前記輸送量上限（ｏ１０５）と前記輸送台数上限（ｉ６０５）限を満たすように輸送量（ｏ２１０６）を決定し、前記輸送量（ｏ２１０６）から必要な輸送台数を計算し、前記輸送コスト（ｏ２４０２）を前記輸送量（ｏ２１０６）と前記輸送台数（ｏ２２０５）と前記輸送単価（ｉ６０５）に基づいて計算することを特徴とする在庫計画システム。

上記構成により、在庫計画システム１は、輸送量・輸送台数・入出庫量・在庫量・廃棄量・欠品量の取り得る全通りの組合せで要求到着日が最も遅いオーダから順に、そのオーダの要求量を満たすよう、輸送量上限ｏ１０５及び輸送台数上限ｉ６０５まで余裕がある能力枠に輸送を割付けていき、能力枠を超える分は前倒しして割付けることで、需要の下振れ時に生じる余剰在庫による保管コストや廃棄コストを低減する輸送量を立案できる。なお、日別・商品別・経路別の輸送量ｏ２１０６を決定してもよい。

（９）上記（２）に記載の在庫計画システムであって、前記演算装置（１１）は、前記輸送量上限（ｏ１０５）と前記輸送能力上限（ｉ６０５、ｉ６０４）を満たすように、前記到着要求日（ｉ３０３）が早い順に商品を出庫して輸送するよう、前記輸送量（ｏ２１０６）を決定することを特徴とする在庫計画システム。

上記構成により、在庫計画システム１は、要求日が早い順に商品を出庫して輸送する在庫計画を生成することで、需要予測情報ｉ３に基づき、入力された到着要求日ｉ３０３までに要求量を納品することが可能となる。

以上、本発明は前述した実施例に限定されるものではなく、添付した特許請求の範囲の趣旨内における様々な変形例及び同等の構成が含まれる。例えば、前述した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに本発明は限定されない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えてもよい。また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えてもよい。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をしてもよい。

また、前述した各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等により、ハードウェアで実現してもよく、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し実行することにより、ソフトウェアで実現してもよい。

各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリ、ハードディスク、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）等の記憶装置、又は、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の記録媒体に格納することができる。

また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、実装上必要な全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には、ほとんど全ての構成が相互に接続されていると考えてよい。

１ 在庫計画システム
２ 記憶装置
１１ プロセッサ
１２ 通信インターフェース
１３ 入出力インターフェース
１４ メモリ
ｆ１ 輸送日数上限決定部
ｆ２ 在庫計画立案部
ｆ３ 総コスト評価部
ｆ４ 画面生成部
ｉ１ 商品情報
ｉ２ 拠点情報
ｉ３ 需要予測情報
ｉ４ 経路情報
ｉ５ 車型情報
ｉ６ 輸送制約情報
ｉ７ 単価情報
ｉ８ 初期在庫情報
ｉ９ 欠品率上限情報
ｉ１０ 需要予測誤差情報
ｏ１ 輸送量上限情報
ｏ２ 在庫計画情報
ｏ２１ 輸送量情報
ｏ２２ 輸送台数情報
ｏ２３ 入出庫・在庫量情報
ｏ２４ コスト情報
ｏ２５ 欠品率情報

Claims (15)

1. 所定の処理を実行する演算装置と、
   前記演算装置がアクセス可能なメモリと、を有する在庫計画システムであって、
   前記演算装置は、予め設定された物品の需要予測量と、前記物品の到着要求日までの日数に応じて変化する需要予測誤差の統計データを入力として、前記需要予測量と前記統計データに所定の処理を行って前記物品の輸送量上限を日次単位で決定して出力することを特徴とする在庫計画システム。
2. 請求項１に記載の在庫計画システムであって、
   前記演算装置は、前記輸送量上限の決定において、前記到着要求日より前倒しした物品の輸送をする場合の前倒し輸送日数の上限を用いることを特徴とする在庫計画システム。
3. 請求項２に記載の在庫計画システムであって、
   前記演算装置は、前記決定した輸送量上限と、予め設定された輸送能力上限を満たすように前記物品の輸送量を決定し、前記輸送量から入出庫量と在庫量を計算し、前記輸送量と前記入出庫量と前記在庫量からなる在庫計画を出力することを特徴とする在庫計画システム。
4. 請求項３に記載の在庫計画システムであって、
   前記演算装置は、前記決定した輸送量と入出庫量と在庫量と、予め設定された輸送単価と保管単価と廃棄単価と入出庫作業単価に基づいて、輸送コストと保管コストと廃棄コスト及び入出庫作業コストの少なくともひとつを計算して出力することを特徴とする在庫計画システム。
5. 請求項４に記載の在庫計画システムであって、
   前記演算装置は、前記計算した輸送コストと保管コストと廃棄コスト及び入出庫作業コストの総和である総コストを計算し、前記総コストが最小となる輸送量と入出庫量と在庫量からなる在庫計画を出力することを特徴とする在庫計画システム。
6. 請求項５に記載の在庫計画システムであって、
   前記演算装置は、前記決定した輸送量と入出庫量と在庫量に基づいて欠品率を計算して出力することを特徴とする在庫計画システム。
7. 請求項６に記載の在庫計画システムであって、
   前記演算装置は、前記欠品率が所定の欠品率上限を満たし、かつ、前記総コストが最小となる前記在庫計画を出力することを特徴とする在庫計画システム。
8. 請求項７に記載の在庫計画システムであって、
   前記演算装置は、前記輸送能力上限を輸送台数上限として定義し、前記輸送量上限と前記輸送台数上限を満たすように輸送量を決定し、前記輸送量から必要な輸送台数を計算し、前記輸送コストを前記輸送量と前記輸送台数と前記輸送単価に基づいて計算することを特徴とする在庫計画システム。
9. 請求項２に記載の在庫計画システムであって、
   前記演算装置は、前記輸送量上限と予め設定された輸送能力上限を満たすように、前記到着要求日が早い順に商品を出庫して輸送するよう、輸送量を決定することを特徴とする在庫計画システム。
10. 所定の処理を実行する演算装置と、前記演算装置がアクセス可能なメモリと、を有する計算機で在庫計画を立案する在庫計画方法であって、
    前記計算機が、予め設定された物品の需要予測量と、前記物品の到着要求日までの日数に応じて変化する需要予測誤差の統計データを入力する入力ステップと、
    前記計算機が、前記需要予測量と前記統計データに所定の処理を行って前記物品の輸送量上限を日次単位で決定して出力する輸送量上限決定ステップと、
    を含むことを特徴とする在庫計画方法。
11. 請求項１０に記載の在庫計画方法であって、
    前記輸送量上限決定ステップでは、
    前記輸送量上限の決定において、前記到着要求日より前倒しした物品の輸送をする場合の前倒し輸送日数の上限を用いることを特徴とする在庫計画方法。
12. 請求項１１に記載の在庫計画方法であって、
    前記計算機が、前記決定した輸送量上限と、予め設定された輸送能力上限を満たすように前記物品の輸送量を決定する輸送量決定ステップと、
    前記計算機が、前記輸送量から入出庫量と在庫量を計算し、前記輸送量と前記入出庫量と前記在庫量からなる在庫計画を出力する在庫計画出力ステップと、
    をさらに含むことを特徴とする在庫計画方法。
13. 請求項１２に記載の在庫計画方法であって、
    前記計算機が、前記決定した輸送量と入出庫量と在庫量と、予め設定された輸送単価と保管単価と廃棄単価と入出庫作業単価に基づいて、輸送コストと保管コストと廃棄コスト及び入出庫作業コストの少なくともひとつを計算して出力するコスト出力ステップを、さらに含むことを特徴とする在庫計画方法。
14. 請求項１３に記載の在庫計画方法であって、
    前記在庫計画出力ステップは、前記計算した輸送コストと保管コストと廃棄コスト及び入出庫作業コストの総和である総コストを計算し、前記総コストが最小となる輸送量と入出庫量と在庫量からなる在庫計画を出力することを特徴とする在庫計画方法。
15. 請求項１４に記載の在庫計画方法であって、
    前記計算機が、前記決定した輸送量と入出庫量と在庫量に基づいて欠品率を計算して出力する欠品率出力ステップをさらに含むことを特徴とする在庫計画方法。

Images