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JP4327648B2 - Computer program, inventory management apparatus and method - Google Patents

Computer program, inventory management apparatus and method Download PDF

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JP4327648B2 JP2004124790A JP2004124790A JP4327648B2 JP 4327648 B2 JP4327648 B2 JP 4327648B2 JP 2004124790 A JP2004124790 A JP 2004124790A JP 2004124790 A JP2004124790 A JP 2004124790A JP 4327648 B2 JP4327648 B2 JP 4327648B2
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Description

本発明は、過去における需要予測値と需要実績値に基づいて安全在庫量を算出するコンピュータプログラム及び在庫管理装置並びにその方法に関する。 The present invention relates to a computer program, an inventory management apparatus, and a method for calculating a safe stock quantity based on a demand forecast value and a demand actual value in the past.

従来から、商品の在庫量が、発注点在庫を切ったときに一定の量を発注する発注点方式の在庫管理方式が知られている。ここで「発注点在庫」とは、過去の需要実績値に基づいて予測された当該商品の調達期間内の需要予測値に安全在庫量を加えた在庫量のことである。そして、安全在庫量の計算方法としては、式(1)に示す求め方が一般的であった(例えば、非特許文献1参照)。   2. Description of the Related Art Conventionally, an inventory management method of an ordering point method in which a certain amount is ordered when the inventory amount of a product is cut off the ordering point inventory is known. Here, the “order point inventory” is an inventory quantity obtained by adding a safety inventory quantity to a demand forecast value within a procurement period of the product predicted based on a past demand actual value. Then, as a method for calculating the safety stock amount, the method of obtaining the equation (1) has been common (see, for example, Non-Patent Document 1).

Figure 0004327648
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ここで、「安全係数」とは、許容可能な欠品率によって決定されるものであり、安全係数が大きいほど欠品確率は小さくなる。また、「調達期間」とは、発注してから商品が届くまでの期間のことである。   Here, the “safety factor” is determined by the allowable shortage rate. The larger the safety factor, the smaller the shortage probability. In addition, the “procurement period” is a period from when an order is placed until the product arrives.

一方、適切な需要予測が可能な場合には、需要予測値と需要実績値との予測誤差のバラツキの方が需要実績値自体のバラツキよりも小さくなるため、より少ない安全在庫量で同様の欠品率が実現できることが知られている(例えば、特許文献1参照)。この場合の安全在庫量の計算方法は式(2)に示すようになる。   On the other hand, when an appropriate demand forecast is possible, the variation in the forecast error between the demand forecast value and the actual demand value is smaller than the variation in the actual demand value itself. It is known that the product rate can be realized (for example, see Patent Document 1). In this case, the safety stock quantity is calculated as shown in Equation (2).

Figure 0004327648
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ここで調達期間の単位は、需要予測の予測単位期間(需要予測周期)を用いる。すなわち、需要予測を日次で行う場合は日、週次で行う場合は週、また月次で行う場合は月が単位となる。
特許3260333号公報 勝呂隆男著、「適正在庫の考え方・求め方」、日刊工業新聞社
Here, as a unit of the procurement period, a forecast unit period (demand forecast cycle) of demand forecast is used. That is, when demand forecast is performed on a daily basis, the unit is a day. When the demand forecast is performed on a weekly basis, the unit is a week.
Japanese Patent No. 3260333 By Takao Suguro, “Appropriate Inventory Approach / How to Find”, Nikkan Kogyo Shimbun

しかしながら、上記特許文献1に記載の方法では、需要予測の予測単位期間よりも調達期間が長い場合には、適切な安全在庫量を求めることが困難である。例えば、ある商品の需要予測を週単位に実施し(需要予測周期:1週間)、当該商品の調達期間が4週間である場合、安全在庫量は式(3)で計算することができる。   However, in the method described in Patent Document 1, when the procurement period is longer than the forecast unit period of the demand forecast, it is difficult to obtain an appropriate safety stock quantity. For example, when the demand forecast of a certain product is performed on a weekly basis (demand forecast cycle: one week) and the procurement period of the product is four weeks, the safety stock quantity can be calculated by the equation (3).

Figure 0004327648
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上記式(3)は、1週先から4週先の「予測誤差のバラツキ度合い」が全て同じであり、かつ独立(各時点の実績がそれぞれ依存していない状態をいい、以下同じ)であったとすると、4週間累計の「予測誤差のバラツキ度合い」は1週毎の「予測誤差のバラツキ度合い」のルート4倍(=2倍)になるという、性質に基づくものである。   In the above formula (3), the “variation degree of prediction error” from the first week to the fourth week is the same, and is independent (refers to the state where the results at each time point are not dependent on each other, the same applies hereinafter). For example, the “prediction error variation degree” for four weeks is based on the property that the route is four times (= 2 times) the “prediction error variation degree” for each week.

しかし、実際には、各週の「予測誤差のバラツキ度合い」は同じであるとは考えにくい。例えば、需要の予測は先であればあるほど困難であり、「予測誤差のバラツキ度合い」は将来になればなるほど大きくなると考えられる。また、各週の「予測誤差のバラツキ度合い」は独立でない場合もある。例えば、需要実績値が一定のサイクル(例えば隔週)で大きくなったり小さくなったりするような場合は、ある週の予測誤差が正であると、その翌週の予測誤差は負になる可能性が高い。このような需要特性を持つ商品は、1週先の需要量を正確に予測することは難しくても、4週まとめてであれば比較的高精度で予測できることがある。   However, in reality, it is unlikely that the “degree of variation in prediction error” in each week is the same. For example, it is considered that the earlier the demand is predicted, the more difficult it is, and the “degree of variation in prediction error” will increase as the future increases. In addition, the “degree of variation in prediction error” for each week may not be independent. For example, when the actual demand value increases or decreases in a certain cycle (for example, every other week), if the prediction error for a certain week is positive, the prediction error for the next week is likely to be negative. . Even if it is difficult to accurately predict the demand amount one week ahead, a product having such demand characteristics may be predicted with relatively high accuracy if it is collected for four weeks.

このように、一般には「予測誤差のバラツキ度合い」は週毎に一定ではなく、かつ独立ではないため、上記特許文献1に示すような従来の安全在庫量計算では、安全在庫量が過少になったり過剰になってしまう場合があると考えられる。   As described above, in general, the “degree of prediction error variation” is not constant every week and is not independent. Therefore, in the conventional safety inventory calculation as shown in Patent Document 1, the safety inventory quantity is too small. May be excessive.

本発明は、このような事情を考慮してなされたものであり、需要予測の予測単位期間よりも調達期間が長い場合であっても、調達期間内における予測誤差のバラツキ度合いを正確に見積もり、安全在庫量を適切に計算することができるコンピュータプログラム及び在庫管理装置並びにその方法を提供することを目的とする。 The present invention has been made in consideration of such circumstances, and even when the procurement period is longer than the forecast unit period of demand forecast, accurately estimate the degree of variation in prediction error within the procurement period, It is an object of the present invention to provide a computer program, an inventory management device, and a method thereof capable of appropriately calculating a safety stock quantity.

上記課題を解決するために、本発明に係るコンピュータプログラムは、
コンピュータを、
安全在庫量の算出対象となる商品それぞれについて、当該商品の調達期間を設定する第1の設定手段、
前記第1の設定手段で安全在庫量の算出対象である商品に設定された調達期間から、当該商品の予測誤差を算出する期間である累積期間を設定する第2の設定手段、
記憶装置に記憶されている前記商品の需要実績値、及び当該需要実績値を用いて予測単位期間ごとに算出された前記商品の需要予測値のうち、前記商品の需要予測時点毎に前記第2の設定手段で設定された累積期間により決定される期間おける需要予測値と需要実績値を取得する取得手段、
前記取得手段で取得した需要予測値と需要実績値とから、前記期間における予測単位期間ごとの需要予測値と需要実績値との差の総和を示す累積誤差を算出する第1の算出手段、
前記第1の算出手段で算出された、複数の前記需要予測時点における前記累積誤差に基づいて、前記商品の安全在庫量を算出する第2の算出手段
として機能させる。
In order to solve the above problems, a computer program according to the present invention provides:
Computer
A first setting means for setting a procurement period of the product for each product for which a safety stock quantity is to be calculated;
Second setting means for setting a cumulative period, which is a period for calculating a prediction error of the product, from a procurement period set for the product for which the safety stock quantity is calculated by the first setting unit;
Of the demand actual value of the product stored in the storage device and the demand predicted value of the product calculated for each prediction unit period using the demand actual value, the second for each demand forecast time of the product. obtaining means for obtaining forecast value definitive period determined by the set accumulated period setting means and the actual demand value,
First calculation means for calculating a cumulative error indicating a sum of differences between the demand prediction value and the demand actual value for each prediction unit period in the period from the demand prediction value and the demand actual value acquired by the acquisition means;
Based on the accumulated error at the plurality of demand prediction points calculated by the first calculation unit, the product functions as a second calculation unit that calculates a safety stock amount of the product.

また、本発明に係る在庫管理装置は、
安全在庫量の算出対象となる商品それぞれについて、当該商品の調達期間を設定する第1の設定手段と、
前記第1の設定手段で安全在庫量の算出対象である商品に設定された調達期間から、当該商品の予測誤差を算出する期間である累積期間を設定する第2の設定手段と、
記憶装置に記憶されている前記商品の需要実績値、及び当該需要実績値を用いて予測単位期間ごとに算出された当該商品の需要予測値のうち、前記商品の需要予測時点毎に前記第2の設定手段で設定された累積期間により決定される期間おける需要予測値と需要実績値を取得する取得手段と、
前記取得手段で取得した需要予測値と需要実績値とから、前記期間における予測単位期間ごとの需要予測値と需要実績値との差の総和を示す累積誤差を算出する第1の算出手段と、
前記第1の算出手段で算出された、複数の前記需要予測時点における前記累積誤差に基づいて、前記商品の安全在庫量を算出する第2の算出手段と
を備えることを特徴とする。
In addition, the inventory management device according to the present invention,
A first setting means for setting a procurement period of the product for each product for which a safety stock quantity is to be calculated;
Second setting means for setting a cumulative period, which is a period for calculating a prediction error of the product, from a procurement period set for the product for which the safety stock quantity is to be calculated by the first setting unit;
Of the demand actual value of the product stored in the storage device and the demand predicted value of the product calculated for each prediction unit period using the demand actual value, the second for each demand forecast time of the product. a forecast value and the actual demand value definitive the period determined by the cumulative period set by the setting means and acquisition means for acquiring,
First calculation means for calculating a cumulative error indicating a sum of differences between the demand prediction value and the demand actual value for each prediction unit period in the period from the demand prediction value and the demand actual value acquired by the acquisition means;
And second calculating means for calculating a safety stock quantity of the product based on the accumulated error at the plurality of demand forecast points calculated by the first calculating means.

さらに、本発明に係る在庫管理方法は、
商品の需要実績値と当該商品の需要予測値との誤差に基づいて安全在庫量を算出する情報処理装置によって行われる在庫管理方法であって、
安全在庫量の算出対象となる前記商品それぞれについて、当該商品の調達期間を設定する第1の設定工程と、
前記第1の設定工程で安全在庫量の算出対象である商品に設定された調達期間から、当該商品の予測誤差を算出する期間である累積期間を設定する第2の設定工程と、
記憶装置に記憶されている前記商品の需要実績値、及び当該需要実績値を用いて予測単位期間ごとに算出された当該商品の需要予測値のうち、前記商品の需要予測時点毎に前記第2の設定工程で設定された累積期間により決定される期間おける需要予測値と需要実績値を取得する取得工程と、
前記取得工程で取得した需要予測値と需要実績値とから、前記期間における予測単位期間ごと需要予測値と需要実績値との差の総和を示す累積誤差を算出する第1の算出工程と、
前記第1の算出工程で算出された、複数の前記需要予測時点における前記累積誤差に基づいて、前記商品の安全在庫量を算出する第2の算出工程と
を備えることを特徴とする。
Furthermore, the inventory management method according to the present invention includes:
An inventory management method performed by an information processing device that calculates a safety stock quantity based on an error between a demand actual value of a product and a demand forecast value of the product,
For the products respectively to be calculated subject to the safety stock quantity, a first setting step of setting the lead time of the product,
A second setting step for setting a cumulative period, which is a period for calculating a prediction error of the product, from a procurement period set for the product for which the safety stock quantity is calculated in the first setting step;
Of the demand actual value of the product stored in the storage device and the demand predicted value of the product calculated for each prediction unit period using the demand actual value, the second for each demand forecast time of the product. an acquisition step of acquiring the forecast value and the actual demand value definitive the period determined by the cumulative period set by the setting step of,
A first calculation step of calculating a cumulative error indicating a sum of differences between the demand prediction value and the demand actual value for each prediction unit period in the period from the demand prediction value and the demand actual value acquired in the acquisition step;
And a second calculation step of calculating a safety stock amount of the product based on the accumulated errors at the plurality of demand prediction points calculated in the first calculation step.

本発明によれば、需要予測の予測単位期間よりも調達期間が長い場合であっても、調達期間内における予測誤差のバラツキ度合いを正確に見積もり、安全在庫量を適切に計算することができる。   According to the present invention, even if the procurement period is longer than the forecast unit period of the demand forecast, it is possible to accurately estimate the degree of variation in the prediction error within the procurement period and appropriately calculate the safety stock amount.

以下、本発明の一実施形態について、図面を参照して説明する。   Hereinafter, an embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings.

図1は、本発明の一実施形態に係る在庫管理装置の構成図である。図1に示すように、本実施形態に係る在庫管理装置は、データベース100と、需要予測部110と、安全在庫量算出部120とを備える。   FIG. 1 is a configuration diagram of an inventory management apparatus according to an embodiment of the present invention. As shown in FIG. 1, the inventory management apparatus according to the present embodiment includes a database 100, a demand prediction unit 110, and a safe stock quantity calculation unit 120.

需要予測部110は、後述する需要実績DB101の需要実績値及び各種マスタ103の情報に基づいて将来の需要予測値を計算し、その結果を後述する需要予測履歴DB102に格納する。また、安全在庫量算出部120は、需要予測履歴DB102に格納されている需要予測値と需要実績DB101に格納されている需要実績値から安全在庫量を算出し、これを後述する安全在庫量DB104に格納する。そして、DB100は、上記需要実績DB101と、上記需要予測履歴DB102と、上記各種マスタ103と、上記安全在庫量DB104とを含む。尚、需要実績DB101には、過去の商品別・期間別の需要実績値が蓄積されている。   The demand forecasting unit 110 calculates future demand forecast values based on demand record values in a demand record DB 101 described later and information of various masters 103, and stores the results in a demand forecast history DB 102 described later. Further, the safety stock quantity calculation unit 120 calculates a safety stock quantity from the demand forecast value stored in the demand forecast history DB 102 and the demand actual value stored in the demand performance DB 101, and this is calculated as a safety stock quantity DB 104 described later. To store. The DB 100 includes the demand record DB 101, the demand forecast history DB 102, the various masters 103, and the safety stock DB 104. The demand record DB 101 stores demand record values for each past product and each period.

図2は、本実施形態に係る在庫管理装置の需要実績DB101に蓄積されているデータの一例を示す図である。図2の1行目のデータは、2003年1月の商品コードAAAAの商品の需要実績値が105であったことを示している。   FIG. 2 is a diagram illustrating an example of data stored in the demand record DB 101 of the inventory management apparatus according to the present embodiment. The data in the first row of FIG. 2 indicates that the actual demand value of the product with the product code AAAA in January 2003 was 105.

図3は、本実施形態に係る在庫管理装置の需要予測履歴DB102に蓄積されているデータの一例を示す図である。尚、需要予測履歴DB102には、商品別予測開始時点別期間別の需要予測結果が蓄積されている。図3の1行目のデータは、商品コードAAAAの商品について、2002年12月までの実績をもとにして2003年1月の需要量を予測した結果が97であることを示している。また、図3の2行目のデータは、2002年12月までの実績をもとに、2003年2月の需要量を予測した当該商品についての結果が84であったことを示している。   FIG. 3 is a diagram illustrating an example of data stored in the demand prediction history DB 102 of the inventory management apparatus according to the present embodiment. The demand forecast history DB 102 stores demand forecast results for each period for each product-based forecast start time. The data in the first row of FIG. 3 indicates that the result of predicting the demand amount in January 2003 based on the results until December 2002 is 97 for the product with the product code AAAA. Further, the data in the second row of FIG. 3 indicates that the result for the product for which the demand amount in February 2003 is predicted based on the results until December 2002 was 84.

図1に示す各種マスタ103は、本装置の各部の動作のために必要となるマスタ類であり、例えば商品マスタ等が含まれる。図4は、本実施形態に係る在庫管理装置に備わる商品マスタの一例を示す図である。図4の1行目のデータは、商品コードAAAAに関する情報であり、商品名が商品1、許容欠品率が0.05、調達期間が4か月、評価期間が12か月であることを示している。   Various masters 103 shown in FIG. 1 are masters necessary for the operation of each unit of the apparatus, and include, for example, a product master. FIG. 4 is a diagram illustrating an example of a product master provided in the inventory management apparatus according to the present embodiment. The data on the first line in FIG. 4 is information on the product code AAAA, and the product name is product 1, the allowable shortage rate is 0.05, the procurement period is 4 months, and the evaluation period is 12 months. Show.

図5は、本実施形態に係る在庫管理装置の安全在庫量DB104に蓄積されているデータ(各商品の安全在庫量)の一例を示す図であり、図5の1行目のデータは、商品コードAAAAの安全在庫量が50であることを示している。   FIG. 5 is a diagram illustrating an example of data (safety stock amount of each product) accumulated in the safe stock amount DB 104 of the stock management apparatus according to the present embodiment, and the data on the first line in FIG. It shows that the safety stock quantity of the code AAAA is 50.

図6は、本実施形態に係る在庫管理装置を実現する情報処理装置(コンピュータ)の細部構成を示すブロック図である。図6において、CPU201は、システムバス212に接続された各デバイスを統括的に制御する。また、RAM202は、CPU201の主メモリ、ワークエリア、一時退避領域等として機能する。さらに、ROM203は、ブートプログラムが記憶されている。   FIG. 6 is a block diagram illustrating a detailed configuration of an information processing apparatus (computer) that implements the inventory management apparatus according to the present embodiment. In FIG. 6, the CPU 201 comprehensively controls each device connected to the system bus 212. The RAM 202 functions as a main memory, work area, temporary save area, and the like for the CPU 201. Further, the ROM 203 stores a boot program.

入力制御部204は、キーボードやマウス等のポインティングデバイスで実現される入力部205からの入力を制御する。また、表示制御部206は、CRTモニタや液晶モニタ等で実現される表示部207による表示を制御する。さらに、外部メモリ制御部208は、CPU201の制御プログラムであるオペレーティングシステム(OS)や、本在庫管理装置の後述する各種機能を実現するためのプログラム、各種マスタファイル等、各種データベース、ユーザファイル、編集ファイル等の各種データを記憶する外部メモリ209へのアクセスを制御する。   The input control unit 204 controls input from the input unit 205 realized by a pointing device such as a keyboard or a mouse. The display control unit 206 controls display by the display unit 207 realized by a CRT monitor, a liquid crystal monitor, or the like. Furthermore, the external memory control unit 208 is an operating system (OS) that is a control program of the CPU 201, a program for realizing various functions to be described later of the inventory management apparatus, various master files, various databases, user files, editing Controls access to the external memory 209 that stores various data such as files.

外部メモリ209には、さらに本情報処理装置の各種機能を実現するための各種テーブル等が記憶されている。尚、外部メモリ209としては、ハードディスク(HD)やフレキシブルディスク(FD)、PCMCIAカードスロットにアダプタを介して接続可能なコンパクトフラッシュ(登録商標)やスマートメディア等が挙げられる。また、本実施形態では、外部メモリ209に記録されているプログラムが必要に応じてRAM202にロードされることによって実行されるものとする。   The external memory 209 further stores various tables for realizing various functions of the information processing apparatus. Examples of the external memory 209 include a hard disk (HD), a flexible disk (FD), a compact flash (registered trademark) that can be connected to a PCMCIA card slot via an adapter, smart media, and the like. In the present embodiment, it is assumed that the program recorded in the external memory 209 is executed by being loaded into the RAM 202 as necessary.

また、通信I/F制御部210は、LANやインターネット等のネットワーク211を介して外部機器との通信制御処理を実行する。   In addition, the communication I / F control unit 210 executes communication control processing with an external device via a network 211 such as a LAN or the Internet.

次に、本実施形態に係る在庫管理装置の安全在庫量算出部120の細部処理について説明する。図7は、本実施形態に係る在庫管理装置の安全在庫量算出部120の細部処理手順を説明するためのフローチャートである。尚、本実施形態に係る在庫管理装置は、図7に示す一連の処理を商品毎に商品マスタに登録されている数だけ繰り返し実行する。   Next, detailed processing of the safe inventory quantity calculation unit 120 of the inventory management apparatus according to the present embodiment will be described. FIG. 7 is a flowchart for explaining a detailed processing procedure of the safe stock quantity calculation unit 120 of the inventory management apparatus according to the present embodiment. Note that the inventory management apparatus according to the present embodiment repeatedly executes the series of processes shown in FIG. 7 as many as the number registered in the product master for each product.

尚、安全在庫量の算出処理を説明するにあたって、需要予測の単位期間は1か月、現時点を2003年12月末として、2003年12月末までの需要実績データから2004年1月以降の需要量を予測し、1月時点の安全在庫量を算出する場合を考える。また、商品マスタは図4に示す通りとする。   In explaining the safety stock quantity calculation process, the demand forecast unit period is one month, and the current time is the end of December 2003, and the demand quantity after January 2004 is calculated from the demand data until the end of December 2003. Assume that the safety stock quantity as of January is calculated and calculated. The product master is as shown in FIG.

安全在庫量算出部120は、まず、当該商品に関連するデータを取得する(ステップS71)。ここで取得するデータは少なくとも、当該商品の需要実績値、需要予測値、許容欠品率を含んでいるものとする。尚、許容欠品率とは、当該商品の欠品が起こっても仕方がないとする確率の最大値のことである。   First, the safety stock amount calculation unit 120 acquires data related to the product (step S71). The data acquired here includes at least a demand actual value, a demand forecast value, and an allowable shortage rate of the product. The allowable shortage rate is the maximum value of the probability that there is no help for the shortage of the product.

図8は、図7のステップS71のデータ取得処理の詳細を説明するためのフローチャートである。まず、図4に示す商品マスタから対象となる商品を設定する(ステップS71a)。例えば、商品コードAAAAの商品1を対象として設定する。次いで、現在の時点(現時点)の日付を抽出し設定する(ステップS71b)。設定された商品の許容欠品率、調達期間及び評価期間を図4に示す商品マスタから抽出し設定する(ステップS71c)。例えば、商品1の許容欠品率0.05、調達期間4.0か月及び評価期間12.0か月を抽出し設定する。尚、許容欠品率、調達期間、及び評価期間は任意に設定することもできる。   FIG. 8 is a flowchart for explaining details of the data acquisition process in step S71 of FIG. First, the target product is set from the product master shown in FIG. 4 (step S71a). For example, the product 1 with the product code AAAA is set as a target. Next, the current date (current time) is extracted and set (step S71b). The allowable shortage rate, the procurement period, and the evaluation period of the set product are extracted from the product master shown in FIG. 4 and set (step S71c). For example, the allowable shortage rate 0.05 of the product 1, the procurement period 4.0 months, and the evaluation period 12.0 months are extracted and set. Note that the allowable shortage rate, the procurement period, and the evaluation period can be arbitrarily set.

そして、抽出された許容欠品率に対応する安全係数を図12に示す安全係数テーブルから抽出し設定する(ステップS71d)。尚、安全係数は許容欠品率によって定められた定数であり、例えば許容欠品率が5%で1.65、1%で2.33、0.5%で2.58等が与えられている。また、許容欠品率から安全係数を計算し設定してもよい。次に、調達期間に基づいて累積期間を算出し設定する(ステップS71e)。その後、図3に示すデータが格納された需要予測履歴DB102から需要予測値を抽出するとともに、図2に示すデータが格納された需要実績DB101から需要実績値を抽出する(ステップS71f)。   Then, the safety factor corresponding to the extracted allowable shortage rate is extracted and set from the safety factor table shown in FIG. 12 (step S71d). The safety factor is a constant determined by the allowable shortage rate. For example, the allowable shortage rate is 1.65 at 5%, 2.33 at 1%, 2.58 at 0.5%, etc. Yes. Further, a safety factor may be calculated and set from the allowable shortage rate. Next, an accumulation period is calculated and set based on the procurement period (step S71e). Thereafter, the demand forecast value is extracted from the demand forecast history DB 102 in which the data shown in FIG. 3 is stored, and the demand record value is extracted from the demand record DB 101 in which the data shown in FIG. 2 is stored (step S71f).

上述したステップS71のデータ取得処理が終了した後、需要予測値と需要実績値とに基づいて、過去の各時点の累積誤差を計算する(ステップS72)。ここで、上記累積誤差は、次に示す式(4)に基づいて計算される。   After the above-described data acquisition process in step S71 is completed, a cumulative error at each past time point is calculated based on the demand prediction value and the actual demand value (step S72). Here, the cumulative error is calculated based on the following equation (4).

Figure 0004327648
Figure 0004327648

図9〜11は、上記式(4)に基づいて計算された商品1〜3の各時点のそれぞれの累積誤差を示す図である。尚、当該計算をするにあたっては、商品1、2、3の調達期間がそれぞれ4月、0.5月、3.5月であることから、それらの累積期間を調達期間を下回らない最小の整数で定義される4か月、1か月、4か月とし、評価期間をそれぞれ12か月とした。   FIGS. 9-11 is a figure which shows each accumulated error of each time of goods 1-3 calculated based on the said Formula (4). In the calculation, since the procurement periods of the products 1, 2, and 3 are April, 0.5, and 3.5 months, respectively, the minimum integer that does not fall below the accumulation period. 4 months, 1 month, and 4 months defined by the above, and the evaluation period was 12 months.

次に、式(5)に基づいて累積誤差のバラツキ度合いを計算する(ステップS73)。   Next, the degree of variation in accumulated error is calculated based on equation (5) (step S73).

Figure 0004327648
Figure 0004327648

図9に示すように、2004年1月時点の商品1の累積誤差のバラツキ度合いは、式(6)に示すようになる。   As shown in FIG. 9, the degree of variation in the cumulative error of the product 1 as of January 2004 is as shown in Expression (6).

Figure 0004327648
Figure 0004327648

同様に、2004年1月時点の商品2及び商品3の累積誤差のバラツキ度合いは、それぞれ10、139となる。   Similarly, the degree of variation in the accumulated error between the products 2 and 3 as of January 2004 is 10 and 139, respectively.

次に、式(7)に基づいて安全在庫量を計算する(ステップS74)。   Next, the safety stock quantity is calculated based on the equation (7) (step S74).

Figure 0004327648
Figure 0004327648

ここで、許容欠品率は全商品とも0.05であり、この場合の安全係数は図12に示す安全係数テーブルより1.65(許容欠品率:5%)となる。各商品の安全在庫量は下記の通りとなる。   Here, the allowable shortage rate is 0.05 for all products, and the safety factor in this case is 1.65 (allowable shortage rate: 5%) from the safety factor table shown in FIG. The safety stock quantity of each product is as follows.

Figure 0004327648
Figure 0004327648

尚、実際の運用では、各商品の調達期間は変化する。例えば、自社工場で商品を生産する場合であれば、工程改善によって製造期間(リードタイム)が短縮されたり、取引先を変更することにより調達期間(リードタイム)が短縮されたりすることがある。このような場合は商品マスタの調達期間を変更するだけで、適切な安全在庫量を計算することができる。   In actual operation, the procurement period of each product changes. For example, in the case of producing a product in its own factory, the manufacturing period (lead time) may be shortened by improving the process, or the procurement period (lead time) may be shortened by changing the supplier. In such a case, an appropriate safety stock quantity can be calculated simply by changing the procurement period of the product master.

尚、上記説明では、累積誤差のバラツキ度合いを求め、それに式(9)を乗ずることにより、安全在庫量を求める方法について説明した。   In the above description, the method for obtaining the safety stock quantity by obtaining the degree of variation of the accumulated error and multiplying it by the equation (9) has been described.

Figure 0004327648
Figure 0004327648

これに対して、式(10)で示される累積誤差率のバラツキ度合いを求め、それに式(11)を乗ずることにより安全在庫量を求めてもよい。   On the other hand, the safety stock quantity may be obtained by obtaining the degree of variation of the cumulative error rate represented by Expression (10) and multiplying it by Expression (11).

Figure 0004327648
Figure 0004327648

Figure 0004327648
Figure 0004327648

累積誤差のバラツキ度合いが需要予測値に比例している場合は、累積誤差率を用いた方がより妥当な安全在庫量を算出することができる。   When the degree of variation in the accumulated error is proportional to the demand forecast value, it is possible to calculate a more appropriate safety stock quantity using the accumulated error rate.

そして最後に、算出された上記安全在庫量を安全在庫量DB104に保存する(ステップS75)。   Finally, the calculated safety stock quantity is stored in the safety stock quantity DB 104 (step S75).

尚、上述した安全在庫量の算出方法は、定期発注方式や定量発注方式等の安全在庫量の算出が必要な全ての在庫管理方式に適用することが可能である。また、安全在庫量の計算式は上述したモデル以外にも、次式に示すようなモデルを用いてもよい。   It should be noted that the above-described method for calculating the safe stock quantity can be applied to all stock management systems that require the calculation of the safe stock quantity, such as a regular order method and a quantitative order method. In addition to the above-described model, a model as shown in the following equation may be used as the safety inventory quantity calculation formula.

Figure 0004327648
Figure 0004327648

式(12)に示すモデルは、累積需要実績値が累積需要予測値を最も上回った量(最大累積超過量)に基づいて安全在庫量を決めるものである。図9に示す商品1の例の場合、安全在庫量は53となる。
また、安全在庫量の計算式は、その式中に調達期間と予測誤差が含まれているものであれば何でもよく、「調達期間」の部分を「調達期間/累積期間」に置き換え、「予測誤差」の部分を「累積誤差」に置き換えることで安全在庫量を計算してもよい。
The model shown in Expression (12) determines the amount of safety stock based on the amount of accumulated demand actual value exceeding the accumulated demand predicted value (maximum accumulated excess amount). In the case of the product 1 shown in FIG.
The safety stock quantity calculation formula can be anything as long as it includes the procurement period and forecast error, and replaces the “procurement period” with “procurement period / cumulative period”. The safety stock quantity may be calculated by replacing the “error” part with the “cumulative error”.

上述したように、安全在庫量を調達期間内における需要予測値と需要実績値の累積誤差率に基づいて計算することにより、調達期間内における「予測誤差のバラツキ度合い」を正確に見積もることができる。そのため、需要予測の予測単位期間よりも調達期間が長い商品においても、適正な安全在庫量を計算することができる。また、需要予測の予測単位期間よりも調達期間が短い商品において、本発明を適用すると、累積期間=1となり、安全在庫量の計算式は式(13)に示すようになる。   As described above, by calculating the safety stock quantity based on the cumulative error rate of the demand forecast value and the actual demand value within the procurement period, it is possible to accurately estimate the “prediction error variation degree” within the procurement period. . Therefore, an appropriate safety stock quantity can be calculated even for a product whose procurement period is longer than the forecast unit period of demand forecast. In addition, when the present invention is applied to a product whose procurement period is shorter than the forecast unit period of the demand forecast, the cumulative period = 1, and the formula for calculating the safety stock quantity is as shown in Expression (13).

Figure 0004327648
Figure 0004327648

これは、従来技術における安全在庫量の計算式と同義である。すなわち、本発明で提案した方法によれば、需要予測の予測単位期間よりも調達期間が長い場合には従来よりもより適切に安全在庫量を計算することができ、従来の方法でも問題がない場合には、従来の方法と同様の効果を発揮することが可能である。
以上、実施形態例を詳述したが、本発明は、例えば、システム、装置、方法、プログラム若しくは記憶媒体等としての実施態様をとることが可能であり、具体的には、複数の機器から構成されるシステムに適用しても良いし、また、一つの機器からなる装置に適用しても良い。
This is synonymous with the formula for calculating the safety stock in the prior art. That is, according to the method proposed in the present invention, when the procurement period is longer than the forecast unit period of the demand forecast, the safe stock quantity can be calculated more appropriately than in the past, and there is no problem with the conventional method. In some cases, it is possible to achieve the same effect as the conventional method.
As described above, the embodiment has been described in detail. However, the present invention can take an embodiment as a system, apparatus, method, program, storage medium, or the like, and specifically includes a plurality of devices. The present invention may be applied to a system that is configured, or may be applied to an apparatus that includes a single device.

尚、本発明は、前述した実施形態の機能を実現するソフトウェアのプログラム(実施形態では図に示すフローチャートに対応したプログラム)を、システムあるいは装置に直接あるいは遠隔から供給し、そのシステムあるいは装置のコンピュータが該供給されたプログラムコードを読み出して実行することによっても達成される場合を含む。   In the present invention, a software program (in the embodiment, a program corresponding to the flowchart shown in the figure) that realizes the functions of the above-described embodiment is directly or remotely supplied to the system or apparatus, and the computer of the system or apparatus Is also achieved by reading and executing the supplied program code.

従って、本発明の機能処理をコンピュータで実現するために、該コンピュータにインストールされるプログラムコード自体も本発明を実現するものである。つまり、本発明は、本発明の機能処理を実現するためのコンピュータプログラム自体も含まれる。   Accordingly, since the functions of the present invention are implemented by computer, the program code installed in the computer also implements the present invention. In other words, the present invention includes a computer program itself for realizing the functional processing of the present invention.

その場合、プログラムの機能を有していれば、オブジェクトコード、インタプリタにより実行されるプログラム、OSに供給するスクリプトデータ等の形態であっても良い。   In that case, as long as it has the function of a program, it may be in the form of object code, a program executed by an interpreter, script data supplied to the OS, or the like.

プログラムを供給するための記録媒体としては、例えば、フロッピー(登録商標)ディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、MO、CD−ROM、CD−R、CD−RW、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ROM、DVD(DVD−ROM,DVD−R)などがある。   As a recording medium for supplying the program, for example, floppy (registered trademark) disk, hard disk, optical disk, magneto-optical disk, MO, CD-ROM, CD-R, CD-RW, magnetic tape, nonvolatile memory card ROM, DVD (DVD-ROM, DVD-R) and the like.

その他、プログラムの供給方法としては、クライアントコンピュータのブラウザを用いてインターネットのホームページに接続し、該ホームページから本発明のコンピュータプログラムそのもの、もしくは圧縮され自動インストール機能を含むファイルをハードディスク等の記録媒体にダウンロードすることによっても供給できる。また、本発明のプログラムを構成するプログラムコードを複数のファイルに分割し、それぞれのファイルを異なるホームページからダウンロードすることによっても実現可能である。つまり、本発明の機能処理をコンピュータで実現するためのプログラムファイルを複数のユーザに対してダウンロードさせるWWWサーバも、本発明に含まれるものである。   As another program supply method, a client computer browser is used to connect to an Internet homepage, and the computer program of the present invention itself or a compressed file including an automatic installation function is downloaded from the homepage to a recording medium such as a hard disk. Can also be supplied. It can also be realized by dividing the program code constituting the program of the present invention into a plurality of files and downloading each file from a different homepage. That is, a WWW server that allows a plurality of users to download a program file for realizing the functional processing of the present invention on a computer is also included in the present invention.

また、本発明のプログラムを暗号化してCD−ROM等の記憶媒体に格納してユーザに配布し、所定の条件をクリアしたユーザに対し、インターネットを介してホームページから暗号化を解く鍵情報をダウンロードさせ、その鍵情報を使用することにより暗号化されたプログラムを実行してコンピュータにインストールさせて実現することも可能である。   In addition, the program of the present invention is encrypted, stored in a storage medium such as a CD-ROM, distributed to users, and key information for decryption is downloaded from a homepage via the Internet to users who have cleared predetermined conditions. It is also possible to execute the encrypted program by using the key information and install the program on a computer.

また、コンピュータが、読み出したプログラムを実行することによって、前述した実施形態の機能が実現される他、そのプログラムの指示に基づき、コンピュータ上で稼動しているOSなどが、実際の処理の一部または全部を行い、その処理によっても前述した実施形態の機能が実現され得る。   In addition to the functions of the above-described embodiments being realized by the computer executing the read program, the OS running on the computer based on the instruction of the program is a part of the actual processing. Alternatively, the functions of the above-described embodiment can be realized by performing all of them and performing the processing.

さらに、記録媒体から読み出されたプログラムが、コンピュータに挿入された機能拡張ボードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書き込まれた後、そのプログラムの指示に基づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるCPUなどが実際の処理の一部または全部を行い、その処理によっても前述した実施形態の機能が実現される。   Furthermore, after the program read from the recording medium is written in a memory provided in a function expansion board inserted into the computer or a function expansion unit connected to the computer, the function expansion board or The CPU or the like provided in the function expansion unit performs part or all of the actual processing, and the functions of the above-described embodiments are realized by the processing.

本発明の一実施形態に係る在庫管理装置の構成図である。It is a block diagram of the inventory management apparatus which concerns on one Embodiment of this invention. 本実施形態に係る在庫管理装置の需要実績DB101に蓄積されているデータの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the data accumulate | stored in the demand performance DB101 of the inventory management apparatus which concerns on this embodiment. 本実施形態に係る在庫管理装置の需要予測履歴DB102に蓄積されているデータの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the data accumulate | stored in the demand prediction log | history DB102 of the inventory management apparatus which concerns on this embodiment. 本実施形態に係る在庫管理装置に備わる商品マスタの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the goods master with which the inventory management apparatus which concerns on this embodiment is equipped. 本実施形態に係る在庫管理装置の安全在庫量DB104に蓄積されているデータ(各商品の安全在庫量)の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the data (safety stock quantity of each goods) accumulate | stored in safe stock quantity DB104 of the inventory management apparatus which concerns on this embodiment. 本実施形態に係る在庫管理装置を実現する情報処理装置(コンピュータ)の細部構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the detailed structure of the information processing apparatus (computer) which implement | achieves the inventory management apparatus which concerns on this embodiment. 本実施形態に係る在庫管理装置の安全在庫量算出部120の細部処理手順を説明するためのフローチャートである。It is a flowchart for demonstrating the detailed process sequence of the safe stock quantity calculation part 120 of the inventory management apparatus which concerns on this embodiment. 図7のステップS71のデータ取得処理の詳細を説明するためのフローチャートである。It is a flowchart for demonstrating the detail of the data acquisition process of FIG.7 S71. 式(4)に基づいて計算された商品1の各時点のそれぞれの累積誤差を示す図である。It is a figure which shows each accumulation error of each time of the goods 1 calculated based on Formula (4). 式(4)に基づいて計算された商品2の各時点のそれぞれの累積誤差を示す図である。It is a figure which shows each accumulation error of each time of the goods 2 calculated based on Formula (4). 式(4)に基づいて計算された商品3の各時点のそれぞれの累積誤差を示す図である。It is a figure which shows each accumulation error of each time of the goods 3 calculated based on Formula (4). 本実施形態に係る在庫管理装置に備わる安全係数テーブルの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the safety coefficient table with which the inventory management apparatus which concerns on this embodiment is equipped.

符号の説明Explanation of symbols

100 データベース(DB)
101 需要実績DB
102 需要予測履歴DB
103 各種マスタ
104 安全在庫量DB
110 需要予測部
120 安全在庫量算出部
100 database (DB)
101 Demand results DB
102 Demand forecast history DB
103 Various masters 104 Safety stock DB
110 Demand forecasting section 120 Safety inventory calculation section

Claims (10)

コンピュータを、
安全在庫量の算出対象となる商品それぞれについて、当該商品の調達期間を設定する第1の設定手段、
前記第1の設定手段で安全在庫量の算出対象である商品に設定された調達期間から、当該商品の予測誤差を算出する期間である累積期間を設定する第2の設定手段、
記憶装置に記憶されている前記商品の需要実績値、及び当該需要実績値を用いて予測単位期間ごとに算出された前記商品の需要予測値のうち、前記商品の需要予測時点毎に前記第2の設定手段で設定された累積期間により決定される期間おける需要予測値と需要実績値を取得する取得手段、
前記取得手段で取得した需要予測値と需要実績値とから、前記期間における予測単位期間ごとの需要予測値と需要実績値との差の総和を示す累積誤差を算出する第1の算出手段、
前記第1の算出手段で算出された、複数の前記需要予測時点における前記累積誤差に基づいて、前記商品の安全在庫量を算出する第2の算出手段
として機能させるためコンピュータプログラム。
Computer
A first setting means for setting a procurement period of the product for each product for which a safety stock quantity is to be calculated;
Second setting means for setting a cumulative period, which is a period for calculating a prediction error of the product, from a procurement period set for the product for which the safety stock quantity is calculated by the first setting unit;
Of the demand actual value of the product stored in the storage device and the demand predicted value of the product calculated for each prediction unit period using the demand actual value, the second for each demand forecast time of the product. obtaining means for obtaining forecast value definitive period determined by the set accumulated period setting means and the actual demand value,
First calculation means for calculating a cumulative error indicating a sum of differences between the demand prediction value and the demand actual value for each prediction unit period in the period from the demand prediction value and the demand actual value acquired by the acquisition means;
A computer program for functioning as second calculation means for calculating a safety stock amount of the product based on the accumulated errors at the plurality of demand forecast points calculated by the first calculation means.
前記第2の算出手段は、前記累積誤差のバラツキ度合いをさらに算出し、該累積誤差のバラツキ度合いに基づいて安全在庫量を算出することを特徴とする請求項1に記載のコンピュータプログラム。 The computer program according to claim 1, wherein the second calculation unit further calculates a degree of variation of the cumulative error, and calculates a safety stock quantity based on the degree of variation of the cumulative error. 前記第2の算出手段は、前記バラツキ度合いに前記累積期間に対する前記調達期間の割合の平方根を乗算することで安全在庫量を算出することを特徴とする請求項2に記載のコンピュータプログラム。   The computer program product according to claim 2, wherein the second calculation unit calculates a safety stock quantity by multiplying the degree of variation by a square root of a ratio of the procurement period to the accumulation period. 前記第2の算出手段は、前記需要予測値と前記需要実績値との差の平方和の平均値の平方根を前記バラツキ度合いとして算出することを特徴とする請求項2または3に記載のコンピュータプログラム。   4. The computer program according to claim 2, wherein the second calculation unit calculates a square root of an average value of a sum of squares of differences between the demand forecast value and the actual demand value as the degree of variation. . 前記第1の算出手段は、前記累積誤差を累積誤差率として算出することを特徴とする請求項1乃至4のいずれか1項に記載のコンピュータプログラム。   5. The computer program according to claim 1, wherein the first calculation unit calculates the cumulative error as a cumulative error rate. 6. 前記コンピュータをさらに
前記商品の許容欠品率を設定する第3の設定手段として機能させ
前記第2の算出手段は、前記商品の許容欠品率により決定される安全係数をさらに用いることで前記商品の安全在庫量を算出することを特徴とする請求項1乃至5のいずれか1項に記載のコンピュータプログラム。
Further causing the computer to function as a third setting means for setting an allowable shortage rate of the product,
The said 2nd calculation means calculates the safety stock quantity of the said goods by further using the safety factor determined by the allowable shortage rate of the said goods, The any one of Claim 1 thru | or 5 characterized by the above-mentioned. A computer program described in 1.
前記第2の設定手段は、前記累積期間を、前記調達期間を下回らない最小の整数の予測単位期間に設定することを特徴とする請求項1乃至6のいずれか1項に記載のコンピュータプログラム。   The computer program according to any one of claims 1 to 6, wherein the second setting unit sets the cumulative period to a minimum integer prediction unit period that is not less than the procurement period. 前記コンピュータをさらに、
前記記憶装置に記憶されている需要実績値に基づいて、商品の需要予測値を算出する予測手段、
前記予測手段により算出された需要予測値を、前記記憶装置に記憶する記憶手段
として機能させることを特徴とする請求項1乃至7のいずれか1項に記載のコンピュータプログラム。
The computer further
Prediction means for calculating a demand predicted value of a product based on the actual demand value stored in the storage device,
Storage means for storing the demand prediction value calculated by the prediction means in the storage device
The computer program according to claim 1, wherein the computer program is caused to function as a computer program.
安全在庫量の算出対象となる商品それぞれについて、当該商品の調達期間を設定する第1の設定手段と、
前記第1の設定手段で安全在庫量の算出対象である商品に設定された調達期間から、当該商品の予測誤差を算出する期間である累積期間を設定する第2の設定手段と、
記憶装置に記憶されている前記商品の需要実績値、及び当該需要実績値を用いて予測単位期間ごとに算出された当該商品の需要予測値のうち、前記商品の需要予測時点毎に前記第2の設定手段で設定された累積期間により決定される期間おける需要予測値と需要実績値を取得する取得手段と、
前記取得手段で取得した需要予測値と需要実績値とから、前記期間における予測単位期間ごとの需要予測値と需要実績値との差の総和を示す累積誤差を算出する第1の算出手段と、
前記第1の算出手段で算出された、複数の前記需要予測時点における前記累積誤差に基づいて、前記商品の安全在庫量を算出する第2の算出手段と
を備えることを特徴とする在庫管理装置。
A first setting means for setting a procurement period of the product for each product for which a safety stock quantity is to be calculated;
Second setting means for setting a cumulative period, which is a period for calculating a prediction error of the product, from a procurement period set for the product for which the safety stock quantity is to be calculated by the first setting unit;
Of the demand actual value of the product stored in the storage device and the demand predicted value of the product calculated for each prediction unit period using the demand actual value, the second for each demand forecast time of the product. a forecast value and the actual demand value definitive the period determined by the cumulative period set by the setting means and acquisition means for acquiring,
First calculation means for calculating a cumulative error indicating a sum of differences between the demand prediction value and the demand actual value for each prediction unit period in the period from the demand prediction value and the demand actual value acquired by the acquisition means;
An inventory management apparatus comprising: a second calculation unit configured to calculate a safety stock quantity of the product based on the cumulative error at the plurality of demand prediction points calculated by the first calculation unit. .
商品の需要実績値と当該商品の需要予測値との誤差に基づいて安全在庫量を算出する情報処理装置によって行われる在庫管理方法であって、
安全在庫量の算出対象となる前記商品それぞれについて、当該商品の調達期間を設定する第1の設定工程と、
前記第1の設定工程で安全在庫量の算出対象である商品に設定された調達期間から、当該商品の予測誤差を算出する期間である累積期間を設定する第2の設定工程と、
記憶装置に記憶されている前記商品の需要実績値、及び当該需要実績値を用いて予測単位期間ごとに算出された当該商品の需要予測値のうち、前記商品の需要予測時点毎に前記第2の設定工程で設定された累積期間により決定される期間おける需要予測値と需要実績値を取得する取得工程と、
前記取得工程で取得した需要予測値と需要実績値とから、前記期間における予測単位期間ごと需要予測値と需要実績値との差の総和を示す累積誤差を算出する第1の算出工程と、
前記第1の算出工程で算出された、複数の前記需要予測時点における前記累積誤差に基づいて、前記商品の安全在庫量を算出する第2の算出工程と
を備えることを特徴とする在庫管理方法。
An inventory management method performed by an information processing device that calculates a safety stock quantity based on an error between a demand actual value of a product and a demand forecast value of the product,
For the products respectively to be calculated subject to the safety stock quantity, a first setting step of setting the lead time of the product,
A second setting step for setting a cumulative period, which is a period for calculating a prediction error of the product, from a procurement period set for the product for which the safety stock quantity is calculated in the first setting step;
Of the demand actual value of the product stored in the storage device and the demand predicted value of the product calculated for each prediction unit period using the demand actual value, the second for each demand forecast time of the product. an acquisition step of acquiring the forecast value and the actual demand value definitive the period determined by the cumulative period set by the setting step of,
A first calculation step of calculating a cumulative error indicating a sum of differences between the demand prediction value and the demand actual value for each prediction unit period in the period from the demand prediction value and the demand actual value acquired in the acquisition step;
An inventory management method comprising: a second calculation step of calculating a safety stock quantity of the product based on the accumulated errors at the plurality of demand prediction points calculated in the first calculation step. .
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