JP2005029368A - 在庫管理システム及び在庫管理方法 - Google Patents

Abstract

【課題】 商品の特性に合わせて在庫管理、発注業務、等を適切に行う。
【解決手段】 分析／発注システム１１は、受注実績ＤＢ３１に格納されている品目別の実受注データを、最終需要時期Ｒと需要頻度Ｆとから定まる需要の繰り返し性を示す指標Ｒ・Ｆと、需要量で定まる指標Ｍとで分析して、需要の繰り返し性が高く、需要量も多い第１類と、需要の繰り返し性は低いが、需要量は多い第２類と、需要の繰り返し性は高いが、需要量が少ない第３類と、需要の繰り返し性が低く、需要量も少ない第４類に分類する。分析／発注システム１１は、第３類について、在庫量に対する最適発注点を求め、在庫ＤＢ２１に記憶された在庫数が最適発注点以下となった場合に、所定量を発注する。第１類又は第２類の品目については、生産計画に基づいて所定量を発注し、第４類の品目については、実受注に応答して、実受注分を発注する。
【選択図】 図１

Description

本発明は、在庫管理システムに関し、特に、発注点管理が最適であると判別された品目に対して、発注点を求め、さらに、必要なオーダーを自動発注するシステムに関する。

生産管理業務のニーズと問題意識には相矛盾する要求がある。一方は、在庫低減によるキャッシュフロー及び在庫リスクの改善の要求であり、他方は、在庫保有による機会損失の低減の要求である。
従来、これらの要求をバランスよく処理するため、人間による在庫・発注管理が行われていた。しかし、人間による在庫・発注管理では、属人性が高く、客観的に最適な管理は困難であり、また、コストがかかるという問題がある。

このような問題を改善するため、コンピュータを用いて在庫管理と発注とを最適化或いは自動化するための様々な提案がなされている。
例えば、特許文献１（特開平７−２００６８２号公報）は、コンピュータシステムを用いて、販売計画と、発注情報及び入出力在庫情報とに基づいて、生産指示情報を生成し、さらに、この生産指示情報に基づいて製造マシンを割り当てると共にスケジューリングを行って、生産計画をたてる技術を開示する。

また、特許文献２（特開２０００−２８２３４６号公報）は、予想誤差を加味して安全在庫量を予測し、安全在庫量の予想結果から生産計画を立案する技術を開示する。

また、特許文献３（特開２０００−２３５６０４号公報）は、代理店から小売り店への売り上げ情報などを加味することにより、市場の荷動きを正確に反映させた最適生産計画を計算するシステムを開示する。

また、特許文献４（特開２００１−２８２３４６号公報）は、生産業務に係る複数のプロセスに関する実績データを収集、記憶しておき、生産業務における制約条件を考慮して、実績データから生産計画情報を抽出する技術を開示する。
特開平７−２００６８２号公報 特開２０００−２８２３４６号公報 特開２０００−２３５６０４号公報 特開２００１−２８２３４６号公報

企業活動で扱う商品（品目）には多種多様なものがあり、コンピュータによる在庫管理や発注動作に適さないものも多い。しかし、特許文献１乃至４に開示されているシステムは、全ての商品に関する生産計画の立案、在庫管理等をコンピュータにより自動化する。このため、かえって、効率が低くなってしまう場合がある。

本発明は、上述した事情に鑑みてなされたもので、総合的にコストを抑えて、在庫管理、発注業務等を行うことを可能とすることを目的とする。
また、本発明は、商品の特性に合わせて在庫管理、発注業務、等を適切に行うことを可能とすることを目的とする。

上記目的を達成するため、本発明の第１の観点に係る、在庫管理システムは、
品目別の実受注データを、最終需要時期と需要頻度と需要量で分析して、品目を所定の複数の類に分類する分類手段と、
前記分類手段により分類された所定の類に属す品目について、在庫量に対する発注点又は補充点を求める発注点決定手段と、
在庫量を記憶する在庫量記憶手段と、
前記所定の類に属す品目について、前記在庫量記憶手段に記憶された在庫数と前記発注点決定手段により決定された発注点又は補充点とを比較して、発注又は補充のための所定の処理を行う発注支援手段と、
を備えることを特徴とする。

例えば、前記分類手段は、品目別の実受注データを、最終需要時期と需要頻度とから定まる需要の繰り返し性を示す指標と、需要量で定まる指標とで分析して、需要の繰り返し性が高く、需要量も多い第１の類と、需要の繰り返し性は低いが、需要量は多い第２の類と、需要の繰り返し性は高いが、需要量が少ない第３の類と、需要の繰り返し性が低く、需要量も少ない第４の類の４つの類に分類する。この場合、前記発注点決定手段は、第３の類について、在庫量に対する最適発注点を求め、前記発注支援手段は、前記第３の類に属す品目について、前記在庫量記憶手段に記憶された在庫数が前記発注点決定手段により決定された最適発注点以下である場合に、所定量を発注する処理又は所定量を発注するための支援処理を行う。

例えば、第１又は第２の類に分類された品目について、生産計画に基づく所定量を発注する処理又は所定量を発注するための支援処理を行う手段を更に備えることができる。

また、第４の類に分類された品目について、実受注に応答して、実受注分を発注する処理又は発注するための支援処理を行う手段を更に備えるように構成してもよい。

前記発注点決定手段は、例えば、品目別に予め設定されているリードタイムと安全率と前記受注実績データとに基づいて発注点を決定する。

上記目的を達成するため、本発明の第２の観点に係る、在庫管理方法は、
コンピュータにより、実受注に基づいて品目を分類し、所定の類に属す品目について、発注点方式又は補充点方式による在庫管理方法であって、
コンピュータにより、品目別の実受注データを、最終需要時期と需要頻度と需要量で分析して、品目を所定の複数の類に分類し、
コンピュータにより、実受注データに基づいて、所定の類に属す品目について、在庫量に対する発注点又は補充点を決定し、
前記所定の類に属す品目について、在庫数と発注点又は補充点とを比較して、発注又は補充のための所定の処理を行う、
ことを特徴とする。

さらに、本発明の第３の観点に係る、コンピュータプログラムは、
コンピュータを、
品目別の実受注データを、最終需要時期と需要頻度と需要量で分析して、品目を所定の複数の類に分類する分類手段、
前記分類手段により分類された所定の類に属す品目について、在庫量に対する発注点を求める発注点決定手段、
在庫量を記憶する在庫量記憶手段、
前記所定の類に属す品目について、前記在庫量記憶手段に記憶された在庫数と前記発注点決定手段により決定された発注点又は補充点とを比較して、発注又は補充のための所定の処理を行う発注支援手段、
として機能させる。

本発明によれば、品目の需要の繰り返し性と需要量との関係から品目を分類し、特定の類に属す品目について、発注点方式（補充点方式を含む）によって在庫を保持する。従って、需要の繰り返し性が高い等、在庫補充型での在庫管理に適した品目について選択的に発注点方式での在庫管理を行うことができる。また、他の類に属す品目については、適宜適当な在庫管理方法を選択できる。従って、適切な在庫を保有することが可能となる。

以下、本発明の実施の形態に係る受発注システムとその動作を図面を参照して説明する。

この実施の形態に係る受発注システムは、図１に示すように、イントラネットＩＮ等のネットワークを介して相互に接続された、分析／発注システム１１と、在庫データベース（ＤＢ）２１と、受注（需要）実績データベース３１と、社内端末群４１（４１_１〜４１_ｍ）と、より構成される。

分析／発注システム１１は、この企業で販売する商品（品目（完成品、中間品、原材料））を、Ｒ（Recency:最終需要時期）及びＦ（Frequency：需要頻度）と、Ｍ（Monetary：需要量（金額））とに基づいて、以下の第１から第４の４つの類のいずれかに分類し、在庫管理に関して発注点管理が最適であると分類された商品について、発注点を求め、さらに、必要なオーダ（注文）を自動生成するシステムである。

ここで、Ｒは、顧客が最後に品目を購入した日を判断材料とするもので、最近購入した顧客の方が何年も前に購入した顧客よりも次回購買確率の高い顧客であると考える指標である。Ｆは，購入の頻度が高い程次回購買確率の高い顧客であると考える指標であり、Ｆが高い顧客は、所謂常連客となる。Ｍは、顧客の購買金額の合計で、この金額が大きいほど次回購買確率の高い顧客であると考える指標である。Ｒ・Ｆで「需要の繰り返し性」を、Ｍで「需要量」を評価することができる。

前述の４類のうち、第１類は、需要の繰り返し性が高く、需要量も多い品目である。
第２類は、需要の繰り返し性は低いが、需要量は多い品目である。
第３類は、需要の繰り返し性は高いが、需要量が少ない品目である。
第４類は、需要の繰り返し性が低く、需要量も少ない品目である。

分類結果から、以下のように、品目毎に最適な在庫戦略を立てることが可能となる。
例えば、第１類に分類された品目は、見込み計画で在庫をもってよく、第２類に分類された品目は、営業情報に注意しながら在庫をもってよく、第３類に分類された品目は、在庫の後補充生産を行い、第４類に分類された品目は、在庫をもってはいけない、というような在庫戦略が設定される。

なお、ＲとＦで「需要の繰り返し性」を評価し、Ｍで「需要量」を評価する手法を、以下、「ＲＦＭクラシファイア」と呼ぶ。

分析／発注システム１１は、図２（ａ）に示すように、通信部１１１と、記憶部１１２と、入力部１１３と、表示部１１４と、分類ＤＢ（データベース）１１５と、オーダ（発注）ＤＢ１１６と、処理制御部１１７とを備える。

通信部１１１は、通信制御装置等から構成され、処理制御部１１７の制御下に、イントラネットＩＮを介して、他装置との通信を行う。

記憶部１１２は、半導体メモリ、ハードディスク装置などから構成され、処理制御部１１７の動作プログラムを記憶すると共に処理制御部１１７のワークエリアとして機能する。

記憶部１１２に記憶される動作プログラムとしては、例えば、図２（ｂ）に示すように、１）取扱品目についてＲＦＭクラシファイアを実行するためのＲＦＭ分析プログラムＰ１，２）ＲＦＭクラシファイアにより在庫補充型の在庫管理が適していると判別された品目（後述する第３類の品目）について最適発注点を求めるための最適発注点特定プログラムＰ２、３）発注点方式（（補充点方式を含む）；在庫補充型）の在庫管理を行う各品目の最適発注点と実際の在庫に基づいて発注データを生成してオーダＤＢ１１６に書き込む発注データ生成プログラムＰ３，４）ＲＦＭクラシファイアにより計画主導型の在庫管理が適していると判別された品目（後述する第１，第２類の品目）について、生産計画を取り込み、発注計画を策定する発注計画策定プログラムＰ４、５）策定した発注計画に基づいて、発注データを生成してオーダＤＢ１１６に記録する発注データ生成プログラムＰ５、６）ＲＦＭクラシファイアにより確定受注に対応して発注することが適切であると判別された品目（後述する第４類の品目）について、実際の受注を受けて、発注データを生成する発注データ生成プログラムＰ６、７）オーダＤＢ１１６に記録されている発注データ（オーダデータ）をそれぞれの発注先に実際に発注する発注プログラムＰ７、等がある。

なお、この明細書で、「発注」とは、他の事業者にある品目の購入を申し入れることを意味するだけでなく、ある品目の商品の販売等を担当する部門が、全体の在庫を保有・管理する部門に対し、該当部門への入庫を依頼すること等、商取引の形態に応じて、品目及びその在庫を確保するための手続全般を意味する。

入力部１１３は、キーボード、マウス、タブレットなどから構成され、様々な指示やデータを入力する。
表示部１１４は、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）装置、液晶表示装置などから構成され、データを表示する。

分類ＤＢ１１５は、図３に例示する構成の分類情報（品目データ）を格納する。この分類情報は、この企業で扱う各品目について、受注実績データを分析して求められたものであり、品目ＩＤ（識別情報）、品目、最新受注日、受注回数（前回の分析日から今回の分析日までの受注回数）、受注量（前回の分析日から今回の分析日までの受注量；単位は金額でも個数でも良い）、ＲＦＭ分類（その品目が上述の第１類から第４類の４類のいずれに該当するかを示すデータ）を格納する。さらに、第１類から第３類に属す品目については、発注タイミングと、１回の発注での発注量（単位、数量；例えば、ロット数、Kｇ，トン）が記録される。ここで、第１類と第２類に属す品目については、生産計画に基づく発注タイミングと発注量、例えば、各発注日と発注量が記録される。また、第３類に属す品目については、最適発注点（在庫数がそこまで低下したときに、発注を出すことを指定する在庫数）と発注量が記録される。

図２に示すオーダＤＢ１１６は、図４に例示するような、この企業で扱う各品目について、当日の発注量を示すオーダデータを記憶する。このうち、上述の４分類の、第１類及び第２類に属す品目については、見込み生産による発注によるオーダデータであり、第３類に属す品目については、在庫量が最適発注点以下になったことに伴う発注によるオーダデータであり、第４類に属す品目については、受注があったことに伴う発注によるオーダデータである。

図２に示す処理制御部１１７は、中央処理装置（ＣＰＵ）等から構成され、記憶部１１２に記憶された動作プログラムに従って動作し、販売実績に基づいて、各品目にＲＦＭ分析を施して各品目を前述の第１類〜第４類に分類し、分類結果を分類ＤＢ１１５に記録（登録）する。また、分類に従った、オーダーデータをオーダＤＢ１１６に記録し、さらに、各発注先に発注する。

在庫ＤＢ２１は、この企業で販売する商品（品目）の在庫量を記憶・更新する装置であり、図５（ａ）に示すように、通信部２１１と、記憶部２１２と、入力部２１３と、表示部２１４，在庫情報記憶部２１５と、処理制御部２１６とを備える。

通信部２１１は、通信制御装置等から構成され、処理制御部２１６の制御下に、イントラネットＩＮを介して、他装置との通信を行う。
記憶部２１２は、半導体メモリ、ハードディスク装置などから構成され、処理制御部２１６の動作プログラムを記憶すると共に処理制御部２１６の処理のワークエリアとして機能する。
入力部２１３は、キーボード、マウスなどから構成され、指示やデータを入力する。
表示部２１４は、ＣＲＴ装置、液晶表示装置などから構成され、様々なデータを表示する。

在庫情報記憶部２１５は、図５（ｂ）に例示するような、企業で扱う各品目の在庫数を示す在庫情報を記憶する。

図５（ａ）に示す処理制御部２１６は、中央処理装置（ＣＰＵ）等から構成され、記憶部２１２に記憶された動作プログラムに従って動作し、入庫情報、受注情報に基づいて、各品目の在庫量を更新する。

受注実績ＤＢ３１は、この企業で販売する商品（品目）の受注量を記憶・更新する装置であり、図６（ａ）に示すように、通信部３１１と、記憶部３１２と、入力部３１３と、表示部３１４，受注情報記憶部３１５と、処理制御部３１６とを備える。

通信部３１１は、通信制御装置等から構成され、処理制御部３１６の制御下に、イントラネットＩＮを介して、他装置との通信を行う。
記憶部３１２は、半導体メモリ、ハードディスク装置などから構成され、処理制御部３１６の動作プログラムを記憶すると共に処理制御部３１６の処理のワークエリアとして機能する。
入力部３１３は、キーボード、マウスなどから構成され、指示やデータを入力する。

表示部３１４は、ＣＲＴ装置、液晶表示装置などから構成され、様々なデータを表示する。

受注情報記憶部３１５は、図６（ｂ）に例示するような構成の、実際に受注した品目に関する受注実績データを記録する。

図６（ａ）に示す処理制御部３１６は、中央処理装置（ＣＰＵ）等から構成され、記憶部３１２に記憶された動作プログラムに従って動作し、受注実績データを受注情報記憶部３１５に記録する。

図１に示す社内端末群４１（４１_１〜４１_ｍ）は、それぞれ、社内の営業担当者、在庫管理者などにより操作されるコンピュータ端末であり、ＲＦＭ分析の条件、受注量、入庫量などを入力する。

次に、上記構成の受発注システムの動作を説明する。
１）日常業務：受注業務
１−１）受注担当者は、受注実績があると、自己の端末４１から、受注実績ＤＢ３１にアクセスし、図６（ｂ）に示す構成の受注実績データを記録する。この受注実績データは、通信部３１１を介して処理制御部３１６に受信され、処理制御部３１６により、受注情報記憶部３１５に、受注日時と共に記録される。

１−２） 端末４１は、受注実績データを、分析／発注システム１１にも送信する。
この受注実績データは、通信部１１１を介して処理制御部１１７に受信され、処理制御部１１７に受信される。処理制御部１１７は、分類ＤＢ１１５を参照し、受信した受注実績データに係る品目（受注品）が第４類に分類される品目であるか否かを判別する。第４類に属す品目である場合には、オーダＤＢ１１６に、受注分のデータをオーダＤＢ１１６に記録する。
一方、受信した受注実績データに係る品目（受注品）が第１類〜第３類に分類される品目である場合には、在庫ＤＢ２１にアクセスし、該当する品目の在庫数を受注分だけ減少させる。

このようにして、日常業務により、受注実績ＤＢ３１には、受注実績を示す受注実績データが蓄積され、在庫ＤＢ２１には、その時点での各品目の在庫数（量）が記憶される。

２）日常業務：入庫業務
在庫管理担当者は、発注済の品目について、発注先より納入があると、自己の端末４１から、在庫ＤＢ２１にアクセスし、入庫した品目の品目ＩＤと入庫数（量）を記録する。この受注実績データは、通信部３１１を介して処理制御部３１６に受信され、処理制御部３１６により、受注情報記憶部３１５に、受注日時と共に記録される。

３）ＲＦＭ分析
分析／発注システム１１の処理制御部１１７は、定期的に、例えば、１週間に１回、深夜にバッチ処理で、ＲＦＭ分析を行い、各品目を、前述の第１類〜第４塁のいずれかに分類する。

ここで、Ｒ・Ｆを横軸、Ｍを縦軸に取ると、品目のＲ・ＦとＭとは、図７に示す連続する３つの曲線カーブＣ１，Ｃ２，Ｃ３上に分布する。そこで、第１の曲線部分Ｃ１を第１類又は第２類とし、第２の曲線部分Ｃ２を第３類とし、第３の曲線部分Ｃ３を第４類とすることができる。
そして、第１類と第２類との境界は、例えば、予め定められた基準に基づいて定められる。

そこで、前提として、分析開始前に、第１類と第２類との境界を、第１の変換点のＸ％（例えば、７０％）とすることを設定しておく。

処理制御部１１７は、内部タイマなどにより、分析タイミングに達したことを判別すると、図８のフローチャートに示す処理を開始する。
即ち、まず、処理制御部１１７は、設定条件（例えば、前述のＸ％）と受注実績ＤＢ３１に記録されている受注情報（但し、前回の分析から今回の分析までの情報）を読み込む（ステップＳ１１）。
続いて、収集した受注実績データに基づいて、品目毎に、最新受注日（日時）、受注回数、受注量を求める（ステップＳ１２）。

次に、各品目のＲ・ＦとＭとを、図７に示すように、Ｒ・Ｆを横軸、Ｍを縦軸とする座標系上にプロットする（ステップＳ１３）。即ち、各品目について、最新受注日（日時）から分析日時までの期間が短い程、Ｒについて高い得点を与え、前回の分析からの受注回数が多い程、Ｆについて高い得点を与え、さらに、受注量が多い程Ｍについて高い得点を与えて、Ｒ・ＦとＭとを求め、これを座標系上にプロットする。

次に、プロットした各点をつなぐように、各品目のＲ・ＦとＭが高い順に並べ、これらを近似する曲線Ｃ１、Ｃ２，Ｃ３を求める（ステップＳ１４）。
次に、曲線Ｃ１とＣ２の交点Ｑ２のＲＦ軸の座標ＲＦと、曲線Ｃ２とＣ３の交点Ｑ３のＲＦ軸の座標ＲＦ３を求める（ステップＳ１５）。
さらに、第１類と第２類の境界値Ｘ％より、第１類と第２類の境界点Ｑ１のＲＦ軸の座標ＲＦ１を求める（ステップＳ１６）。図７に示すように、ＲＦ値が、ＲＦ１より大きければ第１類、ＲＦ１〜ＲＦ２であれば第２類、ＲＦ２〜ＲＦ３であれば第３類、ＲＦ４以下であれば第４類となる。

次に、各品目のＲＦ値から、各品目がいずれの類に属すかを判別する（ステップＳ１７）。

最後に、以上の分析結果を、図３に例示する分析データ（品目データ）として、分類ＤＢ１１５に記録する（ステップＳ１８）。なお、この段階では、発注タイミングと発注量の設定は行わない。

４）第３類に属す品目についての発注点の設定
前述のように、第３類に属す品目については、需要の繰り返し性は高いが、需要量が少ないという特性を有しており、在庫の管理を発注点方式又は補充点方式により行うことが適している。
そこで、在庫がどの程度まで、減少した際に、在庫の補充を発注するかを決定する必要がある。
分析／発注システム１１は、この発注点（補充点）を決定する処理も行う。
まず、分析／発注システム１１の処理制御部１１７は、例えば、図８に示す処理が終了すると、図９に示す、最適発注点特定処理を開始する。

この処理において、処理制御部１１７は、品目毎に、受注情報を読み込むと共に、商品マスタＤＢ（図示せず）等に予め設定されている、商品のリードタイム（発注してから入庫されるまでの期間）と、安全率（＝１−在庫切れ危険確率）を読み込む（ステップＳ２１）。

次に、品目ＩＤを示すポインタｉを初期値１にセットし（ステップＳ２２）、品目ＩＤがｉで特定される品目が第３類に属すか否かを分類データに基づいて判別する（ステップＳ２３）。属さなければ（ステップＳ２３；No）、後述するステップＳ２５にジャンプし、属していれば（ステップＳ２３；Yes）、発注点を求める（ステップＳ２４）。発注点を求める手法自体は任意であるが、例えば、発注点＝１日当たりの受注数・リードタイム／安全率、で求めることができる。
次に、全ての品目についての処理が終了したか否かを判別し（ステップＳ２５）、終了していなければ（ステップＳ２５；No）、ポインタｉを更新（＋１）して（ステップＳ２６）、ステップＳ２３にリターンし、終了していれば（ステップＳ２６；Yes）、この処理で得られた、品目別の発注点を分類ＤＢ１１５に記録されている分類情報に追加して記録し（ステップＳ２７）、処理を終了する。

５）第１類、第２類に属す品目についての発注スケジュール（発注手法）の設定
一方、第１類と第２類に属す品目については、通常知られている任意の手法を用いて、生産計画（例えば、月次生産計画）に基づく発注の手法を記録する。分析／発注システム１１の処理制御部１１７は、通信部１１１を介して、或いは、入力部１１３からの入力により、第１、第２類に属す品目について生産計画を取り込み、記憶部１１２に記録する。処理制御部１１７は、通常知られた手法を用いて、生産計画から発注スケジュールを生成する。例えば、ある月の上旬の生産計画が１００個であれば、各製品のリードタイムを考慮して、例えば、１月前に、１００個の生産に必要な品目を発注するというスケジュールを策定する。

６） 第３類に属す品目についての発注処理
分析／発注システム１１の処理制御部１１７は、定期的に、例えば、毎日深夜等に前述の第３類に属す品目について、在庫を発注する処理を実行する。
即ち、まず、処理制御部１１７は、分類ＤＢ１１５と図示せぬ品目マスタテーブルを参照する等して、第３類に属す品目のデータをリードタイムが短く、発注点が小さい品目順に並べ変える（ステップＳ３１）。

次に、並べ替えた後の品目の順番を示すポインタｉを初期値１にセットし（ステップＳ３２）、ｉ番目の品目の在庫数が発注点以下であるか否かを判別する（ステップＳ３３）。

発注点以下でなければ（ステップＳ３３；No）、後述するステップＳ３５にジャンプする。一方、在庫数が発注点以下であれば（ステップＳ３３；Yes）、「発注ロットサイズ」の発注を「発注ロット数」部をオーダＤＢ１１６に記録する（ステップＳ３４）。

次に、第３類に分類されている全ての品目についての処理が終了したか否かを判別し（ステップＳ３５）、終了していなければ（ステップＳ３５；No）、ポインタｉを更新（＋１）して（ステップＳ３６）、ステップＳ３３にリターンし、終了していれば（ステップＳ３５；Yes）、この処理を終了する。

７） 第１類，第２類、第４類に属す品目についての発注処理
第１類、第２類に属す品目につていは、分析／発注システム１１は、例えば、生産計画に基づいて生成した発注スケジュールを定期的にチェックし、発注の対象となる品目があれば、発注データをオーダＤＢ１１６に記録する。
また、第４類に属す品目については、分析／発注システム１１は、実際に受注があってから、対応する発注データをオーダＤＢ１１６に記録する。

８） 分析／発注システム１１は、例えば、定期的にオーダＤＢ１１６に記録されている発注データをチェックし、発注データに相当する発注を行う。なお、発注の手法自体は、任意であり、例えば、発注内容を記載した予め定められたフォーマットの電子メールを作成して、品目毎に記録されている発注先に送信してもよく、或いは、発注用の伝票を印刷するようなものでもよい。前述のように、外部への発注だけでなく、在庫を総合的に保持・管理する部門に、個別の品目の発送を依頼するようなものでもよい。

なお、分析／発注システム１１の処理制御部１１７は、例えば、第２類に属す商品については、死蔵在庫の発生を避けるため、例えば、表示部１１４に発注確認のメッセージを表示する等して、管理者に注意を喚起すると共に発注量や発注時期の編集画面を表示させる。管理者は、必要に応じて、入力部１１３を操作して発注内容を編集し、発注を承認し、発注の指示を入力する。処理制御部１１７は、この指示に応答し、編集・承認された（又は、元のままの）内容を実際に発注する。

以上説明したシステムの構成及び動作をまとめると図１１に示すようになる。
即ち、実際の受注実績ＤＢ３１に記録されている受注実績を示す受注実績情報（日常の営業活動で生成されるものであり、発注のために別個に入力・登録等されるものではない）を分析／発注システム１１に供給する。分析／発注システム１１の一機能としてのＲＦＭ分析装置により、受注実績情報に、ＲＦＭクラシファイア処理を施して、品目を、「需要の繰り返し性が高く、需要量も多い第１類」、「需要の繰り返し性は低いが、需要量は多い第２類」、「需要の繰り返し性は高いが、需要量が少ない第３類」、「需要の繰り返し性が低く、需要量も少ない第４類」の４つに分類する。

第１、第２類の品目については、策定された発注スケジュールに従って、分析／発注システム１１の一機能としての、生産計画に基づく発注計画策定・発注装置により、発注スケジュールの策定、発注データの生成、発注の処理を行う。例えば、月次１００個を生産する計画があり、発注回数が２回／月の場合には、５０個ずつ発注する。ただし、第２類については、第１類よりも、在庫を持たないように、発注頻度を多くするなどする。或いは、責任者に、発注内容の確認・承認を求める等の処理を行う。

第３類の品目については、分析／発注システム１１の一機能としての最適発注点決定システムにより、各品目の最適発注点を求めて記録する。また、分析／発注システム１１の発注点方式に基づく発注システムにより、日々の在庫データと比較し、在庫が発注点以下となった場合に、在庫を補充するような所定量の発注データを生成し、発注を行う。

第４類の品目については、実際に受注があるまで何もせず、受注があってから、分析／発注システム１１の一機能としての発注システムにより発注する。

このような構成とすることにより、各分類に属す品目について、適切な在庫管理及び発注処理を行うことができる。

なお、この発明は上記実施の形態に限定されず種々の変形及び応用が可能である。例えば、上記実施の形態においては、図７のグラフの変化点（近似曲線Ｃ１〜Ｃ３の交点）に基づいて、第１〜第４類を区分したが、他の手法を使用してもよい。例えば、Ｒ・Ｆ値の最上位Ｘ１％を第１類、その下位Ｘ２％を第２類、さらに、その下位Ｘ３％を第３類、さらにその下位を第４類とするようにしてもよい。

また、例えば、図１２に示すように、Ｒ・Ｆ−Ｍ曲線の変極点Ｑ２、Ｑ３，Ｑ４に基づいて、Ｒ・Ｆ−Ｍ２次元座標空間を、Ｒ・Ｆ＝Ａランク，Ｂランク，Ｃランク，Ｍ＝Ａランク，Ｂランク，Ｃランク，のランク別の合計９つの領域に分け、図１３（ａ）に示すように、各品目をそのＲ・Ｆ、Ｍ値に基づいてＡＡ〜ＣＣの９つの区分に分類し、さらに、図１３（ｂ）に示すように、ＡＡ、ＡＢ、ＢＡ、ＢＢの４つの領域に属す品目ついては、生産計画に基づく在庫管理を行い（前記実施の形態の第１類、第２類）、ただし、ＢＡ、ＢＢ領域については、警戒対象とし（前記実施の形態の第２類）、ＡＣ，ＢＣ，ＣＡ，ＣＢ領域に属す品目については、在庫補充型の在庫管理を行い（前記実施の形態の第３類）、ＣＣ領については、確定受注対応（実際の受注を待って発注；前記実施の形態の第３類）とするようにしてもよい。

また、上記実施の形態においては、分析／発注システム１１が、第３類の品目について、最適発注点を決定し、発注処理を行うようように説明したが、分析／発注システム１１が決定（提案）する最適発注点をユーザ（オペレータ）に提示し、オペレータがこれを編集（確認）して記録し、編集（確認）後の最適発注点を使用したり、分析／発注システム１１が、発注の必要性をユーザに、例えば、表示部にメッセージを表示することにより報知し、ユーザが発注処理を行う等してもよい。第２類の品目について、オペレータ（管理者）の注意を喚起するための手法も任意であり、発注スケジュールの策定段階で、オペレータの編集・承認を要求する等してもよい。

なお、各品目についての発注の対象は、その品目自体、或いは、その品目を生産するための部品、原料などであり、品目の対象や業務内容に応じて、適宜選択・設定される。

また、上述の機能に加えて、例えば、分析／発注システム１１により、受注情報のＲＦＭ分析を定期的に行い、例えば、第２類と第３類の境界ポイントＱ２の変動をモニタリングし、需要の変動に関する情報をユーザに提供するようにしてもよい。例えば、分析／発注システム１１は、１）境界ポイントＱ２が、図７のＲ・Ｆ軸の右方向にシフトする場合（履歴上シフトしつつある場合及び／又は基準より右方向に位置する場合）、需要そのものが増大する傾向にあることを報知して、見込み生産を積極的にして、在庫を許容すべきことを指示（アドバイス）し、逆に、２）境界ポイントＱ２が、図７のＲ・Ｆ軸の左方向にシフトする場合（履歴的にシフトしつつある場合及び／又は基準より右方向に位置する場合）、需要そのものが減少する傾向にあり、生産と在庫を抑えるべきことを報知・通知する等してもよい。

また、同様の機能が得られるならば、システム構成も任意に変更可能である。

コンピュータ又はコンピュータ群に、上述の動作を実行するためのプログラムを格納した媒体（フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ等）から該当プログラムをインストールすることにより、上述の処理を実行するサーバ等を構成することができる。なお、上述の機能を、ＯＳが分担又はＯＳとアプリケーションの共同により実現する場合等には、ＯＳ以外の部分のみを媒体に格納してもよい。

なお、搬送波をプログラム信号で変調して、通信を介して配信することも可能である。そして、このプログラムを起動し、ＯＳの制御下で、他のアプリケーションプログラムと同様に実行させることにより、上述の処理を実行することができる。

本発明の実施の形態に係る受発注システムの構成を示す図である。 （ａ）は図１に示す分析／発注システムの構成例を示す図であり、（ｂ）は記憶部に記憶される動作プログラムの例を示す図である。 図２に示す分類データベースに格納される分類情報の例を示す図である。 図２に示すオーダＤＢに格納されるオーダデータの構成例を示す図である。 （ａ）は図１に示す在庫データベースの構成例を示す図であり、（ｂ）は在庫情報記憶部に記憶される在庫情報の例を示す図である。 （ａ）は図１に示す受注実績データベースの構成例を示す図であり、（ｂ）は受注情報記憶部に記憶される受注実績データの例を示す図である。 ＲＦＭ分析を説明するための図である。 ＲＦＭ分析処理を説明するためのフローチャートである。 最適発注点特定処理を説明するためのフローチャートである。 在庫補充用発注処理を説明するためのフローチャートである。 システム全体の概略動作を説明するためのブロック図である。 ＲＦＭ分析の他の手法を説明するための図である。 （ａ）と（ｂ）とは、ＲＦＭ分析と在庫管理の他の手法を説明するための図である。

符号の説明

１１ 分析／発注システム
２１ 在庫データベース
３１ 受注（需要）データベース
４１ 社内端末

Claims (7)

1. 品目別の実受注データを、最終需要時期と需要頻度と需要量で分析して、品目を所定の複数の類に分類する分類手段と、
   前記分類手段により分類された所定の類に属す品目について、在庫量に対する発注点又は補充点を求める発注点決定手段と、
   在庫量を記憶する在庫量記憶手段と、
   前記所定の類に属す品目について、前記在庫量記憶手段に記憶された在庫数と前記発注点決定手段により決定された発注点又は補充点とを比較して、発注又は補充のための所定の処理を行う発注支援手段と、
   を備えることを特徴とする在庫管理システム。
2. 前記分類手段は、品目別の実受注データを、最終需要時期と需要頻度とから定まる需要の繰り返し性を示す指標と、需要量で定まる指標とで分析して、
   需要の繰り返し性が高く、需要量も多い第１の類と、需要の繰り返し性は低いが、需要量は多い第２の類と、需要の繰り返し性は高いが、需要量が少ない第３の類と、需要の繰り返し性が低く、需要量も少ない第４の類の４つの類に分類し、
   前記発注点決定手段は、第３の類について、在庫量に対する最適発注点を求め、
   前記発注支援手段は、前記第３の類に属す品目について、前記在庫量記憶手段に記憶された在庫数が前記発注点決定手段により決定された最適発注点以下である場合に、所定量を発注する処理又は所定量を発注するための支援処理を行う、
   ことを特徴とする請求項１に記載の在庫管理システム。
3. 第１又は第２の類に分類された品目について、生産計画に基づく所定量を発注する処理又は所定量を発注するための支援処理を行う手段を更に備える、
   ことを特徴とする請求項２に記載の在庫管理システム。
4. 第４の類に分類された品目について、実受注に応答して、実受注分を発注する処理又は発注するための支援処理を行う手段を更に備える、
   ことを特徴とする請求項２又は３に記載の在庫管理システム。
5. 前記発注点決定手段は、品目別に予め設定されているリードタイムと安全率と前記受注実績データとに基づいて発注点を決定する、ことを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載の在庫管理システム。
6. コンピュータにより、実受注に基づいて品目を分類し、所定の類に属す品目について、発注点方式又は補充点方式による在庫管理方法であって、
   コンピュータにより、品目別の実受注データを、最終需要時期と需要頻度と需要量で分析して、品目を所定の複数の類に分類し、
   コンピュータにより、実受注データに基づいて、所定の類に属す品目について、在庫量に対する発注点又は補充点を決定し、
   前記所定の類に属す品目について、在庫数と発注点又は補充点とを比較して、発注のための所定の処理を行う、
   ことを特徴とする在庫管理方法。
7. コンピュータを、
   品目別の実受注データを、最終需要時期と需要頻度と需要量で分析して、品目を所定の複数の類に分類する分類手段、
   前記分類手段により分類された所定の類に属す品目について、在庫量に対する発注点又は補充点を求める発注点決定手段、
   在庫量を記憶する在庫量記憶手段、
   前記所定の類に属す品目について、前記在庫量記憶手段に記憶された在庫数と前記発注点決定手段により決定された発注点又は補充点とを比較して、発注のための所定の処理を行う発注支援手段、
   として機能させるコンピュータプログラム。

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