JP6915406B2 - 物品管理装置、物品管理方法、および、物品管理装置用のプログラム - Google Patents

Description

本発明は、物品を管理する物品管理装置、物品管理方法、および、物品管理装置用のプログラムに関する。

物品管理の分野では、様々な需要予測手法が考案され、それをもとに過剰発注によって発生する過剰在庫を無くすことで、保管コストの低減を図ってきた。例えば、特許文献１には、物品の在庫量が最適になるように発注量を決定するために、過去の供給実績量の変化に応じ需要動向を求め、需要予測量を決定し、在庫予測量を計算し、在庫予測量の最小値が十分な量となるように物品の発注量を決定する物品発注量決定装置が開示されている。

特開２００６−１８７７７号公報

しかしながら、特許文献１の技術では、発注する物品の発注数等によって単価が変わる物品の場合、物品の保管コスト以外に発注コストを含めたトータルでのコストの軽減を図ることが難しかった。

そこで、本発明は上記の問題点等に鑑みて為されたもので、その課題の一例は、物品の保管コスト以外に発注コストを含めたトータルでのコストを物品管理できる物品管理装置等を提供することを目的とする。

上記の課題を解決するために、請求項１に記載の発明は、所定の物品が出庫していく出庫数の傾向を、所定の出庫パターンに分類する出庫パターン分類手段と、前記分類された出庫パターンに応じて、前記所定の物品を発注する発注パターンを決定する発注パターン決定手段と、前記所定の物品に関して予測される予測出庫数を算出する予測出庫数算出手段と、前記決定された発注パターンと前記予測出庫数とから、前記所定の物品を発注する発注時期および当該発注時期における発注数を算出する発注算出手段と、
前記発注時期および前記発注数から、前記所定の物品を発注する発注コストを算出する発注コスト算出手段と、前記発注時期および前記発注数と前記予測出庫数とに応じて、前記所定の物品を保管する保管コストを算出する保管コスト算出手段と、を備え、前記出庫パターンが、時間に対する前記出庫数の累積値であることを特徴とする。

また、請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の物品管理装置において、前記発注コスト算出手段が、前記所定の物品に対する発注数に応じた前記所定の物品の単価に基づき、前記発注コストを算出することを特徴とする。

また、請求項３に記載の発明は、請求項１または請求項２に記載の物品管理装置において、前記発注パターンが、時間に対する前記発注数の累積値であることを特徴とする。

また、請求項４に記載の発明は、請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の物品管理装置において、前記出庫パターン分類手段が、前記出庫数の傾向を第１分類方法で分類し、前記第１分類方法で分類できなかった前記出庫数の傾向を、第２分類方法で分類することを特徴とする。

また、請求項５に記載の発明は、出庫パターン分類手段が、所定の物品が出庫していく出庫数の傾向を、所定の出庫パターンに分類する出庫パターン分類ステップと、発注パターン決定手段が、前記分類された出庫パターンに応じて、前記所定の物品を発注する発注パターンを決定する発注パターン決定ステップと、予測出庫数算出手段が、前記所定の物品に関して予測される予測出庫数を算出する予測出庫数算出ステップと、発注算出手段が、前記決定された発注パターンと前記予測出庫数とから、前記所定の物品を発注する発注時期および当該発注時期における発注数を算出する発注算出ステップと、発注コスト算出手段が、前記発注時期および前記発注数から、前記所定の物品を発注する発注コストを算出する発注コスト算出ステップと、保管コスト算出手段が。前記発注時期および前記発注数と前記予測出庫数とに応じて、前記所定の物品を保管する保管コストを算出する保管コスト算出ステップと、を含み、前記出庫パターンが、時間に対する前記出庫数の累積値であることを特徴とする。

また、請求項６に記載の発明は、コンピュータを、所定の物品が出庫していく出庫数の傾向を、所定の出庫パターンに分類する出庫パターン分類手段、前記分類された出庫パターンに応じて、前記所定の物品を発注する発注パターンを決定する発注パターン決定手段、前記所定の物品に関して予測される予測出庫数を算出する予測出庫数算出手段、前記決定された発注パターンと前記予測出庫数とから、前記所定の物品を発注する発注時期および当該発注時期における発注数を算出する発注算出手段、前記発注時期および前記発注数から、前記所定の物品を発注する発注コストを算出する発注コスト算出手段、および、前記発注時期および前記発注数と前記予測出庫数とに応じて、前記所定の物品を保管する保管コストを算出する保管コスト算出手段として機能させ、前記出庫パターンが、時間に対する前記出庫数の累積値であることを特徴とする。

本発明によれば、所定の物品が出庫していく出庫数の傾向を、出庫パターンに分類して、分類された出庫パターンに応じて、物品を発注する発注パターンが決定され、決定された発注パターンと予測出庫数とから、発注時期および発注数を算出し、発注コストも算出しているので、物品の保管コスト以外に発注コストを含めたトータルでのコストを物品管理ができる。

本発明の実施形態に係る物品管理システムの概要構成例を示す模式図である。 図１の物品管理サーバの概要構成の一例を示すブロック図である。 図１の物品管理サーバにおけるデータベースのデータの一例を示す模式図である。 図１の物品管理サーバにおけるデータベースのデータの一例を示す模式図である。 出庫パターンの一例を示す模式図である。 出庫パターンの一例を示す模式図である。 出庫パターンの一例を示す模式図である。 出庫パターンの一例を示す模式図である。 出庫パターンの一例を示す模式図である。 出庫パターンの一例を示す模式図である。 発注パターンの一例を示す模式図である。 発注パターンの一例を示す模式図である。 発注パターンの一例を示す模式図である。 発注パターンの一例を示す模式図である。 発注パターンの一例を示す模式図である。 発注パターンの一例を示す模式図である。 物品の補充の発注業務の動作例を示すフローチャートである。 アラートチェック処理のサブルーチンの一例を示すフローチャートである。 発注数・コスト算出処理のサブルーチンの一例を示すフローチャートである。 出庫パターン分類のサブルーチンの一例を示すフローチャートである。 初回または改訂の発注業務の動作例を示すフローチャートである。 初回または改訂の発注業務における発注数・コスト算出処理のサブルーチンの一例を示すフローチャートである。

以下、図面を参照して本発明の実施形態について説明する。なお、以下に説明する実施の形態は、物品管理システムに対して本発明を適用した場合の実施形態である。

［１．物品管理システムの構成および機能概要］
（１．１ 物品管理システムの構成および機能）
まず、本発明の一実施形態に係る物品管理システムの構成および概要機能について、図１を用いて説明する。

図１は、本実施形態に係る物品管理システム１の概要構成例を示す模式図である。

図１に示すように、物品管理システム１は、物品を製造する物品メーカＭのサーバ（図示せず）と、物品を販売する店舗Ｓのサーバ（図示せず）と、物品メーカＭからの物品を保管する倉庫５を管理する物品管理サーバ１０と、を備えている。

物品管理サーバ１０は、倉庫５内の各物品の在庫を管理する。物品管理サーバ１０は、倉庫５から各店舗への各物品の出庫状態を管理する。物品管理サーバ１０は、各物品メーカＭへの各物品の発注状態を管理する。

なお、物品管理サーバ１０と、物品メーカＭのサーバと、店舗Ｓのサーバとが、ネットワークを介して、例えば、通信プロトコルにＴＣＰ／ＩＰ等を用いて相互にデータの送受信が可能になっていてもよい。ネットワークは、例えば、ローカルエリアネットワーク、インターネット、専用通信回線（例えば、ＣＡＴＶ（Community Antenna Television）回線）、移動体通信網、およびゲートウェイ等により構築されていてもよい。

物品管理サーバ１０は、倉庫５を運営する倉庫業者のサーバでもよいし、倉庫５を運営する倉庫業者から管理の依頼を受けた管理業者のサーバでもよい。

各物品メーカＭは、発注を受けて各種物品を製造する。製造された物品は、倉庫５に保管される。物品は、倉庫５から各店舗に供給される。倉庫５の運営主体は、ある物品メーカＭでもよいし、ある店舗Ｓでもよいし、物品メーカＭや店舗Ｓと独立した主体でもよい。

物品の一例として、販売する商品、商品の販売を促すための販売促進ツール等が挙げられる。商品の一例として、カタログ、書籍、食料品、日用品、衣料品等が挙げられる。商品は、ＢｔｏＣの商品に限らず、ＢｔｏＢの商品でもよい。販売促進ツールの種類として、例えば、スイングＰＯＰ（Point of Purchase advertising）、ジャンボスポッター、ミニのぼり、パネル、ジャンブルボックス、エアーＰＯＰ、フロアＰＯＰ、ＰＯＰ用紙、のれん、ミニのぼり、レシピカード、ムービングＰＯＰ、プライスＰＯＰ、ムービングＰＯＰ、棚帯、ビニール幕、陳列台、ポスタ、タペストリ、ハンガー什器、クリアファイル、ボールペン、チラシ、パンフレット等が挙げられる。

店舗Ｓの店舗形態の一例として、ドラッグストア、スーパーマーケット、ネット販売店等が挙げられる。

（１．２ 物品管理サーバ１０の構成および機能）
次に、物品管理サーバ１０の構成および機能について、図２から図７を用いて説明する。

図２は、物品管理サーバ１０の概要構成の一例を示すブロック図である。図３から図６は、物品管理サーバ１０におけるデータベースのデータの一例を示す模式図である。

図２に示すように、コンピュータである物品管理サーバ１０は、通信部１１と、記憶部１２と、表示部１３と、操作部１４と、入出力インターフェース部１５と、制御部１６と、を備えている。そして、制御部１６と入出力インターフェース部１５とは、システムバス１７を介して接続されている。

通信部１１は、外部の各サーバおよび内部の各端末（図示せず）と通信を行う。

記憶部１２は、例えば、ハードディスクドライブ、シリコンディスクドライブ等により構成されている。

また、記憶部１２には、物品データベース１２ａ（以下「物品ＤＢ１２ａ」とする。）、物品管理データベース１２ｂ（以下「物品管理ＤＢ１２ｂ」とする。）、パターンデータベース１２ｃ（以下「パターンＤＢ１２ｃ」とする。）等が構築されている。

物品ＤＢ１２ａには、図３に示すように、各物品のアイテムマスタとして、物品を特定するアイテムＩＤに関連付けて、アイテム名、アラートフラグ等が記憶されている。現在の在庫数が、安全在庫数よりも少なくなった物品に対して、アラートフラグが”１”になる。

また、物品ＤＢ１２ａには、図４に示すように、アイテムＩＤに関連付けられて、物品の仕様が記憶されている。物品の仕様の一例として、物品の種類、物品の大きさ、物品の色（使用している色の数を含む）、物品の価格、製造年、製造会社、ブランド等、物品を特徴付ける項目が挙げられる。物品の種類には、風邪薬、シャンプーのような商品自体の種類の他に、販売促進ツールの場合、販売促進ツールの対象商品、ＰＯＰ、香り見本等の販売促進ツールの資材種類も含まれる。物品の仕様のデータは、物品の類似検索の際に利用される。

物品管理ＤＢ１２ｂには、アイテムＩＤに関連付けて、倉庫５における各物品の在庫数、安全在庫数、出庫時期、出庫数、出庫先の店舗ＩＤ、累積の出庫数（出庫数の累積値の一例）、発注時期、発注数、発注先のメーカＩＤ、累積の発注数（発注数の累積値の一例）等が記憶されている。

物品管理ＤＢ１２ｂには、倉庫５に設置されたセンサからの情報を収集したデータが反映されてもよい。

また、物品管理ＤＢ１２ｂには、アイテムＩＤに関連付けられて、発注数毎の発注単価が記憶されている。また、物品管理ＤＢ１２ｂには、アイテムＩＤに関連付けられて、保管単価が記憶されている。

パターンＤＢ１２ｃには、物品が出庫していく出庫数の傾向を、所定の出庫パターンに分類する分類方法またはルールが記憶されている。

ここで、出庫パターンの一例として、図５Ａに示すように、時間に対して累積の出庫数が階段型になる出庫パターンが挙げられる。図５Ｂに示すように、出庫パターンの一例として、時間に対して累積の出庫数が直線的になる出庫パターンが挙げられる。図５Ｃに示すように、出庫パターンの一例として、時間に対して累積の出庫数が突発的に変化する出庫パターンが挙げられる。図５Ｄに示すように、出庫パターンの一例として、時間に対して累積の出庫数が直線の傾きが変化する出庫パターンが挙げられる。図５Ｅに示すように、出庫パターンの一例として、時間に対して累積の出庫数が飽和的になる出庫パターンが挙げられる。図５Ｆに示すように、出庫パターンの一例として、時間に対して累積の出庫数の傾きが増加しつつある出庫パターンが挙げられる。

出庫数の傾向を第１分類方法の一例として、所定の出庫パターンを除くルールが挙げられる。例えば、出庫量が少ない（例えば、年間１，０００個以下）場合、データ量が少なくて（例えば、９０日未満で）傾向が不明となる場合等が挙げられる。

分類方法として、図５Ａに示すように、出庫パターンが階段型か否かに分類する方法が挙げられる。例えば、所定の時間間隔（例えば、３０日から６０日）で、所定量（例えば、１０から５０等）の物品が出庫されている場合が挙げられる。なお、この分類方法は、出庫数の傾向を第１分類方法、または、第１分類方法で分類できなかった出庫数の傾向を分類する第２分類方法の一例である。

分類方法として、変化点アルゴリズムを適用できる否かで分類する方法が挙げられる。例えば、変化点アルゴリズムは、階段型パターンと判定されなかったデータに対して、所定日分の傾向期間を設け、傾向期間における傾向と直近の３０日のデータとが比較され、図５Ｂに示すように、直近の３０日分の傾きが所定の範囲内ならば、一定傾向（直線的）パターンと判定、図５Ｃに示すように、急激に増加した場合、突発傾向のパターンと判定する。なお、急激に増加する時期が、２年以上のデータからある季節に特有であるかを判定されてもよい。なお、この分類方法は、出庫数の傾向を第１分類方法、または、第１分類方法で分類できなかった出庫数の傾向を分類する第２分類方法の一例である。

分類方法として、回帰曲線を適用する分類する方法が挙げられる。上記の分類方法で未分類のデータに対して、ゴンペルツ曲線等の成長曲線を当てはめ、パラメータの値の範囲で分類される。例えば、図５Ｄから図５Ｆに示すように、データが分類される。なお、この分類方法は、出庫数の傾向を第１分類方法、または、第１分類方法で分類できなかった出庫数の傾向を分類する第２分類方法の一例である。

また、パターンＤＢ１２ｃには、物品を発注する所定の発注パターンに分類する分類方法またはルールが記憶されている。

ここで、発注パターンの一例として、図６Ａに示すように、時間に対して累積の出庫数が階段型になる出庫パターンに対して、発注する発注パターンが挙げられる。在庫が安全在庫以下にならないように、発注パターンが決定される。なお、図６Ａでは、発注数が４回の発注パターンであるが、発注数が３回の発注パターン、発注数が５回の発注パターンのように、発注数が異なってもよい。

図６Ｂに示すように、発注パターンの一例として、時間に対して累積の出庫数が直線的になる出庫パターンに対して、所定の回数で発注する発注パターンが挙げられる。例えば、図中、発注回数が３回の場合と２回の場合とが挙げられる。

また、図６Ｃに示すように、発注パターンの一例として、時間に対して累積の出庫数が突発的に変化する出庫パターンに対して、所定の回数で発注する発注パターンが挙げられる。例えば、早めに大量に発注してもよいし、突発的に変化する時期が、季節的な場合、季節に間にあうように、発注してもよい。

また、図６Ｄに示すように、発注パターンの一例として、時間に対して累積の出庫数が直線の傾きが変化する出庫パターンに対して、所定の回数で発注する発注パターンが挙げられる。例えば、初回を少なめに発注して、２回目で大量に発注する場合、初回に大目に発注して、２回目は少なめに発注する場合が挙げられる。

また、図６Ｅに示すように、発注パターンの一例として、時間に対して累積の出庫数が飽和的になる出庫パターンに対して、所定の回数で発注する発注パターンが挙げられる。例えば、初回を少なめに発注して、２回目で大量に発注する場合、初回に大目に発注して、２回目は少なめに発注する場合が挙げられる。

また、図６Ｆに示すように、出庫パターンの一例として、時間に対して累積の出庫数の傾きが増加しつつある出庫パターンが挙げられる。例えば、初回を少なめに発注して、２回目で大量に発注する場合、初回に大目に発注して、２回目は少なめに発注する場合が挙げられる。

なお、発注パターンは、出庫パターンに対して、階段近似的に安全在庫以下にならないように設定されることが好ましい。発注パターンのパラメータとして、対応する出庫パターンに対して、発注回数、おおよその発注時期に、各発注時期における発注量の大小等が挙げられる。なお、発注パターンは、シミュレーションを行う際のガイドラインに過ぎず、最終的な、発注回数、発注時期および発注量は、予測出庫数およびコストに基づいたシミュレーションおよびシミュレーションを見た顧客からのフィードバックにより決定される。

なお、出庫パターンおよび発注パターンが、ＡＩ（Artificial Intelligence）で分類されてもよい。

なお、物品管理ＤＢ１２ｂには、アイテムＩＤに関連付けられて、分類された出庫パターンが記憶されてもよい。

記憶部１２は、オペレーティングシステムおよびサーバプログラム等の各種プログラム等を記憶する。なお、各種プログラムは、例えば、他のサーバ装置等からネットワークを介して取得されるようにしてもよいし、記録媒体に記録されてドライブ装置を介して読み込まれるようにしてもよい。

表示部１３は、例えば、液晶表示素子またはＥＬ（Electro Luminescence）素子等によって構成されている。

操作部１４は、例えば、キーボードおよびマウス等によって構成されている。

入出力インターフェース部１５は、通信部１１等と制御部１６との間のインターフェース処理を行うようになっている。

制御部１６は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１６ａ、ＲＯＭ（Read Only Memory）１６ｂ、ＲＡＭ（Random Access Memory）１６ｃ等により構成されている。

［２．物品管理システムの動作］
次に、本発明の１実施形態に係る物品管理システムの動作について図を用いて説明する。

（２．１ 物品の補充の発注業務の動作例）
物品の補充の発注業務の動作例を、図７を用いて説明する。

図７は、物品の補充の発注業務の動作例を示すフローチャートである。

図７に示すように、物品管理サーバ１０は、アラートチェック処理を行う。（ステップＳ１）。具体的には、物品管理サーバ１０の制御部１６が、全ての物品（アイテム）に対して、安全在庫を算出し、現在の在庫と比較する。制御部１６が、在庫が少なくなった物品に対して、物品ＤＢ１２ａにおいてアラートフラグを立てる。詳細は、アラートチェック処理のサブルーチンで後述する。

次に、物品管理サーバ１０は、アラートが発生した物品が有るか否かの判定を行う（ステップＳ２）。具体的には、制御部１６が、物品ＤＢ１２ａを参照して、アラートフラグが“１”である物品があるか否かを判定する。

アラートが発生した物品がない場合（ステップＳ２；ＮＯ）、制御部１６が、物品の補充の発注業務の処理を終了する。

アラートが発生した物品が有る場合（ステップＳ２；ＹＥＳ）、物品管理サーバ１０は、発注数・コスト算出処理を行う（ステップＳ３）。具体的には、制御部１６が、アラートがかかった物品に対して、出庫パターンの分類を行い、発注パターンを決定する。制御部１６が、発注コストと保管コストとに基づいて、シミュレーションして発注時期および発注数の候補を算出する。詳細は、発注数・コスト算出処理のサブルーチンで後述する。

なお、発注量を求めたい任意の物品、例えば、過去に一度も発注されていない物品や、物品内容が改訂された場合等は、ステップＳ３の処理でなく、初回または改訂の発注業務の動作例で後述する説明する。

次に、物品管理サーバ１０は、発注数決定処理を行う（ステップＳ４）。具体的には、制御部１６が、候補の発注時期および発注数を、表示部１３に表示する。なお、制御部１６が、発注時期および発注数の組み合わせの候補を、印刷物を出力したり、クライアントである倉庫業者の端末に送信したりしてもよい。

制御部１６が、各物品に対して発注時期と発注数との組み合わせの選択を、操作部１４または通信部１１を介して受け付ける。制御部１６が、受け付けた発注時期と発注数とを決定する。制御部１６が、各物品に対して発注時期および発注数の決定されたスケジュールに従い、発注を行う。例えば、物品管理サーバ１０が、物品を製造している物品メーカＭのサーバに発注の情報を送信する。

（２．２ アラートチェック処理のサブルーチン）
次に、アラートチェック処理のサブルーチンについて、図８を用いて説明する。

図８は、アラートチェック処理のサブルーチンの一例を示すフローチャートである。

図８に示すように、物品管理サーバ１０は、現在の在庫データを取得する（ステップＳ１０）。具体的には、物品管理サーバ１０の制御部１６が、アラートがかかったアイテムＩＤの１つに対して、物品管理ＤＢ１２ｂを参照して、各物品の在庫数のデータを取得する。なお、制御部１６が、通信部１１を介して、倉庫５に設置されたセンサから、各物品の在庫の情報を取得してもよい。

次に、物品管理サーバ１０は、出庫データを取得する（ステップＳ１１）。具体的には、制御部１６が、アイテムＩＤに基づき、物品管理ＤＢ１２ｂを参照して、出庫データを取得する。

次に、物品管理サーバ１０は、安全在庫を算出する（ステップＳ１２）。具体的には、制御部１６が、アイテムＩＤに対応する物品の発注の間隔、発注のリードタイム、 安全係数等から安全在庫数を算出する。

次に、物品管理サーバ１０は、現在在庫数が安全在庫数より少ないか否かを判定する（ステップＳ１３）。具体的には、制御部１６が、アイテムＩＤに対応する物品の現在の在庫数が、安全在庫数より少ないか否かを判定する。

現在在庫数が安全在庫数より少ない場合（ステップＳ１３；ＹＥＳ）、物品管理サーバ１０は、アラートフラグを立てる（ステップＳ１４）。具体的には、制御部１６が、対応するアイテムＩＤに基づき、物品ＤＢ１２ａのアラートフラグを“０”から“１”にする。

一方、現在在庫数が安全在庫数より少なくない場合（ステップＳ１３；ＮＯ）、物品管理サーバ１０は、アラートフラグを下げる（ステップＳ１５）。具体的には、制御部１６が、対応するアイテムＩＤに基づき、物品ＤＢ１２ａのアラートフラグを“１”から“０”にする。

次に、物品管理サーバ１０は、倉庫５の管理対象の全物品に対して処理が行われたか否かを判定する（ステップＳ１６）。具体的には、制御部１６が、物品ＤＢ１２ａにおける管理しているアイテムＩＤに対して、処理が行われたか否かを判定する。

全物品に対して処理が行われていない場合（ステップＳ１６；ＮＯ）、物品管理サーバ１０は、ステップＳ１０の処理に戻り、次のアイテムＩＤの物品に対して、一連の処理を行う。

全物品に対して処理が行われ場合（ステップＳ１６；ＹＥＳ）、物品管理サーバ１０は、アラートチェック処理のサブルーチンを終了する。

（２．３ 発注数・コスト算出処理のサブルーチン）
次に、発注数・コスト算出処理のサブルーチンについて図９を用いて説明する。

図９は、発注数・コスト算出処理のサブルーチンの一例を示すフローチャートである。

図９に示すように、物品管理サーバ１０は、アイテムマスタからアラートが発生した物品（所定の物品の一例）のアイテムＩＤを取得する（ステップＳ２０）。具体的には、物品管理サーバ１０の制御部１６が、物品ＤＢ１２ａを参照して、アラートフラグが“１”であるアイテムＩＤを取得する。

次に、物品管理サーバ１０は、予測出庫数を算出する（ステップＳ２１）。具体的には、制御部１６が、取得したアイテムＩＤに基づき、物品管理ＤＢ１２ｂを参照して、過去の出庫数のデータから予測出庫数を算出する。例えば、過去３０日の平均出庫数を計算して、この平均出庫数、物品が出て行くと予測する。なお、制御部１６が、過去の出庫数のデータに曲線を当てはめて需要予測して、予測出庫数を算出してもよい。

このように、物品管理サーバ１０は、前記所定の物品に関して予測される予測出庫数を算出する予測出庫数算出手段の一例として機能する。

次に、物品管理サーバ１０は、出庫パターンを分類する（ステップＳ２２）。具体的には、制御部１６が、取得したアイテムＩＤに基づき、物品管理ＤＢ１２ｂを参照して、累積出庫数のデータ（例えば、３６５日分）を読み出す。制御部１６が、パターンＤＢ１２ｃを参照して、累積出庫数のデータに対して、複数の分類方法を順に適用して、フィルターを掛けて、例えば、図５Ａから図５Ｆに示すような出庫パターンに順次分類していく。詳細は、出庫パターンの分類のサブルーチンで後述する。なお、データ量が小又は出庫量が小である場合等、所定の出庫パターンに分類できない場合は、物品管理サーバ１０は、発注数・コスト算出処理を終了する。

このように、物品管理サーバ１０は、所定の物品が出庫していく出庫数の傾向を、所定の出庫パターンに分類する出庫パターン分類手段の一例として機能する。

次に、物品管理サーバ１０は、発注パターンを決定する（ステップＳ２３）。具体的には、制御部１６が、パターンＤＢ１２ｃを参照して、図６Ａから図６Ｆに示したように、分類された出庫パターンに応じて、所定の物品を発注する発注パターンを決定する。なお、制御部１６が、複数の発注回数に対して、複数の発注パターンを決定してもよい。例えば、２回の発注回数に対して、複数の発注パターンを決定してもよし、３回の発注回数に対して、複数の発注パターンを決定してもよい。

このように、物品管理サーバ１０は、前記分類された出庫パターンに応じて、前記所定の物品を発注する発注パターンを決定する発注パターン決定手段の一例として機能する。

次に、物品管理サーバ１０は、発注時期および発注数を算出する（ステップＳ２４）。具体的には、制御部１６が、累積出庫数のデータのパターンを、予測出庫数に応じて、予測累積出庫数のデータを生成する。制御部１６が、予測累積出庫数のデータに適用して、安全在庫を考慮して、発注時期および発注数を算出する。例えば、制御部１６が、決定された発注パターンを、予測累積出庫数のデータに対して、安全在庫数以下にならないように、階段近似的に適用して、発注時期および発注数を算出する。なお、同じアイテムＩＤに対しては、２回目以降の処理の場合、制御部１６が、決定された発注パターンに従い、発注時期と発注数との組み合わせを、所定の変動幅で変えていく。例えば、制御部１６が、発注数を固定して、発注時期を所定の変動幅で変えたり、発注時期を固定して、発注数を所定の変動幅で変えたり、発注時期および発注数の両方をそれぞれ所定の変動幅で変えたりする。決定された発注パターンを基準とした発注パターンの周りの範囲（発注時期のある範囲および発注数のある範囲）で、コストを探索するために、制御部１６が、発注時期および発注数を、所定の変動幅で変えていく。

このように、物品管理サーバ１０は、前記決定された発注パターンと前記予測出庫数とから、前記所定の物品を発注する発注時期および当該発注時期における発注数を算出する発注算出手段の一例として機能する。

次に、物品管理サーバ１０は、発注コストを算出する（ステップＳ２５）。具体的には、制御部１６が、取得したアイテムＩＤに基づき、物品管理ＤＢ１２ｂを参照して、発注数毎の発注単価を読み出し、算出した各発注時期の発注数から、発注コストを算出する。

このように、物品管理サーバ１０は、前記発注時期および前記発注数から、前記所定の物品を発注する発注コストを算出する発注コスト算出手段の一例として機能する。物品管理サーバ１０は、前記所定の物品に対する発注数に応じた前記所定の物品の単価に基づき、前記発注コストを算出する発注コスト算出手段の一例として機能する。

次に、物品管理サーバ１０は、保管コストを算出する（ステップＳ２６）。具体的には、制御部１６が、算出された予測出庫数と、算出された発注時期および発注数とから、予測される在庫数の推移を算出する。制御部１６が、取得したアイテムＩＤに基づき、物品管理ＤＢ１２ｂを参照して、保管単価を読み出し、算出された在庫数の推移から、保管コストを算出する。

このように、物品管理サーバ１０は、前記発注時期および前記発注数と前記予測出庫数とに応じて、前記所定の物品を保管する保管コストを算出する保管コスト算出手段の一例として機能する。

次に、物品管理サーバ１０は、発注時期および発注数の全ての組み合わせで計算を行ったかを判定する（ステップＳ２７）。具体的には、制御部１６が、発注パターンに対して、変動させる発注時期および発注数の全ての組み合わせで計算を行ったかを判定する。なお、決定された発注パターンが複数ある場合、制御部１６は、各発注パターンにおいて、発注時期および発注数を変動させる。

発注時期および発注数の全ての組み合わせで計算を行っていない場合（ステップＳ２７；ＮＯ）、物品管理サーバ１０は、ステップＳ２４に戻り、発注時期および発注数を所定の変動幅で変更する。

発注時期および発注数の全ての組み合わせで計算を行った場合（ステップＳ２７；ＹＥＳ）、物品管理サーバ１０は、発注時期および発注数の組み合わせの候補を抽出する。具体的には、物品管理サーバ１０は、発注コストおよび保管コストを加算したトータルコストが最も低い、発注時期および発注数の組み合わせを含んだ、複数の組み合わせの候補を抽出する（ステップＳ２８）。

次に、物品管理サーバ１０は、アラートが発生した全物品に対して処理を行ったか否かを判定する（ステップＳ２９）。

アラートが発生した全物品に対して処理を行っていない場合（ステップＳ２９；ＮＯ）、物品管理サーバ１０は、ステップＳ２１に戻り、次のアラートが発生したアイテムＩＤに基づき、予測出庫数を算出する。

アラートが発生した全物品に対して処理を行った場合（ステップＳ２９；ＹＥＳ）、物品管理サーバ１０は、発注数・コスト算出処理のサブルーチンを終了する。このとき、複数の発注時期および発注数の組み合わせの候補と、発注コスト、保管コスト、トータルコスト等を帰す。

（２．４ 出庫パターン分類のサブルーチン）
次に、出庫パターン分類のサブルーチンについて、図１０を用いて説明する。

図１０は、出庫パターン分類のサブルーチンの一例を示すフローチャートである。

図１０に示すように、物品管理サーバ１０は、データ量が小又は出庫量が小であるか否かを判定する（ステップＳ３０）。具体的には、物品管理サーバ１０の制御部１６が、パターンＤＢ１２ｃを参照して、累積出庫数のデータに対して、データ量が少ない（例えば、９０日未満）か、または、出庫量が少ない（例えば、年間１，０００個以下）かを判定して、傾向が不明となる場合を取り除く。

データ量が小又は出庫量が小である場合（ステップＳ３０；ＹＥＳ）、傾向が不明として、物品管理サーバ１０は、出庫パターン分類のサブルーチンを終了する。

データ量が小および出庫量が小でない場合のように、傾向が不明でない場合（ステップＳ３０；ＹＥＳ）、物品管理サーバ１０は、出庫パターンが階段型であるか否かを判定する（ステップＳ３１）。具体的には、制御部１６が、パターンＤＢ１２ｃを参照して、累積出庫数のデータに対して、所定の時間間隔（例えば、３０日から６０日）で、所定量（例えば、１０から５０等）の物品が出庫されているか否かを判定する。

出庫パターンが階段型である場合（ステップＳ３１；ＹＥＳ）、物品管理サーバ１０は、出庫パターンが階段型に分類され、出庫パターン分類のサブルーチンを終了する。

出庫パターンが階段型でない場合（ステップＳ３１；ＮＯ）、物品管理サーバ１０は、変化点アルゴリズム適用か否かを判定する（ステップＳ３２）。具体的には、制御部１６が、パターンＤＢ１２ｃを参照して、累積出庫数のデータに対して、所定日分の傾向期間を設け、傾向期間における傾向と直近の例えば３０日のデータとが比較する変化点アルゴリズム適用可能か否かを判定する。

変化点アルゴリズム適用可能な場合（ステップＳ３２；ＹＥＳ）、物品管理サーバ１０は、変化点で分類する（ステップＳ３３）。具体的には、制御部１６が、パターンＤＢ１２ｃを参照して、累積出庫数のデータに対して、所定日分の傾向期間を設け、傾向期間における傾向と直近の３０日のデータとが比較され、変化点アルゴリズム適用可能として、図５Ｂに示すように、直近の３０日分の傾きが所定の範囲内ならば、一定傾向（直線的）パターンと判定、図５Ｃに示すように、急激に増加した場合、突発傾向のパターンと判定する。

変化点アルゴリズム適用できない場合（ステップＳ３２；ＮＯ）、物品管理サーバ１０は、回帰曲線適用で分類する（ステップＳ３４）。具体的には、制御部１６が、累積出庫数のデータに対して、ゴンペルツ曲線等の成長曲線を当てはめ、パラメータの値の範囲で分類する。例えば、図５Ｄから図５Ｆに示すように、累積出庫数のデータが分類される。

このように、物品管理サーバ１０は、前記出庫数の傾向を第１分類方法で分類し、前記第１分類方法で分類できなかった前記出庫数の傾向を、第２分類方法で分類する出庫パターン分類手段の一例として機能する。

（２．５ 初回または改訂の発注業務の動作例）
次に、発注量を求めたい任意の物品、例えば、過去に一度も発注されていない物品や、物品内容が改訂された物品に対して、初回または改訂の発注業務の動作例について、図１１を用いて説明する。

図１１は、初回または改訂の発注業務の動作例を示すフローチャートである。

図１１に示すように、物品管理サーバ１０は、仕様情報を取得する（ステップＳ４０）。具体的には、物品管理サーバ１０の制御部１６が、初回または改訂された物品であって、発注量を求めたい任意の物品のアイテムＩＤに基づき、物品ＤＢ１２ａを参照して、図４に示すように、物品の仕様情報を取得する。

次に、物品管理サーバ１０は、類似物品を検索する（ステップＳ４１）。具体的には、制御部１６が、物品の仕様情報の各項目の値に基づき、初回または改訂の物品でない、類似した物品を検索する。例えば、一致する項目の数が多い物品、各項目の値に対して、文字列の距離が近い物品等を、制御部１６が、類似度順に抽出する。制御部１６が、上位（例えば、１０個）の類似度の類似物品を抽出してもよい。

なお、物品管理サーバ１０は、各項目に重みを設けて、検索してもよい。

次に、物品管理サーバ１０は、発注数・コストの算出処理を行う（ステップＳ４２）。具体的には、制御部１６が、類似物品の出庫パターンを選択し、類似物品の出庫パターンから、発注パターンを決定する。制御部１６が、発注パターンを利用して、初回または改訂された物品の発注時期および発注数を算出する。制御部１６が、発注コストと保管コストとに基づいて、シミュレーションして発注時期および発注数の候補を算出する。詳細は、発注数・コスト算出処理のサブルーチンで後述する。

次に、物品管理サーバ１０は、ステップＳ４のように、発注数決定処理を行う（ステップＳ４３）。

（２．６ 初回または改訂の発注業務における発注数・コスト算出処理のサブルーチン）
次に、 初回または改訂の発注業務における発注数・コスト算出処理のサブルーチンについて図１２を用いて説明する。

図１２は、初回または改訂の発注業務における発注数・コスト算出処理のサブルーチンの一例を示すフローチャートである。

図１２に示すように、物品管理サーバ１０は、類似物品のアイテムＩＤを取得する（ステップＳ５０）。具体的には、物品管理サーバ１０の制御部１６が、ステップＳ４１で、類似と判定された類似物品のアイテムＩＤと、発注量を求めたい任意の物品のアイテムＩＤとを取得する。

次に、物品管理サーバ１０は、ステップＳ２１のように、発注量を求めたい任意の物品の予測出庫数を算出する（ステップＳ５１）。なお、発注量を求めたい任意の物品に関するデータ数が少ない場合、類似物品の予測出庫数を利用してもよい。発注量を求めたい任意の物品の予測出庫数は、類似度上位の物品の平均予測出庫数でもよい。

次に、物品管理サーバ１０は、類似物品の出庫パターンを取得する（ステップＳ５２）。具体的には、制御部１６が、類似物品のアイテムＩＤに基づき、出庫パターンを取得する。上位の類似物品の出庫パターンのうち、多数を占める出庫パターンが選択されてもよい。

次に、物品管理サーバ１０は、ステップＳ２３のように、発注パターンを決定する（ステップＳ５３）。

次に、物品管理サーバ１０は、ステップＳ２４のように、発注時期および発注数を算出する（ステップＳ５４）。なお、発注量を求めたい任意の物品に関するデータ数が少ない場合、このデータに対して、類似物品の出庫パターンをフィッティングして外挿したり、または類似物品の実データをフィッティングして外挿したりしてもよい。擬似的な発注量を求めたい任意の物品の累積出庫数のデータに対して、物品管理サーバ１０は、ステップＳ２４のように、発注時期および発注数を算出する。または、物品管理サーバ１０は、類似物品の発注時期および発注数の実績値から、発注量を求めたい任意の物品の規模に合わせて、発注時期および発注数を算出してもよい。

次に、物品管理サーバ１０は、発注コストを算出する（ステップＳ５５）。具体的には、制御部１６が、発注量を求めたい任意の物品のアイテムＩＤに基づき、物品管理ＤＢ１２ｂを参照して、発注数毎の発注単価を読み出し、算出した各発注時期の発注数から、発注コストを算出する。

次に、物品管理サーバ１０は、保管コストを算出する（ステップＳ５６）。具体的には、制御部１６が、算出された予測出庫数と、算出された発注時期および発注数とから、予測される在庫数の推移を算出する。制御部１６が、発注量を求めたい任意の物品のアイテムＩＤに基づき、物品管理ＤＢ１２ｂを参照して、保管単価を読み出し、算出された在庫数の推移から、保管コストを算出する。

次に、物品管理サーバ１０は、ステップＳ２７のように、発注時期および発注数の全ての組み合わせで計算を行ったかを判定する（ステップＳ５７）。

発注時期および発注数の全ての組み合わせで計算を行っていない場合（ステップＳ５７；ＮＯ）、物品管理サーバ１０は、ステップＳ５４に戻り、発注時期および発注数を所定の変動幅で変更する。

発注時期および発注数の全ての組み合わせで計算を行った場合（ステップＳ５７；ＹＥＳ）、物品管理サーバ１０は、ステップＳ２８のように、発注時期および発注数の組み合わせの候補を抽出する。

以上、本実施形態によれば、所定の物品が出庫していく出庫数の傾向を、出庫パターンに分類して、分類された出庫パターンに応じて、物品を発注する発注パターンが決定され、決定された発注パターンと予測出庫数とから、発注時期および発注数を算出し、発注コストも算出しているので、物品の保管コスト以外に発注コストを含めたトータルでのコストを物品管理ができる。

さらに、各物品の発注コストと保管コストのトータルコストとにより、物品管理できる他に、各物品の出庫傾向、使用期限等を踏まえた判断で発注量を決定できる。

出庫パターンが、時間に対する出庫数の累積値である場合、出庫パターンを分類しやすくなる。

所定の物品に対する発注数に応じた所定の物品の単価に基づき、発注コストを算出する場合、物品の発注数に応じて単価が変化する場合を考慮して、トータルでのコストを物品管理できる。

発注パターンが、時間に対する発注数の累積値である場合、分類された出庫パターンに対して、適用しやすくなる。

出庫数の傾向を第１分類方法で分類し、第１分類方法で分類できなかった出庫数の傾向を、第２分類方法で分類する場合、効率的に、出庫パターンを分類できる。

１：物品管理システム
１０：物品管理サーバ（物品管理装置）
１２：記憶部
１２ａ:物品データベース
１２ｂ：物品管理データベース
１２ｃ：パターンデータベース
１６：制御部

Claims (6)

1. 所定の物品が出庫していく出庫数の傾向を、所定の出庫パターンに分類する出庫パターン分類手段と、
   前記分類された出庫パターンに応じて、前記所定の物品を発注する発注パターンを決定する発注パターン決定手段と、
   前記所定の物品に関して予測される予測出庫数を算出する予測出庫数算出手段と、
   前記決定された発注パターンと前記予測出庫数とから、前記所定の物品を発注する発注時期および当該発注時期における発注数を算出する発注算出手段と、
   前記発注時期および前記発注数から、前記所定の物品を発注する発注コストを算出する発注コスト算出手段と、
   前記発注時期および前記発注数と前記予測出庫数とに応じて、前記所定の物品を保管する保管コストを算出する保管コスト算出手段と、
   を備え、
   前記出庫パターンが、時間に対する前記出庫数の累積値であることを特徴とする物品管理装置。
2. 請求項１に記載の物品管理装置において、
   前記発注コスト算出手段が、前記所定の物品に対する発注数に応じた前記所定の物品の単価に基づき、前記発注コストを算出することを特徴とする物品管理装置。
3. 請求項１または請求項２に記載の物品管理装置において、
   前記発注パターンが、時間に対する前記発注数の累積値であることを特徴とする物品管理装置。
4. 請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の物品管理装置において、
   前記出庫パターン分類手段が、前記出庫数の傾向を第１分類方法で分類し、前記第１分類方法で分類できなかった前記出庫数の傾向を、第２分類方法で分類することを特徴とする物品管理装置。
5. 出庫パターン分類手段が、所定の物品が出庫していく出庫数の傾向を、所定の出庫パターンに分類する出庫パターン分類ステップと、
   発注パターン決定手段が、前記分類された出庫パターンに応じて、前記所定の物品を発注する発注パターンを決定する発注パターン決定ステップと、
   予測出庫数算出手段が、前記所定の物品に関して予測される予測出庫数を算出する予測出庫数算出ステップと、
   発注算出手段が、前記決定された発注パターンと前記予測出庫数とから、前記所定の物品を発注する発注時期および当該発注時期における発注数を算出する発注算出ステップと、
   発注コスト算出手段が、前記発注時期および前記発注数から、前記所定の物品を発注する発注コストを算出する発注コスト算出ステップと、
   保管コスト算出手段が。前記発注時期および前記発注数と前記予測出庫数とに応じて、前記所定の物品を保管する保管コストを算出する保管コスト算出ステップと、
   を含み、
   前記出庫パターンが、時間に対する前記出庫数の累積値であることを特徴とする物品管理方法。
6. コンピュータを、
   所定の物品が出庫していく出庫数の傾向を、所定の出庫パターンに分類する出庫パターン分類手段、
   前記分類された出庫パターンに応じて、前記所定の物品を発注する発注パターンを決定する発注パターン決定手段、
   前記所定の物品に関して予測される予測出庫数を算出する予測出庫数算出手段、
   前記決定された発注パターンと前記予測出庫数とから、前記所定の物品を発注する発注時期および当該発注時期における発注数を算出する発注算出手段、
   前記発注時期および前記発注数から、前記所定の物品を発注する発注コストを算出する発注コスト算出手段、および、
   前記発注時期および前記発注数と前記予測出庫数とに応じて、前記所定の物品を保管する保管コストを算出する保管コスト算出手段として機能させ、
   前記出庫パターンが、時間に対する前記出庫数の累積値であることを特徴とする物品管理装置用のプログラム。

Images