JP2009140350A - サプライチェーン評価システム、方法、及びプログラム。 - Google Patents

Abstract

【課題】シミュレーションにて求めるＳＣＭ施策の効果を単に在庫波形だけでなく、在庫量を在庫発生要因別（問題構造別）に算出して出力する。
【課題を解決するための手段】シミュレーション時間制御に合わせてサプライチェーン計画を立てて、それを基に調達、製造、出荷、顧客へと物流の流れを模擬計算し、これをシミュレーション時間だけ繰り返す、サプライチェーン評価システムにおいて、サプライチェーン計画後、及び物流計算処理後に、在庫量を問題別に計算し、在庫推移と合わせて提示する。
【選択図】図３

Description

本発明は、顧客へ商品を供給する企業活動であるサプライチェーンにおいて、ショップの集約や分散等の物流変更、サプライチェーン計画の立て方、在庫位置や安全在庫水準などコントロール方式の変更による定量評価を行うための、サプライチェーン評価技術に関する。

顧客へ商品提供する企業においては、過剰在庫や販売機会損失の低減を狙いに、物流リードタイム短縮や生産計画の短サイクル化等の施策遂行、いわゆるサプライチェーンマネジメント改革（以下、ＳＣＭ改革と呼ぶ）を継続的に取り組んでいる。

このＳＣＭ改革は、拠点の集約・分散、業務プロセスの変更、新情報システムの導入など大規模な投資が伴うことから、狙い通りに着実に効果の上がる施策を迅速に遂行させるために、施策実行前にその効果を試算することが必須になっている。

このような問題に対して、従来においてシミュレーションを用いてＳＣＭ改革の施策案を事前に評価し、改革の失敗リスクを低減する方法が考案されている。

例えば、特許文献１には、需要予測量、受注量、サプライチェーンを構成する各プロセスのリードタイム、在庫を保持するポイントなどのＳＣＭ改革の施策を入力し、各プロセスの在庫波形などの指標値を算出するＳＣＭ評価方法が開示されている。また、特許文献２には、物流に関わる物流コストを把握するため、シミュレーションにより、受注、入庫、在庫、棚卸などのプロセス活動単位にコスト算出する方法が開示されている。

特開２０００−１３２６１９号公報 特開２００４−１１８３２１号公報

しかし、これらの技術は、プロセスの在庫量やコストや入出庫や費目別のコストを評価するものであり、在庫過剰・不足を厳密に評価できない。詳述すると、これまでの在庫問題は、低減施策（例えば、安全在庫値の見直し）による効果を、現状と改革の結果比較とで可視化していた。しかし、今後の課題となる在庫適正化に関する施策（例えば、製品ライフサイクル毎の安全在庫設定方式）の評価に対してこの波形だけでは在庫適正化の十分な評価が困難となっている。また、各施策の変更による波形比較やプロセス毎のコスト評価では、在庫問題が見えない課題がある。

本発明は上記課題を解決するためになされたもので、その目的は、シミュレーションにて求めるＳＣＭ施策の効果を単に在庫波形だけでなく、在庫量を、在庫発生要因別（問題構造別）に算出して出力する技術を提供することにある。

上記課題を解決するために本発明では、シミュレーション時間制御に合わせてサプライチェーン計画を立てて、それを基に調達、製造、出荷、顧客へと物流の流れを模擬計算し、これをシミュレーション時間だけ繰り返す、サプライチェーン評価システムにおいて、サプライチェーン計画後、及び物流計算処理後に、在庫量を問題別に計算し、在庫推移と合わせて提示する。これにより、在庫過剰不足とその原因を迅速に特定できる。

例えば、本願発明は、コンピュータシステムが実行する、顧客へ商品を供給する企業活動であるサプライチェーンをコンピュータ上にてモデル化したデータに基づき、このサプライチェーンモデルを変更したときの改革効果をシミュレーションにより評価するサプライチェーン評価システムであって、前記コンピュータシステムが、サプライチェーン計画計算と物流計算とを交互に繰り返す処理を行うとともに、それぞれの計算処理の後に、在庫の発生要因別に在庫量を計算する処理を行い、さらに、前記在庫の発生要因別に在庫量を出力する処理を行うことを特徴とするサプライチェーン評価システムである。

本発明によれば、シミュレーションにて求めるＳＣＭ施策の効果を単に在庫波形だけでなく、在庫発生要因別（問題構造別）に算出して出力することができる。

例えば、本発明の一実施形態によれば、シミュレーション結果である時間経過毎の在庫を単に推移で見せるだけでなく、物流処理上で発生する在庫増減を問題発生別に提示し、更にはサプライチェーン計画後の計画引当状況に基づき在庫の稼動状態で詳細に提示する。これにより、従来の案毎の比較による在庫削減効果だけでなく、案それぞれにおいて在庫問題の大きさを時系列に見ていくことで在庫が適正にコントロールされているかどうかが評価可能となり、再評価などの繰返し防止や施策の迅速かつ着実な遂行が図れ、投資回収の早期化、無駄な投資コスト抑制に貢献する。

以下、本発明に係るサプライチェーン評価システムの一実施形態について説明する。

＜本実施形態の適用モデル＞
まず始めに、図１を用いて本評価システムが扱うサプライチェーンモデルのイメージを示す。図１の下側は、サプライチェーン全体をイメージする物流モデル２０１の例である。この物流は、調達ショップＺ６１、Ｚ６２から、倉庫ショップＺ５１、製造ショップＺ４１、倉庫ショップＺ３１、出荷ショップＺ２１、Ｚ２２を通って、最終的な商品供給先である顧客Ｚ１１、Ｚ１２、Ｚ１３へモノが流れる。そして、図１の上側は、この物流モデルの生産計画やオーダ引当などのサプライチェーン計画を立案する計画モデルのイメージである。このような計画モデルと物流モデルとにおいて、サプライチェーンマネジメント改革（ＳＣＭ改革）では、物流ショップを統合したり、直送化によるリードタイム短縮を図ったり、サプライチェーン計画において計画立案を短サイクル化したり、オーダを製品在庫から部品在庫に引当ポイントを移動させて生産する施策の効果を試算する場面が訪れる。このようなときに、本評価システムにて在庫削減効果や品切れ低減効果などの試算を行うものである。

＜ハードウェア構成例＞
本システムを実行するハードウェア構成について図２Ａを用いて説明する。本システムは、プログラムの実行を行う演算装置３１と、キーボードやマウスなどの入力装置３２と、ディスプレイ、プリンタなどの出力装置３３と、ハードウェアやメモリ記憶媒体など補助記憶装置３４とを備えるコンピュータシステムによって実行される。演算装置３１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）３１Ａと、主記憶装置３１Ｂと、インターフェース３１Ｃとから構成され、外部ネットワーク４と接続できる装置である。

＜機能構成例＞
図２Ｂは、本システムの機能ブロック図である。本システムは、操作者からの入力内容を受け付ける処理を行う入力処理部１１１と、後述するシミュレーション計算において計画基準日の制御を行う計画基準日制御部１１２と、サプライチェーン計画計算を行うＳＣＭ計算部１１３と、ＳＣＭ計画計算結果及び物流計算により求められた在庫について問題別の在庫量を求める在庫計算部１１４と、物流計算を行う物流計算部１１５と、出力装置３３にシミュレーション結果等を表示する処理を行う出力処理部１１６と、を備えている。なお、各機能部は、ＣＰＵがメモリ（主記憶装置）３１Ｂに読み込んだ所定のプログラムを実行することにより達成される。そのため、主記憶装置３１Ｂ又は補助記憶装置３４には、各機能部の処理を実行するためのプログラムが予め格納されている。当該プログラムは、外部ネットワーク４を介して主記憶装置３１Ｂに読み込まれるようにしてもよい。また、当該プログラムは、可搬性の記録媒体に記録されていてもよい。

＜動作の説明＞
図３は、本システムの動作の主要フローチャートを示す。まず、概要を説明する。

本システムの起動後、操作者からの指示に応じて、入力処理部１１１は、シミュレートデータの入力処理を実行する（Ｓ１０１）。次に、計画基準日制御部１１２は、計画基準日の制御処理を実行する（Ｓ１０２）。さらに、計画基準日制御部１１２は、計画基準日の制御処理で求められるシミュレート終了フラグの判定処理を行う（Ｓ１０３）。フラグが終了を示す場合（Ｓ１０３でＹｅｓ）、出力処理部１１６は、指標計算及び結果出力処理（Ｓ１０８）を行い、本フローを終了する。

一方、フラグが終了でない場合（Ｓ１０３でＮｏ）、ＳＣＭ計算部１１３は、サプライチェーン計画計算処理を実行する（Ｓ１０４）。続いて、在庫計算部１０５は、ＳＣＭ計画後の問題別在庫計算処理を実行する（Ｓ１０５）。さらに、物流計算部１１５は、物流計算処理を実行する（Ｓ１０６）。そして、在庫計算部１０５は、物流計算後の問題別在庫計算処理を実行する（Ｓ１０７）。その後、計画基準日制御部１１２は、Ｓ１０２に戻って、処理を続行する。

下記に、上記の各処理Ｓ１０１〜Ｓ１０８を順に詳述する。

＜シミュレートデータ入力処理（図３のＳ１０１）＞
図４は、以降の処理におけるシミュレーション計算に用いるシミュレートデータを示す。入力処理部１１１は、操作者からのデータ入力を受け付けることにより、又は、可搬性の記録媒体や外部ネットワーク４を介して、シミュレートデータを取得し、主記憶装置３１Ｂ、又は補助記憶装置３４に格納している。Ｓ１０１において、入力処理部１１１は、主記憶装置３１Ｂ、又は補助記憶装置３４から、シミュレートデータを読み込む。

シミュレートデータは、主に、サプライチェーン計画に用いられる入力情報４１と、物流計算に用いられる入力情報４２とを含む。

サプライチェーン計画の入力情報４１は、計画基準日情報４１Ａと、部品表情報４１Ｂと、ショップ情報４１Ｃと、輸送情報４１Ｅと、ショップ処理情報４１Ｆと、安全在庫情報４１Ｇと、需要計画情報４１Ｈと、実需要情報４１Ｉと、初期在庫情報４２Ｊと、初期仕掛情報４２Ｋと、初期入庫予定情報４２Ｌと、オーダ在庫引当ポイント情報４１Ｍと、を含む。

物流計算に用いられる入力情報４２は、物流制約情報４２Ａを含む。

以下、各情報を詳述する。

計画基準日情報４１Ａは、図５Ａに示すように、各レコードに、レコード番号５０１と、シミュレート基準日５０２とを含んでいる。シミュレート基準日５０２は、サプライチェーン計画を実行する日付を表している。この基準日は、例えば、一週間毎の日付が１年間分用意されるというように複数個用意される。この用意された期間分にわたってシミュレーションが実行されることとなる。更に、このデータを１ヶ月単位から途中での１週間単位でのデータとしておくことで、計画頻度のコントロールも表現可能なものである。

部品表情報４１Ｂは、図５Ｂに示すように、各レコードに、レコード番号５１１と、親品目５１２と、子品目５１３と、員数５１４とを含んでいる。すなわち、部品表情報４１Ｂは、調達、製造、倉庫、出荷、顧客における、品目の親子関係の情報を含んでいる。

ショップ情報４１Ｃは、図５Ｃに示すように、各レコードに、レコード番号.５２１と、ショップコード５２２と、ショップ区分５２３とを含んでいる。すなわち、ショップ情報４１Ｃは、ショップに関する情報、ショップ処理内容に関する情報を含んでいる。

輸送情報４１Ｅは、図６Ａに示すように、各レコードに、レコード番号６１１と、輸送元ショップ６１２と、品目コード６１３と、輸送先ショップコード６１４と、輸送日数６１５とを含んでいる。すなわち、輸送情報４１Ｅは、ショップ間の輸送に関する情報を含んでいる。

ショップ処理情報４１Ｆは、図６Ｂに示すように、各レコードに、レコード番号６２１と、ショップコード６２２と、品目コード６２３と、処理日数６２４とを含んでいる。すなわち、ショップ処理情報４１Ｆは、ショップ、品目に対する処理日数に関する情報を含んでいる。

安全在庫情報４１Ｇは、図６Ｃに示すように、各レコードに、レコード番号６３１と、ショップコード６３２と、品目コード６３３と、安全在庫量６３４とを含んでいる。すなわち、安全在庫情報４１Ｇは、ショップ、品目に対する安全在庫に関する情報を含んでいる。

需要計画情報４１Ｈは、図７Ａに示すように、各レコードに、レコード番号７０１と、基準日７０２と、ショップコード７０３と、品目コード７０４と、要求日７０５と、数量７０６とを含んでいる。すなわち、需要計画情報４１Ｈは、シミュレート基準日での需要計画で、ショップの要求品目がいつ何台必要かという見込計画を表す情報を含んでいる。

実需要情報４１Ｉは、図７Ｂに示すように、各レコードに、レコード番号７１１と、基準日７１２と、ショップコード７１３と、品目コード７１４と、要求日７１５と、数量７１６とを含んでいる。すなわち、実需要情報４１Ｉは、シミュレート基準日での実需要で、ショップの要求品目がいつ何台を需要として必要かを示すオーダ確定情報を含んでいる。

このほか、サプライチェーン計画の立案においては、各ショップの稼働日を表すカレンダ情報やショップの負荷山積み計画を行うショップ能力情報なども用いられるが、ここでの主ポイントではないため記述を割愛する。

初期在庫情報４１Ｊは、図８Ａに示すように、各レコードに、レコード番号８０１と、ショップコード８０２と、品目コード８０３と、在庫量８０４とを含んでいる。すなわち、初期在庫情報４１Ｊは、ショップ、品目毎の計算開始時の初期在庫量を含んでいる。

初期仕掛情報４１Ｋは、図８Ｂに示すように、各レコードに、レコード番号８１１と、ショップコード８１２と、品目コード８１３と、仕掛量８１４とを含んでいる。すなわち、初期仕掛情報４１Ｋは、ショップ、品目単位でショップに仕掛かっている数量を含んでいる。

初期入庫予定４１Ｌは、図８Ｃに示すように、ショップ間を移動し別ショップで入庫されるデータを示し、各レコードに、レコード番号８２１と、ショップコード８２２と、入庫先ショップコード８２３と、品目コード８２４と、入庫予定量８２５とを含んでいる。すなわち、初期入庫予定４１Ｌは、ショップ間で移動する品目の数量を含んでいる。

オーダ在庫引当ポイント情報４１Ｍは、図８Ｄに示すように、各レコードに、レコード番号８３１と、オーダが入るショップコード８３２と、品目コード８３３と、在庫引当ポイントの場所を指定するショップコード８３４と、在庫引当ポイントに引当てる品目である品目コード８３５とを含んでいる。例えば、レコード番号「No.1」は、Ｚ１１及びItem021で特定される品目について、Ｚ５１及びItem021で特定される品目が在庫引当ポイントになることを意味している。レコード番号「No.2」は、Ｚ１１及びItem022で特定される品目について、Ｚ５１及びItem450で特定される品目と、Ｚ５１及びItem451で特定される品目との２つの子品目が在庫引当ポイントとなることを意味している。そして、部品在庫に引当てられて生産が開始されることを示す。

物流制約情報４２Ａは、図９に示すように、各レコードに、レコード番号９０１と、シミュレート基準日９０２と、ショップコード９０３と、品目コード９０４と、制約区分９０５と、変数制約９０６とを含んでいる。すなわち、物流制約情報４２Ａは、物流計算にてシミュレート期間に応じた物量を変更させるパラメータを含んでいる。

以上、図４の各情報について説明した。

＜計画基準日制御処理（図３のＳ１０２）＞
次に、計画基準日制御処理について説明する。図１０は、計画基準日制御処理のフローを示す。まず、計画基準日制御部１１２は、処理対象となる計画基準日を選択するためのレコード番号変数Ｎ（初期値＝０）をインクリメントする（Ｓ１００１）。次に、Ｓ１０１で読み込んだ計画基準日情報４１Ａから、レコード番号５０１がレコード番号変数Ｎであるレコードのシミュレート基準日５０２を特定し、「シミュレート現在日」に設定する。さらに、レコード番号変数Ｎの次のレコード番号５０１のシミュレート基準日５０２を特定し、「次シミュレート基準日」に設定する（Ｓ１００２）。

ここで、計画基準日制御部１１２は、Ｓ１０１で読み込んだ計画基準日情報４１Ａの中に、レコード番号変数Ｎの次のレコード番号５０１のレコードがない場合（あるいは、対応するレコードに、シミュレート基準日５０２が格納されていない場合）、「終了フラグ」を設定する（Ｓ１００３）。そして、Ｓ１０２の処理を終了する。

＜サプライチェーン計画計算処理（図３のＳ１０４）＞
図１１は、サプライチェーン計画計算処理のフロー図である。ＳＣＭ計算部１１３は、まず、需要計画情報４１Ｈをセットする（Ｓ１１０１）。次に需要計画に基づいた生産計画計算を実施する（Ｓ１1０２）。この計画計算は、ＭＲＰ（Material Requirements Planning）、いわゆる資材所要量計画の計算ロジックを用いて算出する。本方法は、『ＳＥのためのＭＲＰ』鳥羽登著、日刊工業新聞社にも記載された公知の方法であり、処理内容については省略するが、サプライチェーン計画の入力情報４１に基づき、各品目をどのショップでいつ何台作るかといった所要量を立案するものである。図１２は、このＭＲＰ計算での出力イメージを表したものである。

この所要量展開結果１２００は、各レコードに、レコード番号１２０１と、ショップコード１２０２と、品目コード１２０３と、工完日１２０４と、着手日１２０６と、正味所要量１２０８と、在庫引当量１２０９と、などの情報を含む。例えば、レコード番号「No.1」は、「ショップＺ４１では、品目Item100が製造される。製造作業の着手日は２００４年３月１日(20040301)であり、工完日は２００４年３月８日である。製造される品目Item100の所要量は、６０である。そのうち、３０は、以前に製造された在庫で賄われるので、正味所要量は、３０である。」ことを意味する。

なお、ＳＣＭ計算部１１３は、図８Ｄで示した、オーダ在庫引当ポイント情報４１Ｍで特定されるオーダ引当ポイントから上流、いわゆる調達先から在庫引当ポイントの手前までの計画を出力する。例えば、図１記載のサプライチェーンモデルでは、調達拠点の次の倉庫Ｚ５１がオーダ在庫引当ポイントとなっているので、ＳＣＭ計算部１１３は、調達拠点Ｚ６１、Ｚ６２の計画までを出力することになる。

同様に、ＳＣＭ計算部１１３は、実需要情報４１Ｉに基づいて、Ｓ１１０３、Ｓ１１０４での生産計画計算と同様に計算を行い（Ｓ１００３、Ｓ１１０４）、図８Ｄのオーダ在庫引当ポイント情報４１Ｍで特定されるオーダ引当ポイントから先、いわゆる顧客を示すショップまでの所要量を算出する。図１記載のモデル例では、倉庫Ｚ５１から下流に当たる顧客Ｚ１１，１２，１３に至るショップが対象となる。

この所要量展開結果１２００とともに、ＳＣＭ計算部１１３は、図１２Ｂに示すように、シミュレート現在日の在庫情報結果（ＭＲＰ計算での在庫情報結果）１２２０を出力する。在庫情報結果１２２０は、図示するように、各レコードに、レコード番号１２２１と、シミュレート基準日１２２２と、ショップコード１２２３と、品目コード１２２４と、在庫量１２２５と含んでいる。

そして、ＳＣＭ計算部１１３は、Ｓ１０４の処理を終了する。

＜サプライチェーン計画後の問題別在庫計算処理（図３のＳ１０５）＞
図１３は、サプライチェーン計画後の問題別在庫計算処理のフロー図である。在庫計算部１１４は、まず、余剰または不足在庫の判定計算処理Ｓ１３０１を実施する。そして、問題別の在庫数量計算Ｓ１３０２を実施する。以下、各処理概要を説明する。

図１４は、余剰または不足在庫の判定計算処理（図１３のＳ１３０１）のフロー図である。なお、フロー図の右側に、計算のイメージを示した。まず、在庫計算部１１４は、ここでのス数値の場合は、余剰フラグを設定し、余剰/不足量がマイナスの場合は、不足フラグを設定し（Ｓ１４０３）、この計算フローを終える。すなわち、在庫計算部１１４は、図１２Ｅの在庫情報結果１２２０の各レコードについて、Ｓ１４０２及びＳ１４０３の処理を行い、余剰判定フ計算に使う、シミュレート現在日の在庫情報結果１２２０をセットする（Ｓ１４０１）。次に、レコードごとに、余剰/不足在庫計算として、シミュレート現在日の在庫量から安全在庫量を引く処理を行う（Ｓ１４０２）。次に、レコードごとに、余剰判定を行い、余剰/不足量がプララグ（「余剰」ＯＲ「不足」）を設定し、本フローを終了する。なお、この余剰判定フラグは、出力処理部１１６により、在庫量の余剰／不足を表示する際に使用される。

図１５Ａは、サプライチェーン計画後の問題別の在庫数量計算処理（図１３のＳ１３０２）のフロー図である。なお、図１５Ａのフロー図の右側、及び図１５Ｂに、計算のイメージを示した。

在庫計算部１１４は、在庫情報結果１２２０のレコードごとに、本フローを行う。在庫計算部１１４は、シミュレート現在日での在庫が、（１）確定された計画に引当てられ「出庫待ち在庫」であるか、（２）将来の変動計画であるが計画に引当てられている「計画引当在庫」であるか、（３）将来の計画にも引当てられていない「スリーピング在庫」であるか、を判別し、それぞれの数量計算をする。

すなわち、在庫計算部１１４は、まず、シミュレート現在日の在庫が、次回シミュレート基準日までの期間（ここでは、「対象期間」という）の計画（所要量）の在庫として引当てられているかを判定する（Ｓ１５０１）。具体的には、図１２ＡのＭＲＰ計算での所要量展開結果１２００の中から、着手日１２０６が「対象期間」に入っているか判定する。そして、「対象期間」に入っているもので、シミュレート現在日の在庫に引当てられているものをカウントし、「出庫待ち在庫量」としてデータ保持する（Ｓ１５０２）。

次に、在庫計算部１１４は、着手日１２０６が「対象期間」に入っていない、いわゆる次のシミュレート基準日以降の将来変動する計画を抽出し、この計画がシミュレート基準日の在庫に引当てられているか判定する（Ｓ１５０３）。そして、引当てられているものを「計画引当在庫」としてデータ保持する（Ｓ１５０４）。

一方、在庫計算部１１４は、計画に引当てられなかった残りの在庫を「スリーピング在庫量」としてカウントしデータ保持する（Ｓ１５０５）。なお、スリーピング在庫量は、例えば、１ヶ月間計画にも引当てられなかった場合にカウントするなど、スリーピングとしてカウントする方法を定義し、データとして保持してもよい。

そして、在庫計算部１１４は、Ｓ１０５の処理を終了する。

＜物流計算処理（図３のＳ１０６）＞
次に、物流計算の処理概要について説明する。物流計算は、サプライチェーン計画である図１２ＡのＭＲＰ計算での所要量展開結果１２００を受けて、次回のシミュレート基準日までに該当する計画に基づいて、調達から顧客納入に至る物の流れをシミュレート計算するものである。例えば、現在のシミュレート基準日が３月４日、次回のサプライチェーン計画を実行する基準日が３月１１日の場合、３月４から３月１０日までの所要量展開結果１２００を抽出し、物流計算を実行する。

図１６は、物流計算のフロー図である。まず、概要を説明する。物流計算部１１５は、Ｓ１００２で設定された「シミュレーション現在日（シミュレーション上の現在日であるシミュレート基準日）」と、次の計画基準日である「次シミュレート基準日」とをセットする（Ｓ１６０１）。次に、この２つの基準日、及びサプライチェーン計画計算処理（Ｓ１０４）で求めた図１２Ａの所要量展開結果１２００を基に、後述する物流変更計算を実施する（Ｓ１６０２）。この結果を受けて、Ｓ１６０３からＳ１６０６の物流の入庫、出庫、仕掛りなどの日毎の物流払い出し処理を行う。

すなわち、物流計算部１１５は、前処理として、「シミュレート現在日」を「物流実行基準日」としてセットし、「次シミュレート基準日」の前日を「物流計算終了日」としてセットする（Ｓ１６０３）。次に、各ショップ、品目の在庫、入庫、出庫、仕掛、品切れなどの物流払い出し計算を行う（Ｓ１６０４）。そして、この物流計算基準日が物流計算終了日か否か判定し（Ｓ１６０５）、等しくなるまで、物流計算基準日をインクリメントしながら（Ｓ１６０６）、Ｓ１６０４の処理を繰り返し行う。そして、物流計算基準日が物流計算終了日と等しくなった場合（Ｓ１６０５でＹｅｓ）、求めた在庫量、仕掛量、入庫予定量、を次回サプライチェーン計画の入力データの初期値として置き換えを行い（Ｓ１６０７）、本フローを終了する。

次に、各処理について詳述する。

図１７Ａ、図１７Ｂは、物流変更計算（図１６のＳ１６０２）の処理フロー例である。物流計算部１１５は、まず、物流変更の設定パラメータである図９の物流制約情報４２Ａをセットする（Ｓ１７０１）。

次に、物流計算部１１５は、物流制約情報４２Ａから、「シミュレート現在日」から「次シミュレート基準日」の前日までに該当する物流制約のデータを抽出する（Ｓ１７０２）。例えば、図１７Ａに示す例では、「シミュレート現在日」が２００４年７月１日、「次シミュレート基準日」の前日が２００４年７月６日である場合、物流制約情報４２Ａの中からレコード番号「No.１」、「No.２」のデータが抽出される。

次に、物流計算部１１５は、ＭＲＰ計算の出力である所要量展開結果１２００から、抽出データの「シミュレート現在日」に該当する物流変更対象のデータを抽出する（Ｓ１７０３）。この例では、ショップ、品目、工完日が等しいレコード番号「No.１」、「No.２」の２つのデータが抽出されている。なお、この条件は、ショップ単位、或いは品目単位、工完日単位で設定し、或いは着手日で設定することでもよい。また、計画基準日単位に設定することでもよい。

次に、物流計算部１１５は、物流変更として、該当するものを物流制約情報４２Ａの制約区分９０５、変数制約９０６などの情報を基に、物流計算の所要量計算結果を算出する（Ｓ１７０４）。例えば、抽出されたデータの制約区分が「不良」の場合、ＭＲＰ計算から抽出した結果の正味所要量をベースに、正規乱数で求めた不良率を用いて不良数を算出し、正味所要量を求めてもよい。また、時間早遅の場合は工完日の日付を変更するなど、物流制約情報で定義した情報に基づいて物流変更処理を実施する。

そして、物流計算部１１５は、物流制約に応じて物流所要量結果を所要量展開結果１２００に追記し（Ｓ１７０５）、図１８Ａに示すように、物流所要量結果１８００を出力する。

物流所要量結果１８００は、各レコードに、所要量展開結果１２００に相当するデータ（レコード番号１８０１、ショップコード１８０２、品目コード１８０３、工完日１２０４、着手日１８０６、正味所要量１８０７、在庫引当量１８０８）に加えて、物流工完日１８０９と、物流着手日１８１０と、物流所要量１８１１と、変更区分１８１２と、を含んでいる。なお、ショップコード１８０２及び品目コード１８０３で特定される品目の使用先である、使用先ショップ１８０４も含まれている。

ここで、Ｓ１７０３の中の確率変数を用いた物流変更について述べる。図１７Ｉに、正規乱数、一様乱数の２つのイメージを示す。図１７Ｊに、確率変数を用いた物流計算フローを表す。正規乱数は、図１７Ｉの（１）にあるように、平均値ｘ、分散値σによる連続分布の中で最もよく使われる分布モデルである。また、一様乱数は、図１７Ｉの（２）にあるように、最小値Z1、最大値Z2の数値間隔の間において、均一な確率で発生させる分布モデルである。これらの分布モデルは例えば、書籍「基本統計学」宮川公男著（有斐閣出版）などに関数式が表わされており、またMicrosoft社の表計算ソフトExcelなどの標準関数として一般的に用いられているものであり、ロジックの詳述は省略する。

図１７Ｊを用いて、ここでのフローを簡単に述べる。

物流計算部１１５は、Ｓ１７０２で抽出した物流制約情報で変数制約に該当する確率乱数モデルを選択する（Ｓ１７９１）。次に、設定された乱数モデルでの数値を求める（Ｓ１７９２）。例えば、Ｓ１７０３においては、正規乱数により不良率を求める例であるが、事前に設定された平均値0.2、σ値0.1にて、正規乱数関数により計算結果として、0.3334が求められる。なお、この数値は正規分布によりランダムに変わるものである。ここで求めた不良率より、変数制約毎の物流変更を行う（Ｓ１７９３）。Ｓ１７０３の例では、所要量３０に対して、0.334の不良率から、10台が不良となり、20台という所要量が求められる。以上、ここでは制約分布が不良かつ正規乱数のみを記述したが、制約区分が時間早遅の場合、変数制約（乱数）が、一様乱数の場合も類似した形式で求めることが可能である。また、他分布などの使用や、乱数パラメータを物流制約情報の項目番号毎に設定してもよい。

次に、物流払い出し計算処理（図１６のＳ１６０４）について説明する。図１７Ｃは、かかる処理のフロー図である。ここでは、物流所要量結果１８００を用いて、Ｓ１６０３でセットした物流計算基準日から物流計算終了日までに至るプロセス、品目毎の物の流れを日単位で計算する例である。

かかる処理により、図１８Ｂに示すように、物流払い出し結果１８３０が出力される。物流払い出し結果１８３０は、各レコードに、レコード番号１と、計画基準日１８３２と、ショップコード１８３と、品目コード１８３４と、入庫量１８３５と、在庫量１８３６と、仕掛量１８３７と、出庫量１８３８と、品切れ量１８３９とを含んでいる。この例は、計画基準日の間隔で、品目、ショップ毎に物流の払い出しである在庫、入庫、出庫、仕掛、品切れなどの結果抽出したレコードの物流所要量１８１１の合計値を求める。そして、物流払い出し結果１８３０における、物が流れる先である入庫先ショップ、該当品目の入庫量１８３５及び在庫量１８３６に、合計値をそれぞれ加算し、更新する。

次に、物流計算部１１５は、を出力している。

まず、物流計算部１１５は、入庫量計算処理を行う（Ｓ１７３１）。図１７Ｄは、かかる処理を説明するための図である。物流計算部１１５は、物流所要量結果１８００のデータから、工完日１８０５が物流計算基準日であるレコードを抽出し、在庫差し引き計算処理を行う（Ｓ１７３２）。図１７Ｅは、かかる処理を説明するための図である。物流計算部１１５は、物流所要量結果１８００のデータから、着手日１８０６が物流計算基準日であるレコードを抽出し、抽出したレコードの物流所要量１８１１の合計値を求める。そして、物流払い出し結果１８３０における、ショップ、品目別の在庫量１８３６に合計値を減算し更新し、また、出庫量１８３８に合計値を加算し更新する。

次に、物流計算部１１５は、仕掛量計算処理を行う（Ｓ１７３３）。図１７Ｆは、かかる処理を説明するための図である。物流計算部１１５は、着手日１８０６が物流計算基準日であるレコードを抽出し、工完になっていないレコードの物流所要量１８１１の合計値を仕掛量１８３７に加算し更新する。なお、これまでに仕掛したもので、工完になった時点で仕掛量１８３７から減算する。

次に、物流計算部１１５は、出庫量計算処理を行う（Ｓ１７３４）。図１７Ｇは、かかる処理を説明するための図である。物流計算部１１５は、着手日１８０６が物流計算基準日であるレコードを抽出し、抽出したレコードの物流所要量１８１１の合計値を、ショップ、品目別の在庫量１８３６から減算し更新し、また、出庫量１８３８に加算し更新する。

最後に、物流計算部１１５は、品切れ量の計算処理を行う（Ｓ１７３５）。図１７Ｈは、かかる処理を説明するための図である。物流計算部１１５は、Ｓ１７３２で在庫量がマイナスになった場合は、品切れ量１８３９として加算し、在庫量１８３６は０としておく。

以上の処理を実施して、求めた出力結果の一例が図１８Ｂの物流払い出し結果１８３０である。

＜物流計算後の問題別在庫計算処理（図３のＳ１０７）＞
次に、物流計算後の問題別在庫計算について説明する。Ｓ１０５のサプライチェーン計画後の問題別在庫計算では、サプライチェーン計画の視点で在庫余剰/不足の問題を捉える計算であったのに対して、ここでは物流側の視点で在庫余剰/不足を捉える計算を行う。

図１９は、本処理のフロー図である。まず、在庫計算部１１４は、図１８Ａの物流所要量結果１８００、及び図１８Ｂの物流計算結果１８３０をセットする（Ｓ１９０１）。そして、不良在庫の判定計算（Ｓ１９０２）、時間早遅の判定計算（Ｓ１９０３）、生産（数量）バラツキの判定計算（Ｓ１９０４）を実施する。

かかる一連の処理により、図２５に示すように、物流計算後の問題別在庫情報２５００が出力される。物流計算後の問題別在庫情報２５００は、各レコードに、レコード番号２５０１と、ショップコード２５０２と、品目コード２５０３と、シミュレーション現在日２５０４と、指標群である不良在庫量２５０５と、時間早遅の在庫量２５０６と、生産バラツキの在庫量２５０７と、などを含んでいる。

以下、各処理について詳述する。

図２０は、不良在庫の判定計算（Ｓ１９０２）のフロー図である。この例は、計画基準日、いわゆるシミュレート現在日が2004年3月1日、次回計画基準日の前日が2004年３月7日の場合の処理イメージを示す。まず、在庫計算部１１４は、物流所要量結果１８００から、物流工完日１８０９が、計画基準日から次の計画基準日の前日までの期間（2004年3月1日から3月7日）に該当するレコードで、かつ、変更区分１８１２が「不良」であるレコードを抽出する（Ｓ２００１）。図２０に示した例では、該当するデータとして、レコード番号「No.1」のレコードが抽出される。

次に、在庫計算部１１４は、ショップ、品目毎に、変更区分「不良」の在庫の合計値を算出する（Ｓ２００２）。図２０に示した例では、Ｓ２００１で抽出されたショップＺ４１、品目Item100にて、計画時の正味所要量が３０台、物流所要量が２５台である為、不良在庫は５台となる。

そして、在庫計算部１１４は、不良による在庫増減数値を物流後の問題別在庫情報２５００に登録し（Ｓ２００１）、図１９のフローに戻る。ここの例では、ショップＺ４１、品目Item100、シミュレート現在日２００４年３月１日に対応する「不良在庫量２５０５」として、計算された「５台」が登録される。

図２１は、時間早遅の判定計算処理（Ｓ１９０３）のフロー図である。在庫計算部１１４は、物流所要量結果１８００から、物流工完日１８０９が、計画基準日から次の計画基準日の前日までの期間（2004年3月8日から3月14日）に該当するレコードで、かつ、変更区分１８１２が「時間早遅」であるレコードを抽出する（Ｓ２１０１）。図２１に示した例では、レコード番号「No.2」のレコードが抽出される。

次に、在庫計算部１１４は、抽出されたレコードを用いて、ショップ、品目で、変更区分「時間早遅」の在庫の合計値を算出する（Ｓ２１０２）。ここでは、ショップＺ４１、品目Item101にて、１つのデータ項目が抽出されたため、合計値は５０台としてカウントされる。

次に、在庫計算部１１４は、Ｓ２１０２で計算した結果から、時間早遅による在庫増減数値を物流後の問題別在庫情報２５００に登録し（Ｓ２１０３）、図１９のフローに戻る。ここでは、Ｓ２１０２で計算した５０台が、レコード番号「No.30」の「時間早遅の在庫量２５０６」として登録される。

図２２は、生産数量バラツキによる在庫計算処理（Ｓ１９０３）のフロー図である。

在庫計算部１１４は、物流所要量結果１８００から、工完日１８０９が、計画基準日から次の計画基準日の前日までの期間（2004年3月１日から3月7日）に該当するレコードで、かつ、変更区分１８１２が「数量バラツキ」であるレコードを抽出する（Ｓ２２０１）。図２２に示した例では、レコード番号「No.3」のレコードが抽出される。

次に、在庫計算部１１４は、ショップ、品目毎に、変更区分「生産バラツキ」の在庫の合計値を算出する（Ｓ２２０２）。図２２に示した例では、正味所要量が５０台であるのに対して生産バラツキによって５５台となった為、差分の５台がバラツキの在庫としてカウントされ、合計値として求められる。なお、バラツキがマイナスになった場合はマイナスとしてカウントする。

次に、在庫計算部１１４は、求めた生産バラツキによる在庫増減数値を物流後の問題別在庫情報２５００に登録し（Ｓ２２０３）、図１９のフローに戻る。たとえば、この例では、該当するショップZ41、品目Item101、シミュレート現在日20040301の「生産バラツキの在庫量２５０７」として、合計値である「５台」が登録される。

こうして、在庫計算部１１４は、Ｓ１０７の処理を終了する。

＜指標計算、結果出力処理（図３のＳ１０８）＞
次に、指標計算、結果出力処理について説明する。図２３は、主記憶装置３１Ｂ或いは補助記憶装置３４に出力されるファイル群である。出力処理部１１６は、ＰＩ指標（ＰＩ推移情報）２４００、ＫＰＩ情報２４１０、ＳＣＭ計画後の問題別在庫情報２４２０、物流計算後の問題別在庫情報２５００をファイル出力する。

図２４、図２５にこれらファイル内容を示す。

ＰＩ推移情報２４００は、図２４Ａに示すように、シミュレーションにて時間経過した際の変化を表す指標群で、各レコードに、レコード番号２４０１と、ショップコード２４０２と、品目コード２４０３と、シミュレーション現在日２４０４と、入庫量２４０５と、在庫量２４０６と、仕掛量２４０７と、出庫数２４０８と、品切れ量２４０９といった指標を含む。本内容は、物流払い出し結果１８３０に基づきファイル出力されるものである。

ＫＰＩ情報２４１０は、図２４Ｂに示すように、シミュレーション結果のＫＰＩ（主業績指標）を表す指標群である。ＫＰＩ情報２４１０は、各レコードに、レコード番号２４１１と、ショップコード２４１２と、品目コード２４１３と、平均在庫２４１４と、在庫日数２４１５と、品切れ回数２４１６と、などの情報を含む。

平均在庫２４１４は、ショップ、品目毎のシミュレーション現在日の先頭からシミュレーション末尾までの合算値を、先頭日から末尾日まで日数で割って求めた値である。また、在庫日数２４１５は、シミュレーション期間の一日当たりの出庫数量を求めて、平均在庫から除算することで、求めた日数である。

品切れ回数２４１６は、ＰＩ情報において、ショップ、品目、シミュレーション現在日毎に、何回の品切れがあったかをカウントしておき、指標計算１０８で合算することで求められた値である。

サプライチェーン計画後の問題別在庫情報２４２０は、図２４Ｃに示すように、サプライチェーン計画後の問題別在庫計算（Ｓ１０５）にて算出した内容をファイル出力したものである。サプライチェーン計画後の問題別在庫情報２４２０は、各レコードに、レコード番号２５２１と、ショップコード２５２２と、品目コード２５２３と、シミュレーション現在日２５２４と、計画引当在庫（安全在庫割当）２５２５と、出庫待ち在庫量２５２６と、スリーピング在庫量２５２７と、などの指標群を含む。

物流計算後の問題別在庫情報２５００は、図２５に示したように、物流計算後の問題別在庫計算（Ｓ１０７）にて算出した内容をファイル出力したものである。

次に、問題別在庫の表示イメージを示す。

図２６は、ＰＩ推移情報２４００の出力装置３３の画面へのグラフィック表示２６００の例である。出力処理部１１６は、操作者の要求に応じて、特定のショップ及び品目における、在庫量、仕掛、入庫、出庫、品切れなどの指標を、縦軸に数量、横軸にシミュレーション時間を設定しグラフ表示する。

更に、出力処理部１１６は、図２７に示すように、この在庫を、サプライチェーン計画後の視点で表示する。なお、出力処理部１１６は、サプライチェーン計画後の問題別在庫情報２４２０から必要なデータを抽出して表示する。図２７は、図２６に示したシミュレーション期間のうち特定のシミュレーション現在日の在庫を棒グラフ表示したものである。

具体的には、出力処理部１１６は、図２６の表示中に、入力装置３２を介して操作者から、特定のシミュレーション現在日の在庫情報を表示するように要求を受け付ける。そして、サプライチェーン計画後の問題別在庫情報２４２０及び物流計算後の問題別在庫情報２５００から、指定されたシミュレーション現在日のレコードを抽出し、図２７に示すような問題別在庫表示画面２７０１を表示する。

また、出力処理部１１６は、操作者からの要求にしたがって、サプライチェーン計画後の問題別在庫情報２４２０（計画在庫引当２４２５、出庫待ち２４２６、スリーピング在庫２４２７）及び、安全在庫情報４１Ｇ（安全在庫量６３４）を用いて、これらを含む拡大表示画面２７０２を表示する。

また、同様に、図２８に示すように、操作者からの要求に従って、物流後の問題別在庫情報２５００（不良在庫２５０５、時間早遅２５０６、生産バラツキ２５０７）及び安全在庫情報４１Ｇ（安全在庫量６３４）を用いて、これらを含む拡大表示画面２８０２を表示する。

なお、図２７、２８では棒グラフで問題別在庫を表示させたが、各項目別にシミュレート時間の変化に応じた推移（折れ線グラフ）を表示してもよい。そうすれば、時間経過の影響を捉えることが容易になる。

また、操作者からの要求に応じて、出力処理部１１６は、図２９に示すように、物流とサプライチェーン計画の視点のそれぞれ（図２６及び図２７の拡大表示画面２７０２、２８０２のグラフ）について、同時に表示することもできる。こうすれば、在庫余剰不足がどの制約で増減したかを一元的に把握可能となる。

図２９では、物流制約で増減した在庫がサプライチェーン計画でどのように計画引当されたか、更に安全在庫の変更などパラメータ変更による影響も一目瞭然と把握できる。

以上、本サプライチェーン評価システムの実現形態を明らかにした。本実施形態は基本的な形態を述べるに留めているが、例えば各ショップ、品目、更にはシミュレート期間毎のコスト情報を備えることで、コスト評価することも可能である。また、本システムは演算装置を備えた情報処理端末により実行されるが、ネットワークを通じて、別演算装置上で処理を行い効果の試算結果を受け取るような資産を自らが保持しない形で実現することも可能である。

このシステム及び処理プログラムにより、従来の案毎の比較による在庫削減効果だけでなく、案それぞれにおいて構造化した在庫問題の変化を時系列に見ていくことで在庫が適正にコントロールされているかどうかが評価可能となる。また、在庫問題別に在庫を捉えることは、どの在庫を削減させるかといった施策立案の検討の手助けとなり、有効的な施策のみ評価することでシミュレーションの繰返し防止や施策の迅速かつ着実な遂行が図れ、投資回収の早期化、無駄な投資コスト抑制に貢献する。

本発明の一実施形態に係るサプライチェーンモデルイメージを示した図である。 本発明の一実施形態に係るサプライチェーン評価システムのハードウェア構成を示した図である。 本発明の一実施形態に関わるサプライチェーン評価システムの機能ブロック図である。 サプライチェーン評価システムの動作の流れを示すフロー図である。 入力情報を示した図である。 計画基準日情報の構成例を示す図である。 部品情報の構成例を示す図である。 ショップ情報の構成例を示す図である。 輸送情報の構成例を示す図である。 ショップ処理情報の構成例を示す図である。 安全在庫情報の構成例を示す図である。 需要計画情報の構成例を示す図である。 実需要情報の構成例を示す図である。 初期在庫情報の構成例を示す図である。 初期仕掛情報の構成例を示す図である。 初期入庫予定情報の構成例を示す図である。 オーダ在庫引当ポイント情報の構成例を示す図である。 物流制約情報の構成例を示す図である。 計画基準日制御処理フロー図である。 サプライチェーン計画計算処理のフロー図である。 サプライチェーン計画計算において算出されるＭＲＰ計算での所要量展開結果の構成例を示す図である。 ＭＲＰ計算での在庫情報結果の構成例を示す図である。 サプライチェーン計画後における問題別在庫計算の処理のフロー図である。 余剰在庫計算処理（Ｓ１３０１）のフロー図である。 サプライチェーン計画後における問題別在庫数量の計算処理（Ｓ１３０２）のフロー図である。 問題別在庫数量計算のイメージ例を示す図である。 物流計算処理（Ｓ１０６）のフロー図である。 物流変更計算処理（Ｓ１６０２）のフロー図である。 物流変更計算処理（Ｓ１６０２）のフロー図（図１７Ａの続き）である。 物流払い出し計算の処理（Ｓ１６０４）のフロー図である。 入庫計算の処理（Ｓ１７３１）イメージを示す図である。 在庫差し引き計算の処（Ｓ１７３２）のイメージを示す図である。 仕掛量計算の処理（Ｓ１７３３）のイメージを示す図である。 出庫計算の処理（Ｓ１７３４）のイメージを示す図である。 品切れ量計算の処理（Ｓ１７３５）のイメージを示す図である。 Ｓ１７０４の確率乱数モデルを示す図である。 Ｓ１７０４の確率乱数モデルの計算例を示す図である。 物流計算で算出される物流所要量結果の構成例の図である。 物流計算で算出される物流払い出し結果の構成例の図である。 物流計算後における問題別在庫計算の処理（Ｓ１０７）のフロー図である。 物流計算後における問題別在庫計算の不良に関する在庫計算処理（Ｓ１９０１）のフロー図である。 流計算後における問題別在庫計算のリードタイム早遅に関する在庫計算処理（Ｓ１９０２）のフロー図である。 物流計算後における問題別在庫計算の生産バラツキに関する在庫計算処理（Ｓ１９０３）のフロー図である。 サプライチェーン評価システムの出力情報を示した図である。 ＰＩ推移情報の構成例を示す図である。 ＫＰＩ情報の構成例を示す図である。 サプライチェーン計画後の問題別在庫情報の構成例を示す図である。 物流計画後の問題別在庫情報の構成例を示す図である。 出力されるグラフイメージを示す図である。 サプライチェーン計画後の問題別在庫のグラフイメージを示す図である。 物流計算後の問題別在庫のグラフイメージを示す図である。 問題別在庫のグラフイメージを示す図である。

符号の説明

３１ 演算装置
３２ 入力装置
３３ 出力装置
３４ 補助記憶装置
１１１ 入力処理部
１１２ 計画基準日制御部
１１３ 計算部
１１４ 在庫計算部
１１５ 物流計算部
１１６ 出力処理部

Claims (6)

1. コンピュータシステムが実行する、顧客へ商品を供給する企業活動であるサプライチェーンをコンピュータ上にてモデル化したデータに基づき、このサプライチェーンモデルを変更したときの改革効果をシミュレーションにより評価するサプライチェーン評価システムであって、
   前記コンピュータシステムが、
   サプライチェーン計画計算と物流計算とを交互に繰り返す処理を行うとともに、
   それぞれの計算処理の後に、在庫の発生要因別に在庫量を計算する処理を行い、さらに、
   前記在庫の発生要因別に在庫量を出力する処理を行う
   ことを特徴とするサプライチェーン評価システム。
2. 請求項１記載のサプライチェーン評価システムであって、
   前記コンピュータシステムが、
   サプライチェーン計画計算後に、
   前記在庫の発生要因として、安全在庫、出庫待ち在庫、計画引当在庫、及びスリーピング在庫の少なくとも１つを含む、サプライチェーンの問題別に、在庫量を算出し、
   シミュレーション結果の在庫推移を表示し、
   操作者からの要求に応じて、前記サプライチェーンの問題別の在庫量をグラフ表示する
   ことを特徴とするサプライチェーン評価システム。
3. 請求項１記載のサプライチェーン評価システムであって、
   前記コンピュータシステムが、
   サプライチェーン計画計算結果を受けて物流計算を実施した後に、
   前記在庫の発生要因として、安全在庫、不良在庫、リードタイム早遅在庫、及び生産バラツキ在庫の少なくとも１つを含む、物流制約の問題別に、在庫量を算出し、
   シミュレーション結果の在庫推移を表示し、
   操作者からの要求に応じて、前記物流制約の問題別に、在庫量をグラフ表示する
   ことを特徴とするサプライチェーン評価システム。
4. 請求項１記載のサプライチェーン評価システムであって、
   前記コンピュータシステムが、
   サプライチェーン計画計算後に、
   安全在庫、出庫待ち在庫、計画引当在庫、及びスリーピング在庫の少なくとも１つを含む、サプライチェーン計画の問題別に、在庫量を算出し、
   物流計算を実施した後に、
   安全在庫、不良在庫、リードタイム早遅在庫、及び生産バラツキ在庫の少なくとも１つを含む、物流制約の問題別に、在庫量を算出し、
   シミュレーション結果の在庫推移を表示し、
   操作者からの要求に応じて、前記サプライチェーン計画の問題別の在庫量のグラフ表示と、前記物流制約の問題別の在庫量のグラフ表示とを、切り替える
   ことを特徴とするサプライチェーン評価システム。
5. コンピュータシステムが実行する、顧客へ商品を供給する企業活動であるサプライチェーンをコンピュータ上にてモデル化したデータに基づき、このサプライチェーンモデルを変更したとき改革効果をシミュレーションにより評価するサプライチェーン評価方法であって、
   前記コンピュータシステムが、
   サプライチェーン計画計算と物流計算とを交互に繰り返す処理を行うとともに、
   それぞれの計算処理の後に、在庫の発生要因別に在庫量を計算する処理を行い、さらに、
   前記在庫の発生要因別に在庫量を出力する処理を行う
   ことを特徴とするサプライチェーン評価方法。
6. コンピュータを、顧客へ商品を供給する企業活動であるサプライチェーンをコンピュータ上にてモデル化したデータに基づき、このサプライチェーンモデルを変更したとき改革効果をシミュレーションにより評価するサプライチェーン評価システムとして機能させるコンピュータプログラムであって、
   前記コンピュータを、
   サプライチェーン計画計算と物流計算とを交互に繰り返す処理を行うとともに、
   それぞれの計算処理の後に、在庫の発生要因別に在庫量を計算する処理を行い、さらに、
   前記在庫の発生要因別に在庫量を出力する処理を行う
   ように機能させることを特徴とするコンピュータプログラム。

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