JP2010231375A - 部品需要予測方法、部品需要予測システム - Google Patents

Abstract

【課題】機器修理において交換される部品の需要を予測する方法において、その予測精度を従来よりも高める。
【解決手段】部品使用率算出部１４は、顧客所有機器データ記憶部２２に登録されている全ての前記所有機器に対し、実際に使用された単位期間の長さに応じた機器台数を機器別に計数して機器型式別使用期間別台数を算出し、部品使用実績データに基づいて、機器別且つ使用された期間別に使用部品毎の使用数を導出し、これを機器型式別使用期間別台数で除算することで、全ての所有機器のうち、使用部品が必要となる台数の割合を、同部品毎に、機器型式別且つ特定使用期間別に規定した値である部品使用率を算出する。部品需要予測部１７は、機器型式別且つ使用期間別に、部品使用率と機器型式別使用期間別現存台数を乗じた演算結果を、同一の前記使用部品内で合算することで、単位期間にわたる使用部品別の予測需要数を導出する。
【選択図】図３

Description

本発明は、機器を構成する部品の需要予測方法に関するものである。より具体的には、使用者が使用する機器に不具合が生じた場合に、この不具合を是正すべく、修理業者が機器の部品を交換することがあるが、このような修理に必要な部品の需要予測方法に関するものである。

電気機器・ガス機器などの修理業務において、修理で必要となる部品の需要を予測することは重要である。

もし部品の在庫が不足すると、修理業者は部品が届くのを待って改めて修理に向かう必要があり、顧客への訪問回数の増加につながる。これは、業務の効率性という面では非効率であり、更に修理完了までの日数が長くなるという面では顧客満足度を低下させることにも影響する。

これに対し、例えば、週・月・期単位で部品需要を正確に予測することによって、在庫切れの発生を少なくして前述の問題を解消することができる。

また、部品需要を正確に予測することは、滅多に使われない部品を購入して保管するという事態（ストック部品）を回避することにもつながる。

電気機器やガス機器の修理業者は、修理対象となる機器の部品を自ら購入し、この購入した部品を持参して顧客先へ修理に向かうことが通例である。このとき、その機器の部品は修理業者自らが保管することとなる。従って、限られた設置スペース内に部品を保管するには、出来る限り不要なストックは避けたいという要望がある。また、不要な部品の購入を控えることで、コストを抑えたいという要望もある。

この点、部品需要を正確に予測できれば、ストック部品を減少させることができるため、設置スペースの問題や部品購入コストの問題を解消することができる。

部品在庫管理における需要予測方法の従来例としては、下記特許文献１において、特に低頻度化した部品群に対する末端の需要を予測する手法が提供されている。

特開２００２−７３７４６号公報

特許文献１に記載の方法は、過去の部品使用実績状況から確率分布モデルのパラメータを決定し、これに基づいて将来の部品需要を予測するというものである。

この方法の場合、単に過去の部品使用の実績に基づく需要予測に留まる。しかしながら、一定以上の期間が経過した場合、顧客においては、部品交換ではなく機器そのものの買い換えを行う場合が考えられる。つまり、経年と共に、実際に使用されている数そのものが減少してくる機器（いわゆる旧式の機器）が存在する。

部品は新旧の機器に共通のものもあれば、機器毎に異なるもの（機器特有の部品）もある。従って、旧式の機器に特有の部品の場合、経年と共に機器自体の使用数が減少してくることで、これに伴ってその部品使用数も減少する。すると、前記従来方法では必然的に部品需要が低下するということになる。

しかしながら、機器に不具合が生じた場合、旧式の機器を保有している顧客だからといって、必ずしも常に機器の買い換えを行う訳ではなく、部品の交換に留まる場合も想定される。特に、旧式の機器であればその機器を設置してからある程度の期間が経過しているところ、部品の不具合が発生しやすくなるという面も考えられる。

このような点を考慮すると、特に、日々恒常的に利用するガス機器や電力機器等の機器の場合、前記特許文献１に記載の方法では、必ずしも高い精度で需要予測を行うことができるとはいえない。

本発明は、上記の問題点に鑑み、機器修理において交換される部品の需要を予測する方法において、その予測精度を従来よりも高めることを目的とする。

上記目的を達成すべく、本発明に係る部品需要予測システムは、以下の特徴を備えて構成される。

すなわち、本発明は、機器の修理に必要な部品の需要を予測する部品需要予測システムであって、顧客所有機器データ記憶部、修理業務報告データ記憶部、部品使用実績データ記憶部、部品使用実績データ作成部、部品使用率算出部、機器型式別現存台数算出部、及び機器型式別部品需要予測部を備え、
前記顧客所有機器データ記憶部は、
所有顧客によって現在所有されている又は過去に所有されていた所有機器に関するデータであって、少なくとも前記所有顧客の情報、前記所有機器の型式の情報、同機器の使用開始時期の情報を含み、同機器が過去に所有されていた場合には使用終了時期の情報を更に含む顧客所有機器データを記録しており、
前記修理業務報告データ記憶部は、
過去に行われた修理内容に関するデータであって、少なくとも修理を行った修理顧客の情報、同修理を行った修理機器の型式の情報、同修理に使用された使用部品の情報、同修理を行った修理時期の情報を含む修理業務報告データを記録しており、
前記部品使用実績データ作成部は、
前記顧客所有機器データに示される前記所有顧客の情報と前記所有機器の型式の情報、及び前記修理業務報告データに示される前記修理顧客の情報と前記修理機器の型式の情報を関連付けることで、機器型式、修理に使用された使用部品、及び前記使用開始時期から前記修理時期までの期間を所定の単位期間の倍数で規定した特定使用期間に関する情報を含む部品使用実績データを作成して、前記部品使用実績データ記憶部に記録し、
前記部品使用率算出部は、
前記顧客所有機器データ記憶部に登録されている全ての前記所有機器が実際に使用された台数を、使用を経験した期間であって前記単位期間の倍数で規定した経験期間毎、且つ機器型式毎に計数することで、機器型式別経験期間別台数を算出し、
前記部品使用実績データに基づいて、前記使用部品が実際に使用された前記修理機器の台数を、前記特定使用期間毎且つ機器型式毎に、且つ前記使用部品別に計数し、これを、対応する前記機器型式別経験期間別台数で除算することで、全ての前記所有機器のうち前記使用部品が必要となる台数の割合を、前記特定使用期間毎且つ機器型式毎に、且つ前記使用部品別に規定した値である部品使用率を算出し、
前記機器型式別現存台数算出部は、
前記顧客所有機器データに基づいて、前記所有機器のうち前記所有顧客によって現在も所有されている機器の台数を、前記使用開始時期から現在までの期間であって前記単位期間の倍数で規定される実使用期間毎且つ機器型式毎に計数することで、前記所有機器の機器型式別実使用期間別現存台数を算出し、
前記機器型式別部品需要予測部は、
同一の前記使用部品に関し、対応する前記特定使用期間と前記実使用期間、且つ対応する機器型式毎に、前記部品使用率と前記機器型式別実使用期間別現存台数を乗じた演算結果を、同一の前記使用部品毎に合算することで、前記単位期間にわたる前記使用部品別の予測需要数を導出することを特徴とする。

以下、上記特徴を有する本システムの構成を、より詳細に説明する。

部品使用実績データとは、顧客所有機器データと修理業務報告データを関連付けて統合するために作成される、いわば本システムにおいては中間的なデータである。そして、このデータ作成は、特に、修理業務報告データに示されている修理内容が、当該修理機器が実際に使用を開始してからどの程度の期間が経過した時点で行われたものであるかを把握するために行われる。この使用開始時期から修理時期までの期間を、単位期間の倍数で規定したものが、前記「特定使用期間」に対応する。

なお、ここで、「単位期間の倍数で規定」するというのは、単位期間を１年間とすると、使用開始時期から修理時期までの期間を前記単位期間で除算した値に基づいて整数値で規定するという意味であり、一例としてはその除算値の小数点以下を切り捨てた整数値で規定することができる。

機器型式別経験期間別台数を算出する際に用いられる「経験期間」とは、例えば使用開始時期から３．５年が経過した機器であれば、当然に、その機器は３．５年以内の期間の使用を経験している。従って、この３．５を単位期間で除算して小数点以下を切り捨てた整数値によって経験期間を規定するとすれば、経験期間０年、１年、２年、３年の各年に応じて１台ずつカウントされることとなる。なお、この例では、経験期間０年とは、実際に０〜１年にわたって機器が使用されたことを指しており、以下同様に、経験期間１年が１〜２年にわたる使用、経験期間２年が２〜３年にわたる使用、経験期間３年が３〜４年にわたる使用をそれぞれ指している。

機器型式別経験期間別台数によって、過去に利用され、又は現在も利用されている全ての所有機器が、実際に使用を経験した期間毎に計数される。すなわち、これらの機器のうち、０〜１年の期間にわたって使用された経験のある機器は何台あり、１〜２年の期間にわたって使用された経験のある機器は何台あり、……という内容が把握できる。

例えば、使用開始時期から２年以上３年未満の「機器Ａ」に着目すると、この機器は、使用開始時期から０年以上１年未満の時期も経験しており、１年以上２年未満、２年以上３年未満の各時期も経験している。つまり、機器Ａが１台に対して、経験期間が「０年」，「１年」，「２年」のそれぞれに１台ずつカウントされる。

そして、使用開始時期から４年以上５年未満の「機器Ｂ」に着目し、機器Ａの場合と同様に考えると、この機器は、０年以上１年未満の時期を当然に経験しており、１年以上２年未満、２年以上３年未満、３年以上４年未満、４年以上５年未満のそれぞれの時期も経験している。つまり、この機器Ｂが１台に対して、経験期間が「０年」，「１年」，「２年」，「３年」，「４年」のそれぞれに１台ずつカウントされる。

つまり、特定使用期間がＣ年（Ｃは０以上の整数）の機器１台に対し、経験期間別台数は、０以上Ｃ以下の全ての整数年でカウントされることとなる。従って、当然に経験期間別台数は、経験期間が短いほど増加し、逆に経験時間が長いほど減少するデータを示すこととなる。

例えば、使用開始時期からすぐに抹消された機器であっても、ずっと使い続けられている機器であっても、使用された期間が「０年以上１年未満」という状態は経験するので、経験期間「０年」にはカウントされる。これに対し、経験期間「５年」つまり使用された期間が「５年以上６年未満」ともなると、使用開始時期から最低５年以上は継続して使用されていないとカウントされず、逆に言えば、使用開始時期から５年以内に抹消された機器はカウントされない。従って、当然に、経験期間「０年」の台数よりは減少することになる。

なお、この「経験期間」は、「機器型式別実使用期間別現存台数」を算出する際に用いられる「実使用期間」とは異なる概念である。

「部品使用率」とは、機器をどの程度の期間使用すると、どのような部品がどの程度の割合で必要となるかという点を示す指標となるものである。

この部品使用率を導出するに際し、ある機器に対し、部品交換が行われたその部品毎に、交換が行われた時点における当該機器の使用開始時期から経過した期間別の部品交換個数（すなわち、部品交換が行われた機器台数）を導出する。より具体的には、使用開始時期から経過した期間を単位期間の倍数で規定した「特定使用期間」別の部品交換個数を導出する。この導出を、当該機器における各部品毎に行い、更には、他の機器についても同様に行う。これにより、過去の修理時に新たに部品交換を行った機器の台数が、機器型式別且つ特定使用期間別に、使用部品毎に算出される。

単位期間を１年間とすると、具体的には、型式Ｘの機器の部品ｉに対し、特定使用期間が０〜１年の間に当該部品ｉを交換した型式Ｘの機器の台数がＮ（Ｘ，ｉ，１）台、１〜２年間に同部品ｉを交換した型式Ｘの機器の台数がＮ（Ｘ，ｉ，２）台、…というように算出される。これを型式Ｘの機器における全ての部品ｉに対し、並びに型式Ｘの全ての機器に対して算出する。

そして、前記機器型式別経験期間別台数を、対応する機器型式毎且つ期間毎に、特定使用期間別の台数で除算することで、特定使用期間毎の、機器型式別部品別の部品使用率を導出する。このようにして得られた部品使用率ｒ（Ｘ，ｉ，ｙ）は、特定使用期間ｙが経過した型式Ｘの機器が、部品ｉを新たに交換する確率としてＸ，ｉ，ｙの関数で表わされる。

ある特定の機器α（機器型式をＸとする）が使用開始から４年目である場合、この機器は４年以下の全ての年数を実際に経験している（使用されている）。このため、特定使用期間０年，１年，２年，３年，４年のそれぞれに対して特定使用期間毎の台数としてカウントする。一方、この型式Ｘの機器を構成するある部品ｉが４年目に交換された場合、この機器の存在は、当該部品ｉを４年目に交換した、型式Ｘの機器の台数としてカウントされる。

つまり、この機器αは、４年目において部品ｉを交換したという事実が、型式Ｘの機器の４年目における部品ｉの使用数としてカウントされる。一方で、この機器αは、型式Ｘの機器の特定使用期間毎の台数として、０〜４年の各年毎にカウントされる。つまり、このようにして得られた型式Ｘの機器の特定使用期間毎の部品ｉの使用数を、経験期間毎の型式Ｘの機器の台数で除算して得られた「部品使用率」には、型式Ｘの機器の一つの部品である部品ｉのうち、０〜３年目までは交換されずに４年目になって交換された、ある機器αの存在が考慮されていることを意味する。

以上の説明により、この「部品使用率」は、現在存在する又は過去に存在していた各機器が、使用された期間の経過毎にどの部品の交換を行ったか、或いは部品交換を行っていないかという実績を加味した上で、機器型式毎にある部品を使用する割合を、実際に使用された期間別に算出した値であることが分かる。

そして、現に所有顧客によって所有されている機器の台数を、使用開始時期から現在までの実使用期間毎に、機器型式別に計数することで、使用開始時期から期間ｙが経過した型式Ｘの機器で現に利用されている台数Ｗ（Ｘ，ｙ）が求められ、この機器型式別実使用期間別現存台数Ｗ（Ｘ，ｙ）と前記部品利用率ｒ（Ｘ，ｉ，ｙ）を、各Ｘ，ｉ，ｙ毎に乗じることで、機器型式（Ｘ）別実使用期間（ｙ）別の部品ｉの使用数が算出される。そして、この演算を、部品毎に、各実使用期間別に行い、同一の部品間で合算する。これによって、部品毎の単位期間における予測需要数が得られる。

このようにして得られた値は、過去に部品交換を行った機器の台数を、その機器が実際に使用された期間の長さ毎に、且つ、その際に交換を行った部品毎に計数した値に基づき、算出されたものである。同一の機器型式においても、使用された期間によって不具合の要因となる部品が異なる傾向が示される場合があり、このことは、現に利用されている機器の使用開始時期から経過した期間によって、次に不具合となることが予想される部品、言い換えると交換を必要とする部品の種類が異なるということを意味する。

そして、本発明システムによって算出された予測需要数は、過去の修理実績に基づいて、修理時までに実際に機器が使用された特定使用期間と、そのときに交換した部品の傾向を考慮に入れた上で、現に利用されている機器が使用開始時期からどの程度の期間が経過しているかを示す実使用期間別の台数を反映させて算出した値である。従って、特に使用された期間に応じて不具合を生じる部品の種類に相違を生じる傾向のある機器の部品需要予測を行うに際し、有用なシステムとなり得るものである。

本発明は、上記の特徴に加えて、更に以下の点を備える構成とするのも好適である。

すなわち、前記単位期間を一年間とした場合であって、
前記機器型式別部品需要予測部は、
前記部品使用実績データに基づいて、前記修理時期が示す月別に前記使用部品毎の使用数を集計し、更にこの各月別の集計値の比率を求めることで、前記使用部品毎の月別の使用比率を算出し、
一年にわたる前記使用部品別の予測需要数を導出後、前記月別の使用比率に応じて比例配分することで、月別の前記使用部品別の予測需要数を導出することを特徴とする。

この構成によれば、月別の使用部品の需要予測を行うことができる。ここで、月別の予測需要数を算出するに際し、過去の修理実績に基づいて月別の使用部品毎の使用数に基づいて月別の使用比率を算出し、この値によって年間の予測需要数を比例配分している。

ガス機器や電力機器の中には、ガス会社や電力会社が修理を担当する可能性が比較的高いと考えられる、空調機器や加熱機器のような外気温によって運転状況が影響される機器が存在し、これらの機器の場合には、四季に応じて使用態様が大きく変化する。このため、この使用態様の変化に起因して機器の不具合を誘発するということも考えられる。本特徴構成によれば、過去の実績を踏まえて月別の需要予測を行うことで、簡易な方法により外気温の影響を考慮した細かい需要予測を行うことができる。

本発明は、上記の特徴に加えて、更に以下の点を備える構成とするのも好適である。

すなわち、前記機器型式別部品需要予測部は、
前記部品使用実績データに基づいて、前記修理時期が示す平日休日別に前記使用部品毎の使用数を集計し、更にこの平日休日別集計値を、集計を行った平日数・休日数でそれぞれ除算した後、これらの比率を導出することで平日休日別使用比率を算出し、
月別の前記使用部品別の予測需要数を月別の構成日数で除することで一日あたりの予測需要数を算出後、前記平日休日別使用比率を考慮することで、平日・休日別の一日あたりの予測需要数を導出することを特徴とする。

この構成により、平日・休日の相違による部品交換頻度の相違を考慮に入れた上で、日毎の予測需要数を算出することができる。もちろん、本発明システムによれば、一日単位で部品の需要予測を行うことができるが、実際に本発明システムを運用するに際しては、例えば一週間単位や、二週間単位での予測需要を行う場合に用いることが考えられる。この場合には、需要予測を行いたい対象期間内に存在する平日数及び休日数に応じて、平日別・休日別の予測需要数を加算すれば良い。また、前記対象期間が異なる月にまたがる場合には、各月毎に平日別・休日別の予測需要数を、当該月の平日数及び休日数に応じて加算すれば良い。

本発明は、上記の特徴に加えて、更に以下の点を備える構成とするのも好適である。

すなわち、上記構成に加えて、直近から複数年にわたる過去の気温データを少なくとも含む気象データを記録している気象データ記憶部を更に備える構成であり、
前記機器型式別部品需要予測部は、
前記気象データ記憶部から前記気象データを読み出すと共に、前記部品使用実績データの前記修理時期と照合することで、所定の気温幅で構成された気温帯別に前記使用部品毎の使用数を集計し、更にこれらの比率を導出することで、気温帯別部品使用比率を算出し、
更に、前記気象データに基づいて前記単位期間にわたる平均気温を導出して当該平均気温が属する基準気温帯を認識し、前記単位期間にわたる前記使用部品別の予測需要数を前記単位期間の日数で除することで、前記基準気温帯に属する日における前記使用部品別の予測需要数を算出し、この値に、前記基準気温帯における前記気温帯別部品使用比率と、需要予測を行う予測対象日の予想気温が属する気温帯における前記気温帯別部品使用比率との比率を乗じることで、前記予測対象日の前記使用部品別の予測需要数を算出することを特徴とする。

この構成によれば、過去の気温データに基づいて、使用部品毎の使用数の傾向を考慮に入れた上で需要予測を行うことができる。このため、単に月別に需要予測を行う場合よりも、より精密な予測が可能となる。

なお、上記構成の一態様としては、例えば気温幅として１℃とし、気温データが示す気温の小数点以下を四捨五入して得られる値を「気温帯」としても良い。また、別の例としては、気温の値に応じて気温帯の幅を異ならせ、より気温感度の高い付近では気温帯の幅を狭くし、逆に気温感度の低い付近では気温帯の幅を広くするものとしても良い。このようにすることで、同一気温帯に属するデータの数を増やしながらも、気温感度を精密に評価することができる。

また、気温帯別部品使用比率を導出するに際しては、修理時期の日当日の気温情報に基づいて導出する方法の他、修理時期の日から所定日前の気温情報、或いは所定日前から数日間にわたる平均気温を用いる方法も利用可能である。このとき、修理時期の日から何日前の気温を基準として気温帯別部品使用比率を導出するかについては、予め機器型式別部品需要予測部が気温帯別部品使用比率の導出方法として記憶しているものとすれば良い。更に、修理時期の日から何日前の気温を基準に判断するかという点を、修理時期の日（月，季節）に応じて異なる値を用いるものとしても良い。

本発明は、上記の特徴に加えて、更に以下の点を備える構成とするのも好適である。

すなわち、前記機器型式別部品需要予測部は、
前記部品使用実績データに基づいて、前記修理時期が示す平日・休日別に前記使用部品毎の使用数を集計し、更にこの使用数を集計を行った平日数・休日数で除算した後、これらの比率を導出することで、平日休日別使用比率を算出し、
前記予測対象日の前記使用部品別の予測需要数に対し、前記予測対象日が平日であるか休日であるかに応じた前記平日休日別使用比率を考慮した補正を行うことを特徴とする。

上記構成によれば、気温の影響に加え、平日・休日別の部品交換頻度の相違を考慮に入れた上で部品の需要予測を行うことができる。

また、本発明は、上記特徴に加えて、以下の点を備える構成とするのも好適である。

すなわち、前記顧客所有機器データは、前記所有顧客の所属する顧客エリアに関する情報を含み、
前記修理業務報告データは、前記修理顧客の所属する顧客エリアに関する情報を含み、
前記機器型式別現存台数算出部は、
需要予測を行う対象の前記顧客エリアである対象顧客エリア内おいて、前記所有機器のうち前記所有顧客によって現在も所有されている機器の台数を、前記使用開始時期から現在までの期間であって前記単位期間の倍数で規定される実使用期間毎且つ機器型式毎に計数することで、前記所有機器の機器型式別実使用期間別現存台数を算出し、
前記機器型式別部品需要予測部は、
同一の前記使用部品に関し、対応する前記特定使用期間と前記実使用期間、且つ対応する機器型式毎に、前記部品使用率と前記対象顧客エリア内における前記機器型式別実使用期間別現存台数を乗じた演算結果を、同一の前記使用部品毎に合算することで、前記単位期間にわたる前記対象顧客エリア内の前記使用部品別の予測需要数を導出することを特徴とする。

上記特徴を有するシステムによれば、各顧客エリア毎に部品需要の予測を行うことができる。このため、修理を行う担当エリアが異なる複数の修理業者が存在する場合において、各修理業者が部品の在庫を適正に管理するのに有用なシステムが実現できる。

更にこの構成に加えて、複数年にわたる過去の気温データを少なくとも含む気象データを記録している気象データ記憶部を更に備え、
前記機器型式別部品需要予測部は、
前記気象データ記憶部から前記気象データを読み出すと共に、前記部品使用実績データの前記修理時期及び前記顧客エリアと照合することで、所定の気温幅で構成された気温帯別に前記使用部品毎の使用数を集計し、更にこれらの比率を導出することで、気温帯別部品使用比率を算出し、
更に、前記対象顧客エリアにおける前記単位期間にわたる平均気温を前記気象データに基づいて導出して、当該平均気温が属する基準気温帯を認識し、前記単位期間にわたる前記対象顧客エリア内の前記使用部品別の予測需要数を前記単位期間の日数で除することで、前記基準気温帯に属する日における前記使用部品別の予測需要数を算出し、この値に、前記基準気温帯における前記気温帯別部品使用比率と、需要予測を行う予測対象日の予想気温が属する気温帯における前記気温帯別部品使用比率との比率を乗じることで、前記対象顧客エリアにおける前記予測対象日の前記使用部品別の予測需要数を算出することを特徴とする。

上記特徴を有するシステムによれば、過去の気温データに基づいて使用部品毎の使用数の傾向を考慮に入れた上で、各顧客エリア毎に需要予測を行うことができる。

また、本発明は、上記特徴に加えて、以下の点を備える構成とするのも好適である。

すなわち、前記顧客所有機器データ記憶部、前記修理業務報告データ記憶部、前記部品使用実績データ記憶部、前記部品使用実績データ作成部、前記部品使用率算出部、前記機器型式別現存台数算出部、及び前記機器型式別部品需要予測部を備えたサーバコンピュータと、
前記サーバコンピュータに電気的に接続された複数の操作端末と、を備え、
前記操作端末は、それぞれが異なる前記顧客エリアを担当する修理業者に属しており、担当する前記顧客エリアに関する情報を含む前記修理業務報告データを定期的に前記サーバコンピュータに送信し、同データを前記修理業務報告データ記憶部に記録する構成であり、
前記操作端末から需要予測の指示がサーバコンピュータに与えられると、当該操作端末が所属する前記修理業者が担当する前記顧客エリアにおける予測需要数を算出し、当該操作端末にその結果を送信する構成であることを特徴とする。

上記特徴を有するシステムによれば、各修理業者が修理業務方向データを電気通信回線を介してサーバコンピュータに送信することで、複数の修理業者の修理業務報告データをサーバコンピュータで一元的に管理することができる。これにより、サーバコンピュータ内には、単一の修理業者内における情報管理に比べて飛躍的に登録データ数が増すため、多くの過去の修理実績が記録されることとなる。そして、このデータに基づいて部品使用率が導出される。このように導出された部品使用率は、機器の使用された期間と交換された部品の関係が（ここでは特定使用期間と交換された部品の関係という形で）より反映されている。

従って、この部品使用率を、各顧客エリア内に現に存在する所有機器の実使用期間別の台数に乗じ、同一の前記使用部品毎に合算することで、機器の実使用期間と部品交換の関係を反映した形で、各修理業者における部品需要予測を行うことができる。

また、本発明は、機器の修理に必要な部品の需要を予測する部品需要予測システムであって、
顧客所有機器データ記憶部、修理業務報告データ記憶部、部品使用率算出部、機器型式別現存台数算出部、及び機器型式別部品需要予測部を備え、
前記顧客所有機器データ記憶部は、
所有顧客によって現在所有されている又は過去に所有されていた所有機器に関するデータであって、少なくとも前記所有顧客の情報、前記所有機器の型式の情報、同機器の使用開始時期の情報を含み、同機器を過去に所有していた場合には使用終了時期の情報を含む顧客所有機器データを記録しており、
前記修理業務報告データ記憶部は、
過去に行われた修理内容に関するデータであって、少なくとも修理を行った修理顧客の情報、同修理を行った修理機器の型式の情報、同修理に使用された使用部品の情報、同修理を行った修理時期の情報、同機器の使用開始時期の情報を含む修理業務報告データを記録しており、
前記部品使用率算出部は、
前記顧客所有機器データ記憶部に登録されている全ての前記所有機器が実際に使用された台数を、使用を経験した期間であって前記単位期間の倍数で規定した経験期間毎、且つ機器型式毎に計数することで、機器型式別経験期間別台数を算出し、
前記部品使用実績データに基づいて、前記使用部品が実際に使用された前記修理機器の台数を、前記使用開始時期から前記修理時期までの期間を所定の単位期間の倍数で規定した特定使用期間毎且つ機器型式毎に、且つ前記使用部品別に計数し、これを、対応する前記機器型式別経験期間別台数で除算することで、全ての前記所有機器のうち前記使用部品が必要となる台数の割合を、前記特定使用期間毎且つ機器型式毎に、且つ前記使用部品別に規定した値である部品使用率を算出し、
前記機器型式別現存台数算出部は、
前記顧客所有機器データに基づいて、前記所有機器のうち前記所有顧客によって現在も所有されている機器の台数を、前記使用開始時期から現在までの期間であって前記単位期間の倍数で規定される実使用期間毎且つ機器型式別に計数することで、前記所有機器の機器型式別実使用期間別現存台数を算出し、
前記機器別部品需要予測部は、
同一の前記使用部品に関し、対応する前記特定使用期間と前記実使用期間、且つ対応する機器型式毎に、前記部品使用率と前記機器型式別実使用期間別現存台数を乗じた演算結果を、同一の前記使用部品毎に合算することで、前記単位期間にわたる前記使用部品別の予測需要数を導出することを特徴とする。

本システムの上記特徴によれば、使用開始時期からの修理時期までの期間である特定使用期間が、修理業務報告データのみから把握可能である。このため、特定使用期間を認識するために、修理業務報告データと顧客所有機器データの関連付けを行って部品使用実績データを作成するという処理を省略することができる。

また、本発明は、コンピュータのデータ処理によって機器の修理に必要な部品の需要を予測する部品需要予測方法であって、
所有顧客によって現在所有されている又は過去に所有されていた所有機器に関するデータであって、少なくとも前記所有顧客の情報、前記所有機器の型式の情報、同機器の使用開始時期の情報を含み、同機器が過去に所有されていた場合には使用終了時期の情報を更に含む顧客所有機器データを記録し
過去に行われた修理内容に関するデータであって、少なくとも修理を行った修理顧客の情報、同修理を行った修理機器の型式の情報、同修理に使用された使用部品の情報、同修理を行った修理時期の情報を含む修理業務報告データを記録し、
記録されている前記顧客所有機器データに示される前記所有顧客の情報と前記所有機器の型式の情報、及び記録されている前記修理業務報告データに示される前記修理顧客の情報と前記修理機器の型式の情報を関連付けることで、機器型式、修理に使用された使用部品、及び前記使用開始時期から前記修理時期までの期間を所定の単位期間の倍数で規定した特定使用期間に関する情報を含む部品使用実績データを作成して、記録し、
前記顧客所有機器データが記録されている全ての前記所有機器が実際に使用された台数を、使用を経験した期間であって前記単位期間の倍数で規定した経験期間毎、且つ機器型式毎に計数することで、機器型式別経験期間別台数を算出し、
前記部品使用実績データに基づいて、前記使用部品が実際に使用された前記修理機器の台数を、前記特定使用期間毎且つ機器型式毎に、且つ前記使用部品別に計数し、これを、対応する前記機器型式別経験期間別台数で除算することで、全ての前記所有機器のうち前記使用部品が必要となる台数の割合を、前記特定使用期間毎且つ機器型式毎に、且つ前記使用部品別に規定した値である部品使用率を算出し、
前記顧客所有機器データに基づいて、前記所有機器のうち前記所有顧客によって現在も所有されている機器の台数を、前記使用開始時期から現在までの期間であって前記単位期間の倍数で規定される実使用期間毎且つ機器型式毎に計数することで、前記所有機器の機器型式別実使用期間別現存台数を算出し、
同一の前記使用部品に関し、対応する前記特定使用期間と前記実使用期間、且つ対応する機器型式毎に、前記部品使用率と前記機器型式別実使用期間別現存台数を乗じた演算結果を、同一の前記使用部品毎に合算することで、前記単位期間にわたる前記使用部品別の予測需要数を導出することを特徴とする。

本発明は、上記特徴に加えて、更に以下の点を備える構成とするのも好適である。

すなわち、前記顧客所有機器データは、前記所有顧客の所属する顧客エリアに関する情報を含み、前記修理業務報告データは、前記修理顧客の所属する顧客エリアに関する情報を含む構成であり、
需要予測を行う対象の前記顧客エリアである対象顧客エリア内おいて、前記所有機器のうち前記所有顧客によって現在も所有されている機器の台数を、前記使用開始時期から現在までの期間であって前記単位期間の倍数で規定される実使用期間毎且つ機器型式毎に計数することで、前記所有機器の機器型式別実使用期間別現存台数を算出し、
同一の前記使用部品に関し、対応する前記特定使用期間と前記実使用期間、且つ対応する機器型式毎に、前記部品使用率と前記対象顧客エリア内における前記機器型式別実使用期間別現存台数を乗じた演算結果を、同一の前記使用部品毎に合算することで、前記単位期間にわたる前記対象顧客エリア内の前記使用部品別の予測需要数を導出することを特徴とする。

本発明は、上記特徴に加えて、更に以下の点を備える構成とするのも好適である。

すなわち、複数年にわたる過去の気温データを少なくとも含む気象データを読み出すと共に、前記部品使用実績データの前記修理時期及び前記顧客エリアと照合することで、所定の気温幅で構成された気温帯別に前記使用部品毎の使用数を集計し、更にこれらの比率を導出することで、気温帯別部品使用比率を算出し、
前記対象顧客エリアにおける前記単位期間にわたる平均気温を前記気象データに基づいて導出して、当該平均気温が属する基準気温帯を認識し、前記単位期間にわたる前記対象顧客エリア内の前記使用部品別の予測需要数を前記単位期間の日数で除することで、前記基準気温帯に属する日における前記使用部品別の予測需要数を算出し、この値に、前記基準気温帯における前記気温帯別部品使用比率と、需要予測を行う予測対象日の予想気温が属する気温帯における前記気温帯別部品使用比率との比率を乗じることで、前記対象顧客エリアにおける前記予測対象日の前記使用部品別の予測需要数を算出することを特徴とする。

本発明の構成によれば、過去の修理実績に基づいて部品の需要予測を行うことができる。より詳細には、部品交換までに実際に機器が使用された期間（特定使用期間）と交換した部品の傾向を考慮した上で、現在存在する機器が実際に使用された期間を反映させて、部品の需要予測を行うことができる。これにより、特に使用された期間に応じて不具合を生じる部品の種類に相違を生じる傾向のある機器の部品需要予測を行うに際し、有用なシステムとなり得る。

本発明に係る部品需要予測システムを説明するためのネットワーク構成図 修理業務報告データの一例 データセンターが備えるサーバコンピュータの構成を示す概念的ブロック図 顧客所有機器データの一例 部品使用実績データの一例 部品使用率を説明するためのグラフ 第三実施形態におけるサーバコンピュータの構成を示す概念的ブロック図

本発明の部品需要予測方法、及び部品需要予測システムの実施形態につき説明する。

本システムの適用例としては、複数の修理業者が、それぞれの修理業者が担当する顧客エリア内における顧客に対して、機器の修理訪問を行う場合が想定される。以下では、ガス会社のサービスショップの従業員が、各顧客のガス機器の修理訪問を行う場合を例に挙げて説明する。無論、本システムはガス機器の修理訪問を行う場合に特有のものではなく、同様の形態に適用可能である。

［第一実施形態］
図１は、本システムを説明するためのネットワーク構成図である。機器の訪問修理を行う複数の修理業者（Ｍ０，Ｍ１，…，ＭＮ）が、それぞれの顧客エリア（Ａ０，Ａ１，…，ＡＮ）の訪問修理を担当する。

まず、修理業者が顧客に修理訪問を行うまでのプロセスにつき説明する。

顧客は、ガス機器の不具合を認識すると、ガス会社の受付、又は自己のエリアを担当する修理業者に対し、その旨の連絡を行う。ガス会社の受付、又は自己のエリアを担当する修理業者の連絡先は、通常ガス機器やその周辺に付されており、顧客はこれによって認識することができる。

ガス会社の受付、又は自己のエリアを担当する修理業者は、顧客からの連絡を受け付けると、どの機器がどのような症状を起こしているか、またそれはいつ頃から発生しているか等の情報を聞き出す。

顧客からの連絡がガス会社の受付に行われた場合、ガス会社は当該顧客の居住地域を担当する修理業者を検索し、顧客から得た不具合の情報をその業者に連絡を行う。また、顧客から直接修理業者に連絡がされた場合は、当然に修理業者は不具合発生の情報を知ることができる。

修理業者は、自己の担当エリアの顧客が機器の不具合の情報を認識すると、その機器の症状から交換に必要と予想される部品を携行し、当該顧客先に訪問する。場合によっては、作業員が機器の症状を直接確認した後、必要な部品を取りに帰り、改めて修理訪問を行う場合もある。

機器修理に必要な部品は、部品メーカから各修理業者が購入し、各修理業者内で保管されている。在庫が不足してくると、修理業者は必要に応じて部品メーカに発注する。なお、ガス機器の場合、ガス会社がこれまでに販売した家庭用ガス機器は数万種類にも及ぶため、その機器に付属する部品の種類も相当数に及ぶ。

無論、その機器の中には、現在は生産中止になった機器も数多く存在するが、依然としてそのような機器を利用している顧客が存在する以上、部品の在庫は生産中止後も一定期間は確保しておく必要があることは言うまでもない。

このため、各修理業者は、全ての部品を一定程度保管するというのではなく、部品の需要に応じて必要な量だけ確保するように努めている。その際、以下で説明する本システムを用いて部品の需要を予測し、この結果を踏まえて在庫部品の管理を行う。

作業員は、顧客先で部品交換等の訪問修理が完了すると、操作端末を用いて作業内容を登録する。各修理業者は、それぞれ操作端末を有しており、この操作端末はデータセンターＤＣＲのサーバコンピュータと電気通信回線ＮＷを介して接続される。操作端末としては通常のパーソナルコンピュータの他、携帯可能なハンディターミナルや携帯電話等でも良い。

作業員によって入力された作業内容に関する情報やその他の入力情報は、データセンターＤＣＲ内のサーバコンピュータに送られ、情報が蓄積される。また、逆にデータセンターＤＣＲに蓄積されている情報を、各修理業者の操作端末で読み取ることができる。

作業員は、操作端末を操作して、訪問先の顧客情報，不具合があった機器の型式，症状，行った措置，使用した部品，修理費用等に関する情報（以下、「修理業務報告データ」という）を入力する。これらの入力すべき情報は、あらかじめコード化されており、作業員は該当するコードを選択して入力する。そして、入力された情報は、電気通信回線ＮＷを介して送信され、データセンターＤＣＲ内に蓄積される。

図２は修理業務報告データの一例である。図２では、上述した項目の他、受付Ｎｏ．、受付日、受付要件に関する情報も含まれている。なお、これらの情報は、修理受付の段階で採番されたデータをそのまま転用する構成としても良い。

なお、各修理業者（Ｍ０，Ｍ１，…，ＭＮ）ともに、修理完了後、同様の情報を操作端末を用いて登録する構成である。データセンターＤＣＲ側では、当然にどの修理業者から登録された情報であるかを認識することができる。

図３は、データセンターＤＣＲが備えるサーバコンピュータの構成を示す概念的ブロック図である。サーバコンピュータは、データ入出力部１１，部品使用実績データ作成部１３，部品使用率算出部１４，機器型式・エリア別現存台数算出部１６，機器型式・エリア別部品予測部１７，修理業務報告データ記憶部２１，顧客所有機器データ記憶部２２，部品使用実績データ記憶部２３，部品使用率記憶部２４，及び全体を制御する制御部３１を備えている。

データ入出力部１１は、データの送受信及びそれに付随して必要な処理を行うインターフェースである。部品使用実績データ作成部１３，部品使用率算出部１４，機器型式・エリア別現存台数算出部１６，機器型式・エリア別部品予測部１７は、それぞれ定められた演算処理を行うソフトウェア手段及びハードウェア手段で構成され、必要に応じてデータを一時的に格納する記憶手段を備えている。修理業務報告データ記憶部２１，顧客所有機器データ記憶部２２，及び部品使用実績データ記憶部２３は、各種情報を記録する記憶手段であり、制御部３１からの指示に基づいて書き込み、読み出し等の処理が行われる。

修理業者（Ｍ０，Ｍ１，…，ＭＮ）から電気通信回線ＮＷを通じて送信された修理業務報告データは、データ入出力部１１で情報を取得した後、修理業務報告データ記憶部２１に格納する。修理業務報告データ記憶部２１には、各修理業者の過去の修理業務報告データが蓄積されている。

顧客所有機器データ記憶部２２には、各顧客が現在所有している、又は過去に所有していた所有機器のデータ（以下、「顧客所有機器データ」という）が登録されている。図４は顧客所有機器データの一例であり、各テーブルには顧客エリア，顧客Ｎｏ．，保有機器型式Ｎｏ．の他、各機器が使用された開始日、及び既に取り外されている場合には抹消日が登録されている。

例えば、図４の一行目のデータテーブルによれば、顧客Ｎｏ．「Ａ１１２５５３」の顧客は、保有機器型式Ｎｏ．「１００１０５９５」に該当する型式の機器を１９９０年２月１０日から使用しており、２００５年１月１５日に同機器を抹消していることが登録されている。また、同図の二行目のデータテーブルによれば、同顧客は、２００５年１月１５日から現在まで保有機器型式Ｎｏ．「１２４００２１０」に該当する型式の機器を使用していることが登録されている。抹消日の項目に「Ｅ」と示されているが、これは現時点で抹消されていないことを表わす。

部品使用実績データ作成部１３は、修理業務報告データ記憶部２１から修理業務報告データを、顧客所有機器データ記憶部２２から顧客所有機器データをそれぞれ読み出し、どの機器に対してどの部品交換を行ったかという情報と、その機器の経年情報との関連付けを行う。この関連付けを行って作成されたデータ（以下、「部品使用実績データ」という）を、部品使用実績データ記憶部２３に記録する。

図５は、部品使用実績データの一例であり、各テーブルには、修理業務報告データの各項目に加え、その機器の使用を開始してから修理を行った日までに経過した日数及び年数が登録されている。

図５の一行目のデータテーブルにおける部品使用実績データを例に挙げて説明する。図２（修理業務報告データ）の一行目に示される顧客Ｎｏ．「Ａ１１２５５３」の顧客は、２００８年１２月１５日に、型式Ｎｏ．「１２４００２１０」に相当する型式の機器に対し、部品「ＹＡ０２１３０２」を用いて措置コード「００１」に相当する処理が行われている。

ここで、図４（顧客所有機器データ）の二行目のデータテーブルを参照すると、同顧客は同機器を２００５年１月１５日から使用開始している。この使用開始日を基準としたとき、前記部品交換を行った日（２００８年１２月１５日）までの日数は１４３０日であり、これを年数換算すると３年（小数点以下切り捨て）である。図５の一行目のデータテーブルには、「経過日数」の項目に「１４３０」が、「経過年数」の項目に「０３」が付されているのは、まさにこのことを示している。

この期間（１４３０日間）は、使用開始時から当該部品を交換するまでに経過した期間である。そして、図５では、本実施形態では単位期間を「一年」とし、使用開始時から当該部品を交換するまでに経過した期間を「経過年数」として一年の倍数で規定している。この「経過年数」が、単位期間の倍数で規定される「特定使用期間」に相当する。

部品使用実績データ作成部１３は、修理業務報告データ記憶部２１に日々新たに登録される修理業務報告データを読み出し、これに顧客所有機器データ記憶部２２内の顧客所有機器データと関連付けて、図５に示すような部品使用実績データを作成する。同作成部１３は、例えば毎日定められた時刻に、前日に修理業務報告データ記憶部２１に登録された修理業務報告データに基づいて、新たな部品使用実績データを作成するものとすることができる。

このように、部品使用実績データ記憶部２３には、直近までの部品使用実績データが格納されている。従って、全ての部品使用実績データに対し、特定使用期間毎且つ機器型式毎に、どの部品を使用したかという情報を認識することができる。

部品使用率算出部１４は、以下の手順により機器型式毎の部品使用率を算出する。ここで部品使用率とは、ある一つの機器型式に着目し、この型式の機器がこれまでに実際に顧客に利用された機器数のうち、修理時において新たな部品が使用された機器の割合を、特定使用期間毎且つ使用部品毎に算出した値である。この点につき、図６のグラフを参照して更に説明する。

図６は、ある機器（型式Ｎｏ．１２４００２１０）の部品使用率の変化を、特定使用期間（年）を横軸にして時系列に表示したものである。このグラフは、一例として型式Ｎｏ．１２４００２１０の型式（以下、「型式１２４００２１０」という）の機器に着目し、この型式１２４００２１０の機器を構成する部品の交換を行った全ての過去の実績に基づいて、グラフ化されたものである。

以下、この図６に示すグラフ化の方法を説明することで、部品使用率の算出方法を説明する。

部品使用率算出部１４は、まず、顧客所有機器データ記憶部２２から保有機器型式Ｎｏ．として「１２４００２１０」が付された全ての顧客所有機器データを読み出し、これまでに利用された、並びに現在においても利用されている型式１２４００２１０の機器台数を、これまでに使用を経験した期間毎に把握する。

ここで、「使用を経験した期間」について説明する。例えば使用開始時期から３．５年が経過した機器であれば、当然に、その機器は３．５年以内の期間の使用を全て経験している。

この「使用を経験した期間」を単位期間の倍数で規定したのが「経験期間」であり、この経験期間毎に当該機器の台数を計数する。

本実施形態では単位期間を「１年」と設定しているため、３．５年を単位期間である「１年」で除算して小数点以下を切り捨てた整数値によって経験期間を規定するとすれば、経験期間０年、１年、２年、３年の各年に応じて１台ずつカウントされることとなる。なお、この例では、言うまでもなく、経験期間０年とは、実際に０〜１年にわたって機器が使用されたことを指しており、以下同様に、経験期間１年が１〜２年にわたる使用、経験期間２年が２〜３年にわたる使用、経験期間３年が３〜４年にわたる使用をそれぞれ指している。

このように、顧客所有機器データ記憶部２２に登録されている全ての型式１２４００２１０の機器について、各所有機器の経験期間毎に台数をカウントし、算出する。以下、このようにして算出された台数を、「機器型式別経験期間別台数」という。

次に、部品使用実績データ記憶部２３から、対象機器として型式Ｎｏ．「１２４００２１０」が付された全ての部品使用実績データを読み出す。そして、この読み出された機器１２４００２１０の部品使用実績データを、前記特定使用期間毎且つ使用部品毎に計数する。これにより、型式１２４００２１０の機器の過去の部品交換回数を、特定使用期間毎且つ使用部品毎に算出することができる。

そして、この特定使用期間毎且つ使用部品毎に算出された部品交換回数を、既に算出した型式１２４００２１０における機器型式別経験期間別台数で除算する。これによって、特定使用期間毎且つ使用部品毎に、部品使用率が算出される。

図６は、このようにして算出された特定使用期間毎且つ使用部品毎の部品使用率を、横軸に特定使用期間（年）を取り、各使用部品毎の値を縦軸に積み上げて表示したものである。なお、図６では縦軸の値を定数ａの比率で表示することで、相対的なグラフ表示としている。また、「ＦＥ０６６５３６」，「ＦＣ０２２３５５」等の記載は、型式１２４００２１０の機器の構成部品の符号である。

なお、実際に本システムを部品需要予測に利用するに際しては、部品使用率算出部１４は対象となる機器の特定使用期間毎且つ使用部品毎に部品使用率を算出すれば良く、必ずしも図６のようなグラフを表示のために作成する必要はない。図６は、部品使用率を説明するために表示したものである。無論、このようなグラフを作成する機能を備えていても良い。

部品使用率算出部１４は、機器型式毎に特定使用期間毎且つ使用部品毎に部品使用率を算出すると、そのデータを部品使用率記憶部２４に記録する。この情報は、予め定められた期間毎に随時更新される。

このような方法で算出された部品使用率は、算出対象となる機器の型式、その機器を構成している部品の種類、及びその機器の特定使用期間の３項目によって決定される。言い換えれば、部品使用率算出部１４で算出された部品使用率ｒは、機器型式Ｘ，部品ｉ，特定使用期間ｙの関数で表わされることとなる。そして、この部品使用率ｒは、使用を開始してから期間ｙが経過した状態における型式Ｘの機器が部品ｉを交換する確率と規定できる。以下では、使用開始時期から経過した年数（特定使用期間）がｙ年の型式Ｘの機器の部品ｉの部品使用率をｒ（Ｘ，ｉ，ｙ）と記載する。

部品使用率の算出に際しては、上記手法により、全ての機器型式（Ｘ）に対して特定使用期間（ｙ）毎・使用部品（ｉ）毎に算出することを想定すると、部品使用実績データとは異なり、算出に必要な演算数は多大になる。このため、部品使用率記憶部２４は、部品使用実績データ記憶部２３とは異なり日々そのデータを更新する必要はなく、部品使用実績データ記憶部２３よりも大きいスパン（例えば１ヶ月単位、３ヶ月単位等）でデータの更新を行う構成として構わない。

このような構成の下、修理業者が自己の操作端末を操作して部品需要を予測する場合につき以下説明する。ここでは、修理業者Ｍ０が部品需要を予測する場合を例に挙げる。

修理業者Ｍ０が操作端末を操作し、部品需要の予測を指示する情報を入力すると、この情報がデータセンターＤＣＲ内のサーバコンピュータに送られる。サーバコンピュータＤＣＲは、データ入出力部１１よりこの情報を取得し、修理業者Ｍ０から部品需要予測の指示が与えられたことを認識する。

次に、機器型式・エリア別現存台数算出部１６は、顧客所有機器データ記憶部２２からこの修理業者Ｍ０が担当する顧客エリアＡ０に対応する顧客所有機器データを読み出し、現在も使用されている全ての所有機器の台数を機器型式別に抽出する。

さらに、この抽出された機器型式別の台数を、使用開始時期から現在までの期間別にカウントする。このとき、この期間を前記単位期間の倍数で規定した「実使用期間」毎にカウントする。本実施形態では、単位期間が１年であるため、実使用期間は、使用開始時期から現在までの期間を年数で表記したものに相当する。

これにより、顧客エリアＡ０に現存する全ての機器において、機器型式別・実使用期間別の現存台数が算出される。このようにして算出された台数を、顧客エリアＡ０における「機器型式別実使用期間別現存台数」という。

ここで、実使用期間の算出方法としては、単に抽出処理を行っている実際の日付が顧客所有機器データに付された使用開始日から数えて何日目であるかをカウントし、３６５で除算して導出（小数点以下を切り捨て）した値を採用するものとしても良い。

例えば、２００９年２月１３日に抽出処理を行う場合、図４の二行目のデータテーブルに記載された型式１２４００２１０の機器であれば、４年とカウントされる。この結果、実使用期間「４年」の型式１２４００２１０の機器として１台カウントされる。以下同様に、顧客エリアＡ０に現存する全ての機器に対し、機器型式別・実使用期間別に台数を計測し、顧客エリアＡ０における機器型式別実使用期間別現存台数を算出する。

なお、同図で一行目のデータテーブルに記載された型式１００１０５９５の機器は、現在は抹消されているため、機器型式別実使用期間別現存台数にはカウントしない。

このようにして顧客エリアＡ０に現存する全ての機器Ｘに対し、機器型式別実使用期間別現存台数が算出されると、機器型式・エリア別部品予測部１７は、部品使用率記憶部２４から対応する部品使用率を算出し、これらを乗算する。

より具体的に説明すると、以下のようになる。

機器型式・エリア別現存台数算出部１６が算出した機器型式別実使用期間別現存台数は、算出対象となる顧客エリア、機器型式、及びその機器の実使用期間の３項目によって決定される。言い換えれば、機器型式別使用期間別現存台数Ｗは、顧客エリアＡ，機器型式Ｘ，実使用期間（年数）ｙの関数で表わされることとなる。以下では、顧客エリアＡにおける、実使用年数ｙ年の機器型式Ｘの現存台数をＷ（Ａ，Ｘ，ｙ）と記載する。

一方、上述のように、部品使用率記憶部２４には、既に部品使用率算出部１４によって、使用開始時期から経過した年数（特定使用期間）ｙ年が経過した機器型式Ｘの機器の部品ｉの部品使用率ｒ（Ｘ，ｉ，ｙ）が、各Ｘ，各ｉ，各ｙ毎にそれぞれ算出されている。

例えば、Ａ＝Ａ０，Ｘ＝１２４００２１０とした場合、機器型式・エリア別現存台数算出部１６によって、顧客エリアＡ０における型式１２４００２１０の機器の現存台数が、特定使用期間毎（そしてこれは前述のように使用開始時期からの経過した年数毎に相当）に抽出される。すなわち、同エリア内では、型式１２４００２１０の機器は特定使用期間０年のものがW(A0,12400210,0)台、特定使用期間１年のものがW(A0,12400210,1)台，…，特定使用期間ｙ年のものがW(A0,12400210,y)台と抽出される。

また、Ｘ＝１２４００２１０，ｉ＝ＹＡ０２１３０２とした場合、部品使用率算出部１４によって、型式１２４００２１０の機器の部品ＹＡ０２１３０２の部品使用率が、特定使用期間毎に抽出される。すなわち、特定使用期間０年の型式１２４００２１０の機器のうち、部品ＹＡ０２１３０２を新たに使用する部品使用率はr(12400210,YA021302,0)，特定使用期間１年の同機器が同部品を新たに使用する部品使用率はr(12400210,YA021302,1)，…，特定使用期間ｙ年の同機器が同部品を新たに使用する部品使用率はr(12400210,YA021302,y)と抽出される。

従って、上記W(A0,12400210,0)とr(12400210,YA021302,0)を乗じることで、顧客エリアＡ０における特定使用期間０年の型式１２４００２１０の機器のうち、部品ＹＡ０２１３０２を新たに使用する台数が算出される。この値を、V(A0,12400210,YA021302,0)と記載するとすれば、同様に、W(A0,12400210,1)とr(12400210,YA021302,1)を乗じることで、顧客エリアＡ０における特定使用期間１年の型式１２４００２１０の機器のうち、部品ＹＡ０２１３０２を新たに使用すると予想される台数V(A0,12400210,YA021302,1)が算出される。

このようにして、全ての特定使用期間ｙ年に対しW(A0,12400210,y)とr(12400210,YA021302,y)を乗じてV(A0,12400210,YA021302,y)を算出し、これらを合算することで、顧客エリアＡ０における型式１２４００２１０の機器のうち、部品ＹＡ０２１３０２を新たに使用すると想定される台数V(A0,12400210,YA021302)が算出できる。このV(A0,12400210,YA021302)は、本年における顧客エリアＡ０内において部品ＹＡ０２１３０２を新たに使用する機器１２４００２１０の予想台数を示しており、言い換えれば、型式１２４００２１０の機器用の部品ＹＡ０２１３０２の需要数である。

以下、同一の機器において、部品ｉを変更しながら、同様の演算を行うことで、顧客エリアＡ０における型式１２４００２１０の機器のうち、部品ｉを新たに使用すると想定される台数Ｖ（Ａ０，１２４００２１０，ｉ）を算出する。更に、型式Ｘを変更しながら同様の演算を行う。このような演算を行うことで、顧客エリアＡ０において部品ｉを新たに使用すると予測される型式Ｘの機器の台数Ｖ（Ａ０，Ｘ，ｉ）が算出される。以下、この値を、「機器型式別部品別予測需要数」という。

なお、部品の中には、異なる型式の機器に横断的に利用されるものもある。このため、上記のように算出した機器型式別部品別予測需要数を、更に部品毎に集約して各部品毎の予測需要数を導出する。例えば、部品ＹＡ０２１３０２が、型式１２４００２１０と型式１２４００２１１の機器に共通に用いられ、他の型式の機器に用いられない場合を想定する。上記方法によれば、V(A0,12400210,YA021302)と、V(A0,12400211,YA021302)とが別に算出されることとなるが、これらを合算することで、顧客エリアＡ０における部品ＹＡ０２１３０２の予測需要数として、Ｖ（Ａ０，ＹＡ０２１３０２）が導出される。以下、同様に、部品毎に予測需要数を集約することで、顧客エリアＡ０における部品別の予測需要数Ｖ（Ａ０，ｉ）が導出される。

このようにして全ての部品ｉ別に導出した予測需要数Ｖ（Ａ０，ｉ）を、データ入出力部１１から電気通信回線ＮＷを介して修理業者Ｍ０の操作端末に送信する。修理業者Ｍ０は、自己の操作端末によって、部品別の予測需要数を認識することができ、現存の部品別の在庫数と照合して、新たに部品を注文するか否かの判断に用いることができる。

本実施形態の構成によれば、各修理業者は、自己の担当する顧客エリア内に存在する機器の使用年数に応じて算出された部品の予測需要数を認識することができるため、従来よりも精度の高い需要予測が可能となる。この点、部品を交換した機器の数を機器の販売数で除算して部品使用率を算出する方法と比較すると、その需要予測の精度は大きく上昇する。

特に、ガス機器や電力機器のように日々恒常的に利用される機器においては、経年に応じて不具合を生じる部品に何らかの特徴を示す場合も想定されるため、機器の実際に使用された期間を考慮した部品の予測需要数を導出できる本システムはこの点で極めて有用である。

本システムは、各機器の使用開始日や部品の交換日等の各種データが相当数保管されている環境下で、高い利用価値を発揮する。このような観点からも、ガス会社や電力会社で機器を一括して管理する運用がなされているガス機器や電力機器といった分野では、前記各種データを恒常的に保管する運用がされ、相当数のデータの蓄積がなされているところ、極めて利用価値の高いシステムである。

なお、上記説明では顧客エリアＡ０を担当する修理業者Ｍ０を例に挙げて説明したが、他の修理業者Ｍ１，Ｍ２，…においても、同様の方法により自己の担当する顧客エリアＡ内における部品ｉ別の予測需要数Ｖ（Ａ，ｉ）を認識することができる。この点は、以下の実施形態においても同様である。

［第二実施形態］
本実施形態は、第一実施形態に加えて、更に細かい期間毎の需要予測を行う機能を備えている。なお、システムの構成そのものについては第一実施形態と同一であるためその説明を省略する。

第一実施形態において、機器型式・エリア別部品需要予測部１７が算出した、顧客エリアＡ内の部品ｉ別の予測需要数Ｖ（Ａ，ｉ）は、演算を行った日を含む一年間の期間にわたる部品需要数に相当する。本実施形態は、この部品需要を月別、あるいは平日・休日別に細かく分解する機能を有する構成である。

部品使用実績データ作成部１３は、部品使用実績データを作成する際、図５に示した各項目に加え、修理業務報告データに示されている修理日の月、及び平日休日別の情報を付して部品使用実績データを作成し、部品使用実績データ記憶部２３に登録する。

機器型式・エリア別部品需要予測部１７は、第一実施形態と同様、顧客エリアＡ内の部品ｉ別の予測需要数Ｖ（Ａ，ｉ）を算出すると、次に、部品使用実績データ記憶部２３より、使用部品に関する項目として部品ｉが付されている全ての部品使用実績データを読み出し、この使用数を月別に分解して把握する。そして、部品ｉの１月から１２月までの月別の使用比率を算出する。

そして、機器型式・エリア別部品需要予測部１７は、前記予測需要数Ｖ（Ａ，ｉ）を、先ほど算出した月別の使用比率で比例配分する。これにより、顧客エリアＡ内における部品ｉの、月（Ｍ）毎の予測需要数Ｖ（Ａ，ｉ，Ｍ）を算出することができる（Ｍ＝１〜１２）。

そして、このようにして全ての部品ｉ別に導出した月毎の予測需要数Ｖ（Ａ，ｉ，Ｍ）を、データ入出力部１１から電気通信回線ＮＷを介して修理業者の操作端末に送信する。これにより、修理業者は、自己の操作端末で部品別の月毎の予測需要数を認識することができる。これにより、第一実施形態よりも、より詳細な部品の需要量を認識することができる。

特に、ガス機器や電力機器の中には、ガス会社や電力会社が修理を担当する可能性が比較的高いと考えられる、空調機器や加熱機器のような外気温によって運転状況が影響される機器が存在し、これらの機器の場合には、四季に応じて使用態様が大きく変化する。このため、この使用態様の変化に起因して機器の不具合を誘発するということも考えられる。本実施形態の構成によれば、過去の実績を踏まえて月別の需要予測を行うことで、簡易な方法により外気温の影響を考慮した細かい需要予測を行うことができる。

また、前記月別の予測需要数Ｖ（Ａ，ｉ，Ｍ）を、更に平日・休日別に分解する機能を備える構成とすることもできる。

機器型式・エリア別部品需要予測部１７は、部品使用実績データ記憶部２３より、使用部品に関する項目として部品ｉが付されている全ての部品使用実績データを読み出し、この使用数を平日・休日別に分解して把握する。そして、平日（ａ）の平均使用数と休日（ｂ）の平均使用数の比率を算出することで、部品ｉに関し、平日と休日の使用数比率（εｉａ：εｉｂ）を算出する。なお、（εｉａ＋εｉｂ）／２＝１とする。これにより、εｉａ及びεｉｂは、それぞれ平均値に対する平日の使用数比率並びに休日の使用数比率に対応する。

そして、機器型式・エリア別部品需要予測部１７は、前記予測需要数Ｖ（Ａ，ｉ，Ｍ）を算出した後、月（Ｍ）毎の平日数（ｄａ）×平日使用数比率（εｉａ）と、休日数（ｄｂ）×休日使用数比率（εｉｂ）の比率に配分する。これにより、予測需要数Ｖ（Ａ，ｉ，Ｍ）が、月（Ｍ）の平日（ａ）の総予測需要数と、休日（ｂ）の総予測需要数に分解される。

そして、このようにして算出された、平日の総予測需要数を、月（Ｍ）内の平日数（ｄａ）で除算することで、平日の一日あたりの予測需要数Ｖ（Ａ，ｉ，Ｍ，ａ）が算出される。同様に、休日の総予測需要数を、月（Ｍ）内の平日数（ｄｂ）で除算することで、平日の一日あたりの予測需要数Ｖ（Ａ，ｉ，Ｍ，ｂ）が算出される。

このように算出された予測需要数Ｖ（Ａ，ｉ，Ｍ，ａ），Ｖ（Ａ，ｉ，Ｍ，ｂ）を用いることにより、ある一週間における需要予測を行うに際し、祝日の有無を考慮した予測需要を行うことができる。例えば、ある一週間において、平日数がｐａ，祝日を含む休日数がｐｂであるとすると、この一週間におけるエリアＡにおける部品ｉの予測需要数は、ｐａ×Ｖ（Ａ，ｉ，Ｍ，ａ）＋ｐｂ×Ｖ（Ａ，ｉ，Ｍ，ｂ）と算出することができる。これにより、月別よりも更に細かいスパンで部品の需要予測を行うことができる。

［第三実施形態］
本実施形態は、第二実施形態と同様、第一実施形態に加えて更に細かい期間毎の需要予測を行う機能を備えており、特に気温情報により予測需要数を算出する機能を備えた構成である。

図７は、本実施形態のサーバコンピュータの構成を示す概念的ブロック図である。本実施形態では、第一及び第二実施形態の構成（図３）に加え、気象データ記憶部２６を備える。気象データ記憶部２６は、各種情報を記録する記憶手段であり、制御部３１からの指示に基づいて書き込み、読み出し等の処理が行われる。

気象データ記憶部２６は、顧客所有機器データ記憶部２２に登録されている使用開始日の内、最も古い日に可能な限り近い日から現在までの気象データが登録されている。登録されているデータとしては、少なくともその日の気温データが日別・顧客エリア別に登録されており、それ以外には、降水量、風速、風力、湿度、日射量等の各種気象データが適宜含まれていても良い。

更に、前記気象データには、気温データがどの気温帯に属しているかという情報も併せて登録されている。例えば、気温データが示す値を小数点以下を四捨五入した整数値で気温帯を定義する。すなわち、気象データ記憶部２６では、各顧客エリア別に各日がどの気温帯に属していたかが予め登録されている。

機器・エリア別部品需要予測部１７は、第一実施形態と同様、顧客エリアＡ内の部品ｉ別の予測需要数Ｖ（Ａ，ｉ）を算出すると、次に、部品使用実績データ記憶部２３より、使用部品に関する項目として部品ｉが付されている全ての部品使用実績データを読み出すと共に、気象データ記憶部２６から気象データを読み出して部品使用実績データの「受付日」における気温データを認識する。そして、当該気温データが属する気温帯別に部品使用実績データの数をカウントすることで、部品使用数を気温帯別に分解して把握する。更に、この気温帯別の部品使用数の比率を算出する。

更に機器型式・エリア別部品需要予測部１７は、気象データ記憶部２６から気象データを読み出し、顧客エリアＡにおける所定期間（例えば直近一年間）の平均気温導出し、この平均気温が属する気温帯を把握する。

これにより、機器型式・エリア別部品需要予測部１７は、顧客エリアＡにおける部品ｉの、同エリア内における平均気温における気温帯Ｔａを基準としたときの気温帯（Ｔ）別の部品使用比率ｓ（Ａ，ｉ，Ｔ）を算出することができる。

次に、機器型式・エリア別部品需要予測部１７は、前記予測需要数Ｖ（Ａ，ｉ）を、一年の総日数で除することで、日毎の平均予測需要数Ｖａ（Ａ，ｉ）を算出する。そして、このＶａ（Ａ，ｉ）を、同エリアにおける平均気温が属する気温帯Ｔａの下での一日の部品ｉの予測需要数と認識する。

このようにして、日毎の平均予測需要数Ｖａ（Ａ，ｉ）、及び気温帯別の部品使用比率ｓ（Ａ，ｉ，Ｔ）が得られることで、需要予測を行いたい日の気温データが示す気温帯ｔｃを用いて、同日の予測需要数Ｖを、Ｖ＝Ｖａ（Ａ，ｉ）・ｓ（Ａ，ｉ，ｔｃ）と算出することができる。このような演算を部品ｉ別に行うことで、全ての部品に対する予測需要を行うことができる。

例えば、気象データ記憶部２６内に、演算日から１週間後までの予想気温に関するデータが記録されている場合には、機器型式・エリア別部品需要予測部１７は、各日の予想気温データが示す気温帯ｔｃを用いて、日別に予測需要数Ｖを算出し、これをデータ入出力部１１から電気通信回線ＮＷを介して修理業者Ｍ０の操作端末に送信する。修理業者Ｍ０は、自己の操作端末で、部品別の予測需要数を認識することができ、現存の部品別の在庫数と照合して、新たに部品を注文するか否かの判断に用いることができる。

また、気象データ記憶部２６内に、予想気温に関するデータが記録されていない場合には、修理業者の操作端末から需要予測を行いたい日の予想気温に関する情報が入力できるような構成とするのも好適である。

このようにして得られた予測需要数は、気温データを考慮して行われたものであるため、特に気温に応じて機器の使用状況が影響を受けるガス機器や電力機器の部品需要を行うに際しては有用である。

更に、このようにして求められた予測需要数に、平日・休日別の補正を行う構成としても良い。

具体的には、機器型式・エリア別部品需要予測部１７が、部品ｉの気温帯別の使用比率を算出すべく、部品使用実績データ記憶部２３より使用部品に関する項目として部品ｉが付されている全ての部品使用実績データを読み出した際、このデータに基づいて部品ｉの平日の平均使用数及び休日の平均使用数を導出する。そして、更にこの平均使用数（すなわちこれは年間の平均使用数に相当する）を算出し、この年間平均使用数を基準としたときの平日使用数及び休日使用数の使用比率をそれぞれ算出する。

そして、上述の方法で、予想気温データに基づいて予測された対象日の予測需要数Ｖに対し、同日が平日であれば平日使用比率ξｄを乗じ、休日であれば休日使用比率ξｈを乗じる。これにより、平日・休日別の使用頻度の相違も考慮に入れた予測が可能となる。

更には、気象データ記憶部２６に登録されている気温データ以外の気象データ（例えば降水量，風速・風向，湿度，日射量等）についても、平日・休日別補正と同様、予測需要数Ｖの補正に利用する構成としても構わない。

［別実施形態］
以下に別実施形態につき、説明する。

〈１〉 上述の実施形態では、部品使用率算出部１４は、原則として同一の機器に対しては同一の部品は一回しか交換されないことを想定して部品使用率を算出した。これは、機器の不具合に伴って部品の交換を行う期間と、機器そのものを交換する期間を考慮した際、同一の機器に対して同一の部品を複数回交換するという実態が、同一の部品については一回しか交換しないという実態に比べて著しく少ないという点、並びに、これを考慮するに際して追加的に必要となる情報量及び演算量の多さを考慮したものである。

すなわち、仮に同一の機器に対して複数回同一の部品が交換されている実態が存在していても、その数は誤差の範囲内であり、部品使用率の算出並びに予測需要数の算出に殆ど影響を与えないという観点から、このような演算方法を採用したものである。

しかしながら、無論、同一の機器に対して複数回部品が交換される場合についても厳密に考慮に入れた上で、部品使用率を算出し、この値に基づいて予測需要数を算出しても構わない。

第一実施形態（第二，第三実施形態も同様）で説明した方法では、機器の使用開始時期から経過した期間（特定使用期間）ｙ毎に、部品ｉの使用数（交換回数）を算出した。これに対し、機器の使用開始時期から経過した期間ｙ毎ではなく、機器の部品ｉの使用開始時期から経過した期間ｚ毎に、部品ｉの使用数（交換回数）を算出することで、部品使用率を求める。また、顧客エリアＡにおける部品別の実使用期間別現存台数を算出し、これに部品別、且つ、部品の使用開始時期から経過した期間別の部品使用率を乗じることで、部品別予測需要数を求める。

但し、この方法の場合、部品使用率の算出、並びに部品別の実使用期間別現存台数に算出に極めて膨大な演算を必要とする上、機器の性質によっては、同一の部品を複数回交換するケースが極めて少ないことから、修理業者が部品の需要を予測するという目的で本システムを利用することを想定した場合には、機器の使用開始時期から経過した期間（年数）をその部品の使用開始時期から経過した期間（年数）と見なして予測を行う第一（第二，第三）実施形態の方法で需要予測を行う方が好適である。

〈２〉 上記各実施形態において、各修理業者側で各所有機器の使用開始時期に関する情報を把握可能である場合には、予め修理業者側で「経過日数」及び「経過年数」（これは即ち特定使用期間である）に関する情報を付した形で修理業務報告データとして送信する構成としても良い。この場合、修理業務報告データに付された情報のみから部品使用率を算出することができるため、部品使用実績データ作成部１３及び部品使用実績データ記憶部２３は必ずしも必要ではない。

〈３〉 部品使用率は、どの顧客エリアの需要予測を行うに際しても用いられる情報であるため、定期的に部品使用率算出部１４によって部品使用率記憶部２４の情報が更新される構成とするのが好適である。但し、これは必要不可欠というわけではなく、修理業者からの需要予測指示が与えられた都度、部品使用率算出部１４によって部品使用率を算出する構成としても良い。

〈４〉 上述した第三実施形態では、気象データ記憶部２６には、顧客エリア別に気象データが登録されているものとしたが、各顧客エリアを横断した領域の気象データが登録されているものとしても良い。この場合、この横断的に登録されている一の気象データに基づいて、各顧客エリアの需要予測に利用するものとして構わない。

〈５〉 上述した実施形態では、各修理業者毎に担当する顧客エリアがそれぞれ異なる場合を想定したが、全てのエリアを演算対象とすることで、各業者が全てのエリアの顧客の修理を受け付ける場合にも本システムは適用可能である。

この場合、「機器型式・エリア別現存台数算出部１６」は「機器型式別現存台数算出部１６」に、「機器型式・エリア別部品需要予測部１７」は「機器型式別部品需要予測部１７」に代えて良い。なお、顧客エリアに関する内容を割愛することで、上記方法と同様の方法により需要予測を行うことができる。。

〈６〉 上述した実施形態で説明した各データの構造や表示方法は、あくまで一例であって、同様の内容を示すデータであれば、どのようなデータ構造であっても構わない。

１１： データ入出力部
１３： 部品使用実績データ作成部
１４： 部品使用率算出部
１６： 機器型式・エリア別現存台数算出部
１７： 機器型式・エリア別部品予測部
２１： 修理業務報告データ記憶部
２２： 顧客所有機器データ記憶部
２３： 部品使用実績データ記憶部
２４： 部品使用率記憶部
２６： 気象データ記憶部
３１： 制御部
Ａ０，Ａ１，…，ＡＮ： 顧客エリア
ＤＣＲ： データセンター
Ｍ０，Ｍ１，…，ＭＮ： 修理業者

Claims (12)

1. 機器の修理に必要な部品の需要を予測する部品需要予測システムであって、顧客所有機器データ記憶部、修理業務報告データ記憶部、部品使用実績データ記憶部、部品使用実績データ作成部、部品使用率算出部、機器型式別現存台数算出部、及び機器型式別部品需要予測部を備え、
   前記顧客所有機器データ記憶部は、
   所有顧客によって現在所有されている又は過去に所有されていた所有機器に関するデータであって、少なくとも前記所有顧客の情報、前記所有機器の型式の情報、同機器の使用開始時期の情報を含み、同機器が過去に所有されていた場合には使用終了時期の情報を更に含む顧客所有機器データを記録しており、
   前記修理業務報告データ記憶部は、
   過去に行われた修理内容に関するデータであって、少なくとも修理を行った修理顧客の情報、同修理を行った修理機器の型式の情報、同修理に使用された使用部品の情報、同修理を行った修理時期の情報を含む修理業務報告データを記録しており、
   前記部品使用実績データ作成部は、
   前記顧客所有機器データに示される前記所有顧客の情報と前記所有機器の型式の情報、及び前記修理業務報告データに示される前記修理顧客の情報と前記修理機器の型式の情報を関連付けることで、機器型式、修理に使用された使用部品、及び前記使用開始時期から前記修理時期までの期間を所定の単位期間の倍数で規定した特定使用期間に関する情報を含む部品使用実績データを作成して、前記部品使用実績データ記憶部に記録し、
   前記部品使用率算出部は、
   前記顧客所有機器データ記憶部に登録されている全ての前記所有機器が実際に使用された台数を、使用を経験した期間であって前記単位期間の倍数で規定した経験期間毎、且つ機器型式毎に計数することで、機器型式別経験期間別台数を算出し、
   前記部品使用実績データに基づいて、前記使用部品が実際に使用された前記修理機器の台数を、前記特定使用期間毎且つ機器型式毎に、且つ前記使用部品別に計数し、これを、対応する前記機器型式別経験期間別台数で除算することで、全ての前記所有機器のうち前記使用部品が必要となる台数の割合を、前記特定使用期間毎且つ機器型式毎に、且つ前記使用部品別に規定した値である部品使用率を算出し、
   前記機器型式別現存台数算出部は、
   前記顧客所有機器データに基づいて、前記所有機器のうち前記所有顧客によって現在も所有されている機器の台数を、前記使用開始時期から現在までの期間であって前記単位期間の倍数で規定される実使用期間毎且つ機器型式毎に計数することで、前記所有機器の機器型式別実使用期間別現存台数を算出し、
   前記機器型式別部品需要予測部は、
   同一の前記使用部品に関し、対応する前記特定使用期間と前記実使用期間、且つ対応する機器型式毎に、前記部品使用率と前記機器型式別実使用期間別現存台数を乗じた演算結果を、同一の前記使用部品毎に合算することで、前記単位期間にわたる前記使用部品別の予測需要数を導出することを特徴とする部品需要予測システム。
2. 前記単位期間を一年間とした場合であって、
   前記機器型式別部品需要予測部は、
   前記部品使用実績データに基づいて、前記修理時期が示す月別に前記使用部品毎の使用数を集計し、更にこの各月別の集計値の比率を求めることで、前記使用部品毎の月別の使用比率を算出し、
   一年にわたる前記使用部品別の予測需要数を導出後、前記月別の使用比率に応じて比例配分することで、月別の前記使用部品別の予測需要数を導出する請求項１に記載の部品需要予測システム。
3. 前記機器型式別部品需要予測部は、
   前記部品使用実績データに基づいて、前記修理時期が示す平日休日別に前記使用部品毎の使用数を集計し、更にこの平日休日別集計値を、集計を行った平日数・休日数でそれぞれ除算した後、これらの比率を導出することで平日休日別使用比率を算出し、
   月別の前記使用部品別の予測需要数を月別の構成日数で除することで一日あたりの予測需要数を算出後、前記平日休日別使用比率を考慮することで、平日・休日別の一日あたりの予測需要数を導出する請求項２に記載の部品需要予測システム。
4. 直近から複数年にわたる過去の気温データを少なくとも含む気象データを記録している気象データ記憶部を更に備える構成であり、
   前記機器型式別部品需要予測部は、
   前記気象データ記憶部から前記気象データを読み出すと共に、前記部品使用実績データの前記修理時期と照合することで、所定の気温幅で構成された気温帯別に前記使用部品毎の使用数を集計し、更にこれらの比率を導出することで、気温帯別部品使用比率を算出し、
   更に、前記気象データに基づいて前記単位期間にわたる平均気温を導出して当該平均気温が属する基準気温帯を認識し、前記単位期間にわたる前記使用部品別の予測需要数を前記単位期間の日数で除することで、前記基準気温帯に属する日における前記使用部品別の予測需要数を算出し、この値に、前記基準気温帯における前記気温帯別部品使用比率と、需要予測を行う予測対象日の予想気温が属する気温帯における前記気温帯別部品使用比率との比率を乗じることで、前記予測対象日の前記使用部品別の予測需要数を算出する請求項１に記載の部品需要予測システム。
5. 前記機器型式別部品需要予測部は、
   前記部品使用実績データに基づいて、前記修理時期が示す平日・休日別に前記使用部品毎の使用数を集計し、更にこの使用数を集計を行った平日数・休日数で除算した後、これらの比率を導出することで、平日休日別使用比率を算出し、
   前記予測対象日の前記使用部品別の予測需要数に対し、前記予測対象日が平日であるか休日であるかに応じた前記平日休日別使用比率を考慮した補正を行うことを特徴とする請求項４に記載の部品需要予測システム。
6. 前記顧客所有機器データは、前記所有顧客の所属する顧客エリアに関する情報を含み、
   前記修理業務報告データは、前記修理顧客の所属する顧客エリアに関する情報を含み、
   前記機器型式別現存台数算出部は、
   需要予測を行う対象の前記顧客エリアである対象顧客エリア内おいて、前記所有機器のうち前記所有顧客によって現在も所有されている機器の台数を、前記使用開始時期から現在までの期間であって前記単位期間の倍数で規定される実使用期間毎且つ機器型式毎に計数することで、前記所有機器の機器型式別実使用期間別現存台数を算出し、
   前記機器型式別部品需要予測部は、
   同一の前記使用部品に関し、対応する前記特定使用期間と前記実使用期間、且つ対応する機器型式毎に、前記部品使用率と前記対象顧客エリア内における前記機器型式別実使用期間別現存台数を乗じた演算結果を、同一の前記使用部品毎に合算することで、前記単位期間にわたる前記対象顧客エリア内の前記使用部品別の予測需要数を導出することを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の部品需要予測システム。
7. 複数年にわたる過去の気温データを少なくとも含む気象データを記録している気象データ記憶部を更に備え、
   前記機器型式別部品需要予測部は、
   前記気象データ記憶部から前記気象データを読み出すと共に、前記部品使用実績データの前記修理時期及び前記顧客エリアと照合することで、所定の気温幅で構成された気温帯別に前記使用部品毎の使用数を集計し、更にこれらの比率を導出することで、気温帯別部品使用比率を算出し、
   更に、前記対象顧客エリアにおける前記単位期間にわたる平均気温を前記気象データに基づいて導出して、当該平均気温が属する基準気温帯を認識し、前記単位期間にわたる前記対象顧客エリア内の前記使用部品別の予測需要数を前記単位期間の日数で除することで、前記基準気温帯に属する日における前記使用部品別の予測需要数を算出し、この値に、前記基準気温帯における前記気温帯別部品使用比率と、需要予測を行う予測対象日の予想気温が属する気温帯における前記気温帯別部品使用比率との比率を乗じることで、前記対象顧客エリアにおける前記予測対象日の前記使用部品別の予測需要数を算出することを特徴とする請求項６に記載の部品需要予測システム。
8. 前記顧客所有機器データ記憶部、前記修理業務報告データ記憶部、前記部品使用実績データ記憶部、前記部品使用実績データ作成部、前記部品使用率算出部、前記機器型式別現存台数算出部、及び前記機器型式別部品需要予測部を備えたサーバコンピュータと、
   前記サーバコンピュータに電気的に接続された複数の操作端末と、を備え、
   前記操作端末は、それぞれが異なる前記顧客エリアを担当する修理業者に属しており、担当する前記顧客エリアに関する情報を含む前記修理業務報告データを定期的に前記サーバコンピュータに送信し、同データを前記修理業務報告データ記憶部に記録する構成であり、
   前記操作端末から需要予測の指示がサーバコンピュータに与えられると、当該操作端末が所属する前記修理業者が担当する前記顧客エリアにおける予測需要数を算出し、当該操作端末にその結果を送信する構成であることを特徴とする請求項６又は７に記載の部品需要予測システム。
9. 機器の修理に必要な部品の需要を予測する部品需要予測システムであって、
   顧客所有機器データ記憶部、修理業務報告データ記憶部、部品使用率算出部、機器型式別現存台数算出部、及び機器型式別部品需要予測部を備え、
   前記顧客所有機器データ記憶部は、
   所有顧客によって現在所有されている又は過去に所有されていた所有機器に関するデータであって、少なくとも前記所有顧客の情報、前記所有機器の型式の情報、同機器の使用開始時期の情報を含み、同機器を過去に所有していた場合には使用終了時期の情報を含む顧客所有機器データを記録しており、
   前記修理業務報告データ記憶部は、
   過去に行われた修理内容に関するデータであって、少なくとも修理を行った修理顧客の情報、同修理を行った修理機器の型式の情報、同修理に使用された使用部品の情報、同修理を行った修理時期の情報、同機器の使用開始時期の情報を含む修理業務報告データを記録しており、
   前記部品使用率算出部は、
   前記顧客所有機器データ記憶部に登録されている全ての前記所有機器が実際に使用された台数を、使用を経験した期間であって前記単位期間の倍数で規定した経験期間毎、且つ機器型式毎に計数することで、機器型式別経験期間別台数を算出し、
   前記部品使用実績データに基づいて、前記使用部品が実際に使用された前記修理機器の台数を、前記使用開始時期から前記修理時期までの期間を所定の単位期間の倍数で規定した特定使用期間毎且つ機器型式毎に、且つ前記使用部品別に計数し、これを、対応する前記機器型式別経験期間別台数で除算することで、全ての前記所有機器のうち前記使用部品が必要となる台数の割合を、前記特定使用期間毎且つ機器型式毎に、且つ前記使用部品別に規定した値である部品使用率を算出し、
   前記機器型式別現存台数算出部は、
   前記顧客所有機器データに基づいて、前記所有機器のうち前記所有顧客によって現在も所有されている機器の台数を、前記使用開始時期から現在までの期間であって前記単位期間の倍数で規定される実使用期間毎且つ機器型式毎に計数することで、前記所有機器の機器型式別実使用期間別現存台数を算出し、
   前記機器型式別部品需要予測部は、
   同一の前記使用部品に関し、対応する前記特定使用期間と前記実使用期間、且つ対応する機器型式毎に、前記部品使用率と前記機器型式別実使用期間別現存台数を乗じた演算結果を、同一の前記使用部品毎に合算することで、前記単位期間にわたる前記使用部品別の予測需要数を導出することを特徴とする部品需要予測システム。
10. コンピュータのデータ処理によって機器の修理に必要な部品の需要を予測する部品需要予測方法であって、
    所有顧客によって現在所有されている又は過去に所有されていた所有機器に関するデータであって、少なくとも前記所有顧客の情報、前記所有機器の型式の情報、同機器の使用開始時期の情報を含み、同機器が過去に所有されていた場合には使用終了時期の情報を更に含む顧客所有機器データを記録し
    過去に行われた修理内容に関するデータであって、少なくとも修理を行った修理顧客の情報、同修理を行った修理機器の型式の情報、同修理に使用された使用部品の情報、同修理を行った修理時期の情報を含む修理業務報告データを記録し、
    記録されている前記顧客所有機器データに示される前記所有顧客の情報と前記所有機器の型式の情報、及び記録されている前記修理業務報告データに示される前記修理顧客の情報と前記修理機器の型式の情報を関連付けることで、機器型式、修理に使用された使用部品、及び前記使用開始時期から前記修理時期までの期間を所定の単位期間の倍数で規定した特定使用期間に関する情報を含む部品使用実績データを作成して、記録し、
    前記顧客所有機器データが記録されている全ての前記所有機器が実際に使用された台数を、使用を経験した期間であって前記単位期間の倍数で規定した経験期間毎、且つ機器型式毎に計数することで、機器型式別経験期間別台数を算出し、
    前記部品使用実績データに基づいて、前記使用部品が実際に使用された前記修理機器の台数を、前記特定使用期間毎且つ機器型式毎に、且つ前記使用部品別に計数し、これを、対応する前記機器型式別経験期間別台数で除算することで、全ての前記所有機器のうち前記使用部品が必要となる台数の割合を、前記特定使用期間毎且つ機器型式毎に、且つ前記使用部品別に規定した値である部品使用率を算出し、
    前記顧客所有機器データに基づいて、前記所有機器のうち前記所有顧客によって現在も所有されている機器の台数を、前記使用開始時期から現在までの期間であって前記単位期間の倍数で規定される実使用期間毎且つ機器型式毎に計数することで、前記所有機器の機器型式別実使用期間別現存台数を算出し、
    同一の前記使用部品に関し、対応する前記特定使用期間と前記実使用期間、且つ対応する機器型式毎に、前記部品使用率と前記機器型式別実使用期間別現存台数を乗じた演算結果を、同一の前記使用部品毎に合算することで、前記単位期間にわたる前記使用部品別の予測需要数を導出することを特徴とする部品需要予測方法。
11. 前記顧客所有機器データは、前記所有顧客の所属する顧客エリアに関する情報を含み、前記修理業務報告データは、前記修理顧客の所属する顧客エリアに関する情報を含む構成であり、
    需要予測を行う対象の前記顧客エリアである対象顧客エリア内おいて、前記所有機器のうち前記所有顧客によって現在も所有されている機器の台数を、前記使用開始時期から現在までの期間であって前記単位期間の倍数で規定される実使用期間毎且つ機器型式毎に計数することで、前記所有機器の機器型式別実使用期間別現存台数を算出し、
    同一の前記使用部品に関し、対応する前記特定使用期間と前記実使用期間、且つ対応する機器型式毎に、前記部品使用率と前記対象顧客エリア内における前記機器型式別実使用期間別現存台数を乗じた演算結果を、同一の前記使用部品毎に合算することで、前記単位期間にわたる前記対象顧客エリア内の前記使用部品別の予測需要数を導出することを特徴とする請求項１０に記載の部品需要予測方法。
12. 複数年にわたる過去の気温データを少なくとも含む気象データを読み出すと共に、前記部品使用実績データの前記修理時期及び前記顧客エリアと照合することで、所定の気温幅で構成された気温帯別に前記使用部品毎の使用数を集計し、更にこれらの比率を導出することで、気温帯別部品使用比率を算出し、
    前記対象顧客エリアにおける前記単位期間にわたる平均気温を前記気象データに基づいて導出して、当該平均気温が属する基準気温帯を認識し、前記単位期間にわたる前記対象顧客エリア内の前記使用部品別の予測需要数を前記単位期間の日数で除することで、前記基準気温帯に属する日における前記使用部品別の予測需要数を算出し、この値に、前記基準気温帯における前記気温帯別部品使用比率と、需要予測を行う予測対象日の予想気温が属する気温帯における前記気温帯別部品使用比率との比率を乗じることで、前記対象顧客エリアにおける前記予測対象日の前記使用部品別の予測需要数を算出することを特徴とする請求項１１に記載の部品需要予測方法。

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