JP2019079208A - 在庫規模見積装置、エネルギー消費規模見積装置、コスト見積装置及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】実績データがなくとも、必要な在庫規模を定量的に見積もることができる
ようにする。
【解決手段】構成部品需要予測分布算出部２２０が、生産対象である複数の最終製品の各々についての予測期間の需要予測値と、複数の最終製品のうちの予測対象となる最終製品の予測期間の需要予測値と、予測対象となる最終製品の生産に必要となる構成部品の所要数と、に基づいて、予測期間における、予測対象となる最終製品の構成部品の需要予測分布を算出し、調達期間別構成部品在庫規模予測部２３０が、予め設定された、最終製品の許容欠品率に応じた安全係数と、算出された前記構成部品の需要予測分布と、予め定められた、構成部品を調達するのにかかる調達所要期間とに基づいて、予測期間における、予測対象となる最終製品を生産するのに必要となる構成部品の在庫規模を予測する。
【選択図】図２

Description

本発明は、在庫規模見積装置、エネルギー消費規模見積装置、コスト見積装置及びプログラムに関する。

顧客の需要に応じた部品、または製品の生産において、在庫規模は調達時間内の需要予測値に安全在庫数を加えた値となる。従来、安全在庫数の計算方法は、例えば図１３に示すように、特許文献１では、（１）需要予測値及び該商品の需要実績値をデータベースから取得し、（２）需要のばらつきを算出し（下記式（１））、（３）需要のばらつきに偏りがあるケースは補正し、（４）商品の許容欠品率に基づく安全係数に対して、需要のばらつき度合いに商品の調達時間の平方根値を乗算した値を、商品の安全在庫数として算出する（下記式（２））ことを行っている。

また、特許文献２においても、上記と同様の方法を用いている。

特開２００５−３０９７７０号公報 特開２００４−３５９４１５号公報

在庫規模やピーク時の電力量の算出では、需要／生産のばらつきの見積もりを必要とするが、従来技術の需要／生産のばらつきの見積もりでは、需要／生産の実績データが必要とされる。

すなわち、実績データがない、または十分でない工場設計、企画、生産準備、および生産立ち上げ時には、需要／生産のばらつきを見積もることができないために、在庫規模等を定量的に見積もることができない、という問題があった。

製品の多様化が世の中のトレンドであり、製品や部品の種類の数の増加と共に、需要のばらつきが大きくなることが予想されるために、この問題は今後さらに大きくなると考えられる。また、施工・管理の高度化が望まれている道路のモジュールを工場で生産するようなケースを考えると、降雨等による施工の中止または効率低下等の出荷阻害要因が予想され、これが在庫規模に影響を与えることが予想される。従来技術ではこのような形態が考えられていない。

本発明は、上記問題点を解決するためになされたもので、実績データがなくとも、必要な在庫規模を定量的に見積もることができる在庫規模見積装置、及びプログラムを提供することを目的とする。

また、実績データがなくとも、必要なエネルギー消費規模を定量的に見積もることができるエネルギー消費規模見積装置を提供することを目的とする。

また、実績データがなくとも、必要なコストを定量的に見積もることができるコスト見積装置を提供することを目的とする。

上記の目的を達成するために、本発明の在庫規模見積装置は、生産対象である複数の最終製品の各々についての予測期間（在庫規模の見積もり期間、一般的には調達期間が予測期間となる）の需要予測値と、前記複数の最終製品のうちの予測対象となる前記最終製品の予測期間の需要予測値と、前記予測対象となる前記最終製品の生産に必要となる構成部品の所要数と、に基づいて、前記予測期間における、予測対象となる前記最終製品の前記構成部品の需要予測分布を算出する構成部品需要予測分布算出部と、予め設定された、前記最終製品の許容欠品率に応じた安全係数と、前記算出された前記構成部品の需要予測分布と、予め定められた、前記構成部品を調達するのにかかる調達所要期間とに基づいて、前記予測期間における、予測対象となる前記最終製品を生産するのに必要となる前記構成部品の在庫規模を予測する構成部品在庫規模予測部と、を含んで構成されている。ここで、最終製品も０次元階層の構成部品とみなし、予測対象となりうる。

また、本発明のプログラムは、コンピュータを、生産対象である複数の最終製品の各々についての予測期間の需要予測値と、前記複数の最終製品のうちの予測対象となる前記最終製品の予測期間の需要予測値と、前記予測対象となる前記最終製品の生産に必要となる構成部品の所要数と、に基づいて、前記予測期間における、予測対象となる前記最終製品の前記構成部品の需要予測分布を算出する構成部品需要予測分布算出部、及び予め設定された、前記最終製品の許容欠品率に応じた安全係数と、前記算出された前記構成部品の需要予測分布と、予め定められた、前記構成部品を調達するのにかかる調達所要期間とに基づいて、前記予測期間における、予測対象となる前記最終製品を生産するのに必要となる前記構成部品の在庫規模を予測する構成部品在庫規模予測部として機能させるためのプログラムである。

本発明の在庫規模見積装置及びプログラムによれば、構成部品需要予測分布算出部が、生産対象である複数の最終製品の各々についての予測期間の需要予測値と、前記複数の最終製品のうちの予測対象となる前記最終製品の予測期間の需要予測値と、前記予測対象となる前記最終製品の生産に必要となる構成部品の所要数と、に基づいて、前記予測期間における、予測対象となる前記最終製品の前記構成部品の需要予測分布を算出し、構成部品在庫規模予測部が、予め設定された、前記最終製品の許容欠品率に応じた安全係数と、前記算出された前記構成部品の需要予測分布と、予め定められた、前記構成部品を調達するのにかかる調達所要期間とに基づいて、前記予測期間における、予測対象となる前記最終製品を生産するのに必要となる前記構成部品の在庫規模を予測する。

このように、予測期間における、予測対象となる最終製品の構成部品の需要予測分布を算出し、構成部品の需要予測分布と、予め定められた、構成部品を調達するのにかかる調達所要期間とに基づいて、予測期間における、予測対象となる最終製品を生産するのに必要となる構成部品の在庫規模を予測することにより、実績データがなくとも、必要な在庫規模を定量的に見積もることができる。

また、本発明の在庫規模見積装置において、前記構成部品需要予測分布算出部は、予測対象となる前記最終製品の前記構成部品の各々について、前記構成部品の需要予測分布を算出し、前記構成部品在庫規模予測部は、予測対象となる前記最終製品の前記構成部品の各々について、前記構成部品の在庫規模を予測することができる。

また、本発明の在庫規模見積装置は、予め設定された、前記予測対象となる前記最終製品の出荷を阻害する出荷阻害要因と、前記出荷阻害要因の影響に対して前記最終製品の生産を調整するためのモデルである生産調整モデルと、前記予測対象となる前記最終製品の生産に必要となる構成部品の所要数と、に基づいて、前記構成部品の出荷待ちの規模を予測した分布である出荷待ち予測分布を算出する構成部品出荷待ち予測分布算出部を更に含み、前記構成部品在庫規模予測部は、前記構成部品の需要予測分布と、前記出荷待ち予測分布とに基づいて、予測対象となる前記最終製品の前記構成部品の在庫規模を予測することができる。

また、本発明の在庫規模見積装置において、前記構成部品需要予測分布算出部は、前記複数の最終製品の各々についての前記需要予測値の総和に対する、予測対象となる前記最終製品の前記需要予測値の比率を用いた、予測対象となる前記最終製品を選択するか否かを表す二項分布モデルに基づいて、前記構成部品の需要予測分布を算出することができる。

また、本発明の在庫規模見積装置は、構成部品需要予測分布重畳部を更に含み、前記複数の最終製品の各々を、予測対象とし、前記構成部品需要予測分布算出部は、前記複数の最終製品の各々に対し、前記最終製品の前記構成部品の各々について、前記構成部品の需要予測分布を算出し、前記構成部品需要予測分布重畳部は、前記構成部品の各々について、前記構成部品を含む最終製品が複数ある場合に、前記最終製品の各々で算出された前記構成部品の需要予測分布を重畳し、前記構成部品在庫規模予測部は、前記構成部品の各々について、前記算出された前記構成部品の需要予測分布又は前記重畳された前記構成部品の需要予測分布と、予め定められた、前記構成部品を調達するのにかかる調達所要期間とに基づいて、前記予測期間における、前記複数の最終製品を生産するのに必要となる前記構成部品の在庫規模を予測することができる。

また、本発明の在庫規模見積装置において、前記構成部品需要予測分布算出部は、予め定められた、前記予測期間における前記最終製品の供給計画を更に考慮して、前記予測期間における、予測対象となる前記最終製品の前記構成部品の需要予測分布を算出することができる。

本発明のエネルギー消費規模見積装置は、上記の在庫規模見積装置と、予め定められたエネルギー見積もり期間に対応する予測期間における前記構成部品の前記需要予測分布に基づいて、前記構成部品を生産するために必要なエネルギー需要予測分布を算出する見積もり期間別需要予測分布算出部と、前記構成部品の前記見積もり期間別需要予測分布と、前記構成部品を生産するために必要とされる設備の情報と、前記構成部品を生産するために前記設備で必要とされる消費エネルギーの情報とに基づいて、エネルギーの消費を表す分布である消費エネルギー分布と、エネルギー消費規模とを算出する見積もり期間別エネルギー消費分布算出部と、を含んで構成される。

本発明のエネルギー消費規模見積装置によれば、予め定められたエネルギー見積もり期間に対応する予測期間における構成部品の需要予測分布に基づいて、構成部品を生産するために必要なエネルギー需要予測分布を算出し、構成部品の見積もり期間別需要予測分布と、構成部品を生産するために必要とされる設備の情報と、構成部品を生産するために前記設備で必要とされる消費エネルギーの情報とに基づいて、エネルギーの消費を表す分布である消費エネルギー分布と、エネルギー消費規模とを算出することにより、実績データがなくとも、必要なエネルギー消費規模を定量的に見積もることができる。

本発明のコスト見積装置は、上記のエネルギー消費規模見積装置と、前記在庫規模と、在庫を管理するために必要なコストが格納されている在庫コストマスタに基づいて、在庫コストを算出する在庫コスト算出部と、前記消費エネルギー分布と、エネルギー消費量とコストの関係を表すエネルギーコストマスタに基づいて、エネルギーコストを算出するエネルギーコスト算出部と、を含んで構成される。

本発明のコスト見積装置によれば、在庫規模と、在庫を管理するために必要なコストが格納されている在庫コストマスタに基づいて、在庫コストを算出し、消費エネルギー分布と、エネルギー消費量とコストの関係を表すエネルギーコストマスタに基づいて、エネルギーコストを算出することにより、実績データがなくとも、必要なコストを定量的に見積もることができる。

以上説明したように、本発明の在庫規模見積装置、及びプログラムによれば、予測期間における、予測対象となる最終製品の構成部品の需要予測分布を算出し、構成部品の需要予測分布と、予め定められた、構成部品を調達するのにかかる調達所要期間とに基づいて、予測期間における、予測対象となる最終製品を生産するのに必要となる構成部品の在庫規模を予測することにより、実績データがなくとも、必要な在庫規模を定量的に見積もることができる、という効果が得られる。

また、本発明のエネルギー消費規模見積装置によれば、予め定められたエネルギー見積もり期間に対応する予測期間における構成部品の需要予測分布に基づいて、構成部品を生産するために必要なエネルギー需要予測分布を算出し、構成部品の見積もり期間別需要予測分布と、構成部品を生産するために必要とされる設備の情報と、構成部品を生産するために前記設備で必要とされる消費エネルギーの情報とに基づいて、エネルギーの消費を表す分布である消費エネルギー分布と、エネルギー消費規模とを算出することにより、実績データがなくとも、必要なエネルギー消費規模を定量的に見積もることができる、という効果が得られる。

また、本発明のコスト見積装置によれば、在庫規模と、在庫を管理するために必要なコストが格納されている在庫コストマスタに基づいて、在庫コストを算出し、消費エネルギー分布と、エネルギー消費量とコストの関係を表すエネルギーコストマスタに基づいて、エネルギーコストを算出することにより、実績データがなくとも、必要なコストを定量的に見積もることができる、という効果が得られる。

本発明の実施形態に係る在庫規模計算を表すイメージ図である。 本発明の第１の実施の形態に係る在庫規模見積装置の構成を表すブロック図である。 最終製品の構成の一例を表す図である。 需要予測値の一例を表す図である。 出荷阻害要因テーブルと降雨履歴との一例を示す図である。 需要予測分布の一例を表す図である。 本発明の第１の実施の形態における在庫規模見積処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。 本発明の第２の実施の形態に係るコスト見積装置の構成を表すブロック図である。 最終製品の構成と設備の構成の一例を表す図である。 本発明の第２の実施の形態に係るコスト見積処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。 本発明の第２の実施の形態に係るコスト見積処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。 本発明の第２の実施の形態に係るコスト見積処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。 従来の在庫規模計算を表すイメージ図である。

以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。

＜本発明の実施の形態の概要＞
製品の多様化が世の中のトレンドであり、製品や部品の種類の増加と共に、需要のばらつきの増加が予想され、需要のばらつきの見積もりが重要になると考えられる。

企画、生産準備、および生産立ち上げ時には需要実績データはなく、実績データから需要のばらつきを見積もることはできない。安全在庫の規模は、需要実績データから計算される需要のばらつき量より算出されるからである。また、需要予測データはあるが、平均値としての予測であり、分布としての予測ではない。

一方で、各製品・部品の需要のばらつきは、該当する品種を顧客が選択するかしないかのばらつきや、販促の影響等の要因により決定され、この影響モデルより見積もることができる。

本発明の実施形態では、図１に示すように、実績データではなく、需要分布モデルから需要のばらつきを見積もる。この構成を採ることにより、需要実績データがない、または十分でない企画、工場設計、生産準備、および生産立ち上げ等の段階に、需要のばらつきの見積もりを可能にする。

これにより、安全在庫規模を含む在庫規模、ピーク時の消費電力量、平準化戦略の効果等を、需要実績データが十分にない段階においても見積もることができる。また、出荷阻害要因を考慮した出荷待ち在庫を含む在庫規模を実績データが十分にない段階においても見積もることができる。

需要実績データが十分にない段階における安全在庫規模の見積もりは、在庫規模の意思決定や、レイアウト設計等に有用であり、ピーク時消費電力量の見積もりは契約電力の設定等に有用である。例えば、工場における道路ユニット生産においては、ユニットのサイズ、質量が大きいこと、現場施工が天候に左右されるために出荷在庫規模に変動が生じることの２点により、需要や出荷の不確定要素を考慮した在庫規模の事前見積りの効果が大きいため、特に有用である。

＜本発明の第１の実施の形態に係る在庫規模見積装置の構成＞
図２を参照して、本発明の第１の実施形態に係る在庫規模見積装置の構成について説明する。図２は、本発明の第１の実施形態に係る在庫規模見積装置の構成を示すブロック図である。

在庫規模見積装置１０は、所定の調達期間に対する最終製品（例えば、道路ユニット）を生産するのに必要な、当該最終製品を構成する部位の各構成部品の部品品種の在庫規模を算出する。ここで、本実施形態では、製品品種数がｎである最終製品Ｐを仮定する。また、図３に示すように、最終製品Ｐの部位Ｑの構成部品にはｍ種の部品品種があるとする。

在庫規模見積装置１０は、ＣＰＵと、ＲＡＭと、後述する在庫規模見積処理ルーチンを実行するためのプログラムを記憶したＲＯＭとを備えたコンピュータで構成され、機能的には次に示すように構成されている。

図２に示すように、本発明の実施の形態に係る在庫規模見積装置１０は、入力部１００と、調達期間別最終製品需要予測値算出部１１０と、製品需要予測情報ＤＢ１２０と、構成部品需要予測値算出部１３０と、製品マスタＤＢ１４０と、最終製品需要状態取得部１５０と、需要状態モデルＤＢ１６０と、構成部品需要分布モデル取得部１７０と、需要分布モデルＤＢ１８０と、構成部品出荷待ち予測分布算出部１９０と、出荷阻害要因ＤＢ２００と、生産調整モデルＤＢ２１０と、構成部品需要予測分布算出部２２０と、調達期間別構成部品在庫規模予測部２３０と、調達マスタＤＢ２４０と、出力部２５０とを備えて構成される。

入力部１００は、生産対象である複数の最終製品の各々について、当該最終製品の許容欠品率に応じた安全係数と、スペース不足率に応じた安全係数との入力を受け付ける。

具体的には、入力部１００は、最終製品Ｐについて、許容する欠品確率、および欠品確率より決められる安全係数（α_ｉ，ｉ＝１〜ｎ）と許容するスペース不足率、および不足率により決められる安全係数（γ_ｉ，ｉ＝１〜ｎ）の入力を受け付ける。

調達期間別最終製品需要予測値算出部１１０は、生産対象である複数の最終製品の各々の調達期間の需要予測値を算出する。なお、調達期間が、予測期間の一例である。すなわち、在庫規模の見積もり期間、一般的には調達期間が予測期間となる。

具体的には、まず、調達期間別最終製品需要予測値算出部１１０は、製品需要予測情報ＤＢ１２０に記憶されている需要予測情報を取得する。

ここで、需要予測情報は、下記表（１）で示すように、上流の企画・計画等のフェーズで作成されたものであり、例えば、最終製品Ｐの各製品品種が生産される時間単位である生産日と、需要予測値とを含んでいる。

上流の意思決定による需要予測値は、平均値等の値による予測（点予測(ｐｏｉｎｔ ｆｏｒｅｃａｓｔ)がなされているケースが大半であり、本実施形態でも値による予測を前提とする。

また、本実施形態では需要予測情報の時間単位は生産日としているが、需要予測情報の単位は、年、月、日、時間等の単位でもよい。

ここで、調達期間別最終製品需要予測値算出部１１０は、需要予測情報に複数の時間単位が混在する場合には、取得した需要予測情報内の最も短い期間を表す単位の予測を利用する。期間が長いものを採用した場合には、トレンド等の情報が欠落するおそれがあるためである。

そして、調達期間別最終製品需要予測値算出部１１０は、需要予測情報に基づいて、調達期間（調達単位）の需要、例えば、４時間ごとの調達であれば４時間分の需要、８時間ごとの調達であれば８時間分の需要を、最終製品の需要予測値として算出する。

例えば、表（１）に示す例では、上位の意思決定で日単位の予測がなされていることとし、８時間ごと（１日１回）の調達（すなわち予測期間を１日）とする。製品品種Ｐ０００１の需要予測値は、３００（予測需要値）×１（時間間隔：単位は日）×１（予測期間：単位は日）＝３００（需要予測値_{Ｐ０００１}）となる。

製品需要予測情報ＤＢ１２０は、予め需要予測値を記憶している。

構成部品需要予測値算出部１３０は、生産対象である複数の最終製品の各々について、調達期間別最終製品需要予測値算出部１１０により算出された当該最終製品の需要予測値と、当該最終製品の生産に必要となる構成部品の所要数とに基づいて、当該最終製品の構成部品の各々の需要予測値を算出する。

具体的には、まず、構成部品需要予測値算出部１３０は、製品マスタから、最終製品の製品品種を親ＩＤとし、部位ＩＤがＱである部品品種と所要数とを取得する。

ここで、製品マスタは、下記表（２）で示すように、最終製品の製品品種である親ＩＤ、部位ＩＤ、部品品種、及び所要数から構成される。

そして、構成部品需要予測値算出部１３０は、調達期間の最終製品の製品品種_ｉ（ｉ＝１，…，ｎ）の需要予測値_ｉと、所要数とから、調達期間の構成部品の部品品種_ｉ，ｊ（ｊ＝１，…，ｍ）の需要予測値_ｉ，ｊを算出する（図４）。

例えば、製品品種Ｐ０００１に使用される部品品種Ｑ０００１の調達期間（１日）の需要予測値_{Ｐ０００１，Ｑ０００１}は、３００（需要予測値_{Ｐ０００１}）×１（所要数）＝３００（需要予測値_{Ｐ０００１，Ｑ０００１}）となる。

製品マスタＤＢ１４０は、予め製品マスタを記憶している。

最終製品需要状態取得部１５０は、予め定められた、調達期間における最終製品の供給計画に基づいて、最終製品の需要状態を取得する。

具体的には、まず、最終製品需要状態取得部１５０は、生産が想定されている構成部品の部品品種_ｉ，ｊが、最終製品の一部として販売される時期の最終製品の製品品種_ｉの需要状態_ｉを取得する。販売される時期とは、例えば、生産日に生産リードタイムと物流リードタイムを加算した時期である。

需要状態とは、製品品種の需要の分布に影響を与える因子の状態である。本実施形態では、各製品品種に対する販促が需要の分布に影響を与える場合について述べる。具体的には、最終製品需要状態取得部１５０は、需要状態モデルＤＢ１６０の販促計画テーブルに記憶されている製品品種が販促対象か否かを示す販促計画と、需要状態モデルＤＢ１６０の需要状態テーブルに記憶されている所定の条件下における需要状態を示す需要状態テーブルを取得する。

下記表（３）に示すように、販促計画テーブルは、製品品種と、生産月と、販促対象か否かを示す値を含んで構成されている。ここでは、部品品種_ｉ，ｊが最終製品の製品品種_ｉの一部として販売される時期を８月として、８月の販促の状態を取得する。なお、時期は、生産日や、生産週等の時期であってもよい。

ここで、販促対象である場合には、販促の値が１、そうでない場合は０とする。表（３）では製品Ｐのｎ種の製品品種全てについて販促値が０であるため、販促対象ではない状態である。

下記表（４）に示すように、需要状態テーブルは、需要状態と、当該需要状態となる条件とを含む。

そして、最終製品需要状態取得部１５０は、取得した需要状態と需要状態テーブルより、製品品種_ｉの需要状態_ｉを取得する。例えば、表（４）に示す例では、全製品品種の販促値が０であるという条件より、販促の影響をうけない通常の状態を需要状態_ｉとして取得する。

ここでは、需要分布を決める因子を販促とした例を示したが、需要状態の因子としては、消耗財と耐久財、汎用品と非汎用品等の製品のカテゴリでもいいし、季節や社会情勢等を含めた複合的な因子でもいい。

次に、最終製品需要状態取得部１５０は、最終製品の製品品種_ｉの需要状態より、構成部品の部品品種_ｉ，ｊの需要状態_ｉ，ｊを取得する。需要状態_ｉ，ｊは、最終製品の需要状態_ｉと同じとする。例えば、上記の例では需要状態_ｉは通常であったので、部品品種_ｉ，ｊの需要状態_ｉ，ｊも通常として取得する。

需要状態モデルＤＢ１６０は、予め販促計画と、需要状態テーブルとを記憶している。

構成部品需要分布モデル取得部１７０は、最終製品需要状態取得部１５０が取得した需要状態に基づいて、部品品種_ｉ，ｊの需要分布モデル_ｉ，ｊを取得する。

具体的には、構成部品需要分布モデル取得部１７０は、需要分布モデルＤＢ１８０から需要状態と分布モデルが対応付けられている需要分布モデルテーブルを取得し、最終製品需要状態取得部１５０が取得した需要状態_ｉ，ｊに対応する需要分布モデルを取得する。下記表（５）に、需要分布モデルの一例を示す。

ここで、ｉは製品品種のＩＤ、ｊは部品品種のＩＤ、ｎは製品品種の総数、ｒｅｑ＿ｎ_ｉ，ｊは製品品種ｉのある部位における部品品種_ｊの所要数、μ_ｉは製品品種_ｉの需要予測の平均（期待値）、μ_ｉ，ｊは製品品種_ｉの構成要素としての部品品種_ｊの需要予測の平均（期待値）、σ_ｉ ^２は製品品種_ｉの需要予測のばらつき、σ_ｉ，ｊ ^２は製品品種_ｉの構成要素としての部品品種_ｊの需要予測のばらつきである。

また、σ_ｉ、及びσ_ｉ，ｊは製品品種_ｉと製品品種_ｉの構成要素としての部品品種_ｊの標準偏差、Ｄｅｍａｎｄ_ｉは製品品種_ｉの対象調達期間の需要予測値、ｐ_ｉは製品品種_ｉの需要比率（製品品種_ｉの構成要素としての部品品種_ｊの需要比率も同じ）である。

表（５）に示すように、需要状態が通常の場合、上記式（３）、および式（４）の分布モデルを取得する。

ここで、式（３）、および式（４）の分布モデルについて補足する。上記の表（５）の例では、通常のケース、即ち販促等の外乱のないケースでは、最終製品の品種の需要の分布は、消費者の製品品種選択のばらつきにより決まり、対象とする製品品種_ｉを選択するかしないかの二項分布モデルにより表現される。この時、平均とばらつきは式（３）より計算される。また、製品品種_ｉを構成する部品品種_ｉ，ｊの需要の分布は、式（４）により計算される。なお、上記の例では、通常と販促の需要状態を示したが、過去の履歴データより、需要状態とモデルを学習しても良い。

また、需要状態が通常で無い場合、任意の分布モデルを取得する。例えば、販促の場合は、通常の場合の二項分布モデルのばらつきに、１未満の係数（例えば０．８）を乗じたものを、需要状態が通常で無い場合の分布モデルのばらつきとして取得してもよい。需要が増えると予測されるので、この場合の分布モデルのばらつきは通常の場合の分布モデルのばらつきよりも小さくなると考えられるためである。このように、販促以外を需要状態に採用した場合でも、その需要状態に応じて、任意の分布モデルを取得することができる。

需要分布モデルＤＢ１８０は、予め需要分布モデルテーブルを記憶している。

構成部品出荷待ち予測分布算出部１９０は、予め設定された、予測対象となる最終製品の出荷を阻害する出荷阻害要因と、出荷阻害要因の影響に対して最終製品の生産を調整するためのモデルである生産調整モデルと、予測対象となる最終製品の生産に必要となる構成部品の所要数と、に基づいて、構成部品の出荷待ちの規模を予測した分布である出荷待ち予測分布を算出する。

具体的には、構成部品出荷待ち予測分布算出部１９０は、降雨等の出荷を阻害する要因である出荷阻害要因と、出荷阻害要因の影響を部分的に調整するための生産調整モデルとに基づいて、構成部品_ｉ，ｊの納入先への出荷待ちを予測する分布である出荷待ち予測分布_ｉ，ｊを算出する。

出荷阻害要因を説明するために、道路のモジュールを工場で生産し、これを出荷して現場で施工する例を示す。このようなケースを考えると、降雨、凍結、建機故障等による施工の中止または効率低下等が想定される。即ち、降雨等が出荷阻害要因となり、道路モジュール工場の出荷がストップ、または出荷量が減少して工場の出荷用の在庫が増加することが予想される。

また、下流の工程／工場で設備が故障して出荷量が減少するようなケースも考えられ、この場合は下流工場／工程の設備故障が出荷阻害要因となる。これらの出荷阻害要因は確率的に発生し、その結果として生じる出荷待ちの在庫規模は分布として算出される。

例えば、図５に示すように、出荷阻害要因が降雨の場合は、降雨履歴のデータ（図５右の表）より分布を算出する。この時、出荷阻害要因による在庫増加が生産調整により調整されるケースもあり、調整を行うためのモデルである生産調整モデル（例えば、下記の表（６））に従い調整後の構成部品の部品品種_ｉ，ｊの出荷待ち予測分布_ｉ，ｊを算出する。

ここでは、出荷待ちの在庫数が閾値より小さければ、生産調整は行わず、出荷阻害の影響全てが出荷待ちの在庫規模増加として現れる。一方で、出荷待ちの在庫数が閾値以上であれば、出荷待ちの増加が”調整なしの時の出荷待ち増加量×β”となるように生産調整をする。出荷待ち予測分布_ｉ，ｊは、出荷待ちの在庫規模を見積もるのに利用可能である。

また、最終製品が車両であるような場合であれば、出荷阻害要因として、災害等が考えられる。

出荷阻害要因ＤＢ２００は、予め出荷阻害要因テーブルを記憶している。

生産調整モデルＤＢ２１０は、予め生産調整モデルを記憶している。

構成部品需要予測分布算出部２２０は、生産対象である複数の最終製品の各々についての調達期間の需要予測値と、複数の最終製品のうちの予測対象となる最終製品の調達期間の需要予測値と、に基づいて、調達期間における、予測対象となる最終製品の構成部品の需要予測分布を算出する。

具体的には、構成部品需要予測分布算出部２２０は、構成部品需要予測値算出部１３０により算出された調達期間の部品品種_ｉ，ｊの需要予測値_ｉ，ｊと、構成部品需要分布モデル取得部１７０が取得した需要分布モデル_ｉ，ｊとに基づいて、調達期間の部品品種_ｉ，ｊの需要予測分布_ｉ，ｊを算出する（図６）。

調達期間別構成部品在庫規模予測部２３０は、予め設定された、最終製品の許容欠品率に応じた安全係数と、算出された構成部品の需要予測分布と、予め定められた、構成部品を調達するのにかかる調達所要期間とに基づいて、調達期間における、予測対象となる最終製品を生産するのに必要となる前記構成部品の在庫規模を予測する。

また、調達期間別構成部品在庫規模予測部２３０は、必要となる前記構成部品の在庫規模と、出荷待ち部品のスペース不足許容率に応じた安全係数と、算出された構成部品の出荷待ち予測分布と、予め定められた、出荷製品が納品されるのにかかる調達所要時間（例えば、Ａ社にとっては納品であるが、Ｂ社にとっては調達であるので、調達所要時間と呼ぶ）とに基づいて、調達期間における、予測対象となる出荷待ち部品を保管するのに必要となる出荷待ち部品の在庫規模を予測する。

なお、出荷阻害要因が存在しない場合、調達期間別構成部品在庫規模予測部２３０は、出荷待ち予測分布を考慮せずに在庫規模を予測する構成としてもよい。

具体的には、まず、調達期間別構成部品在庫規模予測部２３０は、製品品種_ｉごとに算出した部品品種_ｉ，ｊの需要予測分布を部品品種_ｊごとに重畳して、全製品品種で利用される各部品品種の需要予測分布_ｊを算出する。この例では、部品品種Ｑ０００１〜Ｑ０００３は１つのそれぞれ１つの製品品種のみで利用されているので、図６の需要予測分布がＱ０００１〜Ｑ０００３の需要予測分布となる。

調達期間の各部品品種_ｊの安全在庫規模は、部品品種と、調達所要時間との関係を示す調達マスタテーブル（例えば、下記の表（７））を参照して下記の式（５）により算出される。

ここで、ｓａｆｅｔｙ＿ｉｎｖｅｎｔｒｙ_ｊは、品種_ｊの安全在庫数、α_ｊは、品種_ｊの安全係数、ｐｒｏｃｕｒｅｅｎｔＬＴ_ｊは、品種_ｊの調達所要時間、σ_ｊは、品種_ｊの需要の標準偏差（ばらつき）を示す。また、［ｘ］は、ｘ以上の最小の整数を示す。

また、調達期間の各部品品種_ｊの安全在庫を含む在庫規模は、下記の式（６）より算出される。

ここで、ｍｅａｎ＿ｉｎｖｅｎｔｏｒｙ_ｊは、品種ｊの平均在庫量、ｍｉｎ＿ｉｎｖｅｎｔｏｒｙ_ｊは、品種ｊの最小在庫量、ｍａｘ＿ｉｎｖｅｎｔｏｒｙ_ｊは、品種ｊの最大在庫量を示す。また、Ｄｅｍａｎｄ_ｊは、部品品種_ｊの対象調達期間の需要予測値である。ただし、許容する欠品確率中の値であり、欠品確率に応じて最大在庫量より多い在庫量となる場合もある。

なお、ここでは、不良発生や設備故障などの生産の不確実性を考慮していないが、これらを考慮した式に拡張することも可能である。また、本実施形態では、最終製品の需要予測を起点に、在庫規模を算出しているが、構成部品の需要予測を起点に在庫規模を算出しても良い。

調達マスタＤＢ２４０は、予め調達マスタテーブルを記憶している。

出力部２５０は、調達期間別構成部品在庫規模予測部２３０により予測された在庫規模を出力する。

＜本発明の第１の実施の形態に係る在庫規模見積装置の作用＞
次に、図７を参照して、本実施形態の在庫規模見積装置１０の在庫規模見積処理ルーチンについて説明する。

まず、ステップＳ１００において、生産対象である複数の最終製品の各々について、当該最終製品の許容欠品率と出荷待ち部品の許容スペース不足率に応じた安全係数の入力を受け付ける。

ステップＳ１１０において、調達期間別最終製品需要予測値算出部１１０は、製品需要予測情報ＤＢ１２０に記憶されている需要予測情報を取得する。

ステップＳ１２０において、調達期間別最終製品需要予測値算出部１１０は、需要予測情報に基づいて、最終製品の各々について、調達期間における最終製品の需要予測値を算出する。

ステップＳ１３０において、ｉ＝１とする。ここで、ｉは最終製品のｉｄを表す変数であり、最終製品の数はｎとする。また、ｊは構成部品の部品品種のｉｄを表す変数であり、部品品種の数はｍとする。

ステップＳ１４０において、構成部品需要予測値算出部１３０は、製品マスタから、最終製品の製品品種_ｉの部品品種_ｉ，ｊと、部品品種_ｉ，ｊの所要数とを取得する。

ステップＳ１５０において、構成部品需要予測値算出部１３０は、調達期間の最終製品の製品品種_ｉの需要予測値_ｉと、所要数とから、調達期間の各部品品種_ｉ，ｊの需要予測値_ｉ，ｊを算出する。

ステップＳ１６０において、最終製品需要状態取得部１５０は、予め定められた、調達期間における最終製品の供給計画に基づいて、最終製品の需要状態を取得する。

ステップＳ１７０において、最終製品需要状態取得部１５０は、最終製品の製品品種_ｉの需要状態より、各部品品種_ｉ，ｊの需要状態_ｉ，ｊを取得する。

ステップＳ１８０において、構成部品需要分布モデル取得部１７０は、上記ステップＳ１７０において取得した需要状態_ｉ，ｊに基づいて、各部品品種_ｉ，ｊの需要分布モデル_ｉ，ｊを取得する。

ステップＳ１９０において、構成部品出荷待ち予測分布算出部１９０は、ステップＳ１５０により算出された需要予測値_ｉ，ｊと、降雨等の出荷を阻害する要因である出荷阻害要因と、出荷阻害要因の影響を部分的に調整するための生産調整モデルとに基づいて、各部品品種_ｉ，ｊの納入先への出荷待ちを予測する分布である出荷待ち予測分布_ｉ，ｊを算出する。なお、図７では、ステップＳ１８０の後の処理としているが、Ｓ１５０より後、Ｓ２１０より前であれば、どこで処理をしてもよい。

ステップＳ２００において、構成部品需要予測分布算出部２２０は、ステップＳ１５０により算出された需要予測値_ｉ，ｊと、ステップＳ１８０により取得した需要分布モデル_ｉ，ｊとに基づいて、調達期間の各部品品種_ｉ，ｊの需要予測分布_ｉ，ｊを算出する。

ステップＳ２１０において、ｉ＜ｎか否かを判定する。

ｉ＜ｎの場合（ステップＳ２１０のＹＥＳ）、ｉに１を加算して、ステップＳ１４０に戻る。

一方、ｉ＜ｎでない場合（ステップＳ２１０のＮＯ）、ステップＳ２２０において、ｊ＝１とする。

ステップＳ２３０において、調達期間別構成部品在庫規模予測部２３０は、製品品種_ｉごとに算出した部品品種_ｉ，ｊの需要予測分布を部品品種_ｊごとに重畳して、全製品品種で利用される各部品品種の需要予測分布_ｊを算出する。

ステップＳ２４０において、調達期間別構成部品在庫規模予測部２３０は、調達マスタテーブルを参照して、式（５）により部品品種_ｊの安全在庫規模を算出する。

ステップＳ２５０において、調達期間別構成部品在庫規模予測部２３０は、製品品種ｉごとに算出した部品品種_ｉ，ｊの出荷待ち予測分布を部品品種ｊごとに重畳して、全製品品種で利用される各部品品種の出荷待ち予測分布ｊを算出する。

なお、ここでは、出荷待ち予測分布を納品向けの在庫（出荷在庫）、生産のための需要予測分布を調達向けの在庫（入荷在庫）を想定しているが、これを特に限定するものではない。

ステップＳ２６０において、調達期間別構成部品在庫規模予測部２３０は、調達マスタテーブルを参照して、部品品種ｊの安全出荷待ち在庫規模を算出する。

ステップＳ２７０において、調達期間別構成部品在庫規模予測部２３０は、ステップＳ２４０により算出した安全在庫規模と式（６）により調達期間の各部品品種_ｊの安全在庫を含む在庫規模を予測する。また、ステップＳ２６０により算出した安全出荷待ち在庫規模により、出荷待ちのための在庫規模を予測する。

ステップＳ２８０において、ｊ＜ｍか否かを判定する。

ｊ＜ｍの場合（ステップＳ２８０のＹＥＳ）、ｊに１を加算して、ステップＳ２３０に戻る。

一方、ｊ＜ｍでない場合（ステップＳ２８０のＮＯ）、ステップＳ２９０において、出力部２５０は、ステップＳ２７０により予測された全ての在庫規模を出力する。

以上説明したように、本発明の第１の実施の形態に係る在庫規模見積装置によれば、予測期間における、予測対象となる最終製品の構成部品の需要予測分布を算出し、構成部品の需要予測分布と、予め定められた、構成部品を調達するのにかかる調達所要期間とに基づいて、予測期間における、予測対象となる最終製品を生産するのに必要となる構成部品の在庫規模を予測することにより、実績データがなくとも、必要な生産のための在庫規模を定量的に見積もることができる。また同様に、必要な出荷待ちのための在庫規模を定量的に見積もることができる。

＜本発明の第２の実施の形態に係るコスト見積装置の構成＞
次に、図８を参照して、本発明の第２の実施形態に係るコスト見積装置の構成について説明する。図８は、本発明の第２の実施形態に係るコスト見積装置２０の構成を示すブロック図である。なお、第１の実施の形態と同様の構成となる部分については、同一符号を付して説明を省略する。

コスト見積装置２０は、所定の調達期間に対する最終製品を構成する部位の各構成部品の部品品種の在庫規模を算出する。ここで、本実施形態では、製品品種数がｎである最終製品Ｐを仮定する。また、図９に示すように、部品Ｑの各品種に対して、生産可能な設備が既知とする。エネルギー関連コストの見積もりは設備単位、ライン単位、工場単位のいずれでもよいが、本実施形態では設備単位で算出する例を示す。

コスト見積装置２０は、ＣＰＵと、ＲＡＭと、後述する在庫規模見積処理ルーチンを実行するためのプログラムを記憶したＲＯＭとを備えたコンピュータで構成され、機能的には次に示すように構成されている。

図８に示すように、本発明の実施の形態に係るコスト見積装置２０は、入力部１００と、調達期間別最終製品需要予測値算出部１１０と、製品需要予測情報ＤＢ１２０と、構成部品需要予測値算出部１３０と、製品マスタＤＢ１４０と、最終製品需要状態取得部１５０と、需要状態モデルＤＢ１６０と、構成部品需要分布モデル取得部１７０と、需要分布モデルＤＢ１８０と、構成部品出荷待ち予測分布算出部１９０と、出荷阻害要因ＤＢ２００と、生産調整モデルＤＢ２１０と、構成部品需要予測分布算出部２２０と、調達期間別構成部品在庫規模予測部２３０と、調達マスタＤＢ２４０と、在庫コスト算出部３５０と、在庫コストマスタＤＢ３６０と、見積もり期間別需要予測分布算出部３７０と、見積もり期間別エネルギー消費分布算出部３８０と、生産設備マスタＤＢ３９０と、エネルギー消費マスタＤＢ４００と、エネルギーコスト算出部４１０と、エネルギーコストマスタＤＢ４２０と、出力部４３０とを備えて構成される。

在庫コスト算出部３５０は、各調達期間について、在庫規模と、在庫を管理するために必要なコストが格納されている在庫コストマスタに基づいて、在庫コストを算出する。

具体的には、在庫コスト算出部３５０は、調達期間別構成部品在庫規模予測部２３０により予測された各調達期間の部品品種_ｊの安全在庫を含む在庫規模と、在庫コストマスタＤＢ３６０に記憶されている在庫コストマスタを参照して、調達期間毎に、各部品品種_ｊの在庫コストを算出する。在庫コストマスタは、在庫を管理するために必要なコストが格納されており、例えば下記の表（８）のように、部品品種に対応するコストが含まれている。

在庫コストは、例えば、部品品種_{Ｑ０００１}の在庫規模が５０であれば、コストは表（８）の在庫コストマスタより１００×（５０÷１００）＝５０となる。

在庫コストマスタＤＢ３６０は、予め在庫コストマスタを記憶している。

見積もり期間別需要予測分布算出部３７０は、予め定められたエネルギー見積もり期間に対応する各調達期間における構成部品の需要予測分布に基づいて、エネルギー見積もり期間における、構成部品の需要予測分布を算出する。

具体的には、見積もり期間別需要予測分布算出部３７０は、調達期間別構成部品在庫規模予測部２３０により算出された各調達期間における部品品種_ｊの需要予測分布_ｊ（平均とばらつき）を統合することにより、エネルギー見積もり期間、例えば１年の部品品種_ｊの需要予測分布（平均とばらつき）を算出する。

見積もり期間別エネルギー消費分布算出部３８０は、構成部品の見積もり期間別需要予測分布と、構成部品を生産するために必要とされる設備の情報と、構成部品を生産するために設備で必要とされる消費エネルギーの情報とに基づいて、エネルギーの消費を表す分布である消費エネルギー分布と、エネルギー消費規模とを算出する。

具体的には、まず、見積もり期間別エネルギー消費分布算出部３８０は、見積もり期間別需要予測分布算出部３７０により算出されたエネルギー見積もり期間の部品品種_ｊの需要予測分布と、生産設備マスタＤＢ３９０に記憶されている生産設備マスタの部品品種_ｊ一単位の生産設備_ｋでの処理に必要な時間（処理時間）と、部品品種が生産設備に割り当てられる確率（割当確率）とに基づいて、部品品種_ｊの生産設備_ｋでの処理時間分布_ｊ，ｋを算出する。

ここで、生産設備マスタには、例えば下記表（９）に示すように、部品品種、設備、処理時間、及び割当確率が含まれている。

例えば、部品品種_{Ｑ０００１}は設備Ｆ００１と、Ｆ０１１又はＦ０１２と、Ｆ０２１とを経由して（割り当てられ）、加工されるとすると、部品品種_{Ｑ０００１}がＦ００１とＦ０２１に割り当てられる確率は１００％であり、Ｆ０１１又はＦ０１２に割り当てられる確率は５０％である。

見積もり期間別エネルギー消費分布算出部３８０は、生産設備マスタに含まれる部品品種_ｊ一単位の生産設備_ｋでの処理に必要な時間（処理時間）と、割当確率とに基づいて、部品品種_ｊの生産設備_ｋでのエネルギー見積もり期間の処理時間分布_ｊ，ｋを算出する。

全ての部品品種に対して、全ての設備におけるエネルギー見積もり期間の処理時間分布_ｊ，ｋを算出すると、見積もり期間別エネルギー消費分布算出部３８０は、エネルギー見積もり期間の処理時間分布_ｊ，ｋを重畳した調達期間の設備_ｋにおける処理時間分布_ｋを算出する。

そして、見積もり期間別エネルギー消費分布算出部３８０は、生産設備ｋの処理時間分布_ｋと、エネルギー消費マスタＤＢ４００に記憶されている構成部品を生産するために設備で必要とされる消費エネルギーの情報であるエネルギー消費マスタとに基づいて、設備_ｋのエネルギーの消費を表す分布である消費エネルギー分布ｋと、エネルギー消費規模ｋとを算出する。ここで、エネルギー消費規模は、あるエネルギー消費オーバーリスクを許容する最大エネルギー消費規模である。

ここで、エネルギー消費マスタには、例えば下記表（１０）に示すように、設備ＩＤと消費エネルギーとが含まれる。

生産設備マスタＤＢ３９０は、予め生産設備マスタを記憶している。

エネルギー消費マスタＤＢ４００は、予めエネルギー消費マスタを記憶している。

エネルギーコスト算出部４１０は、消費エネルギー分布と、エネルギー消費量とコストの関係を表すエネルギーコストマスタに基づいて、エネルギーコストを算出する。

具体的には、エネルギーコスト算出部４１０は、消費エネルギー分布_ｋと、処理時間分布_ｋと、エネルギーコストマスタＤＢ４２０に記憶されているエネルギーコストマスタより、設備_ｋのエネルギーコスト分布_ｋを算出する。

ここで、エネルギーコストマスタは、例えば下記表（１１）に示すように、設備_ｋの生産日における単位時間当たりのコストを含んでいる。

そして、エネルギーコスト算出部４１０は、調達期間のエネルギーコスト分布ｋ（ｋ＝１〜生産設備数）を重畳してエネルギーコスト分布を算出する。

エネルギーコストマスタＤＢ４２０は、予めエネルギーコストマスタを記憶している。

出力部４３０は、在庫コスト算出部３５０により算出された在庫コスト、及びエネルギーコスト算出部４１０により算出されたエネルギーコスト分布を出力する。

＜本発明の第２の実施の形態に係る在庫規模見積装置の作用＞
次に、図１０〜図１２を参照して、本実施形態のコスト見積装置２０のコスト見積処理ルーチンについて説明する。なお、第１の実施の形態と同様の構成となる部分については、同一符号を付して説明を省略する。

まず、ステップＳ１３０〜Ｓ２１０（図１０）において、調達期間の各部品品種_ｉ，ｊの需要予測分布を算出する。

ステップＳ３１５において、全ての調達期間について、ステップＳ１３０〜Ｓ２１０の処理を行ったか否かを判定し、ステップＳ１３０〜Ｓ２１０の処理を行っていない調達期間がある場合には上記ステップＳ１３０へ戻り、当該調達期間についてステップＳ１３０〜Ｓ２１０の処理を行う。一方、全ての調達期間についてステップＳ１３０〜Ｓ２１０の処理を行った場合には、ステップＳ３２０へ進む。

ステップＳ３２０において、ｊ＝１とする。

ステップＳ３３０において、調達期間別構成部品在庫規模予測部２３０は、製品品種_ｉごとに算出した部品品種_ｉ，ｊの需要予測分布を部品品種_ｊごとに重畳して、全製品品種で利用される各調達期間の各部品品種の需要予測分布_ｊを算出する。

ステップＳ３４０において、調達期間別構成部品在庫規模予測部２３０は、調達マスタテーブルを参照して、式（５）により、各調達期間の部品品種_ｊの安全在庫規模を算出する。

ステップＳ３５０において、調達期間別構成部品在庫規模予測部２３０は、ステップＳ３４０により算出した安全在庫規模と式（６）により、各調達期間の各部品品種_ｊの安全在庫を含む在庫規模を予測する。

ステップＳ３６０（図１１）において、在庫コスト算出部３５０は、ステップＳ２７０で予測した各調達期間の部品品種_ｊの在庫規模と、在庫コストマスタＤＢ３６０に記憶されている在庫コストマスタを参照して、各調達期間の部品品種_ｊの在庫コストを算出する。

ステップＳ３７０において、見積もり期間別需要予測分布算出部３７０は、ステップＳ２３０で算出した各調達期間における部品品種_ｊの需要予測分布_ｊから、エネルギー見積もり期間の部品品種_ｊの需要予測分布を算出する。

ステップＳ３８０において、ｋ＝１とする。ここで、ｋは生産設備の数を表す変数である。

ステップＳ３９０において、見積もり期間別エネルギー消費分布算出部３８０は、生産設備マスタＤＢ３９０に記憶されている生産設備マスタの部品品種_ｊが生産設備_ｋに割り当てられる確率（割当確率）を取得する。

ステップＳ４００において、見積もり期間別エネルギー消費分布算出部３８０は、生産設備マスタＤＢ３９０に記憶されている生産設備マスタの部品品種_ｊ一単位の生産設備_ｋでの処理に必要な時間（処理時間）を取得する。

ステップＳ４１０において、見積もり期間別エネルギー消費分布算出部３８０は、ステップＳ３７０で算出したエネルギー見積もり期間の部品品種_ｊの需要予測分布と、ステップＳ４００で取得した割当確率と、ステップＳ４１０で取得した処理時間とに基づいて、部品品種_ｊの生産設備_ｋでの処理時間分布_ｊ，ｋを算出する。

ステップＳ４２０において、ｋ＜生産設備数であるか否かを判定する。

ｋ＜生産設備数である場合（ステップＳ４２０のＹＥＳ）、ｋに１を加算して、ステップＳ３９０に戻る。

一方、ｋ＜生産設備数でない場合（ステップＳ４２０のＮＯ）、ステップＳ４３０において、ｊ＜ｍであるか否かを判定する。

ｊ＜ｍである場合（ステップＳ４２０のＹＥＳ）、ｊに１を加算して、ステップＳ２３０に戻る。

一方、ｊ＜ｍでない場合（ステップＳ４２０のＮＯ）、図１２のステップＳ４４０に進む。

ステップＳ４４０において、ｋ＝１とする。

ステップＳ４５０において、見積もり期間別エネルギー消費分布算出部３８０は、エネルギー見積もり期間の処理時間分布_ｊ，ｋを重畳した調達期間の設備_ｋにおける処理時間分布_ｋを算出する。

ステップＳ４６０において、見積もり期間別エネルギー消費分布算出部３８０は、生産設備ｋの処理時間分布_ｋと、エネルギー消費マスタＤＢ４００に記憶されている構成部品を生産するために設備で必要とされる消費エネルギーの情報であるエネルギー消費マスタとに基づいて、設備_ｋのエネルギーの消費を表す分布である消費エネルギー分布ｋと、エネルギー消費規模ｋとを算出する。

ステップＳ４７０において、エネルギーコスト算出部４１０は、消費エネルギー分布_ｋと、処理時間分布_ｋと、エネルギーコストマスタＤＢ４２０に記憶されているエネルギーコストマスタより、設備_ｋのエネルギーコスト分布_ｋを算出する。

ステップＳ４８０において、ｋ＜生産設備数であるか否かを判定する。

ｋ＜生産設備数である場合（ステップＳ４８０のＹＥＳ）、ｋに１を加算して、ステップＳ４５０に戻る。

一方、ｋ＜生産設備数でない場合（ステップＳ４８０のＮＯ）、ステップＳ４９０において、エネルギーコスト算出部４１０は、調達期間のエネルギーコスト分布ｋ（ｋ＝１〜生産設備数）を重畳してエネルギーコスト分布を算出する。

ステップＳ５００において、在庫コスト算出部３５０により算出された在庫コスト、及びエネルギーコスト算出部４１０により算出されたエネルギーコスト分布を出力する。

以上説明したように、本発明の第２の実施の形態に係るコスト見積装置によれば、在庫規模と、在庫を管理するために必要なコストが格納されている在庫コストマスタに基づいて、在庫コストを算出し、消費エネルギー分布と、エネルギー消費量とコストの関係を表すエネルギーコストマスタに基づいて、エネルギーコストを算出することにより、実績データがなくとも、必要なコストを定量的に見積もることができる。

なお、本発明は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲内で様々な変形や応用が可能である。

例えば、最終製品も０次元階層の構成部品とみなすことができる。すなわち、最終製品も構成部品としての予測対象となりうる。

また、本願明細書中において、プログラムが予めインストールされている実施形態として説明したが、当該プログラムを、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納して提供することも可能である。

１０ 在庫規模見積装置
２０ コスト見積装置
１００ 入力部
１１０ 調達期間別最終製品需要予測値算出部
１２０ 製品需要予測情報ＤＢ
１３０ 構成部品需要予測値算出部
１４０ 製品マスタＤＢ
１５０ 最終製品需要状態取得部
１６０ 需要状態モデルＤＢ
１７０ 構成部品需要分布モデル取得部
１８０ 需要分布モデルＤＢ
１９０ 構成部品出荷待ち予測分布算出部
２００ 出荷阻害要因ＤＢ
２１０ 生産調整モデルＤＢ
２２０ 構成部品需要予測分布算出部
２３０ 調達期間別構成部品在庫規模予測部
２４０ 調達マスタＤＢ
２５０ 出力部
３５０ 在庫コスト算出部
３６０ 在庫コストマスタＤＢ
３７０ 見積もり期間別需要予測分布算出部
３８０ 見積もり期間別エネルギー消費分布算出部
３９０ 生産設備マスタＤＢ
４００ エネルギー消費マスタＤＢ
４１０ エネルギーコスト算出部
４２０ エネルギーコストマスタＤＢ
４３０ 出力部

Claims (9)

1. 生産対象である複数の最終製品の各々についての予測期間の需要予測値と、前記複数の最終製品のうちの予測対象となる前記最終製品の予測期間の需要予測値と、前記予測対象となる前記最終製品の生産に必要となる構成部品の所要数と、に基づいて、前記予測期間における、予測対象となる前記最終製品の前記構成部品の需要予測分布を算出する構成部品需要予測分布算出部と、
   予め設定された、前記最終製品の許容欠品率に応じた安全係数と、前記算出された前記構成部品の需要予測分布と、予め定められた、前記構成部品を調達するのにかかる調達所要期間とに基づいて、前記予測期間における、予測対象となる前記最終製品を生産するのに必要となる前記構成部品の在庫規模を予測する構成部品在庫規模予測部と、
   を含む在庫規模見積装置。
2. 前記構成部品需要予測分布算出部は、予測対象となる前記最終製品の前記構成部品の各々について、前記構成部品の需要予測分布を算出し、
   前記構成部品在庫規模予測部は、予測対象となる前記最終製品の前記構成部品の各々について、前記構成部品の在庫規模を予測する請求項１記載の在庫規模見積装置。
3. 予め設定された、前記予測対象となる前記最終製品の出荷を阻害する出荷阻害要因と、前記出荷阻害要因の影響に対して前記最終製品の生産を調整するためのモデルである生産調整モデルと、前記予測対象となる前記最終製品の生産に必要となる構成部品の所要数と、に基づいて、前記構成部品の出荷待ちの規模を予測した分布である出荷待ち予測分布を算出する構成部品出荷待ち予測分布算出部を更に含み、
   前記構成部品在庫規模予測部は、
   前記構成部品の需要予測分布と、前記出荷待ち予測分布に基づいて、予測対象となる前記最終製品の前記構成部品の在庫規模を予測する請求項１又は２記載の在庫規模見積装置。
4. 前記構成部品需要予測分布算出部は、前記複数の最終製品の各々についての前記需要予測値の総和に対する、予測対象となる前記最終製品の前記需要予測値の比率を用いた、予測対象となる前記最終製品を選択するか否かを表す二項分布モデルに基づいて、前記構成部品の需要予測分布を算出する請求項１乃至３の何れか１項記載の在庫規模見積装置。
5. 構成部品需要予測分布重畳部を更に含み、
   前記複数の最終製品の各々を、予測対象とし、
   前記構成部品需要予測分布算出部は、前記複数の最終製品の各々に対し、前記最終製品の前記構成部品の各々について、前記構成部品の需要予測分布を算出し、
   前記構成部品需要予測分布重畳部は、前記構成部品の各々について、前記構成部品を含む最終製品が複数ある場合に、前記最終製品の各々で算出された前記構成部品の需要予測分布を重畳し、
   前記構成部品在庫規模予測部は、前記構成部品の各々について、前記算出された前記構成部品の需要予測分布又は前記重畳された前記構成部品の需要予測分布と、予め定められた、前記構成部品を調達するのにかかる調達所要期間とに基づいて、前記予測期間における、前記複数の最終製品を生産するのに必要となる前記構成部品の在庫規模を予測する請求項２記載の在庫規模見積装置。
6. 前記構成部品需要予測分布算出部は、予め定められた、前記予測期間における前記最終製品の供給計画を更に考慮して、前記予測期間における、予測対象となる前記最終製品の前記構成部品の需要予測分布を算出する請求項１乃至５の何れか１項記載の在庫規模見積装置。
7. 請求項１乃至６の何れか１項記載の在庫規模見積装置と、
   予め定められたエネルギー見積もり期間に対応する予測期間における前記構成部品の前記需要予測分布に基づいて、前記構成部品を生産するために必要なエネルギー需要予測分布を算出する見積もり期間別需要予測分布算出部と、
   前記構成部品の前記見積もり期間別需要予測分布と、前記構成部品を生産するために必要とされる設備の情報と、前記構成部品を生産するために前記設備で必要とされる消費エネルギーの情報とに基づいて、エネルギーの消費を表す分布である消費エネルギー分布と、エネルギー消費規模とを算出する見積もり期間別エネルギー消費分布算出部と、
   を含むエネルギー消費規模見積装置。
8. 請求項７記載のエネルギー消費規模見積装置と、
   前記在庫規模と、在庫を管理するために必要なコストが格納されている在庫コストマスタに基づいて、在庫コストを算出する在庫コスト算出部と、
   前記消費エネルギー分布と、エネルギー消費量とコストの関係を表すエネルギーコストマスタに基づいて、エネルギーコストを算出するエネルギーコスト算出部と、
   を含むコスト見積装置。
9. コンピュータを、
   生産対象である複数の最終製品の各々についての予測期間の需要予測値と、前記複数の最終製品のうちの予測対象となる前記最終製品の予測期間の需要予測値と、前記予測対象となる前記最終製品の生産に必要となる構成部品の所要数と、に基づいて、前記予測期間における、予測対象となる前記最終製品の前記構成部品の需要予測分布を算出する構成部品需要予測分布算出部、及び
   予め設定された、前記最終製品の許容欠品率に応じた安全係数と、前記算出された前記構成部品の需要予測分布と、予め定められた、前記構成部品を調達するのにかかる調達所要期間とに基づいて、前記予測期間における、予測対象となる前記最終製品を生産するのに必要となる前記構成部品の在庫規模を予測する構成部品在庫規模予測部
   として機能させるためのプログラム。