特許 5941789 部品需要予測システム、部品需要予測方法、及びプログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】5941789

(24)【登録日】2016年5月27日

(45)【発行日】2016年6月29日

(54)【発明の名称】部品需要予測システム、部品需要予測方法、及びプログラム

(51)【国際特許分類】

   G06Q 10/00 20120101AFI20160616BHJP

【ＦＩ】

   G06Q10/00 300

【請求項の数】4

【全頁数】16

(21)【出願番号】特願2012-179287(P2012-179287)

(22)【出願日】2012年8月13日

(65)【公開番号】特開2014-38406(P2014-38406A)

(43)【公開日】2014年2月27日

【審査請求日】2015年1月30日

(73)【特許権者】

【識別番号】000220262

【氏名又は名称】東京瓦斯株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100096091

【弁理士】

【氏名又は名称】井上 誠一

(72)【発明者】

【氏名】中井 洋平

(72)【発明者】

【氏名】笹谷 俊徳

(72)【発明者】

【氏名】樫尾 博

(72)【発明者】

【氏名】木村 新之介

【審査官】 梅岡 信幸

(56)【参考文献】

【文献】 特開２００９−０６２１３９（ＪＰ，Ａ）

【文献】 国際公開第２０１１／０６７８１０（ＷＯ，Ａ１）

【文献】 飯塚 新司，類似部品を用いたパラメータ推定と後継部品の追跡管理による実用的な保守部品の生涯需要予測システムの開発，第７４回（平成２４年）全国大会講演論文集（４） インタフェース コンピュータと人間社会，日本，一般社団法人 情報処理学会，２０１２年 ３月 ６日，p.4-391〜4-392

【文献】 宗形 聡，製品利用環境を考慮した部品寿命分布による保守部品の需要予測，ＦＩＴ２０１０ 第９回情報科学技術フォーラム 講演論文集 第１分冊 査読付き論文・一般論文 モデル・アルゴリズム・プログラミング ソフトウェア ハードウェア・アーキテクチャ，日本，社団法人 電子情報通信学会，２０１０年 ８月２０日，p.167-168

(58)【調査した分野】（Int.Cl.，ＤＢ名）

Ｇ０６Ｑ １０／００−９９／００

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

コンピュータによって構成され、機器の修理に用いられる部品の需要を予測する部品需要予測システムであって、
部品確保期間の入力を受け付ける部品確保期間入力受付手段と、
機種が似ている機器の実績機器残存率に基づいて、予測機器残存率を算出する予測機器残存率算出手段と、
計算対象の機器の現存台数及び前記予測機器残存率に基づいて、予測設置台数を算出する予測設置台数算出手段と、
部品毎又は機種毎に、予測部品交換率を算出する予測部品交換率算出手段と、
前記部品確保期間、前記予測設置台数及び前記予測部品交換率の全てを用いて必要部品数量として算出する必要部品数量算出手段と、
を具備し、
前記予測部品交換率算出手段は、計算対象の機器の部品交換率の実績値データが所定の年数以上存在するか否かを判定し、更に、前記実績値データが所定の年数以上存在する場合には、前記実績値データにピークがあるか否かを判定し、ピークありの中期予測、ピークなしの中期予測、及び長期予測の３つのパターンを自動判別し、パターンごとに異なる予測処理を行う
ことを特徴とする部品需要予測システム。

【請求項2】

前記予測部品交換率又は前記必要部品数量の予測外れ度合を算出する予測度合算出手段、
を更に具備することを特徴とする請求項１に記載の部品需要予測システム。

【請求項3】

コンピュータによって実行され、機器の修理に用いられる部品の需要を予測する部品需要予測方法であって、
前記コンピュータの制御部が、
部品確保期間の入力を受け付ける部品確保期間入力受付ステップと、
機種が似ている機器の実績機器残存率に基づいて、予測機器残存率を算出する予測機器残存率算出ステップと、
計算対象の機器の現存台数及び前記予測機器残存率に基づいて、予測設置台数を算出する予測設置台数算出ステップと、
部品毎又は機種毎に、予測部品交換率を算出する予測部品交換率算出ステップと、
前記部品確保期間、前記予測設置台数及び前記予測部品交換率の全てを用いて必要部品数量として算出する必要部品数量算出ステップと、
を実行し、
前記予測部品交換率算出ステップは、計算対象の機器の部品交換率の実績値データが所定の年数以上存在するか否かを判定し、更に、前記実績値データが所定の年数以上存在する場合には、前記実績値データにピークがあるか否かを判定し、ピークありの中期予測、ピークなしの中期予測、及び長期予測の３つのパターンを自動判別し、パターンごとに異なる予測処理を行う
ことを特徴とする部品需要予測方法。

【請求項4】

コンピュータに、機器の修理に用いられる部品の需要を予測する部品需要予測方法を実行させるためのプログラムであって、
前記コンピュータの制御部に、
部品確保期間の入力を受け付ける部品確保期間入力受付ステップと、
機種が似ている機器の実績機器残存率に基づいて、予測機器残存率を算出する予測機器残存率算出ステップと、
計算対象の機器の現存台数及び前記予測機器残存率に基づいて、予測設置台数を算出する予測設置台数算出ステップと、
部品毎又は機種毎に、予測部品交換率を算出する予測部品交換率算出ステップと、
前記部品確保期間、前記予測設置台数及び前記予測部品交換率の全てを用いて必要部品数量として算出する必要部品数量算出ステップと、
を実行させ、
前記予測部品交換率算出ステップは、計算対象の機器の部品交換率の実績値データが所定の年数以上存在するか否かを判定し、更に、前記実績値データが所定の年数以上存在する場合には、前記実績値データにピークがあるか否かを判定し、ピークありの中期予測、ピークなしの中期予測、及び長期予測の３つのパターンを自動判別し、パターンごとに異なる予測処理を行う
ためのプログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、機器の修理に用いられる部品の需要を予測する部品需要予測システム等に関するものである。

【背景技術】

【0002】

機器の故障発生時に迅速に対応するためには、故障発生時に都度部品の発注をするのではなく、予め必要な部品を手元に保管しておく必要がある。例えば、特許文献１では、ガス機器の修理において交換される部品の需要を予測する部品需要予測方法が開示されている。

【0003】

特許文献１に記載の方法では、部品使用率算出部が、顧客所有機器データ記憶部に登録されている全ての所有機器に対し、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。そして、部品需要予測部が、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。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【特許文献1】特開２０１０−２３１３７５号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

ところで、一般家庭において利用される機器の販売元は、顧客と長期保守契約を結ぶことが多い。従って、機器の販売元は、機器の製造・販売が終了した場合であっても、販売済の機器の修理に対応するために、修理に必要な部品を数年間保有しなければならないことがある。更に、機器の販売中であっても、お客様をなるべくお待たせしないという更なるＣＳ（Customer Satisfaction）向上のためにも、長期の将来必要となる部品の情報を予めメーカに提供し、生産計画に反映することで、よりスムーズな部品物流体制の構築が可能になると考えられる。但し、過剰な量の部品発注は廃棄損に繋がる為、適正な部品数量の需要予測が求められる。すなわち、機器の販売元は、中長期（年単位）の需要予測を精度良く行う必要がある。

【0006】

しかしながら、特許文献１に記載の部品需要予測方法では、将来を予測する仕組みがないため、短期（日単位又は月単位）の需要予測に留まり、中長期（年単位）の需要予測ができない。例えば、特許文献１に記載の部品需要予測方法では、設置から１０年しか経過していない機器に対して、更に５年後（設置から１５年後）に使用する部品の需要予測ができない。

【0007】

本発明は、前述した問題点に鑑みてなされたものであり、その目的とすることは、中長期（年単位）の需要予測を精度良く行うことが可能な部品需要予測システム等を提供することである。

【課題を解決するための手段】

【0008】

前述した目的を達成するための第１の発明は、コンピュータによって構成され、機器の修理に用いられる部品の需要を予測する部品需要予測システムであって、
部品確保期間の入力を受け付ける部品確保期間入力受付手段と、機種が似ている機器の実績機器残存率に基づいて、予測機器残存率を算出する予測機器残存率算出手段と、計算対象の機器の現存台数及び前記予測機器残存率に基づいて、予測設置台数を算出する予測設置台数算出手段と、部品毎又は機種毎に、予測部品交換率を算出する予測部品交換率算出手段と、前記部品確保期間、前記予測設置台数及び前記予測部品交換率の全てを用いて必要部品数量として算出する必要部品数量算出手段と、を具備し、前記予測部品交換率算出手段は、計算対象の機器の部品交換率の実績値データが所定の年数以上存在するか否かを判定し、更に、前記実績値データが所定の年数以上存在する場合には、前記実績値データにピークがあるか否かを判定し、ピークありの中期予測、ピークなしの中期予測、及び長期予測の３つのパターンを自動判別し、パターンごとに異なる予測処理を行う
ことを特徴とする部品需要予測システムである。第１の発明によって、中長期（年単位）の需要予測を精度良く行うことが可能となる。また、メンテナンス施策等の外部要因を考慮して、実績がない将来部分を精度良く予測することができる。

【0011】

また、第１の発明は、前記予測部品交換率又は前記必要部品数量の予測外れ度合を算出する予測度合算出手段、を更に具備するようにしても良い。これによって、需要の変動に対応した部品数量を、在庫として保持することができる。

【0012】

第２の発明は、コンピュータによって実行され、機器の修理に用いられる部品の需要を予測する部品需要予測方法であって、前記コンピュータの制御部が、部品確保期間の入力を受け付ける部品確保期間入力受付ステップと、機種が似ている機器の実績機器残存率に基づいて、予測機器残存率を算出する予測機器残存率算出ステップと、計算対象の機器の現存台数及び前記予測機器残存率に基づいて、予測設置台数を算出する予測設置台数算出ステップと、部品毎又は機種毎に、予測部品交換率を算出する予測部品交換率算出ステップと、前記部品確保期間、前記予測設置台数及び前記予測部品交換率の全てを用いて必要部品数量として算出する必要部品数量算出ステップと、を実行し、前記予測部品交換率算出ステップは、計算対象の機器の部品交換率の実績値データが所定の年数以上存在するか否かを判定し、更に、前記実績値データが所定の年数以上存在する場合には、前記実績値データにピークがあるか否かを判定し、ピークありの中期予測、ピークなしの中期予測、及び長期予測の３つのパターンを自動判別し、パターンごとに異なる予測処理を行うことを特徴とする部品需要予測方法である。第２の発明によって、中長期（年単位）の需要予測を精度良く行うことが可能となる。また、メンテナンス施策等の外部要因を考慮して、実績がない将来部分を精度良く予測することができる。

【0013】

第３の発明は、コンピュータに、機器の修理に用いられる部品の需要を予測する部品需要予測方法を実行させるためのプログラムであって、前記コンピュータの制御部に、部品確保期間の入力を受け付ける部品確保期間入力受付ステップと、
機種が似ている機器の実績機器残存率に基づいて、予測機器残存率を算出する予測機器残存率算出ステップと、計算対象の機器の現存台数及び前記予測機器残存率に基づいて、予測設置台数を算出する予測設置台数算出ステップと、部品毎又は機種毎に、予測部品交換率を算出する予測部品交換率算出ステップと、前記部品確保期間、前記予測設置台数及び前記予測部品交換率の全てを用いて必要部品数量として算出する必要部品数量算出ステップと、を実行させ、前記予測部品交換率算出ステップは、計算対象の機器の部品交換率の実績値データが所定の年数以上存在するか否かを判定し、更に、前記実績値データが所定の年数以上存在する場合には、前記実績値データにピークがあるか否かを判定し、ピークありの中期予測、ピークなしの中期予測、及び長期予測の３つのパターンを自動判別し、パターンごとに異なる予測処理を行うためのプログラムである。第３の発明を汎用のコンピュータにインストールすることによって、第１の発明の部品需要予測システムを得ることができるとともに、第２の発明の部品需要予測方法を実行することができる。

【発明の効果】

【0014】

本発明により、中長期（年単位）の需要予測を精度良く行うことが可能な部品需要予測システム等を提供することができる。また、メンテナンス施策等の外部要因を考慮して、実績がない将来部分を精度良く予測することができる。

【図面の簡単な説明】

【0015】

【図1】部品需要予測システム１の概要を示す図

【図2】端末２（サーバ３）を実現するコンピュータのハードウエア構成図

【図3】機器設置情報２０の一例を示す図

【図4】修理部品情報３０の一例を示す図

【図5】修理実績情報４０の一例を示す図

【図6】部品需要予測システム１の処理の流れを示すフローチャート

【図7】実績機器残存率のデータの一例を示す図

【図8】特定機器の部品交換率のデータの一例を示す図

【図9】第１のパターンに関する部品単位の部品交換率の予測処理

【図10】第２のパターンに関する部品単位の部品交換率の予測処理

【図11】第３のパターンに関する部品単位の部品交換率の予測処理

【図12】機種コード別標準部品交換率の一例を示す図

【図13】機種単位の部品交換率の予測処理を説明する図

【図14】部品交換率のみを評価対象とした予測外れ度合の算出処理を説明する図

【図15】必要部品数量を評価対象とした予測外れ度合の算出処理を説明する図

【発明を実施するための形態】

【0016】

以下図面に基づいて、本発明の実施形態を詳細に説明する。本発明は、前述した課題がある機器に対して適用すれば、同様の効果を奏する。

【0017】

図１は、部品需要予測システム１の概要を示す図である。図１に示すように、部品需要予測システム１は、例えば、端末２とサーバ３がネットワーク６を介して接続されている。ネットワーク６は、例えば、インターネット又はＬＡＮ（Local Area Network）等である。端末２は、例えば、ＰＣ（Personal
Computer、以下「コンピュータ」）や携帯端末（携帯電話、スマートフォン、タブレット端末等）等、ネットワーク６に接続し、データ通信（ＨＴＴＰ通信、ＴＣＰ／ＩＰ通信など）が可能であれば、どのような機器でも良い。サーバ３も、端末２と同様に、ネットワーク６に接続し、データ通信が可能であれば良いが、望ましくは高性能なサーバ用コンピュータが良い。

【0018】

端末２には、本発明の一形態である部品需要予測プログラム４がインストールされている。また、サーバ３には、本発明の実施形態において利用される各種のデータを記憶するデータベース（以下「ＤＢ」）５が構築されている。本発明の実施形態では、端末２が、部品需要予測プログラム４に従って各種の手段として機能し、必要部品数量をユーザに提示する。端末２は、必要に応じて、データの要求命令をサーバ３に送信する。サーバ３は、データの要求に対してＤＢ５を検索し、要求されたデータを端末２に送信する。

【0019】

尚、部品需要予測システム１の構成は、図１に示す例に限らない。例えば、部品需要予測システム１は、端末２のみで構成されても良い。つまり、端末２が、ＤＢ５を備えるようにしても良い。

【0020】

また、部品需要予測プログラム４は、サーバ３にインストールされていても良い。つまり、サーバ３が、部品需要予測プログラム４に従って各種の手段として機能し、必要部品数量をユーザに提示するようにしても良い。この場合、端末２は、ユーザとのインタフェースの役割を果たす。つまり、端末２は、ユーザから入力されるデータをサーバ３に送信し、サーバ３から受信するデータを出力（表示や印刷など）する。

【0021】

また、ＤＢ５に代えて、単なるファイルとしてデータを記憶しても良い。また、ＤＢ５に記憶されているデータは、外部のサーバから取得するようにしても良い。

【0022】

図２は、端末２（サーバ３）を実現するコンピュータのハードウエア構成図である。尚、図２のハードウエア構成は一例であり、用途、目的に応じて様々な構成を採ることが可能である。

【0023】

端末２（サーバ３）を実現するコンピュータは、制御部１１、記憶部１２、メディア入出力部１３、通信制御部１４、入力部１５、表示部１６、周辺機器Ｉ／Ｆ部１７等が、バス１８を介して接続される。

【0024】

制御部１１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）等で構成される。ＣＰＵは、記憶部１２、ＲＯＭ、記録媒体等に格納されるプログラムをＲＡＭ上のワークメモリ領域に呼び出して実行し、バス１８を介して接続された各装置を駆動制御し、コンピュータが行う後述する処理を実現する。ＲＯＭは、不揮発性メモリであり、コンピュータのブートプログラムやＢＩＯＳ等のプログラム、データ等を恒久的に保持している。ＲＡＭは、揮発性メモリであり、記憶部１２、ＲＯＭ、記録媒体等からロードしたプログラム、データ等を一時的に保持するとともに、制御部１１が各種処理を行う為に使用するワークエリアを備える。

【0025】

記憶部１２は、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）であり、制御部１１が実行するプログラム、プログラム実行に必要なデータ、ＯＳ（Operating System）等が格納される。プログラムに関しては、ＯＳに相当する制御プログラムや、後述する処理をコンピュータに実行させるためのアプリケーションプログラムが格納されている。これらの各プログラムコードは、制御部１１により必要に応じて読み出されてＲＡＭに移され、ＣＰＵに読み出されて各種の手段として実行される。

【0026】

メディア入出力部１３（ドライブ装置）は、データの入出力を行い、例えば、ＣＤドライブ（−ＲＯＭ、−Ｒ、−ＲＷ等）、ＤＶＤドライブ（−ＲＯＭ、−Ｒ、−ＲＷ等）等のメディア入出力装置を有する。通信制御部１４は、通信制御装置、通信ポート等を有し、コンピュータとネットワーク６間の通信を媒介する通信インタフェースであり、ネットワーク６を介して、他のコンピュータ間との通信制御を行う。ネットワーク６は、有線、無線を問わない。

【0027】

入力部１５は、データの入力を行い、例えば、キーボード、マウス等のポインティングデバイス、テンキー等の入力装置を有する。入力部１５を介して、コンピュータに対して、操作指示、動作指示、データ入力等を行うことができる。表示部１６は、液晶パネル、有機ＥＬ等のディスプレイ装置、ディスプレイ装置と連携してコンピュータのビデオ機能を実現するための論理回路等（ビデオアダプタ等）を有する。尚、入力部１５及び表示部１６は、タッチパネルディスプレイのように、一体となっていても良い。

【0028】

周辺機器Ｉ／Ｆ（インタフェース）部１７は、コンピュータに周辺機器を接続させるためのポートであり、周辺機器Ｉ／Ｆ部１７を介してコンピュータは周辺機器とのデータの送受信を行う。周辺機器Ｉ／Ｆ部１７は、ＵＳＢ等で構成されており、通常複数の周辺機器Ｉ／Ｆを有する。周辺機器との接続形態は有線、無線を問わない。バス１８は、各装置間の制御信号、データ信号等の授受を媒介する経路である。

【0029】

図３は、機器設置情報２０の一例を示す図である。機器設置情報２０は、機器の設置状況を示す情報である。機器設置情報２０は、お客さま番号２１、機器コード２２、メーカーコード２３、機種コード２４、取付年月日２５、取外年月日２６等のデータ項目を有する。機器設置情報２０は、ＤＢ５に記憶されている。

【0030】

お客さま番号２１は、機器の所有者であるお客さまを識別する番号である。機器コード２２は、機器を識別する識別子である。メーカーコード２３は、機器のメーカーを識別する識別子である。機種コード２４は、機器の種類を識別する識別子である。

【0031】

取付年月日２５は、機器が取り付けられた年月日である。取外年月日２６は、機器が取り外された年月日である。取外しの理由は、機器の故障に限らず、機器の所有者の都合の場合もある。取外年月日２６は、機器が取り外されるまでの間、ＮＵＬＬ（値なし）である。

【0032】

図４は、修理部品情報３０の一例を示す図である。修理部品情報３０は、機器の修理に用いた交換部品を示す情報である。修理部品情報３０は、作業件名３１、お客さま番号３２、交換部品コード３３、作業完了年月日３４、交換部品数３５等のデータ項目を有する。修理部品情報３０は、ＤＢ５に記憶されている。

【0033】

作業件名３１は、修理作業の件名を識別する識別子である。お客さま番号３２は、機器設置情報２０のお客さま番号２２と同様である。交換部品コード３３は、機器の修理に用いた交換部品を識別するコードである。作業完了年月日３４は、修理作業が完了した年月日である。交換部品数３５は、機器の修理に用いた交換部品の数である。

【0034】

図５は、修理実績情報４０の一例を示す図である。修理実績情報４０は、修理作業の実績の詳細を示す情報である。修理実績情報４０は、作業件名４１、お客さま番号４２、部品コード４３、部品名４４、機器コード４５、メーカーコード４６、部品価格４７等のデータ項目を有する。修理実績情報４０は、ＤＢ５に記憶されている。

【0035】

作業件名４１は、修理部品情報３０の作業件名３１と同様である。お客さま番号４２は、修理部品情報３０のお客さま番号３２と同様である。部品コード４３は、機器の部品を識別する識別子であり、コード体系は修理部品情報３０の交換部品コード３３と同様である。部品名４４は、部品コード４３によって特定される部品の名称である。機器コード４５は、機器設置情報２０の機器コード２２と同様である。メーカーコード４６は、機器設置情報２０のメーカーコード２３と同様である。部品価格４７は、部品コード４３によって特定される部品の価格である。

【0036】

部品需要予測システム１の処理の説明に先立ち、部品需要予測の算出式の定式化について纏めて説明する。

【0037】

以下は、算出式に用いられる変数の定義である。

【数1】

【0038】

以下は、実績部品交換率の算出式である。実績部品交換率は、部品ごとに、部品使用対象機器の設置からの経過年毎の設置台数当たりの部品使用数の実績値である。

【数2】

【0039】

以下は、予測設置台数の算出式である。予測設置台数は、将来のある時点での機器の設置台数であり、予測値である。

【数3】

【0040】

以下は、予測部品交換率の算出式である。部品交換率は、将来のある時点での部品交換率であり、予測値である。

【数4】

【0041】

以下は、部品ｉのｍ年後までの必要部品数量の算出式である。必要部品数量は、所定の部品確保期間に対する必要部品数量であり、予測値である。

【数5】

【0042】

図６は、部品需要予測システム１の処理の流れを示すフローチャートである。以下では、図６を中心に説明を行い、必要に応じて、図７〜図１５を参照する。

【0043】

図６に示すように、端末２の制御部１１は、部品確保期間の入力を受け付ける（Ｓ１）。部品確保期間は、顧客との保守契約などに合わせて、部品を確保しておく必要がある期間（年）である。部品確保期間は、ユーザが決定し、入力部１５を介して、端末２に入力する。端末２の制御部１１は、入力される部品確保期間をＲＡＭや記憶部１２に記憶する。

【0044】

次に、端末２の制御部１１は、機器残存率の予測処理を行う（Ｓ２）。ここでは、「機種が似ている機器は、機器残存率が同一である。」という仮定を置く。「機種が似ている機器」は、例えば「機種コードが同一の機器」や「同じ種類の機器（例えば給湯器）でメーカーが同一」、「機器のシリーズが同一（例えば機器コードの一部が一致）」などが考えられるほか、後述の実績機器残存率が存在する範囲で最も近い機器を似ていると定義することも可能であり、これら例示に限られるものではない。ＤＢ５には、実績機器残存率（機器残存率の実績値）のデータが記憶されている。

【0045】

図７は、実績機器残存率のデータの一例を示す図である。図７のグラフは、横軸が「機器設置からの経過年数」、縦軸が「機器残存率」である。図７に示す例では、ある特定機器について、部品確保期間の機器残存率のデータが含まれている。

【0046】

実績機器残存率のデータがない機器が計算対象の場合、端末２の制御部１１は、前述の仮定に従い、機種が似ている機器の実績機器残存率のデータを、計算対象の機器に当てはめて、後述する処理を実行する。例えば、端末２の制御部１１は、機種コードを検索キーとして、サーバ３のＤＢ５から、図７に示すような実績機器残存率のデータを取得する。そして、端末２の制御部１１は、取得されるデータを、計算対象の機器に関する予測機器残存率として、ＲＡＭ又は記憶部１２に記憶しておく。

【0047】

図６の説明に戻る。次に、端末２の制御部１１は、予測設置台数を算出する（Ｓ３）。端末２の制御部１１は、前述の式（２）の算出式に従って、予測設置台数を算出する。式（２）におけるＥ_ｉ,ｓ,ｔには、計算対象の機器の現存台数を代入する。式（２）におけるＦ（ｔ）には、Ｓ２においてＲＡＭ又は記憶部１２に記憶されている予測機器残存率を代入する。ＲＡＭ又は記憶部１２に記憶されている予測機器残存率は、例えば、機種コードが同一の機器に関する前経年比機器残存率（実績値）である。

【0048】

このように、計算対象の機器の現存台数に、機種コードが同一の機器に関する前経年比機器残存率（実績値）を乗じることによって、将来のある時点での計算対象の機器の設置台数を予測することができる。

【0049】

図６の説明に戻る。次に、端末２の制御部１１は、部品交換率の予測処理を行う（Ｓ４）。端末２の制御部１１は、前述の式（３）の算出式に従って、予測部品交換率（部品交換率の予測値）を算出する。

【0050】

部品交換率の予測処理は、以下の２通りがある。
・部品単位の部品交換率の予測処理
・機種単位の部品交換率の予測処理

【0051】

最初に、図８〜図１１を参照しながら、部品単位の部品交換率の予測処理について説明する。部品単位の部品交換率の予測処理では、「部品毎に部品交換率が異なる。」という仮定を置く。

【0052】

図８は、特定機器の部品交換率のデータの一例を示す図である。図８のグラフは、横軸が「機器設置からの経過年数」、縦軸が「部品交換率」である。図８に示す例では、ある特定機器について、中盤までの部品交換率のデータが含まれている。終盤が、予測対象となる。

【0053】

部品交換率は、本来、経年に従い、右肩上がりに増加する。しかし、メンテナンス施策などの外部要因によっては、必ずしも右肩上がりにはならない場合もある。本発明の実施の形態では、このような特性を部品毎に個々に自動判別し、実績がない将来部分を精度良く予測する。

【0054】

まず、端末２の制御部１１は、計算対象の機器の部品交換率の実績値のデータが所定の年数以上存在するか否かを判定する。所定の年数以上の場合には中期予測、所定の年数未満の場合には長期予測となる。

【0055】

次に、端末２の制御部１１は、部品交換率の実績値が所定の年数以上の場合、実績値のグラフデータに「ピーク」があるか否かを判定する。「ピーク」の判定条件は、例えば、「極大値が１つ」、「極大値が複数であれば、１番大きい値と２番目に大きい値との差が所定値以上」などが挙げられる。例えば、故障前の新たな機器買い替え等による設置台数の減衰傾向や故障後も必ずしも修理をせずに新規購入をするというような場合は、本来右肩上がりに増加する部品交換率にピークが生じる。

【0056】

以上のように、端末２の制御部１１は、以下の３つのパターンを自動判別し、それぞれのパターンに適した予測を行う。
（第１のパターン）中期予測、ピークあり
（第２のパターン）中期予測、ピークなし
（第２のパターン）長期予測

【0057】

図９は、第１のパターンに関する部品単位の部品交換率の予測処理を説明する図である。図９に示す例では、実績値が実線、予測値が点線で図示されている。図９に示す例では、実績値が所定年数以上存在するので、「中期予測」である。また、極大値が１つなので、「ピークあり」である。従って、図９に示す例は、第１のパターンに属する。尚、図９では、最終的に部品交換率が０％となる仮定を置いているが、これは、「機器の稼働年数を鑑みた場合に現実的には部品の使用はないと仮定して問題ない経年数」である。図１０及び図１１も同様である。

【0058】

第１のパターンの場合、ピーク以後、メンテナンス施策などの外部要因が発生したものと考えられるので、部品交換率が右肩下がりになる可能性が高い。そこで、図９に示すように、端末２の制御部１１は、中盤までの部品交換率を、「ｙ＝ａｘ^ｂ＋ｃ」（ａ＜０、ｂ＞０、ｃ＞０）の累乗近似によって近似する。また、端末２の制御部１１は、終盤の部品交換率を、「ｙ＝ａｘ＋ｂ」（ａ＜０、ｂ＞０）の線形近似によって近似する。

【0059】

図１０は、第２のパターンに関する部品単位の部品交換率の予測処理を説明する図である。図１０に示す例では、実績値が実線、予測値が点線で図示されている。図１０に示す例では、実績値が所定年数以上存在するので、「中期予測」である。また、極大値が２つ存在し、両者の値に差異がないので、「ピークなし」である。従って、図１０に示す例は、第２のパターンに属する。

【0060】

第２のパターンの場合、メンテナンス施策などの外部要因が発生しなかったものと考えられるので、しばらく部品交換率が維持される可能性が高い。そこで、図１０に示すように、端末２の制御部１１は、中盤までの部品交換率を、直近３カ年の加重平均を求めて、その値で一定とする。また、端末２の制御部１１は、終盤の部品交換率を、「ｙ＝ａｘ＋ｂ」（ａ＜０、ｂ＞０）の線形近似によって近似する。

【0061】

図１１は、第３のパターンに関する部品単位の部品交換率の予測処理を説明する図である。図１１に示す例では、実績値が実線、予測値が点線で図示されている。図１１に示す例では、実績値が所定年数存在しないので、「長期予測」である。従って、図１１に示す例は、第３のパターンに属する。

【0062】

第３のパターンの場合、しばらく部品交換率が右肩上がりになる可能性が高い。そこで、図１０に示すように、端末２の制御部１１は、序盤までの部品交換率を、「ｙ＝ａｘ」（ａ＞０）の線形近似によって近似する。また、端末２の制御部１１は、中盤の部品交換率を、直近３カ年の加重平均を求めて、その値で一定とする。また、端末２の制御部１１は、終盤の部品交換率を、「ｙ＝ａｘ＋ｂ」（ａ＜０、ｂ＞０）の線形近似によって近似する。

【0063】

次に、図１２、図１３を参照しながら、機種単位の部品交換率の予測処理について説明する。機種単位の部品交換率の予測処理では、「機種毎に部品交換率を一定とする。」という仮定を置く。

【0064】

図１２は、機種コード別標準部品交換率の一例を示す図である。図１２のグラフは、横軸が「機器設置からの経過年数」、縦軸が「部品交換率」である。図１２に示す例では、特定の機種コードの機器に関する実績部品交換率のデータの中から、中央値（メディアン）をプロットしたものである。但し、機種コード別標準部品交換率は、中央値（メディアン）に限らず、平均値や加重平均などでも良い。

【0065】

端末２の制御部１１は、前述の仮定に従い、機種コードが同一の機種コード別標準部品交換率のデータを、計算対象の機器に当てはめて、後述する処理を実行する。例えば、端末２の制御部１１は、機種コードを検索キーとして、サーバ３のＤＢ５から、図１２に示すような機種コード別標準部品交換率のデータを取得する。そして、端末２の制御部１１は、取得されるデータを、計算対象の機器に関する予測部品交換率として、ＲＡＭ又は記憶部１２に記憶しておく。

【0066】

図１３は、機種単位の部品交換率の予測処理を説明する図である。図１３（ａ）に示すグラフでは、中盤までの実績値が図示されている。これに対して、端末２の制御部１１は、機種単位の部品交換率の予測処理を行い、終盤の予測部品交換率を算出する。図１３（ｂ）に示すグラフでは、中盤までの実績値と終盤の予測値が図示されている。

【0067】

次に、端末２の制御部１１は、必要部品数量を算出する（Ｓ５）。端末２の制御部１１は、Ｓ１において入力される部品確保期間、Ｓ３において算出される予測設置台数、及びＳ４において算出される予測部品交換率を式（４）の算出式に代入し、必要部品数量（予測値）を算出する。すなわち、端末２の制御部１１は、部品確保期間（年）、予測設置台数（台）及び部品交換率（個／台・年）の３つを用いることによって、部品毎の必要部品数量（個）を算出する。

【0068】

図６の説明に戻る。次に、端末２の制御部１１は、予測部品交換率や必要部品数量の予測外れ度合を算出する（Ｓ６）。

【0069】

図１４は、部品交換率のみを評価対象とした予測外れ度合の算出処理を説明する図である。図１４に示すグラフは、横軸が「機器設置からの経過年数」、縦軸が「部品交換率」である。図１４に示す例では、経年ｔでの部品交換率の分布が正規分布に従うと仮定し、予測外れ度合を求めている。

【0070】

経年ｔでの部品交換率の分布が従う正規分布は、以下の通りである。

【数6】

【0071】

図１５は、必要部品数量を評価対象とした予測外れ度合の算出処理を説明する図である。例えば、端末２の制御部１１は、過去データの３カ年ずつを学習期間として年度毎の必要部品数量の期待値を算出し、実績値との予測誤差を算出する。

【0072】

端末２の制御部１１は、算出結果に基づいて、正規分布の中心のずれを計算する。そして、端末２の制御部１１は、正規分布の中心のずれを考慮し、必要部品数量分布を算出する。具体的には、端末２の制御部１１は、平均部品数量（期待値）に正規分布の中心のずれ量を加えた値を平均とする正規分布を算出する。図１５には、正規分布の中心のずれを考慮した必要部品数量分布が図示されている。この例では、安全率α％の時の必要部品数量も図示されている。

【0073】

図６の説明に戻る。次に、端末２の制御部１１は、予測結果を出力する（Ｓ７）。端末２の制御部１１は、Ｓ４において算出される必要部品数量と、Ｓ６において算出される予測外れ度合を表示部１６に表示する。

【0074】

以上、本発明の実施の形態における部品需要予測システム１によれば、中長期（年単位）の需要予測を精度良く行うことが可能となる。ひいては、機器の製造・販売が終了した場合であっても、販売済の機器の修理に対応するために必要な部品を適正な数量だけ保有することが可能となる。また、機器の販売中であっても、お客様をなるべくお待たせしないという更なるＣＳ向上のためにも、長期の将来必要となる部品の情報を予めメーカに提供し、生産計画に反映することで、よりスムーズな部品物流体制の構築が可能になる。

【0075】

[本発明の実施の形態による効果]
部品需要予測システム１は、部品単位の部品交換率の予測処理において、計算対象の機器の部品交換率の実績値データが所定の年数以上存在するか否かを判定し、更に、実績値データが所定の年数以上存在する場合には、実績値データにピークがあるか否かを判定し、ピークありの中期予測、ピークなしの中期予測、及び長期予測の３つのパターンを自動判別し、パターンごとに異なる予測処理を行う。これによって、メンテナンス施策等の外部要因を考慮して、実績がない将来部分を精度良く予測することができる。

【0076】

部品需要予測システム１は、機種単位の部品交換率の予測処理において、機種別標準部品交換率を算出し、機種別標準部品交換率を用いて予測処理を行う。これによって、予測が大きく外れることを防ぐことができる。

【0077】

部品需要予測システム１は、予測部品交換率や必要部品数量の予測外れ度合を算出する。これによって、需要の変動に対応した部品数量を、在庫として保持することができる。

【0078】

以上、添付図面を参照しながら、本発明に係る部品需要予測システム等の好適な実施形態について説明したが、本発明はかかる例に限定されない。当業者であれば、本願で開示した技術的思想の範疇内において、各種の変更例又は修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。

【符号の説明】

【0079】

１………部品需要予測システム
２………端末
３………サーバ
４………部品需要予測プログラム
５………データベース（ＤＢ）
６………ネットワーク

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】

【図14】

【図15】