特許 6333150 需給調整装置および需給条件集約方法

(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】6333150

(24)【登録日】2018年5月11日

(45)【発行日】2018年5月30日

(54)【発明の名称】需給調整装置および需給条件集約方法

(51)【国際特許分類】

   G06Q 10/08 20120101AFI20180521BHJP

   B65G 1/137 20060101ALI20180521BHJP

   G06Q 50/28 20120101ALI20180521BHJP

【ＦＩ】

   G06Q10/08 332

   B65G1/137 A

   G06Q50/28

【請求項の数】10

【全頁数】21

(21)【出願番号】特願2014-207820(P2014-207820)

(22)【出願日】2014年10月9日

(65)【公開番号】特開2016-76182(P2016-76182A)

(43)【公開日】2016年5月12日

【審査請求日】2017年3月7日

(73)【特許権者】

【識別番号】000233055

【氏名又は名称】株式会社日立ソリューションズ

(74)【代理人】

【識別番号】110000198

【氏名又は名称】特許業務法人湘洋内外特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】細田 順子

(72)【発明者】

【氏名】寺崎 勇一

(72)【発明者】

【氏名】野本 多津

【審査官】 山崎 誠也

(56)【参考文献】

【文献】 特開２０１３−０３７４８５（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２０１２−０１４３７２（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２００６−３３１４５９（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２００２−０４１９０２（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開平０７−０９８７４１（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】（Int.Cl.，ＤＢ名）

Ｇ０６Ｑ １０／００−９９／００

Ｂ６５Ｇ １／１３７

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

需給に関する需給情報を記憶した需給情報記憶部と、
所定の需給条件および当該需給条件に対応付けられた所定の演算式を記憶した影響度計算ルール情報記憶部と、
前記需給情報記憶部に記憶された前記需給情報に含まれる項目間の類似度を算出する類似度算出部と、
前記類似度算出部によって算出された類似度に基づいて、前記需給情報に含まれる項目をグループ化するグループ化部と、
前記グループ化部によってグループ化された前記項目および前記グループ化部によってグループ化されなかった前記項目の、最適な物流ネットワークの探索処理に用いられる需給条件に与える影響度を、前記影響度計算ルール情報記憶部に記憶された前記需給条件に応じた所定の演算式を用いて算出する影響度算出部と、
前記影響度算出部によって算出された影響度に基づいて、前記物流ネットワークの探索処理の際に前記項目の前記需給条件を用いるか否か判定する判定部と、
を有することを特徴とする需給調整装置。

【請求項2】

請求項１に記載の需給調整装置であって、
前記グループ化部は、前記項目の類似度が所定の閾値を超えている場合、前記項目をグループ化する、
ことを特徴とする需給調整装置。

【請求項3】

請求項１に記載の需給調整装置であって、
前記判定部は、前記項目の前記需給条件に与える影響度が所定の閾値を超えている場合、前記項目の前記需給条件を前記物流ネットワークの探索処理の際に用いると判定する、
ことを特徴とする需給調整装置。

【請求項4】

請求項１に記載の需給調整装置であって、
前記類似度算出部は、複数の評価パラメータの観点において、前記需給情報に含まれる項目間の類似度を算出する、
ことを特徴とする需給調整装置。

【請求項5】

請求項４に記載の需給調整装置であって、
前記グループ化部は、複数の前記評価パラメータの全てにおいて、前記項目の類似度が所定の閾値を超えている場合、前記項目をグループ化する、
ことを特徴とする需給調整装置。

【請求項6】

請求項１に記載の需給調整装置であって、
前記類似度算出部は、前記判定部によって前記物流ネットワークの探索処理の際に用いられると判定された前記需給条件の項目間の類似度を算出する、
ことを特徴とする需給調整装置。

【請求項7】

請求項１に記載の需給調整装置であって、
前記判定部の判定結果を表示する表示部をさらに有する、
ことを特徴とする需給調整装置。

【請求項8】

請求項１に記載の需給調整装置であって、
前記判定部によって判定された前記需給条件を用いて、前記物流ネットワークを探索し、前記物流ネットワークを流れる物流量を算出する需給調整部と、
前記需給調整部によって探索された前記物流ネットワークと前記物流ネットワークを流れる物流量とを表示する表示部と、
をさらに有することを特徴とする需給調整装置。

【請求項9】

請求項１に記載の需給調整装置であって、
前記類似度算出部によって類似度が算出される前記項目は、品目または拠点である、
ことを特徴とする需給調整装置。

【請求項10】

需給調整装置の需給条件集約方法において、
前記需給調整装置が、
需給情報記憶部に記憶された需給に関する需給情報に含まれる項目間の類似度を算出する類似度算出ステップと、
前記類似度算出ステップによって算出された類似度に基づいて、前記需給情報に含まれる項目をグループ化するグループ化ステップと、
前記グループ化ステップによってグループ化された前記項目および前記グループ化ステップによってグループ化されなかった前記項目の、最適な物流ネットワークの探索処理に用いられる需給条件に与える影響度を、所定の需給条件を記憶した影響度計算ルール情報記憶部に当該需給条件に対応付けて記憶された所定の演算式を用いて算出する影響度算出ステップと、
前記影響度算出ステップによって算出された影響度に基づいて、前記物流ネットワークの探索処理の際に前記項目の前記需給条件を用いるか否か判定する判定ステップと、
を行うことを特徴とする需給条件集約方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、需給調整装置および需給集約方法に関するものである。

【背景技術】

【0002】

特許文献１には、物品の需要データ及び供給データを用いて、物流ネットワークの最適化を支援する情報処理装置であって、前記物品の搬送に要する費用であるコストデータを記憶する第１の記憶手段と、前記物流ネットワークの複数の需要拠点における前記物品の需要データをそれぞれ設定する第１の設定手段と、前記物流ネットワークの複数の供給拠点における前記物品の供給データをそれぞれ設定する第２の設定手段と、前記コストデータ、前記需要データ、及び前記供給データを用いて、前記物品を前記物流ネットワークで搬送する際に要する費用が最小となる物流ネットワークである最適物流ネットワークを導出する最適化手段と、前記最適物流ネットワークでの前記物品の重要拠点における需要量、及び供給拠点における供給量の推移を時系列にシミュレーションする在庫シミュレーション手段と、を備えることを特徴とする情報処理装置が開示されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開２０１２−１４３７２号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

特許文献１では、最適な物流ネットワークを探索する際、その探索に用いるコストデータや需要データ等の条件をグループ化して集約し、条件の数を減らして計算の効率化を図っている。そのため、グループ化して集約した条件で最適な物流ネットワークが得られても、得られた物流ネットワークが、集約前の本来の条件を満たしていない場合があり、特許文献１では、集約した条件で得られた最適な物流ネットワークが、集約前の条件を満たしているか否かシミュレーションを行う。

【0005】

すなわち、特許文献１では、求めた最適な物流ネットワークが、集約前の条件を満たす実行可能な物流ネットワークであるか否かシミュレーションで確認できるようにしており、集約前の需給条件を満たす最適な物流ネットワークが探索されない場合がある。

【0006】

そこで本発明は、集約前の需給条件を満たす最適な物流ネットワークが探索されるように、需給条件を集約する技術を提供する。

【課題を解決するための手段】

【0007】

本願は、上記課題の少なくとも一部を解決する手段を複数含んでいるが、その例を挙げるならば、以下の通りである。上記課題を解決すべく、本発明に係る需給調整装置は、需給に関する需給情報を記憶した需給情報記憶部と、所定の需給条件および当該需給条件に対応付けられた所定の演算式を記憶した影響度計算ルール情報記憶部と、前記需給情報記憶部に記憶された前記需給情報に含まれる項目間の類似度を算出する類似度算出部と、前記類似度算出部によって算出された類似度に基づいて、前記需給情報に含まれる項目をグループ化するグループ化部と、前記グループ化部によってグループ化された前記項目および前記グループ化部によってグループ化されなかった前記項目の、最適な物流ネットワークの探索処理に用いられる需給条件に与える影響度を、前記影響度計算ルール情報記憶部に記憶された前記需給条件に応じた所定の演算式を用いて算出する影響度算出部と、前記影響度算出部によって算出された影響度に基づいて、前記物流ネットワークの探索処理の際に前記項目の前記需給条件を用いるか否か判定する判定部と、を有する。

【発明の効果】

【0008】

本発明では、集約した需給条件で最適な物流ネットワークを得ることができる。上記した以外の課題、構成、および効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。

【図面の簡単な説明】

【0009】

【図1】本発明の一実施形態に係る需給調整装置１の機能ブロック構成例を示した図である。

【図2】需要情報記憶部２１のデータ構成例を示した図である。

【図3】供給リードタイム情報記憶部２２のデータ構成例を示した図である。

【図4】購入単価情報記憶部２３のデータ構成例を示した図である。

【図5】製造単価情報記憶部２４のデータ構成例を示した図である。

【図6】工場負荷情報記憶部２５のデータ構成例を示した図である。

【図7】生産能力情報記憶部２６のデータ構成例を示した図である。

【図8】初期在庫情報記憶部２７のデータ構成例を示した図である。

【図9】類似度計算ルール情報記憶部３１のデータ構成例を示した図である。

【図10】影響度計算ルール情報記憶部３２のデータ構成例を示した図である。

【図11】品目類似度情報記憶部３３のデータ構成例を示した図である。

【図12】影響度情報記憶部３４のデータ構成例を示した図である。

【図13】需給調整装置１の動作例を示したフローチャートである。

【図14】判定部１５の判定結果の画面例を示した図である。

【図15】需給調整部１６が探索および算出した物流ネットワークおよび物流量の画面例を示した図である。

【図16】需給調整装置１のハードウェア構成例を示した図である。

【発明を実施するための形態】

【0010】

図１は、本発明の一実施形態に係る需給調整装置１の機能ブロック構成例を示した図である。図１に示す需給調整装置１は、例えば、サーバやＰＣ（Personal Computer）などの情報処理装置によって実現される。需給調整装置１は、部品や製品等の需給に関する需給情報をユーザから受付け、部品や製品等の供給地点から、それらの需要地点に至るまでの最適な物流ネットワークを探索する。

【0011】

需給調整装置１は、入力部１１と、類似度算出部１２と、グループ化部１３と、影響度算出部１４と、判定部１５と、需給調整部１６と、表示部１７と、需給情報記憶部２０と、類似度計算ルール情報記憶部３１と、影響度計算ルール情報記憶部３２と、品目類似度情報記憶部３３と、影響度情報記憶部３４と、を有している。

【0012】

入力部１１は、需給に関する需給情報のユーザによる入力を受付ける。入力部１１は、ユーザによって入力された需給情報を需給情報記憶部２０に記憶する。また、入力部１１は、類似度計算に関する情報のユーザによる入力を受付ける。入力部１１は、ユーザによって入力された類似度計算に関する情報を類似度計算ルール情報記憶部３１に記憶する。また、入力部１１は、影響度計算に関する情報のユーザによる入力を受付ける。入力部１１は、ユーザによって入力された影響度計算に関する情報を影響度計算ルール情報記憶部３２に記憶する。

【0013】

類似度算出部１２は、需給情報記憶部２０に記憶された需給情報に含まれる項目間の類似度を算出する。類似度が算出される項目には、例えば、物流ネットワークを流通する品目（部品や製品等）や、品目の供給または製造拠点などがある。より具体的には、類似度算出部１２は、サプライヤから供給される部品Ａと部品Ｂとが、どのくらい類似しているかを算出する。

【0014】

グループ化部１３は、類似度算出部１２によって算出された類似度に基づいて、需給情報に含まれる項目をグループ化する。例えば、グループ化部１３は、類似度算出部１２によって算出された項目の類似度が、所定の閾値を超えている場合、その項目は類似していると判定しグループ化する。より具体的には、グループ化部１３は、類似度算出部１２によって算出された部品Ａ，Ｂの類似度が、所定の閾値を超えていた場合、部品Ａ，Ｂは類似していると判定しグループ化（部品Ａ，Ｂを１つの部品として集約）する。以下では、グループ化された部品Ａ，Ｂを部品ＡＢグループとする。

【0015】

影響度算出部１４は、グループ化部１３によってグループ化された項目およびグループ化部１３によってグループ化されなかった項目の、最適な物流ネットワークの探索処理に用いられる需給条件に与える影響度を算出する。例えば、影響度算出部１４は、グループ化部１３によってグループ化された部品ＡＢグループおよびグループ化部１３によってグループ化されなかった部品（例えば、部品Ｃ）の、需給条件に与える影響度を算出する。

【0016】

判定部１５は、影響度算出部１４によって算出された影響度に基づいて、物流ネットワークの探索処理の際に、グループ化部１３によってグループ化された項目およびグループ化されなかった項目の需給条件を用いるか否か（物流ネットワークの探索処理の計算対象とするか否か）判定する。例えば、判定部１５は、グループ化された項目およびグループ化されなかった項目の需給条件に与える影響度が、所定の閾値を超えている場合、その項目の需給条件を物流ネットワークの探索処理の際に用いると判定する。より具体的には、グループ化された部品ＡＢグループの影響度は、所定の閾値を超えていなかったとする。部品Ｃの影響度は、所定の閾値を超えていたとする。この場合、判定部１５は、グループ化された部品ＡＢグループの需給条件を、物流ネットワークの探索処理の際に用いないと判定する。また、判定部１５は、グループ化されなかった部品Ｃの需給条件を、物流ネットワークの探索処理の際に用いると判定する。

【0017】

需給調整部１６は、判定部１５によって、物流ネットワークの探索処理の際に用いると判定された需給条件を用いて、最適な物流ネットワークを探索し、探索した物流ネットワークを流れる物流量を算出する。例えば、需給調整部１６は、混合整数計画法や資材所要量展開といった手法を用いて、判定部１５により、物流ネットワークの探索処理の際に用いると判定された需給条件を満たす最適な物流ネットワークおよびその物流ネットワークを流れる物流量を算出する。

【0018】

表示部１７は、需給調整部１６で算出された物流ネットワークおよびその物流ネットワークを流れる部品や製品等の物流量を表示装置に表示する。また、表示部１７は、判定部１５によって判定された判定結果を表示装置に表示する。

【0019】

需給情報記憶部２０には、ユーザによって入力された、需給に関する需給情報が記憶される。需給情報記憶部２０は、需要情報記憶部２１と、供給リードタイム情報記憶部２２と、購入単価情報記憶部２３と、製造単価情報記憶部２４と、工場負荷情報記憶部２５と、生産能力情報記憶部２６と、初期在庫情報記憶部２７と、を有している。

【0020】

図２は、需要情報記憶部２１のデータ構成例を示した図である。需要情報記憶部２１には、ユーザによって入力された、製品の需要に関する情報が記憶される。需要情報記憶部２１には、品目名称２１ａと、拠点名称２１ｂと、要求日２１ｃと、要求量２１ｄと、が記憶される。

【0021】

品目名称２１ａは、需要者によって需要される製品（品目）の名称である。

【0022】

拠点名称２１ｂは、対応する品目名称２１ａの製品の、需要拠点の名称である。

【0023】

要求日２１ｃは、対応する品目名称２１ａの製品の、要求日である。

【0024】

要求量２１ｄは、対応する品目名称２１ａの製品の、要求量である。

【0025】

例えば、図２の例の場合、品目名称２１ａが「製品Ａ」の製品は、拠点名称２１ｂが「販社１」の販社から、「２０１４年９月１０日」の要求日２１ｃまでに、「１０」の要求量２１ｄが要求されていることが分かる。

【0026】

図３は、供給リードタイム情報記憶部２２のデータ構成例を示した図である。供給リードタイム情報記憶部２２には、ユーザによって入力された、部品の供給リードタイムに関する情報が記憶される。供給リードタイム情報記憶部２２には、品目名称２２ａと、拠点名称２２ｂと、供給リードタイム２２ｃと、が記憶される。

【0027】

品目名称２２ａは、サプライヤによって供給される部品（品目）の名称である。サプライヤによって供給される部品は、例えば、図２に示した製品を構成する部品である。

【0028】

拠点名称２２ｂは、対応する品目名称２２ａの部品を提供するサプライヤの名称である。

【0029】

供給リードタイム２２ｃは、対応する品目名称２２ａの部品の、供給リードタイムである。

【0030】

例えば、図３の例の場合、品目名称２２ａが「部品Ａ」の部品は、拠点名称２２ｂが「サプライヤ１」のサプライヤに対して注文すると、「１」の供給リードタイム２２ｃで供給されることが分かる。

【0031】

図４は、購入単価情報記憶部２３のデータ構成例を示した図である。購入単価情報記憶部２３には、ユーザによって入力された、部品の購入単価に関する情報が記憶される。購入単価情報記憶部２３には、品目名称２３ａと、拠点名称２３ｂと、購入単価２３ｃと、が記憶される。

【0032】

品目名称２３ａは、サプライヤによって供給される部品の名称である。

【0033】

拠点名称２３ｂは、対応する品目名称２３ａの部品を提供するサプライヤの名称である。

【0034】

購入単価２３ｃは、対応する品目名称２２ａの部品の、購入単価である。

【0035】

例えば、図４の例の場合、品目名称２３ａが「部品Ａ」の部品は、拠点名称２３ｂが「サプライヤ１」のサプライヤから供給され、その購入単価２３ｃは、「１０」であることが分かる。

【0036】

図５は、製造単価情報記憶部２４のデータ構成例を示した図である。製造単価情報記憶部２４には、ユーザによって入力された、製品の製造単価に関する情報が記憶される。製造単価情報記憶部２４には、品目名称２４ａと、拠点名称２４ｂと、製造単価２４ｃと、が記憶される。

【0037】

品目名称２４ａは、工場で製造される製品の名称である。

【0038】

拠点名称２４ｂは、対応する品目名称２４ａの製品を製造する工場の拠点の名称である。

【0039】

製造単価２４ｃは、対応する品目名称２４ａの製品の、製造単価である。

【0040】

例えば、図５の例の場合、品目名称２４ａが「製品Ａ」の製品は、拠点名称２４ｂが「工場１」の工場によって製造され、その製造単価２４ｃは、「４０」であることが分かる。

【0041】

図６は、工場負荷情報記憶部２５のデータ構成例を示した図である。工場負荷情報記憶部２５には、ユーザによって入力された、工場が製造する製品の単位負荷に関する情報が記憶される。工場負荷情報記憶部２５には、品目名称２５ａと、拠点名称２５ｂと、単位負荷２５ｃと、が記憶される。

【0042】

品目名称２５ａは、工場によって製造される製品の名称である。

【0043】

拠点名称２５ｂは、対応する品目名称２５ａの製品を製造する工場の拠点の名称である。

【0044】

単位負荷２５ｃは、対応する品目名称２５ａの製品の、製造する際の単位負荷である。

【0045】

例えば、図６の例の場合、品目名称２５ａが「製品Ａ」の製品は、拠点名称２５ｂが「工場１」の工場によって製造され、その単位負荷２５ｃは、「１」であることが分かる。

【0046】

図７は、生産能力情報記憶部２６のデータ構成例を示した図である。生産能力情報記憶部２６には、ユーザによって入力された、工場の生産能力に関する情報が記憶される。生産能力情報記憶部２６には、拠点名称２６ａと、生産日２６ｂと、生産能力２６ｃと、が記憶される。

【0047】

拠点名称２６ａは、製品を製造する工場の拠点の名称である。

【0048】

生産日２６ｂは、対応する拠点名称２６ａの工場の、製品を生産する生産日である。

【0049】

生産能力２６ｃは、対応する拠点名称２６ａの工場の、製品の生産能力である。

【0050】

例えば、図７の例の場合、拠点名称２６ａが「工場１」の工場は、「２０１４年９月８日」の生産日２６ｂにおいて、生産能力２６ｃが「５０」であることが分かる。

【0051】

図８は、初期在庫情報記憶部２７のデータ構成例を示した図である。初期在庫情報記憶部２７には、ユーザによって入力された、工場の部品の初期在庫に関する情報が記憶される。初期在庫情報記憶部２７には、品目名称２７ａと、拠点名称２７ｂと、初期在庫量２７ｃと、が記憶される。

【0052】

品目名称２７ａは、製品を構成する部品の名称である。

【0053】

拠点名称２７ｂは、対応する品目名称２７ａの部品を用いて製品を製造する工場の拠点の名称である。

【0054】

初期在庫量２７ｃは、対応する拠点名称２７ｂの工場における、対応する品目名称２７ａの部品の初期在庫量である。

【0055】

例えば、図８の例の場合、拠点名称２７ｂが「工場２」の工場では、品目名称２７ａが「部品Ｂ」の部品は、初期在庫量２７ｃが「４０」であることが分かる。

【0056】

図９は、類似度計算ルール情報記憶部３１のデータ構成例を示した図である。類似度計算ルール情報記憶部３１には、需給情報記憶部２０に記憶された需給情報に含まれる項目間の、類似度算出に関する情報が記憶される。類似度算出に関する情報は、ユーザによって入力され、類似度計算ルール情報記憶部３１に記憶される。類似度計算ルール情報記憶部３１には、評価項目３１ａと、定義式３１ｂと、閾値３１ｃと、評価パラメータ３１ｄと、が記憶される。

【0057】

評価項目３１ａは、類似度が算出される項目である。図９の例の場合、品目（部品および製品）が類似度の算出項目となっている。

【0058】

定義式３１ｂは、類似度算出部１２が項目間の類似度を算出するための計算式である。定義式３１ｂ（Ｄ１）は、次の式（１）で示される。

【0059】

【数1】

【0060】

式（１）の詳細については以下で説明する。

【0061】

閾値３１ｃは、類似度算出部１２によって算出された類似度に基づいて、グループ化部１３が項目をグループ化するか否かを判定するための閾値である。例えば、グループ化部１３は、類似度算出部１２によって算出された部品Ａ，Ｂの類似度が、閾値「０．９０」を超えている場合、部品Ａ，Ｂは類似していると判定しグループ化する。

【0062】

評価パラメータ３１ｄは、どのような観点から、評価項目３１ａの類似度を算出するかを示す。例えば、図９の例の場合、評価パラメータ３１ｄには、供給リードタイム、調達単価、単位負荷、および製造単価がある。従って、類似度算出部１２は、例えば、供給リードタイムの観点から、品目の類似度を算出する。また、類似度算出部１２は、調達単価の観点から、品目の類似度を算出する。また、類似度算出部１２は、単位負荷の観点から、品目の類似度を算出する。類似度算出部１２は、製造単価の観点から、品目の類似度を算出する。

【0063】

式（１）によって算出される類似度は、評価パラメータ３１ｄによって異なる場合もあれば、同じ場合もある。例えば、部品Ａと部品Ｂは、供給リードタイムの観点においては類似しているが、調達単価の観点においては類似していない場合がある。

【0064】

グループ化部１３は、評価パラメータ３１ｄの全てにおいて、類似度が閾値３１ｃを超えていた場合に、項目をグループ化する。例えば、供給リードタイム、調達単価、単位負荷、および製造単価のそれぞれにおける部品Ａ，Ｂの類似度が全て「０．９０」を超えていた場合、グループ化部１３は、部品Ａ，Ｂをグループ化する。

【0065】

図１０は、影響度計算ルール情報記憶部３２のデータ構成例を示した図である。影響度計算ルール情報記憶部３２には、影響度算出部１４が影響度を算出するための情報が記憶される。影響度を算出するための情報は、ユーザによって入力され、影響度計算ルール情報記憶部３２に記憶される。影響度計算ルール情報記憶部３２には、評価項目３２ａと、需給条件３２ｂと、定義式３２ｃと、閾値３２ｄと、が記憶される。

【0066】

評価項目３２ａは、影響度算出部１４によって影響度が算出される項目である。図１０の例の場合、品目および拠点が影響度の算出項目となっている

【0067】

需給条件３２ｂは、影響度算出部１４によって影響度が算出される需給条件である。例えば、図１０の例の場合、影響度算出部１４は、「品目」による、「初期在庫」に与える影響度を算出する。より具体的には、影響度算出部１４は、グループ化部１３によってグループ化された品目およびグループ化部１３によってグループ化されなかった品目による、「初期在庫」に与える影響度を算出する。また、図１０の例の場合、影響度算出部１４は、「拠点」による、「生産能力」に与える影響度を算出する。より具体的には、影響度算出部１４は、「工場」による、「生産能力」に与える影響度を算出する。

【0068】

定義式３２ｃは、影響度算出部１４が影響度を算出するための計算式である。定義式３１ｂ（Ｍ１，Ｍ２，Ｍ３）は、需給条件３２ｂに対応して定義され、次の式（２）〜（４）で示される。

【0069】

【数2】

【0070】

【数3】

【0071】

【数4】

【0072】

例えば、影響度算出部１４は、式（２）に基づいて、グループ化部１３によってグループ化された品目およびグループ化部１３によってグループ化されなかった品目による、需給条件「初期在庫」に与える影響度を算出する。また、影響度算出部１４は、式（３）に基づいて、グループ化部１３によってグループ化された品目およびグループ化部１３によってグループ化されなかった品目による、需給条件「生産拠点選択」に与える影響度を算出する。また、影響度算出部１４は、式（４）に基づいて、拠点による需給条件「生産能力」に与える影響度を算出する。式（２）〜（４）の詳細については以下で説明する。

【0073】

閾値３２ｄは、影響度算出部１４によって算出された影響度に基づいて、判定部１５が需給条件３２ｂを物流ネットワークの探索処理の際に用いるか否かを判定するための閾値である。例えば、判定部１５は、影響度算出部１４によって算出された、ある部品（または部品グループ）の「初期在庫」に対する影響度が、閾値「１．０」を超えていなかった場合、そのある部品の「初期在庫」を、物流ネットワークの探索条件として用いないと判定する。

【0074】

図１１は、品目類似度情報記憶部３３のデータ構成例を示した図である。品目類似度情報記憶部３３には、品目間の類似度に関する情報およびグループ化に関する情報が記憶される。品目間の類似度に関する情報は、類似度算出部１２によって品目類似度情報記憶部３３に記憶され、グループ化に関する情報は、グループ化部１３によって品目類似度情報記憶部３３に記憶される。品目類似度情報記憶部３３には、品目名称３３ａ，３３ｂと、供給リードタイム類似度３３ｃと、調達単価類似度３３ｄと、単位負荷類似度３３ｅと、製造単価類似度３３ｆと、グループ化３３ｇと、が記憶される。

【0075】

品目名称３３ａ，３３ｂは、類似度が算出された品目名称である。例えば、図１１の例の場合、部品Ａ，Ｂの類似度が算出されたことが分かる。また、例えば、部品Ａと製品Ａとの類似度が算出されたことが分かる。

【0076】

供給リードタイム類似度３３ｃは、供給リードタイムの観点における、品目名称３３ａ，３３ｂの品目間の類似度である。例えば、類似度算出部１２は、式（１）により、供給リードタイムの観点における部品Ａ，Ｂの類似度（供給リードタイム類似度３３ｃ）を算出する。

【0077】

調達単価類似度３３ｄは、調達単価の観点における、品目名称３３ａ，３３ｂの品目間の類似度である。例えば、類似度算出部１２は、式（１）により、調達単価の観点における部品Ａ，Ｂの類似度（調達単価類似度３３ｄ）を算出する。

【0078】

単位負荷類似度３３ｅは、単位負荷の観点における、品目名称３３ａ，３３ｂの品目間の類似度である。例えば、類似度算出部１２は、式（１）により、単位負荷の観点における部品Ａ，Ｂの類似度（単位負荷類似度３３ｅ）を算出する。

【0079】

製造単価類似度３３ｆは、製造単価の観点における、品目名称３３ａ，３３ｂの品目間の類似度である。例えば、類似度算出部１２は、式（１）により、製造単価の観点における部品Ａ，Ｂの類似度（製造単価類似度３３ｆ）を算出する。

【0080】

なお、類似度算出部１２は、品目名称３３ａ，３３ｂに示すように、全ての品目間の組み合わせについて類似度を算出する。

【0081】

グループ化３３ｇは、品目名称３３ａ，３３ｂの品目のグループ化の情報である。例えば、図１１に示す「不可」は、品目名称３３ａ，３３ｂの品目をグループ化しないことを示し、「可」は、品目名称３３ａ，３３ｂの品目をグループ化することを示す。

【0082】

例えば、グループ化部１３は、供給リードタイム類似度３３ｃ、調達単価類似度３３ｄ、単位負荷類似度３３ｅ、および製造単価類似度３３ｆの全てが、図９に示す閾値３１ｃ（０．９０）を超えていた場合、品目名称３３ａ，３３ｂの品目をグループ化すると判定し、その判定結果（可）をグループ化３３ｇとして品目類似度情報記憶部３３に記憶する。図１１の例の場合、部品Ｂと部品Ｃとがグループ化され、製品Ｂと製品Ｃとがグループ化されること分かる。

【0083】

図１２は、影響度情報記憶部３４のデータ構成例を示した図である。影響度情報記憶部３４には、品目の需給条件に対する影響度に関する情報と、需給条件の物流ネットワークの探索処理の使用に関する情報とが記憶される。品目の需給条件に対する影響度に関する情報は、影響度算出部１４によって影響度情報記憶部３４に記憶され、需給条件の物流ネットワークの探索処理の使用に関する情報は、判定部１５によって影響度情報記憶部３４に記憶される。影響度情報記憶部３４には、需給条件３４ａと、品目名称３４ｂと、拠点名称３４ｃと、影響度３４ｄと、計算対象判定３４ｅと、が記憶される。

【0084】

需給条件３４ａは、影響度が算出された需給条件である。

【0085】

品目名称３４ｂは、影響度が算出された品目の品目名称である。例えば、図１２の例の場合、「部品Ａ」の「初期在庫」の影響度が、算出されたことが分かる。

【0086】

なお、品目名称３４ｂの「−」は、品目名称３４ｂが影響度情報記憶部３４に記憶されていないことを示している。例えば、需給条件３４ａの「生産能力」は、工場の生産能力を示すので、これに対応する品目名称３４ｂは、影響度情報記憶部３４に記憶されない。

【0087】

拠点名称３４ｃは、需給条件３４ａが「初期在庫」の場合、対応する品目名称３４ｂの品目の初期在庫を有する拠点の名称を示す。例えば、図１２の例の場合、「部品Ａ」の初期在庫を有する拠点の拠点名称３４ｃは、「工場１」であることが分かる。また、拠点名称３４ｃは、需給条件３４ａが「生産拠点選択」の場合、対応する品目名称３４ｂの品目を製造する拠点の名称を示す。例えば、図１２の例の場合、「製品Ａ」を製造する拠点の拠点名称３４ｃは、「工場１」であることが分かる。また、拠点名称３４ｃは、需給条件３４ａが「生産能力」の場合、拠点名称３４ｃが示す拠点の生産能力を示す。

【0088】

影響度３４ｄは、影響度算出部１４によって算出された、拠点名称３４ｃが示す拠点での、品目名称３４ｂの品目の、需給条件３４ａに与える影響度である。例えば、「工場１」における「部品Ａ」の、「初期在庫」に与える影響度３４ｄは、「無限大」であることが分かる。

【0089】

計算対象判定３４ｅは、拠点名称３４ｃが示す拠点での、品目名称３４ｂの品目の需給条件３４ａを、物流ネットワークの探索処理に用いるか否かを示す情報である。例えば、図１１に示す「丸」は、品目名称３４ｂの品目の需給条件３４ａを、物流ネットワークの探索処理に用いることを示し、「バツ」は、品目名称３４ｂの品目の需給条件を、物流ネットワークの探索処理に用いないことを示す。より具体的には、「工場１」の「部品Ａ」の「初期在庫」の需給条件は、計算対象判定３４ｅが「丸」なので、物流ネットワークの探索処理に用いられることが分かる。また、「工場２」の「部品ＢＣグループ」の「初期在庫」の需給条件は、計算対象判定３４ｅが「バツ」なので、物流ネットワークの探索処理に用いられないことが分かる。

【0090】

需給調整装置１の動作についてフローチャートを用いて説明する。

【0091】

図１３は、需給調整装置１の動作例を示したフローチャートである。需給調整装置１は、例えば、ユーザから最適な物流ネットワークの探索要求があると、図１３に示す各ステップの処理を実行する。

【0092】

まず、入力部１１は、ユーザからの情報を受付ける（ステップＳ１）。例えば、入力部１１は、ユーザから需給に関する需給情報、類似度計算に関する情報、および影響度計算に関する情報の入力を受付ける。入力部１１は、ユーザから入力された需給情報を需給情報記憶部２０に記憶し、類似度計算に関する情報を類似度計算ルール情報記憶部３１に記憶し、影響度計算に関する情報を品目類似度情報記憶部３３に記憶する。

【0093】

次に、類似度算出部１２は、需給情報記憶部２０に記憶された需給情報に含まれる項目間（ここでは部品や製品の品目間とする）の類似度を算出する（ステップＳ２）。類似度算出部１２は、算出した類似度を類似度計算ルール情報記憶部３１に記憶する。

【0094】

例えば、類似度算出部１２は、図１１の品目名称３３ａ，３３ｂに示すように、部品Ａ〜Ｃおよび製品Ａ〜Ｃの品目間の類似度を算出する。その際、類似度算出部１２は、図９の評価パラメータ３１ｄに示す観点により、品目間の類似度を算出する。すなわち、類似度算出部１２は、供給リードタイム類似度３３ｃ、調達単価類似度３３ｄ、単位負荷類似度３３ｅ、および製造単価類似度３３ｆを算出する。

【0095】

類似度算出部１２は、上記の式（１）（図９の定義式３１ｂ）に基づいて、評価パラメータ３１ｄに示す各観点の品目間の類似度を算出する。式（１）に示す「評価値」は、図９の評価パラメータ３１ｄとして定義されている品目の値である。例えば、部品Ａと部品Ｂの供給リードタイムの観点における類似度は、式（１）より次の式（５）に示すようになる。

【0096】

【数5】

【0097】

なお、式（１）中の「拠点」は、部品の場合はサプライヤであり、製品の場合は工場となる。

【0098】

次に、グループ化部１３は、類似度算出部１２によって算出された類似度に基づいて品目をグループ化する（ステップＳ３）。

【0099】

例えば、グループ化部１３は、図９に示した評価パラメータ３１ｄの各観点における品目間の類似度が、全て閾値３１ｃを超えている場合、その品目をグループ化する。より具体的には、グループ化部１３は、図１１に示す供給リードタイム類似度３３ｃ、調達単価類似度３３ｄ、単位負荷類似度３３ｅ、および製造単価類似度３３ｆの全てが、閾値３１ｃを超えている品目をグループ化する。図１１の例では、部品Ｂ，Ｃがグループ化され、製品Ｂ，Ｃがグループ化されている。以下では、グループ化部１３によってグループ化されて集約された品目を「品目グループ」と呼ぶことがある。例えば、グループ化された部品Ｂ，Ｃを「部品ＢＣグループ」と呼び、グループ化された製品Ｂ，Ｃを「製品ＢＣグループ」と呼ぶことがある。

【0100】

ここで、品目をグループ化して集約すると、その評価値は、品目単体の評価値とは異なる値をとる。グループ化部１３は、集約された品目の評価値（グループ評価値）を、次の式（６）によって算出する。

【0101】

【数6】

【0102】

例えば、製品Ａは、１つの部品Ａで構成され、製品Ｂは、１つの部品Ｂで構成され、製品Ｃは、１つの部品Ｃで構成されているとする。部品Ｂの要求量は、図２より「８」であり、部品Ｃの要求量は、図２より「３０」であるので、「サプライヤ３」の「部品ＢＣグループ」の購入単価は、式（６）を用いて、式（７）のようにして算出される。

【0103】

【数7】

【0104】

すなわち、サプライヤ３における部品Ｂ，Ｃのそれぞれの購入単価は、図４より「２８」，「３０」であるが、「部品ＢＣグループ」（集約された部品Ｂ，Ｃ）の購入単価（グループ評価値）は、「３６．３」となる。製造単価や単位負荷等、他のグループ評価値も同様にして、式（７）から求めることができる。

【0105】

なお、式（６）のグループ評価値は、グループ化された品目の評価値を、要求量で重み付け平均した値である。従って、グループ評価値は、式（６）に限らず、各品目の評価値の中で最大値または最小値をとってもよい。また、グループ評価値は、単純に平均をとる式であってもよい。

【0106】

次に、影響度算出部１４は、グループ化部１３によってグループ化された品目グループと、グループ化部１３によってグループ化されなかった品目の、需給条件に与える影響度を算出する（ステップＳ４）。影響度算出部１４は、算出した影響度を影響度情報記憶部３４に記憶する。

【0107】

例えば、影響度算出部１４は、品目グループおよび品目の、需給条件「初期在庫」に与える影響度を算出する。例えば、影響度算出部１４は、図１２の需給条件３４ａが「初期在庫」である影響度３４ｄを、上記の式（２）を用いて算出する。また、影響度算出部１４は、品目グループおよび品目の、需給条件「生産拠点選択」に与える影響度を算出する。例えば、影響度算出部１４は、図１２の需給条件３４ａが「生産拠点選択」である影響度３４ｄを、上記の式（３）を用いて算出する。また、影響度算出部１４は、品目の生産拠点の、需給条件「生産能力」に与える影響度を算出する。例えば、影響度算出部１４は、図１２の需給条件３４ａが「生産能力」である影響度３４ｄを、上記の式（４）を用いて算出する。以下、上記の３種類の影響度計算について具体的に説明する。

【0108】

（１）品目グループおよび品目の需給条件「初期在庫」に与える影響度計算

【0109】

影響度算出部１４は、上記したように、品目グループおよび品目の需給条件「初期在庫」に与える影響度を、式（２）によって算出する。

【0110】

例えば、部品Ａの必要量は、図２より「２５」であり（部品Ａによって構成される製品Ａの要求量２１ｄは図２より「２５」）、工場１の部品Ａの初期在庫量は、図８より「０」である。従って、図１２の「工場１」の「部品Ａ」の、需給条件「初期在庫」に与える影響度３４ｄは、式（２）より無限大となる。

【0111】

また、例えば、部品ＢＣグループの必要量は、図２より「３８」であり（部品Ｂ，Ｃによって構成される製品Ｂ，Ｃの要求量は図２より「３８」）、工場２の部品ＢＣグループの初期在庫量は、図８より「５０」である。従って、図１２の「工場２」の「部品ＢＣグループ」の、需給条件「初期在庫」に与える影響度３４ｄは、式（２）より「０．７６」となる。

【0112】

（２）品目グループおよび品目の需給条件「生産拠点選択」に与える影響度計算

【0113】

影響度算出部１４は、上記したように、品目グループおよび品目の需給条件「生産拠点選択」に与える影響度を、式（３）によって算出する。

【0114】

例えば、製品Ａは、図５より「工場１」の１か所で製造されるので、図１２の「工場１」の「製品Ａ」の、需給条件「生産拠点選択」に与える影響度３４ｄは、式（３）より「０」となる。また、製品ＢＣグループは、図５より「工場２，３」の２か所で製造されるので、図１２の「工場２，３」の「製品ＢＣグループ」の、需給条件「生産拠点選択」に与える影響度３４ｄは、式（３）より「１」となる。

【0115】

（３）生産拠点の需給条件「生産能力」に与える影響度計算

【0116】

影響度算出部１４は、上記したように、生産拠点の需給条件「生産能力」に与える影響度を、式（４）によって算出する。

【0117】

例えば、製品Ａの単位負荷は、図６より「１」である。製品Ａの最大負荷となる日（要求量の最も多い日）は、図２より「２０１４年９月１１日」であり、「２０１４年９月１１日」の「製品Ａ」の要求量は、図２より「１５」であるので、「製品Ａ」の最大負荷は、「１５×１＝１５」となる。また、「工場１」の生産能力は、図７より「５０」である。従って、図１２の「製品Ａ」の「工場１」の、需給条件「生産能力」に与える影響度３４ｄは、式（４）より「０．３０」となる。なお、工場１の生産能力が、例えば、「５０」、「７０」、「４０」と生産日２６ｂによって変わる場合、式（４）で用いる生産能力は、生産能力が最も小さい（条件が最も厳しくなる）「４０」を用いる。

【0118】

また、製品Ｂ，Ｃを集約した「製品ＢＣグループ」の単位負荷は、グループ評価値の式（６）より、「２．８」となる。また、「製品ＢＣグループ」の最大負荷となる日（要求量の最も多い日）は、図２より「２０１４年９月１２日」であり、「２０１４年９月１２日」の「製品ＢＣグループ」の要求量は、図２より「２３」であるので、「製品ＢＣグループ」の最大負荷は、「２３×２．８＝６４．４」となる。また、「工場２」の生産能力は、図７より「８０」である。従って、図１２の「製品ＢＣグループ」を製造する「工場２」の、需給条件「生産能力」に与える影響度３４ｄは、式（４）より「０．８１」となる。なお、工場２の生産能力が、例えば、「８０」、「７０」、「９０」と生産日２６ｂによって変わる場合、式（４）で用いる生産能力は、生産能力が最も小さい（条件が最も厳しくなる）「７０」を用いる。

【0119】

次に、判定部１５は、影響度算出部１４によって算出された影響度に基づいて、品目グループおよび品目の需給条件を、物流ネットワークの探索処理の計算に用いるか否か判定する（ステップＳ５）。判定部１５は、判定結果（計算対象判定３４ｅ）を影響度情報記憶部３４に記憶する。

【0120】

例えば、図１２に示す需給条件「初期在庫」の影響度３４ｄが、図１０に示す閾値３２ｄの「１」を超えていない場合は、工場に部品の初期在庫が潤沢にあると言え、製品を製造する工場は、初期在庫の部品を引き当てることができる。従って、判定部１５は、閾値３２ｄを超えない品目の需給条件「初期在庫」を、物流ネットワークの探索処理に用いないと判定する。また、判定部１５は、物流ネットワークの探索処理に用いないと判定した品目の拠点の上流側においても、初期在庫の需給条件を物流ネットワークの探索処理に用いないと判定する。例えば、判定部１５は、工場２，３の初期在庫の需給条件を、物流ネットワークの探索処理に用いないと判定した場合、工場２，３の上流側のサプライヤ２，３についても、初期在庫の需給条件を用いないと判定する。

【0121】

また、例えば、生産拠点選択の影響度３４ｄが「０」の製品Ａについては、判定部１５は、工場１の生産能力および部品在庫から製品Ａの生産に必要な量を差し引き、製品Ａの生産拠点選択の需給条件を、物流ネットワークの探索処理に用いないと判定する。

【0122】

また、例えば、判定部１５は、図１２の工場１，２の生産能力の需給条件については、工場１，２の生産能力を無限大とみなして、工場１，２の生産能力の需給条件を物流ネットワークの探索処理に用いないと判定する。

【0123】

次に、需給調整部１６は、判定部１５によって、物流ネットワークの探索処理の計算に用いると判定された需給条件を用いて、最適な物流ネットワークを探索し、探索した物流ネットワークを流れる物流量を算出する（ステップＳ６）。例えば、需給調整部１６は、図１２の計算対象判定３４ｅを参照して、計算に用いる需給条件を判別し、最適な物流ネットワークを探索し、探索した物流ネットワークを流れる物流量を算出する。

【0124】

次に、表示部１７は、判定部１５の判定結果を表示装置に表示する。また、表示部１７は、需給調整部１６によって探索された物流ネットワークおよび物流量を表示装置に表示する（ステップＳ７）。その後、本フローチャートの処理は終了される。

【0125】

図１４は、判定部１５の判定結果の画面例を示した図である。図１４に示す画面４１は、表示部１７によって表示装置に表示される。

【0126】

画面４１の例では、表示部１７は、グループ化して集約した品目および拠点を太線および正体文字で表示している。また、表示部１７は、集約しなかった品目および拠点を細線および斜体文字で表示している。

【0127】

また、表示部１７は、集約前と集約後の品目数および拠点数を表示する。例えば、画面４１の例の場合、集約前の品目数は、部品Ａ〜Ｃ、製品Ａ〜Ｃの６個であるが、集約後は、製品ＢＣグループの１個となっている。また、集約前の拠点数は、サプライヤ１〜３、工場１〜３、および販社１〜３の９個であるが、集約後は、工場２，３および販社１〜３の５個となっている。なお、図１２の例の場合、工場２，３の「部品ＢＣグループ」の需給条件「初期在庫」は、最適な物流ネットワークの探索処理に用いられないので、その上流側のサプライヤ２，３の「部品ＢＣグループ」の需給条件「初期在庫」は、最適な物流ネットワークの探索処理に用いられない。

【0128】

図１５は、需給調整部１６が探索および算出した物流ネットワークおよび物流量の画面例を示した図である。図１５に示す画面５１は、表示部１７によって表示装置に表示される。

【0129】

画面５１は、図１４の画面４１に対し、最適な物流ネットワークが表示されている。例えば、図１４の画面４１では、点線矢印に示すように、考え得る物流ネットワークの全てのパスが表示されているが、画面５１では、最適な物流ネットワークのパスが表示されている。また、画面５１では、図１４の画面４１に対し、最適な物流ネットワークのパスを流れる品目の物流量が表示されている。

【0130】

需給調整装置１のハードウェア構成例について説明する。

【0131】

図１６は、需給調整装置１のハードウェア構成例を示した図である。

【0132】

需給調整装置１は、例えば、図１６に示すような、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等の演算装置６１と、ＲＡＭ（Random Access Memory）などの主記憶装置６２と、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）等の補助記憶装置６３と、有線又は無線により通信ネットワークと接続するための通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）６４と、マウス、キーボード、タッチセンサーやタッチパネルなどの入力装置６５と、液晶ディスプレイなどの表示装置６６と、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）などの持ち運び可能な記憶媒体に対する情報の読み書きを行う読み書き装置６７と、を備えるコンピューターで実現することができる。

【0133】

例えば、図２に示した各部の機能は、補助記憶装置６３などから主記憶装置６２にロードされた所定のプログラムを演算装置６１が実行することで実現される。入力部１１は、例えば、演算装置６１が入力装置６５を利用することで実現される。表示部１７は、例えば、演算装置６１が表示装置６６を利用することで実現される。また、図２の各記憶部は、例えば、演算装置６１が主記憶装置６２または補助記憶装置６３を利用することで実現される。

【0134】

なお、上記の所定のプログラムは、例えば、読み書き装置６７により読み取られた記憶媒体からインストールされてもよいし、通信Ｉ／Ｆ６４を介してネットワークからインストールされてもよい。

【0135】

このように、需給調整装置１の類似度算出部１２は、需給情報記憶部２０に記憶された需給情報に含まれる項目間の類似度を算出し、グループ化部１３は、類似度算出部１２によって算出された類似度に基づいて、需給情報に含まれる項目をグループ化する。影響度算出部１４は、グループ化部１３によってグループ化された項目およびグループ化部１３によってグループ化されなかった項目の、最適な物流ネットワークの探索処理に用いられる需給条件に与える影響度を算出し、判定部１５は、影響度算出部１４によって算出された影響度に基づいて、物流ネットワークの探索処理の際に需給条件を用いるか否か判定する。これにより、需給調整装置１は、集約した需給条件で最適な物流ネットワークを得ることができる。

【0136】

また、需給調整装置１は、集約した需給条件で最適な物流ネットワークを得ることができるので、最適な物流ネットワークを得た後に集約前の需給条件を満たすか否かシミュレーションを行う必要がない。

【0137】

また、表示部１７は、判定部１５の判定結果および最適な物流ネットワークを表示装置６６に表示するので、ユーザは、表示装置６６を見ることで、需給調整でボトルネックとなっていた品目および拠点を把握することができ、効率的にボトルネックを解消することが可能となる。

【0138】

なお、需給調整装置１は、ステップＳ５の処理の後に、ステップＳ２の処理に戻ってもよい。例えば、類似度算出部１２は、判定部１５によって（ステップＳ５の処理によって）、物流ネットワークの探索処理の際に用いられると判定された需給条件の項目間の類似度を算出してもよい（ステップＳ２）。これにより、需給条件は、さらに集約することが可能となる。

【0139】

また、上記では、類似度算出部１２は、部品や製品等の品目について類似度を算出するとしたが、品目を供給または製造する拠点についても同様に類似度を算出できる。例えば、図９に示した評価項目３１ａが「拠点」の場合についても同様に、類似度算出部１２は、類似度を算出できる。より具体的には、類似度算出部１２は、部品を供給する拠点Ｘと拠点Ｙとがどのくらい類似しているかを算出する。その際の評価パラメータ３１ｄは、例えば、拠点の生産能力となる。

【0140】

また、上記では、影響度算出部１４は、工場の生産能力に与える影響度を算出したが、サプライヤの供給能力に与える影響度を算出してもよい。

【0141】

また、影響度を算出する項目の需給条件は、上記の「初期在庫」、「生産拠点選択」、および「生産能力」に限られない。

【0142】

本発明は、上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施例は本発明をわかりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。

【0143】

また、上記の各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部または全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現してもよい。また、上記の各構成、機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウェアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリや、ハードディスク、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）等の記録装置、または、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の記憶媒体に置くことができる。また、本発明は、需給調整装置１の需給条件集約方法、および需給調整装置１で需給条件集約方法を実現するプログラム、および当該プログラムを記憶した記憶媒体として提供することもできる。

【符号の説明】

【0144】

１１：入力部、１２：類似度算出部、１３：グループ化部、１４：影響度算出部、１５：判定部、１６：需給調整部、１７：表示部、２０：需給情報記憶部、２１：需要情報記憶部、２２：供給リードタイム情報記憶部、２３：購入単価情報記憶部、２４：製造単価情報記憶部、２５：工場負荷情報記憶部、２６：生産能力情報記憶部、２７：初期在庫情報記憶部、３１：類似度計算ルール情報記憶部、３２：影響度計算ルール情報記憶部、３３：品目類似度情報記憶部、３４：影響度情報記憶部。

【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】

【図16】