技術 計画作成支援システム

0001

本発明は、計画シミュレーション方法に基づく計画作成支援システムに関し、特に販売計画支援システム，仕入れ計画支援システム等の計画支援システムにおいて、計画シミュレーションモデルの最適計画作成機能を実現するに好適な計画シミュレーション方法に基づく計画作成支援システム、更に、定型業務から提供される計画作成に必要な情報，モデル式最適解，上記計画シミュレーション方法を用いた印のマーキングをタイムスタンプにより自動的に履歴管理する計画作成支援システムに関する。

0002

従来、この種の技術としては、例えば、日本経営工学会、平成５年度春季研究大会予稿集に記載されている如く、販売計画等でシミュレーションモデルを作成し、従来考えられてきた非線形計画法の手法を使用し、解を求めることは試みられている。ここで、従来考えられてきた非線形計画法の手法としては、最急降下法やシンプレックス法などがある。前者の最急降下法は、勾配法の一つの手法であり、最も簡単で古くから知られている方法である。また、シンプレックス法を制約条件付きの非線形計画法に適用した手法としてＣomplex法がある。なお、従来は、定型業務と上述の如き計画作成支援システムとの連動は、実施されていない。

0003

上記従来技術のうち、最急降下法は、目的関数の楕円面の離心率が大きくなるに従って収束が遅くなるという問題があった。また、Ｃomplex法も含めてシンプレックス法には、計算の途中でシンプレックスの頂点、すなわち、各頂点を結んでできるベクトルが、部分空間に入ってしまったとき、その部分空間から脱出できなくなるという問題があり、従来の在庫管理システムや資材管理システム等の定型業務と販売計画作成支援システムや仕入計画作成支援システムなどの計画作成支援システムの人手を介さない連携ができなかった。このため、計画作成の過程で入手した計画作成に必要な情報の管理が煩雑になっていた。本発明は上記事情に鑑みてなされたもので、その目的とするところは、上述のＣomplex法と勾配法とを組み合わせることにより、従来の技術における上述の如き問題を解消可能とした、計画シミュレーション方法に基づく計画作成支援システム、定型業務で提供された情報，モデル式最適解，上記計画シミュレーション方法を用いた印のマーキングを、提供時のタイムスタンプにより自動的に履歴管理可能とした、計画作成支援システムを提供することにある。

0004

本発明の上述の目的は、販売計画シミュレーションを行うためのモデリングを行う手段と、該手段により作成したモデルを与えられた条件の下でシミュレーションする手段とを有する、計画シミュレーション方法を用いる販売計画作成支援システムであって、前記モデリング手段により作成したモデルに対するシミュレーション実行手段として、Ｃomplex法に基づく計画シミュレーション方法において、最良点を除くｎ点の中点から最悪点を除くｎ点の中点への探索方向に最適解を求める計画シミュレーション方法を用いて、在庫管理システムからタイムリーな商品の在庫数量と商品保存期間とを地域別商品登録情報の一部として提供し、提供された情報，モデル式最適解，前記計画シミュレーション方法を用いた印のマーキングを、提供された時間のタイムスタンプにより履歴管理することを特徴とする販売計画作成支援システムによって達成される。

0005

従来のＣomplex法では、最悪点から最悪点を除く点の中点へ探索方向を求めているのに対し、本発明に係る計画作成支援システムにおいて用いる計画シミュレーション方法においては、Ｃomplex法を修正し、最良点を除くｎ点の中点から最悪点を除くｎ点の中点への探索方向に１回の２次補間を用いて最適解を求め、更に、前記最適解に対して勾配法による評価を行うようにしたことにより、シミュレーションモデルの内容や制約条件に影響されることがなく、少ない探索回数で最適計画が求められるようになる。また、本発明に係る計画作成支援システムにおいては、シミュレーションモデルの最適計画を自動的に求めるため非線形計画法を適用しており、モデルの内容や制約条件により最適計画が求められない点については、非線形計画法のうち、Ｃomplex法のアルゴリズムを上述の如く一部修正することにより、ＣＳＳ形態のグループウェアで、最適販売計画または最適仕入れ計画の変更がリアルタイムに効率良く行えるようになる。更に、本発明に係る販売計画作成支援システムにおいては、在庫管理システムのタイムリーな商品の在庫数量と商品保存期間を地域別商品登録情報の一部として自動的に提供し、シミュレーションモデルの最適計画を自動的に求めるため、非線形計画法を適用しており、モデルの内容や制約条件により最適計画が求められない点については、非線形計画法のうち、Ｃomplex法のアルゴリズムを上述の如く一部修正することにより、ＣＳＳ形態のグループウェアで、最適販売計画または最適仕入れ計画の変更がリアルタイムに効率良く行えるようになる。また、提供時のタイムスタンプにより提供情報，モデル式最適解，上記計画シミュレーション方法を用いた印のマーキングを自動的に履歴管理することにより、計画作成の過程で入手した計画作成に必要な情報の管理が容易になる。

0006

以下、本発明の実施例を図面に基づいて詳細に説明する。図１は、本発明の一実施例に係る、計画シミュレーション方法を適用した販売計画作成支援システムの構成図である。図１において、１０はシミュレーションモデル式や商品情報を入力し、販売計画を出力するキーボード／ディスプレイ等の入出力装置、２０は作成した販売計画を出力するプリンタ等の出力装置、３０は最適販売計画を作成する最適販売計画作成処理装置である。なお、ここでは、入出力装置１０は１台しか示されていないが、実際には、これ以上の入出力装置１０が最適販売計画作成処理装置３０と結ばれていることは言うまでもない。最適販売計画作成処理装置３０は、シミュレーションモデル最適計画作成機能を有している。最適販売計画作成処理装置３０は、更に、外部記憶装置４０，５０を備えている。

0007

外部記憶装置４０は、シミュレーションモデル式のモデル式登録ファイル４１を格納するのに使用される。外部記憶装置５０は、商品情報ファイル５１を格納するのに使用される。本実施例に係る販売計画作成支援システムの動作の概要は、次の通りである。すなわち、本実施例に係る販売計画作成支援システムにおいて、まず、販売計画支援システムに、シミュレーションモデル式を入出力装置１０から入力すると、このシミュレーションモデル式はモデル式登録ファイル４１へ登録される。また、在庫管理システム６０からタイムリーな商品の在庫数量５２と商品保存期間５３を地域別商品登録情報の一部として自動的に提供されると、提供時のタイムスタンプが付加され、モデル式最適解，上記計画シミュレーション方法を用いた印のマーキングも一緒に、商品情報ファイル５１へ登録される。

0008

次に、商品情報ファイル５１に登録されている商品情報とモデル式登録ファイル４１に登録されているシミュレーションモデル式から、Ｃomplex法を修正したアルゴリズムを使用して作成した最適な販売計画が、入出力装置１０と出力装置２０へ出力される。図２は、本システムで使用する一商品の商品情報のデータ構成図の具体例を示すものである。図２において、６１は該当商品のＪＡＮコード、６２は商品名、６３は価格を示している。また、６４は商品の関連情報、６５は地域毎に異なる商品についての情報であり、具体的には、倉庫別在庫数量，倉庫別商品保有可能数，倉庫別在庫保有単価等の地域別商品登録情報等を含んでいる。

0009

更に、６６は販売する商品構成の変化による売上高と原価がどのように変化するかを表わしたシミュレーションモデル式と販売計画を立てるための制約条件、６７は販売計画を立てるための制約条件を満足しながら、最も利益を上げられる販売計画の最適解、６８は上記シミュレーション方法を用いた印のマーキング、６９は情報が提供されたときのタイムスタンプを示す。そして、商品の関連情報６４と地域別商品登録情報６５が、シミュレーションモデル式の変数値となる。ここで、商品の関連情報６４には、形状，重量等の商品自体の特性や、当該商品の入荷量等の両通情報が含まれる。

0010

また、地域別商品登録情報６５には、当該商品に関する地区毎の特徴的事等項が含まれる。これらの情報は、制約条件の一部として、図６に一例を示した目的関数の係数になる。以下、最適販売計画作成処理装置３０で実施される探索手順を、図３〜図５のフローチャートに従って説明する。
手順１：ステップ71
制約条件を満足する起点を決定する。
手順２：ステップ７２
ランダム関数を使用して、ｎ個の点を求める。但し、ｎはシミュレーションモデル式目的関数の変数の数に同じ

0011

手順３：ステップ７３〜77
ｍ(ｍ≦ｎ)番目の変数が制約条件を満足しなければ、１〜ｍ−１番目まで変数の中点に向かい、ｍ番目の変数を２分の１移動させる。但し、ここで、ｍ番目の変数は１からｎの間の数で初めて制約条件を満足できなくなった変数
手順４：ステップ78
シミュレーションモデルにより、上記ｎ＋１個の点を評価する。
手順５：ステップ79
最良点を除くｎ個の点の中点を点Ａ、最悪点を除くｎ個の点の中点を点Ｂとする。

0012

手順６：ステップ80
点Ａと点Ｂを結ぶ直線上で、左記２点間の等距離で点Ｂから見て点Ａと反対の位置にある点と点Ａ，点Ｂで１回の２次補間を行い最適値を点Ｃとする。
手順７：ステップ81〜84
点Ｃが制約条件を満足しなければ、点Ｂと点Ｃの中点を新しい点Ｃとする。上述の処理を点Ｃが制約条件を満足するまで繰り返す。もし、点Ｃと点Ｂの距離が0.000001未満になっても制約条件を満足しなければ、点Ｂを点Ｃとする。

0013

手順８：ステップ85
点Ｃに対し、勾配法による１つの近似値をｎ＋１点中の最悪点ａと入れ替える。
手順９：ステップ86
シミュレーションモデルにより、新しい点ａを評価する。
手順１０：ステップ87
旧点ａより値がよければ、手順５へ行く。
手順１１：ステップ88
すべての点の距離が0.000001以下であれば、最良点を最適値として処理を完了する。

0014

手順１２：ステップ89
点Ｂと点Ｃが同じであれば、手順５へ行く。
手順１３：ステップ90〜92
点Ｂと点Ｃの距離が0.000001未満ならば、点Ｂを点Ｃとし、手順８へ行く。点Ｂと点Ｃの距離が0.000001以上であれば、点Ｂと点Ｃの中点を新しい点Ｃとして、手順８へ行く。
上記実施例によれば、最適販売計画作成処理装置３０で実施される探索手順における探索回数を大幅に削減することができ、処理時間を大幅に短縮することが可能になるという効果が得られる。

0015

図６は、シミュレーションモデル式の具体例を示したものである。以下、図６のシミュレーションモデル式について、処理の流れを説明する。図６に示したシミュレーションモデル式の具体例中、ｋ１〜ｋ３５は商品の関連情報６４によって決まるパラメタ、ｘ１〜ｘ５は地域別商品登録情報６５によって決まるパラメタである。以下、目的関数ｆの値を最大にし、９１〜９８式の制約条件を満足するｘ１〜ｘ５の値の組み合わせを決定する手順を、図３〜図５のフローチャートに従って説明する。

0016

手順１：ステップ71
制約条件を満足する起点を決定する。
手順２：ステップ72
ランダム関数を使用して、５点(ｎ＝５)を求める。
手順３：ステップ73〜77
ｍ(ｍ≦５)番目の変数が制約条件を満足しなければ、１〜ｍ−１番目まで変数の中点に向かい、ｍ番目の変数を２分の１移動させる。但し、ここで、ｍ番目の変数は１から５の間の数で初めて制約条件を満足できなくなった変数

0017

手順４：ステップ78
シミュレーションモデルにより、上記６個の点を評価する。
手順５：ステップ79
最良点を除く５個の点の中点を点Ａ、最悪点を除く５個の点の中点を点Ｂとする。
手順６：ステップ80
点Ａと点Ｂを結ぶ直線上で、左記２点間の等距離で点Ｂから見て点Ａと反対の位置にある点と点Ａ，点Ｂで１回の２次補間を行い最適値を点Ｃとする。

0018

手順７：ステップ81〜84
点Ｃが制約条件を満足しなければ、点Ｂと点Ｃの中点を新しい点Ｃとする。上述の処理を点Ｃが制約条件を満足するまで繰り返す。もし、点Ｃと点Ｂの距離が0.000001未満になっても制約条件を満足しなければ、点Ｂを点Ｃとする。
手順８：ステップ85
点Ｃに対し、勾配法による１つの近似値を６点中の最悪点ａと入れ替える。
手順９：ステップ86
シミュレーションモデルにより、新しい点ａを評価する。

0019

手順１０：ステップ87
旧点ａより値がよければ、手順５へ行く。
手順１１：ステップ88
すべての点の距離が0.000001以下であれば、最良点を最適値として処理を完了する。
手順１２：ステップ89
点Ｂと点Ｃが同じであれば、手順５へ行く。
手順１３：ステップ90〜92
点Ｂと点Ｃの距離が0.000001未満ならば、点Ｂを点Ｃとし、手順８へ行く。点Ｂと点Ｃの距離が0.000001以上であれば、点Ｂと点Ｃの中点を新しい点Ｃとして、手順８へ行く。

0020

上記実施例によれば、図６に示したシミュレーションモデル式について、目的関数ｆの値を最大にし、式９３〜１００の制約条件を満足するｘ１〜ｘ５の値の組み合わせを決定する手順における探索回数を大幅に削減することができ、処理時間を大幅に短縮することが可能になるという効果が得られる。また、従来は、目的関数ｆの値の最大値が求められない場合、再度、探索を行わなければならなかったのが、目的関数ｆの値の最大値が求まるまで、探索が自動的に再実行されることにより、精度の高い計画作成が行える。

0021

なお、上記実施例は本発明の一例を示したものであり、本発明はこれに限定されるべきものではないことは言うまでもないことである。例えば、本発明は、販売計画、仕入れ計画等のみならず、Ｃomplex法および最急降下法に基づく計画シミュレーション方法を用いるすべての最適計画作成業務に適用することが可能であり、それらへの適用も含まれるものである。

0022

以上、詳細に説明した如く、本発明によれば、計画シミュレーション方法に基づく計画作成支援システム、定型業務で提供された情報，モデル式最適解，上記計画シミュレーション方法を用いた印のマーキングを、提供時のタイムスタンプにより自動的に履歴管理可能とした、計画作成支援システムを実現できるという顕著な効果を奏するものである。すなわち、本発明によれば、最急降下法における、目的関数の楕円面の離心率が大きくなるに従って収束が遅くなるという問題、もしくは、Ｃomplex法も含めたシンプレックス法における、計算の途中でシンプレックスの頂点、すなわち、各頂点を結んでできるベクトルが、部分空間に入ってしまったとき、その部分空間から脱出できなくなるという問題を解消可能とし、また、探索回数を大幅に削減することにより、処理時間を大幅に短縮することを可能にした、計画シミュレーション方法に基づく計画作成支援システムを実現できる。より具体的には、例えば、本発明に係る販売計画支援システムによれば、商品情報とシミュレーションモデル式の入力という定常業務でのデータ入力作業だけで、従来、人手を介して行っていた在庫管理システムとの連携を自動的に行えるようになり、かつ、最適計画を作成する過程の情報を自動的に履歴管理できるので、ＣＳＳ形態のグループウェアによる、最適販売計画・変更が、リアルタイムに効率良く行えるという効果が得られる。

0023

図１本発明の一実施例に係る、販売計画作成支援システムの構成図である。
図２実施例に係る販売計画作成支援システムで使用する一商品の商品情報データ構成図の具体例を示す図である。
図３実施例に係る販売計画作成支援システムで使用している改善Ｃomplex法の探索手順を示す図(その１)である。
図４実施例に係る販売計画作成支援システムで使用している改善Ｃomplex法の探索手順を示す図(その２)である。
図５実施例に係る販売計画作成支援システムで使用している改善Ｃomplex法の探索手順を示す図(その３)である。
図６実施例に係る販売計画作成支援システムで使用している目的関数の一例を示す図である。

0024

１０入出力装置
２０出力装置
３０ 最適販売計画作成処理装置
４０,５０外部記憶装置
４１モデル式登録ファイル
５１商品情報ファイル
５２在庫管理システムからタイムリーに送られ、地域別商品登録情報の一部として登録される在庫数量
５３ 在庫管理システムからタイムリーに送られ、地域別商品登録情報の一部として登録される商品保存期間
６０ 在庫管理システム
６１ 商品を識別するＪＡＮコード
６２ 商品名
６３ 商品の価格
６４ 商品に関する付属情報
６５ 地域別商品登録情報
６６シミュレーションモデル式
６７最適解
６８ 本発明に係るシミュレーション方法を用いた印のマーキング
６９ 在庫管理システムから情報が送られた日時のタイムスタンプ