図面 (/)

技術 回収台数予測システム、回収台数予測方法および回収台数予測プログラムを記録した記録媒体

出願人 株式会社リコー
発明者 三島圭一
出願日 2004年11月11日 (15年0ヶ月経過) 出願番号 2004-327817
公開日 2006年6月1日 (13年5ヶ月経過) 公開番号 2006-139483
状態 未査定
技術分野 特定用途計算機
主要キーワード 使用量上限 統計的代表値 単位時間幅 離散分布 パターン集 単位使用量 使用区間 使用済製品
関連する未来課題
重要な関連分野

この項目の情報は公開日時点(2006年6月1日)のものです。
また、この項目は機械的に抽出しているため、正しく解析できていない場合があります

図面 (20)

課題

市場から回収することができる製品回収品台数に加えて、回収品品質予測することができる回収台数予測システム回収台数予測方法および回収台数予測プログラムを記録した記録媒体を提供すること。

解決手段

使用量対回収台数予測分布算出手段23によって算出された納入区間毎の使用量に対する予測回収台数分布に基づいて、納入後経過時間に対する予測回収台数分布を生成する納入後経過時間分布変換手段24と、納入後経過時間分布変換手段24によって生成された納入後経過時間に対する予測回収台数分布を重ね合わせることにより、市場経過時間に対する製品全体の予測回収台数分布を算出する予測回収台数分布算出手段27とを備える。

概要

背景

近時、環境問題重要性社会的に認識されており、それに伴い、市場から回収される使用済み製品を回収し、再利用するリサイクル動き活発になっている。

このような使用済製品のリサイクルを行う場合にあっては、リサイクル製品の市場投入や、使用済み製品から取り出したリサイクル部品生産ライン投入の計画を策定する際に、使用済製品をどの程度回収することができるかを予測することが必須条件となる。

リサイクル製品の市場投入が始まってからの、生産再生)工程のための短期調達計画では、使用済み製品の回収量の予測は、指数平滑法等の一般的な時系列予測が適用可能なことが多いが、この手法は、リサイクル製品の市場投入が始まる前のリサイクル製品の製品企画時の予測にあり、製品企画時、若しくは、その後の生産システム構築計画時において、製品製造のための部品等の調達能力を規定することは必須である。

一般の製品であれば、調達能力、すなわち調達可能量は、調達系の最適化の過程で自ら決まってくるもので、時間による変動もそう大きくない。これがリサイクル製品の場合、調達すべき部品は、「回収される使用済み製品」ということになるが、この調達可能量、すなわち回収可能量は不定かつ経過時間で変動する。

したがって、リサイクル製品の市場投入からその終息までの長期に渡り、回収可能量の推移を予測する必要がある。当然ながら、過去の時系列から至近未来を予測する時系列予測は、過去の時系列が存在しないこの局面では利用できない。

このようなリサイクル製品の回収台数を予測するものとしては、特許文献1に示す回収台数予測システムが知られている。特許文献1に示すものは、回収の対象となる製品と同タイプの製品の回収実績に基づいて、製品の市場投入時からの経過期間と製品の回収率の関係を回収率予測分として格納した回収率予測分布データベースと、予測時点入力手段によって入力された予測時点における製品の市場投入時からの経過時間を算出し、算出された経過時間と回収率予測分布データベースに格納された回収率予測分布とに基づいて、予測時点における製品の回収率を算出する回収津率算出手段と、市場台数入力手段によって入力された製品の市場台数と、回収率算出手段によって算出された回収率とに基づいて、予測時点における製品の回収率を算出する回収台数算出手段とを備えており、任意の時点の製品の回収率を求めることができる。
特開2002−133082号公報

概要

市場から回収することができる製品の回収品台数に加えて、回収品品質を予測することができる回収台数予測システム、回収台数予測方法および回収台数予測プログラムを記録した記録媒体を提供すること。 使用量対回収台数予測分布算出手段23によって算出された納入区間毎の使用量に対する予測回収台数分布に基づいて、納入後経過時間に対する予測回収台数分布を生成する納入後経過時間分布変換手段24と、納入後経過時間分布変換手段24によって生成された納入後経過時間に対する予測回収台数分布を重ね合わせることにより、市場経過時間に対する製品全体の予測回収台数分布を算出する予測回収台数分布算出手段27とを備える。

目的

本発明はこのような問題を解決するためになされたもので、市場から回収することができる製品の回収品台数に加えて、回収品品質を予測することができる回収台数予測システム、回収台数予測方法および回収台数予測プログラムを記録した記録媒体を提供するものである。

効果

実績

技術文献被引用数
0件
牽制数
0件

この技術が所属する分野

(分野番号表示ON)※整理標準化データをもとに当社作成

ライセンス契約や譲渡などの可能性がある特許掲載中! 開放特許随時追加・更新中 詳しくはこちら

請求項1

市場から回収される使用済み製品回収台数分布予測する回収台数予測システムであって、前記製品と同種の製品の回収実績に基づいて、前記製品の使用量と前記製品の回収率との関係を予測回収率分布として格納する予測回収率分布格納手段と、市場に投入された前記製品の納入時点を複数の区間に分け、各区間毎に前記製品の納入台数を入力することによって前記製品を市場に投入してからの市場経過時間に対する納入台数分布を取得する納入台数分布入力手段と、前記納入台数分布入力手段によって入力された前記製品の納入台数分布を、前記納入の区間毎に前記予測回収率分布格納手段に格納された予測回収率分布に当てはめることにより、前記納入区間の使用量に対する予測回収台数分布を算出する使用量対回収台数予測分布算出手段と、前記使用量対回収台数予測分布算出手段によって算出された納入の区間毎の使用量に対する予測回収台数分布に基づいて、納入後経過時間に対する予測回収台数分布を生成する納入後経過時間分布変換手段と、前記納入後経過時間分布変換手段によって生成された納入後経過時間に対する予測回収台数分布を重ね合わせることにより、市場経過時間に対する前記製品全体の予測回収台数分布を算出する予測回収台数分布算出手段とを備えたことを特徴とする回収台数予測システム。

請求項2

前記納入後経過時間分布変換手段は、前記使用量に対する回収台数の分布に対し、当該分布の説明変数である使用量を一定の経過時間に対する平均使用率除算することにより、前記使用量に対する回収台数分布を納入後経過時間に対する回収台数分布に変換することを特徴とする請求項1に記載の回収台数予測システム。

請求項3

市場経過時間に対して区間を指定する市場経過時間区間入力手段と、前記投入後経過時間分布変換手段によって求められた市場経過時間に対する全ての回収台数分布各々から、前記市場経過時間区間入力手段で入力された区間の予測台数分布を抜き出し、抜き出した分布に対して投入後経過時間分布変換手段に相当する変換の逆変換を施すことにより、該各分布の市場経過時間区間入力手段で入力された区間における使用量に対する回収台数分布を算出する使用量分布変換手段と、前記使用量分布変換手段の算出結果に基づいて、当該区間で回収される製品の使用量に対する回収台数分布を算出する区間使用量分布算出手段とを備えたことを特徴とする請求項1または請求項2に記載の回収台数予測システム。

請求項4

前記製品の納入台数の分布、若しくは、投入後経過時間分布変換手段が生成する市場経過時間に対する回収台数分布に対し、離散分布の単位時間を縮小するよう変換する分布細密化手段を備え、前記分布細密化手段は、縮小前の単位時間に対する縮小後の単位時間の比で、元の離散分布を構成する各点の回収台数を除算したもので縮小前各単位時間幅の各区間における1点の値を定め、その値を元にした分布関数への近似若しくは、時系列的補完によって、単位時間縮小後の単位時間の倍数に当たる時点での回収台数を類推することを特徴とする請求項1〜請求項4の何れか1項に記載の回収台数予測システム。

請求項5

市場から回収される使用済み製品の回収台数分布を予測する回収台数予測方法であって、前記製品と同種の製品の回収実績に基づいて、前記製品の使用量と前記製品の回収率との関係を予測回収率分布として格納する予測回収率分布格納工程と、市場に投入された前記製品の納入時点を複数の区間に分け、各区間毎に前記製品の納入台数を入力することによって前記製品を市場に投入してからの市場経過時間に対する納入台数分布を取得する納入台数分布入力工程と、前記納入台数分布入力手段によって入力された前記製品の納入台数分布を、前記納入の区間毎に前記予測回収率分布格納工程で格納された予測回収率分布に当てはめることにより、前記納入区間の使用量に対する予測回収台数分布を算出する使用量対回収台数予測分布算出工程と、前記使用量対回収台数予測分布算出工程によって算出された納入の区間毎の使用量に対する予測回収台数分布に基づいて、納入後経過時間に対する予測回収台数分布を生成する納入後経過時間分布変換工程と、前記納入後経過時間分布変換工程によって生成された納入後経過時間に対する予測回収台数分布を重ね合わせることにより、市場経過時間に対する前記製品全体の予測回収台数分布を算出する予測回収台数分布算出工程とを含むことを特徴とする回収台数予測方法。

請求項6

前記納入後経過時間分布変換工程は、前記使用量に対する回収台数の分布に対し、当該分布の説明変数である使用量を一定の経過時間に対する平均使用率で除算することにより、前記使用量に対する回収台数分布を納入後経過時間に対する回収台数分布に変換することを特徴とする請求項5に記載の回収台数予測方法。

請求項7

市場経過時間に対して区間を指定する市場経過時間区間入力工程と、前記投入後経過時間分布変換工程によって求められた市場経過時間に対する全ての回収台数分布各々から、前記市場経過時間区間入力工程で入力された区間の予測台数分布を抜き出し、抜き出した分布に対して投入後経過時間分布変換工程に相当する変換の逆変換を施すことにより、該各分布の市場経過時間区間入力手段で入力された区間における使用量に対する回収台数分布を算出する使用量分布変換工程と、前記使用量分布変換工程の算出結果に基づいて、当該区間で回収される製品の使用量に対する回収台数分布を算出する区間使用量分布算出工程とを含むことを特徴とする請求項5または請求項6に記載の回収台数予測方法。

請求項8

前記製品の納入台数の分布、若しくは、投入後経過時間分布変換手段が生成する市場経過時間に対する回収台数分布に対し、離散分布の単位時間を縮小するよう変換する分布細密化工程を含み、前記分布細密化工程は、縮小前の単位時間に対する縮小後の単位時間の比で、元の離散分布を構成する各点の回収台数を除算したもので縮小前各単位時間幅の各区間における1点の値を定め、その値を元にした分布関数への近似若しくは、時系列的な補完によって、単位時間縮小後の単位時間の倍数に当たる時点での回収台数を類推することを特徴とする請求項5〜請求項7の何れか1項に記載の回収台数予測方法。

請求項9

市場から回収される使用済み製品の回収台数分布を予測する回収台数予測プログラムを記録した記録媒体であって、コンピュータに、前記製品と同種の製品の回収実績に基づいて、前記製品の使用量と前記製品の回収率との関係を予測回収率分布として格納する予測回収率分布格納ステップと、市場に投入された前記製品の納入時点を複数の区間に分け、各区間毎に前記製品の納入台数を入力することによって前記製品を市場に投入してからの市場経過時間に対する納入台数分布を取得する納入台数分布入力ステップと、前記納入台数分布入力ステップによって入力された前記製品の納入台数分布を、前記納入の区間毎に前記予測回収率分布格納ステップで格納された予測回収率分布に当てはめることにより、前記納入区間の使用量に対する予測回収台数分布を算出する使用量対回収台数予測分布算出ステップと、前記使用量対回収台数予測分布算出ステップによって算出された納入の区間毎の使用量に対する予測回収台数分布に基づいて、納入後経過時間に対する予測回収台数分布を生成する納入後経過時間分布変換ステップと、前記納入後経過時間分布変換ステップによって生成された納入後経過時間に対する予測回収台数分布を重ね合わせることにより、市場経過時間に対する前記製品全体の予測回収台数分布を算出する予測回収台数分布算出ステップとを実行させることを特徴とする回収台数予測プログラムを記録した記録媒体。

請求項10

前記納入後経過時間分布変換ステップは、前記使用量に対する回収台数の分布に対し、当該分布の説明変数である使用量を一定の経過時間に対する平均使用率で除算することにより、前記使用量に対する回収台数分布を納入後経過時間に対する回収台数分布に変換することを特徴とする請求項9に記載の回収台数予測プログラムを記録した記録媒体。

請求項11

市場経過時間に対して区間を指定する市場経過時間区間入力ステップと、前記投入後経過時間分布変換ステップによって求められた市場経過時間に対する全ての回収台数分布各々から、前記市場経過時間区間入力ステップで入力された区間の予測台数分布を抜き出し、抜き出した分布に対して投入後経過時間分布変換ステップに相当する変換の逆変換を施すことにより、該各分布の市場経過時間区間入力ステップで入力された区間における使用量に対する回収台数分布を算出する使用量分布変換ステップと、前記使用量分布変換ステップの算出結果に基づいて、当該区間で回収される製品の使用量に対する回収台数分布を算出する区間使用量分布算出ステップとを含むことを特徴とする請求項9または請求項10に記載の回収台数予測プログラムを記録した記録媒体。

請求項12

前記製品の納入台数の分布、若しくは、投入後経過時間分布変換ステップが生成する市場経過時間に対する回収台数分布に対し、離散分布の単位時間を縮小するよう変換する分布細密化ステップを含み、前記分布細密化ステップは、縮小前の単位時間に対する縮小後の単位時間の比で、元の離散分布を構成する各点の回収台数を除算したもので縮小前各単位時間幅の各区間における1点の値を定め、その値を元にした分布関数への近似若しくは、時系列的な補完によって、単位時間縮小後の単位時間の倍数に当たる時点での回収台数を類推することを特徴とする請求項9〜請求項11の何れか1項に記載の回収台数予測プログラムを記録した記録媒体。

技術分野

0001

本発明は、回収台数予測システム回収台数予測方法および回収台数予測プログラムを記録した記録媒体に関し、例えば、市場から回収される使用済み製品回収台数分布予測する回収台数予測システム、回収台数予測方法および回収台数予測プログラムを記録した記録媒体に関する。

背景技術

0002

近時、環境問題重要性社会的に認識されており、それに伴い、市場から回収される使用済み製品を回収し、再利用するリサイクル動き活発になっている。

0003

このような使用済製品のリサイクルを行う場合にあっては、リサイクル製品の市場投入や、使用済み製品から取り出したリサイクル部品生産ライン投入の計画を策定する際に、使用済製品をどの程度回収することができるかを予測することが必須条件となる。

0004

リサイクル製品の市場投入が始まってからの、生産再生)工程のための短期調達計画では、使用済み製品の回収量の予測は、指数平滑法等の一般的な時系列予測が適用可能なことが多いが、この手法は、リサイクル製品の市場投入が始まる前のリサイクル製品の製品企画時の予測にあり、製品企画時、若しくは、その後の生産システム構築計画時において、製品製造のための部品等の調達能力を規定することは必須である。

0005

一般の製品であれば、調達能力、すなわち調達可能量は、調達系の最適化の過程で自ら決まってくるもので、時間による変動もそう大きくない。これがリサイクル製品の場合、調達すべき部品は、「回収される使用済み製品」ということになるが、この調達可能量、すなわち回収可能量は不定かつ経過時間で変動する。

0006

したがって、リサイクル製品の市場投入からその終息までの長期に渡り、回収可能量の推移を予測する必要がある。当然ながら、過去の時系列から至近未来を予測する時系列予測は、過去の時系列が存在しないこの局面では利用できない。

0007

このようなリサイクル製品の回収台数を予測するものとしては、特許文献1に示す回収台数予測システムが知られている。特許文献1に示すものは、回収の対象となる製品と同タイプの製品の回収実績に基づいて、製品の市場投入時からの経過期間と製品の回収率の関係を回収率予測分として格納した回収率予測分布データベースと、予測時点入力手段によって入力された予測時点における製品の市場投入時からの経過時間を算出し、算出された経過時間と回収率予測分布データベースに格納された回収率予測分布とに基づいて、予測時点における製品の回収率を算出する回収津率算出手段と、市場台数入力手段によって入力された製品の市場台数と、回収率算出手段によって算出された回収率とに基づいて、予測時点における製品の回収率を算出する回収台数算出手段とを備えており、任意の時点の製品の回収率を求めることができる。
特開2002−133082号公報

発明が解決しようとする課題

0008

しかしながら、このような従来の回収台数予測システムにあっては、市場台数入力手段によって入力された製品の市場台数と、回収率算出手段によって算出された回収率とに基づいて、予測時点における製品の回収率を算出しているため、リサイクル製品の市場投入からその終息までの長期に渡り、回収可能量の推移を予測することができるが、リサイクル製品の回収品品質の予測を行うことができない。

0009

具体的には、「回収される使用済み製品」の品質は、その使用済み製品の使用量、使用頻度使用形態等により様々で、一定の品質で発生するわけではない。つまり、単純な回収可能量と「生産が要求する品質を満たす」供給可能量は等価ではなく、リサイクル製品の企画・計画時に調達系を最適化しようとすれば、「回収可能量」の予測に加え、さらに「回収品品質」の予測が必要となる。

0010

特許文献1に示すものは、この「回収品品質」の予測を行うことができないため、リサイクル製品を市場に再投入する場合に、製品の品質がばらついてしまったり、あるいは損傷が酷くて再投入ができない製品が発生してしまう。

0011

本発明はこのような問題を解決するためになされたもので、市場から回収することができる製品の回収品台数に加えて、回収品品質を予測することができる回収台数予測システム、回収台数予測方法および回収台数予測プログラムを記録した記録媒体を提供するものである。

課題を解決するための手段

0012

本発明の回収台数予測システムは、市場から回収される使用済み製品の回収台数分布を予測する回収台数予測システムであって、前記製品と同種の製品の回収実績に基づいて、前記製品の使用量と前記製品の回収率との関係を予測回収率分布として格納する予測回収率分布格納手段と、市場に投入された前記製品の納入時点を複数の区間に分け、各区間毎に前記製品の納入台数を入力することによって前記製品を市場に投入してからの市場経過時間に対する納入台数分布を取得する納入台数分布入力手段と、前記納入台数分布入力手段によって入力された前記製品の納入台数分布を、前記納入の区間毎に前記予測回収率分布格納手段に格納された予測回収率分布に当てはめることにより、前記納入区間の使用量に対する予測回収台数分布を算出する使用量対回収台数予測分布算出手段と、前記使用量対回収台数予測分布算出手段によって算出された納入の区間毎の使用量に対する予測回収台数分布に基づいて、納入後経過時間に対する予測回収台数分布を生成する納入後経過時間分布変換手段と、前記納入後経過時間分布変換手段によって生成された納入後経過時間に対する予測回収台数分布を重ね合わせることにより、市場経過時間に対する前記製品全体の予測回収台数分布を算出する予測回収台数分布算出手段とを備えたものから構成されている。

0013

この構成により、市場に投入された製品の使用量に基づいた予測回収率を、製品が市場に投入された時点からの経過時間上で回収台数の分布として重ね合わせるため、製品回収率への寄与が大きい製品使用量を基にした精度の高い回収台数分布を予測するので、市場から回収することができる製品の回収品台数に加えて、回収品品質を予測することができる。

0014

また、本発明の回収台数予測システムは、前記納入後経過時間分布変換手段は、前記使用量に対する回収台数の分布に対し、当該分布の説明変数である使用量を一定の経過時間に対する平均使用率除算することにより、前記使用量に対する回収台数分布を納入後経過時間に対する回収台数分布に変換するものから構成されている。

0015

この構成により、使用量に対する回収台数の分布に対して使用量を一定の経過時間に対する平均使用率で除算するので、製品の使用者毎に製品の使用量(この使用量は、例えば、製品が複写機であれば、コピー枚数トナーの使用量等に相当する)が異なる場合であっても、回収台数分布の算出を容易に行うことができる。

0016

また、本発明の回収台数予測システムは、市場経過時間に対して区間を指定する市場経過時間区間入力手段と、前記投入後経過時間分布変換手段によって求められた市場経過時間に対する全ての回収台数分布各々から、前記市場経過時間区間入力手段に入力された区間の予測台数分布を抜き出し、抜き出した分布に対して投入後経過時間分布変換手段に相当する変換の逆変換を施すことにより、該各分布の市場経過時間区間入力手段で入力された区間における使用量に対する回収台数分布を算出する使用量分布変換手段と、前記使用量分布変換手段の算出結果に基づいて、当該区間で回収される製品の使用量に対する回収台数分布を算出する区間使用量分布算出手段とを備えたものから構成されている。

0017

この構成により、一定の区間、例えば、2001年度下期等の区間で回収される製品の使用量に対する回収台数分布を算出することができるので、市場から回収することができる製品の回収品品質をより精度良く予測することができる。

0018

また、本発明の回収台数予測システムは、前記製品の納入台数の分布、若しくは、投入後経過時間分布変換手段が生成する市場経過時間に対する回収台数分布に対し、離散分布の単位時間を縮小するよう変換する分布細密化手段を備え、前記分布細密化手段は、縮小前の単位時間に対する縮小後の単位時間の比で、元の離散分布を構成する各点の回収台数を除算したもので縮小前各単位時間幅の各区間における1点の値を定め、その値を元にした分布関数への近似若しくは、時系列的補完によって、単位時間縮小後の単位時間の倍数に当たる時点での回収台数を類推するものから構成されている。

0019

この構成により、予測回収台数分布の時間軸、または使用量軸におけるステップ幅が大きすぎる場合に、擬似的に細分化することで、より詳細な予測結果を得ることができる。

0020

また、平均使用率が複数存在するか、若しくは、製品の納入時点による分類の経過時間の区間幅が均一ではないことにより、投入後経過時間分布変換手段の適用後の経過時間に対する回収台数分布の経過時間のステップ幅が不均一になった場合に、異なる各々のステップ幅の公約数で、最終的な回収台数分布のステップ幅を縮小することで、最終的な予測分布の時間軸上のステップ幅が揃わないことを回避することができる。

0021

また、本発明の回収台数予測方法は、市場から回収される使用済み製品の回収台数分布を予測する回収台数予測方法であって、前記製品と同種の製品の回収実績に基づいて、前記製品の使用量と前記製品の回収率との関係を予測回収率分布として格納する予測回収率分布格納工程と、市場に投入された前記製品の納入時点を複数の区間に分け、
e区間毎に前記製品の納入台数を入力することによって前記製品を市場に投入してからの市場経過時間に対する納入台数分布を取得する納入台数分布入力工程と、前記納入台数分布入力手段によって入力された前記製品の納入台数分布を、前記納入の区間毎に前記予測回収率分布格納工程で格納された予測回収率分布に当てはめることにより、前記納入区間の使用量に対する予測回収台数分布を算出する使用量対回収台数予測分布算出工程と、前記使用量対回収台数予測分布算出工程によって算出された納入の区間毎の使用量に対する予測回収台数分布に基づいて、納入後経過時間に対する予測回収台数分布を生成する納入後経過時間分布変換工程と、前記納入後経過時間分布変換工程によって生成された納入後経過時間に対する予測回収台数分布を重ね合わせることにより、市場経過時間に対する前記製品全体の予測回収台数分布を算出する予測回収台数分布算出工程とを含む。

0022

この方法により、市場に投入された製品の使用量に基づいた予測回収率を、製品が市場に投入された時点からの経過時間上で回収台数の分布として重ね合わせるため、製品回収率への寄与が大きい製品使用量を基にした精度の高い回収台数分布を予測するので、市場から回収することができる製品の回収品台数に加えて、回収品品質を予測することができる。

0023

また、本発明の回収台数予測方法は、前記納入後経過時間分布変換工程は、前記使用量に対する回収台数の分布に対し、当該分布の説明変数である使用量を一定の経過時間に対する平均使用率で除算することにより、前記使用量に対する回収台数分布を納入後経過時間に対する回収台数分布に変換する。この方法により、使用量に対する回収台数の分布に対して使用量を一定の経過時間に対する平均使用率で除算するので、製品の使用者毎に製品の使用量(この使用量は、例えば、製品が複写機であれば、コピー枚数、トナーの使用量等に相当する)が異なる場合であっても、回収台数分布の算出を容易に行うことができる。

0024

また、本発明の回収台数予測方法は、市場経過時間に対して区間を指定する市場経過時間区間入力工程と、前記投入後経過時間分布変換工程によって求められた市場経過時間に対する全ての回収台数分布各々から、前記市場経過時間区間入力工程で入力された区間の予測台数分布を抜き出し、抜き出した分布に対して投入後経過時間分布変換工程に相当する変換の逆変換を施すことにより、該各分布のs場経過時間区間入力手段で入力された区間における使用量に対する回収台数分布を算出する使用量分布変換工程と、前記使用量分布変換工程の算出結果に基づいて、当該区間で回収される製品の使用量に対する回収台数分布を算出する区間使用量分布算出工程とを含む。

0025

この方法により、一定の区間、例えば、2001年度下期等の区間で回収される製品の使用量に対する回収台数分布を算出することができるので、市場から回収することができる製品の回収品品質をより精度良く予測することができる。

0026

また、本発明の回収台数予測方法は、前記製品の納入台数の分布、若しくは、投入後経過時間分布変換手段が生成する市場経過時間に対する回収台数分布に対し、離散分布の単位時間を縮小するよう変換する分布細密化工程を含み、前記分布細密化工程は、縮小前の単位時間に対する縮小後の単位時間の比で、元の離散分布を構成する各点の回収台数を除算したもので縮小前各単位時間幅の各区間における1点の値を定め、その値を元にした分布関数への近似若しくは、時系列的な補完によって、単位時間縮小後の単位時間の倍数に当たる時点での回収台数を類推する。

0027

この方法により、予測回収台数分布の時間軸、または使用量軸におけるステップ幅が大きすぎる場合に、擬似的に細分化することで、より詳細な予測結果を得ることができる。

0028

また、平均使用率が複数存在するか、若しくは、製品の納入時点による分類の経過時間の区間幅が均一ではないことにより、投入後経過時間分布変換手段の適用後の経過時間に対する回収台数分布の経過時間のステップ幅が不均一になった場合に、異なる各々のステップ幅の公約数で、最終的な回収台数分布のステップ幅を縮小することで、最終的な予測分布の時間軸上のステップ幅が揃わないことを回避することができる。

0029

また、本発明の記録媒体は、市場から回収される使用済み製品の回収台数分布を予測する回収台数予測プログラムを記録した記録媒体であって、コンピュータに、前記製品と同種の製品の回収実績に基づいて、前記製品の使用量と前記製品の回収率との関係を予測回収率分布として格納する予測回収率分布格納ステップと、市場に投入された前記製品の納入時点を複数の区間に分け、各区間毎に前記製品の納入台数を入力することによって前記製品を市場に投入してからの市場経過時間に対する納入台数分布を取得する納入台数分布入力ステップと、前記納入台数分布入力ステップによって入力された前記製品の納入台数分布を、前記納入の区間毎に前記予測回収率分布格納ステップで格納された予測回収率分布に当てはめることにより、前記納入区間の使用量に対する予測回収台数分布を算出する使用量対回収台数予測分布算出ステップと、前記使用量対回収台数予測分布算出ステップによって算出された納入の区間毎の使用量に対する予測回収台数分布に基づいて、納入後経過時間に対する予測回収台数分布を生成する納入後経過時間分布変換ステップと、前記納入後経過時間分布変換ステップによって生成された納入後経過時間に対する予測回収台数分布を重ね合わせることにより、市場経過時間に対する前記製品全体の予測回収台数分布を算出する予測回収台数分布算出ステップとを実行させるものから構成されている。

0030

この構成により、市場に投入された製品の使用量に基づいた予測回収率を、製品が市場に投入された時点からの経過時間上で回収台数の分布として重ね合わせるため、製品回収率への寄与が大きい製品使用量を基にした精度の高い回収台数分布を予測するので、市場から回収することができる製品の回収品台数に加えて、回収品品質を予測することができる。

0031

また、本発明の記録媒体は、前記納入後経過時間分布変換ステップは、前記使用量に対する回収台数の分布に対し、当該分布の説明変数である使用量を一定の経過時間に対する平均使用率で除算することにより、前記使用量に対する回収台数分布を納入後経過時間に対する回収台数分布に変換するものから構成されている。

0032

この構成により、使用量に対する回収台数の分布に対して使用量を一定の経過時間に対する平均使用率で除算するので、製品の使用者毎に製品の使用量(この使用量は、例えば、製品が複写機であれば、コピー枚数、トナーの使用量等に相当する)が異なる場合であっても、回収台数分布の算出を容易に行うことができる。

0033

また、本発明の記録媒体は、市場経過時間に対して区間を指定する市場経過時間区間入力ステップと、前記投入後経過時間分布変換ステップによって求められた市場経過時間に対する全ての回収台数分布各々から、前記市場経過時間区間入力ステップで入力された区間の予測台数分布を抜き出し、抜き出した分布に対して投入後経過時間分布変換ステップに相当する変換の逆変換を施すことにより、該各分布の市場経過時間区間入力ステップで入力された区間における使用量に対する回収台数分布を算出する使用量分布変換ステップと、前記使用量分布変換ステップの算出結果に基づいて、当該区間で回収される製品の使用量に対する回収台数分布を算出する区間使用量分布算出ステップとを含むものから構成されている。

0034

この構成により、一定の区間、例えば、2001年度下期等の区間で回収される製品の使用量に対する回収台数分布を算出することができるので、市場から回収することができる製品の回収品品質をより精度良く予測することができる。

0035

また、本発明の記録媒体は、前記製品の納入台数の分布、若しくは、投入後経過時間分布変換ステップが生成する市場経過時間に対する回収台数分布に対し、離散分布の単位時間を縮小するよう変換する分布細密化ステップを含み、前記分布細密化ステップは、縮小前の単位時間に対する縮小後の単位時間の比で、元の離散分布を構成する各点の回収台数を除算したもので縮小前各単位時間幅の各区間における1点の値を定め、その値を元にした分布関数への近似若しくは、時系列的な補完によって、単位時間縮小後の単位時間の倍数に当たる時点での回収台数を類推するものから構成されている。

0036

この構成により、予測回収台数分布の時間軸、または使用量軸におけるステップ幅が大きすぎる場合に、擬似的に細分化することで、より詳細な予測結果を得ることができる。

0037

また、平均使用率が複数存在するか、若しくは、製品の納入時点による分類の経過時間の区間幅が均一ではないことにより、投入後経過時間分布変換手段の適用後の経過時間に対する回収台数分布の経過時間のステップ幅が不均一になった場合に、異なる各々のステップ幅の公約数で、最終的な回収台数分布のステップ幅を縮小することで、最終的な予測分布の時間軸上のステップ幅が揃わないことを回避することができる。

発明の効果

0038

以上説明したように、本発明は、市場から回収することができる製品の回収品台数に加えて、回収品品質を予測することができる回収台数予測システム、回収台数予測方法および回収台数予測プログラムを記録した記録媒体を提供することができる。

発明を実施するための最良の形態

0039

以下、本発明の実施の形態について、図面を用いて説明する。

0040

図1図14は、本発明に係る回収台数予測システム、回収台数予測方法および回収台数予測プログラムを記録した記録媒体の第1の実施の形態を示す図であり、本実施の形態では製品として複写機の回収台数を予測するシステムに適用する。

0041

まず、構成を説明する。図1において、回収台数予測システムは、過去の予測対象に対する類似製品等の市場投入・回収実績に基づき、予測に必要な情報を生成する予測回収率分布生成手段10と、予測回収率分布生成手段10によって生成された情報を用いて実際に回収台数分布を予測する予測実行手段20とを含んで構成されている。

0042

予測回収率分布生成手段10は、顧客・製品情報データベース(DB)11と、予測回収率算出手段12と、予測回収率分布格納データベース(DB)13と、製品使用パターン集計手段14と、製品使用パターン格納データベース(DB)15とを備えている。

0043

顧客・製品情報データベース11は、回収率予測分布を求める基礎となるデータを格納しており、CD−R、DVD−RAM、ハードディスクフラッシュメモリ等の読み書き可能なメモリから構成されている。

0044

図2は顧客・製品情報データベース11に格納されたデータの例を示す図であり、顧客・製品情報データベース11は、「製品コード」「製品種類」「納入年月日」「回収年月日」「顧客名」「顧客住所」「総使用枚数」の各情報を有している。

0045

「製品コード」は、複写機を特定するための情報である。「製品種類」は、複写機の種類(タイプ)を分類するための情報である。「納入年月日」は、所定の製品コードを有する複写機が販売された年月日を表す情報である。「回収年月日」は、所定の製品コードを有する複写機が回収された年月日を表す情報である。「顧客名」は、複写機が販売された顧客の名称を示す情報である。「総使用枚数」は複写機が回収された時点での総使用枚数を表す情報である。

0046

予測回収率算出手段12は、顧客・製品情報データベース11の情報に基づいて「使用量に対する予測回収率分布」を算出するようになっており、CPU、ROM、RAM等を備えたコンピュータから構成されている。本実施の形態では、この分布を離散分布として取り扱い、複写機の場合には図3に示すようなものとなる。

0047

図3は複写機の使用量と回収率の関係の例を示したものであり、「総印刷枚数」が「使用量」に相当する。図3の表では、例えば、表の上から2行目は、使用済み製品の回収時の総印刷枚数が「0枚〜50,000枚まで」のものが総回収台数に占める割合は「1.2%」であるという意味になる。

0048

図3のような回収率の表があれば、例えば、市場投入台数が決まると、使用済み製品の使用量に対する最終的な回収台数分布も決まる。例えば、市場に10万台投入すると、総印刷枚数が「0枚〜50,000枚まで」で回収される製品は、1.2%×10万台=12,000台になるという予測が成り立ち、これを図3の表全ての行について行うと、投入した全ての製品が使用済み製品として回収されるまでの使用量に対する回収台数の予測総量分布を得ることができる。但し、予測実行手段20では、投入した全ての製品に対して予測回収率分布を一度に適用するわけではない。

0049

この「使用量に対する予測回収率分布」は、顧客・製品情報データベース11に含まれる過去の製品の情報から算出されるようになっている。具体的には、回収された製品のデータを「総使用枚数」を複数の区間で分け、各区間に含まれる製品台数を市場投入された総数で除算する。この分布を「製品種類」毎に生成する。

0050

予測回収率分布格納データベース13は、予測回収率算出手段12が生成した「製品種類」と「使用量に対する予測回収率分布」の組合せを格納するようになっており、CD—R、DVD—RAM、ハードディスク、フラッシュメモリ等の読み書き可能なメモリから構成されている。

0051

本実施の形態では、予測回収率算出手段12および予測回収率収納データベース13が、市場から回収される使用済み製品と同種の製品の回収実績に基づいて、製品の使用量と製品の回収率との関係を予測回収率分布として格納する予測回収率分布格納手段を構成している。

0052

なお、「同種の製品」とは、例えば、外部仕様の種類が同じ製品のことであり、複写機の場合には、カラーの複写機、デジタルの複写機等によって種類を分類することができる。

0053

また、「回収率」とは、市場に存在する製品の台数に対する回収台数の割合である。さらに、「使用量と回収率の関係」とは、使用量uに対する回収率r(u)の分布である。r(u)が連続な領域では、「使用量がuになるまで回収されなかった製品が、使用量uの時点で回収される確率」の分布関数と定義できる。

0054

「使用量と回収率の関係」は、本実施の形態の回収台数予測システムにおいては、使用量対回収台数予測分布算出手段でしか使われず、使うときは r(u)をuの区間に対して積分したものを用いる。

0055

したがって、r(u)を離散的に取り扱うのなら、使用量uを複数の区間に分け、「使用量が区間unの範囲にある間に製品が回収される確率」の集合としても良く、基本的には全ての製品が回収された時点で、区間unに対する回収量r(un)は、使用量が当該区間の間に回収された台数を市場投入総数で除算したものとして表現できる。

0056

製品使用パターン集計手段14は、顧客・製品情報データベース11の情報を「平均使用率」で分類し、それをもとに集計するようになっており、上述したコンピュータから構成されている。

0057

この「平均使用率」とは、「総使用枚数」を上述した「総使用枚数」の区間の幅で除した値であり、製品の使用頻度を表すものである。製品個々の「平均使用率」は、顧客・製品情報データベース11の「総印刷枚数」、「納入年月日」、「回収年月日」から、下記数1のように求められる。

0058

[平均使用率]=[総印刷枚数]/{[単位時間あたりの日数]×([回収年月日]−[納入年月日])}......数1
上記数1における「単位時間あたりの日数」は、納入台数分布における[区間の幅]に相当するもので、例えば、図3の分布に対応付けるならば、30日/月となる。なお、この「単位時間あたりの日数」は、適用した値と単位さえ明確にしておけば、後で修正可能なため、特に限定する必要はない。

0059

実際に分類した例を図4に示す。図4の意味するところは、例えば、上から2行目を見ると、「製品種類」が「モノクロ中速」である製品において、平均使用量が「0〜2,000枚/月」である回収製品台数が「モノクロ中速」製品全体の台数に占める比率は、「20%」であり、同カテゴリ内代表値は「1,000枚/月」であるとなる。

0060

ここでいう「代表値」とは、統計的な値を指し、具体的には平均値中央値などである。また、カテゴリの幅は任意に定めてもよいが、階層クラスタリングなどを用いて、データ構造に即したカテゴリを定める方が望ましい。階層クラスタリングについては、「Hartigan, J. A. (1975). "Clustering Algorithms," Wiley. New York.」 に詳しい。

0061

また、製品使用パターン格納データベース15は、製品使用パターン集計手段14の集計結果を格納するようになっており、CD−R、DVD−RAM、ハードディスク、フラッシュメモリ等の読み書き可能なメモリから構成されている。

0062

一方、予測実行手段20は、対象製品指定手段21と、納入台数分布取得手段22と、使用量対回収台数予測分布算出手段23と、納入後経過時間分布変換手段24と、分布細密化手段25と、予測回収台数分布算出手段26と、予測回収台数分布出力手段27とを備えている。

0063

対象製品指定手段21は、回収量を予測する製品を指定したり、予測回収率分布格納データベース13や製品使用パターン格納データベースに格納する情報を入力するものであり、キーボードマウス等から構成されている。

0064

納入台数分布取得手段22は、対象製品指定手段21で指定した製品の「納入時点の区間別納入台数」、すなわち、納入台数分布を入力するようになっており、キーボードやマウス等から構成されている。

0065

なお、納入台数分布取得手段22で取得する納入台数分布の納入時点に対する単位区間の幅は、予測回収率分布格納データベース13に格納された使用量に対する予測回収率分布の単位使用量を、「製品種類」毎に、製品仕様パターン集計手段14で算出する「平均使用率代表値」の公倍数で割った値と等しくなければならない。

0066

例えば、平均使用率代表値が図4、予測回収率分布が図3に示すものであった場合、納入台数分布の単位区間の幅は、図4の左から3列目に示す「平均使用率代表値」1,000枚/月、3,000枚/月、5,000枚/月の最小公倍数15,000枚/月の倍数で、予測回収率分布の単位使用量50,000枚を割った値、例えば100日、50日、33.3日、25日、20日等の何れかと等しくする必要がある。

0067

ここで、上記日数を導き方を説明する(但し、1月を30日で計算)。除数が最小公倍数15,000枚/月の場合には、
50,000枚÷15,000(枚/月)→50,000枚÷{15,000枚/30日)=100日となる。

0068

また、除数が最小公倍数15,000×2(枚/月)の場合には、
50,000枚÷15,000×2(枚/月)→50,000枚÷{30,000枚/30日)=50日となる。

0069

また、除数が最小公倍数15,000×3(枚/月)の場合には、
50,000枚÷15,000×3(枚/月)→50,000枚÷{45,000枚/30日)=33.3日となる。

0070

また、除数が最小公倍数15,000×4(枚/月)の場合には、
50,000枚÷15,000×4(枚/月)→50,000枚÷{60,000枚/30日)=25日となる。

0071

また、除数が最小公倍数15,000×5(枚/月)の場合には、
50,000枚÷15,000×5(枚/月)→50,000枚÷{75,000枚/30日)=20日となる。

0072

したがって、予め、最終的な予測回収台数分布に必要とされる単位時間幅が分かっているのであれば、それに整合するよう平均使用率分類の区間幅を定めておくことが望ましい。

0073

また、対象製品指定手段21および納入台数分布取得手段22の挙動は、顧客・製品情報データベース11の構成により分かれる。具体的には、回収台数を予測したい製品の納入情報が顧客・製品情報データベース11に完全に含まれる場合、対象製品指定手段21は、予測したい製品の「製品コード」を直接指定すれば良い。

0074

この場合、納入台数分布取得手段22の役割は、顧客・製品情報データベース11から指定された「製品コード」の納入情報を前述した「納入時点の区間」毎に集計し、納入台数分布を生成することである。

0075

逆に、回収台数を予測したい製品が顧客・製品情報データベース11に全く含まれない、若しくは部分的にしか含まれない場合は、対象製品指定手段21では顧客・製品情報データベース11における「製品種類」を指定し、納入台数分布取得手段22では、予測したい製品の納入台数分布を人が入力する。

0076

また、納入台数分布取得手段22で取得する納入台数分布の納入時点に対する単位区間の幅は、予測回収率分布格納データベース13に格納された使用量に対する予測回収率分布の単位使用量を「製品種類」毎に、製品仕様パターン格納データベース15に格納した「平均使用率代表値」の公倍数で割った値と等しくなければならない。

0077

納入台数分布取得手段22で取得した納入台数分布がこの条件を満たさない場合、これを満たすよう後述する分布細密化手段25で納入時点に対する区間幅を縮小する必要がある。

0078

また、使用量対回収台数予測分布算出手段23は、対象製品指定手段21で指定した「製品コード」に対応する「製品種類」、若しくは「製品種類」そのものに対応する予測回収率分布を取得し、これに納入台数分布取得手段22で取得した納入台数分布の各区間毎の台数を当てはめ、納入区間毎の使用量に対する予測回収台数分布を算出するようになっており、上述したコンピュータから構成されている。

0079

納入後経過時間分布変換手段24は、使用量対回収台数予測分布算出手段23が算出した「使用量」つまり顧客・製品情報データベース11における「総使用枚数」に対する複数の予測回収台数分布をそれぞれ「納入時点からの経過時間」に対する予測回収台数分布に変換するようになっており、上述したコンピュータから構成されている。納入後経過時間分布変換手段24は、このときに製品使用パターン格納データベース15に格納された平均使用率の表を用いる。この変換は、使用量に対する予測回収台数に対し、平均使用率aを含む数2のような写像をとることで実現する。なお、yは予測回収台数、uは使用量、tは納入後経過時間である。また、この平均使用率aには、製品使用パターン格納データベース15に格納された「平均使用率代表値」を用いる。

0080

以下、複写機の場合について変換の例を挙げる。今、図5(a)の表に示す、ある「納入時点の区間」における使用量に対する予測回収台数の離散分布があったとする。数2の変換は、分布を構成する各点の図5(a)の最上段に当たる使用量の値を、平均使用率の値で除算することを意味する。

0081

なお、予測回収台数についてはそのままである。ここで平均使用率を「1ヶ月あたり5,000」とすると、変換後の分布は図5(b)に示すようなものになる。例えば、図5(a)の上から4列目、「総印刷枚数」が「100,000〜150,000枚」のカテゴリに着目すれば、下記数3のように、同カテゴリは「20〜30ヶ月」と変換される。

0082

(100,000枚)÷(5,000枚/1ヶ月)=20ヶ月
(150,000枚)÷(5,000枚/1ヶ月)=30ヶ月......(数3) なお、 同一の「製品種類」で平均使用率が複数ある場合には、「平均使用率代表値」に付与された「比率」で予測回収台数分布を一様に分割し、各々で変換を行う。その具体例を図6に示す。図6は、平均使用率が1,000枚/月、3,000枚/月、5,000枚/月の3種類ある場合に、総印刷枚数(使用量)に対する予測回収分布台数を「納入後経過時間」に対する分布に変換したものである。なお、図6(c)〜(e)の左列は簡略的に記してあるが、実際には図5(b)のような形になる。

0083

具体的には、図6(c)は、平均使用率が1,000枚/月の場合の納入経過時間に対する予測回収台数の分布を示し、例えば、納入後経過時間が0〜10ヶ月の場合の予測回収台数は12%である。

0084

図6(d)は、平均使用率が3,000枚/月の場合の納入経過時間に対する予測回収台数の分布を示し、例えば、納入後経過時間が0〜10ヶ月の場合の予測回収台数は18%である。

0085

図6(e)は、平均使用率が5,000枚/月の場合の納入経過時間に対する予測回収台数の分布を示し、例えば、納入後経過時間が0〜10ヶ月の場合の予測回収台数は30%である。

0086

また、分布細密化手段25は、納入台数分布の市場経過時間の単位区間幅と、納入後経過時間分布変換手段24で生成した予測回収台数分布全ての単位時間の幅が一致しない場合に実行されるものであり、上述したコンピュータから構成されている。具体的には、全ての単位時間・区間の幅が一致するように予測回収台数分布と市場経過時間に対する納入台数分布に対して変形を施す。

0087

すなわち、分布細密化手段25は、製品の納入台数の分布、若しくは、投入後経過時間分布変換手段が生成する市場経過時間に対する回収台数分布に対し、離散分布の単位時間を縮小するよう変換するものであり、分布細密化手段は、縮小前の単位時間に対する縮小後の単位時間の比で、元の離散分布を構成する各点の回収台数を除算したもので縮小前各単位時間幅の各区間における1点の値を定め、その値を元にした分布関数への近似若しくは、時系列的な補完によって、単位時間縮小後の単位時間の倍数に当たる時点での回収台数を類推するものである。

0088

具体的には、分布細密化手段25では、まず、縮小後の単位時間・区間幅を決定する。この値は、対象となる分布全ての単位時間・区間幅の公約数を取る。この公約数をαとする。

0089

基本的には最大の公約数が望ましいが、より小さな時間単位で最終的な予測結果を見たい場合、少なくともその単位よりは小さく設定する必要がある。以下、各分布の単位時間をこのαに合わせるよう変形する。変形対象の分布をf(t)、その単位時間・区間幅をβとする。まず、f(t)に数4を適用しf2(t)を求める。

0090

数4の適用について、具体的な例として、図7にα=3ヶ月、β=12ヶ月の場合を挙げる。このときα/β=1/4となり、これは、分布の単位時間を1/4に縮小することを意味する。

0091

単純に時間幅が1/4になれば、そこに含まれる納入、若しくは回収製品の台数は、平均すれば概ね元の台数の1/4になるはずである。したがって、分布の各区間の台数に1/4=α/βを掛ける。

0092

これが数4に示すものであり、拡縮マトリクスによる射影をとる理由である。数4で 0.5βほどt軸方向に平行移動をかけているのは、元の値にα/βをかけた区間が、元の区間のどこに位置すべきかを示している。

0093

本実施の形態では、この値を元の区間に対する中央値とみなし、元の区間の真ん中、つまり、t+0.5βtの区間に相当するとしている。これが数4の第2項の意味である。

0094

また、数4で規定されない区間、つまり、図7(b)において、点線矩形で描かれている部分の値を推定する。なお、この時点で、分布細密化を終了することもできる。図7の(b)の点線で描かれた分布をもって細密化された分布とするのである。具体的には、当該分布は数5のように表現される。

0095

数5における関数trunc(i)は、iの小数部切り捨てた値を出力するものである。例えば、trunc(2.5)=2 となる。数5を使わず、数4で規定されない区間の値を推定する方法として、本実施の形態では、以下に挙げる2つのいずれかを利用する。

0096

1つは、最小二乗法等などにより、適当な分布関数に近似することで、不定な区間を推測することである。分布に大きな変動がない場合、これで十分なことが多い。なお、この方法では、値が既に定まっている区間でも、近似した分布関数に当てはめると別の値が出る。この場合は近似した分布関数の値の方を使う方が望ましい。

0097

もうひとつの方法は、値が不定な区間1つずつに対し、別々の適当な関数で補完してやる、所謂時系列的な補完である。この代表的なものがスプライン補完として知られている。図8に3つの点を補完するスプライン補完の例を示す。実線で描かれた曲線が、補完した曲線である。

0098

スプライン補完は、図8のように点P1、P2、P3の補完を行う場合、P1とP2を通る曲線C12(t)、P2とP3を通る曲線C23(t)を別々に求める。

0099

但し、曲線C12(t)と曲線C23(t)が交わるt=t2の点P2において、C12(t2)C12(t2)=C23(t2) かつ C12′(t2)=C23′(t2)かつC12"(t2)=C23"(t2)を満たすように、すなわち、2つの区間に対応する曲線が交差する一点において、傾きと曲率が等しくなるように、2つの曲線を定める。

0100

なお、これら補完曲線は、適当な多項式で表現するのが普通である。4つ以上の点を補完する場合、全ての点について、その前後の点に対する前述した傾き・曲率に関する条件を満たすよう、各区間で個別に曲線を求める。

0101

図9にスプライン補完の結果の例を示す。点線で描かれた曲線が、各区間を補完する曲線である。スプライン補完でも、単一の分布関数で近似するのと同様、全てのtに対して Cnm(t)、すなわち、区間に対する納入もしくは回収台数を得ることができる。なお、スプライン補完は、本来、時系列補完だけのための手法ではなく、幾何一般の曲線表現方法である。

0102

前述の分布関数への近似若しくは、時系列補完の何れかににより、不定な区間に値は、当該区間中央に位置する時間を近似ないし補完した関数に投入すれば得ることができる。

0103

但し、近似ないし補完した関数に時間を投入する場合、その時間ステップは、前述の全ての分布の単位時間・区間幅の公約数であるαとなる。以上が分布細密化手段25の処理内容である。

0104

予測回収台数分布算出手段は26は、分布細密化手段25で変換した納入後経過時間に対する予測回収台数分布全てを予測対象である当該製品の発売日、若しくは、適当な時点からの「市場経過時間」軸上に重ね合わせるようになっており、上述したコンピュータから構成されている。

0105

具体的には、図10に示すように、納入後経過時間に対する各予測回収台数分布の原点を、「市場経過時間」軸上で予測分布に対応する納入時点分類の区間の開始点に合わせて分布の形を保ったままマッピングする。

0106

より具体的には、例えば、単位時間が半年(半期)で、第4期納入分の示す分類が「『2001年上期』に納入された製品」であったとすると、市場経過時間軸上にマッピングするときは、「納入後経過時間に対する予測回収台数分布」の原点を、「市場経過時間」軸上の『2001年上期』に合わせる。

0107

図10では、第4期納入分の予測回収台数分布の重ね合わせを強調しているが、他の予測分布についても同様である。重ね合わされた全ての分布の累積をとって最終的な予測回収台数分布とする。

0108

予測回収台数分布出力手段27は、予測回収台数分布算出手段26で算出した予測回収台数分布を出力するようになっており、液晶ディスプレイプラズマディスプレイ等の表示装置等から構成されている。

0109

なお、本実施の形態では、対象製品指定手段21および納入台数分布取得手段22が、市場に投入された製品の納入時点を複数の区間に分け、各区間毎に製品の納入台数を入力することによって製品を市場に投入してからの市場経過時間に対する納入台数分布を取得する納入台数分布入力手段を構成している。

0110

また、使用量対回収台数予測分布算出手段23が、対象製品指定手段21および納入台数分布取得手段22によって入力された製品の納入台数分布を、納入の区間毎に予測台数率格納データベース13に格納された予測回収率分布に当てはめることにより、納入区間の使用量に対する予測回収台数分布を算出する。

0111

また、納入後経過時間分布変換手段24が、使用量対回収台数予測分布算出手段23によって算出された納入の区間毎の使用量に対する予測回収台数分布に基づいて、納入後経過時間に対する予測回収台数分布を生成する。

0112

予測回収台数分布算出手段26が、納入後経過時間分布変換手段24によって生成された納入後経過時間に対する予測回収台数分布を重ね合わせることにより、市場経過時間に対する製品全体の予測回収台数分布を算出する。

0113

なお、図示省略しているが、回収台数予測システムには、CD—ROM、DVD—ROM等の記録媒体に記録された回収台数予測プログラムを読み取る読取装置が設けられており、この読取装置によって読み取られた回収台数予測プログラムは上述したコンピュータによって実行される。

0114

具体的には、記録媒体に記録された回収台数予測プログラムは、製品と同種の製品の回収実績に基づいて、製品の使用量と製品の回収率との関係を予測回収率分布として格納する予測回収率分布格納ステップと、市場に投入された製品の納入時点を複数の区間に分け、各区間毎に製品の納入台数を入力することによって製品を市場に投入してからの市場経過時間に対する納入台数分布を取得する納入台数分布入力ステップと、納入台数分布入力手段によって入力された製品の納入台数分布を、納入の区間毎に予測回収率分布格納ステップで格納された予測回収率分布に当てはめることにより、納入区間の使用量に対する予測回収台数分布を算出する使用量対回収台数予測分布算出ステップと、使用量対回収台数予測分布算出ステップによって算出された納入の区間毎の使用量に対する予測回収台数分布に基づいて、納入後経過時間に対する予測回収台数分布を生成する納入後経過時間分布変換ステップと、納入後経過時間分布変換ステップによって生成された納入後経過時間に対する予測回収台数分布を重ね合わせることにより、市場経過時間に対する製品全体の予測回収台数分布を算出する予測回収台数分布算出ステップとを実行させるようになっている。

0115

また、回収台数予測プログラムは、納入後経過時間分布変換ステップは、使用量に対する回収台数の分布に対し、当該分布の説明変数である使用量を一定の経過時間に対する平均使用率で除算することにより、使用量に対する回収台数分布を納入後経過時間に対する回収台数分布に変換するようになっている。

0116

さらに、回収台数予測プログラムは、製品の納入台数の分布、若しくは、投入後経過時間分布変換手段が生成する市場経過時間に対する回収台数分布に対し、離散分布の単位時間を縮小するよう変換する分布細密化ステップを含み、分布細密化ステップは、縮小前の単位時間に対する縮小後の単位時間の比で、元の離散分布を構成する各点の回収台数を除算したもので縮小前各単位時間幅の各区間における1点の値を定め、その値を元にした分布関数への近似若しくは、時系列的な補完によって、単位時間縮小後の単位時間の倍数に当たる時点での回収台数を類推するようになっている。

0117

次に、図11図15フローチャートに基づいて回収台数予測方法を説明する。図11は、予測回収率の算出処理のフローチャート、図12は、製品使用パターンの集計・算出処理のフローチャート、図13は、回収台数予測処理のフローチャート、図14は、納入後経過時間分布変換処理のフローチャートである。

0118

図11において、まず、対象製品指定手段21によって使用量の単位(ur)を入力した後(ステップS1)、(ur)を予測回収率分布格納データベース13に格納して(ステップS2)、データiを更新する(ステップS3)。

0119

次いで、商品種Kiに関する過去の契約情報の集合Siを顧客・製品データベース11から取得した後(ステップS4)、集合Siを使用量に関して単位量ur毎に区間を区切って集計する(ステップS5)。具体的には、区間uj(0<uj≦m,uj∈自然数(m−1)×ur≦Siの使用量上限≦mxur)に対する製品数ni(uj)を求める。

0120

次いで、予測回収率の離散分布ri(uj)=ni(uj)/Siの要素数を求めた後(ステップS6)、商品種Kiに関するri(uj)を予測回収率分布格納データベース13に格納して(ステップS7)、データiを更新する(ステップS8)。

0121

次いで、データ量iが商品種の総数よりも大きいか否かを判別し(ステップS9)、データ量iが商品種の総数よりも小さい場合にはステップS4に戻り、データ量iが商品種の総数よりも大きい場合には予測回収率の算出処理を終了する。

0122

次に、図12のフローチャートに基づいて製品使用パターンの集計・算出処理を説明する。図12において、まず、対象製品指定手段21によって製品使用パターンの使用量区間幅uiを指定した後(ステップS10)、uiを予測回収率分布格納データベース13に格納して(ステップS11)。データiを更新する(ステップS12)。

0123

次いで、商品種Kiに関する過去の径契約情報の集合Siを顧客・製品データベース11から取得した後(ステップS13)、集合Siを使用量に関して単位量ui毎に区間を区切って集計する(ステップS14)。具体的には、区間uk(0<uk≦m,uk∈自然数(m−1)×ul≦Siの使用量上限≦mxul)とし、区間Ukに対する製品数ni(uj)を求める。

0124

次いで、使用量に関する各区間ukの全製品に対する製品数比率ai(uk)=ni(uk)/Sの要素数を求めた後(ステップS15)、使用量に関する各区間の使用量統計的代表値a´i(uk)を求める(ステップS16)。

0125

次いで、商品種kiに関するri(uj)を製品使用パターン格納データベース15に格納した後(ステップS17)、データiを更新する(ステップS18)。

0126

次いで、データ量iが商品種の総数よりも大きいか否かを判別し(ステップS19)、データ量iが商品種の総数よりも小さい場合にはステップS13に戻り、データ量iが商品種の総数よりも大きい場合には製品使用パターンの集計・算出処理を終了する。

0127

次に、図13のフローチャートに基づいて回収台数予測処理を説明する。図13において、まず、対象商品指定手段21から予測対象商品P0を入力した後(ステップS21)、納入台数分布取得手段22によりP0の納入台数の離散分布d(ti)と同分布の単位期間tsを入力する(ステップS22)。

0128

次いで、使用量対回収台数予測分布算出手段23が予測回収率分布格納データベース13からP0の商品種であるk0に関する予測回収率分布r0(uj)と対応する単位量urを取得した後(ステップS23)、使用量対回収台数予測分布算出手段23が製品使用パターン格納データベース15からP0の商品種であるk0に関する製品使用パターンである使用量に関する製品数比率a0(uk)と、対応する代表値a0(uk)と、対応する単位量uiとを取得する(ステップS24)。

0129

次いで、使用量対回収台数予測分布算出手段23が、d(ti)の各tiについて使用量に関する区間ujに対する予測回収台数の離散分布R0(ti、uj)を求める(ステップS25)。この離散分布は、r0(ti,uj)=d(ti)・r(uj)によって求められる。

0130

次いで、製品使用パターン毎の予測回収台数の離散分布R20(ti,uj,uk)を求める(ステップS26)。この離散分布は、R20(ti,uj,uk)=R0(ti,uj)・a(uk)によって求められる。

0131

次いで、R20(ti,uj,uk)について、納入後経過時間分布変換手段24によって、使用量区間ujと、製品パターンに関する使用量区間ukとを納入後経過時間tuに変換し、納入期間tiと納入後経過時間tuに関する予測回数台数分布R30(ti,tu)およびtuの単位時間tusを獲得する(ステップS27)。

0132

次いで、分布細密化手段25によってR30(ti,tu)の変数tiとtuの単位期間が同一になるように変換し、予測回収台数分布R40(tis、tu2)および変換後の単位期間ts2を獲得した後(ステップS28)、予測回収台数分布算出手段26によって数6に基づいて、単位期間をts2とする基準時点からの経過区間数ts2に対する予測回収台数分布R50(tr)を得る(ステップS29)。

0133

次いで、予測回収台数分布算出手段26によってR50(ti)の変数である回収期間に関する区間tiを、開始時点を(tr−1)×tss、終端をtr×tssとする時間の幅に置き換えて、市場経過時間に対する予測回収台数のヒストグラムR60(t)を得る(ステップS30)。

0134

次いで、予測回収台数分布出力手段27によって予測回収台数分布R60を出力した後(ステップS31)、使用量の分布を出力するか否かを判別する。本実施の形態では、この判別をしないので処理を終了する。この使用の分布を出力するか否かの判別は第2の実施の形態で説明する。

0135

次に、図14に基づいて納入後経過時間分布変換処理を説明する。この納入後経過時間分布変換処理は納入後経過時間分布変換手段24によって処理されるものであり、また、図13のステップS27の処理をより詳しく説明した処理である。

0136

図14において、まず、対象となる予測回収率分布r(uj)と対応する単位量urを取得した後(ステップS41)、対象となる商品種の製品数比率a(uk)、対応する代表値a′(uk)および対応する単位量uiを取得する(ステップS42)。

0137

次いで、予測対象の商品種の納入区間ti、使用量に関する区間uj、製品使用パターンukに関する予測回収台数の離散分布Ri(ti,uj,uk)を取得する(ステップS43)。

0138

次いで、全てのa′(uk)に対する最大公約数GCDを求めた後(ステップS44)、納入後経過時間に対する単位時間tirsを求める(ステップS45)。これはtirs=ur/aGCDによって求められる。

0139

次いで、納入期間に対する区間t1と、納入後経過時間に対する単位時間tirsの経過区間数tirとを変数にとる予測回収台数の離散分布R2(ti,tii)を生成して初期化する(ステップS46)。

0140

次いで、データxを更新した後(ステップS47)、データyを更新し(ステップS48)、さらに、データzを更新する(ステップS49)。

0141

次いで、a′(y)/aGCDに基づいてntuを求めた後(ステップS50)、int(z/ntu)+1によってti2を求め(ステップS51)、さらに、R2(x,ti2)+R1(x,z,y)によってR2(x,ti2)を求める(ステップS52)。

0142

次いで、データzを更新した後(ステップS53)、zがr(uj)に対する定義域最大値がよりも大きいか否かを判別し(ステップS54)、zがr(uj)に対する定義域の最大値よりも小さい場合にはステップS50に戻り、zがr(uj)に対する定義域の最大値が大きい場合にはデータyを更新する(ステップS55)。

0143

次いで、yがa0(uk)に対する定義域の最大値がよりも大きいか否かを判別し(ステップS56)、yがa0(uk)に対する定義域の最大値がよりも小さい場合にはステップS49に戻り、yがa0(uk)に対する定義域の最大値よりも大きい場合にはデータxを更新する(ステップS57)。

0144

次いで、xがR1(t1,uj,uk)における変数t1の定義域の最大値よりも大きいか否かを判別し(ステップS58)、xがR1(t1,uj,uk)における変数t1の定義域の最大値よりも小さい場合にはステップS48に戻り、xがR1(t1,uj,uk)における変数t1の定義域の最大値よりも大きい場合には、予測回収台数の離散分布R2(ti,tii)と、納入後経過時間に対する単位時間tirsを出力して(ステップS59)処理を終了する。

0145

このように本実施の形態では、市場に投入された製品の使用量に基づいた予測回収率を、製品が市場に投入された時点からの経過時間上で回収台数の分布として重ね合わせるため、製品回収率への寄与が大きい製品使用量を基にした精度の高い回収台数分布を予測するので、市場から回収することができる製品の回収品台数に加えて、回収品品質を予測することができる。

0146

また、本実施の形態では、納入後経過時間分布変換手段24により、使用量に対する回収台数の分布に対して使用量を一定の経過時間に対する平均使用率で除算するので、製品の使用者毎に製品の使用量(この使用量は、例えば、製品が複写機であれば、コピー枚数、トナーの使用量等に相当する)が異なる場合であっても、回収台数分布の算出を容易に行うことができる。

0147

また、本実施の形態では、市場経過時間に対して指定された区間で回収される製品の使用量に対する回収台数分布を算出するので、一定の区間、例えば、2001年度下期等の区間で回収される製品の使用量に対する回収台数分布を算出することができるので、市場から回収することができる製品の回収品品質をより精度良く予測することができる。

0148

また、本実施の形態では、製品の納入台数の分布、若しくは、投入後経過時間分布変換手段が生成する市場経過時間に対する回収台数分布に対し、離散分布の単位時間を縮小するよう変換する分布細密化手段25を備え、分布細密化手段25が、縮小前の単位時間に対する縮小後の単位時間の比で、元の離散分布を構成する各点の回収台数を除算したもので縮小前各単位時間幅の各区間における1点の値を定め、その値を元にした分布関数への近似若しくは、時系列的な補完によって、単位時間縮小後の単位時間の倍数に当たる時点での回収台数を類推するようにしたので、予測回収台数分布の時間軸、または使用量軸におけるステップ幅が大きすぎる場合に、擬似的に細分化することで、より詳細な予測結果を得ることができる。

0149

また、平均使用率が複数存在するか、若しくは、製品の納入時点による分類の経過時間の区間幅が均一ではないことにより、投入後経過時間分布変換手段の適用後の経過時間に対する回収台数分布の経過時間のステップ幅が不均一になった場合に、異なる各々のステップ幅の公約数で、最終的な回収台数分布のステップ幅を縮小することで、最終的な予測分布の時間軸上のステップ幅が揃わないことを回避することができる。

0150

なお、本実施の形態では、使用量として、コピー枚数やトナーの使用量を対象にしているが、これに限るものではない。例えば、製品を自動車とした場合には使用量として走行距離を対象としても良い。さらに、製品は消耗品であればどのようなものでも良い。

0151

図15図19は、本発明に係る回収台数予測システム、回収台数予測方法および回収台数予測プログラムを記録した記録媒体の第2の実施の形態を示す図であり、第1の実施の形態と同様の構成には同一番号を付して説明を省略する。

0152

以下、図面を参照しながら、第2の実施の形態について詳細に説明する。なお、本実施の形態では、指定した製品と期間における使用量に対する予測回収台数の分布、例えば、図15に示すように、製品Aの発売後1年から1年6ヶ月までの期間に回収される製品の使用量に対する予測回収台数分布等を獲得するものである。

0153

図16は本実施の形態の回収台数予測システムの構成図であり、本実施の形態では、区間使用量分布抽出手段30を備えており、この区間使用量分布抽出手段30は、使用量に対する予測回収台数分布を得る期間を入力する市場経過時間区間入力手段31と、分布細密化手段25が算出する納入後経過時間に対する各予測回収台数分布から市場経過時間区間入力手段31で入力された期間を抜き出し、抜き出した分布各々について、製品使用パターン格納データベース15に格納された当該分布に対応する「平均使用率代表値」をもとに使用量に対する予測回収台数分布に戻す使用量分布変換手段32と、使用量分布変換手段32が算出した使用量に対する予測回収台数の分布を重ねて市場経過時間区間入力手段31で入力された期間における使用量に対する予測回収台数分布を算出する区間使用量分布算出手段33と、区間使用量分布算出手段33で算出した予測回収台数分布を出力する区間使用量分布出力手段34とを備えている。

0154

市場経過時間区間入力手段31は、本実施の形態のシステムの利用者が期間を入力するものであり、キーボードやマウス等から構成され、キーボードやマウスから、例えば発売から「発売後1年から1年6ヶ月までの半年間」のような形で入力を行う。

0155

使用量分布変換手段32は、コンピュータから構成されており、分布細密化手段25が生成した予測回収台数分布各々から、市場経過時間区間入力手段31で入力された期間の分布を抜き出すようになっている。

0156

例えば、納入時点が「発売後1年後」である図17の(a)のような予測回収台数分布から「発売後1年から1年6ヶ月までの半年間」の期間を抜き出す場合、納入後経過時間に対する対象期間は「納入直後から納入後半年まで」になり、抜き出した結果は図17(b)のようになる。

0157

そして、この抜き出した分布に対応する製品使用パターン格納データベース15に格納された「平均使用率代表値」を掛ける。例えば、図17(b)の分布に対応する「平均使用率代表値」が2,000枚/月であれば、図17(b)の左側の列のカテゴリは数7のように示される。

0158

「0〜3ヶ月」→「(0ヶ月)×(2,000枚/月)〜(3ヶ月)×(2,000枚/月)」→「総使用量:0〜6,000枚」
「3〜6ヶ月」→「(3ヶ月)×(2,000枚/月)〜(6ヶ月)×(2,000枚/月)」→「総使用量:6,000〜12,000枚」......(数7)
この結果、図17(b)に示す納入後経過時間に対する分布は、図17(c)のように使用量の分布に変換される。これを分布細密化手段25が生成した予測回収台数分布全てに対して行う。

0159

また、区間使用量分布算出手段33はコンピュータから構成されており、使用量分布変換手段32が算出した使用量に対する予測回収台数分布を重ね合わせて当該期間全体の使用量に対する予測回収台数分布を生成する。例えば、図18(a)〜(c)のように3つの分布を表す表があった場合、重ね合わせた結果は図18(d)のようになる。

0160

なお、図示省略しているが、回収台数予測システムには、CD−ROM、DVD−ROM等の記録媒体に記録された回収台数予測プログラムを読み取る読取装置が設けられており、この読取装置によって読み取られた回収台数予測プログラムは上述したコンピュータによって実行される。

0161

この回収台数予測プログラムは、第1の実施の形態の回収台数予測プログラムに加えて、市場経過時間に対して区間を指定する市場経過時間区間入力ステップと、投入後経過時間分布変換ステップによって求められた市場経過時間に対する全ての回収台数分布各々から、市場経過時間区間入力ステップで入力された区間の予測台数分布を抜き出し、抜き出した分布に対して投入後経過時間分布変換ステップに相当する変換の逆変換を施すことにより、該各分布の市場経過時間区間入力手段で入力された区間における使用量に対する回収台数分布を算出する使用量分布変換ステップと、使用量分布変換ステップの算出結果に基づいて、当該区間で回収される製品の使用量に対する回収台数分布を算出する区間使用量分布算出ステップとを含んでいる。

0162

次に、図19のフローチャートに基づいて回収台数の予測処理を説明する。なお、この処理は、図13のステップS32のYESのときに実行される。

0163

まず、市場経過時間区間入力手段31から使用量分布を算出する回収期間tpを入力する(ステップS61)。ここで、指定する期間の最小単位は全体の予測回収台数分布の単位期間ts2と同一である。

0164

次いで、回収期間tpを単位期間t2とする回収時経過区間数tp2に変換した後(ステップS62)、単位期間をts2とし、基準時点からの納入時経過区間数tipと使用区間topとについて、tip+top−1=tp2となる組合せの集合X1を生成する(ステップS63)。

次いで、X1から組合せxを1つ取り出した後(ステップS64)、組合せxの構成要素について、基準時点からの納入時経過区間数tipを納入台数の離散分布に対応する納入時経過期間の幅tio0に変換する(ステップS65)。

0165

次いで、組合せxの構成要素について、使用量分布変換手段32により使用区間topを製品使用パターンの製品数比率に沿って各パターンn毎に使用量に関する予測回収率分布に対応する使用量の幅uop(n)に変換する(ステップS66)。

0166

次いで、区間使用量分布算出手段33により、各パターン毎に納入台数分分布d(t1)、使用量に関する予測回収率分布r(u)および仕様パターンに対応する製品数比率a(k)を用いて、数8に基づいて組合せx、パターンnについて使用量Uop(n)に対する予測回収台数を求めた後(ステップS67)、数9に基づいて組合せxに対するRx(U)を得る(ステップS68)。

0167

0168

次いで、X1の全ての要素についてRxを求めたか否かを判別し(ステップS69)、判定結果がNOの場合にはステップS64に戻り、判定結果がYESの場合には数10に基づいて回収期間tpにおける予測回収台数分布R(u)を求めた後(ステップS70)、区間使用量分布出力手段34によって予測回収台数分布を出力する(ステップS71)。

0169

このように本実施の形態では、市場経過時間に対して区間を指定する市場経過時間区間入力手段31と、納入後経過時間分布変換手段24によって求められた市場経過時間に対する全ての回収台数分布各々から、市場経過時間区間入力手段で入力された区間の予測台数分布を抜き出し、抜き出した分布に対して投入後経過時間分布変換手段に相当する変換の逆変換を施すことにより、該各分布の市場経過時間区間入力手段で入力された区間における使用量に対する回収台数分布を算出する使用量分布変換手段32と、使用量分布変換手段の算出結果に基づいて、当該区間で回収される製品の使用量に対する回収台数分布を算出する区間使用量分布算出手段33とを備えたので、一定の区間、例えば、2001年度下期等の区間で回収される製品の使用量に対する回収台数分布を算出することができるので、市場から回収することができる製品の回収品品質をより精度良く予測することができる。

0170

なお、上記各実施の形態では、納入後経過時間分布変換手段24によって使用量対回収台数予測分布算出手段23が算出した「使用量」に対する複数の予測回収台数分布をそれぞれ「納入時点からの経過時間」に対する予測回収台数分布に変換しているが、図20に示すように、「納入時点からの経過時間」に対する予測回収台数分布に変換する構成に関わる、納入後経過時間分布変換手段24、製品使用パターン集計手段14および製品使用パターン格納データベース15を省略しても良い。

0171

すなわち、図20に示すように、上記各実施の形態の構成から「使用量」に係る部分である製品使用パターン集計手段14、製品使用パターン格納データベース15、納入後経過時間分布変換手段24を除き、使用量対回収台数予測分布算出手段23を使用時間対回収台数予測分布算出手段232に置き換えても良い。

0172

この場合、「使用量」を「納入後経過時間」として、「平均使用率」を全て1にするとともに対応する「比率」を100%にする。

0173

このようにすれば、「納入後経過時間」と「使用量」とが略同じ意味を持つ製品、すなわち、「納入後経過時間」と「使用量」とを1対1に対応付けられる製品に適用対象が限定されるが、顧客・製品情報データベース11に「使用量」に相当する情報を格納する必要がないため、顧客・製品情報データベース11の構成を簡素化して維持管理を容易に行うことができる。

0174

さらに、予測回収率算出手段12において、閾値を指定して「閾値より少ない使用量で回収される製品の予測回収率分布」を出力するようにして、最終的な結果として「閾値より少ない使用量で回収される製品の予測回収台数分布」が出力されるようにしても良い。

0175

すなわち、予測回収率算出手段12において、図21(a)のような予測回収率が出力される局面を想定する。予測回収率算出手段12は、その実行に先立って、利用者により「閾値」が入力されると、この閾値を「使用量が500,000枚」とすると、図21(a)の予測回収率は、図21(b)のaで示す領域において予測回収率を0と見做される。この結果、最終的な出力は、「使用量が500,000枚以下で回収される製品の予測回収台数分布」となる。

0176

以上のように、本発明に係る回収台数予測システム、回収台数予測方法および回収台数予測プログラムは、市場から回収することができる製品の回収品台数に加えて、回収品品質を予測することができるという効果を有し、市場から回収される使用済み製品の回収台数分布を予測する回収台数予測システム等として有用である。

図面の簡単な説明

0177

本発明の回収台数予測システムの第1の実施の形態を示す図であり、回収台数予測システムの構成図である。
第1の実施の形態の顧客・製品情報データベースに格納されたデータを示す図である。
第1の実施の形態の使用量と回収率の関係を示す図である。
第1の実施の形態の平均使用率の分類例を示す図である。
第1の実施の形態における「使用量」に対する予想回収台数分布を「納入後経過時間」に対する分布に変換した図であり、同図(a)は変換前の使用量に対する予想回収台数分布を示す図、同図(b)は変換後の使用量に対する予想回収台数分布を示す図である。
第1の実施の形態の平均使用率が複数ある場合の「使用量」に対する予想回収台数分布を「納入後経過時間」に対する分布に変換する図であり、同図(a)は使用量と予測回収台数の関係を示す図、同図(b)は平均使用率とその比率の関係を示す図、同図(c)は平均使用率1,000枚/月を適用したときの納入後経過時間と予測回収台数の関係を示す図、同図(d)は平均使用率3,000枚/月を適用したときの納入後経過時間と予測回収台数の関係を示す図、同図(e)は平均使用率5,000枚/月を適用したときの納入後経過時間と予測回収台数の関係を示す図である。
第1の実施の形態の分布細密化の過程および中央値の確定を示す図であり、同図(a)は細密化前の各区間を示す図、同図(b)は細密化して各区間の中央値を確定した図である。
第1の実施の形態のスプライン補完の説明図である。
第1の実施の形態のスプライン補完の結果を示す図である。
第1の実施の形態の納入時点分類別「納入後経過時間」に対する予測回収台数分布の「発売後市場経過時間」軸への重ね合わせを示す図である。
第1の実施の形態の予測回収率の算出処理のフローチャートである。
第1の実施の形態の製品使用パターンの集計・算出処理のフローチャートである。
回収台数予測処理のフローチャートである。
納入後経過時間分布変換処理のフローチャートである。
本発明の回収台数予測システムの第2の実施の形態を示す図であり、回収台数予測の出力結果を示す図である。
第2の実施の形態の回収台数予測システムの構成図である。
第2の実施の形態の使用量の分布変換を示す図であり、同図(a)は変換前の納入後経過期間と予測回収台数の関係を示す図、同図(b)は指定された使用経過時間の区間を抜き出した場合の納入後経過期間と予測回収台数の関係を示す図、同図(c)は変換後の使用量と予測回収台数の関係を示す図である。
第2の実施の形態の区間使用量の分布算出の例を示す図である。
第2の実施の形態の納入後経過時間分布変換処理のフローチャートである。
第1、第2の実施の形態の回収台数予測システムの変形例を示す図である。
第1、第2の実施の形態の予測回収率分布制限を示す図であり、(a)は変形前の使用量と予測回収率の関係を示す図、(b)は変形後の使用量と予測回収率の関係を示す図である。

符号の説明

0178

11 顧客・製品情報データベース
12予測回収率算出手段(予測回収率分布格納手段)
13 予測回収率分布格納データベース(予測回収率分布格納手段)
14製品使用パターン集計手段
15 製品使用パターン格納データベース
21対象製品指定手段(納入台数分布入力手段)
22 納入台数分布取得手段(納入台数分布入力手段)
23 使用量対回収台数予測分布算出手段
24納入後経過時間分布変換手段
25分布細密化手段
26予測回収台数分布算出手段
27 予測回収台数分布出力手段
30区間使用量分布抽出手段
31市場経過時間区間入力手段
32 使用量分布変換手段
33 区間使用量分布算出手段

ページトップへ

この技術を出願した法人

この技術を発明した人物

ページトップへ

関連する挑戦したい社会課題

関連する公募課題

ページトップへ

技術視点だけで見ていませんか?

この技術の活用可能性がある分野

分野別動向を把握したい方- 事業化視点で見る -

(分野番号表示ON)※整理標準化データをもとに当社作成

ページトップへ

おススメ サービス

おススメ astavisionコンテンツ

新着 最近 公開された関連が強い技術

  • 株式会社日立製作所の「 電力系統連系制御装置及び方法」が 公開されました。( 2019/08/08)

    【課題】 蓄電装置を用いることなく無停電で自立運転へ移行するための技術を提供する。【解決手段】 上記課題を解決するために、本発明に係る電力系統連系制御装置は、基幹系統から独立して自立運転可能な電力... 詳細

  • 日本電気株式会社の「 充電設備案内システム、充電設備案内方法及びプログラム」が 公開されました。( 2019/06/20)

    【課題】電力系統の安定化への貢献。【解決手段】充電設備案内システムは、電気自動車のバッテリーの充電状態を取得する手段と、複数の配電エリアに配置された充電設備の情報を記憶する手段と、前記複数の配電エリア... 詳細

  • 株式会社インテックの「 情報処理装置及びプログラム」が 公開されました。( 2019/06/20)

    【課題】相同組み換えを抑制し、目的タンパク質の生産量を高めることが可能な情報処理装置及びプログラムを提供する。【解決手段】アミノ酸配列、遺伝子数及びコドン頻度表を表すデータに基いて生成されたデータであ... 詳細

この 技術と関連性が強い人物

関連性が強い人物一覧

この 技術と関連する社会課題

関連する挑戦したい社会課題一覧

この 技術と関連する公募課題

関連する公募課題一覧

astavision 新着記事

サイト情報について

本サービスは、国が公開している情報(公開特許公報、特許整理標準化データ等)を元に構成されています。出典元のデータには一部間違いやノイズがあり、情報の正確さについては保証致しかねます。また一時的に、各データの収録範囲や更新周期によって、一部の情報が正しく表示されないことがございます。当サイトの情報を元にした諸問題、不利益等について当方は何ら責任を負いかねることを予めご承知おきのほど宜しくお願い申し上げます。

主たる情報の出典

特許情報…特許整理標準化データ(XML編)、公開特許公報、特許公報、審決公報、Patent Map Guidance System データ