JP2021022034A - Information processor, control method, and program - Google Patents
Information processor, control method, and program Download PDFInfo
- Publication number
- JP2021022034A JP2021022034A JP2019136773A JP2019136773A JP2021022034A JP 2021022034 A JP2021022034 A JP 2021022034A JP 2019136773 A JP2019136773 A JP 2019136773A JP 2019136773 A JP2019136773 A JP 2019136773A JP 2021022034 A JP2021022034 A JP 2021022034A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- amount
- specific period
- correction
- past
- period
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 28
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims abstract description 141
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims abstract description 11
- 230000010365 information processing Effects 0.000 claims description 31
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 abstract description 5
- 230000008569 process Effects 0.000 description 21
- 230000006870 function Effects 0.000 description 14
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 9
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 5
- 238000012790 confirmation Methods 0.000 description 4
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 4
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 3
- 238000013523 data management Methods 0.000 description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 3
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 3
- KNMAVSAGTYIFJF-UHFFFAOYSA-N 1-[2-[(2-hydroxy-3-phenoxypropyl)amino]ethylamino]-3-phenoxypropan-2-ol;dihydrochloride Chemical compound Cl.Cl.C=1C=CC=CC=1OCC(O)CNCCNCC(O)COC1=CC=CC=C1 KNMAVSAGTYIFJF-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 2
- 238000003672 processing method Methods 0.000 description 2
- 230000001932 seasonal effect Effects 0.000 description 2
- 230000003213 activating effect Effects 0.000 description 1
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 238000012905 input function Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 230000000737 periodic effect Effects 0.000 description 1
- 238000000611 regression analysis Methods 0.000 description 1
- 229910052710 silicon Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000010703 silicon Substances 0.000 description 1
Images
Landscapes
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
Description
過去の需要実績を用いて将来の需要を予測する需要予測システムに関する。 It relates to a demand forecasting system that predicts future demand using past demand records.
需要予測システムにおいて予測精度の向上は大きな課題の1つであり、精度向上によって在庫コスト削減、欠品リスク低下、物流コスト削減などといった様々な効果を得ることができる。物流リソース不足が社会的問題となっている昨今、予測精度向上の重要性はますます高まっているが、予測精度向上のための技術はそれ以前からも多く案出されている。 Improving forecasting accuracy is one of the major issues in a demand forecasting system, and improving accuracy can bring about various effects such as inventory cost reduction, shortage risk reduction, and distribution cost reduction. In recent years when the lack of logistics resources has become a social problem, the importance of improving prediction accuracy is increasing, but many technologies for improving prediction accuracy have been devised even before that.
特許文献1には、季節性商品の予測精度を向上させるために、前年同時期の実績を参照する回帰分析技術について開示されている。
食品業界では、年末年始やゴールデンウィークなどといった特定の期間に、大きな需要変動が毎年発生する。この特定の期間と通常の期間を区別せずに自動予測をすると、どちらかの期間の予測精度が下がりやすい。 In the food industry, large fluctuations in demand occur every year during certain periods such as the New Year holidays and Golden Week. If automatic forecasting is performed without distinguishing between this specific period and the normal period, the prediction accuracy of either period tends to decrease.
特許文献1には、直近の実績と前年の実績とを考慮して季節性商品の予測精度向上を図る技術が記載されているが、大きな需要変動を伴う特定の期間の需要実績と、需要変動が安定している通常の期間の需要実績とを区別せずに取り扱っているため、お互いの期間の間で影響を及ぼし合い、予測誤差を大きくする恐れがある。。
そこで、本発明は、特定期間について過去の実績の変動分を補正することにより、将来の予測を実行できる仕組みを提供することを目的とする。 Therefore, an object of the present invention is to provide a mechanism capable of executing future prediction by correcting the fluctuation amount of the past performance for a specific period.
本発明は、過去の実績量を用いて将来の予測量を算出する情報処理装置であって、過去および将来の特定期間を決定する決定手段と、前記決定された過去の特定期間の前、または/および、後の期間の実績量を用いて当該特定期間の実績量を補正する実績補正手段と、前記過去の特定期間の補正された実績量と補正前の実績量とを用いて、前記将来の特定期間の予測量を補正する値を算出する補正値算出手段と、を備えることを特徴とする。 The present invention is an information processing apparatus that calculates a future predicted amount using a past actual amount, and is a determination means for determining a specific period in the past and the future, and before or before the determined past specific period, or. / And, using the performance correction means for correcting the performance amount of the specific period using the performance amount of the later period, and the corrected performance amount of the past specific period and the performance amount before correction, the future It is characterized by comprising a correction value calculation means for calculating a value for correcting the predicted amount in a specific period of the above.
本発明によれば、特定期間について、過去の実績の変動分を補正することにより、将来の予測を実行できる仕組みを提供することが可能となる。 According to the present invention, it is possible to provide a mechanism capable of executing future prediction by correcting the fluctuation amount of the past performance for a specific period.
以下、図面を参照して本発明の実施形態を詳細に説明する。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
図1は、本発明に係る情報処理装置の機能ブロック図である。 FIG. 1 is a functional block diagram of the information processing device according to the present invention.
図1に示すように、本実施形態に係る情報処理装置10は、処理制御部50、データ管理部100から構成される。
As shown in FIG. 1, the
処理制御部50は、マスタ設定部110、実績補正実行部120、予測実行部130、予測補正実行部140、予測結果確認部150から構成される。各機能部の処理の詳細については、図3のフローチャートにより後述する。
The processing control unit 50 includes a
データ管理部100は、商品マスタDB101、補正パターンマスタDB102、補正期間マスタDB103、需要実績DB104、予測モデルマスタDB105、予測結果DB106から構成される。各データベースの詳細については図5等により後述する。
The
以下、図2を用いて、図1に示した情報処理装置のハードウエア構成の一例について説明する。 Hereinafter, an example of the hardware configuration of the information processing apparatus shown in FIG. 1 will be described with reference to FIG.
図2において、201はCPUで、システムバス204に接続される各デバイスやコントローラを統括的に制御する。また、ROM203あるいは外部メモリ211には、CPU201の制御プログラムであるBIOS(Basic Input / Output System)やオペレーティングシステムプログラム(以下、OS)や、各サーバ或いは各PCの実行する機能を実現するために必要な各種プログラム等が記憶されている。
In FIG. 2, 201 is a CPU that comprehensively controls each device and controller connected to the
202はRAMで、CPU201の主メモリ、ワークエリア等として機能する。CPU201は、処理の実行に際して必要なプログラム等をROM203あるいは外部メモリ211からRAM202にロードして、該ロードしたプログラムを実行することで各種動作を実現するものである。
また、205は入力コントローラで、入力装置209等からの入力を制御する。206はビデオコントローラで、液晶ディスプレイ等のディスプレイ装置210への表示を制御する。なお、ディスプレイ装置は、液晶ディスプレイに限られず、CRTディスプレイなどであっても良い。これらは必要に応じてクライアントが使用するものである。
Further, 205 is an input controller, which controls input from an
207はメモリコントローラで、ブートプログラム,各種のアプリケーション,フォントデータ,ユーザファイル,編集ファイル,各種データ等を記憶するハードディスク(HD)や、フレキシブルディスク(FD)、或いはPCMCIAカードスロットにアダプタを介して接続されるコンパクトフラッシュ(登録商標)メモリ等の外部メモリ211へのアクセスを制御する。
The 207 is a memory controller, which is connected to a hard disk (HD), a flexible disk (FD), or a PCMCIA card slot that stores boot programs, various applications, font data, user files, edit files, various data, etc. via an adapter. It controls access to an
208は通信I/Fコントローラで、ネットワークを介して外部機器と接続・通信するものであり、ネットワークでの通信制御処理を実行する。例えば、TCP/IPを用いた通信等が可能である。 Reference numeral 208 denotes a communication I / F controller, which connects and communicates with an external device via a network, and executes communication control processing on the network. For example, communication using TCP / IP is possible.
なお、CPU201は、例えばRAM202内の表示情報用領域へアウトラインフォントの展開(ラスタライズ)処理を実行することにより、ディスプレイ装置210上での表示を可能としている。また、CPU201は、ディスプレイ装置210上の不図示のマウスカーソル等でのユーザ指示を可能とする。
Note that the CPU 201 enables display on the
ハードウエア上で動作する各種プログラムは、外部メモリ211に記録されており、必要に応じてRAM202にロードされることによりCPU201によって実行されるものである。
Various programs running on the hardware are recorded in the
なお、全ての装置がこれらの構成を備えているわけではなく、必要なものを夫々備えていればよい。 It should be noted that not all devices are provided with these configurations, and it is sufficient that each device is provided with necessary ones.
次に図3、図4のフローチャートを用いて、本発明の実施形態における情報処理装置が実行する処理について説明する。 Next, the process executed by the information processing apparatus according to the embodiment of the present invention will be described with reference to the flowcharts of FIGS. 3 and 4.
図3のフローチャートは、情報処理装置のCPU201が所定の制御プログラムを読み出して実行する処理であり、需要予測とその補正を行う処理の一例を示すフローチャートである。また、図4のフローチャートは、図3のステップS302で行う実績補正の処理詳細の一例を示す。 The flowchart of FIG. 3 is a process in which the CPU 201 of the information processing apparatus reads and executes a predetermined control program, and is an example of a process of forecasting demand and correcting the demand. Further, the flowchart of FIG. 4 shows an example of the details of the performance correction process performed in step S302 of FIG.
ステップS301では、情報処理装置のCPU201は、各商品の補正対象とする特定期間の情報を画面入力機能やインターフェース機能によって取り込み、商品マスタDB101、補正パターンマスタDB102、補正期間マスタDB103に登録する。本処理は、マスタ設定部110によって実行される。
In step S301, the CPU 201 of the information processing apparatus takes in the information of the specific period to be corrected for each product by the screen input function or the interface function, and registers it in the
商品マスタDB101には、図5(a)に示すような商品単位の属性情報を保持し、図6(a)に示すようなマスタメンテナンス画面でユーザ管理を可能にする。補正パターンマスタDB102には、図5(b)に示すような補正パターン情報を保持し、図6(b)に示すようなマスタメンテナンス画面でユーザ管理を可能にする。補正期間マスタDB103には、図5(c)に示すような補正期間情報を保持し、図7(a)に示すようなマスタメンテナンス画面でユーザ管理を可能にする。
The
ステップS302では、情報処理装置のCPU201は、商品マスタDB101、補正パターンマスタDB102、補正期間マスタDB103に保持するマスタ情報を元に、各商品の補正対象期間の実績値を補正し、需要実績DB104を更新する。さらに、各年の同一期間に対して平均でどの程度補正されたのかを表す平均補正率を算出する。平均補正率は、特定期間周辺の通常期間の需要水準に対する、特定期間の需要水準の比率と同等である。本処理は、実績補正実行部120によって実行される。S302の詳細は図4のフローチャートを用いて説明する。
In step S302, the CPU 201 of the information processing device corrects the actual value of the correction target period of each product based on the master information held in the
図4は、ステップS302の実績補正実行の一例を示すフローチャートである。 FIG. 4 is a flowchart showing an example of the performance correction execution in step S302.
ステップS401では、情報処理装置のCPU201は、各商品の補正対象期間の実績値に対する補正処理を実行する。本実施例では、補正対象期間はステップS301で登録されたマスタ情報に従うものとするが、ユーザが都度任意に指定してもよいし、所定のルール、所定のロジックや人工知能によって特定されるものでもよい。補正手法については線形補間や曲線補間など、既存手法を用いて良い。また、本実施例では、補正対象期間の前および後の実績値を用いて補正対象期間の実績値を補間しているが、補正対象期間の前または後のいずれかの実績値が取得できない場合や、補正対象期間の前または後のいずれかの実績値を用いた方がより精度よく予測できるような場合には、補正対象期間の前または後のいずれかの実績値を用いて補正対象期間の実績値を補間してもよい。図8に、S401により過去3年間の年末年始3週間を実績補正した結果の例を示す。 In step S401, the CPU 201 of the information processing device executes a correction process for the actual value of the correction target period of each product. In this embodiment, the correction target period follows the master information registered in step S301, but the user may arbitrarily specify it each time, or it is specified by a predetermined rule, a predetermined logic, or artificial intelligence. It may be. As the correction method, existing methods such as linear interpolation and curve interpolation may be used. Further, in this embodiment, the actual values of the correction target period are interpolated using the actual values before and after the correction target period, but the actual values before or after the correction target period cannot be obtained. Or, if it is more accurate to predict using the actual value before or after the correction target period, the correction target period is used either before or after the correction target period. The actual value of may be interpolated. FIG. 8 shows an example of the result of the actual correction of the year-end and New Year holidays for the past three years by S401.
ステップS402では、情報処理装置のCPU201は、S401で実施した補正処理における、各補正値の補正率を算出する。補正率とは、補正前の実績値に対する補正後の実績値の大きさの比率を表す。なお、本実施例では、補正に用いる値として比率を使用しているが、補正前後の実績値の差異に基づく数量であってもよいし、補正前後の実績値の関係を表す関数の係数および定数であってもよい。図8の例で補正した補正値に対して、S402により求めた補正率の算出結果の例を図9に示す。 In step S402, the CPU 201 of the information processing device calculates the correction factor of each correction value in the correction process performed in S401. The correction factor represents the ratio of the size of the actual value after correction to the actual value before correction. In this embodiment, the ratio is used as the value used for the correction, but the quantity may be based on the difference between the actual values before and after the correction, and the coefficient of the function representing the relationship between the actual values before and after the correction and the coefficient of the function. It may be a constant. FIG. 9 shows an example of the calculation result of the correction factor obtained by S402 with respect to the correction value corrected in the example of FIG.
ステップS403では、情報処理装置のCPU201は、S402で算出した補正率を元に、平均補正率を算出する。平均補正率とは、各年の同時期における補正率の平均値である。例えば、補正したい特定期間が3週間である場合は、各年の特定期間の1週目の補正率の平均値、2週目の補正率の平均値、3週目の補正率の平均値をそれぞれ求め、この3つの値を平均補正率とする。図9の例で算出した補正率に対して、S403により求めた平均補正率の算出結果の例を図10に示す。S403で算出した平均補正率は、後述のS304において予測値の補正に用いる。
ステップS303では、情報処理装置のCPU201は、ステップS302の中のS401で補正した後の実績値を用いて需要予測計算を実行し、結果を予測結果DB106に出力する。このとき用いる実績値は、S401の補正処理により特定期間の実績を平滑化されているため、予測結果には特定期間の大きな需要変動が反映されず、通常期間と同じ水準の予測結果が出力される。また、需要予測計算に使用する予測モデルは、予測モデルマスタDB105に管理されている予測モデルの中から適切なモデルを指定する。本処理は、予測実行部130によって実行される。図11に、ステップS303により算出された予測結果の一例を示す。
In step S403, the CPU 201 of the information processing device calculates the average correction factor based on the correction factor calculated in S402. The average correction factor is the average value of the correction factor at the same time of each year. For example, if the specific period to be corrected is 3 weeks, the average value of the correction rate of the 1st week of the specific period of each year, the average value of the correction rate of the 2nd week, and the average value of the correction rate of the 3rd week Each is obtained, and these three values are used as the average correction factor. FIG. 10 shows an example of the calculation result of the average correction factor obtained by S403 with respect to the correction factor calculated in the example of FIG. The average correction factor calculated in S403 is used for correction of the predicted value in S304 described later.
In step S303, the CPU 201 of the information processing apparatus executes the demand forecast calculation using the actual value corrected in S401 in step S302, and outputs the result to the
ステップS304では、情報処理装置のCPU201は、ステップS303で算出した需要予測結果に対して、特定期間の予測値の補正を実行し、予測結果DB106を更新する。予測値の補正には、ステップS302の中のS403で算出した平均補正率の逆数を用いる。S303で求めた予測結果に対して、平均補正率の逆数を乗算することで、特定期間について実績と同程度の大きさの需要変動を発生させることができる。なお、本実施例では、予測結果を補正する値として複数年の平均補正率(の逆数)を使用しているが、直近の方がより需要変動の状況を反映しているような場合には、直近の単年の補正率(の逆数)を使用してもよい。本処理は、予測補正実行部140によって実行される。図12に、ステップS304により算出された予測補正結果の一例を示す。
In step S304, the CPU 201 of the information processing apparatus corrects the forecast value for a specific period with respect to the demand forecast result calculated in step S303, and updates the
ステップS305では、情報処理装置のCPU201は、図13のような画面に予測結果を出力し、ユーザが補正結果を確認できるようにする。本処理は、予測結果確認部150によって実行される。
図6(a)は商品単位の属性情報を商品マスタDB101に登録するための商品マスタ設定画面である。商品マスタ設定画面は、検索部、グリッド部からなる。
In step S305, the CPU 201 of the information processing device outputs the prediction result on the screen as shown in FIG. 13 so that the user can confirm the correction result. This process is executed by the prediction
FIG. 6A is a product master setting screen for registering the attribute information of each product in the
検索部は、グリッドに情報を表示したい商品を検索するものである。 The search unit searches for products for which information is to be displayed on the grid.
グリッド部は、商品マスタDB101の情報の表示、編集が可能である。検索部に検索条件を入力して抽出ボタンを押下すると、該当する商品の情報がグリッド部に表示される。グリッド部の情報を修正し保存ボタンを押下すると、商品マスタDB101に画面での修正内容が反映される。
The grid unit can display and edit the information of the
図6(b)は、図6(a)の商品マスタ設定画面で商品ごとに登録する補正パターン情報を、補正パターンマスタDB102に登録するための補正パターン設定画面である。補正パターン設定画面はグリッド部からなる。
グリッド部は、補正パターンマスタDB102に登録された、補正パターンの情報を表示、編集できる。1つの補正パターンコードに対して、1つ以上の補正期間コードを登録でき、例えば補正パターンコード「0301:年末年始3週+GW」に紐づく補正期間として「03:年末年始3週」と「01:GW」の2つの補正期間コードが登録されている場合、商品マスタDB101に補正パターン0301を登録された商品については、この2期間が補正対象となる。
図7(a)は、図6(b)の補正パターン設定画面で補正パターンごとに登録する補正期間情報を、補正パターンマスタDB102に登録するための補正期間設定画面である。補正期間設定画面はグリッド部からなる。
グリッド部は、補正期間マスタDB103に登録された、補正期間の情報を表示、編集できる。1つの補正期間コードに対して、年ごとに期間の開始日と終了日を登録することができ、曜日の並びや天候などによる特定期間のずれに対応することが可能である。
図13は予測結果を確認するための予測補正結果確認画面である。予測補正結果確認画面は、計画表示グリッド部、属性表示グリッド部、グラフ部からなる。
計画表示グリッド部は、S302で実行した実績補正の前後の需要実績と補正率、S303で実行した需要予測の結果、S304で実行した予測補正後の予測結果と補正に用いた平均補正率を表示、編集できる。
FIG. 6B is a correction pattern setting screen for registering the correction pattern information registered for each product on the product master setting screen of FIG. 6A in the correction
The grid unit can display and edit the correction pattern information registered in the correction
FIG. 7A is a correction period setting screen for registering the correction period information registered for each correction pattern on the correction pattern setting screen of FIG. 6B in the correction
The grid unit can display and edit the correction period information registered in the correction
FIG. 13 is a prediction correction result confirmation screen for confirming the prediction result. The prediction correction result confirmation screen consists of a plan display grid unit, an attribute display grid unit, and a graph unit.
The plan display grid section displays the actual demand and correction factor before and after the actual correction executed in S302, the result of the demand forecast executed in S303, the forecast result after the forecast correction executed in S304, and the average correction factor used for the correction. , Can be edited.
属性グリッド部は、商品マスタDB101やその他マスタの属性情報の表示が可能である。他の画面を起動することなく、計画表示グリッドにおいて計画調整中の商品の属性情報を確認することができる。
The attribute grid unit can display the attribute information of the
グラフ部は、グリッド部に表示する実績値や予測結果をグラフで可視化する。
図5(a)の商品マスタDB101は、商品の属性情報を保持するテーブルであり、商品コード、商品名、補正パターンコード、その他属性情報の項目からなる。
The graph section visualizes the actual values and prediction results displayed in the grid section as a graph.
The
補正パターンコードは、予測結果の補正対象とする特定期間の組み合わせを表すコードを登録するための項目である。補正パターンコードが表す補正期間情報の詳細は、図5(b)の補正パターンマスタDB102と図5(c)の補正期間マスタDB103に設定する。
The correction pattern code is an item for registering a code representing a combination of specific periods to be corrected in the prediction result. The details of the correction period information represented by the correction pattern code are set in the correction
図5(c)の補正期間マスタDB103は、ゴールデンウィークや年末年始などの各特定期間の開始日と終了日を年単位で管理するためのテーブルであり、補正期間コード、年、開始日、終了日の項目からなる。各補正期間の開始日と終了日を、年単位でユーザ指定することができるため、曜日の並びなどにより発生する各年の特定期間のずれに対応することが可能である。
The correction
図5(b)の補正パターンマスタDB102は、補正期間マスタDB103で管理する補正期間コードの組み合わせを登録するテーブルであり、補正パターンコードと補正期間コードの項目からなる。補正パターンマスタDB102で補正期間コードの組み合わせに対して1つの補正パターンコードを付与し、商品マスタDB101で商品単位に補正パターンコードを指定する。補正パターンマスタDB102で期間の組み合わせを管理することで、ゴールデンウィークと年末年始など、複数期間を補正したい商品についてマスタ管理が容易になる。
The correction
図5(d)の予測モデルマスタDB105は、需要予測に用いる予測モデルを管理するテーブルであり、モデルID、予測モデル、および、各種パラメータの項目からなる。予測モデルは、商品や商品グループごとに使用するモデルを指定することもできるし、全商品共通で同じモデルを使用してもよい。
The forecast
以上により、特定期間について過去の需要実績から需要変動の影響を補正することにより、適正に需要予測を実行できるようになる。 As described above, it becomes possible to appropriately execute the demand forecast by correcting the influence of the demand fluctuation from the past demand record for a specific period.
なお、上述した各種データの構成及びその内容はこれに限定されるものではなく、用途や目的に応じて、様々な構成や内容で構成されることは言うまでもない。 It should be noted that the structure and contents of the various data described above are not limited to this, and it goes without saying that the structure and contents are various depending on the intended use and purpose.
また、本発明におけるプログラムは、図3、図4の処理方法をコンピュータが実行可能なプログラムである。なお、本発明におけるプログラムは図3、図4の各装置の処理方法ごとのプログラムであってもよい。 Further, the program in the present invention is a program in which a computer can execute the processing methods of FIGS. 3 and 4. The program in the present invention may be a program for each processing method of each device of FIGS. 3 and 4.
以上のように、前述した実施形態の機能を実現するプログラムを記録した記録媒体を、システムあるいは装置に供給し、そのシステムあるいは装置のコンピュータ(またはCPUやMPU)が記録媒体に格納されたプログラムを読み出し、実行することによっても本発明の目的が達成されることは言うまでもない。 As described above, the recording medium on which the program that realizes the functions of the above-described embodiment is recorded is supplied to the system or the device, and the computer (or CPU or MPU) of the system or the device stores the program in the recording medium. Needless to say, the object of the present invention can be achieved by reading and executing.
この場合、記録媒体から読み出されたプログラム自体が本発明の新規な機能を実現することになり、そのプログラムを記録した記録媒体は本発明を構成することになる。
プログラムを供給するための記録媒体としては、例えば、フレキシブルディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、CD−ROM、CD−R、DVD−ROM、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ROM、EEPROM、シリコンディスク等を用いることが出来る。
In this case, the program itself read from the recording medium realizes the novel function of the present invention, and the recording medium on which the program is recorded constitutes the present invention.
Recording media for supplying programs include, for example, flexible disks, hard disks, optical disks, magneto-optical disks, CD-ROMs, CD-Rs, DVD-ROMs, magnetic tapes, non-volatile memory cards, ROMs, EEPROMs, and silicon. A disc or the like can be used.
また、コンピュータが読み出したプログラムを実行することにより、前述した実施形態の機能が実現されるだけでなく、そのプログラムの指示に基づき、コンピュータ上で稼働しているOS(オペレーティングシステム)等が実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。 Further, by executing the program read by the computer, not only the function of the above-described embodiment is realized, but also the OS (operating system) or the like running on the computer is actually operated based on the instruction of the program. Needless to say, there are cases where a part or all of the processing is performed and the processing realizes the functions of the above-described embodiment.
さらに、記録媒体から読み出されたプログラムが、コンピュータに挿入された機能拡張ボードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書き込まれた後、そのプログラムコードの指示に基づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるCPU等が実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。 Further, the program read from the recording medium is written to the memory provided in the function expansion board inserted in the computer or the function expansion unit connected to the computer, and then the function expansion board is based on the instruction of the program code. It goes without saying that there are cases where the CPU or the like provided in the function expansion unit performs a part or all of the actual processing, and the processing realizes the functions of the above-described embodiment.
また、本発明は、複数の機器から構成されるシステムに適用しても、ひとつの機器から成る装置に適用しても良い。また、本発明は、システムあるいは装置にプログラムを供給することによって達成される場合にも適応できることは言うまでもない。この場合、本発明を達成するためのプログラムを格納した記録媒体を該システムあるいは装置に読み出すことによって、そのシステムあるいは装置が、本発明の効果を享受することが可能となる。 Further, the present invention may be applied to a system composed of a plurality of devices or a device composed of one device. It goes without saying that the present invention can also be applied when it is achieved by supplying a program to a system or device. In this case, by reading the recording medium in which the program for achieving the present invention is stored into the system or device, the system or device can enjoy the effect of the present invention.
さらに、本発明を達成するためのプログラムをネットワーク上のサーバ、データベース等から通信プログラムによりダウンロードして読み出すことによって、そのシステムあるいは装置が、本発明の効果を享受することが可能となる。なお、上述した各実施形態およびその変形例を組み合わせた構成も全て本発明に含まれるものである。 Further, by downloading and reading a program for achieving the present invention from a server, database, or the like on the network by a communication program, the system or device can enjoy the effect of the present invention. It should be noted that all the configurations in which the above-described embodiments and modifications thereof are combined are also included in the present invention.
10 情報処理装置
50 処理制御部
100 データ管理部
10 Information processing device 50
そこで、本発明は、決定された過去および将来の特定期間について、過去の実績量の補正結果に基づいて、将来の予測量を補正できる仕組みを提供することを目的とする。
Therefore, an object of the present invention is to provide a mechanism capable of correcting a future predicted amount based on a correction result of a past actual amount for a determined past and future specific period.
本発明は、商品の過去の実績量を用いて将来の予測量を算出する情報処理装置であって、所定の周期サイクルごとに繰り返される特定期間のパターンを商品に対応付ける対応付け手段と、前記対応付けられたパターンに基づいて過去および将来の特定期間を決定する決定手段と、前記決定された過去の特定期間の前、または/および、後の期間の実績量を用いて当該特定期間の実績量を補正する実績補正手段と、前記過去の特定期間の補正された実績量と補正前の実績量とを用いて、前記補正された実績量に基づいて算出される前記将来の特定期間の予測量を補正する値を算出する補正値算出手段と、を備えることを特徴とする。
The present invention is an information processing device that calculates a future predicted amount using the past actual amount of a product, and corresponds to the associating means for associating a pattern of a specific period repeated in a predetermined periodic cycle with the product. The actual amount of the specific period using the determination means for determining the past and future specific periods based on the attached pattern and the actual amount of the period before, / / and after the determined past specific period. The predicted amount of the future specific period calculated based on the corrected actual amount by using the actual amount correcting means for correcting the above, the corrected actual amount of the past specific period, and the actual amount before the correction. It is characterized by including a correction value calculation means for calculating a value for correcting the above.
本発明によれば、決定された過去および将来の特定期間について、過去の実績量の補正結果に基づいて、将来の予測量を補正できる仕組みを提供することが可能となる。 According to the present invention, it is possible to provide a mechanism capable of correcting a future predicted amount based on a correction result of a past actual amount for a determined past and future specific period.
Claims (9)
過去および将来の特定期間を決定する決定手段と、
前記決定された過去の特定期間の前、または/および、後の期間の実績量を用いて当該特定期間の実績量を補正する実績補正手段と、
前記過去の特定期間の補正された実績量と補正前の実績量とを用いて、前記将来の特定期間の予測量を補正する値を算出する補正値算出手段と、
を備えることを特徴とする情報処理装置。 It is an information processing device that calculates the future forecast amount using the past actual amount.
Determining means to determine specific past and future periods,
A performance correction means for correcting the performance amount of the specific period using the performance amount of the period before, / and after the determined past specific period.
A correction value calculation means for calculating a value for correcting the predicted amount for the specific period in the future by using the corrected actual amount for the past specific period and the actual amount before the correction.
An information processing device characterized by being equipped with.
前記算出された補正する値を用いて、前記算出された将来の予測量のうち前記決定された将来の特定期間の予測量を補正する予測補正手段と
を更に備えることを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。 A forecasting means for calculating a future forecast amount using the past actual amount including the corrected actual amount for the specific period.
Claim 1 is further provided with a prediction correction means for correcting the determined future prediction amount in the determined future specific period by using the calculated correction value. The information processing device described in.
前記特定期間の前記決定された実績量を含む過去の実績量を用いて算出される将来の予測量と、前記特定期間の過去の実績量と、前記特定期間の前記決定された実績量とを用いて、前記将来の予測量のうちの特定期間の予測量を補正する補正手段と、
前記補正された前記特定期間の予測量と、前記特定期間の過去の実績量とを出力する出力手段と
を備えることを特徴とする情報処理装置。 Using the actual amount of the period before, / and after the specific period in the past, the actual amount of the future forecast amount is calculated, and the actual amount of the specific period is determined.
A future predicted amount calculated using the past actual amount including the determined actual amount in the specific period, the past actual amount in the specific period, and the determined actual amount in the specific period. A correction means for correcting the predicted amount for a specific period of the future predicted amount by using
An information processing apparatus comprising: an output means for outputting the corrected predicted amount of the specific period and the past actual amount of the specific period.
決定手段が、過去および将来の特定期間を決定する決定ステップと、
実績補正手段が、前記決定された過去の特定期間の前、または/および、後の期間の実績量を用いて当該特定期間の実績量を補正する実績補正ステップと、
補正値算出手段が、前記過去の特定期間の補正された実績量と補正前の実績量とを用いて、前記将来の特定期間の予測量を補正する値を算出する補正値算出ステップと、
を備えることを特徴とする情報処理装置。
の制御方法。 It is a control method of an information processing device that calculates a future predicted amount using the past actual amount.
The decision-making means are the decision-making steps that determine specific past and future periods.
A performance correction step in which the performance correction means corrects the performance amount of the specific period using the performance amount of the period before, /, and after the determined past specific period.
A correction value calculation step in which the correction value calculation means calculates a value for correcting the predicted amount in the future specific period by using the corrected actual amount in the past specific period and the actual amount before the correction.
An information processing device characterized by being equipped with.
Control method.
前記情報処理装置を、
過去および将来の特定期間を決定する決定手段と、
前記決定された過去の特定期間の前、または/および、後の期間の実績量を用いて当該特定期間の実績量を補正する実績補正手段と、
前記過去の特定期間の補正された実績量と補正前の実績量とを用いて、前記将来の特定期間の予測量を補正する値を算出する補正値算出手段
として機能させるためのプログラム。
It is a program that can be executed in an information processing device that calculates the future predicted amount using the past actual amount.
The information processing device
Determining means to determine specific past and future periods,
A performance correction means for correcting the performance amount of the specific period using the performance amount of the period before, / and after the determined past specific period.
A program for functioning as a correction value calculation means for calculating a value for correcting a predicted amount for a specific period in the future by using the corrected actual amount for a specific period in the past and the actual amount before correction.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2019136773A JP7007596B2 (en) | 2019-07-25 | 2019-07-25 | Information processing equipment, control method, program |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2019136773A JP7007596B2 (en) | 2019-07-25 | 2019-07-25 | Information processing equipment, control method, program |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2021022034A true JP2021022034A (en) | 2021-02-18 |
JP7007596B2 JP7007596B2 (en) | 2022-01-24 |
Family
ID=74574803
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2019136773A Active JP7007596B2 (en) | 2019-07-25 | 2019-07-25 | Information processing equipment, control method, program |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP7007596B2 (en) |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2001243401A (en) * | 2000-03-01 | 2001-09-07 | Sekisui Chem Co Ltd | Order receipt prediction system |
JP2007241864A (en) * | 2006-03-10 | 2007-09-20 | Nec Corp | Point management method, system, and program |
JP2014044598A (en) * | 2012-08-27 | 2014-03-13 | Canon Marketing Japan Inc | Information processing apparatus, information processing method, and program |
JP2015032034A (en) * | 2013-07-31 | 2015-02-16 | キヤノンマーケティングジャパン株式会社 | Demand prediction device, demand prediction system, control method and program |
JP2017102889A (en) * | 2015-11-20 | 2017-06-08 | キヤノンマーケティングジャパン株式会社 | Information processing device, information processing method, and program |
Family Cites Families (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP4988687B2 (en) | 2008-11-25 | 2012-08-01 | 株式会社野村総合研究所 | Product demand forecasting system and year-end and New Year product demand forecasting system |
-
2019
- 2019-07-25 JP JP2019136773A patent/JP7007596B2/en active Active
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2001243401A (en) * | 2000-03-01 | 2001-09-07 | Sekisui Chem Co Ltd | Order receipt prediction system |
JP2007241864A (en) * | 2006-03-10 | 2007-09-20 | Nec Corp | Point management method, system, and program |
JP2014044598A (en) * | 2012-08-27 | 2014-03-13 | Canon Marketing Japan Inc | Information processing apparatus, information processing method, and program |
JP2015032034A (en) * | 2013-07-31 | 2015-02-16 | キヤノンマーケティングジャパン株式会社 | Demand prediction device, demand prediction system, control method and program |
JP2017102889A (en) * | 2015-11-20 | 2017-06-08 | キヤノンマーケティングジャパン株式会社 | Information processing device, information processing method, and program |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP7007596B2 (en) | 2022-01-24 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US11500369B2 (en) | Operation/maintenance management method, program, and operation/maintenance management system | |
US20150032512A1 (en) | Method and system for optimizing product inventory cost and sales revenue through tuning of replenishment factors | |
JP6973887B2 (en) | Project management support equipment, project management support methods and programs | |
US8255266B1 (en) | Forecasting demand for products | |
US20060041466A1 (en) | Methods and systems for performing an availability check for a product | |
JP4964067B2 (en) | Standard inventory management device | |
JP4339769B2 (en) | Prediction model selection device, prediction model selection method, and program | |
JP7007596B2 (en) | Information processing equipment, control method, program | |
JP7469675B2 (en) | Information processing device, control method, and program | |
JP2008052413A (en) | Evaluation support system for sales plan | |
JP4343806B2 (en) | Prediction device, prediction method, and program | |
JP6829400B2 (en) | Information processing equipment, control methods, and programs | |
JP3260333B2 (en) | Production management device, production management system, production planning method, and storage medium | |
JP2004258717A (en) | Cost management system and method | |
JP7495601B2 (en) | Information processing device, control method, and program | |
JP6968730B2 (en) | Project progress prediction device and project progress prediction system | |
JP4327648B2 (en) | Computer program, inventory management apparatus and method | |
JP7436854B2 (en) | Information processing device, control method, program | |
US8341031B2 (en) | Availability check for a ware | |
JP2008165597A (en) | Business parameter determination system | |
JP6427798B2 (en) | Information processing apparatus, control method, and program | |
JP4559776B2 (en) | Demand forecasting device, demand forecasting method and program | |
US20220004993A1 (en) | System and Method for Updating Real-Time Project Status Based on Deliverable Status | |
JP2002073985A (en) | Method for assisting transaction and storage medium recording program for assisting transaction | |
US20140358621A1 (en) | Time-dependent reorder points in supply chain networks |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20190801 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20200908 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20201109 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20210511 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20210709 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20211207 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20211220 |