JP5811852B2 - Program, method, and information processing apparatus - Google Patents
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Description
本発明は、商品の納入に関する情報の処理に関する。 The present invention relates to processing information relating to the delivery of goods.
産地直売店事業は、例えば、農家が卸売市場など通常の流通経路を通さずにその店舗に直接持ち込んだ農産物等の商品を受託販売し、農家に対して販売の場所および販売役務を提供する事業である。それによって、農家は流通コストを低減でき、消費者はより新鮮な農産物を購入できる。農産物は生鮮食料品が多く、売れ残った商品は、一般的には販売委託した農家がその日の内に引き取る。 The direct sales store business is, for example, a business that contracts and sells products such as agricultural products that farmers bring directly into the store without going through the usual distribution channels such as wholesale markets, and provides the farmers with places of sale and sales services It is. This allows farmers to reduce distribution costs and consumers to purchase fresher produce. Agricultural products are often fresh food, and unsold products are generally picked up by the farmer who commissions the sale within the day.
スーパーマーケットのような通常の店舗の運営者は、過去の販売情報に基づいて、翌日の商品の予測販売数を求め、商品の現在の在庫と予測販売数の間の差分を商品の発注数として決定し、納入業者にその発注数の商品の納入を依頼する。この場合、店舗の運営者は、納入業者に納入を依頼する商品の発注数を調整できるので、販売機会の逸失を避けるためには、発注数の決定方法が重要である。 The operator of a normal store such as a supermarket calculates the estimated number of products sold the next day based on past sales information, and determines the difference between the current product inventory and the estimated number of products as the number of products ordered. And ask the supplier to deliver the product for the number of orders. In this case, since the store operator can adjust the number of orders for products to be delivered to the supplier, the method for determining the number of orders is important in order to avoid loss of sales opportunities.
既知の残数確認発注数量決定方式は、商品の販売実績を基に商品の販売動向を表す近似曲線としての連続的な関数を算出し、この算出された近似曲線を商品の発注・納品実績と天候条件等の気象情報とを基に補正することで傾向曲線を算出する傾向曲線算出手段を含んでいる。その残数確認発注数量決定方式は、さらに、商品の販売実績と商品の発注・納品実績とを基に前週同曜日に発注した商品の残数を算出する前週同曜日残数算出手段を含んでいる。残数確認発注数量決定方式は、さらに、傾向曲線算出手段により算出された傾向曲線と前週同曜日残数算出手段により算出された商品の残数とから今回の発注数量を決定する発注数量決定手段を含んでいる。それによって、商品の曜日特性を考慮しつつより適正な発注数量が決定される。それによって、商品の発注数量を決定する際に、販売数量の時系列変化と前週同曜日等に発注した商品の残数とを確認することにより、適正な発注数量が決定できる。 The known remaining quantity confirmation order quantity determination method calculates a continuous function as an approximate curve that represents the sales trend of a product based on the sales performance of the product, and uses this calculated approximate curve as the ordering / delivery result of the product. A trend curve calculating means for calculating a trend curve by correcting based on weather information such as weather conditions is included. The remaining number confirmation order quantity determination method further includes a means for calculating the remaining number on the same day of the previous week for calculating the remaining number of products ordered on the same day of the previous week based on the actual sales of the product and the actual ordering / delivery results of the product. Yes. The remaining quantity confirmation order quantity determination method further includes an order quantity determination means for determining the current order quantity from the trend curve calculated by the trend curve calculation means and the remaining number of products calculated by the remaining number calculation means on the same day of the previous week. Is included. As a result, a more appropriate order quantity is determined in consideration of the day characteristics of the product. Accordingly, when determining the order quantity of the product, it is possible to determine an appropriate order quantity by confirming the time-series change of the sales quantity and the remaining number of products ordered on the same day of the previous week.
既知の農産物の特定遠隔地直売流通システムは、野菜の集荷所のパソコンに、出荷予約機能部と、金銭管理機能部と、積載量集計機能部を備える。そのシステムは、さらに、輸送業者Ｃによって野菜を搬入する遠隔な直売所のパソコンに、バーコード読取器と、農産物の販売状況を配信するための売上実績・在庫情報部と、売上明細集計機能部と、在庫管理機能部を備える。そのシステムは、各部署に出荷参考情報などを配信すると共に他からの各種情報を受信するシステム運用センターのパソコンに、システム使用者配信機能部と、価格調整機能部と、出荷参考情報部と、出荷予約過不足調整機能部を備える。それによって、朝採り野菜をその日の内に遠隔な消費地域の消費者に届けて食されることが可能となり、輸送コストが激減する。 A known remote direct sales distribution system for agricultural products includes a shipping reservation function unit, a money management function unit, and a load amount totaling function unit on a personal computer at a vegetable collection point. The system further includes a bar code reader, a sales performance / inventory information section for distributing the sales status of agricultural products, and a sales statement totaling function section to a personal computer at a remote direct sales office where vegetables are delivered by the carrier C. And an inventory management function unit. The system distributes shipping reference information to each department and receives various information from other systems. The system user distribution function unit, price adjustment function unit, shipping reference information unit, It has a shipping reservation over / under adjustment function. As a result, the vegetables picked in the morning can be delivered to the consumers in remote consumption areas within the day and eaten, and the transportation cost is drastically reduced.
既知の農産物の委託販売システムは、生産者が販売価格を設定して小売店へ出荷し、小売店ではＰＯＳシステムを利用し、生産者管理、商品管理、販売物品の管理、売上管理、予約管理、販売状況管理等を行う。それによって、小規模農家において農産物を円滑に無駄なく販売することができ、生産者自らが価格を設定して直接小売するシステムを提供でき、流通の効果が上がり、少量ロットの生産物の流通体系を確立することができる。また、農産物を流通させることによって小規模農家の活性化を図り、遊休農地の活用など資源の有効利用を促進させることができる。 In the known agricultural consignment sales system, producers set sales prices and ship to retail stores, and retail stores use POS systems to manage producers, product management, management of sales items, sales management, and reservation management. , Manage sales status. As a result, it is possible to sell agricultural products smoothly and without waste in small-scale farmers, and it is possible to provide a system in which producers set prices directly and retail directly, increasing the effectiveness of distribution, and distribution system for small-lot products. Can be established. In addition, by distributing agricultural products, it is possible to activate small-scale farmers and promote effective use of resources such as utilization of idle farmland.
既知の、書店の品揃え最適化方法は、顧客がネットワークを介して書籍に係る情報を検索する際に、その顧客がどの地域の書店を利用しようとしているのかを把握し、書籍に係る情報に加えて、その地域の書店とその書店での該書籍の在庫状況を画面に表示する。また、その方法は、どの書籍に係る情報がいつ参照され、参照した顧客がどの地域の書店を利用しようとしていたかを記録しておき、その記録を利用して書店のある地域の書籍の需要を予測し、品揃えを最適化する。それによって、書店の品揃えを地域の需要に合わせて効率よく最適化し、書籍を購入しようとしている顧客をその書籍が在庫している店舗に誘導することができる。 A known bookstore assortment optimization method is to know which regional bookstore the customer is trying to use when a customer searches for information related to a book via a network, and In addition, the bookstore in the area and the stock status of the book at the bookstore are displayed on the screen. In addition, the method records information about which books are referred to when and the customer who has referred to the bookstore in which area is used, and uses that record to record the demand for books in the area where the bookstore is located. To optimize the product lineup. Thereby, it is possible to efficiently optimize the assortment of the bookstores according to local demands, and guide customers who want to purchase books to the stores where the books are stocked.
既知の品揃え提案システムは、顧客の家族構成を判定する指標単品・分類を定義する指標単品・分類ＤＢ、各顧客の静的属性を格納する顧客属性ＤＢ、各顧客の購入商品、購入日時を店舗毎に登録する購買履歴ＤＢ、顧客を複数セグメントに分類する条件を設定する分類定義ＤＢを含む。そのシステムは、さらに、顧客を静的属性及び購買履歴に基づいて分類する手段、設定期間内における各店舗毎のセグメント別来店顧客数を集計する手段、および対象商品に関し各店舗における売上個数をセグメント別に集計する手段を含んでいる。そのシステムは、さらに、複数の店舗におけるセグメント別来店顧客数でセグメント別の売上個数を割ることによって複数店舗間のＰＩ値を算出する手段を含んでいる。そのシステムは、さらに、ＰＩ値と特定店舗のセグメント別来店顧客数を掛けることによってセグメント別の品揃え個数を算出する手段、全セグメントの品揃え個数を積算して品揃え総数を導く手段を含んでいる。それによって、特定店舗における最適な品揃え案を提示することができる。 The known assortment proposal system includes an index single item / classification DB that defines a single item / category for determining a family structure of a customer, a customer attribute DB that stores static attributes of each customer, a purchase product of each customer, and a purchase date and time. A purchase history DB registered for each store and a classification definition DB for setting conditions for classifying customers into a plurality of segments are included. The system further includes means for classifying customers based on static attributes and purchase history, means for aggregating the number of customers visiting each segment for each store within the set period, and segmenting the number of sales at each store for the target product. It includes a means for counting separately. The system further includes means for calculating a PI value between a plurality of stores by dividing the number of sales by segment by the number of customers visiting by segment at a plurality of stores. The system further includes means for calculating the number of assortments for each segment by multiplying the PI value and the number of customers visiting the specific store by segment, and means for deriving the total number of assortments by accumulating the number of assortments for all segments. It is out. Thereby, it is possible to present an optimal assortment plan at a specific store.
産地直売店による流通形態では、農家のような各商品納入者がどのような種類の商品または農産物を何個納入するかは、各納入者の意思に任されている。産地直売店は、納入者に対して納入商品の種類およびその個数を指示することができない。従って、複数の納入者が同じ種類の商品を多数納入することもありえるし、産地直売店の納入希望の種類の商品がいずれの納入者からも納入されないこともありえる。 In the form of distribution by direct sales stores, it is up to each supplier to decide what kind of products or agricultural products each product supplier such as a farmer will deliver. The production center direct sales store cannot instruct the supplier of the type and the number of products to be delivered. Therefore, a plurality of suppliers may deliver a large number of products of the same type, or a product of a type desired to be delivered by a local production store may not be delivered from any of the suppliers.
一方、産地直売店は、商品の販売個数に応じた手数料を取って収入とするので、欠品による販売機会の逸失を避けることを希望する。販売機会の逸失を避けたいという希望は、産地直売店でも一般的な店舗と同様であるが、産地直売店は、納入商品の種類およびその個数を納入者に指示できない点で、一般的な店舗と異なる。しかし、産地直売店が、商品納入者に対して、納入する商品の種類および個数を指示する仕組またはシステムは存在しない。 On the other hand, the direct sales store in the production area takes a fee according to the number of products sold and makes it income, so it wants to avoid the loss of sales opportunities due to missing items. The desire to avoid the loss of sales opportunities is the same as that of general stores at production sites, but production stores are not general in that they cannot specify the type and number of products to be delivered. And different. However, there is no mechanism or system in which the production center direct sales store instructs the product supplier of the type and number of products to be delivered.
発明者たちは、産地直売店において、納入者によって納入される商品の種類およびその個数を調整することを可能にするシステムを構築すれば、その種類の商品の販売機会の逸失を避けまたは減らすことができる、と認識した。 Inventors can avoid or reduce the loss of sales opportunities for products of that type by constructing a system that allows them to adjust the type and number of products delivered by the supplier at the local store. I realized that I could do it.
実施形態の目的は、商品の納入を促すための処理を実現することである。 An object of the embodiment is to realize processing for prompting delivery of a product.
実施形態の一観点によれば、記憶装置に格納された過去の商品販売情報と当日の商品販売情報とに基づいて、当日の特定の商品の予測販売数を求め、その記憶装置に格納された当日の商品納入情報に基づいて当日のその特定の商品の納入数を求め、その特定の商品のその納入数がその予測販売数より少ない場合に、その記憶装置に格納された設定値に対する商品納入数に関する情報に基づいて、当日のその後のその特定の商品の納入数に応じた報奨を決定するための設定値を決定し、その特定の商品に対するその設定値を含む情報を生成する処理を情報処理装置に実行させるためのプログラムが提供される。 According to one aspect of the embodiment, based on the past product sales information stored in the storage device and the product sales information on the day, the predicted sales number of the specific product on the day is obtained and stored in the storage device. The number of deliveries of the specific product on the current day is obtained based on the product delivery information on the day, and if the number of deliveries of the specific product is less than the predicted sales number, the product delivery for the set value stored in the storage device Based on the information about the number, the setting value for determining the reward according to the number of deliveries of the specific product after that day is determined, and the process for generating the information including the setting value for the specific product is processed. A program for causing a processing device to execute is provided.
実施形態の一観点によれば、商品の納入を促すための処理を実現することができる。 According to one aspect of the embodiment, it is possible to realize processing for prompting delivery of a product.
発明の目的および利点は、請求の範囲に具体的に記載された構成要素および組み合わせによって実現され達成される。
前述の一般的な説明および以下の詳細な説明は、典型例および説明のためのものであって、本発明を限定するためのものではない、と理解される。
The objects and advantages of the invention will be realized and attained by means of the elements and combinations particularly pointed out in the appended claims.
It is understood that the foregoing general description and the following detailed description are exemplary and explanatory only and are not intended to limit the invention.
本発明の非限定的な実施形態を、図面を参照して説明する。図面において、同様のコンポーネントおよび要素には同じ参照番号が付されている。 Non-limiting embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings. In the drawings, similar components and elements have the same reference numerals.
発明者は、販売店において不足が見込まれる種類または品目の商品の不足数または納品依頼時間に応じてその種類の商品の納入に対してインセンティブを与えれば、その種類の商品の販売機会の逸失を避けまたは減らすことができると、認識した。ここで、インセンティブは、報奨、奨励または動機付けを表す。 If the inventor gives an incentive for the delivery of a product of that type according to the shortage of the product of the type or item that is expected to be short at the dealer or the delivery request time, the inventor will lose the sales opportunity of that type of product. Recognized that it can be avoided or reduced. Here, incentive represents reward, encouragement or motivation.
図１は、実施形態による、ネットワーク５に接続される、サーバ装置１０、在庫管理端末２０、料金端末３０、情報処理端末４０、５０、６０、および携帯情報端末６４を含むシステムの概略的な構成（configuration）の例を示している。
FIG. 1 is a schematic configuration of a system including a
図１において、サーバ装置１０は、情報処理装置であり、例えば、プロセッサ１０２、メモリ１０４、内部バス、ネットワーク・インタフェース（ＮＷ Ｉ／Ｆ）１０８、等を含むコンピュータであってもよい。サーバ装置１０は、さらに、内部バスに結合された、記録媒体読み取り用のドライブ１０６、およびデータベース１６２を含むハードディスク・ドライブ（ＨＤＤ）のような記憶装置１６を含んでいる。ドライブ１０６は、ソフトウェアが記録された例えば光ディスクのような記録媒体１６４を読み取るために設けられている。そのソフトウェアは、例えば、ＯＳ、データベース管理システム（ＤＢＭＳ）、アプリケーション・プログラム、等を含んでいてもよい。
1, the
プロセッサ１０２は、コンピュータ用のＣＰＵ（Central Processing Unit）であってもよい。メモリ１０４には、例えば、主記憶装置および半導体メモリ等が含まれる。 The processor 102 may be a CPU (Central Processing Unit) for a computer. The memory 104 includes, for example, a main storage device and a semiconductor memory.
プロセッサ１０２は、メモリ１０４および／または記憶装置１６に格納されたそのソフトウェアまたはその一部に従って動作するものであってもよい。そのソフトウェアは、記録媒体１６４に格納されていて、ドライブ１０６によって記録媒体１６４から読み出されてサーバ装置１０にインストールされてもよい。また、代替形態として、プロセッサ１０２は、上述のソフトウェアの機能の少なくとも一部を含む例えば集積回路として実装された専用のプロセッサであってもよい。サーバ装置１０は、ネットワーク・インタフェース１０８を介し、さらに外部ネットワーク５を介して、在庫管理端末２０、料金端末３０、情報処理端末４０〜６０および携帯情報端末６４に接続され得る。
The processor 102 may operate according to its software or a portion thereof stored in the memory 104 and / or the storage device 16. The software may be stored in the recording medium 164, read from the recording medium 164 by the drive 106, and installed in the
在庫管理端末２０は、例えば、在庫管理用の専用情報処理端末または在庫管理ソフトがインストールされた汎用の情報処理装置（例えば、パーソナル・コンピュータ）であってもよく、ラベル発行機２２およびリーダ・ライタ（Ｒ／Ｗ）２４が結合されている。在庫管理端末２０は、商品在庫情報を管理し、各商品の納入および在庫に関する情報をデータベース１６２に保存し管理する。在庫管理端末２０は、販売店に配置され、例えば農家のような商品納入者または店員のようなユーザによって操作することができる。
The
リーダ・ライタ（Ｒ／Ｗ）２４は、商品納入者の操作に従って、在庫管理端末２０の制御の下で、商品納入者のＩＣカードの納入者ＩＤ等の情報を読み取りまたはＩＣカードへ情報を書き込む。在庫管理端末２０は、納入者をその納入者ＩＤおよびパスワード等の情報で認証して、その後の操作を可能にする。
The reader / writer (R / W) 24 reads information such as the supplier ID of the merchandise supplier's IC card or writes information to the IC card under the control of the
商品納入者は、在庫管理端末２０上で、例えば、各商品の商品名、単位重量当り価格、単位個数、重量、販売価格、等の商品および価格情報を入力して決定してそのような商品および価格情報を含むラベルを発行する。ラベル発行機２２は、納入者の操作に従って、在庫管理端末２０の制御の下で、発行日時、その商品および価格情報を表すテキスト（文字、記号）、および一次元コード（バーコード）または二次元コード、等を含むラベルを用紙にプリントアウトする。ラベル発行機２２は、商品を計量して価格を表す文字および一次元または二次元コードを含むラベルをプリントアウトする計量プリンタを含んでいてもよい。納入者は、そのラベルを対応する商品に貼付して、販売店によって指定された商品配列棚の位置にその商品を並べる。
On the
在庫管理端末２０は、ラベルが発行されるときに、日時、納入者ＩＤ、その納入された商品の商品コード（識別情報）、その商品に設定されているインセンティブ・ポイント、およびその納入数等をデータベース１６２の商品納入情報に記録する。在庫管理端末２０は、さらに、その商品にインセンティブ・ポイントが設定されている場合には、その商品のその納入者にインセンティブ・ポイントを報奨値として与える処理を実行する。在庫管理端末２０は、商品納入情報が保存または更新される度に、データベース１６２における各商品の商品在庫情報を更新し管理してもよい。その商品在庫情報の更新および管理は、商品納入情報が記録される度に、サーバ装置１０によって行われてもよい。
When the label is issued, the
料金端末３０は、例えば、レジ端末（金銭登録機端末）、ＰＯＳ端末、等であってもよく、リーダ・ライタ（Ｒ／Ｗ）３４が結合されていてもよい。料金端末３０は、販売店に配置され、例えば、販売店の店員またはユーザによって操作され得る。リーダ・ライタ３４は、商品のラベル情報を走査して読み取る機能または装置、およびＩＣカードまたは電子マネー等に対して情報の書き込みと読み取りを行う機能または装置を含んでいてもよい。料金端末３０は、日時、販売された商品の商品コード、およびその販売数等の商品販売情報をデータベース１６２に保存する。料金端末３０は、商品販売情報が記録または更新される度に、データベース１６２における各商品の商品在庫情報を更新し管理してもよい。その商品在庫情報の更新および管理は、商品販売情報が記録される度に、サーバ装置１０によって行われてもよい。
The
情報処理端末４０は、販売店に配置された、例えばパーソナル・コンピュータのような情報処理装置であってもよく、リーダ・ライタ（Ｒ／Ｗ）４４が結合されていてもよい。リーダ・ライタ４４は、ＩＣカードまたは電子マネー等に対して入力金額および／またはポイント数の書き込みおよび読み取りを行うものであってもよい。情報処理端末４０は、店員、納入者または顧客のようなユーザによって操作されてもよい。情報処理端末４０は、データベース１６２またはＩＣカードまたは電子マネーに記録された残高の金額および／またはポイント数を読み出してそのディスプレイに表示してもよい。
The
情報処理端末５０は、販売店に配置され、ブラウザ・アプリケーションがインストールされた、例えばパーソナル・コンピュータのような情報処理装置であってもよく、リーダ・ライタ（Ｒ／Ｗ）５４が結合されていてもよい。店員または商品納入者のようなユーザは、情報処理端末５０のブラウザによりそのディスプレイ上で、販売店の情報、および納入者に対する商品補充依頼情報、等を含むウェブページを閲覧することができる。情報処理端末５０は、さらに、情報処理端末４０と同様の機能を含んでいてもよい。
The
情報処理端末６０は、農家のような商品納入者の家屋または施設に配置され、ブラウザ・アプリケーションがインストールされた、例えばパーソナル・コンピュータのような情報処理装置であってもよい。商品納入者のようなユーザは、情報処理端末６０のブラウザによりそのディスプレイ上で、販売店の情報、および納入者に対する商品補充依頼情報、等を含むウェブページを閲覧することができる。
The
携帯情報端末６４は、ブラウザ・アプリケーションがインストールされた、例えばタブレット端末、スマートフォン、その他の携帯端末または携帯電話であってもよい。携帯情報端末６４は、無線基地局またはアクセスポイント７２を介し移動体通信網７を介してネットワーク５に接続されてもよい。農家のような商品納入者またはユーザは、携帯情報端末６４のブラウザによりそのディスプレイ上で、販売店の情報、および納入者に対する商品補充依頼情報、等を含むウェブページを閲覧することができる。
The portable information terminal 64 may be, for example, a tablet terminal, a smartphone, another portable terminal, or a cellular phone in which a browser application is installed. The portable information terminal 64 may be connected to the
図２は、サーバ装置１０のプロセッサ１０２の概略的な構成（configuration）の例を示している。
FIG. 2 shows an example of a schematic configuration of the processor 102 of the
プロセッサ１０２は、制御部１２２０を含み、さらに、インセンティブ実績反映部１２２４、タイミング判定部１２２６を含みまたはその一部を含んでいてもよい。プロセッサ１０２は、さらに、インセンティブ補正部１２２８、不足数計算部１２３０、インセンティブ設定部１２３２、インセンティブ付与部１２３４、およびその他の処理部１２４０を含みまたはその一部を含んでいてもよい。制御部１２２０は、インセンティブ実績反映部１２２４、タイミング判定部１２２６、インセンティブ補正部１２２８、不足数計算部１２３０、インセンティブ設定部１２３２、インセンティブ付与部１２３４および処理部１２４０に制御信号を供給して、これらの要素の動作を制御してもよい。
The processor 102 includes a control unit 1220, and may further include an incentive performance reflection unit 1224 and a
図３Ａ〜３Ｉは、データベース１６２に格納される各情報レコードのデータ構造の例を示している。図３Ａ〜３Ｉの各情報は表の形態をとってもよい。 3A to 3I show examples of the data structure of each information record stored in the database 162. FIG. Each piece of information in FIGS. 3A to 3I may take the form of a table.
図３Ａは、商品に対するインセンティブ設定情報のレコードのデータ構造の例を示している。その商品に対するインセンティブ設定情報は、例えば、商品コード（識別情報）、商品名、設定されたインセンティブ・ポイント、設定区分（または設定フラグ）、設定時間（日時）、平均補充数、補正比率、および補正された平均補充数のフィールドを含んでいる。ここで、設定区分＝１はインセンティブ・ポイントの“設定”を表し、設定＝０または空白はインセンティブ・ポイントの“設定なし”を表す。販売店の運営者は、各商品に対して１つ以上の異なるインセンティブ・ポイントの値を予め用意または設定することができる。設定時間は、インセンティブ・ポイントが設定された時間または設定される時間を表す。平均補充数は、或る商品にインセンティブ・ポイントを設定した後で納入されたその商品の実績の納入数を表す。納入実績が未だ存在しない場合は、デフォルト値を用いればよい。ここで、補充とは、インセンティブ・ポイントが設定された商品の納入を表す。 FIG. 3A shows an example of the data structure of a record of incentive setting information for a product. The incentive setting information for the product includes, for example, a product code (identification information), a product name, a set incentive point, a setting category (or setting flag), a setting time (date and time), an average replenishment number, a correction ratio, and a correction Includes a field for the average replenishment number. Here, setting classification = 1 represents “setting” of the incentive point, and setting = 0 or blank represents “no setting” of the incentive point. The store operator can prepare or set in advance one or more different incentive point values for each product. The set time represents the time when the incentive point is set or the set time. The average replenishment number represents the actual delivery number of a product delivered after setting an incentive point for the product. If there is no delivery record, the default value may be used. Here, replenishment represents delivery of a product for which incentive points are set.
図３Ｂは、営業終了までの商品販売予測情報のレコードのデータ構造の例を示している。その営業終了までの商品販売予測情報は、例えば、販売時間（時刻〜時刻）、商品コードおよび数量のフィールドを含んでいる。ここで、販売時間は、１日の営業開始以後の或る時刻から営業終了時刻までの期間、またはその或る時刻を表すものであってもよい。その或る時刻は、例えば、現在の時刻、営業終了の２時間前または３時間前の時刻であってもよい。営業終了時刻は、例えば、１７時または１８時であってもよい。
FIG. 3B shows an example of the data structure of a record of product sales forecast information until the end of business. The product sales forecast information until the end of business includes, for example, fields of sales time (time to time), product code, and quantity. Here, the sales time may represent a period from a certain time after the start of business on one day to the business end time, or a certain time. The certain time may be, for example, the current time, a
図３Ｃは、商品在庫情報のレコードのデータ構造の例を示している。その商品在庫情報は、例えば、商品コードおよび在庫数のフィールドを含んでいる。その商品在庫情報は、さらに納入数（合計）のフィールドを含んでいてもよい。在庫数Ｓは、例えば、或る商品のその日の或る時点までの納入数（合計）ＣＰからその時点までの販売数（合計）ＣＴを減算して求めてもよい。 FIG. 3C shows an example of the data structure of a record of merchandise inventory information. The merchandise inventory information includes, for example, a merchandise code and a stock quantity field. The product inventory information may further include a field for the number of deliveries (total). The stock quantity S may be obtained, for example, by subtracting the number of sales (total) CT up to a certain point from the number (delivery) CP of a certain product until that point on the day.
図３Ｄは、商品補充情報のレコードのデータ構造の例を示している。商品補充情報は、例えば、日付、納入時間（時刻）、商品コード、設定されたインセンティブ・ポイント、納入者ＩＤ（生産者ＩＤ）、および納入数のフィールドを含んでいる。 FIG. 3D shows an example of the data structure of a record of product supplement information. The product replenishment information includes, for example, fields of date, delivery time (time), product code, set incentive point, supplier ID (producer ID), and number of deliveries.
図３Ｅは、商品販売情報のレコードのデータ構造の例を示している。その商品販売情報は、例えば、日付、販売時間（時刻）、顧客ＩＤ、商品コード、および販売数量のフィールドを含んでいる。 FIG. 3E shows an example of the data structure of a record of merchandise sales information. The product sales information includes, for example, fields of date, sales time (time), customer ID, product code, and sales quantity.
図３Ｆは、商品納入情報のレコードのデータ構造の例を示している。その商品納入情報は、例えば、日付、納入時間（時刻）、商品コード、設定されたインセンティブ・ポイント、納入者ＩＤ（生産者ＩＤ）、および納入数のフィールドを含んでいる。この場合、設定されたインセンティブ・ポイントは０（ゼロ）または空白であることがある。図３Ｄの商品補充情報は、図３Ｆの商品納入情報の一部であってもよい。 FIG. 3F shows an example of the data structure of a record of merchandise delivery information. The product delivery information includes, for example, fields of date, delivery time (time), product code, set incentive point, supplier ID (producer ID), and number of deliveries. In this case, the set incentive point may be 0 (zero) or blank. The product replenishment information in FIG. 3D may be a part of the product delivery information in FIG. 3F.
図３Ｇは、納入者に付与されたインセンティブ・ポイント情報のレコードのデータ構造の例を示している。その納入者に付与されたインセンティブ・ポイント情報は、例えば、納入者ＩＤ（生産者ＩＤ）、日付、時間（時刻）、付与・消費区分（１＝付与、２＝消費）、およびポイント数のフィールドを含んでいる。付与・消費区分は、納入者にインセンティブ・ポイントが付与された場合に値１を示し、納入者がインセンティブ・ポイントを使用した場合に値２を示す。 FIG. 3G shows an example of the data structure of a record of incentive point information given to a supplier. The incentive point information given to the supplier includes, for example, the fields of supplier ID (producer ID), date, time (time), grant / consumption category (1 = grant, 2 = consumption), and number of points. Is included. The grant / consumption category shows a value of 1 when an incentive point is given to the supplier, and a value of 2 when the supplier uses the incentive point.
図３Ｈは、経過時間ｔに対する商品販売予測情報のレコードのデータ構造の例を示している。その経過時間ｔに対する商品販売予測情報は、例えば、商品コード、販売日区分、およびｔ分後の販売数のフィールドを含んでいる。販売日区分は、例えば、平日、土曜日、日曜日・祝日、特別日、等の区分を表す値１〜４等であってもよい。ｔ分後は、営業開始からの経過時間であってもよい。経過時間ｔは、例えば、ｔ＝１５分、３０分、４５分、６０分、等であってもよい。 FIG. 3H shows an example of the data structure of the record of the merchandise sales forecast information for the elapsed time t. The merchandise sales forecast information for the elapsed time t includes, for example, a field of a merchandise code, a sales date classification, and the number of sales after t minutes. The sales day category may be, for example, values 1 to 4 representing categories such as weekdays, Saturdays, Sundays / holidays, and special days. The elapsed time from the start of business may be after t minutes. The elapsed time t may be t = 15 minutes, 30 minutes, 45 minutes, 60 minutes, etc., for example.
図３Ｉは、商品補充時間情報のレコードのデータ構造の例を示している。その商品補充時間情報は、例えば、商品コード、納入者ＩＤ（生産者ＩＤ）、補充日時、補充時間（分）のフィールドを含んでいる。ここで、補充時間は、商品にインセンティブ・ポイントが設定された（設定区分＝１）時刻から、その商品の納入が在庫管理端末２０によって商品納入情報（図３Ｆ）に記録された時刻までの経過時間（分）を表すものであってもよい。
FIG. 3I shows an example of the data structure of a record of product replenishment time information. The product replenishment time information includes, for example, fields of product code, supplier ID (producer ID), replenishment date and time, and replenishment time (minutes). Here, the replenishment time has elapsed from the time when the incentive point is set for the product (setting category = 1) to the time when the delivery of the product is recorded in the product delivery information (FIG. 3F) by the
図４は、サーバ装置１０によって実行されるインセンティブ設定のための概略的な処理のフローチャートの例を示している。
FIG. 4 shows an example of a schematic processing flowchart for incentive setting executed by the
図４を参照すると、ステップ５０２において、サーバ装置１０のプロセッサ１０２（またはそのインセンティブ実績反映部１２２４）は、現在時間が図３Ａのような商品に対するインセンティブ設定情報の表を更新する時間（時刻）かどうかを判定する。その更新の時間は、例えば、営業開始時間（例、９時、１０時）乃至営業終了時間（例、１７時、１８時）の１つまたは複数の特定の時間、および／または営業終了時間以後の特定の時間（例、１８時、１９時）であってもよい。現在時間が更新時間であると判定された場合は、手順はステップ５０４に進む。現在時間が更新時間でないと判定された場合は、手順はステップ５０６に進む。
Referring to FIG. 4, in step 502, processor 102 (or its incentive performance reflecting unit 1224) of
ステップ５０４において、プロセッサ１０２（インセンティブ実績反映部１２２４）は、インセンティブ設定情報の表を更新するための処理を実行する。それによって、例えば、インセンティブ設定情報において、各インセンティブ・ポイントに対する商品の平均補充数または平均納入数が更新される。
In
ステップ５０６において、プロセッサ１０２（またはそのタイミング判定部１２２６）は、インセンティブ設定のタイミングを判定する。そのタイミングは、例えば、営業開始時間と終了時間の間の１つ以上の特定の時間、例えば、１０時、１２時、１３時、１５時、１６時であってもよい。代替形態として、そのタイミングは、後で説明するように、営業終了時間より前に商品の品切れの発生が予測される時間に基づいて判定されてもよい。 In step 506, the processor 102 (or its timing determination unit 1226) determines the timing of incentive setting. The timing may be, for example, one or more specific times between the business start time and the end time, for example, 10:00, 12:00, 13:00, 15:00, and 16:00. As an alternative, the timing may be determined based on the time at which the out-of-stock of goods is predicted to occur before the business end time, as will be described later.
ステップ５０８において、プロセッサ１０２（タイミング判定部１２２６）は、ステップ５０６の判定結果に従って、現在時間がインセンティブ・ポイントを計算するタイミングであるかどうかを判定する。現在時間がインセンティブ・ポイントを計算するタイミングであると判定された場合は、手順はステップ５１０に進む。現在時間がインセンティブ・ポイントを計算するタイミングでないと判定された場合は、手順はステップ５１８に進む。
In
ステップ５１０において、プロセッサ１０２（タイミング判定部１２２６）は、現在が当日の営業終了時間の特定時間（ｎ時間）前かどうかを判定する。特定時間ｎは、例えば、３時間であってもよい。現在が営業終了時間の特定時間（ｎ時間）前と判定された場合は、手順はステップ５１２に進む。現在が営業終了時間の特定時間（ｎ時間）前ではないと判定された場合は、手順はステップ５１４に進む。
In
ステップ５１２において、プロセッサ１０２（またはそのインセンティブ補正部１２２８）は、インセンティブ設定情報の表に特定時間（ｎ時間）における補正処理を施す。その補正処理は、現在から営業終了時間までの残り時間に応じて、インセンティブ設定情報の表における商品に対して設定するインセンティブ・ポイントまたはインセンティブ・ポイントに対応する商品の平均補充数を補正する処理である。それによって、営業終了までの残り時間に応じて、品切れまたは不足が見込まれる商品に対して適切なインセンティブ・ポイントを用意することができる。
In
ステップ５１４において、プロセッサ１０２（またはその不足数計算部１２３０）は、品切れが発生すると予測される特定の商品の予測不足数を決定または算出する。ステップ５０６において予測不足数が先に求められていた場合には、その値を予測不足数として決定してもよい。 In step 514, the processor 102 (or its shortage calculation unit 1230) determines or calculates the predicted shortage of a specific product that is predicted to be out of stock. If the number of insufficient predictions is obtained in step 506, the value may be determined as the number of insufficient predictions.
ステップ５１６において、プロセッサ１０２（またはそのインセンティブ設定部１２３２）は、データベース１６２のインセンティブ設定情報の表において、不足が予測される商品に対して、その予測不足数および現在時間（または現在時刻）に応じてインセンティブ・ポイントを設定する。それによって、営業終了時間までに不足が予測される商品の納入に対して、その予測不足数および現在時間に応じて、インセンティブを与えることができる。また、サーバ装置１０のプロセッサ１０２（インセンティブ付与部１２３４）は、データベース１６２の納入者に付与されたインセンティブ・ポイント情報の表において、インセンティブ・ポイントが設定された商品を納入した納入者に対してインセンティブ・ポイントの付与を記録する。
In
ステップ５１８において、プロセッサ１０２（タイミング判定部１２２６）は、現在時間が営業終了時間かまたは営業終了時間を過ぎたかどうかを判定する。現在時間が未だ営業終了時間前であると判定された場合は、手順はステップ５０２に戻る。現在時間が営業終了時間であるまたは営業終了時間を過ぎたと判定された場合は、手順は図４のルーチンを出る。
In
図５は、図４のステップ５０４（インセンティブ設定情報の更新）の具体的なフローチャートの例を示している。 FIG. 5 shows an example of a specific flowchart of step 504 (update of incentive setting information) in FIG.
図６Ａ〜６Ｆは、図５のフローチャートに使用される表の例を示している。図６Ａは、図４または５のフローチャートが今回実行される前または前日（昨日）における、商品に対するインセンティブ設定情報の表（一部）の例を示している。図６Ｂは、前日（昨日）における、商品納入情報の表の例を示している。図６Ｃは、集計した前日分の商品補充情報の表の例を示している。図６Ｄは、前日までの、過去の商品補充情報の表の例を示している。図６Ｅは、集計した過去の商品補充情報の表の例を示している。図６Ｆは、更新後の、商品に対するインセンティブ設定情報の表（一部）の例を示している。 6A to 6F show examples of tables used in the flowchart of FIG. FIG. 6A shows an example of a table (partial) of incentive setting information for a product before or the previous day (yesterday) when the flowchart of FIG. 4 or 5 is executed this time. FIG. 6B shows an example of a table of product delivery information on the previous day (yesterday). FIG. 6C shows an example of a table of product replenishment information for the previous day of aggregation. FIG. 6D shows an example of a table of past product replenishment information up to the previous day. FIG. 6E shows an example of a tabulated past product supplement information table. FIG. 6F shows an example of a table (partial) of incentive setting information for a product after updating.
図６Ａのインセンティブ設定情報の表を参照すると、例えば、前日１０時に商品名「大根」に対してインセンティブ・ポイント３０が設定され（設定区分＝１）、前日１０時に商品名「トマト」に対してインセンティブ・ポイント７０が設定されている（設定区分＝１）。同じ商品について、他のインセンティブ・ポイントが同時に設定されることはない。
Referring to the table of incentive setting information in FIG. 6A, for example, an
図６Ｂの商品納入情報の表は、在庫管理端末２０によって更新される。商品が納入されたときに、その納入時間（時刻）、商品コード、設定されたインセンティブ・ポイント、納入者ＩＤ、納入数、等が、図６Ｂの商品納入情報の表に記録される。図６Ａのインセンティブ設定情報の表における商品「大根」へのインセンティブ・ポイント３０の設定に対して、図６Ｂの表において１１時に商品「大根」１０本（納入数）が納入されたことが記録されている。また、図６Ａのインセンティブ設定情報の表における商品「トマト」へのインセンティブ・ポイント７０の設定に対して、図６Ｂの表において１１時１０分と１１時２２分にそれぞれ商品「トマト」５個と１４個（納入数）が納入されたことが記録されている。
The product delivery information table in FIG. 6B is updated by the
図６Ｃの表は、図６Ｂの表をその日（昨日）の営業開始時間から現在時間までについて、商品毎およびインセンティブ・ポイント毎に補充納入数を集計または累積したものである。現在時間が営業終了時間であれば、図６Ｃの表は、図６Ｂの表をその日の営業開始時間から終了時間までについて、商品毎およびインセンティブ・ポイント毎に補充納入数を集計したものとなる。図６Ｄの表は、図６Ｃのような日毎の商品補充情報を、複数の日にわたって記録したものである。 The table in FIG. 6C is obtained by counting or accumulating the number of supplementary deliveries for each product and each incentive point from the business start time to the current time on that day (yesterday). If the current time is the business end time, the table in FIG. 6C is the table in FIG. 6B in which the number of replenishment deliveries is tabulated for each product and incentive point from the business start time to the end time of the day. The table in FIG. 6D records the daily product replenishment information as shown in FIG. 6C over a plurality of days.
図５を参照すると、ステップ５３２において、プロセッサ１０２（インセンティブ実績反映部１２２４）は、図６Ｂのような当日の商品納入情報の表に基づいて、図６Ａの表のようなインセンティブ設定後に納入された商品の納入数を商品毎および各インセンティブ・ポイント毎に集計する。それによって、図６Ｃのようなその日の営業開始時間から現在時間までの商品毎およびインセンティブ・ポイント毎に補充納入数を集計または累積した表が生成される。その日の営業終了時点で、図６Ｃの表は、その日の営業開始時間から終了時間までの商品毎およびインセンティブ・ポイント毎に補充納入数を集計したものとなる。
Referring to FIG. 5, in
図６Ｃにおいて、例えば、商品コード「００１００１」の商品「大根」のインセンティブ・ポイント３０に対する納入数は、集計時点の時刻で合計４５０本である。例えば、商品コード「００２００１」の商品「トマト」のインセンティブ・ポイント３０に対する補充納入数は、集計時点の時刻で合計１０００個である。
In FIG. 6C, for example, the number of deliveries to the
図６Ｃのような日毎に集計した商品補充情報の表を、例えば６ヶ月〜２４ヶ月のような複数の日数の期間にわたって記録することによって、図６Ｄのような過去の日付毎、商品毎およびインセンティブ・ポイント毎の過去の商品補充情報の表が得られる。 By recording a table of product replenishment information aggregated every day as shown in FIG. 6C over a period of a plurality of days such as 6 to 24 months, for example, past dates as shown in FIG. 6D, products and incentives・ A table of past product replenishment information for each point can be obtained.
ステップ５３４において、プロセッサ１０２（インセンティブ実績反映部１２２４）は、後で説明する商品不足情報の表（図８Ｈ）と、図６Ｃの商品補充情報の表とを参照して、算出された予測不足数分の商品が納入されたかどうかを判定する。不足数分の商品が納入されたと判定された場合は、手順はステップ５３６に進む。不足数分の商品が未だ納入されていないと判定された場合は、手順はステップ５３８に進む。
In
ステップ５３６において、プロセッサ１０２（インセンティブ実績反映部１２２４）は、図６Ａのインセンティブ設定情報の表において、不足数分が納入された商品のインセンティブ・ポイントに関する設定をクリアしまたは０（ゼロ）にリセットする。それによって、例えば、図６Ａにおけるその商品のインセンティブ・ポイントに関する設定区分の値“１”は、図６Ｃの表において不足数以上の商品の数が納入されたことが記録されたときに、クリアされまたは０にリセットされる。さらに、図６Ｃの表における設定時間が削除されてもよい。
In
ステップ５３８において、プロセッサ１０２（インセンティブ実績反映部１２２４）は、現在時間が営業時間の最後の時間帯かどうかを判定する。最後の時間帯は、例えば、営業終了時間の１時間前〜営業終了時間、または営業終了時間の５０分前〜営業終了時間であってもよい。最後の時間帯の開始時点は、商品を売り切る目標時間であってもよい。現在時間が営業時間の最後の時間帯であると判定された場合は、手順はステップ５４０に進む。現在時間が営業時間の最後の時間帯ではないと判定された場合は、手順はステップ５４２に進む。
In
ステップ５４０において、プロセッサ１０２（インセンティブ実績反映部１２２４）は、不足数分が納入された商品のインセンティブ・ポイントの設定をクリアしまたは０（ゼロ）にリセットする。それによって、最後の時間帯に納入された商品は、不足すると予測されたものであっても、売れ残る可能性が高いので、全てのインセンティブ・ポイントの設定を解除して、インセンティブ・ポイントを与えないようにすることできる。
In
ステップ５４２において、プロセッサ１０２（インセンティブ実績反映部１２２４）は、図６Ｂのような１日の商品納入情報の表における商品毎のインセンティブ・ポイントに対する納入数を集計して、図６Ｃのような１日の商品毎およびインセンティブ・ポイント毎の商品補充情報の表を生成する。そのようにして、図６Ｄのような過去の複数の日にわたる商品補充情報の表が得られる。プロセッサ１０２（インセンティブ実績反映部１２２４）は、図６Ｄのような商品補充情報の表における商品毎のインセンティブ・ポイントに対する納入数を集計して、図６Ｅのような複数の日における商品毎およびインセンティブ・ポイント毎の過去の商品補充情報の表を生成する。図６Ｅの表において、例えば、商品コード「００１００１」（大根）について、設定されたインセンティブ・ポイント３０に関する集計対象の日数１２５日、および設定されたインセンティブ・ポイント３０に対する集計数（納入数の合計）６２５００本が記録される。
In
ステップ５４４において、プロセッサ１０２（インセンティブ実績反映部１２２４）は、図６Ｅのような商品補充情報の表に基づいて、商品毎およびインセンティブ・ポイント毎の１日当たりの商品の平均補充数（納入数）を算出する。そのために、商品毎の設定された各インセンティブ・ポイントに対する集計された合計の納入数が、その納入の日数で除算される。図６Ｅの表において、例えば、商品コード「００１００１」（大根）について、１日当たりの平均納入数または平均補充数５００本が記録される。
In step 544, the processor 102 (incentive performance reflecting unit 1224) calculates the average number of products replenished (delivery number) per day for each product and each incentive point based on the product supplement information table as shown in FIG. 6E. calculate. Therefore, the total number of deliveries for each incentive point set for each product is divided by the number of delivery days. In the table of FIG. 6E, for example, the average delivery number or the
ステップ５４６において、プロセッサ１０２（インセンティブ実績反映部１２２４）は、各インセンティブ・ポイントに対するその算出された１日当たりの商品の平均補充数を用いてインセンティブ設定情報の表を更新する。それによって、図６Ｆのような更新後の商品に対するインセンティブ設定情報の表が生成される。図６Ｆの表において、例えば、商品コード「００１００１」の商品名「大根」について、１日当たりの平均補充数５００本が記録される。このようにして、前日までのまたは営業時間中の或る時点までの過去の実際の納入数に基づいて、図６Ｅのような商品に対するインセンティブ設定情報の表が生成され更新される。それによって、各インセンティブ・ポイントに対する商品の過去の納入実績に基づいて求めた各平均補充数を、各インセンティブ・ポイントに対する商品の予測補充数として使用することができる。
In
図７は、図４のステップ５１４（予測不足数の算出）の具体的なフローチャートの例を示している。 FIG. 7 shows an example of a specific flowchart of step 514 (calculation of the number of prediction deficiencies) in FIG.
図８Ａ〜８Ｈは、図７のフローチャートに使用される表の例を示している。図８Ａは、過去の商品販売情報の表の例を示している。図８Ｂは、集計した過去の商品販売情報の表の例を示している。図８Ｃは、当日の商品販売情報の表の例を示している。図８Ｄは、集計した当日の現在時間までの商品販売情報の表の例を示している。図８Ｅは、当日の商品販売予測情報の表の例を示している。図８Ｆは、当日の現在時間以降の商品販売予測情報の表の例を示している。図８Ｇは、商品在庫情報の表の例を示している。図８Ｈは、商品不足情報の表の例を示している。 8A to 8H show examples of tables used in the flowchart of FIG. FIG. 8A shows an example of a table of past product sales information. FIG. 8B shows an example of a table of past product sales information tabulated. FIG. 8C shows an example of a table of merchandise sales information for the day. FIG. 8D shows an example of a table of merchandise sales information up to the current time of the current day. FIG. 8E shows an example of a table of commodity sales forecast information for the day. FIG. 8F shows an example of a table of product sales forecast information after the current time of the day. FIG. 8G shows an example of a table of product inventory information. FIG. 8H shows an example of a product shortage information table.
図８Ａの表において、商品販売情報は、各日付における各販売時間（時刻）における顧客に対する各商品の販売数量を含んでいる。図８Ｂの表において、過去の商品販売情報は、１日当たりの営業開始時間から現在時間までの各商品の平均販売数量、および１日当たり（営業開始時間から終了時間まで）の各商品の平均販売数量を含んでいる。現在時間は、図７のフローチャートが実行される当日の現在時間である。 In the table of FIG. 8A, the product sales information includes the sales quantity of each product to the customer at each sales time (time) on each date. In the table of FIG. 8B, the past product sales information is the average sales volume of each product from the business start time to the current time per day, and the average sales volume of each product per day (from the business start time to the end time). Is included. The current time is the current time on the day when the flowchart of FIG. 7 is executed.
図８Ｃの表において、商品販売情報は、当日の各販売時間（時刻）における顧客に対する各商品の販売数量を含んでいる。その商品販売情報は、料金端末３０によって生成されたデータベース１６２の情報であってもよい。図８Ｄの表において、当日の商品販売情報は、当日の営業開始時間から現在時間までの各商品の合計の販売数量を含んでいる。
In the table of FIG. 8C, the merchandise sales information includes the sales quantity of each merchandise to the customer at each sales time (time) on the day. The merchandise sales information may be information in the database 162 generated by the
図８Ｇの表において、商品在庫情報は、当日の現在時間において、在庫管理端末２０によって記録された各商品の納入数の合計ＣＰから、料金端末３０によって記録されたその商品の販売数の合計ＣＴを減算した数量が、その商品の在庫数Ｓとして記録される。在庫数は、在庫管理端末２０またはサーバ装置１０（処理部１２４０）によって計算されてその商品在庫情報に記録されてもよい。
In the table of FIG. 8G, the product inventory information indicates the total CT of the number of sales of the product recorded by the
図７を参照すると、ステップ５５２〜５５６は商品毎に実行される。ステップ５５２において、プロセッサ１０２（不足数計算部１２３０）は、各商品について、図８Ａのような過去の商品販売情報における営業開始時間乃至現在時間の販売情報に基づいて、図８Ｂのような各商品の過去の１日当たりの営業開始時間乃至現在時間の平均販売数の値ＰＴを算出する。例えば、図８Ｂにおいて、商品コード「００１００１」の商品「大根」の過去の１日当たりの営業開始時間から現在時間までの平均販売数ＰＴは、２５０本である。 Referring to FIG. 7, steps 552 to 556 are executed for each product. In step 552, the processor 102 (shortage number calculation unit 1230) determines each product as shown in FIG. 8B based on the sales start time to the current time sales information in the past product sales information as shown in FIG. 8A. A value PT of the average number of sales from the past business start time to the present time is calculated. For example, in FIG. 8B, the average sales number PT from the past business start time per day to the current time for the product “daikon” with the product code “001001” is 250.
ステップ５５４において、プロセッサ１０２（不足数計算部１２３０）は、各商品について、図８Ｃのような当日の営業開始時間から現在時間までの販売情報に基づいて、図８Ｄのような当日の営業開始時間から現在時間までの合計の販売数の値ＣＴを算出する。例えば、図８Ｄにおいて、商品コード「００１００１」の商品「大根」の当日の営業開始時間から現在時間までの販売数ＣＴは２２５本である。 In step 554, the processor 102 (shortage number calculation unit 1230), for each product, based on sales information from the business start time on the current day to the current time as shown in FIG. 8C, the business start time on the current day as shown in FIG. 8D. The value CT of the total number of sales from the current time to the current time is calculated. For example, in FIG. 8D, the sales number CT of the product “daikon” with the product code “001001” from the business start time on the day to the current time is 225.
ステップ５５６において、プロセッサ１０２（不足数計算部１２３０）は、各登録商品について、図８Ａのような過去の商品販売情報における複数の日にわたる過去の商品販売情報に基づいて、図８Ｂのような各商品の過去の１日当たりの平均販売数の値ＰＤを算出する。例えば、図８Ｂにおいて、商品コード「００１００１」の商品「大根」の過去の１日当たりの平均販売数ＰＤは、１０００本である。 In step 556, the processor 102 (shortage number calculation unit 1230) sets each registered product as shown in FIG. 8B based on past product sales information over a plurality of days in past product sales information as shown in FIG. 8A. A value PD of the average number of items sold per day in the past is calculated. For example, in FIG. 8B, the average number of sales PD per day in the past for the product “daikon” with the product code “001001” is 1000.
ステップ５５８において、プロセッサ１０２（不足数計算部１２３０）は、各商品について、過去の１日当たりの現在時間までの平均販売数の値ＰＴ、当日の現在時間までの販売数の値ＣＴ、過去の１日当たりの平均販売数の値ＰＤが、正の値かどうかを判定する。それらの値が正の値でない、または０（ゼロ）であると判定された場合は、手順はステップ５６６に進む。
In
ステップ５６０において、プロセッサ１０２（不足数計算部１２３０）は、各商品について、過去の１日当たり平均販売数ＰＤ、過去の１日当たりの現在時間までの販売数ＰＴと、当日の現在時間までの販売数ＣＴとに基づいて、図８Ｅのような当日１日分の予測販売数ＣＤを算出する。例えば、当日１日分の予測販売数ＣＤは、過去の１日の平均販売数ＰＤに、当日の現在時間までの販売数ＣＴを過去の１日当たりの現在時間までの販売数ＰＴで除算した値を乗じて求めてもよい（ＣＤ＝ＰＤ×ＣＴ／ＰＴ）。例えば、図８Ｅにおいて、商品コード「００１００１」の商品「大根」の当日１日分の予測販売数ＣＤは９００本である（１０００×２２５／２５０＝９００）。
In
ステップ５６２において、プロセッサ１０２（不足数計算部１２３０）は、各商品について、当日１日分の予測販売数ＣＤと、当日の現在時間までの販売数ＣＴとに基づいて、図８Ｆのような当日の現在時間から営業終了時間までの予測販売数ＣＲを算出する。例えば、当日の現在時間から営業終了時間までの予測販売数ＣＲは、当日１日分の予測販売数ＣＤから当日の現在時間までの販売数ＣＴを減算した値であってもよい（ＣＲ＝ＣＤ−ＣＴ、ＣＤ＝ＣＴ＋ＣＲ）。例えば、図８Ｆにおいて、商品コード「００１００１」の商品「大根」の当日の現在時間から営業終了時間までの予測販売数ＣＲは６７５本である（９００−２２５＝６７５）。その後、手順はステップ５７０に進む。
In
ステップ５６６において、プロセッサ１０２（不足数計算部１２３０）は、各商品について、当日の現在時間から営業終了時間までの予測販売数ＣＲを０（ゼロ）と決定する。その後、手順はステップ５７４に進む。
In
ステップ５７０において、プロセッサ１０２（不足数計算部１２３０）は、各商品について、予測不足数Ｄが正の値かどうかを判定する（Ｄ＞０）。予測不足数Ｄは、商品在庫数Ｓから当日の現在時間以降の予測販売数ＣＲを減算した値である（Ｄ＝Ｓ−ＣＲ）。また、予測不足数Ｄは、当日１日分の累積的な予測販売数ＣＤから実際の納入数ＣＰを減算した値でもある（Ｄ＝ＣＤ−ＣＰ）。そのために、プロセッサ１０２（不足数計算部１２３０）は、商品在庫数Ｓが当日の現在時間以降の予測販売数ＣＲより少ないか（Ｓ＜ＣＲ）どうかを判定してもよい。また、プロセッサ１０２（不足数計算部１２３０）は、当日の現在時間までの実際の納入数（ＣＰ＝ＣＴ＋Ｓ）が当日１日分の予測販売数ＣＤより少ないか（ＣＰ＜ＣＤ）どうかを判定してもよい。
In
ステップ５７０において予測不足数Ｄが正の値である（Ｄ＞０）と判定された場合は、手順はステップ５７２に進む。この場合、商品の不足が見込まれる。ステップ５７０において予測不足数Ｄが正の値でない（Ｄ≦０）と判定された場合は、手順はステップ５７４に進む。
If it is determined in
ステップ５７２において、プロセッサ１０２（不足数計算部１２３０）は、図８Ｈのような各商品の予測不足数Ｄを算出する。そのために、プロセッサ１０２（不足数計算部１２３０）は、商品在庫数Ｓから当日の現在時間以降の追加的な予測販売数ＣＲを減算しても（Ｄ＝Ｓ−ＣＲ）、または当日１日分の累積的な予測販売数ＣＤから実際の納入数ＣＰを減算してもよい（Ｄ＝ＣＤ−ＣＰ）。例えば、図８Ｈにおいて、商品コード「００１００１」の商品「大根」の予測不足数Ｄは５００本である（６７５−１７５＝５００）。このようにして、各商品について、インセンティブ・ポイントの計算タイミングで、当日の現在時間における予測不足数を求めることができる。その後、手順は図７のルーチンを出る。
In
ステップ５７４において、プロセッサ１０２（不足数計算部１２３０）は、図８Ｈの表のように、在庫が少なくない各商品の予測不足数（Ｄ）を０（ゼロ）と決定する。その後、手順は図７のルーチンを出る。
In
図９は、図４のステップ５１６（インセンティブの設定）における商品に対するインセンティブ・ポイントを設定する処理のための具体的なフローチャートの例を示している。 FIG. 9 shows an example of a specific flowchart for the process of setting an incentive point for a product in step 516 (setting an incentive) in FIG.
図１０Ａ〜１０Ｃは、図９のフローチャートに使用される表の例を示している。図１０Ａは、図４のステップ５１４（図７）で求められた商品不足情報の表の例を示している。
図１０Ｂは、商品に対するインセンティブ設定情報の表（一部）の例を示している。図１０Ａのような商品不足情報における各予測不足数（Ｄ＞０）が、図１０Ｂの表におけるいずれかの平均補充数に対応付けられまたはマッピングされる。図１０Ｃは、商品に対するインセンティブ設定情報の表（一部）の別の例を示している。図１０Ｃのインセンティブ設定情報の表において、図１０Ｂのインセンティブ設定情報の表において対応付けられまたはマッピングされた平均補充数に対応する商品のインセンティブ・ポイントに、設定区分“１”が設定される。
10A to 10C show examples of tables used in the flowchart of FIG. FIG. 10A shows an example of a table of product shortage information obtained in step 514 (FIG. 7) of FIG.
FIG. 10B shows an example of a table (partial) of incentive setting information for a product. Each predicted shortage number (D> 0) in the product shortage information as shown in FIG. 10A is associated with or mapped to any of the average replenishment numbers in the table of FIG. 10B. FIG. 10C illustrates another example of a table (partial) of incentive setting information for a product. In the incentive setting information table of FIG. 10C, the setting category “1” is set to the incentive point of the product corresponding to the average replenishment number associated or mapped in the incentive setting information table of FIG. 10B.
図９を参照すると、ステップ６００〜６０２は各商品のインセンティブ・ポイント設定について初期化を行うための処理である。ステップ６００において、プロセッサ１０２（インセンティブ設定部１２３２）は、全ての商品について、図１０Ｂのような商品に対するインセンティブ設定情報の表の設定区分を参照して、各商品にインセンティブ・ポイントが設定されているか（設定区分＝１）どうかを判定する。各商品にインセンティブ・ポイントが設定されていると判定された場合は、手順はステップ６０２に進む。各商品にインセンティブ・ポイントが設定されていないと判定された場合は、手順はステップ６０４に進む。
Referring to FIG. 9,
ステップ６０２において、プロセッサ１０２（インセンティブ設定部１２３２）は、各商品に対するインセンティブ設定情報の表におけるインセンティブ・ポイントの設定をクリアまたは削除し、設定区分の値“１”を削除しまたは設定区分に値“０”を設定する。ステップ６００〜６０２によって、全ての設定区分の値が削除されまたは全ての設定区分が値“０”に設定される。
In
ステップ６０４において、プロセッサ１０２（インセンティブ設定部１２３２）は、個々の商品について、図１０Ａのような商品不足情報の表を参照して、予測不足数が正の値か（＞０）、または正の予測不足数が存在するかどうかを判定する。予測不足数が正の値でないまたは０（ゼロ）であると判定された場合は、手順はステップ６１４に進む。図１０Ａにおいて、例えば、商品コード「００１００２」の商品は予測不足数が０（ゼロ）である。予測不足数が正の値であるまたは正の予測不足数が存在すると判定された場合は、手順はステップ６０６に進む。図１０Ａにおいて、例えば、商品コード「００１００１」、「００２００１」の商品「大根」、「トマト」は、その予測不足数がそれぞれ５００本、９００個である。 In step 604, the processor 102 (incentive setting unit 1232) refers to the product shortage information table as shown in FIG. 10A for each product and determines whether the predicted shortage number is a positive value (> 0) or a positive value. It is determined whether there is an insufficient number of predictions. If it is determined that the number of insufficient predictions is not a positive value or 0 (zero), the procedure proceeds to step 614. In FIG. 10A, for example, the product with the product code “001002” has a prediction shortage number of 0 (zero). If it is determined that the number of insufficient predictions is a positive value or that there is a positive number of insufficient predictions, the procedure proceeds to step 606. In FIG. 10A, for example, for the products “radish” and “tomato” with the product codes “001001” and “002001”, the numbers of prediction deficiencies are 500 and 900, respectively.
ステップ６０６において、プロセッサ１０２（インセンティブ設定部１２３２）は、不足する商品が図１０Ｂのようなインセンティブ設定情報の表に存在するかどうかを判定する。図１０Ｂにおいて、例えば、インセンティブ・ポイントが設定された商品「大根」、「トマト」が存在する。商品がインセンティブ設定情報の表に存在すると判定された場合は、手順はステップ６０８に進む。商品がインセンティブ設定情報の表に存在しないと判定された場合は、手順はステップ６１４に進む。例えば、新しい商品がデータベース１６２に登録された場合、商品がインセンティブ設定情報の表に存在しないことがある。
In
ステップ６０８において、プロセッサ１０２（インセンティブ設定部１２３２）は、図１０Ｂのようなインセンティブ設定情報において不足する商品の各インセンティブ・ポイントについて過去の平均補充数が今回の予測不足数以下（平均補充数≦予測不足数）となるものがあるかどうかを判定する。但し、現在時間が営業終了のｎ時間前以降で（図４、ステップ５１０）、インセンティブ設定情報中に図１０Ｂの表の括弧内に示されているような補正された平均補充数が設定されている場合は、平均補充数として補正された平均補充数が使用される。
In
ステップ６０８においてその商品について平均補充数が予測不足数以下となるインセンティブ・ポイントが存在しないと判定された場合は、手順はステップ６１４に進む。その商品について平均補充数が予測不足数以下となるインセンティブ・ポイントが存在すると判定された場合は、手順はステップ６１０に進む。この場合、インセンティブ設定情報の表には、その予測不足数を対応付け可能なまたはマッピング可能な平均補充数、またはその予測不足数と整合する平均補充数が対応付けられたインセンティブ・ポイントが、存在する。
If it is determined in
図１０Ｂにおいて、例えば、破線矢印で示されているように、予測不足数５００と等しい商品「大根」の平均補充数５００が存在する。また、例えば、破線矢印で示されているように、商品「トマト」の平均補充数には、予測不足数９００と等しいものはないが、予測不足数９００より少ない最大の数７００が存在する。
In FIG. 10B, for example, as indicated by a broken-line arrow, there is an
一方、現在時間が営業終了のｎ時間前以降で、インセンティブ設定情報中に補正された平均補充数が存在する場合は、その補正された平均補充数が用いられる。この場合、図１０Ａにおいて、予測不足数が括弧内の値とする。図１０Ｂにおいて、例えば、一点鎖線矢印で示されているように、商品「大根」の平均補充数には、予測不足数３６０と等しいものはないが、予測不足数３６０より少ない最大の数３５０が存在する。例えば、一点鎖線矢印で示されているように、予測不足数５００と等しい商品「トマト」の補正された平均補充数５００本が存在する。
On the other hand, when the current time is n hours before the end of business and there is a corrected average replenishment number in the incentive setting information, the corrected average replenishment number is used. In this case, in FIG. 10A, the predicted shortage number is a value in parentheses. In FIG. 10B, for example, as indicated by a one-dot chain line arrow, the average replenishment number of the product “radish” is not equal to the
ステップ６１０において、プロセッサ１０２（インセンティブ設定部１２３２）は、図１０Ｃのようなインセンティブ設定情報の表において、各商品について平均補充数が予測不足数以下（平均補充数≦予測不足数）となる最大の平均補充数に対応するインセンティブ・ポイントを選択する。それによって、その予測不足数をそのような平均補充数に対応づけまたはマッピングして、その平均補充数に対応するインセンティブ・ポイントが選択される。次いで、プロセッサ１０２（インセンティブ設定部１２３２）は、図１０Ｃのようなインセンティブ設定情報の表においてその商品のその選択されたインセンティブ・ポイントに設定区分の値“１”を設定する。このように、商品の平均補充数に、予測不足数と等しいものがない場合に、予測不足数より少ない平均補充数を選択することによって、営業終了時において商品の売れ残りが発生する可能性をできるだけ小さくすることができる。図１０Ｃにおいて、例えば、商品「大根」のインセンティブ・ポイント３０の行における設定区分に値“１”が設定される。また、図１０Ｃにおいて、例えば、商品「トマト」のインセンティブ・ポイント５０の行における設定区分に値“１”が設定される。
In
上述のように、現在時間が営業終了のｎ時間前以降で、インセンティブ設定情報中に補正された平均補充数が存在する場合は、その補正された平均補充数が用いられる。この場合、図１０Ｃにおいて、括弧内に示されているように、例えば、商品「大根」のインセンティブ・ポイント５０の行における設定区分に値“１”が設定される。また、図１０Ｃにおいて、例えば、商品「トマト」のインセンティブ・ポイント７０の行における設定区分に値“１”が設定される。このように、営業終了ｎ時間前以降において、補正された平均補充数を用いることにより、予測不足数が早い時間帯の場合より相対的に少ない場合でも、予測不足数の割に相対的に高いインセンティブ・ポイントを設定して、商品納入に対し相対的に高いインセンティブを付与することができる。
As described above, when the current time is n hours before the end of business and there is a corrected average replenishment number in the incentive setting information, the corrected average replenishment number is used. In this case, as shown in parentheses in FIG. 10C, for example, the value “1” is set in the setting category in the line of the
ステップ６１４において、プロセッサ１０２（インセンティブ設定部１２３２）は、インセンティブ設定情報の表において、その商品のそのインセンティブ・ポイントにおいて設定区分の値“０”を設定するかまたは空白を維持する。商品がインセンティブ設定情報の表に存在しない場合には、プロセッサ１０２（インセンティブ設定部１２３２）は、インセンティブ設定情報の表に対して何もしなくてよい。
In
ステップ６１８において、プロセッサ１０２（インセンティブ設定部１２３２）は、インセンティブ・ポイントが設定された商品名およびその予測不足数を含む商品補充依頼情報を生成する。プロセッサ１０２（インセンティブ設定部１２３２）は、商品補充依頼情報を、電子メールとして各納入者の情報処理端末６０または携帯情報端末６４用の電子メール・アドレスに送信するか、またはウェブページの商品補充依頼情報画面（図１７）として保存して閲覧可能にする。プロセッサ１０２（処理部１２４０）は、情報処理端末５０、６０、携帯情報端末６４によってアクセス可能なウェブサイトにそのウェブページを格納しまたはアップロードしてもよい。
In
図１１は、図４のステップ５１６（インセンティブの付与）におけるインセンティブ・ポイントを納入者に付与する処理のための具体的なフローチャートの例を示している。図９と図１１のフローチャートは、同時に実行されても、またはその一方の後にその他方が実行されてもよい。 FIG. 11 shows an example of a specific flowchart for the process of giving the incentive point to the supplier in step 516 (granting incentive) in FIG. The flowcharts of FIGS. 9 and 11 may be executed simultaneously, or the other may be executed after one of them.
図１２Ａ〜１２Ｃは、図１１のフローチャートに使用される表の例を示している。図１２Ａは、商品に対するインセンティブ設定情報の表（一部）の例を示している。図１２Ｂは、商品納入情報の表の例を示している。図１２Ｂの表は、商品の納入時に、納入者によって操作された在庫管理端末２０によって生成されまたは更新される。
12A to 12C show examples of tables used in the flowchart of FIG. FIG. 12A shows an example of a table (partial) of incentive setting information for a product. FIG. 12B shows an example of a table of product delivery information. The table of FIG. 12B is generated or updated by the
図１２Ｃは、各納入者に与えられたインセンティブ・ポイントの情報の表の例を示している。サーバ装置１０によって、日付、時間、インセンティブ・ポイントの付与または消費の区分、および加算または減算されるインセンティブ・ポイントが、データベース１６２のインセンティブ・ポイント情報に記録される。商品納入者が、インセンティブ・ポイントを、例えば、換金、商品の購入、条件の良い商品配列棚を使用する権利、等に使用できるようになっていてもよい。
FIG. 12C shows an example of a table of incentive point information given to each supplier. The date, time, incentive point grant or consumption classification, and incentive points to be added or subtracted by the
図１２Ａの表において、設定区分（＝１）および「設定時間」を参照すると、当日１０時に商品名「大根」に対してインセンティブ・ポイント３０が設定され、当日１０時に商品名「トマト」に対してインセンティブ・ポイント７０が設定されている。
Referring to the setting category (= 1) and “setting time” in the table of FIG. 12A, an
図１２Ｂの表において、当日（今日）の異なる時間に、納入者によって納入された商品の商品コードとその納入数が記録される。図１２Ｂの表において、図１２Ａの表におけるインセンティブ・ポイントが設定された商品が、図１２Ａの表における設定時間（１０時）以降に納入された場合には、その納入に対してそのインセンティブ・ポイントが記録される。図１２Ｂに示されているように、図１２Ａにおける或る商品に設定されたインセンティブ・ポイントが或る時間または時刻（１２時）に変更された場合には、その変更された時間以降に納入された商品にはその変更されたインセンティブ・ポイントが記録され適用される。 In the table of FIG. 12B, the product code of the product delivered by the supplier and the number of deliveries are recorded at different times on the current day (today). In the table of FIG. 12B, when a product for which the incentive point in the table of FIG. 12A is set is delivered after the set time (10 o'clock) in the table of FIG. 12A, the incentive point for that delivery is Is recorded. As shown in FIG. 12B, when the incentive point set for a certain product in FIG. 12A is changed at a certain time or time (12 o'clock), it is delivered after the changed time. The modified incentive points are recorded and applied to the merchandise.
図１１を参照すると、ステップ６３０において、プロセッサ１０２（インセンティブ付与部１２３４）は、図１２Ａおよび１２Ｂのようなインセンティブ設定情報および商品納入情報の表を参照して、図１２Ｂにおける納入商品に設定されたインセンティブ・ポイントが存在するかどうかを判定する。納入商品に設定されたインセンティブ・ポイントが存在すると判定された場合は、手順はステップ６３２に進む。納入商品に設定されたインセンティブ・ポイントが存在しないと判定された場合は、手順は図１１のルーチンを出る。
Referring to FIG. 11, in
ステップ６３２において、プロセッサ１０２（インセンティブ付与部１２３４）は、図１２Ｂのような商品納入情報の表において、商品コードおよび納入時間に基づいて図１２Ａのようなインセンティブ設定情報の表を参照し、該当する納入時間の商品にインセンティブ・ポイントを記録する。それによって、インセンティブ・ポイント付与対象の商品の納入数と、付与されるインセンティブ・ポイントの値とが関連付けられる。さらに、プロセッサ１０２（インセンティブ付与部１２３４）は、インセンティブ・ポイントの設定値に納入数の値を乗算して、納入者に与えられるインセンティブ・ポイントの合計を算出する。
In
この場合、係数としての設定インセンティブ・ポイント（設定された報奨値）Ｉに、変数としての補充納入数Ｐが乗算されて、その積である合計の報奨値が、納入者に付与される報奨または報酬Ｒとして決定される。但し、納入者に付与される報奨または報酬Ｒの決定法はこれに限定されない。納入者に付与される報奨または報酬Ｒは、設定インセンティブ・ポイント（設定された報奨値）Ｉおよび補充納入数Ｐの関数であればよい。例えば、納入者に付与される報奨または報酬Ｒは、或る複数の値Ｌを超えた分の納入数（Ｐ−Ｌ）については、設定インセンティブ・ポイントの値Ｉと“納入数の２分の１”（Ｐ−Ｌ）／２との間の積であってもよい（Ｒ＝Ｉ×Ｌ＋Ｉ×（Ｐ−Ｌ）／２）。従って、設定インセンティブ・ポイント（設定された報奨値）Ｉは、報奨または報酬Ｒを決定するために使用される設定値、基準値または基礎値であってもよい。 In this case, the set incentive point (set reward value) I as a coefficient is multiplied by the supplementary delivery number P as a variable, and the total reward value that is the product is a reward or It is determined as a reward R. However, the method for determining the reward or reward R given to the supplier is not limited to this. The reward or reward R given to the supplier may be a function of the set incentive point (set reward value) I and the supplementary delivery number P. For example, the reward or reward R given to the supplier is the value I of the set incentive point and “two minutes of the number of deliveries” for the number of deliveries (PL) that exceeds a certain value L. It may be a product between 1 ″ (P−L) / 2 (R = I × L + I × (P−L) / 2). Accordingly, the set incentive point (set reward value) I may be a set value, a reference value or a base value used to determine the reward or reward R.
ステップ６３４において、プロセッサ１０２（インセンティブ付与部１２３４）は、データベース１６２の図１２Ｃのようなインセンティブ・ポイント情報の表に、該当する納入者に対して付与の日付および時間とその算出されたインセンティブ・ポイント値とを記録する。それによって、商品の納入数に応じたインセンティブ・ポイントがその納入者に報奨または特典として与えられる。
In
図１２Ｃの表において、例えば、納入者ＩＤ「０００００Ａ」に対して、図１２Ｂの表におけるポイント３０に１０個を乗算して得られた値３００がインセンティブ・ポイントとして与えられる。また、例えば、納入者ＩＤ「０００００Ｄ」に対して、図１２Ｂの表におけるポイント７０に５個を乗算して得られた値３５０がインセンティブ・ポイントとして与えられる。また、例えば、納入者ＩＤ「０００００Ｃ」に対して、図１２Ｂの表におけるポイント７０に１４個を乗算して得られた値９８０がインセンティブ・ポイントとして与えられる。また、例えば、納入者ＩＤ「０００００Ｒ」に対して、図１２Ｂの表におけるポイント２０に５個を乗算して得られた値１００がインセンティブ・ポイントとして与えられる。
In the table of FIG. 12C, for example, for the supplier ID “00000A”, a
このようにして、日付、時間、インセンティブ・ポイントの付与または消費の区分、および加算または減算されるインセンティブ・ポイントが、データベース１６２の納入者に付与されたインセンティブ・ポイント情報に記録される。情報処理端末４０は、任意の時点で、商品納入者の操作に従って、データベース１６２のインセンティブ・ポイント情報を納入者のＩＣカード、電子マネー等に移動またはコピーしてもよい。情報処理端末４０または料金端末３０は、任意の時点で、商品納入者または店員の操作に従って、データベース１６２またはＩＣカード、電子マネー等のインセンティブ・ポイント情報に基づいて、そのインセンティブ・ポイントの消費を記録してもよい。
In this manner, the date, time, incentive point grant or consumption classification, and incentive points to be added or subtracted are recorded in the incentive point information given to the supplier of the database 162. The
図１３は、図４のステップ５１２（インセンティブ設定情報の補正）の具体的なフローチャートの例を示している。 FIG. 13 shows an example of a specific flowchart of step 512 (correction of incentive setting information) in FIG.
図１４Ａ〜１４Ｄは、図１３のフローチャートに使用される表の例を示している。図１４Ａは、過去の商品補充情報の表の例を示している。図１４Ｂは、全ての商品について集計した１日当たりの営業開始時間から終了時間までの過去の商品補充情報の表の例を示している。図１４Ｃは、全ての商品について集計した１日当たりの或る時間から営業終了までの過去の商品補充情報の表の例を示している。図１４Ｄは、補正された平均補充数を含む、商品に対するインセンティブ設定情報の表（一部）の例を示している。 14A to 14D show examples of tables used in the flowchart of FIG. FIG. 14A shows an example of a table of past product replenishment information. FIG. 14B shows an example of a table of past product replenishment information from the business start time to the end time per day for all products. FIG. 14C shows an example of a table of past product replenishment information from a certain time per day to the end of business totaled for all products. FIG. 14D shows an example of a table (partial) of incentive setting information for a product including the corrected average replenishment number.
図１３を参照すると、ステップ６５０において、プロセッサ１０２（インセンティブ補正部１２２８）は、図１４Ａのような過去の商品補充情報の表に基づいて、各インセンティブ・ポイントに対する営業開始時間から終了時間までの１日当たりの平均納入数または補充数を算出する。この場合、同じインセンティブ・ポイント値に対して、商品毎ではなく全ての商品について商品横断的に１日当たりの平均納入数が算出されてもよい。それによって、各インセンティブ・ポイントに対して、例えば図１４Ｂのような１日当たりの平均納入数が算出される。また、全ての商品について算出された平均納入数を用いることによって、個々の商品について商品補充情報が統計的に少ない場合であっても、信頼性の高い補正を行うことができる。また、プロセッサ１０２（インセンティブ補正部１２２８）は、１日の営業時間における単位時間当たりの納入数、または１日のインセンティブ・ポイント設定後における単位時間当たりの納入数を算出してもよい。単位時間は、例えば、３０分、１時間または２時間であってもよい。この場合、単位時間は１時間である。図１４Ｂにおいて、インセンティブ・ポイント１０、２０に対して１日当たりの平均納入数はそれぞれ５００００個、１５００００個であり、単位時間当たりの納入数はそれぞれ６２５０個、１８７５個である。
Referring to FIG. 13, in
ステップ６５２において、プロセッサ１０２（インセンティブ補正部１２２８）は、図１４Ａのような過去の商品補充情報の表に基づいて、ステップ６５０の場合と同様に、各インセンティブ・ポイントに対する１日当たりの営業終了ｎ時間前から終了時間までの平均納入数を算出する。この場合も、ステップ６５０の場合と同様に、同じインセンティブ・ポイント値に対して、商品毎ではなく全ての商品について商品横断的に１日当たりの営業終了ｎ時間前から終了時間までの平均納入数が算出されてよい。営業終了ｎ時間前は、例えば、ｎ＝２時間として、終了時間が１７時の場合に１５時であってもよい。それによって、各インセンティブ・ポイントに対して、例えば図１４Ｃのような１日当たりのｎ時間前から終了時間までの平均納入数が算出される。図１４Ｃにおいて、インセンティブ・ポイント１０、２０に対してその平均納入数は、それぞれ５０００個、１４０００個である。
In
ステップ６５４において、プロセッサ１０２（インセンティブ補正部１２２８）は、図１４Ｂおよび１４Ｃのような過去の商品補充情報の表に、各インセンティブ・ポイントに対する過去の商品補充情報のデータが存在するかどうかを判定する。各インセンティブ・ポイントに対する過去の商品補充情報のデータが存在すると判定された場合は、手順はステップ６５６に進む。各インセンティブ・ポイントに対する過去の商品補充情報のデータが存在しないと判定された場合は、手順はステップ６５８に進む。
In
ステップ６５６において、プロセッサ１０２（インセンティブ補正部１２２８）は、各インセンティブ・ポイントについて補正比率を算出する。その補正比率は、例えば図１４Ｂのような集計した過去の商品補充情報の表における１日当たりまたは単位時間当たりの納入数に対する、例えば図１４Ｃのような過去の商品補充情報の表におけるｎ時間前以降の納入数の比率であってもよい。例えば、図１４Ｂおよび１４Ｃにおいて、インセンティブ・ポイント１０について１日８時間当たり補充納入数が５００００個なので、１日の１時間当たり納入数は６２５０個である。営業終了までの２時間（ｎ＝２）の補充納入数は５０００個なので、その１時間当たり納入数は２５００個である。この場合、補正比率は、１時間当たり補充納入数６２５０個に対する１５時以降の１時間当たり補充納入数は２５００個なので、補正比率は０．４（＝２５００／６２５０）として算出される。このようにして、１日の平均補充数に対する営業終了までの最後のｎ時間における平均補充数の比率に基づいて、営業終了までのｎ時間における平均補充数を求めるための補正比率を求めることができる。
In
但し、補正比率の求め方は、これに限定されない。１日の営業時間の単位時間当たりの平均納入数の代わりに、例えば、１日のインセンティブ・ポイント設定後の経過時間における単位時間当たりの納入数が算出されてもよい。また、全ての商品の代わりに、補正比率を適用する商品自体かまたはその商品と類似性の高い商品の単位時間当たりの平均納入数が算出されてもよい。その商品に類似した商品とは、例えば、経過時間に対する商品の補充数の推移が類似した商品であってもよい。例えば、インセンティブ・ポイント設定後の大根の補充数の時間的推移は、インセンティブ・ポイント設定後の例えばゴボウおよびニンジン等の根菜類の補充数の時間的推移と高い類似性を有する可能性がある。一方、例えば、インセンティブ・ポイント設定後の大根の補充数の時間的推移は、インセンティブ・ポイント設定後の例えばイチゴ等の鮮度が落ちやすい果実の補充数の時間的推移と低い類似性を有する可能性がある。このように類似した商品の補充数を用いることによって、各商品について、より正確な補正比率を求めることができる。 However, the method for obtaining the correction ratio is not limited to this. Instead of the average number of deliveries per unit time of the business hours per day, for example, the number of deliveries per unit time in the elapsed time after setting the incentive points per day may be calculated. Further, instead of all the products, the average number of deliveries per unit time of the product itself to which the correction ratio is applied or a product similar to the product may be calculated. The product similar to the product may be, for example, a product with a similar transition of the number of products replenished with respect to the elapsed time. For example, the time transition of the number of supplements of radish after setting the incentive point may have a high similarity to the time transition of the number of supplements of root vegetables such as burdock and carrot after the incentive point is set. On the other hand, for example, the time transition of the number of radish supplements after setting the incentive point may have a low similarity to the time transition of the number of supplemented fruits that tend to lose their freshness such as strawberries after the incentive point setting. There is. By using the number of supplements of similar products in this way, a more accurate correction ratio can be obtained for each product.
ステップ６５８において、プロセッサ１０２（インセンティブ補正部１２２８）は、図１４Ｂおよび１４Ｃの表に１つ下位のインセンティブ・ポイントが存在するかどうかを判定する。ここで、１つ下位とは、１等級低いインセンティブ・ポイントを表し、設定インセンティブ・ポイントがより少ない次の設定インセンティブ・ポイントを表す。１つ下位のインセンティブ・ポイントは、例えば、或るインセンティブ・ポイント２０に関する過去の商品補充情報が存在しない場合に、それより小さい隣接のインセンティブ・ポイントの値、例えば１０である。１つ下位のインセンティブ・ポイントが存在すると判定された場合は、手順はステップ６６０に進む。１つ下位のインセンティブ・ポイントが存在しないと判定された場合は、手順はステップ６６２に進む。
In
ステップ６６０において、プロセッサ１０２（インセンティブ補正部１２２８）は、求めようとしているインセンティブ・ポイントの補正比率として１つ下位のインセンティブ・ポイントの補正比率を利用する。その補正比率は、１つ下位のインセンティブ・ポイントについてステップ６５６で先にまたは後で求められる補正比率であってもよい。それによって、過去の商品補充情報のないインセンティブ・ポイントに対して、概して妥当な補正比率を決定することができる。
In
ステップ６６２において、プロセッサ１０２（インセンティブ補正部１２２８）は、補正比率として初期のまたはデフォルトの補正比率の利用を決定する。初期の補正比率は、例えば、０．５であってもよい。
In
ステップ６６８において、プロセッサ１０２（インセンティブ補正部１２２８）は、ステップ６５６、６６０、または６６２において決定された補正比率を、データベース１６２における図１４Ｄのようなインセンティブ設定情報の表に保存する。プロセッサ１０２（インセンティブ補正部１２２８）は、さらに、各商品の各インセンティブ・ポイントに対する平均補充数に補正比率を乗算して、それぞれの補正された平均補充数を算出して、図１４Ｄのようなインセンティブ設定情報の表に保存する。補正された図１４Ｄのようなインセンティブ設定情報の表とその補正された平均補充数を、営業終了ｎ時間前の時点で、図４のステップ５１６において補正前の平均補充数の代わりに用いて、商品に対してその時間に適したインセンティブ・ポイントを設定することができる。
In
図１５は、図４のステップ５０６（インセンティブ設定タイミングの判定）の具体的なフローチャートの例を示している。
図１６Ａ〜１６Ｃは、図１５のフローチャートに使用される表の例を示している。
FIG. 15 shows an example of a specific flowchart of step 506 (determination of incentive setting timing) in FIG.
16A to 16C show examples of tables used in the flowchart of FIG.
商品補充依頼の時点から納入者の商品の補充までに掛かる時間すなわち商品補充時間は、一般的に、その商品の種類または納入環境に応じて異なると考えられる。従って、商品補充依頼からその実際の商品補充までに掛かる時間として、商品毎の補充時間の特性が考慮されてもよい。例えば、大根は販売店に近い位置の農家で生産されているので輸送時間が短いが、山芋は販売店から遠い位置の農家で生産されているので輸送時間が長い、といった状況があり得る。また、例えば、キャベツは収穫に掛かる時間が短いが、蓮根は収穫に掛かる時間が長い、といった状況があり得る。例えば、イチゴは容器に並べて包装するので包装時間がかかるが、キャベツは複数個をまとめて箱に詰めればよく１個ずつ包装しなくてよいので包装時間が掛からない、といった状況があり得る。 It is generally considered that the time required from the time of requesting the product replenishment to the replenishment of the product of the supplier, that is, the product replenishment time, differs depending on the type of the product or the delivery environment. Therefore, the characteristic of the replenishment time for each product may be considered as the time required from the product replenishment request to the actual product replenishment. For example, the radish is produced by a farmer located near the dealer, so the transportation time is short. However, the yam is produced by a farmer located far from the dealer, so the transportation time is long. Further, for example, there may be a situation where the time taken for the cabbage is short, but the lotus root takes a long time for the harvest. For example, since strawberries are packaged side by side in a container, it takes a long time to wrap. However, there is a situation in which a plurality of cabbages need only be packed together in a box and need not be packaged one by one, so that it does not take time for packaging.
図１６Ａは、商品補充時間情報の表の例を示している。図１６Ａにおいて、各商品について、インセンティブ・ポイント設定後または商品補充依頼後の商品納入までの経過時間が記録される。この記録は、在庫管理端末２０によって実行されて、データベース１６２に保存される。図１６Ａの商品補充時間の表は、例えば、図６Ａのインセンティブ設定情報の表における各商品のインセンティブ・ポイントの設定時間と、図６Ｂの商品納入情報の表における納入時間とに基づいて生成されてもよい。図１６Ａの表において、商品毎の補充時間の平均値が求められて保存される。この平均値は、インセンティブ・ポイント設定時間から各補充日時までの経過時間の単純な平均値であっても、または各補充日時のその経過時間を補充数で重み付けした加重平均値であってもよい。但し、商品補充時間情報は、過去の商品補充時間の実績に関係なく、販売店の運営者が商品毎に設定してもよい。
FIG. 16A shows an example of a table of product replenishment time information. In FIG. 16A, for each product, the elapsed time until the product delivery after the incentive point setting or the product replenishment request is recorded. This recording is executed by the
図１６Ｂは、商品販売予測情報の表の例を示している。商品販売予測表は、１日の営業開始時間からの一連の経過時間ｔに対する一連の予測の累積的販売数を表している。商品販売予測表は、商品の種類および販売日区分毎に設定される。図１６Ｃは、補正された商品販売予測情報の表の例を示している。１日の経過時間ｔに対する商品の予測販売数の推移は、商品の種類毎に異なることがある。例えば、レタス、キャベツ、トマトのような時間経過と共に鮮度が落ちやすい商品は納入後の1時間以内に良く売れるが、例えば、ジャガイモ、かぼちゃのような時間経過と共に鮮度が落ちにくい商品は、経過時間に関係なく売れるといった状況があり得る。また、１日の経過時間に対する商品の販売数の予測推移は、販売日区分毎（曜日、祝日、特別日、等）によっても異なる。 FIG. 16B shows an example of a table of product sales forecast information. The product sales forecast table represents the cumulative number of sales of a series of predictions for a series of elapsed times t from the business start time of the day. The product sales forecast table is set for each product type and each sales date category. FIG. 16C shows an example of the corrected product sales forecast information table. The transition of the predicted sales number of products with respect to the elapsed time t of one day may differ for each type of product. For example, products such as lettuce, cabbage, and tomato that tend to lose their freshness over time can be sold well within an hour after delivery. There can be a situation where it sells regardless of In addition, the predicted transition of the number of products sold with respect to the elapsed time of the day varies depending on the sales day category (day of the week, holiday, special day, etc.).
図１５を参照すると、ステップ７０２において、プロセッサ１０２（またはそのタイミング判定部１２２６）は、図８Ｃのような過去の商品販売情報の表に基づいて、商品毎および販売日区分毎に１日当たりの一連の経過時間ｔに対する一連の平均販売数を一連の予測販売数ＣＦとして計算する。その一連の経過時間ｔの間隔は、例えば１５分であってもよい。次いで、プロセッサ１０２（タイミング判定部１２２６）は、１日当たりの営業開始時間から一連の経過時間ｔ毎の一連の累積的な販売数の平均値を計算して、図１６Ｂのような商品毎および販売日区分毎の商品販売予測情報の表を生成する。
Referring to FIG. 15, in
ステップ７０４において、プロセッサ１０２（タイミング判定部１２２６）は、当日の現時点における、営業開始時間からの現在の経過時間を測定する。
In
ステップ７０６において、プロセッサ１０２（タイミング判定部１２２６）は、測定された現在の経過時間に従って、図１６Ｂのような過去の実績に基づく商品販売予測情報の表から、図１６Ｃのような補正された商品販売予測情報の表を生成する。
In
図１６Ｃにおいて、営業開始時間から現在の経過時間までの商品の販売数は、当日の実際の販売数である。一方、図１６Ｃにおいて、現在の経過時間から営業終了時間までの一連の経過時間ｔ毎の累積的な予測販売数ＣＦは、図１６Ｂの商品販売予測情報を、当日の営業開始時間から現在の経過時間までの実際の販売数に基づいて補正した値である。例えば、営業開始時間から現在の経過時間までの予測販売数ＣＦ（図１６Ｂ）に対する当日の現在の経過時間までの実際の販売数ＣＴ（図１６Ｃ）の比率で、現在時間以後の営業終了時間までの経過時間ｔに対する予測販売数ＣＦが補正されてもよい。例えば、商品コード「００１００１」および販売日区分３について、経過時間ｔ＝３０分の時点で、図６Ｂの予測販売数ＣＦ１５００に対する図１６Ｃの当日の実際の販売数ＣＴ１０００の比率は６６．６６％である。この場合、図１６Ｃにおいて、それ以後の一連の経過時間ｔにおける一連の予測販売数ＣＦは、図１６Ｂの一連の予測販売数ＣＦに６６．６６％を乗算した一連の値ＣＦ＝１６００、２０００、．．．に補正される。
In FIG. 16C, the number of products sold from the business start time to the current elapsed time is the actual number of sales on that day. On the other hand, in FIG. 16C, the cumulative predicted sales number CF for each series of elapsed time t from the current elapsed time to the business end time is calculated from the product sales prediction information of FIG. It is a value corrected based on the actual number of sales until the time. For example, the ratio of the actual sales number CT (FIG. 16C) up to the current elapsed time on the current day to the predicted sales number CF (FIG. 16B) from the business start time to the current elapsed time, up to the business end time after the current time The estimated sales number CF for the elapsed time t may be corrected. For example, for the product code “001001” and the
ステップ７０８において、プロセッサ１０２（不足数計算部１２３０）は、図１６Ｃの商品予測販売情報における当日の一連の経過時間ｔにおける一連の予測販売数ＣＦから、図３Ｃのような当日の現時点までの納入数（合計）ＣＰを減算して、その一連の差を一連の予測不足数Ｄとしてもよい。
In
例えば、図１６Ｃにおいて、当日の営業開始時間から現時点（経過時間ｔ＝３０分）までの納入数（合計）が３７００とする。この場合、一連の経過時間ｔ＝１５分、３０分、４５分、６０分、．．．１２０分、１３５分、．．．終了時間における一連の予測不足数Ｄは、−３１００、−２７００、−２１００、−１７００、．．．、−１００、＋１００、．．．、＋５００である。 For example, in FIG. 16C, the number of deliveries (total) from the business start time of the day to the current time (elapsed time t = 30 minutes) is 3700. In this case, a series of elapsed times t = 15 minutes, 30 minutes, 45 minutes, 60 minutes,. . . 120 minutes, 135 minutes,. . . A series of prediction deficiencies D at the end time is -3100, -2700, -2100, -1700,. . . , -100, +100,. . . , +500.
代替形態として、プロセッサ１０２（不足数計算部１２３０）は、図１６Ｃの商品予測販売情報の表における現時点での当日の今後の追加的な一連の予測販売数ＡＦから、図３Ｃのような当日の現時点の在庫数Ｓを減算して、その一連の差を一連の予測不足数Ｄとして算出してもよい。この場合、当日の今後の追加的な一連の予測販売数ＡＦは、当日の営業終了時間までの一連の経過時間における予測販売数ＣＦから、現時点までの実際の販売数ＣＴを減算した値である。 As an alternative, the processor 102 (shortage number calculation unit 1230) may calculate the current day as shown in FIG. 3C from the additional series of predicted sales numbers AF of the current day in the product forecast sales information table of FIG. 16C. The current inventory quantity S may be subtracted, and the series of differences may be calculated as a series of forecast deficiencies D. In this case, the additional series of predicted sales numbers AF in the future on the day is a value obtained by subtracting the actual sales number CT up to the present time from the predicted sales number CF in a series of elapsed time up to the closing time of the day. .
例えば、図１６Ｃにおいて、経過時間３０分現在において、その後の一連の経過時間４５分、６０分、．．．１２０分、１３５分、．．．終了時間における今後の商品の追加的な予測販売数ＡＦは、それぞれ６００、１０００、．．．、２６００、２８００、．．．、３２００である。これは、累積的予測販売数ＣＦ＝１６００、２０００、．．．、３６００、３８００、．．．、４２００から現在の販売数１０００を減算したものである。さらに、現在の在庫数が２７００であるとすると、その後の一連の経過時間４５分、６０分、．．．１２０分、１３５分、．．．終了時間における商品の予測不足数Ｄは、それぞれ−２１００、−１７００、．．．、−１００、＋１００、．．．、＋５００である。これは、今後の追加的な予測販売数ＡＦ＝６００、１０００、．．．、２６００、２８００、．．．、３２００から在庫数Ｓ＝２７００を減算したものである。
For example, in FIG. 16C, at the current elapsed time of 30 minutes, the subsequent series of elapsed time 45 minutes, 60 minutes,. . . 120 minutes, 135 minutes,. . . Additional predicted sales numbers AF of future products at the end time are 600, 1000,. . . 2600, 2800,. . . 3200. This is the cumulative forecast sales number CF = 1600, 2000,. . . 3600, 3800,. . . 4200 minus the current number of
ステップ７１０において、プロセッサ１０２（不足数計算部１２３０）は、一連の予測不足数Ｄのいずれかの値が正の値であるかどうかを判定する。いずれかの予測不足数Ｄが正の値であると判定された場合は、手順はステップ７１２に進む。例えば、図１６Ｃにおいて、現時点（経過時間３０分）までの納入数（合計）が３７００または現在の在庫数が２７００とすると、経過時間１３５分以後における商品の予測不足数Ｄは、正の値＋１００、．．．、＋５００である。ステップ７１０においていずれの予測不足数Ｄも正の値でないまたは０（ゼロ）以下であると判定された場合は、手順はステップ７２０に進む。
In
ステップ７１２において、プロセッサ１０２（タイミング判定部１２２６）は、図１６Ｃのような商品販売予測情報の表に基づいて、今後の追加的な一連の予測販売数ＡＦが現在の在庫数を超えて、商品が品切れになる現在時間からの経過時間ｔ１を予測する。例えば、図１６Ｃにおいて、現在の在庫数が２７００とすると、予測不足数Ｄが＋１００となる経過時間ｔ１は１０５分（＝１３５分−３０分）である。
In
ステップ７１４において、プロセッサ１０２（タイミング判定部１２２６）は、図１６Ａのような商品補充時間情報の表から各商品の平均補充時間を計算して補充時間ｔ２を予測する。図１６Ａにおいて、平均補充時間ｔ２は１２０分である。
In
ステップ７１６において、プロセッサ１０２（タイミング判定部１２２６）は、各商品の品切れ時間ｔ１と補充時間ｔ２を比較して、品切れ時間ｔ１が補充時間ｔ２より短いかどうかを判定する。品切れ時間ｔ１が補充時間ｔ２より短いと判定された場合は、手順はステップ７１８に進む。例えば、品切れの経過時間ｔ１が１０５分、平均補充時間ｔ２が１２０分の場合、品切れ時間ｔ１は補充時間ｔ２より短い。ステップ７１６において品切れ時間ｔ１が補充時間ｔ２より短くはない、または品切れ時間ｔ１が補充時間ｔ２以上であると判定された場合は、手順はステップ７２０に進む。
In
ステップ７１８において、プロセッサ１０２（タイミング判定部１２２６）は、商品の補充依頼を決定し、即ちインセンティブ・ポイントの設定を決定する。このように、商品の補充時間を考慮して商品補充依頼を出すことによって、商品が一時的に品切れになる可能性を低くすることができ、また営業終了時間において商品が売れ残る可能性を低くすることができる。その後、手順は図１５のルーチンを出て図４のステップ５０８に進む。この場合、図４において、ステップ５０８でインセンティブ・ポイントの計算タイミングであると判定され、手順はステップ５１０に進む。ステップ７０８で求められた営業終了時間における予測不足数は、図４のステップ５１４において予測不足数として決定されてもよい。
In
図４のステップ５１６または図９のステップ６１８において、プロセッサ１０２（インセンティブ設定部１２３２）は、商品補充依頼情報を、各納入者または生産者の情報処理端末６０または携帯情報端末６４の電子メール・アドレスに送信するかまたはウェブページの商品補充依頼情報画面（図１７）として保存して閲覧可能にする。
In
ステップ７２０において、プロセッサ１０２（タイミング判定部１２２６）は、時間遅延ｔを生じさせる。時間遅延ｔは、例えば１５分であってもよい。その後、手順はステップ７０４に戻る。
In
このようにして、経過時間に従って、図１６Ｃのような補正した商品販売予測情報の表を生成して、各商品の補充時間を考慮してその商品が品切れになる前の適したタイミングで、インセンティブを設定した商品の補充依頼情報を納入者に提示することができる。それによって、営業終了時間により近い時点において、営業終了時間におけるより正確な予測不足数を求めることができ、インセンティブ・ポイントを設定することができる。それによって、商品の販売機会の逸失を減少させつつ、商品の可能性ある売れ残り数を減少させることができる。 In this way, a table of corrected product sales forecast information as shown in FIG. 16C is generated according to the elapsed time, and incentives are performed at appropriate timing before the product is out of stock in consideration of the replenishment time of each product. It is possible to present replenishment request information for the product for which the item is set to the supplier. Thereby, at a time point closer to the business end time, a more accurate predicted shortage number at the business end time can be obtained, and an incentive point can be set. Thereby, it is possible to reduce the number of possible unsold items of the product while reducing lost sales opportunities of the product.
図１７は、ブラウザ上に表示されるウェブページ上の商品補充依頼情報表示画面の例を示している。 FIG. 17 shows an example of a product replenishment request information display screen on a web page displayed on the browser.
図１７において、商品納入者である会員に対して、商品補充依頼情報が表示される。商品補充依頼情報は、インセンティブ・ポイントが適用される開始時間、インセンティブ付与の期限時間、販売店が補充を依頼する商品名、その合計の予測不足数または依頼補充数、商品納入者に対して設定される商品１個当たりのインセンティブ・ポイントが表示される。期限時間は、例えば、営業終了までの最後の１時間のような営業時間の最後の時間帯であっても、または商品を売り切る目標時間であってもよい。このように、潜在的な商品納入者がそのような商品補充依頼情報を閲覧できるようにすることによって、その商品を納入するようその納入者を動機付けることができる。 In FIG. 17, the product replenishment request information is displayed for the member who is the product supplier. Product replenishment request information is set for the start time when incentive points are applied, the time limit for granting incentives, the name of the product for which the dealer requests replenishment, the total number of predicted shortages or replenishments, and the product supplier Incentive points for each product to be displayed are displayed. The deadline time may be, for example, the last time zone of business hours, such as the last hour until the end of business, or the target time for selling the product. In this way, by allowing potential merchandise suppliers to view such merchandise replenishment request information, they can be motivated to deliver the merchandise.
実施形態によれば、在庫が不足する可能性の或る商品に対してその納入数に応じた報奨を決定するための設定値を決定することができる。また、実施形態によれば、農家のような納入者に対して、納入数が不足する可能性がある商品の納入を促すことができる処理を実現することができ、産地直売店と納入者の間を仲介することができる情報処理システムを実現することができる。 According to the embodiment, it is possible to determine a setting value for determining a reward corresponding to the number of deliveries for a certain product that may be in short supply. In addition, according to the embodiment, it is possible to realize a process that can prompt a supplier such as a farmer to deliver a product that may be insufficient in the number of deliveries. It is possible to realize an information processing system that can mediate between.
上述の実施形態では、産地直売店の商品に関連する情報の処理について説明したが、実施形態は、その他の販売事業、店舗事業、流通事業、等にも適用可能である。 In the above-described embodiment, the processing of information related to the products of the direct sales store has been described. However, the embodiment can be applied to other sales businesses, store businesses, distribution businesses, and the like.
ここで挙げた全ての例および条件的表現は、発明者が技術促進に貢献した発明および概念を読者が理解するのを助けるためのものであり、ここで具体的に挙げたそのような例および条件に限定することなく解釈され、また、明細書におけるそのような例の編成は本発明の優劣を示すこととは関係ない、と理解される。本発明の実施形態を詳細に説明したが、本発明の精神および範囲から逸脱することなく、それに対して種々の変更、置換および変形を施すことができる、と理解される。 All examples and conditional expressions given here are intended to help the reader understand the inventions and concepts that have contributed to the promotion of technology, such examples and It is understood that the present invention is not limited to the conditions, and that the organization of such examples in the specification is not related to the superiority or inferiority of the present invention. Although embodiments of the present invention have been described in detail, it will be understood that various changes, substitutions and variations can be made thereto without departing from the spirit and scope of the invention.
以上の実施例を含む実施形態に関して、さらに以下の付記を開示する。
（付記１） 記憶装置に格納された過去の商品販売情報と当日の商品販売情報とに基づいて、当日の特定の商品の予測販売数を求め、
前記記憶装置に格納された当日の商品納入情報に基づいて当日の前記特定の商品の納入数を求め、
前記特定の商品の前記納入数が前記予測販売数より少ない場合に、前記記憶装置に格納された設定値に対する商品納入数に関する情報に基づいて、当日のその後の前記特定の商品の納入数に応じた報奨を決定するための設定値を決定し、
前記特定の商品に対する前記設定値を含む情報を生成する
処理を情報処理装置に実行させるためのプログラム。
（付記２） 前記設定値は、前記特定の商品の少なくとも１つの設定値に対応する少なくとも１つの平均納入数の中の、前記特定の商品の前記納入数と前記予測販売数の間の差分に等しいまたは前記差分より小さくかつ前記差分に最も近い平均納入数に対応する設定値であることを特徴とする、付記１に記載のプログラム。
（付記３） 前記予測販売数は、当日の経過時間に対する前記特定の商品の予測販売数であり、
当日の前記経過時間に対する前記特定の商品の予測販売数が前記納入数を超える現在時間からの経過時間が前記特定の商品の納入に掛かる時間より短い場合に、前記設定値を決定する処理を前記情報処理装置に実行させることを特徴とする、付記１または２に記載のプログラム。
（付記４） さらに、前記記憶装置に格納された過去の商品納入情報における開始時間以降の前記１つの設定値に対応する納入数と、現在時間以降の前記１つの設定値に対応する納入数とに基づいて、補正比率を求め、
前記特定の商品の前記１つの設定値に対応する前記１つの平均納入数を前記補正比率で補正する処理を、前記情報処理装置に実行させることを特徴とする、付記２に記載のプログラム。
（付記５） 情報処理装置が、
記憶装置に格納された過去の商品販売情報と当日の商品販売情報とに基づいて、当日の特定の商品の予測販売数を求め、
前記記憶装置に格納された当日の商品納入情報に基づいて当日の前記特定の商品の納入数を求め、
前記特定の商品の前記納入数が前記予測販売数より少ない場合に、前記記憶装置に格納された設定値に対する商品納入数に関する情報に基づいて、当日のその後の前記特定の商品の納入数に応じた報奨を決定するための設定値を決定し、
前記特定の商品に対する前記設定値を含む情報を生成する
処理を実行する方法。
（付記６） 当日の商品販売情報、過去の商品販売情報、および当日の商品納入情報を格納する記憶装置と、
前記過去の商品販売情報と前記当日の商品販売情報とに基づいて、当日の特定の商品の予測販売数を求め、前記記憶装置に格納された当日の商品納入情報に基づいて当日の前記特定の商品の納入数を求める計算部と、
前記特定の商品の前記納入数が前記予測販売数より少ない場合に、前記記憶装置に格納された設定値に対する商品納入数に関する情報に基づいて、当日のその後の前記特定の商品の納入数に応じた報奨を決定するための設定値を決定し、前記特定の商品に対する前記設定値を含む情報を生成する設定部と、
含む情報処理装置。
Regarding the embodiment including the above examples, the following additional notes are further disclosed.
(Supplementary note 1) Based on the past product sales information stored in the storage device and the product sales information on the day, the estimated number of sales of the specific product on the day is obtained.
Obtain the number of deliveries of the specific product on the day based on the product delivery information of the day stored in the storage device,
When the number of deliveries of the specific product is less than the predicted sales number, according to the number of deliveries of the specific product on the current day based on information on the number of product deliveries for the set value stored in the storage device Determine the setpoint for determining the reward
A program for causing an information processing apparatus to execute processing for generating information including the set value for the specific product.
(Additional remark 2) The said setting value is the difference between the said delivery number of the said specific goods, and the said estimated sales number in the at least 1 average delivery number corresponding to the at least 1 setting value of the said specific goods. The program according to
(Supplementary Note 3) The predicted sales number is the predicted sales number of the specific product with respect to the elapsed time of the day,
The process of determining the set value when the elapsed time from the current time when the predicted sales number of the specific product with respect to the elapsed time of the day exceeds the delivery number is shorter than the time taken to deliver the specific product The program according to
(Supplementary Note 4) Furthermore, the number of deliveries corresponding to the one set value after the start time in the past product delivery information stored in the storage device, the number of deliveries corresponding to the one set value after the current time, Based on, find the correction ratio,
The program according to
(Appendix 5) Information processing device
Based on the past product sales information stored in the storage device and the product sales information for the day, the estimated number of sales for the specific product for the day is obtained.
Obtain the number of deliveries of the specific product on the day based on the product delivery information of the day stored in the storage device,
When the number of deliveries of the specific product is less than the predicted sales number, according to the number of deliveries of the specific product on the current day based on information on the number of product deliveries for the set value stored in the storage device Determine the setpoint for determining the reward
A method of executing processing for generating information including the set value for the specific product.
(Supplementary note 6) A storage device for storing product sales information on the day, past product sales information, and product delivery information on the day;
Based on the past product sales information and the product sales information on the day, the predicted number of sales of the specific product on the day is obtained, and the specific product on the day is determined based on the product delivery information on the day stored in the storage device. A calculation unit for determining the number of products delivered;
When the number of deliveries of the specific product is less than the predicted sales number, according to the number of deliveries of the specific product on the current day based on information on the number of product deliveries for the set value stored in the storage device A setting unit for determining a setting value for determining a reward, and generating information including the setting value for the specific product;
Including information processing apparatus.
５ ネットワーク
１０ サーバ装置
１６ 記憶装置
１０２ プロセッサ
１０４ メモリ
２０ 在庫管理端末
３０ 料金端末
５０、６０ 情報処理端末
６４ 携帯情報端末
5
Claims (6)
前記記憶装置に格納された当日の商品納入情報に基づいて当日の前記特定の商品の納入数を求め、
前記特定の商品の前記納入数が前記予測販売数より少ない場合に、前記記憶装置に格納された設定値に対する商品納入数に関する情報に基づいて、当日のその後の前記特定の商品の納入数に応じた報奨を決定するための設定値を決定し、
前記特定の商品に対する前記設定値を含む情報を生成する
処理を情報処理装置に実行させるためのプログラム。 Based on the past product sales information stored in the storage device and the product sales information for the day, the estimated number of sales for the specific product for the day is obtained.
Obtain the number of deliveries of the specific product on the day based on the product delivery information of the day stored in the storage device,
When the number of deliveries of the specific product is less than the predicted sales number, according to the number of deliveries of the specific product on the current day based on information on the number of product deliveries for the set value stored in the storage device Determine the setpoint for determining the reward
A program for causing an information processing apparatus to execute processing for generating information including the set value for the specific product.
当日の前記経過時間に対する前記特定の商品の予測販売数が前記納入数を超える現在時間からの経過時間が前記特定の商品の納入に掛かる時間より短い場合に、前記設定値を決定する処理を前記情報処理装置に実行させることを特徴とする、請求項１または２に記載のプログラム。 The predicted sales number is the predicted sales number of the specific product with respect to the elapsed time of the day,
The process of determining the set value when the elapsed time from the current time when the predicted sales number of the specific product with respect to the elapsed time of the day exceeds the delivery number is shorter than the time taken to deliver the specific product The program according to claim 1, wherein the program is executed by an information processing apparatus.
前記特定の商品の前記１つの設定値に対応する前記１つの平均納入数を前記補正比率で補正する処理を、前記情報処理装置に実行させることを特徴とする、請求項２に記載のプログラム。 Further, based on the number of deliveries corresponding to the one set value after the start time in the past product delivery information stored in the storage device, and the number of deliveries corresponding to the one set value after the current time, Find the correction ratio,
3. The program according to claim 2, wherein the information processing apparatus is configured to execute a process of correcting the one average delivery number corresponding to the one set value of the specific product with the correction ratio.
記憶装置に格納された過去の商品販売情報と当日の商品販売情報とに基づいて、当日の特定の商品の予測販売数を求め、
前記記憶装置に格納された当日の商品納入情報に基づいて当日の前記特定の商品の納入数を求め、
前記特定の商品の前記納入数が前記予測販売数より少ない場合に、前記記憶装置に格納された設定値に対する商品納入数に関する情報に基づいて、当日のその後の前記特定の商品の納入数に応じた報奨を決定するための設定値を決定し、
前記特定の商品に対する前記設定値を含む情報を生成する
処理を実行する方法。 Information processing device
Based on the past product sales information stored in the storage device and the product sales information for the day, the estimated number of sales for the specific product for the day is obtained.
Obtain the number of deliveries of the specific product on the day based on the product delivery information of the day stored in the storage device,
When the number of deliveries of the specific product is less than the predicted sales number, according to the number of deliveries of the specific product on the current day based on information on the number of product deliveries for the set value stored in the storage device Determine the setpoint for determining the reward
A method of executing processing for generating information including the set value for the specific product.
前記過去の商品販売情報と前記当日の商品販売情報とに基づいて、当日の特定の商品の予測販売数を求め、前記記憶装置に格納された当日の商品納入情報に基づいて当日の前記特定の商品の納入数を求める計算部と、
前記特定の商品の前記納入数が前記予測販売数より少ない場合に、前記記憶装置に格納された設定値に対する商品納入数に関する情報に基づいて、当日のその後の前記特定の商品の納入数に応じた報奨を決定するための設定値を決定し、前記特定の商品に対する前記設定値を含む情報を生成する設定部と、
含む情報処理装置。 A storage device for storing product sales information on the day, past product sales information, and product delivery information on the day;
Based on the past product sales information and the product sales information on the day, the predicted number of sales of the specific product on the day is obtained, and the specific product on the day is determined based on the product delivery information on the day stored in the storage device. A calculation unit for determining the number of products delivered;
When the number of deliveries of the specific product is less than the predicted sales number, according to the number of deliveries of the specific product on the current day based on information on the number of product deliveries for the set value stored in the storage device A setting unit for determining a setting value for determining a reward, and generating information including the setting value for the specific product;
Including information processing apparatus.
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