JP6572397B2 - 管理装置、製造管理システム、管理方法、プログラム、及び記録媒体 - Google Patents

Description

本発明は、管理装置、製造管理システム、管理方法、プログラム、及び記録媒体に関し、特に、ユーザが着用する製品の製造を管理する技術に関する。

従来、製品の生産管理に関する技術は種々提案されている。特許文献１には、需要見込みの予測、製品の品種、及び納期等に基づき、各品種の生産計画を立てる技術が開示されている。

特開２００１−２７３０２１号公報

人の体の大きさや形状は、年齢、性別、人種等によって千差万別である。したがって、衣料や靴といったユーザが着用する製品は、各ユーザそれぞれのサイズに合わせてオーダーメイドすることが理想である。しかしながら、製造装置を用いて製品を製造する場合には、一定の範囲内に収まる体形のユーザは、一つのサイズの製品でカバーすることが現実的である。

一つのサイズの製品でカバーする範囲を狭めるほどユーザの体形によりフィットした製品となるため、顧客満足度が高まる点で好ましい。一方で、一つのサイズの製品でカバーする範囲を狭めることは製品の種類を増やすことにつながり、在庫リスクの観点からは好ましくない。

本発明はこれらの点に鑑みてなされたものであり、製品のサイズのバリエーションと在庫リスクとのバランスを取る技術を提供することを目的とする。

本発明の第１の態様は、ユーザが着用する製品の製造を管理する管理装置である。この管理装置は、前記ユーザの体形に関する複数の特徴量を取得する特徴量取得部と、前記複数の特徴量を座標軸とする多次元の特徴空間に、複数の異なるユーザそれぞれの特徴量で特定される密度分布を、前記複数の異なるユーザ毎にマッピングして重ね合わせるマッピング部と、前記特徴空間の複数の異なる点それぞれに、各点の座標を含む前記特徴空間内の領域それぞれに対応する製品の製造に用いられる製造データを割り当てる製造データ割当部と、前記特徴空間における前記複数の異なる点それぞれの座標と、前記特徴空間にマッピングされて重ね合わされた前記密度分布とに基づいて、各製造データを用いて製造する製品の数を算出する生産管理部と、を備える。

前記管理装置は、前記特徴空間における前記複数の異なる点それぞれの座標に基づいて、前記複数の異なる点に割り当てられた製造データのそれぞれに基づいて製造される製品に対応する前記領域を決定する領域決定部をさらに備えてもよい。

前記生産管理部は、前記領域に含まれる前記重ね合わされた密度分布の密度が高いほど、当該領域に割り当てられた製造データを用いて製造する製品の数を多くしてもよい。

前記生産管理部は、前記製造データに基づいて製造された製品の販売数が多いほど、当該製造データを用いて製造する製品の数を多くしてもよい。

前記領域決定部は、前記領域に含まれる前記重ね合わされた密度分布が更新されることを契機として、前記複数の製造データのそれぞれに基づいて製造される製品に対応する前記領域を更新してもよい。

前記領域決定部は、前記領域に含まれる前記重ね合わされた密度分布の密度が所定の第１の閾値を下回る場合、複数の前記領域を一つの領域に統合する統合部を備えてもよい。

前記領域決定部は、前記領域に含まれる前記重ね合わされた密度分布の密度が所定の第２の閾値を上回る場合、複数の前記領域を二つの領域に分割する分割部を備えてもよい。

前記領域決定部は、前記領域に含まれる前記重ね合わされた密度分布の密度に基づいて、前記領域それぞれの位置、大きさ、又は形状の少なくとも一つを変更する変更部を備えてもよい。

前記製造データ割当部は、前記領域決定部が前記領域を更新することによって生じた新たな領域に新たな製造データを割り当ててもよい。

前記特徴量取得部は、前記体形に関する特徴量の出所を示す情報を取得してもよく、前記マッピング部は、前記出所に基づいて、前記特徴空間において前記特徴量で特定される密度分布を変更してもよい。

本発明の第２の態様は、上述の管理装置と、上述の製造データを用いて製品を製造する製造装置と、を備える製造管理システムである。この製造管理システムにおいて、前記管理装置は、ユーザから前記製品の注文を受け付ける受注受付部をさらに備え、前記生産管理部は、前記受注受付部が受け付ける前記製品の注文数が、前記製造装置の製造能力を下回る場合に、前記製造装置に製造させる製品の数を算出する。

本発明の第３の態様は、ユーザが着用する製品の製造を管理する管理方法である。この方法において、プロセッサが、前記ユーザの体形に関する複数の特徴量を取得するステップと、前記複数の特徴量を座標軸とする多次元の特徴空間に、複数の異なるユーザそれぞれの特徴量で特定される密度分布を、前記複数の異なるユーザ毎にマッピングして重ね合わせるステップと、前記特徴空間の複数の異なる点それぞれに、各点の座標を含む前記特徴空間内の領域それぞれに対応する製品の製造に用いられる製造データを割り当てるステップと、前記特徴空間における前記複数の異なる点それぞれの座標と、前記特徴空間にマッピングされて重ね合わされた前記密度分布とに基づいて、各製造データを用いて製造する製品の数を算出するステップと、を実行する。

本発明の第４の態様は、プログラムである。このプログラムは、ユーザが着用する製品の製造を管理するコンピュータに、前記ユーザの体形に関する複数の特徴量を取得する機能と、前記複数の特徴量を座標軸とする多次元の特徴空間に、複数の異なるユーザそれぞれの特徴量で特定される密度分布を、前記複数の異なるユーザ毎にマッピングして重ね合わせる機能と、前記特徴空間の複数の異なる点それぞれに、各点の座標を含む前記特徴空間内の領域それぞれに対応する製品の製造に用いられる製造データを割り当てる機能と、前記特徴空間における前記複数の異なる点それぞれの座標と、前記特徴空間にマッピングされて重ね合わされた前記密度分布とに基づいて、各製造データを用いて製造する製品の数を算出する機能と、を実現させる。

本発明の第５の態様は、ユーザが着用する製品の製造を管理するためのプログラムを格納するコンピュータが読み出し可能な記録媒体である。この記録媒体が格納するプログラムは、前記ユーザの体形に関する複数の特徴量を取得する機能と、前記複数の特徴量を座標軸とする多次元の特徴空間に、複数の異なるユーザそれぞれの特徴量で特定される密度分布を、前記複数の異なるユーザ毎にマッピングして重ね合わせる機能と、前記特徴空間の複数の異なる点それぞれに、各点の座標を含む前記特徴空間内の領域それぞれに対応する製品の製造に用いられる製造データを割り当てる機能と、前記特徴空間における前記複数の異なる点それぞれの座標と、前記特徴空間にマッピングされて重ね合わされた前記密度分布とに基づいて、各製造データを用いて製造する製品の数を算出する機能と、を前記コンピュータに実現させる。

なお、以上の構成要素の任意の組み合わせ、本発明の表現を方法、装置、システム、コンピュータプログラム、データ構造、記録媒体などの間で変換したものもまた、本発明の態様として有効である。

本発明によれば、製品のサイズのバリエーションと在庫リスクとのバランスを取ることができる。

実施の形態に係る管理装置の概要を説明するための図である。 実施の形態に係るユーザ端末が表示する製品発注画面の一例を示す図である。 複数の特徴量を座標軸とする多次元の特徴空間を模式的に示す図である。 実施の形態に係る管理装置の機能構成を模式的に示す図である。 複数の特徴量で特定される密度分布の概観を模式的に示す図である。 特徴量取得部が取得した体形情報を格納する体形データベースのデータ構造を模式的に示す図である。 特徴空間にマッピングして重ね合わされた密度分布を模式的に示す図である。 特徴空間において製造データが割り当てられた点と各点を含む領域との関係を模式的に示す図である。 販売実績データベースのデータ構造を模式的に示す図である。 実施の形態に係る生産管理部が算出した製造数を棒グラフ形式で示す模式図である。 実施の形態に係る領域決定部の機能構成を模式的に示す図である。 実施の形態に係る統合部による領域の統合処理を説明するための図である。 実施の形態に係る分割部による領域の分割処理を説明するための図である。 実施の形態に係る変更部による領域の変更処理を説明するための図である。 実施の形態に係る管理装置が実行する管理方法の処理の流れを説明するためのフローチャートである。

＜実施の形態の概要＞
図１、図２、及び図３を参照して、実施の形態の概要を述べる。
図１は、実施の形態に係る管理装置１の概要を説明するための図である。実施の形態に係る管理装置１は、管理装置１、データベース２、及び製造装置３を含む製造管理システムＳの一部である。製造管理システムＳはプラント４とともに、生産工場Ｆを構成する。

管理装置１は、インターネット等のネットワークＮを介して、管理装置１が扱う製品の発注者であるユーザＵが所持するユーザ端末Ｔと相互に通信することができる。データベース２は、製造装置３が製造する製品の販売地域に居住している着用者（管理装置１が扱う製品を着用する者をいう。）の体形情報を格納するデータベースである。製造装置３は、着用者が着用する製品を製造する装置である。着用者が着用する製品とは、例えばセーターや下着、ニット帽、靴下、手袋、ワンピース等の衣類と、靴やサンダル等の履物とを含む。ここで、製品の着用者は、ユーザＵと同一人物であってもよいし、ユーザＵとは異なる人物（例えば、ユーザＵの家族、友人、知人等）であってもよい。

プラント４は、製造装置３が製品を製造するための原料を生産する。限定はしないが、一例として、製造装置３は製品を一着丸ごと立体的に編み上げることができる無縫製編み機である。この場合、プラント４は、製造装置３が製品を製造するための原料として、構造タンパク質からなる繊維等を生産する工場であってもよい。

図２は、実施の形態に係るユーザ端末Ｔが表示する製品発注画面の一例を示す図である。より具体的には、図２は、製品を着用する着用者の体形を示す体形情報の入力画面の一例を示す図である。体形情報入力画面において、ユーザＵは、製品の着用者の体形に関する情報を入力することができる。図２では、ユーザＵは、製品の着用者の体形に関する情報として、着用者の性別が男性であり、身長は１７３センチメートル、体重が６３キログラム、体脂肪率が２１パーセントと入力している。

図２に示す製品発注画面において、ユーザＵが「詳細入力」アイコンをタップすると、ユーザ端末Ｔの画面は図示しない詳細入力画面に遷移する。詳細入力画面において、ユーザＵは、例えば着用者の首回り、胸囲、腹囲、腕の長さ、足の長さ、靴のサイズ等、体形に関する複数の情報を入力することができる。

なお、図２に示す製品発注画面の入力者はユーザＵだけとは限らない。例えば、管理装置１の管理者と提携する洋品店の店員が、着用者の体形を採寸することによって得られた値を製品発注画面に入力することも考えられる。この場合、ユーザＵが製品発注画面に入力する情報よりも、情報としての信頼性が高いと考えられる。体形情報の入力画面又は詳細入力画面に入力された体形情報は、ユーザＵと対応付けてデータベース２に格納される。

実施の形態に係る管理装置１は、ユーザＵのユーザ端末Ｔから着用者の体形に関する複数の情報を取得する。管理装置１は、取得した複数の情報を特徴量とし、当該複数の特徴量を座標軸とする多次元の特徴空間に取得した情報をマッピングする。

図３は、複数の特徴量を座標軸とする多次元の特徴空間を模式的に示す図である。図３は、性別、体脂肪率、胸囲、体重、及び身長を含む特徴量をそれぞれ座標軸とする多次元空間中に、点Ｐがマッピングされている様子を示している。図３に示すように、点Ｐは、性別を示す座標軸の値が１、体脂肪率を示す座標軸の値が２１、胸囲を示す座標軸の値が９５、体重を示す座標軸の値が６３、身長を示す座標軸の値が１７４で表される。図３に図示はしていないが、特徴量の種類は性別、体脂肪率、胸囲、体重、及び身長の他にあってもよい。

このように、特徴空間の任意の一点は、着用者の体形と一対一に対応する。管理装置１は、複数の異なるユーザＵから取得した情報を特徴空間にマッピングすることにより、多次元空間中にユーザＵの体形の分布を示すヒートマップを形成することができる。多次元空間中にユーザＵの体形の分布の密度が高い領域は、その領域に対応するサイズの製品の需要が大きいと考えることができる。

また、管理装置１は、特徴空間の複数の異なる点それぞれに、各点の座標を含む領域それぞれに対応する製品の製造に用いられる製造データを割り当てる。ここで「製造データ」とは、割り当てられた点に対応する体形にあったサイズの製品を製造するために、製造装置３が参照するためのデータである。例えば製造装置３が無縫製編み機である場合には、「製造データ」は、割り当てられた点に対応する体形にあったサイズの製品を編み上げるために製造装置３が参照する編成データである。

ある一点に割り当てられた製造データを用いて製造された製品は、理論的にはその点に対応する体形にのみ合致した製品といえる。しかしながら、実際には製品の製造時の誤差やばらつき、原材料の伸縮等の物理的な変動、及び着用者の好み等の主観的な揺らぎによって、ある一点に割り当てられた製造データで製造された製品は、その点を含む多次元空間中の領域に対応するサイズにも対応した製品となる。

そこで、実施の形態に係る管理装置１は、各製造データが割り当てられた点を含む特徴空間内の領域にマッピングされたユーザＵの体形の分布を示すヒートマップの密度に基づいて、各製造データを用いて製造する製品の数を算出する。これにより、管理装置１は、製品のサイズのバリエーションと在庫リスクとのバランスを取ることができる。すなわち、細部のバリエーションを増やすために特徴空間に配置する製造データを増やしても、各製造データが製造すべき製品の数を精度よく推定できるので、在庫リスクを減少することができる。

＜管理装置１の機能構成＞
以下、実施の形態に係る管理装置１についてより詳細に説明する。
図４は、実施の形態に係る管理装置１の機能構成を模式的に示す図である。実施の形態に係る管理装置１は、記憶部１０と制御部２０とを備える。

図４は、実施の形態に係る管理装置１が製品の製造を管理する機能を実現するための機能構成を示しており、その他の構成は省略している。図４において、様々な処理を行う機能ブロックとして記載される各要素は、ハードウェア的には、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、メインメモリ、その他のＬＳＩ（Large Scale Integration）で構成することができる。またソフトウェア的には、メインメモリにロードされたプログラムなどによって実現される。したがって、これらの機能ブロックがハードウェアのみ、ソフトウェアのみ、又はそれらの組み合わせによっていろいろな形で実現できることは当業者には理解されるところであり、いずれかに限定されるものではない。

記憶部１０は、管理装置１を実現するコンピュータのＢＩＯＳ（Basic Input Output System）等を格納するＲＯＭ（Read Only Memory）や管理装置１の作業領域となるＲＡＭ（Random Access Memory）、ＯＳ（Operating System）やアプリケーションプログラム、当該アプリケーションプログラムの実行時に参照される種々の情報を格納するＨＤＤ（Hard Disk Drive）やＳＳＤ（Solid State Drive）等の大容量記憶装置である。

制御部２０は、管理装置１のＣＰＵやＧＰＵ等のプロセッサであり、記憶部１０に記憶されたプログラムを実行することによって、特徴量取得部２１、マッピング部２２、製造データ割当部２３、領域決定部２４、生産管理部２５、及び受注受付部２６として機能する。

特徴量取得部２１は、ネットワークＮを介して、ユーザＵのユーザ端末Ｔから、ユーザＵの体形に関する複数の特徴量を取得する。マッピング部２２は、複数の特徴量を座標軸とする多次元の特徴空間に、複数の異なるユーザそれぞれの特徴量で特定される密度分布を、複数の異なるユーザ毎にマッピングして重ね合わせる。

図５は、１人のユーザＵにおいて、複数の特徴量で特定される密度分布の概観を模式的に示す図である。特徴量取得部２１が取得する特徴量は、性別、体脂肪率、胸囲、体重、及び身長等多岐にわたるが、図示の都合上、図５には「特徴量１」と「特徴量２」との二つの座標軸で張られる二次元の特徴空間に射影した密度分布を示している。

図２を参照して説明したように、特徴量取得部２１は、ユーザＵの体形に関する複数の特徴量をユーザ端末Ｔから取得する。ここで、すべてのユーザＵが、すべての特徴量について正確に値を入力することは必ずしも期待できない。例えば、図２に示すように体脂肪率の入力は任意であり、必ずしもすべてのユーザＵが入力するとは限らない。

マッピング部２２は、ユーザＵの体形に関する複数の特徴量のうち、情報が取得できなかった特徴量については、情報が得られた特徴量に基づいて値を推定する。例えば、図５において、特徴量２の値Ｆ２は、ユーザＵが入力した値であるとする。このため、図５に示す密度分布は、特徴量２の軸方向に関しては広がりを持っていない。一方、特徴量１に関しては、ユーザＵは値を入力しなかったとする。このため、マッピング部２２は、値が入力された特徴量２を参照して、特徴量２の値がＦ２である他のユーザＵにおける特徴量１の分布である密度分布を推定する。

より具体的には、マッピング部２２は、特徴量２の値がＦ２である他のユーザＵにおける特徴量１の値の平均値Ａ１及び分散σ１を算出し、平均値がＡ１、分散がσ１で特定される正規分布を、密度分布とする。このため、図５に示すように、密度分布は特徴量１の軸方向に関して広がりを持つ。

なお、図示の都合上、図５は特徴量１と特徴量２との二つの座標軸で張られる二次元の特徴空間に射影した分布を示しているが、マッピング部２２は、他の複数の特徴量を軸とする多次元の特徴空間に、多次元の密度分布をマッピングする。このため、マッピング部２２は、特徴量２の他にも、値が入力された特徴量に基づいて、値が入力されていない特徴量を推定してもよい。

例えば特徴量１が体脂肪率であり、特徴量２が体重であるとする。また、ユーザＵは、身長、性別、及び年齢についての情報も入力しているとする。この場合、マッピング部２２は、ユーザＵによって入力された身長、体重、性別、及び年齢が同じである他のユーザＵの体脂肪率の平均値Ａ１及び分散σ１を算出して、密度分布を生成するとともに、平均値Ａ１を推定値としてもよい。

図６は、特徴量取得部２１が取得した体形情報を格納する体形データベースのデータ構造を模式的に示す図である。体形データベースはデータベース２に格納され、特徴量取得部２１によって管理される。ユーザ端末Ｔを用いて管理装置１にアクセスするユーザＵには、各ユーザＵを一意に特定するためのユーザ識別子が割り当てられている。体形データベースは、各ユーザＵに割り当てられたユーザ識別子毎に、ユーザＵの体形を示す体形情報を格納している。

図６は、ユーザ識別子がＵＩＤＸＸＸＸＸＸＸであるユーザＵの体形情報を例示している。ユーザ識別子がＵＩＤＸＸＸＸＸＸＸであるユーザＵは、年齢は３８歳、性別は男性、身長が１７２．５ｃｍである。また、図６に示すように、体形データベースには、各特徴量の値の出どころを示す出所情報も格納されている。例えば、ユーザ識別子がＵＩＤＸＸＸＸＸＸＸであるユーザＵの年齢はユーザＵ自身の申告であり、身長は実際に計測されたデータであることを示している。また、体脂肪率はマッピング部２２によって推定された推定値であることを示している。マッピング部２２は、体形データベースを参照することにより、ユーザＵによって入力されていない特徴量の平均値及び分散を算出し、密度分布を特定することができる。

このように、出所情報は、いわば、特徴量の信頼性を示す情報といえる。例えば、店舗の店員がユーザＵを「計測」することによって得られた特徴量は、信頼性の高い情報といえる。反対に、ユーザＵによって入力されなかった特徴量を、他の特徴量から「推定」することによって得られた特徴量は、「計測」の場合に比べてやや信頼性の低い情報といえる。

また、ひとたびユーザＵによって入力され、その後ユーザＵによってフィードバックされた特徴量も、信頼性の高い情報といえる。「推定」によって得られた特徴量がユーザＵのフィードバックによって入力された場合も、その特徴量の信頼性は大幅に向上する。

そこで、特徴量取得部２１は、特徴量とともに、体形に関する特徴量の出所を示す出所情報も取得する。マッピング部２２は、特徴量の出所に基づいて、特徴空間において特徴量で特定される密度分布の形状を変更する。これにより、特徴空間における密度分布の形状に、特徴量の出所に基づく不確実さを反映させることができる。

図７は、特徴空間にマッピングして重ね合わされた密度分布を模式的に示す図である。図示の都合上、図７は特徴量１と特徴量２との二つの座標軸で張られる二次元の特徴空間に射影した密度分布を示しており、縦軸は密度である。図７において、縦軸の値が大きい領域は、その特徴量で特定される体形のユーザＵが多いことを示している。すなわち、縦軸の値が大きい領域は、その特徴量で特定されるサイズに合った製品の潜在的な需要が高いといえる。

図４の説明に戻る。製造データ割当部２３は、特徴空間の複数の異なる点それぞれに、各点の座標を含む特徴空間内の領域それぞれに対応する製品の製造に用いられる製造データを割り当てる。ここで「製造データが割り当てられた点を含む領域」とは、いわば「製造データの守備範囲」を示す。すなわち、製造データが割り当てられた点を含む領域中の点に対応するサイズの製品は、領域内に割り当てられた製造データに基づいて製造される。

領域決定部２４は、特徴空間における複数の異なる点それぞれの座標に基づいて、複数の異なる点に割り当てられた製造データのそれぞれに基づいて製造される製品に対応する領域を決定する。

図８は、特徴空間において製造データが割り当てられた点と各点を含む領域との関係を模式的に示す図である。図示の都合上、図８は特徴量１と特徴量２との二つの座標軸で張られる二次元の特徴空間に射影した点及び領域を示している。

図８において、黒色の丸は、製造データが割り当てられた点である。また、各点の近傍に併記されたアルファベット又はアルファベットと数字との組み合わせは、各点に割り当てられた製造データが製造する製品のサイズを示している。例えば、「Ｍ」が併記された点には、いわゆる「Ｍサイズ」の製品を製造に用いられる製造データが割り当てられている。説明の便宜上、以下本明細書において、「Ｍ」が併記された点を点Ｍ、「ＳＳ２」が併記された点を点ＳＳ２等と記載することがある。

図８において、各点に割り当てられた製造データが製造を受け持つ領域を破線で示している。例えば点Ｍに割り当てられた製造データが製造を受け持つ領域は、図８では六角形の形をしている。説明の便宜上、以下本明細書において、点Ｍを含む領域を「領域Ｍ」、点ＸＬを含む領域を「領域ＸＬ」等と記載することがある。

上述したように、領域決定部２４は、特徴空間において製造データが割り当てられた各点の座標に基づいて、各領域を決定する。図８に示す例では、領域決定部２４が、各点を母点とする既知のボロノイ分割をすることによって各領域を決定した場合の例を示している。ボロノイ分割によって得られる領域は、特徴空間をどの母点（すなわち、製造データが割り当てられた点）に最も近いかという観点から分割した結果得られる領域となる。換言すると、ある領域に含まれる点とその点を含む領域の母点との距離は、他の母点との距離よりも短くなる。なお、ここで「距離」は、多次元空間におけるユークリッド距離のみならず、距離の公理を満たすものであればどのようなものであってもよい。

図８においては、密度分布をハッチングで示している。ハッチングラベルＨに示すように、図８においては、点Ｍ付近で密度が最も高くなっている。また、点Ｓと点Ｌとはおおむね同じ密度である。領域Ｓに含まれる密度分布の積分値と領域Ｌに含まれる密度分布の積分値とはおおむね同じであり、これらは領域Ｍに含まれる密度分布の積分値よりも小さい。これは、Ｍサイズの製品が、Ｓサイズの製品やＬサイズの製品よりも需要が大きいことを示している。

そこで、生産管理部２５は、特徴空間における複数の異なる点それぞれの座標と、特徴空間にマッピングされて重ね合わされた密度分布とに基づいて、各製造データを用いて製造する製品の数を算出する。より具体的には、生産管理部２５は、領域に含まれる重ね合わされた密度分布の密度が高いほど、その領域に割り当てられた製造データを用いて製造する製品の数を多くする。これにより、生産管理部２５は、実際の需要に合った製造量を算出することができる。

ここで、生産管理部２５は、特徴空間における密度分布のみならず、過去における製品の販売実績にも鑑みて製造量を算出してもよい。
図９は、販売実績データベースのデータ構造を模式的に示す図である。販売実績データベースは、製造データと、その製造データが割り当てられた点を含む領域における密度分布の積分値、及び製造データを用いて製造された製品の年間販売数とを対応付けて記憶するデータベースである。販売実績データベースは、データベース２に格納されており、生産管理部２５によって管理されている。

各製造データには、製造データを一意に特定するための製造データ識別子が割り当てられている。販売実績データベースは、製造データ識別子毎に、密度分布の積分値である密度と、年間販売数とが対応付けられている。例えば製造データ識別子が０００１である製造データ識別子が割り当てられた領域における密度分布の積分値はＤ１であり、年間の販売数はＳ１である。生産管理部２５は、販売実績データベースを参照して、製造データに基づいて製造された製品の販売数が多いほど、その製造データを用いて製造する製品の数を多くしてもよい。

具体的には、生産管理部２５は、ある製造データが割り当てられた領域における密度分布の積分値をＤ、年間販売数をＳとしたときに、製造数ＰをＰ＝α×Ｄ×Ｓとして算出する。ここでαは製造数Ｐを算出するために生産管理部２５が参照する比例係数である。αの具体的な値は、製造装置３の生産能力等を考慮して定めればよい。製造数Ｐの導出式から明らかなように、ある製造データが割り当てられた領域における密度分布の積分値Ｄが大きいほど、製造数Ｐは多くなる。また、ある製造データを用いて製造された製品の過去の販売数が多いほど、製造数Ｐは多くなる。

ここで、受注受付部２６は、ユーザＵから製品の注文を受け付ける。生産管理部２５は、受注受付部２６が受け付けた注文数を年単位で積算することにより、ある製造データを用いて製造された製品の過去の販売実績を取得することができる。

一般に、衣料や靴等の製品の注文数は、年間を通して一律ではない。例えば、セーターやカーディガンの注文数は秋冬の入り口に増加した後にもとに戻るが、春先には再度増加する。このため、製造装置３の稼働率も年間を通して一律ではなく、繁忙期と閑散期とが存在する。

そこで、生産管理部２５は、受注受付部２６が受け付ける製品の注文数が、製造装置３の製造能力を下回る場合に、製造装置３に製造させる製品の数である製造数Ｐを算出する。これにより、製造装置３は、製造能力に余裕がある時期に、販売が見込める製品を製造して在庫として持つことができる。注文数が製造装置３の製造能力を上回るような繁忙期にはあらかじめ持っておいた在庫を販売することができるので、販売機会を逃すことを抑制できる。また、製造装置３の稼働率を平準化することができるため、生産工場Ｆの管理者は設備投資を効率化することができる。

図１０は、実施の形態に係る生産管理部２５が算出した製造数Ｐを棒グラフ形式で示す模式図である。図１０に示すグラフにおいて、横軸は製造装置３が製造する製品のサイズに関するバリエーションを示し、縦軸は生産管理部２５が算出した製造数Ｐを表す。図１０に示す例では、Ｍサイズの製品の製造数が最も多い。生産管理部２５は、例えば年度初め等の所定の時期に定期的に製造数を算出する。これにより、生産工場Ｆの管理者は製造装置３に製造させる製品の年間計画を立案することができる。

以上、複数の特徴量を座標軸とする多次元の特徴空間にマッピングされた密度分布に基づいて生産管理部２５が販売数を算出する場合について説明した。ここで、生産管理部２５が販売数の算出の根拠とする密度分布は、ユーザＵから特徴量の入力又は更新がある度に刻一刻と変化する。

そこで、領域決定部２４は、密度分布が更新された場合、各製造データの守備範囲である領域を再編してもよい。具体的には、領域決定部２４は、領域に含まれる重ね合わされた密度分布が更新されることを契機として、複数の製造データのそれぞれに基づいて製造される製品に対応する領域を更新する。以下、領域決定部２４による領域の再編について説明する。

図１１は、実施の形態に係る領域決定部２４の機能構成を模式的に示す図である。領域決定部２４は、統合部２４０、分割部２４１、及び変更部２４２を備える。

［領域の統合］
統合部２４０は、領域に含まれる重ね合わされた密度分布の密度が所定の第１の閾値を下回る場合、複数の領域を一つの領域に統合する。例えば、あるユーザの体形情報に基づく密度分布は、特徴量に関するユーザＵのフィードバックがあった場合変化する。複数のユーザＵについて密度分布の変化があると、結果として特徴空間における密度分布も変化する。

体形が平均値から離れているユーザＵ、例えばとても大柄なユーザＵの体形に対応する特徴空間の密度は低い。このようなユーザＵの密度分布に変化があると、周辺領域における重ね合わされた密度分布の密度が所定の第１の閾値を下回ることも起こり得る。このような領域に対応する製品は、もともと需要の小さい製品ということもできる。

したがって、在庫リスク管理の観点から、統合部２４０は、需要の小さい製品をカバーする領域を統合する。この意味で「第１の閾値」は、統合部２４０が、複数の領域を統合するか否かを判定するために参照する「統合判定基準密度」である。統合判定基準密度は、統合前の領域における販売実績等を考慮して定めればよい。

図１２（ａ）−（ｂ）は、実施の形態に係る統合部２４０による領域の統合処理を説明するための図である。具体的には、図１２（ａ）は、統合部２４０による統合前の各領域を示す図であり、図１２（ｂ）は、統合部２４０による領域ＸＬと領域ＸＬ２との統合後の各領域を示す図である。

図１２（ｂ）に示すように、統合部２４０は、領域ＸＬと領域ＸＬ２とを統合し、新たな領域ＸＬ’としている。製造データ割当部２３は、統合部２４０が統合して更新することによって生じた新たな領域に、新たな製造データを割り当てる。

より詳細には、まず、統合部２４０が、領域ＸＬと領域ＸＬ２とを統合することを決定する。製造データ割当部２３は、統合部２４０の決定を受け、点ＸＬと点ＸＬ２との中点を、新たな製造データを割り当てる点ＸＬ’とするとともに、点ＸＬと点ＸＬ２とを削除する。統合部２４０は、新しい点を母点としてボロノイ分割を実行する。結果として、領域ＸＬと領域ＸＬ２とが統合されて新たな領域ＸＬ’が生成される。図１２（ｂ）に示すように、領域ＸＬ’と隣接する領域Ｍ２、領域Ｌ、領域Ｌ１、及び領域ＸＬ１の大きさ及び形状も変化する。

これにより、製造データ割当部２３は、統合部２４０によって統合された領域を守備範囲とする新たな製造データを割り当てることができる。製造データの領域が広くなるため製品に対するユーザＵの満足度は低下するかもしれないが、統合部２４０が統合する領域の製品はもともと需要の小さい製品といえる。したがって、統合部２４０は領域を統合することにより、在庫リスクを減少することができる。

［領域の分割］
分割部２４１は、領域に含まれる重ね合わされた密度分布の密度が所定の第２の閾値を上回る場合、複数の領域を二つの領域に分割する。例えば、Ｍサイズの体形に対応する領域の密度は高い。受注受付部２６が新たなユーザＵから注文を受け付けたとき、そのユーザＵがＭサイズである確率も高く、結果としてＭサイズの体形に対応する領域の密度は時間とともに増加する可能性がある。

ここで、製造データは特徴空間における一点に対応付けられるため、各製造データを用いて製造される製品は、製造データが対応付けられた点に対応する体形に最も適合する。したがって、製造データが製造を担う領域が狭いほど、その領域に対応する製品を購入したユーザＵの満足度は高くなると考えられる。

そこで、分割部２４１は、領域に含まれる重ね合わされた密度分布の密度が所定の第２の閾値を上回る場合、複数の領域を二つの領域に分割することにより、製造装置３が製造する製品の顧客満足度を高めることができる。また、分割部２４１は第２の閾値を上回る密度の領域を分割するため、分割後の各領域の密度も一定以上であることが保証される。結果として、在庫リスクも抑えることができる。

したがって、「第２の閾値」は、分割部２４１が領域を分割するか否かを判定するために参照する「分割判定基準密度」である。分割判定基準密度は、分割後の各領域における販売実績等を考慮して定めればよい。

図１３（ａ）−（ｂ）は、実施の形態に係る分割部２４１による領域の分割処理を説明するための図である。具体的には、図１３（ａ）は、分割部２４１による分割前の各領域を示す図であり、図１３（ｂ）は、分割部２４１による領域Ｍの分割後の各領域を示す図である。

図１３（ｂ）に示すように、分割部２４１は、領域Ｍを分割して二つの新たな領域ＭＳ及び領域ＭＬを生成している。製造データ割当部２３は、分割部２４１が分割して更新することによって生じた新たな領域に、新たな製造データを割り当てる。

より詳細には、まず、分割部２４１が、領域Ｍを分割することを決定する。製造データ割当部２３は、分割部２４１の決定を受け、領域Ｍ中に新たな点ＭＳと点ＭＬとに新たな製造データを割り当てるとともに、点Ｍを削除する。分割部２４１は、新しい点を母点としてボロノイ分割を実行する。結果として、領域Ｍは、領域ＭＳと領域ＭＬとの二つの領域に分割される。図１３（ｂ）に示すように、領域Ｍと隣接していた領域Ｓ１、領域Ｍ２、領域Ｌ、領域Ｌ１、領域Ｍ１、及び領域Ｓの大きさ及び形状も変化する。これにより、製造データ割当部２３は、分割部２４１によって分割された領域を守備範囲とする新たな製造データを割り当てることができる。

［領域の変更］
変更部２４２は、領域に含まれる重ね合わされた密度分布の密度に基づいて、領域それぞれの位置、大きさ、又は形状の少なくとも一つを変更する。例えば、図８に示す例において、Ｍサイズの製品を製造するために製造データが割り当てられた点Ｍを含む領域Ｍは、密度が最も高い領域を含んでいる。しかしながら、点Ｍそのものは、密度が最も高い領域に含まれていない。

このような場合、変更部２４２は、密度が最も高い領域に点Ｍを移動する。このため、ボロノイ分割による結果も変更されるので、結果として、領域それぞれの位置、大きさ、又は形状も変更される。

図１４（ａ）−（ｂ）は、実施の形態に係る変更部２４２による領域の変更処理を説明するための図である。具体的には、図１４（ａ）は、変更部２４２による変更前の各領域を示す図であり、図１４（ｂ）は、変更部２４２による領域Ｍの変更後の各領域を示す図である。

図１４（ｂ）に示すように、変更部２４２は、密度が最も高い領域に点Ｍが含まれるように、点Ｍを点Ｓの方向にずらした。製造データ割当部２３は、変更部２４２が領域を更新することによって生じた新たな領域に新たな製造データを割り当てる。

より詳細には、まず、変更部２４２が、領域Ｍを変更することを決定する。製造データ割当部２３は、変更部２４２の決定を受け、点Ｍを移動する。変更部２４２は、新しい点を母点としてボロノイ分割を実行する。結果として、領域Ｍと、領域Ｍに隣接する領域Ｓ１、領域Ｍ２、領域Ｌ、領域Ｌ１、領域Ｍ１、及び領域Ｓの大きさ及び形状も変化する。密度の高い領域に製造データが割り当てられた点が移されるため、製品に関する顧客満足度を高めることができる。また、製造装置３の稼働率が低い時期に、需要が見込める製品を製造させることもできる。

＜実施の形態に係る管理装置１が実行する管理方法の処理フロー＞
図１５は、実施の形態に係る管理装置１が実行する管理方法の処理の流れを説明するためのフローチャートである。本フローチャートにおける処理は、例えば管理装置１が起動したときに開始する。

特徴量取得部２１は、ネットワークＮを介してユーザＵのユーザ端末Ｔから、ユーザＵの体形に関する複数の特徴量を取得する（Ｓ２）。マッピング部２２は、特徴量取得部２１が取得した特徴量で特定される密度分布を、複数の特徴量を座標軸とする多次元の特徴空間にマッピングする（Ｓ４）。

製造データ割当部２３は、多次元の特徴空間における複数の異なる点それぞれに、各点の座標を含む特徴空間内の領域それぞれに対応する製品の製造に用いられる製造データを割り当てる（Ｓ６）。領域決定部２４は、特徴空間の各点に割り当てられた製造データそれぞれが製造する製品に対応する特徴空間における領域を決定する（Ｓ８）。

生産管理部２５は、特徴空間の各点に割り当てられた製造データが製造を担当する領域における密度分布に基づいて、各製造データを用いて製造する製品の数を算出する（Ｓ１０）。生産管理部２５が製品の数を算出すると、本フローチャートにおける処理は終了する。

＜実施の形態に係る管理装置１が奏する効果＞
以上説明したように、実施の形態に係る管理装置１によれば、製品のサイズのバリエーションと在庫リスクとのバランスを取ることができる。
特に、生産管理部２５は、特徴空間に重ねあわされた密度分布に基づいて製品の製造数を算出するため、潜在的な需要を製造数に反映することができる。結果として、製品の在庫リスクを減少することができる。

また、領域決定部２４は、特徴空間の各点に配置された複数の製造データの位置座標に基づいて、特徴空間において各製造データが製造を担う領域を決定するので、ユーザＵのサイズに最も近いサイズの製品を製造装置３に製造させることができる。

生産管理部２５は、領域における密度が高いほど、かつ、過去の販売実績が大きいほど、その領域に対応する製品の製造数を多くする。これにより、生産管理部２５は、実際の需要に合った製品の製造計画を立てるための情報を提供することができる。

領域決定部２４は、特徴空間において密度分布が更新された場合、各製造データが担当する領域を再編する。これにより、生産工場Ｆが製造を担当する製品のユーザＵの体形に関するバリエーションの変化に適応しながら、生産管理部２５は製品の製造数を算出することができる。

以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されず、その要旨の範囲内で種々の変形及び変更が可能である。例えば、装置の分散・統合の具体的な実施の形態は、以上の実施の形態に限られず、その全部又は一部について、任意の単位で機能的又は物理的に分散・統合して構成することができる。また、複数の実施の形態の任意の組み合わせによって生じる新たな実施の形態も、本発明の実施の形態に含まれる。組み合わせによって生じる新たな実施の形態の効果は、もとの実施の形態の効果を合わせ持つ。

上記では、領域決定部２４は、特徴空間において製造データが割り当てられた各点の座標を母点とするボロノイ分割を用いて各領域を決定する場合について主に説明した。これに替えて、領域決定部２４は、各領域を特徴空間の次元数における超直方体としてもよい。この場合、領域決定部２４は、製造データが割り当てられた点を各超直方体が必ず一つ含み、かつ特徴空間において密度分布がマッピングされた領域が複数の超直方体によって稠密となるように各超直方体を配置すればよい。

１・・・管理装置
２・・・データベース
３・・・製造装置
４・・・プラント
１０・・・記憶部
２０・・・制御部
２１・・・特徴量取得部
２２・・・マッピング部
２３・・・製造データ割当部
２４・・・領域決定部
２５・・・生産管理部
２６・・・受注受付部
２４０・・・統合部
２４１・・・分割部
２４２・・・変更部
Ｆ・・・生産工場
Ｎ・・・ネットワーク
Ｓ・・・製造管理システム
Ｔ・・・ユーザ端末

Claims (18)

1. ユーザが着用する製品の製造を管理する管理装置であって、
   前記ユーザの体形に関する複数の特徴量を取得する特徴量取得部と、
   前記複数の特徴量を座標軸とする多次元の特徴空間に、（１）前記複数の特徴量がすべて取得できた場合はすべての特徴量によって特定される１点を、（２）前記複数の特徴量のうち少なくとも一つの特徴量が取得できなかった場合は、取得された特徴量に基づいて値を推定することにより特定される密度分布を、前記複数の異なるユーザ毎にマッピングして重ね合わせるマッピング部と、
   前記特徴空間の複数の異なる点それぞれに、各点の座標を含む前記特徴空間内の領域それぞれに対応する製品の製造に用いられる製造データを割り当てる製造データ割当部と、
   前記特徴空間における前記複数の異なる点それぞれの座標と、前記特徴空間にマッピングされて重ね合わされた前記密度分布とに基づいて、各製造データを用いて製造する製品の数を算出する生産管理部と、
   を備える管理装置。
2. ユーザが着用する製品の製造を管理する管理装置であって、
   前記ユーザの体形に関する複数の特徴量を取得する特徴量取得部と、
   前記複数の特徴量を座標軸とする多次元の特徴空間に、（１）前記複数の特徴量がすべて取得できた場合はすべての特徴量によって特定される１点を、（２）前記複数の特徴量のうち少なくとも一つの特徴量が取得できなかった場合は、取得された特徴量と、取得された特徴量に基づいて推定された特徴量の推定値とによって定まる１点を、前記複数の異なるユーザ毎にマッピングして重ね合わせるマッピング部と、
   前記特徴空間の複数の異なる点それぞれに、各点の座標を含む前記特徴空間内の領域それぞれに対応する製品の製造に用いられる製造データを割り当てる製造データ割当部と、
   前記特徴空間における前記複数の異なる点それぞれの座標と、前記特徴空間にマッピングされて重ね合わされた点の分布とに基づいて、各製造データを用いて製造する製品の数を算出する生産管理部と、
   を備える管理装置。
3. 前記特徴空間における前記複数の異なる点それぞれの座標に基づいて、前記複数の異なる点に割り当てられた製造データのそれぞれに基づいて製造される製品に対応する前記領域を決定する領域決定部をさらに備える、
   請求項１又は２に記載の管理装置。
4. 前記生産管理部は、前記領域に含まれる前記重ね合わされた密度分布の密度が高いほど、当該領域に割り当てられた製造データを用いて製造する製品の数を多くする、
   請求項３に記載の管理装置。
5. 前記生産管理部は、前記製造データに基づいて製造された製品の販売数が多いほど、当該製造データを用いて製造する製品の数を多くする、
   請求項４に記載の管理装置。
6. 前記領域決定部は、前記領域に含まれる前記重ね合わされた密度分布が更新されることを契機として、前記複数の製造データのそれぞれに基づいて製造される製品に対応する前記領域を更新する、
   請求項３から５のいずれか一項に記載の管理装置。
7. 前記領域決定部は、前記領域に含まれる前記重ね合わされた密度分布の密度が所定の第１の閾値を下回る場合、複数の前記領域を一つの領域に統合する統合部を備える、
   請求項６に記載の管理装置。
8. 前記領域決定部は、前記領域に含まれる前記重ね合わされた密度分布の密度が所定の第２の閾値を上回る場合、複数の前記領域を二つの領域に分割する分割部を備える、
   請求項６又は７に記載の管理装置。
9. 前記領域決定部は、前記領域に含まれる前記重ね合わされた密度分布の密度に基づいて、前記領域それぞれの位置、大きさ、又は形状の少なくとも一つを変更する変更部を備える、
   請求項６から８のいずれか一項に記載の管理装置。
10. 前記製造データ割当部は、前記領域決定部が前記領域を更新することによって生じた新たな領域に新たな製造データを割り当てる、
    請求項６から９のいずれか一項に記載の管理装置。
11. 前記特徴量取得部は、前記体形に関する特徴量の出所を示す情報を取得し、
    前記マッピング部は、前記出所に基づいて、前記特徴空間において前記特徴量で特定される密度分布を変更する、
    請求項１から１０のいずれか一項に記載の管理装置。
12. 請求項１から１１のいずれか一項に記載の管理装置と、
    前記製造データを用いて前記製品を製造する製造装置と、
    を備える製造管理システムであって、
    前記管理装置は、
    ユーザから前記製品の注文を受け付ける受注受付部をさらに備え、
    前記生産管理部は、前記受注受付部が受け付ける前記製品の注文数が、前記製造装置の製造能力を下回る場合に、前記製造装置に製造させる製品の数を算出する、
    製造管理システム。
13. ユーザが着用する製品の製造を管理する管理方法であって、プロセッサが、
    前記ユーザの体形に関する複数の特徴量を取得するステップと、
    前記複数の特徴量を座標軸とする多次元の特徴空間に、（１）前記複数の特徴量がすべて取得できた場合はすべての特徴量によって特定される１点を、（２）前記複数の特徴量のうち少なくとも一つの特徴量が取得できなかった場合は、取得された特徴量に基づいて値を推定することにより特定される密度分布を、前記複数の異なるユーザ毎にマッピングして重ね合わせるステップと、
    前記特徴空間の複数の異なる点それぞれに、各点の座標を含む前記特徴空間内の領域それぞれに対応する製品の製造に用いられる製造データを割り当てるステップと、
    前記特徴空間における前記複数の異なる点それぞれの座標と、前記特徴空間にマッピングされて重ね合わされた前記密度分布とに基づいて、各製造データを用いて製造する製品の数を算出するステップと、
    を実行する管理方法。
14. ユーザが着用する製品の製造を管理するコンピュータに、
    前記ユーザの体形に関する複数の特徴量を取得する機能と、
    前記複数の特徴量を座標軸とする多次元の特徴空間に、（１）前記複数の特徴量がすべて取得できた場合はすべての特徴量によって特定される１点を、（２）前記複数の特徴量のうち少なくとも一つの特徴量が取得できなかった場合は、取得された特徴量に基づいて値を推定することにより特定される密度分布を、前記複数の異なるユーザ毎にマッピングして重ね合わせる機能と、
    前記特徴空間の複数の異なる点それぞれに、各点の座標を含む前記特徴空間内の領域それぞれに対応する製品の製造に用いられる製造データを割り当てる機能と、
    前記特徴空間における前記複数の異なる点それぞれの座標と、前記特徴空間にマッピングされて重ね合わされた前記密度分布とに基づいて、各製造データを用いて製造する製品の数を算出する機能と、
    を実現させるプログラム。
15. ユーザが着用する製品の製造を管理するためのプログラムを格納するコンピュータが読み出し可能な記録媒体であって、前記プログラムは、
    前記ユーザの体形に関する複数の特徴量を取得する機能と、
    前記複数の特徴量を座標軸とする多次元の特徴空間に、（１）前記複数の特徴量がすべて取得できた場合はすべての特徴量によって特定される１点を、（２）前記複数の特徴量のうち少なくとも一つの特徴量が取得できなかった場合は、取得された特徴量に基づいて値を推定することにより特定される密度分布を、前記複数の異なるユーザ毎にマッピングして重ね合わせる機能と、
    前記特徴空間の複数の異なる点それぞれに、各点の座標を含む前記特徴空間内の領域それぞれに対応する製品の製造に用いられる製造データを割り当てる機能と、
    前記特徴空間における前記複数の異なる点それぞれの座標と、前記特徴空間にマッピングされて重ね合わされた前記密度分布とに基づいて、各製造データを用いて製造する製品の数を算出する機能と、
    を前記コンピュータに実現させる、
    記録媒体。
16. ユーザが着用する製品の製造を管理する管理方法であって、プロセッサが、
    前記ユーザの体形に関する複数の特徴量を取得するステップと、
    前記複数の特徴量を座標軸とする多次元の特徴空間に、（１）前記複数の特徴量がすべて取得できた場合はすべての特徴量によって特定される１点を、（２）前記複数の特徴量のうち少なくとも一つの特徴量が取得できなかった場合は、取得された特徴量と、取得された特徴量に基づいて推定された特徴量の推定値とによって定まる１点を、前記複数の異なるユーザ毎にマッピングして重ね合わせるステップと、
    前記特徴空間の複数の異なる点それぞれに、各点の座標を含む前記特徴空間内の領域それぞれに対応する製品の製造に用いられる製造データを割り当てるステップと、
    前記特徴空間における前記複数の異なる点それぞれの座標と、前記特徴空間にマッピングされて重ね合わされた点の分布とに基づいて、各製造データを用いて製造する製品の数を算出するステップと、
    を実行する管理方法。
17. ユーザが着用する製品の製造を管理するコンピュータに、
    前記ユーザの体形に関する複数の特徴量を取得する機能と、
    前記複数の特徴量を座標軸とする多次元の特徴空間に、（１）前記複数の特徴量がすべて取得できた場合はすべての特徴量によって特定される１点を、（２）前記複数の特徴量のうち少なくとも一つの特徴量が取得できなかった場合は、取得された特徴量と、取得された特徴量に基づいて推定された特徴量の推定値とによって定まる１点を、前記複数の異なるユーザ毎にマッピングして重ね合わせる機能と、
    前記特徴空間の複数の異なる点それぞれに、各点の座標を含む前記特徴空間内の領域それぞれに対応する製品の製造に用いられる製造データを割り当てる機能と、
    前記特徴空間における前記複数の異なる点それぞれの座標と、前記特徴空間にマッピングされて重ね合わされた点の分布とに基づいて、各製造データを用いて製造する製品の数を算出する機能と、
    を実現させるプログラム。
18. ユーザが着用する製品の製造を管理するためのプログラムを格納するコンピュータが読み出し可能な記録媒体であって、前記プログラムは、
    前記ユーザの体形に関する複数の特徴量を取得する機能と、
    前記複数の特徴量を座標軸とする多次元の特徴空間に、（１）前記複数の特徴量がすべて取得できた場合はすべての特徴量によって特定される１点を、（２）前記複数の特徴量のうち少なくとも一つの特徴量が取得できなかった場合は、取得された特徴量と、取得された特徴量に基づいて推定された特徴量の推定値とによって定まる１点を、前記複数の異なるユーザ毎にマッピングして重ね合わせる機能と、
    前記特徴空間の複数の異なる点それぞれに、各点の座標を含む前記特徴空間内の領域それぞれに対応する製品の製造に用いられる製造データを割り当てる機能と、
    前記特徴空間における前記複数の異なる点それぞれの座標と、前記特徴空間にマッピングされて重ね合わされた点の分布とに基づいて、各製造データを用いて製造する製品の数を算出する機能と、
    を前記コンピュータに実現させる、
    記録媒体。