库存费计算装置和库存费计算方法
文献发布时间:2024-01-17 01:27:33
技术领域
本公开涉及库存费计算装置和库存费计算方法。
背景技术
在专利文献1中记载了以下内容:以实现反映出公司的营销策略的库存管理为目的,使用与各仓库的方针(库存削减优先、服务性优先等)、各销售代理店的方针(活动实施、库存削减实施等)相应的仓库费系数来计算仓库所产生的费用(仓库费)。此外,在专利文献2中记载了以下内容:分为与期间成比例的成本(折旧费、固定费等)、与数量成比例的成本(库存保管单价、进库单价等)、与数量及期间成比例的成本(人工费、设备费等)来计算仓库费。
现有技术文献
专利文献
专利文献1:日本特开2017-182448号公报
专利文献2:日本特开2020-42354号公报
发明内容
发明要解决的问题
通常,作为制造业的供应链中的物流的据点,包含制造商在本公司管理的据点(例如工厂、销售代理店)、以及不在本公司管理的据点(例如销售代理店)等。制造商基于从各据点提供的用于计算库存费的信息(库存关联信息)来计算库存费。但是,不在本公司管理的据点有时未公开全部的库存关联信息。在该情况下,例如,在以能够取得各据点的库存关联信息为前提的专利文献1所公开的技术中,存在无法计算未公开全部的库存关联信息的据点的库存费这样的问题。此外,在仅将制造商在本公司管理的据点作为库存费的计算对象的情况下,为了削减制造商在本公司管理的据点所产生的库存费,常常趋向于将库存转嫁到不在本公司管理的据点。其结果是,不在本公司管理的据点的库存变得过多,进而,成为导致产品售价降低的原因。此外,在专利文献1所公开的技术中,例如,与库存品的保管期间相关的费用未包含在库存费中。因此,在库存品滞留于据点的情况下等,未计算实际上产生的考虑了保管期间的库存费,因此,存在无法计算真正产生的库存费这样的问题。
本公开用于解决上述问题,其目的在于,即便在用于计算在制造业的供应链中的各据点产生的库存费的信息未公开的情况下,也能够抑制库存费的计算精度的降低。
用于解决问题的手段
本公开的库存费计算装置是计算在制造业的供应链中的包含工厂和销售代理店的各据点产生的库存品的库存费的库存费计算装置,其特征在于,具备:库存关联信息取得部,其取得库存关联信息,该库存关联信息包括用于计算在据点产生的库存品的库存费的实际数据和用于推测该库存品的库存费的推测数据;库存费计算部,其基于由所述库存关联信息取得部取得的所述库存关联信息中包含的实际数据和推测数据,来计算所述库存品的库存费;误差推测部,其根据由所述库存关联信息取得部取得的所述库存关联信息中包含的推测数据的比例,来推测由所述库存费计算部计算出的所述库存品的库存费中包含的误差的级别;以及输出部,其输出基于由所述库存费计算部计算出的所述库存品的库存费和由所述误差推测部推测的所述库存品的库存费中包含的误差的级别而计算出的所述库存品的库存费中包含的误差、以及由所述库存费计算部计算出的所述库存品的库存费。
发明的效果
根据本公开,即便在用于计算在制造业的供应链中的各据点产生的库存费的信息未公开的情况下,也能够抑制库存费的计算精度的降低。
附图说明
图1是实施方式1的库存费计算装置的结构图。
图2是示出针对制造商公开的库存关联信息的一例的图。
图3是示出由销售代理店库存费计算部实现的功能的图。
图4是示出库存费的误差与估计数据的比例之间的关系的图。
图5是示出由工厂内库存费计算部实现的功能的图。
图6是示出构成库存费计算装置的硬件的一例的图。
图7是用于计算与时间具有相关关系的费用的表的一例。
图8是用于计算与时间不具有相关关系的费用的表的一例。
图9是用于计算与时间具有相关关系的费用的表的一例。
图10是用于计算与时间不具有相关关系的费用的表的一例。
图11是示出工厂内库存费计算部的处理的流程图。
图12是示出销售代理店库存费计算部的处理的流程图。
图13是示出整体库存费计算部的处理的流程图。
图14是示出工厂1的库存关联信息的图。
图15是示出工厂1的库存关联信息的图。
图16是示出工厂2的库存关联信息的图。
图17是示出工厂2的库存关联信息的图。
图18是示出销售代理店1的库存关联信息的图。
图19是示出销售代理店1的库存关联信息的图。
图20是示出销售代理店2的库存关联信息的图。
图21是示出销售代理店2的库存关联信息的图。
图22是示出销售代理店3的库存关联信息的图。
图23是示出销售代理店3的库存关联信息的图。
图24是与库存费计算装置相关的学习装置的结构图。
图25是示出3层的神经网络的图。
图26是与学习装置的学习处理相关的流程图。
图27是示出由实施方式2的销售代理店库存费计算部实现的功能的图。
图28是与从学习完毕模型取得误差的级别的处理相关的流程图。
图29是实施方式3的库存费计算装置的结构图。
具体实施方式
本公开的库存费计算装置计算制造业的供应链中的包含工厂和销售代理店的各据点所产生的库存品的库存费。作为制造业的供应链中的据点,包含制造商在本公司管理的本公司据点(例如工厂、销售代理店)、以及不在本公司管理的其他公司据点(例如销售代理店)。本公司据点和其他公司据点的销售代理店有时只对制造商公开了用于计算库存品的库存费的信息(库存关联信息)的一部分。
实施方式1.
图1是实施方式1的库存费计算装置100的结构图。
库存费计算装置100由工厂内库存数据输入部101、工厂内库存数据存储部102、销售代理店库存数据输入部103、销售代理店库存数据存储部104、控制部105构成。
工厂内库存数据输入部101例如经由未图示的网络,取得从工厂公开的数据,该数据是用于计算在工厂产生的库存品的库存费的数据(时间数据、数量数据、费用单价数据)。然后,工厂内库存数据输入部101将取得的数据存储工厂内库存数据存储部102。
销售代理店库存数据输入部103例如经由未图示的网络,取得从销售代理店公开的数据,该数据是用于计算在销售代理店产生的库存品的库存费的数据(销售代理店种类数据、销售代理店的位置数据、位于销售代理店的库存的时间数据、数量数据、费用单价数据)。然后,销售代理店库存数据输入部103将取得的数据存储于销售代理店库存数据存储部104。
在工厂内库存数据存储部102中存储有时间数据106、数量数据107以及费用单价数据108。时间数据106、数量数据107以及费用单价数据108是用于计算在据点产生的库存品的库存费的库存关联信息的一例。库存关联信息包括用于计算在工厂产生的库存品的库存费的实际数据。库存关联信息所包含的实际数据例如包括从工厂内库存数据输入部101取得的数据,即,从工厂公开的数据。
作为时间数据106的例子,举出库存的滞留时间、库存的制造时间。作为数量数据107的例子,举出材料消耗量、能量消耗量、作业者数量、使用设备台数。作为费用单价数据108的例子,举出光热费、制造费、库存利息、折旧费、材料费、劳务费、固定资产税。
在销售代理店库存数据存储部104中,存储有销售代理店种类数据109、位置数据110、时间数据111、数量数据112、费用单价数据113以及误差级别数据120。销售代理店种类数据109、位置数据110、时间数据111、数量数据112、费用单价数据113以及误差级别数据120是用于计算在据点产生的库存品的库存费的库存关联信息的一例。库存关联信息包括用于计算在销售代理店产生的库存品的库存费的实际数据、以及用于推测库存品的库存费的推测数据。库存关联信息所包含的实际数据包括从销售代理店库存数据输入部103取得的数据,即,从销售代理店公开的数据。此外,库存关联信息所包含的推测数据是用于基于用于计算在某个销售代理店产生的库存品的库存费的实际数据来推测在其他销售代理店产生的库存品的库存费的数据。作为误差级别数据120的例子,举出表示在基于库存关联信息所包含的实际数据和推测数据而计算出在销售代理店产生的库存品的库存费时产生的误差的级别的数据。误差的级别与库存关联信息所包含的实际数据数量以及推测数据的数量相关。
作为销售代理店种类数据109的例子,举出制造商在本公司管理的本公司据点(例如集团公司、有资本关系的公司等)、制造商不在本公司管理的据点(例如独立系统的公司、没有资本关系的公司等)、资本金、规模、店铺数量等。作为位置数据110的例子,举出销售代理店的选址。作为时间数据111的例子,举出库存的滞留时间、进出库作业时间。作为数量数据112的例子,举出进库数量、出库数量、使用设备台数、作业者数量。作为费用单价数据113的例子,举出劳务费、光热费、库存利息、固定资产税、折旧费、光热费。这里,销售代理店种类数据109、位置数据110,时间数据111、数量数据112以及费用单价数据113所包含的信息是据点信息的一例。
位于控制部105内的工厂内库存费计算部114使用工厂内库存数据存储部102的数据来计算在工厂内产生的库存品的库存费。位于控制部105内的销售代理店库存费计算部115使用销售代理店库存数据存储部104的数据来计算在销售代理店内产生的库存品的库存费。此外,位于控制部105内的销售代理店库存费计算部115使用销售代理店库存数据存储部104的数据来推测销售代理店内的库存费中包含的误差的级别。位于控制部105内的整体库存费计算部116根据由工厂内库存费计算部114计算出的工厂内的库存费和由销售代理店库存费计算部115计算出的销售代理店内的库存费,来计算整体的库存费。此外,位于控制部105内的整体库存费计算部116根据由销售代理店库存费计算部115计算出的销售代理店内的库存费和由销售代理店库存费计算部115计算出的销售代理店内的误差的级别,来计算销售代理店内的库存费中包含的误差。即,整体库存费计算部116是输出部的一例。位于控制部105内的推测部119基于某个销售代理店的库存关联信息中包含的实际数据,输出推测未从与某个销售代理店不同的销售代理店公开的库存关联信息的实际数据的推测数据。即,位于控制部105内的推测部119基于用于计算在某个销售代理店产生的库存品的库存费的实际数据,输出用于推测在其他销售代理店产生的库存品的库存费的推测数据。
图2是示出针对制造商公开的库存关联信息的一例的图。
这里,例如,本公司据点的销售代理店将与进库数量、出库数量、滞留时间及劳务费对应的库存关联信息的实际数据对制造商公开。此外,其他公司据点的销售代理店将与进库数量对应的库存关联信息的实际数据对制造商公开。针对制造商公开的数据被反映于库存费计算装置100的工厂内库存数据存储部102或者销售代理店库存数据存储部104。如图2所示,销售代理店大多仅对制造商公开库存关联信息的一部分实际数据,很少对制造商公开全部的实际数据。此外,销售代理店根据本公司据点或其他公司据点这样的种类,对制造商公开的库存关联信息的信息量也不同。通常,本公司据点的销售代理店与其他公司据点的销售代理店相比,对制造商公开的库存关联信息的信息量较多。
在以往的库存费计算装置中,无法计算在未公开库存关联信息的实际数据的销售代理店产生的库存品的库存费。因此,本公开的库存费计算装置100的推测部119基于某个销售代理店的库存关联信息中包含的实际数据,输出推测未从与某个销售代理店不同的销售代理店公开的库存关联信息的实际数据的推测数据。推测部119例如基于从据点信息类似的销售代理店公开的库存关联信息的实际数据而生成推测数据。据点信息包括包含销售代理店的选址的位置信息、销售代理店的规模、向销售代理店出库库存品的数量中的至少一方。此外,据点信息也可以包括销售代理店的店铺数量、资本金、作业者数量、使用设备台数等。这样,通过使用销售代理店的据点信息来生成推测数据,例如能够进行在地价高的区域选址的销售代理店趋向于各费用单价变高、且在地价低的区域选址的销售代理店趋向于各费用单价变低这样的推测。由此,推测数据的推测的精度变高,能够降低库存费的误差的级别。
图3是示出由销售代理店库存费计算部115实现的功能的图。
库存关联信息取得部1151从销售代理店库存数据存储部104取得库存关联信息,该库存关联信息包括用于计算在销售代理店产生的库存品的库存费的实际数据、以及用于推测某个库存品的库存费的推测数据。
库存费计算部1152基于由库存关联信息取得部1151取得的库存关联信息中包含的实际数据和推测数据来计算库存品的库存费,输出到整体库存费计算部116。由此,库存费计算部1152即便在未从销售代理店公开库存关联信息的实际数据的情况下,也能够基于库存关联信息的推测数据,来计算在销售代理店产生的库存品的库存费。但是,从销售代理店公开的库存关联信息的实际数据的数量越少(推测数据的数量越多),则所计算的库存费的精度越低。因此,误差推测部1153输出表示由库存费计算部1152计算出的库存费的精度的信息(误差的级别)。具体而言,误差推测部1153根据由库存关联信息取得部1151取得的库存关联信息中包含的推测数据的数量的比例,来推测由库存费计算部1152计算出的库存品的库存费中包含的误差的级别,并输出到整体库存费计算部116。在本实施方式中,误差推测部1153通过参照误差级别数据120,来推测与库存关联信息中包含的推测数据的数量的比例相应的误差的级别。在本实施方式中,以“比例(%)”表示误差的级别。但是,误差的级别的方式不限于此。误差的级别至少是“高”、“中”、“低”等表示误差的程度的信息即可。
在误差级别数据120中,包括图4所示的表示库存费的误差的级别(比例)与推测数据的数量的比例之间的关系的数据。在图4的模式4中,在推测数据的数量的比例为0(%)以上且小于25(%)的情况下,库存费的误差的级别被设定为库存费的0(%)。此外,在推测数据的数量的比例为25(%)以上且小于50(%)的情况下,库存费的误差的级别被设定为库存费的20(%)。此外,在推测数据的数量的比例为50(%)以上且小于75(%)的情况下,库存费的误差的级别被设定为库存费的30(%)。此外,在推测数据的数量的比例为75%以上的情况下,库存费的误差的级别被设定为库存费的40(%)。这里,例如,在实际数据数为1个且推测数据数为7个的情况下,推测数据数的比例是7(个)/(1+7)(个)×100=87.5(%)。在该情况下,误差推测部1153将与推测数据的数量的比例对应的库存费的误差的级别(比例)推测为40(%)。此外,例如,在实际数据数为7个且推测数据数为1个的情况下,推测数据数的比例是1(个)/(1+7)(个)×100=12.5(%)。在该情况下,误差推测部1153将与推测数据数的比例对应的库存费的误差的级别(比例)推测为0(%)。
库存费的误差的级别(比例)与推测数据的数量的比例之间的关系不限于图4的模式4那样的阶梯状的函数的模式,可以具有各种模式。例如,存在模式1那样的线性函数的模式、模式2那样的向上凸出的函数的模式、模式3那样的向下凸出的函数的模式等。此外,库存费的误差的级别(比例)与推测数据的数量的比例之间的关系不限于例示的模式,至少库存费的误差的级别(比例)随着估计数据的数量的比例变大而变大即可。此外,库存费的误差的级别(比例)与推测数据的数量的比例之间的关系也可以通过库存费计算装置100的用户的操作来设定,还可以在导入库存费计算装置100时等被设定。此外,库存费的误差的级别(比例)与实际数据数的比例之间的关系也可以按照每个销售代理店来设定。
图5是示出由工厂内库存费计算部114实现的功能的图。
库存关联信息取得部1141从工厂内库存数据存储部102取得用于计算在工厂产生的库存品的库存费的库存关联信息。即,库存关联信息取得部1141是取得用于计算在据点产生的库存品的库存费的库存关联信息的库存关联信息取得部的一例。库存费计算部1142基于由库存关联信息取得部1141取得的库存关联信息来计算库存品的库存费。此外,库存费计算部1142分为与时间相关的库存费以及与时间不相关的库存费来计算。此外,库存费计算部1142将计算出的库存品的库存费输出到整体库存费计算部116。另外,在存在多个工厂的情况下,工厂内库存费计算部114计算并输出在各工厂产生的库存费。另外,工厂内库存费计算部114的功能也可以由销售代理店库存费计算部115的功能实现。具体而言,工厂内库存费计算部114的库存关联信息取得部1141的功能也可以由销售代理店库存费计算部115的库存关联信息取得部1151的功能实现。此外,工厂内库存费计算部114的库存费计算部1142的功能也可以由销售代理店库存费计算部115的库存费计算部1152的功能实现。
图6是示出构成库存费计算装置100的硬件的一例的图。
通过CPU401执行存储于主存储的程序等,实现图1所示的工厂内库存费计算部114、推测部119、销售代理店库存费计算部115及整体库存费计算部116这样的各功能。主存储402例如是非易失性的存储器,存储CPU401所执行的各种程序。接口404是用于与外部的装置之间输入输出数据的接口。接口404例如经由网络,取得从工厂、销售代理店发送的信息。存储部405例如是HDD,具有工厂内库存数据存储部102和销售代理店库存数据存储部104。存储CPU401所处理的各种数据。存储部405将存储的数据转送到CPU401。
接着,针对工厂内库存费计算部114将在工厂内产生的库存费分为与时间具有相关关系的费用以及与时间不具有相关关系的费用来计算的例子进行说明。使用图7所示的数据表来计算与时间具有相关关系的费用。图7是用于计算与时间具有相关关系的费用的表的一例。库存关联信息取得部1141从工厂内库存数据存储部102取得各库存ID的时间数据和费用单价数据。在时间数据的种类的例子中,具有滞留时间、制造时间。时间数据的值是表示时间的单位(秒、分、小时等)的值。在费用单价数据的种类的例子中,具有光热费、制造费、库存利息、劳务费。费用单价数据的值是表示每个时间的金额的单位(每1秒的金额(日元)、每1分钟的金额(美元)等)的值。库存费计算部1142按照每个库存ID将由库存关联信息取得部1141取得的时间数据的值与费用单价数据的值相乘,由此,计算每个库存ID的库存费。
使用图8所示的数据表来计算与时间不具有相关关系的费用。图8是用于计算与时间不具有相关关系的费用的表的一例。库存关联信息取得部1141从工厂内库存数据存储部102取得数量数据和费用单价数据。在数量数据的种类的例子中,具有材料消耗量、能量消耗量、作业者数量。数量数据的值是表示个数、量、重量的单位(个、人、升、千瓦、克等)的值。在费用单价数据的种类的例子中,具有材料费、光热费、劳务费。费用单价数据的值是表示每个数量的金额的单位(每1个的金额(日元)、每1千瓦的金额(美元)等)的值。库存费计算部1142通过将由库存关联信息取得部1141取得的数量数据的值与费用单价数据的值相乘来计算库存费。
在图2中分为“〇:对制造商公开的信息”的项目和“×:不对制造商公开的信息”的项目,来叙述在销售代理店产生的库存费的计算方法。首先,针对“〇:对制造商公开的信息”的项目进行叙述。销售代理店库存费计算部115将在销售代理店产生的库存费分为与时间具有相关关系的费用以及与时间不具有相关关系的费用进行计算。使用图9所示的数据表来计算与时间具有相关关系的费用。图9是用于计算与时间具有相关关系的费用的表的一例。库存关联信息取得部1151从销售代理店库存数据存储部104取得时间数据和费用单价数据。在时间数据的种类的例子中,具有滞留时间。在时间数据的种类是对制造商公开的信息的情况下,在“实际数据/推测数据”的项目中存在“实际数据”这样的数据。时间数据的值是表示时间的单位(秒、分钟、小时等)的值。在费用单价数据的种类的例子中,具有劳务费、光热费、库存利息。在费用单价数据的种类是对制造商公开的信息的情况下,在“实际数据/推测数据”的项目中存在“实际数据”这样的数据。费用单价数据的值是表示每个时间的金额的单位(每1秒的金额(日元)、每1分钟的金额(美元)等)的值。库存费计算部1152通过将由库存关联信息取得部1151取得的时间数据的值与费用单价数据的值相乘,来计算库存费。
使用图10所示的数据表来计算与时间不具有相关关系的费用。图10是用于计算与时间不具有相关关系的费用的表的一例。库存关联信息取得部1151从销售代理店库存数据存储部104取得数量数据和费用单价数据。在数量数据的种类的例子中,具有进库数量、出库数量。在数量数据的种类是对制造商公开的信息的情况下,在“实际数据/推测数据”的项目中存在“实际数据”这样的数据。数量数据的值是表示个数、量、重量的单位(个、人、升、千瓦、克等)的值。在费用单价数据的种类的例子中,具有劳务费、光热费、库存费。在费用单价数据的种类是对制造商公开的信息的情况下,在“实际数据/推测数据”的项目中存在“实际数据”这样的数据。费用单价数据的值是表示每个数量的金额的单位(每1个的金额(日元)、每1千瓦的金额(美元)等)的值。库存费计算部1152通过将由库存关联信息取得部1151取得的数量数据的值与费用单价数据的值相乘来计算库存费。
接着,对“×:不对制造商公开的信息”的项目进行叙述。与“〇:对工厂公开的信息”的项目同样,使用图9的数据表来计算与时间具有相关关系的费用,使用图10的数据表来计算与时间不具有相关关系的费用。在图9、图10的数据表内的“实际数据/推测数据”中输入了“推测数据”这样的数据。此外,在“值”中输入了推测部119根据公知的信息而推测出的数据。
以下,针对构成图1所示的库存费计算装置的各部的动作进行说明。图11、图12、图13是直至本系统进行库存费计算为止的处理流程。图11是示出工厂内库存费计算部114的处理的流程图。图12是示出销售代理店库存费计算部115的处理的流程图。图13是示出整体库存费计算部116的处理的流程图。
首先,使用图11来叙述由工厂内库存费计算部114进行的处理。
在步骤S1中,工厂内库存费计算部114从多个工厂中选择最开始设为计算对象的工厂。在步骤S2中,工厂内库存费计算部114从在步骤S2中选择从的工厂所保管的多个库存品的库存ID中选择最开始设为计算对象的库存ID。在步骤S3中,工厂内库存费计算部114(库存关联信息取得部1141)从工厂内库存数据存储部102取得库存关联信息,该库存关联信息包括用于计算在步骤S2中选择的库存ID的库存品的库存费的实际数据(时间数据、费用单价数据)。在步骤S4中,工厂内库存费计算部114(库存费计算部1142)基于在步骤S3中取得的库存关联信息中包含的实际数据(时间数据、费用单价数据)来计算各库存ID的库存品的库存费。在步骤S5中,工厂内库存费计算部114判定是否存在未实施库存费计算的库存ID,在“是”的情况下,返回到步骤S1,针对未实施库存费计算的库存ID进行步骤S1、S2、S3、S4。在“否”的情况下进入步骤S6。在步骤S6中,工厂内库存费计算部114将各库存ID的库存费相加,来计算与时间具有相关关系的费用。以上,步骤S1至步骤S6是与时间具有相关关系的费用的计算流程。
接着,在步骤S7中,工厂内库存费计算部114(库存关联信息取得部1141)从工厂内库存数据存储部102取得包括用于计算库存品的库存费的实际数据(数量数据、费用单价数据)的库存关联信息。在步骤S8中,工厂内库存费计算部114(库存费计算部1142)基于在步骤S7中取得的库存关联信息中包含的实际数据(数量数据、费用单价数据)来计算库存费。在步骤S9中,工厂内库存费计算部114将在步骤S8中计算出的库存费相加,来计算与时间不具有相关关系的费用。以上步骤S7至步骤S9是与时间不具有相关关系的费用的计算流程。
在步骤S10中,工厂内库存费计算部114判定是否存在未实施库存费计算的工厂,在“是”的情况下返回到步骤S1,针对未实施库存费计算的工厂进行步骤S1至步骤S9。在“否”的情况下进入步骤S11。在步骤S11中,工厂内库存费计算部114输出各工厂的库存费并结束。
接着,使用图12来叙述由销售代理店库存费计算部115进行的处理。
在步骤S101中,销售代理店库存费计算部115从多个销售代理店中选择最开始设为计算对象的销售代理店。在步骤S102中,销售代理店库存费计算部115(库存关联信息取得部1151)从销售代理店库存数据存储部104取得库存关联信息,该库存关联信息包括用于计算在步骤S101中选择出的销售代理店的库存品的库存费的实际数据和用于推测库存品的库存费的推测数据(时间数据、费用单价数据)。在步骤S103中,销售代理店库存费计算部115(库存费计算部1152)基于在步骤S102中取得的库存关联信息中包含的实际数据和推测数据(时间数据、费用单价数据)来计算库存品的库存费。在步骤S104中,销售代理店库存费计算部115将在步骤S103中计算出的库存费相加,来计算与时间具有相关关系的费用。以上步骤S102至步骤S104是与时间具有相关关系的费用的计算流程。
在步骤S105中,销售代理店库存费计算部115(库存关联信息取得部1151)从销售代理店库存数据存储部104取得库存关联信息,该库存关联信息包括用于计算在步骤S101中选择的销售代理店的库存品的库存费的实际数据以及用于推测库存品的库存费的推测数据(数量数据、费用单价数据)。在步骤S106中,销售代理店库存费计算部115(库存费计算部1152)基于在步骤S105中取得的库存关联信息中包含的实际数据和推测数据(数量数据、费用单价数据)来计算库存品的库存费。在步骤S107中,销售代理店库存费计算部115将在步骤S106中计算出的库存费相加,来计算与时间具有相关关系的费用。以上步骤S105至步骤S107是与时间不具有相关关系的费用的计算流程。
在步骤S108中,销售代理店库存费计算部115(误差推测部1153)根据由库存关联信息取得部1151取得的库存关联信息中包含的推测数据的比例,来推测由库存费计算部1152计算出的库存品的库存费中包含的误差的级别。具体而言,误差推测部1153根据在步骤S102和步骤S105中取得的库存关联信息内的作为“实际数据”的项目和作为“推测数据”的项目的数量,来推测库存费的误差的级别。根据推测数据的数量在实际数据的数量和推测数据的数量的合计数量内占据的比例来推测库存费的误差的级别。
在步骤S109中,销售代理店库存费计算部115判定是否存在库存费计算未实施的销售代理店,在“是”的情况下返回到步骤S101,针对未实施库存费计算的销售代理店进行步骤S101至步骤S108。在“否”的情况下进入步骤S110。在步骤S110中,销售代理店库存费计算部115输出各销售代理店的库存费和各销售代理店的库存费的误差的级别并结束。
接着,使用图13来叙述由整体库存费计算部116进行的处理。
在步骤S201中,整体库存费计算部116取得由工厂内库存费计算部114的库存费计算部1142计算出的各工厂的库存费。
在步骤S202中,整体库存费计算部116取得由销售代理店库存费计算部115的库存费计算部1152计算出的各销售代理店的库存费、以及由销售代理店库存费计算部115的误差推测部1153推测的各销售代理店的库存费的误差的级别。
在步骤S203中,整体库存费计算部116基于在步骤S202中取得的各销售代理店的库存费以及各销售代理店的库存费的误差的级别,计算各销售代理店的库存费的误差作为金额。
在步骤S204中,整体库存费计算部116输出在步骤S201中取得的由工厂内库存费计算部114的库存费计算部1142计算出的库存费、以及在步骤S202中取得的由销售代理店库存费计算部115的库存费计算部1152计算出的库存费。即,输出各工厂的库存费和各销售代理店的库存费。
在步骤S205中,整体库存费计算部116输出在步骤S203中计算出的各销售代理店的库存费的误差。
这里,针对在工厂存在2个(工厂1,工厂2)、工厂的集团公司的销售代理店存在1个(销售代理店1)、独立系统销售代理店存在2个(销售代理店2、销售代理店3)的情况下计算库存费的例子进行叙述。
首先,按照图11的流程来叙述输出各工厂的库存费的具体例。
图14、15是示出从工厂1公开的库存关联信息的图。图16、17是示出从工厂2公开的库存关联信息的图。设为工厂1的数据使用图14和图15,工厂2的数据使用图16和图17。在图11的步骤S1中,设为工厂内库存费计算部114选择了工厂1。在步骤S2中,设为工厂内库存费计算部114选择了库存ID101。在步骤S3中,工厂内库存费计算部114取得图14的“库存ID”为“101”的3行数据。在步骤S4中,工厂内库存费计算部114根据第1行的数据计算为3(小时)×5(日元/日)=15(日元),根据第2行的数据计算为70(秒)×10(日元/秒)=700(日元),根据第3行的数据计算为2(日)×10(日元/日)=20(日元)。在步骤S5中,由于存在未实施库存费计算的库存ID“102”,因此,工厂内库存费计算部114返回到步骤S1。
在步骤S2中,工厂内库存费计算部114选择库存ID102。在步骤S3中,工厂内库存费计算部114取得图14的“库存ID”为“102”的2行数据。在步骤S4中,工厂内库存费计算部114根据第1行的数据计算为2(分钟)×13(日元/分钟)=26(日元),根据第2行的数据计算为3(日)×10(日元/日)=30(日元)。在步骤S5中,由于不存在未实施库存费计算的库存ID,因此,工厂内库存费计算部114进入步骤S6。在步骤S6中,工厂内库存费计算部114将库存ID“101”的库存费(15(日元)+700(日元)+20(日元)=735(日元))与库存ID“102”的库存费(26(日元)+30(日元)=56(日元))相加,将时间具有相关关系的费用计算为735(日元)+56(日元)=791(日元)。
在步骤S7中,工厂内库存费计算部114取得图15的1行数据。在步骤S8中,工厂内库存费计算部114计算为100(个)×10(日元/个)=1000(日元)。在步骤S9中,工厂内库存费计算部114将与时间不具有相关关系的费用计算为1000(日元)。(在此次的例子中,在步骤S7中取得的数据只有1行,因此,在步骤S8中计算出的值直接成为步骤S9的值。在步骤S7中取得的数据具有多行的情况下,在步骤S9中将这些值相加。)
在步骤S10中,由于存在未实施库存费计算的工厂“工厂2”,因此,工厂内库存费计算部114返回到步骤S1。在步骤S1中选择工厂2,与工厂1的例子同样地对步骤S2至步骤S9进行处理。在步骤S11中,工厂内库存费计算部114使工厂1的库存费成为791(日元)+1000(日元)=1791(日元),工厂2的库存费成为1502(日元)。
按照图12的流程来叙述输出各销售代理店的库存费的具体例。
图18、19是示出销售代理店1的库存关联信息的图。图20、21是示出销售代理店2的库存关联信息的图。图22、23是示出销售代理店3的库存关联信息的图。设为销售代理店1(本公司据点:工厂的集团公司的销售代理店)的数据使用图18和图19,销售代理店2(其他公司据点:独立系统的销售代理店)的数据使用图20和图21,销售代理店3(其他公司据点:独立系统的销售代理店)的数据使用图22和图23。在图12的步骤S101中,设为销售代理店库存费计算部115选择了销售代理店1。在步骤S102中,销售代理店库存费计算部115取得图18的2行数据。在步骤S103中,销售代理店库存费计算部115根据第1行的数据计算为20(小时)×20(日元/小时)=400(日元),20(小时)×5(日元/小时)=100(日元)。在步骤S104中,销售代理店库存费计算部115将在步骤S103中计算出的400(日元)与100(日元)相加,将与时间具有相关关系的费用计算为400(日元)+100(日元)=500(日元)。
在步骤S105中,销售代理店库存费计算部115取得图19的2行数据。在步骤S106中,销售代理店库存费计算部115根据第1行的数据计算为500(个)×2(日元/个)=1000(日元),根据第2行的数据计算为100(个)×3(日元/个)=300(日元)。在步骤S107中,销售代理店库存费计算部115将在步骤S106中计算出的1000(日元)与300(日元)相加,将与时间不具有相关关系的费用计算为1000(日元)+300(日元)=1300(日元)。
在步骤S108中,销售代理店库存费计算部115(误差推测部1153)推测与推测数据数量的比例对应的库存费的误差的级别(比例)。这里,在S102中取得的数据即图18和在S105中取得的数据即图19内,作为“实际数据”的项目为8个,作为“推测数据”的项目为0个。因此,推测数据数的比例为0(%)。销售代理店库存费计算部115(误差推测部1153)例如参照图4的模式4,将与推测数据的数量的比例为0(%)的情况对应的库存费的误差的级别估计为0(%)。
在步骤S109中,由于作为未实施库存费计算的销售代理店而存在销售代理店2和销售代理店3,因此,销售代理店库存费计算部115返回到步骤S101。
在步骤S101中,设为销售代理店库存费计算部115选择了销售代理店2。在步骤S102中,销售代理店库存费计算部115取得图20的2行数据。在步骤S103中,根据第1行的数据计算为15(小时)×30(日元/小时)=450(日元),15(小时)×7(日元/小时)=105(日元)。在步骤S104中,销售代理店库存费计算部115将在步骤S103中计算出的450(日元)与105(日元)相加,将与时间具有相关关系的费用计算为450(日元)+105(日元)=555(日元)。
在步骤S105中,销售代理店库存费计算部115取得图21的2行数据。在步骤S106中,销售代理店库存费计算部115根据第1行的数据计算为100(个)×3(日元/个)=300(日元),根据第2行的数据计算为50(个)×4(日元/个)=200(日元)。在步骤S107中,销售代理店库存费计算部115将在步骤S106中计算出的300(日元)与200(日元)相加,将与时间不具有相关关系的费用计算为300(日元)+200(日元)=500(日元)。
在步骤S108中,销售代理店库存费计算部115(误差推测部1153)推测与推测数据数量的比例对应的库存费的误差的级别(比例)。这里,在S102中取得的数据即图20和在S105中取得的数据即图21内,作为“实际数据”的项目为1个,作为“推测数据”的项目为7个。因此,推测数据数的比例为7(个)/(1+7)(个)×100=87.5(%)。销售代理店库存费计算部115(误差推测部1153)例如参照图4的模式4,将与推测数据的数量的比例为75(%)以上的情况对应的库存费的误差的级别估计为40(%)。
在步骤S109中,由于作为未实施库存费计算的销售代理店而存在销售代理店3,因此,销售代理店库存费计算部115返回到步骤S101。
如果针对销售代理店3,也与销售代理店2同样地进行库存费计算,则与时间具有相关关系的费用为1350(日元),与时间不具有相关关系的费用为510(日元),将库存费的误差的级别估计为40(%)。
在步骤S110中,销售代理店库存费计算部115使销售代理店1的库存费成为500(日元)+1300(日元)=1800(日元),库存费的误差的级别成为0(%),销售代理店2的库存费成为555(日元)+500(日元)=1055(日元),库存费的误差的级别成为40(%),销售代理店3的库存费成为1350(日元)+510(日元)=1860(日元),库存费的误差的级别成为40(%)。
按照图13的流程来叙述输出整体的库存费的具体例。
在步骤S201中,整体库存费计算部116取得1791(日元)作为工厂1的库存费,取得1502(日元)作为工厂2的库存费。在步骤S202中,整体库存费计算部116取得1800(日元)作为销售代理店1的库存费,取得0(%)作为库存费的误差的级别,取得1055(日元)作为销售代理店2的库存费,取得40(%)作为库存费的误差的级别,取得1860(日元)作为销售代理店3的库存费,取得40(%)作为库存费的误差的级别。在步骤S203中,整体库存费计算部116将销售代理店1的库存费的误差计算为1800(日元)×0(%)=0(日元),将销售代理店2的库存费的误差计算为1055(日元)×40(%)=422(日元),将销售代理店3的库存费的误差计算为1860(日元)×40(%)=744(日元)。在步骤S204中,整体库存费计算部116将各工厂的库存费与各销售代理店的库存费相加,输出1791(日元)+1502(日元)+1800(日元)+1055(日元)+1860(日元)=8008(日元)。在步骤S205中,整体库存费计算部116将各销售代理店的库存费的误差相加,输出0(日元)+422(日元)+744(日元)=1166(日元)。另外,整体库存费计算部116也可以将各工厂的库存费、各销售代理店的库存费以及各销售代理店的库存费的误差不分别相加而输出。
根据本公开,即便在未从销售代理店公开库存关联信息的实际数据的情况下,也能够基于库存关联信息的推测数据,来计算在销售代理店产生的库存品的库存费。由此,能够抑制库存费的计算精度降低。此外,根据本公开,能够输出表示由库存费计算部1152计算出的库存费的精度的信息(误差的级别)。由此,能够掌握所计算出的库存费中包含的误差的级别。此外,根据本公开,不仅使库存费计算的对象包括工厂而且还包括销售代理店,并且能够考虑由于销售代理店的种类不同而引起的对工厂公开的信息量的不同而计算库存费。由此,能够抑制销售代理店中的库存过多或过少。
实施方式2.
在以上的实施方式1中,误差推测部1153根据销售代理店的库存关联信息中包含的推测数据的数量在实际数据的数量与推测数据的数量的合计数量内占据的比例而推测了库存费中包含的误差的级别。在实施方式2中,使用对销售代理店的库存关联信息进行机器学习而得到的学习完毕模型,来推测销售代理店的库存费中包含的误差的级别。具体而言,误差推测部1153使用学习完毕模型,来推测销售代理店的库存费中包含的误差的级别,该学习完毕模型是通过由库存关联信息取得部1151取得的销售代理店的库存关联信息中包含的推测数据的比例、销售代理店的库存费中包含的误差的级别、以及与销售代理店相关的据点信息的组合的机器学习而生成的。据点信息例如包括包含销售代理店的选址的位置信息、销售代理店的规模、对销售代理店出库了库存品的数量中的至少一个。此外,据点信息也可以包含销售代理店的店铺数量、资本金、作业者数量、使用设备台数等。这样,使用包含销售代理店的据点信息而进行机器学习得到的学习完毕模型,来推测销售代理店的库存费中包含的误差的级别,由此,例如,能够基于从选址与某个销售代理店接近的其他销售代理店公开的误差的级别,来推测某个销售代理店的误差的级别。由此,误差的级别的推测的精度提高,能够降低库存费的误差。
首先,针对通过机器学习来生成学习完毕模型的方式进行说明。
图24是与库存费计算装置100相关的学习装置200的结构图。
学习完毕模型由学习装置200生成。学习装置200具备数据取得部201、模型生成部202以及学习完毕模型存储部203。学习装置200例如也可以是经由网络而与库存费计算装置100连接且与该库存费计算装置100分开的装置。此外,学习装置200也可以内置于库存费计算装置100。此外,学习装置200也可以存在于云服务器上。
数据取得部201从库存费计算装置100的销售代理店库存数据存储部104取得销售代理店的库存关联信息中包含的推测数据的比例、销售代理店的库存品的库存费中包含的误差的级别、以及与销售代理店相关的据点信息作为学习用数据。
模型生成部202按照基于从数据取得部201输出的销售代理店的库存关联信息中包含的推测数据的比例、销售代理店的库存品的库存费中包含的误差的级别、以及与销售代理店相关的据点信息的组合而制作的学习用数据,对销售代理店的库存费中包含的误差的级别进行学习。即,根据销售代理店的库存关联信息中包含的推测数据的比例、销售代理店的库存品的库存费中包含的误差的级别、以及与销售代理店相关的据点信息的组合,生成推理最佳的销售代理店的库存费中包含的误差的级别的学习完毕模型。这里,学习用数据是将销售代理店的库存关联信息中包含的推测数据的比例、销售代理店的库存品的库存费中包含的误差的级别、以及与销售代理店相关的据点信息相互关联起来的数据。
模型生成部202所使用的学习算法能够使用有监督学习、无监督学习、强化学习等公知的算法。作为一例,针对应用了神经网络的情况进行说明。模型生成部202例如按照神经网络模型,通过所谓的有监督学习,对销售代理店的库存品的库存费中包含的误差的级别进行学习。这里,有监督学习是指以下方法:通过向学习装置提供输入与结果的数据的组而学习这些学习用数据中存在的特征,根据输入来推理结果。
神经网络包括由多个神经元构成的输入层、由多个神经元构成的中间层(隐藏层)、以及由多个神经元构成的输出层。中间层也可以为1层或2层以上。
例如,如果为图25所示的3层的神经网络,则在向输入层(X1-X3)输入多个输入时,对该值乘以权重W1(w11-w16)并输入到中间层(Y1-Y2),对其结果进一步乘以权重W2(w21-w26)并从输出层(Z1-Z3)输出。通过权重W1与W2的值来改变该输出结果。
在本公开中,神经网络按照基于由数据取得部201取得的销售代理店的库存关联信息中包含的推测数据的比例、销售代理店的库存品的库存费中包含的误差的级别、以及与销售代理店相关的据点信息的组合而制作的学习用数据,通过所谓的有监督学习,对销售代理店的库存费中包含的误差的级别进行学习。
即,神经网络对权重W1和W2进行调整,使得向输入层输入销售代理店的库存关联信息中包含的推测数据的比例以及与销售代理店相关的据点信息而从输出层输出的结果接近销售代理店的库存品的库存费中包含的误差的级别,由此来进行学习。
模型生成部202通过执行以上那样的学习而生成学习完毕模型并输出。学习完毕模型存储部203存储从模型生成部202输出的学习完毕模型。
接着,使用图26来说明学习装置200进行学习的处理。图26是与学习装置200的学习处理相关的流程图。
在步骤b1中,数据取得部201从库存费计算装置100的销售代理店库存数据存储部104取得销售代理店的库存关联信息中包含的推测数据的比例、销售代理店的库存品的库存费中包含的误差的级别、以及与销售代理店相关的据点信息。另外,虽然设为同时取得销售代理店的库存关联信息中包含的推测数据的比例、销售代理店的库存品的库存费中包含的误差的级别、以及与销售代理店相关的据点信息,但只要能够将各个数据关联地输入即可,也可以在不同的时机分别取得各个数据。
在步骤b2中,模型生成部202按照基于由数据取得部201取得的销售代理店的库存关联信息中包含的推测数据的比例、销售代理店的库存品的库存费中包含的误差的级别、以及与销售代理店相关的据点信息的组合而制作的学习用数据,通过所谓的有监督学习,对销售代理店的库存费中包含的误差的级别进行学习,生成学习完毕模型。
在步骤b3中,学习完毕模型存储部203存储由模型生成部202生成的学习完毕模型。
<利用阶段>
图27是示出由实施方式2的销售代理店库存费计算部115实现的功能的图。仅对与实施方式1的不同点进行说明。
库存关联信息取得部1151从销售代理店库存数据存储部104取得包含用于计算在销售代理店产生的库存品的库存费的实际数据、以及用于推测某个库存品的库存费的推测数据的库存关联信息。此外,库存关联信息取得部1151从销售代理店库存数据存储部104取得销售代理店的库存关联信息中包含的推测数据的比例、以及与销售代理店相关的据点信息。
误差推测部1153推理利用学习完毕模型得到的销售代理店的库存费中包含的误差的级别。即,通过向该学习完毕模型输入由库存关联信息取得部1151取得的销售代理店的库存关联信息中包含的推测数据的比例、以及与销售代理店相关的据点信息,能够输出根据所输入的信息而推理的销售代理店的库存费中包含的误差的级别。
另外,在本实施方式中,说明了使用由模型生成部202学习的学习完毕模型来输出销售代理店的库存费中包含的误差的级别,但也可以从外部取得学习完毕模型,使用该学习完毕模型来输出销售代理店的库存费中包含的误差的级别。
接着,使用图28,对销售代理店库存费计算部115从学习完毕模型取得误差的级别的处理进行说明。
在步骤c1中,库存关联信息取得部1151取得销售代理店的库存关联信息中包含的推测数据的比例、以及与销售代理店相关的据点信息。
在步骤c2中,误差推测部1153向学习完毕模型存储部203所存储的学习完毕模型输入销售代理店的库存关联信息中包含的推测数据的比例、以及与销售代理店相关的据点信息。
在步骤c3中,误差推测部1153取得通过学习完毕模型而得到的销售代理店的库存费中包含的误差的级别。此外,误差推测部1153将取得的误差的级别输出到整体库存费计算部116。
整体库存费计算部116使用所输出的销售代理店的库存费中包含的误差的级别来计算销售代理店的库存费的误差作为金额。具体而言,整体库存费计算部116通过将销售代理店的库存费与和销售代理店的库存费的误差的级别相应的比例相乘,来计算各销售代理店的库存费的误差作为金额。由此,不仅能够考虑推测数据的比例,还能够考虑据点信息来计算销售代理店的库存费的误差作为金额。
另外,在本实施方式中,误差推测部1153使用学习完毕模型推测出销售代理店的库存费中包含的误差的级别,该学习完毕模型是通过销售代理店的库存关联信息中包含的推测数据的比例、销售代理店的库存费中包含的误差的级别、以及与销售代理店相关的据点信息的组合的机器学习而生成的。但是,误差推测部1153也可以使用如下学习完毕模型来推测销售代理店的库存费中包含的误差的级别,该学习完毕模型是通过销售代理店的库存关联信息中包含的推测数据的比例和销售代理店的库存费中包含的误差的级别的组合的机器学习而生成的。在该情况下,学习装置200通过销售代理店的库存关联信息中包含的推测数据的比例和销售代理店的库存费中包含的误差的级别的组合的机器学习而生成学习完毕模型即可。
另外,在本实施方式中,针对在模型生成部202所使用的学习算法中应用了有监督学习的情况进行了说明,但不限于此。关于学习算法,除了有监督学习以外,也能够应用强化学习、无监督学习、或者半监督学习等。
作为模型生成部202所使用的学习算法,也能够使用对特征量本身的提取进行学习的深度学习(Deep Learning),也可以按照其他公知的方法例如遗传编程、功能逻辑编程、支持向量机等来执行机器学习。
此外,例如,将在销售代理店的库存关联信息中包含的实际数据为4个且推测数据为2个的情况下计算出的库存费的误差设为“A(例如,40(%))”,将在将4个该实际数据全部设为推测数据的情况下计算出的库存费的误差设为“B(例如,80(%))”。也可以将“A”设为正确数据,通过以“B”的计算精度变高的方式进行学习的机器学习来生成学习完毕模型。
根据本实施方式,使用包含销售代理店的据点信息而进行机器学习得到的学习完毕模型,来推测销售代理店的库存费中包含的误差的级别,由此,例如能够基于从选址与某个销售代理店接近的其他销售代理店公开的误差的级别,来推测某个销售代理店的误差的级别。由此,误差的级别的推测的精度提高,能够降低库存费的误差。
实施方式3.
在实施方式1中,推测部119基于从其他销售代理店公开的库存关联信息中包含的实际数据,生成了对未从某个销售代理店公开的库存关联信息的实际数据进行推测而得到的推测数据。在实施方式3中,推测部119也可以使用如下学习完毕模型来输出对未从其他销售代理店公开的库存关联信息的实际数据进行推测而得到的推测数据,该学习完毕模型是通过从某个销售代理店公开的库存关联信息中包含的实际数据和与某个销售代理店相关的据点信息的组合的机器学习而生成的。即,推测部119也可以使用如下学习完毕模型来输出用于估计在其他销售代理店产生的库存品的库存费的估计数据,该学习完毕模型是通过用于计算在某个销售代理店产生的库存品的库存费的实际数据和与某个销售代理店相关的据点信息的组合的机器学习而生成的。
参照图23,对通过机器学习来生成学习完毕模型的方式进行说明。学习完毕模型由学习装置200生成。学习装置200具备数据取得部201、模型生成部202以及学习完毕模型存储部203。学习装置200例如也可以是经由网络而与库存费计算装置100连接且与该库存费计算装置100分开的装置。此外,学习装置200也可以内置于库存费计算装置100。此外,学习装置200也可以存在于云服务器上。
数据取得部201从库存费计算装置100的销售代理店库存数据存储部104取得某个销售代理店的库存关联信息中包含的实际数据、以及与某个销售代理店相关的据点信息的组合作为学习用数据。
模型生成部202按照基于从数据取得部201输出的某个销售代理店的库存关联信息中包含的实际数据和与某个销售代理店相关的据点信息的组合而制作的学习用数据,学习对其他销售代理店的库存关联信息的实际数据进行推测而得到的推测数据。即,根据销售代理店的库存关联信息中包含的实际数据、以及与某个销售代理店相关的据点信息的组合,生成推理对最佳的其他销售代理店的库存关联信息的实际数据进行推测而得到的推测数据的学习完毕模型。这里,学习用数据是将某个销售代理店的库存关联信息中包含的实际数据、以及与某个销售代理店相关的据点信息相互关联起来的数据。
模型生成部202所使用的学习算法能够使用有监督学习、无监督学习、强化学习等公知的算法。作为一例,对应用了神经网络的情况进行说明。模型生成部202例如按照神经网络模型,通过所谓的有监督学习,来学习某个销售代理店的库存关联信息中包含的实际数据和与某个销售代理店相关的据点信息的组合。这里,有监督学习是指以下方法:通过向学习装置提供输入与结果的数据的组而学习这些学习用数据中存在的特征,根据输入来推理结果。神经网络对权重W1和W2进行调整,使得向输入层输入某个销售代理店的库存关联信息中包含的实际数据以及与某个销售代理店相关的据点信息而从输出层输出的结果接近销售代理店的实际数据,由此进行学习。
模型生成部202通过执行以上那样的学习而生成学习完毕模型并输出。学习完毕模型存储部203存储从模型生成部202输出的学习完毕模型。
<利用阶段>
图29是实施方式3的库存费计算装置100的结构图。仅说明与实施方式1的不同点。
推测部119从销售代理店库存数据存储部104取得销售代理店的库存关联信息中包含的实际数据、以及与某个销售代理店相关的据点信息。
推测部119推理利用学习完毕模型得到的对销售代理店的库存关联信息的实际数据进行推测的推测数据。即,通过向该学习完毕模型输入销售代理店的库存关联信息中包含的实际数据、以及与某个销售代理店相关的据点信息,能够输出根据输入的信息推理的对销售代理店的库存关联信息的实际数据进行推测而得到的推测数据。
另外,在本实施方式中,说明了使用由模型生成部202学习的学习完毕模型来输出对销售代理店的库存关联信息的实际数据进行推测而得到的推测数据的情况,但也可以从外部取得学习完毕模型,使用该学习完毕模型来输出对销售代理店的库存关联信息的实际数据进行推测而得到的推测数据。
根据本实施方式,能够基于选址、公司规模与某个销售代理店接近的其他销售代理店的库存关联信息中包含的实际数据(例如,出库数量),来生成某个销售代理店的库存关联信息中包含的推测数据(例如,出库数量)。此外,根据本实施方式,通过使用学习完毕模型来生成推测数据,能够生成更接近实际数据的推测数据。因此,根据本实施方式,即便在未公开用于计算在各据点产生的库存费的信息的情况下,也能够抑制库存费的计算精度的降低。
附图标记说明
100库存费计算装置,101工厂内库存数据输入部,102工厂内库存数据存储部,103销售代理店库存数据输入部,104销售代理店库存数据存储部,105控制部,106时间数据,107数量数据,108费用单价数据,109销售代理店种类数据,110位置数据,111时间数据,112数量数据,113费用单价数据,114工厂内库存费计算部,115销售代理店库存费计算部,116整体库存费计算部,119推测部,1151库存关联信息取得部,1152库存费计算部,1153误差推测部,1141库存关联信息取得部,1142库存费计算部
- 库存费计算系统、库存费计算方法及库存费计算程序
- 库存价值计算方法、装置、计算机设备和存储介质