生涯需要予測方法、プログラムおよび生涯需要予測装置
【課題】十分な実績値が揃っていない場合でも保守部品の生涯需要を予測する。
【解決手段】部品毎、該部品の保守開始からの経過年毎に、該経過年までの累計製品出荷台数と、製品１台当たりの部品需要量を変換関数により変換した正規化部品需要量を算出する正規化部品需要量算出部１０１と、部品をグループに分類する部品グループ化部１０３と、グループ毎、経過（ｋ＋１）年目以降の経過年毎に、該経過年の正規化部品需要量を予測するための線形回帰式を構築する線形回帰式構築部１０４と、入力装置を介して入力された予測対象部品が属するグループを特定し、線形回帰式構築部１０４が算出した線形回帰式を使用して、予測対象部品の予測対象年における部品の需要量の予測値を算出する需要量予測値算出部１０６とを有することを特徴とする。
【解決手段】部品毎、該部品の保守開始からの経過年毎に、該経過年までの累計製品出荷台数と、製品１台当たりの部品需要量を変換関数により変換した正規化部品需要量を算出する正規化部品需要量算出部１０１と、部品をグループに分類する部品グループ化部１０３と、グループ毎、経過（ｋ＋１）年目以降の経過年毎に、該経過年の正規化部品需要量を予測するための線形回帰式を構築する線形回帰式構築部１０４と、入力装置を介して入力された予測対象部品が属するグループを特定し、線形回帰式構築部１０４が算出した線形回帰式を使用して、予測対象部品の予測対象年における部品の需要量の予測値を算出する需要量予測値算出部１０６とを有することを特徴とする。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、生涯需要予測方法、プログラムおよび生涯需要予測装置の技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
家電や自動車などの耐久消費財では、製品の部品の生産終了後も保守部品の需要が長期間続く。そのため、製造メーカは、部品の生産終了時に該当する保守部品をまとめて調達し、在庫として保有している。この調達量を決定するため、保守期間終了までの保守部品の需要（以下、生涯需要と称する）の予測が行われている。
【０００３】
従来、製造メーカでは、一定の減少幅、または一定の減少率で需要が減衰することを仮定することによって、保守部品の生涯需要を予測している。これらの方法は継続的な需要減少期にある保守部品への適用が前提となる。
【０００４】
例えば、特許文献１には、需要増加期の年間需要予測合計を求めるために、前年度の各月の需要実績を説明変数として回帰分析を行い、翌年度における需要のトレンドを推定する方法が開示されている。
【０００５】
図２２は、特許文献１で開示されている回帰分析の一例を示したグラフである。
図２２に示す例では、横軸を経過月数とし、縦軸が保守部品の部品使用実績とし、各経過月における部品使用実績の回帰直線を算出している。
【０００６】
また非特許文献１には、需要予測に使われている手法として、移動平均法、指数平滑法、ＡＲＩＭＡ（Auto Regressive Integrated Moving Average：自己回帰和分移動平均）モデルが挙げられている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２００９−２３０５５５号公報
【非特許文献】
【０００８】
【非特許文献１】R. L. Goodrich, “Applied Statistical Forecasting,” Business Forecast Systems, Inc. (1992),p.45-62,90-92
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
しかしながら、近年になり新製品の投入や新技術の導入が短期間で行われるようになり、部品の生産終了時期が早期化している。そのため、保守期間の序盤に保守部品の生涯需要を予測して調達を行う必要性が増加してきている。つまり、特許文献１や、非特許文献１に記載の技術により生涯需要を予測するには十分なデータが揃っていない状況でも生涯需要を予測して調達を行う必要性が増加してきている。
【００１０】
ここで、特許文献１や、非特許文献１に記載の技術は、予測対象とされた部品のこれまでの需要傾向が今後も継続することを前提に予測を行う時系列予測手法である。
しかしながら、保守部品における需要の傾向は序盤で増加し、中盤で安定し、終盤で減少するというように、その傾向は一様ではない。
そのため、需要傾向が今後も継続することを前提に予測を行う特許文献１や、非特許文献１に記載の時系列予測手法では、需要が増加傾向にある保守期間の序盤のデータしか揃っていないなど、十分なデータが揃っていない状況において、傾向が変化する生涯需要を予測することはできない。
【００１１】
本発明はこのような背景に鑑みてなされたものであり、十分な実績値が揃っていない場合でも保守部品の生涯需要を予測する生涯需要予測方法、プログラムおよび生涯需要予測装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
前記課題を解決するため、本発明は、部品毎、該部品の保守開始からの経過期数毎に、該経過期数までの累計製品出荷台数と、製品１台当たりの部品需要量を変換関数により変換した正規化部品需要量を算出する正規化部品需要量算出部１０１と、部品をグループに分類する部品グループ化部１０３と、グループ毎、経過（ｋ＋１）期目以降の経過期数毎に、該経過期数の正規化部品需要量を予測するための線形回帰式を構築する線形回帰式構築部１０４と、入力装置４０を介して入力された予測対象部品が属するグループを特定し、線形回帰式構築部１０４が算出した線形回帰式を使用して、予測対象部品の予測対象期における部品の需要量の予測値を算出する需要量予測値算出部１０６とを有することを特徴とする。
その他の実施形態については、実施形態中で後記する。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、十分な実績値が揃っていない場合でも保守部品の生涯需要を予測する生涯需要予測方法、プログラムおよび生涯需要予測装置を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本実施形態に係る生涯需要予測装置の構成例を示すブロック図である。
【図２】本実施形態に係る処理部の構成例を示す機能ブロック図である。
【図３】本実施形態に係る製品出荷台数テーブルの例を示す図である。
【図４】本実施形態に係る部品出荷台数テーブルの例を示す図である。
【図５】本実施形態に係る製品部品対応テーブルの例を示す図である。
【図６】本実施形態に係る製品属性テーブルの例を示す図である。
【図７】本実施形態に係る部品属性テーブルの例を示す図である。
【図８】本実施形態に係る保守開始年テーブルの例を示す図である。
【図９】本実施形態に係る累計製品出荷台数テーブルの例を示す図である。
【図１０】本実施形態に係る正規化部品需要量テーブルの例を示す図である。
【図１１】本実施形態に係るグループテーブルの例を示す図である。
【図１２】本実施形態に係る予測情報テーブルの例を示す図である。
【図１３】本実施形態に係る線形回帰式テーブルの例を示す図である。
【図１４】本実施形態に係る需要量予測値テーブルの例を示す図である。
【図１５】本実施形態に係る生涯需要予測方法の全体処理を示すフローチャートである。
【図１６】本実施形態に係る手動グループ化画面例を示す図である。
【図１７】本実施形態に係る正規化部品需要量算出処理の詳細な手順を示すフローチャートである。
【図１８】本実施形態に係る線形回帰式構築処理の詳細な手順を示すフローチャートである。
【図１９】ｋ＝１の場合における線形回帰式のグラフの一例である。
【図２０】本実施形態に係る需要量予測値算出処理の詳細な手順を示すフローチャートである。
【図２１】本実施形態に係る生涯需要予測画面の一例を示す図である。
【図２２】特許文献１で開示されている回帰分析の一例を示したグラフである。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
次に、本発明を実施するための形態（「本実施形態」という）について、適宜図面を参照しながら詳細に説明する。なお、本実施形態では、「保守部品」を「部品」と適宜記載する。また、本実施形態は、需要予測を年次で行う場合の形態とし、経過期数を「経過年」、予測対象期を「予測対象年」などと記述するが、本発明は年次に限らず、月次や四半期など任意の期単位の需要予測に適用可能な技術である。
【００１６】
《装置構成》
図１は、本実施形態に係る生涯需要予測装置の構成例を示すブロック図である。
生涯需要予測装置１は、ＲＡＭ（Random Access Memory）などのメモリ１０、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）などの記憶装置２０、ＣＰＵ（Central Processing Unit）３０、キーボードやマウスなどの入力装置（入力部）４０、ディスプレイや、プリンタなどの表示装置（表示部）５０を有している。
記憶装置２０には、後記して説明する製品出荷台数テーブル（製品出荷台数情報）２０１、部品出荷台数テーブル（部品出荷台数情報）２０２、製品部品対応テーブル（製品部品対応情報）２０３、製品属性テーブル２０４、部品属性テーブル２０５、保守開始年テーブル２０６、累計製品出荷台数テーブル２０７、正規化部品需要量テーブル２０８、グループテーブル２０９、予測情報テーブル２１０、線形回帰式テーブル２１１および需要量予測値テーブル２１２が格納されている。
メモリ１０には、記憶装置２０に格納されているプログラムがロードされ、ＣＰＵ３０によって実行されることにより具現化する処理部１００を有している。処理部１００の詳細は、図２を参照して後記する。
【００１７】
（処理部構成）
図２は、本実施形態に係る処理部の構成例を示す機能ブロック図である。
処理部１００は、正規化部品需要量算出部１０１、予測情報設定部１０２、部品グループ化部１０３、線形回帰式構築部１０４、予測対象部品設定部１０５、需要量予測値算出部１０６、予測グラフ表示部１０７および予測値表示部１０８を有している。
正規化部品需要量算出部１０１は、部品毎、該部品の保守開始からの経過年毎に、該経過年までの累計製品出荷台数と、製品１台当たりの部品需要量を変換関数により変換した正規化部品需要量を算出する。
予測情報設定部１０２は、入力装置４０を介して入力される予測に関する情報を設定する。
部品グループ化部１０３は、部品をグループに分類する。
線形回帰式構築部１０４は、グループ毎、経過（ｋ＋１）年目以降の経過年毎に、該経過年の正規化部品需要量を予測するための線形回帰式を構築する。
予測対象部品設定部１０５は、入力装置４０を介して入力される予測対象部品の情報を設定する。
需要量予測値算出部１０６は、予測対象部品が属するグループを特定し、線形回帰式構築部１０４が構築した線形回帰式を使用して、予測対象部品の予測対象年における部品の需要量の予測値を算出する。
予測グラフ表示部１０７は、予測値をグラフとして表示装置５０に表示する。
予測値表示部１０８は、予測値の一覧を表示装置５０に表示する。
【００１８】
なお、本実施形態では生涯需要予測装置１を１つの装置としたが、記憶装置２０をデータベースとして別の装置としたり、処理部１００のうちの任意の機能を別の計算機に持たせたりしてもよい。
【００１９】
《各種テーブル》
次に、図２を参照しつつ、図３〜図１４を参照して、本実施形態で用いる各種テーブルを説明する。
【００２０】
（製品出荷台数テーブル）
図３は、本実施形態に係る製品出荷台数テーブルの例を示す図である。
製品出荷台数テーブル２０１は、製品毎に製品出荷開始年（製品出荷開始期）以降の年毎における該製品の製品出荷台数が登録されているテーブルであり、製品ＩＤ（Identification）と、年（期）と、その年における該製品の製品出荷台数と、が組の情報として格納されている。
【００２１】
（部品出荷台数テーブル）
図４は、本実施形態に係る部品出荷台数テーブルの例を示す図である。
部品出荷台数テーブル２０２は、部品毎に年毎における該部品の部品出荷台数が登録されているテーブルであり、部品ＩＤと、年と、その年における該部品の部品出荷台数と、が組の情報として格納されている。なお、ここでの「年」とは、カレンダイヤーのことである。
【００２２】
（製品部品対応テーブル）
図５は、本実施形態に係る製品部品対応テーブルの例を示す図である。
製品部品対応テーブル２０３は、どの部品がどの製品に用いられているかが登録されているテーブルであり、製品ＩＤと、部品ＩＤと、が対の情報として格納されている。
【００２３】
(製品属性テーブル）
図６は、本実施形態に係る製品属性テーブルの例を示す図である。
製品属性テーブル２０４は、部品の分類に使用される製品の種類と、製品の出荷情報が登録されているテーブルであり、製品に対し一意に付される製品ＩＤと、製品の種類と、製品出荷開始年と、製品出荷開始年から何年間その製品が出荷され続けたかを示す製品出荷期間と、製品出荷期間における製品総出荷台数と、が組の情報として格納されている。
【００２４】
（部品属性テーブル）
図７は、本実施形態に係る部品属性テーブルの例を示す図である。
部品属性テーブル２０５は、部品の分類に使用される部品の種類が登録されているテーブルであり、部品に対し一意に付される部品ＩＤと、部品の種類と、が対の情報として格納されている。
【００２５】
（保守開始年テーブル）
図８は、本実施形態に係る保守開始年テーブルの例を示す図である。
保守開始年テーブル２０６は、部品毎に、正規化部品需要量算出部１０１において算出される保守開始年を格納するテーブルであり、部品ＩＤと、保守開始年（保守開始期）と、が対の情報として格納されている。
【００２６】
（累計製品出荷台数テーブル）
図９は、本実施形態に係る累計製品出荷台数テーブルの例を示す図である。
累計製品出荷台数テーブル２０７は、部品毎、経過年（経過期）毎に、部品の累計製品出荷台数を格納するテーブルであり、部品ＩＤと、経過年と、累計製品出荷台数と、が組の情報として格納されている。ここで、経過年とは、保守開始年を経過１年目としてカウントする年数である。
【００２７】
（正規化部品需要量テーブル）
図１０は、本実施形態に係る正規化部品需要量テーブルの例を示す図である。
正規化部品需要量テーブル２０８は、部品毎、経過年毎に、正規化部品需要量算出部１０１において算出される正規化部品需要量を格納するテーブルであり、部品ＩＤと、経過年と、正規化部品需要量と、が組の情報として格納されている。
【００２８】
（グループテーブル）
図１１は、本実施形態に係るグループテーブルの例を示す図である。
グループテーブル２０９は、部品グループ化部１０３により作成される部品のグループに関する情報を格納するテーブルであり、部品ＩＤと、グループに対し一意に付されるグループＩＤと、が対の情報として格納されている。
【００２９】
（予測情報テーブル）
図１２は、本実施形態に係る予測情報テーブルの例を示す図である。
予測情報テーブル２１０は、予測情報設定部１０２により設定される予測の設定情報と、予測対象部品設定部１０５により設定される予測対象部品の情報を格納するテーブルであり、予測対象部品と、線形回帰式の次数ｋと、予測開始年（予測開始期）と、予測終了年（予測終了期）と、が格納されている。
【００３０】
（線形回帰式テーブル）
図１３は、本実施形態に係る線形回帰式テーブルの例を示す図である。
線形回帰式テーブル２１１は、グループ毎、経過年毎に、線形回帰式構築部１０４により構築される線形回帰式の線形回帰係数を格納するテーブルであり、グループＩＤと、
経過年と、線形回帰係数のインデックスと、線形回帰係数と、が組の情報として格納されている。ここで、インデックスとは説明変数に付される番号である。
【００３１】
（需要量予測値テーブル）
図１４は、本実施形態に係る需要量予測値テーブルの例を示す図である。
需要量予測値テーブル２１２は、部品毎、予測対象年毎に、需要量予測値算出部１０６により算出される部品の需要量の予測値を格納するテーブルであり、部品ＩＤと、予測対象年と、需要量の予測値と、が組の情報として格納されている。
【００３２】
《処理の説明》
次に、図１〜図１４を参照しつつ、図１５〜図２０に沿って本実施形態に係る生涯需要量予測方法の説明を行う。
【００３３】
（全体処理）
図１５は、本実施形態に係る生涯需要予測方法の全体処理を示すフローチャートである。
まず、正規化部品需要量算出部１０１が、部品毎、該部品の保守開始からの経過年毎に、その経過年までの累計製品出荷台数と、製品１台当たりの部品需要量を変換関数により変換した正規化部品需要量を算出する（Ｓ１０１）。ステップＳ１０１については、図１７を参照して後記する。
次に、入力装置４０を介して予測情報が入力される（Ｓ１０２）。ここで、入力される予測情報は、線形回帰式の次数ｋ、予測開始年（予測開始期）、予測終了年（予測終了期）などであり、予測情報設定部１０２は、入力された予測情報を記憶装置２０の予測情報テーブル２１０（図１２）に格納する。
【００３４】
そして、部品グループ化部１０３が、部品をグループに分類する部品グループ化を行う（Ｓ１０３）。
部品グループ化は、部品の出荷傾向が類似している部品（例えば、同一系統の冷蔵庫に使用される同一種類の部品）が同じグループに属するよう行われる。部品グループ化において、部品グループ化部１０３は、部品グループにグループＩＤを発行し、各部品の部品ＩＤとグループＩＤとを対応付けて、グループテーブル２０９（図１１）に格納する。
【００３５】
部品のグループ化処理として、以下の２通りの方法が考えられる。
（１）入力装置４０を介して、ユーザが手動で部品の部品グループ化を行う。この際、ユーザは、入力装置４０を介して、製品属性や、部品属性の情報を生涯需要予測装置１へ入力し、部品グループ化部１０３は入力された製品属性または部品属性に該当する部品を同一のグループに属させる。
手動によるグループ化については、図１６を参照して後記する。
【００３６】
（２）部品グループ化部１０３が、多変量の回帰木分類などの既存の分類手法を用いることによって、製品属性または部品属性から部品を自動的に分類する。
多変量の回帰木分類を部品グループ化処理の手段として使用する場合、製品出荷開始年、製品出荷期間、製品総出荷台数などの製品属性や、部品種類などの部品属性を回帰木分類のための変数とする。部品グループ化部１０３は、これらの変数に関する条件で分岐する決定木を構築し、部品のグループ化を行う。一例としては、予測開始年から予測終了年までの期間をＬとし、後述するステップＳ１０４において構築される経過ｔ年目における線形回帰式の決定係数をＲｔとしたとき、Ｒ１＋Ｒ２＋・・・＋ＲＬが最大となるように決定木を構築する。
なお、回帰木分類は既存の技術であるため、詳細な説明を省略する。
【００３７】
次に、線形回帰式構築部１０４が、グループ毎および経過（ｋ＋１）年目（経過（ｋ＋１）期目）以降の経過年毎に、該経過年における正規化部品需要量を予測する線形回帰式を構築する（Ｓ１０４）。
ステップＳ１０４については、図１８を参照して後記する。
【００３８】
そして、入力装置４０を介して、予測対象部品の情報が入力される（Ｓ１０５）。予測対象部品設定部１０５は、入力された予測対象部品の情報を、予測情報テーブル２１０（図１２）に格納する。
次に、需要量予測値算出部１０６が、予測対象部品が属するグループの線形回帰式(ステップＳ１０４で構築）を基に、予測対象部品の予測対象年（予測対象期）における部品の需要量の予測値を算出する（Ｓ１０６）。
ステップＳ１０６については、図２０を参照して後記する。
【００３９】
ステップＳ１０６における需要量の予測値算出後、予測グラフ表示部１０７が算出された需要量の予測値を予測グラフとして表示装置５０に表示する（Ｓ１０７）。
さらに、予測値表示部１０８が、需要量予測値テーブル２１２の内容（予測値）を一覧として、表示装置５０に表示する（Ｓ１０８）。なお、ステップＳ１０８は省略可能である。
【００４０】
ここで、ステップＳ１０３における手動グループ化について説明する。
図１６は、本実施形態に係る手動グループ化画面例を示す図である。
手動グループ化画面１６００は、未分類部品表示エリア１６０１と、グループ情報表示エリア１６０２とを有している。
未分類部品表示エリア１６０１は、未分類部品一覧表示エリア１６１１に表示される部品情報と、フィルタリスト表示エリア１６１２とを有している。
未分類部品一覧表示エリア１６１１には、グループ化されていない（これから、グループ化する）部品の製品ＩＤ、製品ＩＤの数値、製品種類、部品ＩＤ１などが表示されている。ここで、部品ＩＤは、図１６に図示されている部品ＩＤ１の他に、図示していない部品ＩＤ２、部品ＩＤ３、・・・など、１つの部品を複数の部品ＩＤで管理しているものとする。製品ＩＤの数値は、製品ＩＤの左側からみて最初に現れる数値であり、例えば製品ＩＤが「Ｍ００００１」であれば、製品ＩＤの数値は「１」となる。製品ＩＤの数値は、例えば、製品の型番や、あるいは仕様を表している。
【００４１】
フィルタリスト表示エリア１６１２は、未分類部品一覧表示エリア１６１１をフィルタリングするための表示エリアである。フィルタリスト表示エリア１６１２で、ユーザがフィルタリング情報を入力した後、フィルタ実行ボタンを選択入力することによって、入力されたフィルタリング情報でフィルタリングされた結果が未分類部品一覧表示エリア１６１１に反映・表示される。
図１６の例では、製品種類が前方一致で「レイゾウコ」であり、かつ、これまでの製品総出荷台数が１０００００台以上である製品に使用されている部品に関する情報が未分類部品一覧表示エリア１６１１に表示される。
なお、フィルタリスト表示エリア１６１２の行追加ボタンを選択入力することで、項目窓１６１４に入力されている項目を有している行が追加される。
また、ユーザがフィルタリスト表示エリア１６１２の行削除ボタンを選択入力することで、フィルタリスト表示エリア１６１２で選択されている行が削除される。
【００４２】
未分類部品一覧表示エリア１６１１のマーク項目に表示されているチェック欄１６１３にチェックが選択入力され、グループ追加ボタン１６３１が押下されると、当該チェックの付された部品がグループ情報表示エリア１６０２で表示されているグループに追加される。
なお、ユーザが未分類部品一覧表示エリア１６１１の「全ての部品をマーク」ボタンを選択入力することにより未分類部品一覧表示エリア１６１１におけるすべてのチェック欄１６１３にチェックを入力することができ、「全てのマークをクリア」ボタンを選択入力することにより未分類部品一覧表示エリア１６１１におけるすべてのチェック欄１６１３のチェックを外すことができる。
【００４３】
グループ情報表示エリア１６０２は、グループリスト表示エリア１６２１と、既にグループ化されている部品のリストを表示しているグループ内部品情報表示エリア１６２２とを有している。
グループリスト表示エリア１６２１は、作成済み、または作成中の部品グループの一覧が表示されているエリアである。図１６の例では、「冷蔵庫ドア２」のグループに属し、製品の総出荷台数が５０００００台以上に分類されている部品の情報がグループ内部品情報表示エリア１６２２に表示されている。
なお、グループ内部品情報表示エリア１６２２に表示されている項目は、未分類部品一覧表示エリア１６１１と同様であるため、説明を省略する。
【００４４】
ユーザが、グループ名入力窓１６２４にグループ名を入力し、グループ追加ボタンを選択入力することで、新たな行がグループリスト表示エリア１６２１に表示され、新しいグループの編集が可能となる。
また、ユーザが、グループ削除ボタンを選択入力することにより、グループリスト表示エリア１６２１で選択されている行が削除されるとともに、該当するグループが削除される。
【００４５】
また、ユーザによってグループ内部品情報表示エリア１６２２のマーク項目に表示されているチェック欄１６２３にチェックが選択入力され、グループ除外ボタン１６３２が押下されると、当該チェックの付された部品がグループ内部品情報表示エリア１６２２から削除され、グループから除外される。
なお、ユーザがグループ内部品情報表示エリア１６２２の「全ての部品をマーク」ボタンを選択入力することにより、すべてのチェック欄１６２３にチェックを入力することができ、「全てのマークをクリア」ボタンを選択入力することによりグループ内部品情報表示エリア１６２２におけるすべてのチェック欄１６２３のチェックを外すことができる。
【００４６】
さらに、手動グループ化画面１６００の予測期間入力エリア１６０３で図１５のステップＳ１０２における予測期間の入力が可能である。
【００４７】
（正規化部品需要量算出処理）
図１７は、本実施形態に係る正規化部品需要量算出処理（図１５のステップＳ１０１）の詳細な手順を示すフローチャートである。
まず、正規化部品需要量算出部１０１は部品属性テーブル２０５に登録されている部品ＩＤを１つ取得する（Ｓ２０１）。以降、図１７における処理の説明において、取得した部品ＩＤに対応する部品を部品ｐと記載する。
次に、正規化部品需要量算出部１０１は、取得した部品ＩＤをキーとして製品部品対応テーブル２０３から、部品ｐを使用しているすべての製品の製品ＩＤを取得する（Ｓ２０２）。部品ｐは複数の製品で使用されていることがあるため、ステップＳ２０２で取得するＩＤは１つとは限らない。以降、図１７における処理の説明において、製品部品対応テーブル２０３に登録されている、部品ｐを使用しているすべての製品の集合をＭｐとする。
【００４８】
そして、正規化部品需要量算出部１０１は製品属性テーブル２０４を参照して、製品Ｍｐに属する製品のうち、最も製品出荷開始年が早い製品を特定する（Ｓ２０３）。
次に、正規化部品需要量算出部１０１はステップＳ２０３で特定した製品の製品出荷開始年（製品出荷開始期）を、部品ｐの保守開始年（保守開始期）とし（Ｓ２０４）、部品ｐの部品ＩＤとともに保守開始年テーブル２０６に格納する。以降、部品ｐの保守開始年をＹｐとし、（Ｙｐ＋ｔ−１）年を部品ｐの経過ｔ年目とする。
【００４９】
続いて、正規化部品需要量算出部１０１は経過年を表す変数ｔに１を代入する（Ｓ２０５）。
そして、正規化部品需要量算出部１０１は経過ｔ年目における部品ｐの累計製品出荷台数Ｓｐ（ｔ）を算出する（Ｓ２０６）。製品ｍの製品出荷開始年をｙｍ、製品ｍのｙ年における製品出荷台数をｓｍ（ｙ）としたとき、累計製品出荷台数Ｓｐ（ｔ）は次の式（１）で算出される。つまり、部品ｐの累計製品出荷台数Ｓｐ（ｔ）とは、部品ｐが使用されているすべての製品について、その製品の出荷開始年から経過ｔ年目までの累計出荷台数である。つまり、正規化部品需要量算出部１０１は保守開始年（保守開始期）以降の経過年数（経過期数）毎に、製品部品対応テーブル２０３に登録されている製品のうち、該部品を使用しているすべての製品の保守開始年（保守開始期）から該経過年数（経過期数）までの製品出荷台数を合計した累計製品出荷台数を算出する。
【００５０】
【数１】
【００５１】
正規化部品需要量算出部１０１は、算出した累計製品出荷台数を算出対象となっている部品ｐの部品ＩＤおよび経過年とともに、累計製品出荷台数テーブル２０７に格納する。
続いて、正規化部品需要量算出部１０１は部品ｐの部品ＩＤをキーとして、部品出荷台数テーブル２０２から（Ｙｐ＋ｔ−１）年における部品出荷台数ｄｐ（ｔ）を取得する（Ｓ２０７）。
次に、正規化部品需要量算出部１０１は、部品ｐの経過ｔ年目における正規化部品需要量ｎｐ（ｔ）を算出する（Ｓ２０８）。つまり、正規化部品需要量算出部１０１は、経過年数（経過期数）における該保守部品の部品出荷台数を累計製品出荷台数で除算した正規化部品需要量を算出する。ここで、後に算出される線形回帰式の誤差の分散不均一を低減するため、正規化部品需要量算出部１０１は製品出荷１台当たりの部品出荷台数をＢｏｘ−Ｃｏｘ変換などで変換することで、正規化部品需要量を算出する。分散不均一性とは、誤差の分散が標本毎に異なり、一定ではないことである。
Ｂｏｘ−Ｃｏｘ変換を用いる場合、変換関数ｆλは次の式（２）で与えられる。
【００５２】
【数２】
【００５３】
ここで、λはＢｏｘ−Ｃｏｘ変換のパラメータであり、入力装置４０を介してユーザにより指定される。
変換関数をｆλとしたとき、ｎｐ（ｔ）は、累計製品出荷台数Ｓｐ（ｔ）および経過ｔ年目における部品出荷台数ｄｐ（ｔ）を用いた次の式（３）で算出される。
【００５４】
【数３】
【００５５】
なお、ここではＢｏｘ−Ｃｏｘ変換を用いているが、Ｂｏｘ−Ｃｏｘ変換に限らずロジット変換など他の変換を用いてもよい。
また、線形回帰式の誤差の分散不均一性が小さくなると予想される場合は、ステップＳ２０８による変換は行わなくてもよく、この場合、以下の説明における変換関数を、すべて恒等関数に読み換えればよい。
そして、累計製品出荷台数Ｓｐ（ｔ）の算出ができない場合や、経過ｔ年目における部品出荷台数ｄｐ（ｔ）の取得ができない場合、もしくはｄｐ（ｔ）／Ｓｐ（ｔ）がｆの定義域に属さない場合、正規化部品需要量算出部１０１は正規化部品需要量ｎｐ（ｔ）の算出を行わない。
正規化部品需要量算出部１０１は算出した正規化部品需要量ｎｐ（ｔ）を、部品ＩＤおよび正規化部品需要量ｎｐ（ｔ）の算出対象となっている経過年とともに正規化部品需要量テーブル２０８に格納する。
【００５６】
次に、正規化部品需要量算出部１０１は、処理対象となっている部品ｐの部品ＩＤをキーとして、部品出荷台数テーブル２０２において部品ｐの経過（ｔ＋１）年目以降の部品出荷台数のデータ（部品出荷データ）があるか否かを判定する（Ｓ２０９）。
ステップＳ２０９の結果、部品出荷データがある場合（ステップＳ２０９→Ｙｅｓ）、正規化部品需要量算出部１０１は経過年を表す変数ｔに１を加算した（Ｓ２１０）後、ステップＳ２０６へ処理を戻す。
【００５７】
ステップＳ２０９の結果、部品出荷データがない場合（ステップＳ２０９→Ｎｏ）、正規化部品需要量算出部１０１は部品属性テーブル２０５に登録されているすべての部品について、ステップＳ２０１〜Ｓ２１０までの処理が完了したか否かを判定する（Ｓ２１１）。
ステップＳ２１１の結果、処理が完了していない部品がある場合（ステップＳ２１１→Ｎｏ）、正規化部品需要量算出部１０１はステップＳ２０１へ処理を戻す。
ステップＳ２１１の結果、すべての部品について処理が完了している場合（ステップＳ２１１→Ｙｅｓ）、処理部１００は図１５のステップＳ１０１の処理を終了したので、ステップＳ１０２へ処理を進める。
【００５８】
（線形回帰式構築処理）
図１８は、本実施形態に係る線形回帰式構築処理（図１５のステップＳ１０４）の詳細な手順を示すフローチャートである。
まず、線形回帰式構築部１０４はグループテーブル２０９に登録されているグループＩＤを１つ取得する（Ｓ３０１）。以降、図１８の処理の説明において、取得したグループＩＤに対応するグループをグループＧと称し、部品の集合として参照する。
次に、線形回帰式構築部１０４は経過年を表す変数ｔに（ｋ＋１）を代入する（Ｓ３０２）。ここで、ｋは図１５のステップＳ１０２で入力された次数ｋである。
続いて、線形回帰式構築部１０４はグループＧの経過ｔ年目における線形回帰式を構築するためのデータセットを構築する（Ｓ３０３）。データセットとは式（４）を満たす正規化部品需要量の集合である。
【００５９】
ここで、データセットを構築する際の注意点を記述する。
部品は時間経過とともに需要が減少するため、部品出荷台数が「０」となる年が多くなる場合がある。部品出荷台数が「０」となる年のデータをデータセットに含めると、線形回帰式の適合度合が低くなる。そこで、線形回帰式で算出する正規化部品需要量の予測値は、需要量が正になる場合の条件付き期待値として算出する。そして、後記する図２０のステップＳ４０９，Ｓ４１０で部品出荷台数が「０」になる場合も考慮した需要量の予測値に補正する（詳細は、図１２のステップＳ４０９，Ｓ４１０で説明する）。データセットは次の式（４）で表される（ｋ＋１）次元ベクトルの集合とする。
【００６０】
【数４】
【００６１】
式（４）において、ｎｐ（ｔ−ｊ）は正規化部品需要量であり、ｄｑ（ｔ−ｊ）は部品ｑの経過（ｔ−ｊ）年目における部品出荷台数である。
また、式（４）における条件ｄｑ（ｔ−ｊ）＞０は、部品ｑの経過（ｔ−ｊ）年目における正規化部品需要量が「０」になる場合を除外するための条件である。
【００６２】
次に、線形回帰式構築部１０４はステップＳ３０３で構築したデータセット（式（４））のデータ数が閾値以上であるか否かを判定する（Ｓ３０４）。
ここで、線形回帰式を構築するためにはデータ数が（ｋ＋１）以上でなければならないため、閾値は最低でも（ｋ＋１）とする。
ステップＳ３０４の結果、データ数が閾値未満である場合（Ｓ３０４→Ｎｏ）、線形回帰式構築部１０４はステップＳ３１１へ処理を進める。
【００６３】
ステップＳ３０４の結果、データ数が閾値以上の場合（ステップＳ３０４→Ｙｅｓ）、線形回帰式構築部１０４はステップＳ３０３で構築したデータセットを基に、式（５）に示す線形回帰式の線形回帰係数βｊ（ｔ）（ｊ＝０，・・・，ｋ）を最小二乗法により算出する（Ｓ３０５）ことで線形回帰式を構築する。
【００６４】
【数５】
【００６５】
ここで、ｎ（ｔ−ｊ）（ｊ＝０，・・・，ｋ）はグループＧの経過（ｔ−ｊ）年目における正規化部品需要量を表す変数である。
ｋ＝１の場合、線形回帰式（式（５））は経過（ｔ−１）年目の正規化部品需要量を説明変数、経過ｔ年目の正規化部品需要量を目的変数とした一次式となる。この場合の線形回帰式のグラフの一例を図１９に示す。
【００６６】
図１９は、ｋ＝１の場合における線形回帰式のグラフの一例である。
図１９では、横軸に経過（ｔ−１）年目の正規化部品需要量を示し、縦軸に経過ｔ年目の正規化部品需要量を示している。つまり、経過（ｔ−１）年目の正規化部品需要量を説明変数とし、経過ｔ年目の正規化部品需要量を目的変数としている。
図１９における点がグループＧにおける各部品の正規化部品需要量であり、線１９０１が正規化部品需要量の線形回帰式を表すグラフである。この直線の傾きが係数β１（ｔ）となる。
【００６７】
図１８の説明に戻り、ステップＳ３０４の後、線形回帰式構築部１０４はステップＳ３０５で構築した線形回帰式を用いて、ステップＳ３０３で構築したデータセット中に外れ値があるか否かを判定する（Ｓ３０６）。これは、線形回帰式を構築するために用いたデータセットに外れ値が存在すると、線形回帰式の適合度合が低減するためである。
ここでは、部品ｑ∈Ｇのデータが外れ値か否かを判定するために、次の式（６）で定義されるＣｏｏｋの距離Ｄｑ（ｔ）を用いることとする。
【００６８】
【数６】
【００６９】
ここで、ｃｒ（ｔ）は線形回帰式（式（５））において、部品ｒの経過ｔ年目の正規化部品需要量を予測した場合の予測値であり、ｃｒ（ｑ；ｔ）は部品ｑを除いて線形回帰式（式（５））を構築した上で部品ｒの経過ｔ年目の正規化部品需要量を予測した場合の予測値である。
式（６）におけるＤｑ（ｔ）が閾値を超える場合、線形回帰式構築部１０４は部品ｑのデータが外れ値であると判定する。閾値には、一例として「１．０」を用いる。
【００７０】
なお、本実施形態では外れ値の判定方法としてＣｏｏｋの距離を用いたが、これに限らず、てこ比による判定など、他の判定方法を用いてもよい。また、本実施形態ではＣｏｏｋの距離を用いたので、外れ値の判定が線形回帰係数の算出後に行われているが、可能であれば、例えばステップＳ３０３におけるデータセットの構築時に行ってもよい。
【００７１】
ステップＳ３０６の結果、外れ値が存在する場合（Ｓ３０６→Ｙｅｓ）、つまり、判定にＣｏｏｋの距離を使用した場合、Ｃｏｏｋの距離Ｄｑ（ｔ）が閾値より大きい正規化部品需要量のデータが存在する場合、線形回帰式構築部１０４は、外れ値であると判定された部品ｑの正規化部品需要量のデータをデータセットから除去し（Ｓ３０７）、ステップＳ３０４へ処理を戻し、外れ値を除去したデータセットを基に再度線形回帰係数を算出する。
【００７２】
ステップＳ３０６の結果、外れ値がない場合（Ｓ３０６→Ｎｏ）、つまり、外れ値の判定にＣｏｏｋの距離を使用した場合、すべての部品ｑについてのデータにおけるＣｏｏｋの距離Ｄｑ（ｔ）が閾値以下の場合、線形回帰式構築部１０４は式（５）におけるｊ＝０，・・・，ｋについて、グループＧのグループＩＤと、経過年ｔと、インデックスｊと、ステップＳ３０５で算出された線形回帰係数βｊ（ｔ）と、を組のデータとして線形回帰式テーブル２１１に格納する（Ｓ３０８）。ここで、線形回帰係数βｊ（ｔ）の「ｊ」が線形回帰式テーブル２１１のインデックスとなる。
【００７３】
次に、線形回帰式構築部１０４は、正規化部品需要量テーブル２０８を参照して経過年ｔが最終経過年であるか否かを判定する（Ｓ３０９）。ここで、最終経過年とは、正規化部品需要量テーブル２０８において、該当する経過年以降、データのない経過年である。。
ステップＳ３０９の結果、経過年ｔが最終経過年である場合（Ｓ３０９→Ｙｅｓ）、線形回帰式構築部１０４はステップＳ３１１へ処理を進める。
ステップＳ３０９の結果、経過年ｔが最終経過年でない場合（Ｓ３０９→Ｎｏ）、線形回帰式構築部１０４は経過年を表す変数ｔに「１」を加算して（Ｓ３１０）、ステップＳ３０３へ処理を戻し、経過年が１年増えたときの線形回帰式を構築する。
【００７４】
ステップＳ３０４の結果、データ数が閾値未満である（Ｓ３０４→Ｎｏ）か、またはステップＳ３０９の結果、経過年ｔが最終経過年である場合（Ｓ３０９→Ｙｅｓ）、線形回帰式構築部１０４はグループテーブル２０９に登録されているすべてのグループについて、ステップＳ３０１〜Ｓ３１０までの処理を完了したか否かを判定する（Ｓ３１１）。
ステップＳ３１１の結果、処理が完了していないグループがある場合（Ｓ３１１→Ｎｏ）、線形回帰式構築部１０４はステップＳ３０１へ処理を戻す。
ステップＳ３１１の結果、すべてのグループについて処理が完了している場合（Ｓ３１１→Ｙｅｓ）、処理部１００は図１５のステップＳ１０４の処理を終了したので、ステップＳ１０５へ処理を進める。
【００７５】
（需要量予測算出処理）
図２０は、本実施形態に係る需要量予測値算出処理（図１５のステップＳ１０６）の詳細な手順を示すフローチャートである。
まず、需要量予測値算出部１０６は、図１５のステップＳ１０５において設定された予測対象部品の部品ＩＤをキーとして、グループテーブル２０９からグループＩＤを１つ取得することで、予測対象部品が属するグループを特定する（Ｓ４０１）。これにより、予測対象部品が属するグループが特定される。以降、図１８における処理の説明において、予測対象部品を予測対象部品ｐと称する、また、取得したグループＩＤに対応するグループをグループＧと称し、部品の集合として参照する。
次に、需要量予測値算出部１０６は、予測対象部品ｐの部品ＩＤをキーとして、正規化部品需要量テーブル２０８を参照し、予測開始ｋ年前から予測開始１年前までの正規化部品需要量を取得する（Ｓ４０２）。ここで、ｋはステップＳ１０２で入力された次数ｋである。また、予測開始ｋ年前とは、例えば、ｋ＝２で、予測開始年が２０１１年であるとすると、予測開始ｋ年前は２００９年となる。
需要量予測値算出部１０６は予測情報テーブル２１０から、予測開始年を取得し、この予測開始年をＹ０とする。ステップＳ４０２において取得されるのは、ｊ＝１，・・・，ｋについて、（Ｙ０−ｊ）年における予測対象部品ｐの正規化部品需要量ｎｐ（Ｙ０−ｊ−Ｙｐ＋１）である。取得できない正規化部品需要量がある場合は、需要量の予測はできないものとし、需要量予測値算出部１０６は、表示装置５０にエラー表示を行わせて処理を終了する。なお、Ｙｐは前記したように予測対象部品ｐの保守開始年を示している。
【００７６】
続いて、需要量予測値算出部１０６は予測対象年を表す変数ｙに予測開始年Ｙ０を代入し（Ｓ４０３）、予測対象年ｙを次の式（７）で経過年ｔに変換する（Ｓ４０４）。
【００７７】
ｔ＝ｙ−Ｙｐ＋１ ・・・（７）
【００７８】
そして、需要量予測値算出部１０６はステップＳ４０１で取得したグループＩＤをキーとして、線形回帰式テーブル２１１から該当するグループＧの経過ｔ年目における線形回帰式（式（５））の線形回帰係数をすべて取得する（Ｓ４０５）。
次に、需要量予測値算出部１０６は、ステップＳ４０５で取得した線形回帰係数を使用した線形回帰式（式（５））を基に、経過ｔ年目における予測対象部品ｐの正規化部品需要量の予測値ｃｐ（ｔ）を算出する（Ｓ４０６）。
説明変数には、経過（ｔ−ｊ）年目（ｊ＝１，・・・，ｋ）における予測対象部品ｐの正規化部品需要量を用いる。経過（ｔ−ｊ）年目が予測開始年Ｙ０より前に該当するとき、すなわちｔ−ｊ＜Ｙ０−Ｙｐ＋１のときは、正規化部品需要量の実績値ｎｐ（ｔ−ｊ）を用いる。ｔ−ｊ≧Ｙ０−Ｙｐ＋１のときは、正規化部品需要量の予測値ｃｐ（ｔ−ｊ）を用いる。
【００７９】
続いて、需要量予測値算出部１０６はステップＳ４０６で算出した正規化部品需要量の予測値ｃｐ（ｔ）を図１７のステップＳ２０８で使用した変換関数ｆλの逆変換関数ｇで変換する（Ｓ４０７）ことで、ｇ（ｃｐ（ｔ））を算出する。例えば、λ＝０のときのＢｏｘ−Ｃｏｘ変換では、ｆλ（ｘ）＝ｌｏｇ（ｘ）なので、ｇ（ｘ）＝ｅｘｐ（ｘ）となる。なお、図１７のステップＳ２０８で変換を行わなかった場合、ステップＳ４０７は省略される。
【００８０】
そして、需要量予測値算出部１０６は予測対象部品ｐの部品ＩＤをキーとして、累計製品出荷台数テーブル２０７から、予測対象部品ｐの経過ｔ年目における累計製品出荷台数Ｓｐ（ｔ）を取得する（Ｓ４０８）。
次に、需要量予測値算出部１０６は需要量が「正」の値になる確率を算出する（Ｓ４０９）。
図１８のステップＳ３０３で前記したように、ステップＳ４０６で算出した正規化部品需要量の予測値ｃｐ（ｔ）は、経過ｔ年目における予測対象部品ｐの需要量が正になる場合の条件付き期待値である。つまり、ここまでの処理では、予測対象部品ｐの需要量が「０」になる場合が意図的に外されている。実際には需要量が「０」となる年もあるので、需要量が「０」になる場合が意図的に外された状態で算出された予測値は、精度がよくないことが考えられる。これを補完するため、ステップＳ４０９およびステップＳ４１０の処理が行われる。
【００８１】
具体的には、ステップＳ４０９において、需要量予測値算出部１０６は部品の需要量が正になる確率Ｑを次の式（８）で算出する。
【００８２】
【数７】
【００８３】
ここで、｜・｜は集合の要素数を表す記号である。
ステップＳ４０９の後、需要量予測値算出部１０６は、ステップＳ４０９で算出した需要量が「正」になる確率Ｑを用いて、予測対象部品ｐの経過ｔ年目における需要量の予測値ｘｐ（ｔ）を以下の式（９）で算出する（Ｓ４１０）。
【００８４】
ｘｐ（ｔ）＝Ｑ×ｇ（ｃｐ（ｔ））×Ｓｐ（ｔ） ・・・（９）
【００８５】
ここで、ｇ（ｃｐ（ｔ））×Ｓｐ（ｔ）は、グループＧの経過ｔ年目において、部品の需要量が正になる場合における需要量の予測値である。正確には、ｇ（ｃｐ（ｔ））は、ステップＳ４０６で算出された正規化部品需要量の予測値を、ステップＳ４０７において逆変換した値である。
【００８６】
次に、需要量予測値算出部１０６は予測対象年ｙが予測情報テーブル２１０に格納されている予測終了年か否かを判定する（Ｓ４１１）。
ステップＳ４１１の結果、予想対象年ｙが予測終了年でない場合（ステップＳ４１１→Ｎｏ）、需要量予測値算出部１０６は予測対象年を表す変数ｙに１を加算して（Ｓ４１２）、ステップＳ４０４へ戻し、次の予測対象年について需要量の予測を行う。
ステップＳ４１１の結果、予測対象年ｙが予測終了年である場合（ステップＳ４１１→Ｙｅｓ）、処理部１００は図１５のステップＳ１０６の処理を終了したので、ステップＳ１０７へ処理を進める。
【００８７】
図２１は、図１５のステップＳ１０７の処理で表示される生涯需要予測画面の一例を示す図である。
生涯需要予測画面２１００は、予測設定エリア２１１０、グループ表示エリア２１２０、部品表示エリア２１３０、グループ情報表示エリア２１４０、製品情報表示エリア２１５０および予測結果表示エリア２１６０を有している。
ユーザは、まず、予測設定エリア２１１０の予測方法選択窓２１１１で予測方法と（選択された予測法法が線形回帰式であれば）線形回帰式の次数を選択設定する（図２１の例では、予測方法として「線形回帰予測」が選択され、「次数：１」が選択されている）。
【００８８】
そして、ユーザがグループ表示エリア２１２０に表示されているグループを選択すると、処理部１００はグループテーブル２０９などを参照して、そのグループに含まれている部品の一覧を部品表示エリア２１３０に表示する。このとき、グループ情報表示エリア２１４０には、選択されているグループに関する情報が表示される。このとき、処理部１００が参照するテーブルは、図示していないグループ属性テーブルなどである。
【００８９】
ユーザが部品表示エリア２１３０に表示されている部品を選択すると（図２１の例では「ＰＹ９００−０１７＿２ 電子部品Ｂタイプｃ」が選択されている）、選択された部品が使用されている製品に関する情報が製品情報表示エリア２１５０に表示される。製品情報表示エリア２１５０に表示される情報は製品部品対応テーブル２０３などによるものである。
ここまでの作業が、図１５の予測対象部品入力（Ｓ１０５）の処理となる。
【００９０】
そして、ユーザが予測設定エリア２１１０の予測実行ボタン２１１２を選択入力すると、需要量予測値算出部１０６が図１５の需要量の予測値算出（Ｓ１０６）を行い、予測グラフ表示部１０７が予測結果表示エリア２１６０に予測結果を表示する（図１５の予測グラフ表示（Ｓ１０７）に相当）。
予測結果表示エリア２１６０には、製品出荷実績値が棒グラフで示されており、部品需要実績値（部品出荷台数）が折線グラフ２１６１で示されており、部品の需要量の予測値が折線グラフ２１６２で示されている。
また、処理部１００は、生涯需要予測画面２１００とは別に需要量予測値テーブル２１２の内容を一覧として表示装置５０に表示する（図１５の予測値表示（Ｓ１０８）に相当）。
【００９１】
《まとめ》
本実施形態によれば、各経過年（経過期）において、前年から過去ｋ年分（過去ｋ期分）の正規化部品需要量を説明変数とした、線形回帰係数を求めることで、序盤、あるいは序盤の途中までのデータしかない部品（保守部品）についても、序盤、中盤、終盤に対応した部品（保守部品）の生涯需要予測が可能となる。つまり、特許文献１や、非特許文献１に記載されているような時系列予測手法で生涯需要を予測するには十分な実績値が揃っていない場合でも、本実施形態によれば部品（保守部品）の生涯需要を予測することができる。
【符号の説明】
【００９２】
１ 生涯需要予測装置
１０ メモリ
２０ 記憶装置
３０ ＣＰＵ
４０ 入力装置（入力部）
５０ 表示装置（表示部）
１００ 処理部
１０１ 正規化部品需要量算出部
１０２ 予測情報設定部
１０３ 部品グループ化部
１０４ 線形回帰式構築部
１０５ 予測対象部品設定部
１０６ 需要量予測値算出部
１０７ 予測グラフ表示部
１０８ 予測値表示部
２０１ 製品出荷台数テーブル（製品出荷台数情報）
２０２ 部品出荷台数テーブル（部品出荷台数情報）
２０３ 製品部品対応テーブル（製品部品対応情報）
２０４ 製品属性テーブル
２０５ 部品属性テーブル
２０６ 保守開始年テーブル
２０７ 累計製品出荷台数テーブル
２０８ 正規化部品需要量テーブル
２０９ グループテーブル
２１０ 予測情報テーブル
２１１ 線形回帰式テーブル
２１２ 需要量予測値テーブル
【技術分野】
【０００１】
本発明は、生涯需要予測方法、プログラムおよび生涯需要予測装置の技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
家電や自動車などの耐久消費財では、製品の部品の生産終了後も保守部品の需要が長期間続く。そのため、製造メーカは、部品の生産終了時に該当する保守部品をまとめて調達し、在庫として保有している。この調達量を決定するため、保守期間終了までの保守部品の需要（以下、生涯需要と称する）の予測が行われている。
【０００３】
従来、製造メーカでは、一定の減少幅、または一定の減少率で需要が減衰することを仮定することによって、保守部品の生涯需要を予測している。これらの方法は継続的な需要減少期にある保守部品への適用が前提となる。
【０００４】
例えば、特許文献１には、需要増加期の年間需要予測合計を求めるために、前年度の各月の需要実績を説明変数として回帰分析を行い、翌年度における需要のトレンドを推定する方法が開示されている。
【０００５】
図２２は、特許文献１で開示されている回帰分析の一例を示したグラフである。
図２２に示す例では、横軸を経過月数とし、縦軸が保守部品の部品使用実績とし、各経過月における部品使用実績の回帰直線を算出している。
【０００６】
また非特許文献１には、需要予測に使われている手法として、移動平均法、指数平滑法、ＡＲＩＭＡ（Auto Regressive Integrated Moving Average：自己回帰和分移動平均）モデルが挙げられている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２００９−２３０５５５号公報
【非特許文献】
【０００８】
【非特許文献１】R. L. Goodrich, “Applied Statistical Forecasting,” Business Forecast Systems, Inc. (1992),p.45-62,90-92
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
しかしながら、近年になり新製品の投入や新技術の導入が短期間で行われるようになり、部品の生産終了時期が早期化している。そのため、保守期間の序盤に保守部品の生涯需要を予測して調達を行う必要性が増加してきている。つまり、特許文献１や、非特許文献１に記載の技術により生涯需要を予測するには十分なデータが揃っていない状況でも生涯需要を予測して調達を行う必要性が増加してきている。
【００１０】
ここで、特許文献１や、非特許文献１に記載の技術は、予測対象とされた部品のこれまでの需要傾向が今後も継続することを前提に予測を行う時系列予測手法である。
しかしながら、保守部品における需要の傾向は序盤で増加し、中盤で安定し、終盤で減少するというように、その傾向は一様ではない。
そのため、需要傾向が今後も継続することを前提に予測を行う特許文献１や、非特許文献１に記載の時系列予測手法では、需要が増加傾向にある保守期間の序盤のデータしか揃っていないなど、十分なデータが揃っていない状況において、傾向が変化する生涯需要を予測することはできない。
【００１１】
本発明はこのような背景に鑑みてなされたものであり、十分な実績値が揃っていない場合でも保守部品の生涯需要を予測する生涯需要予測方法、プログラムおよび生涯需要予測装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
前記課題を解決するため、本発明は、部品毎、該部品の保守開始からの経過期数毎に、該経過期数までの累計製品出荷台数と、製品１台当たりの部品需要量を変換関数により変換した正規化部品需要量を算出する正規化部品需要量算出部１０１と、部品をグループに分類する部品グループ化部１０３と、グループ毎、経過（ｋ＋１）期目以降の経過期数毎に、該経過期数の正規化部品需要量を予測するための線形回帰式を構築する線形回帰式構築部１０４と、入力装置４０を介して入力された予測対象部品が属するグループを特定し、線形回帰式構築部１０４が算出した線形回帰式を使用して、予測対象部品の予測対象期における部品の需要量の予測値を算出する需要量予測値算出部１０６とを有することを特徴とする。
その他の実施形態については、実施形態中で後記する。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、十分な実績値が揃っていない場合でも保守部品の生涯需要を予測する生涯需要予測方法、プログラムおよび生涯需要予測装置を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本実施形態に係る生涯需要予測装置の構成例を示すブロック図である。
【図２】本実施形態に係る処理部の構成例を示す機能ブロック図である。
【図３】本実施形態に係る製品出荷台数テーブルの例を示す図である。
【図４】本実施形態に係る部品出荷台数テーブルの例を示す図である。
【図５】本実施形態に係る製品部品対応テーブルの例を示す図である。
【図６】本実施形態に係る製品属性テーブルの例を示す図である。
【図７】本実施形態に係る部品属性テーブルの例を示す図である。
【図８】本実施形態に係る保守開始年テーブルの例を示す図である。
【図９】本実施形態に係る累計製品出荷台数テーブルの例を示す図である。
【図１０】本実施形態に係る正規化部品需要量テーブルの例を示す図である。
【図１１】本実施形態に係るグループテーブルの例を示す図である。
【図１２】本実施形態に係る予測情報テーブルの例を示す図である。
【図１３】本実施形態に係る線形回帰式テーブルの例を示す図である。
【図１４】本実施形態に係る需要量予測値テーブルの例を示す図である。
【図１５】本実施形態に係る生涯需要予測方法の全体処理を示すフローチャートである。
【図１６】本実施形態に係る手動グループ化画面例を示す図である。
【図１７】本実施形態に係る正規化部品需要量算出処理の詳細な手順を示すフローチャートである。
【図１８】本実施形態に係る線形回帰式構築処理の詳細な手順を示すフローチャートである。
【図１９】ｋ＝１の場合における線形回帰式のグラフの一例である。
【図２０】本実施形態に係る需要量予測値算出処理の詳細な手順を示すフローチャートである。
【図２１】本実施形態に係る生涯需要予測画面の一例を示す図である。
【図２２】特許文献１で開示されている回帰分析の一例を示したグラフである。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
次に、本発明を実施するための形態（「本実施形態」という）について、適宜図面を参照しながら詳細に説明する。なお、本実施形態では、「保守部品」を「部品」と適宜記載する。また、本実施形態は、需要予測を年次で行う場合の形態とし、経過期数を「経過年」、予測対象期を「予測対象年」などと記述するが、本発明は年次に限らず、月次や四半期など任意の期単位の需要予測に適用可能な技術である。
【００１６】
《装置構成》
図１は、本実施形態に係る生涯需要予測装置の構成例を示すブロック図である。
生涯需要予測装置１は、ＲＡＭ（Random Access Memory）などのメモリ１０、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）などの記憶装置２０、ＣＰＵ（Central Processing Unit）３０、キーボードやマウスなどの入力装置（入力部）４０、ディスプレイや、プリンタなどの表示装置（表示部）５０を有している。
記憶装置２０には、後記して説明する製品出荷台数テーブル（製品出荷台数情報）２０１、部品出荷台数テーブル（部品出荷台数情報）２０２、製品部品対応テーブル（製品部品対応情報）２０３、製品属性テーブル２０４、部品属性テーブル２０５、保守開始年テーブル２０６、累計製品出荷台数テーブル２０７、正規化部品需要量テーブル２０８、グループテーブル２０９、予測情報テーブル２１０、線形回帰式テーブル２１１および需要量予測値テーブル２１２が格納されている。
メモリ１０には、記憶装置２０に格納されているプログラムがロードされ、ＣＰＵ３０によって実行されることにより具現化する処理部１００を有している。処理部１００の詳細は、図２を参照して後記する。
【００１７】
（処理部構成）
図２は、本実施形態に係る処理部の構成例を示す機能ブロック図である。
処理部１００は、正規化部品需要量算出部１０１、予測情報設定部１０２、部品グループ化部１０３、線形回帰式構築部１０４、予測対象部品設定部１０５、需要量予測値算出部１０６、予測グラフ表示部１０７および予測値表示部１０８を有している。
正規化部品需要量算出部１０１は、部品毎、該部品の保守開始からの経過年毎に、該経過年までの累計製品出荷台数と、製品１台当たりの部品需要量を変換関数により変換した正規化部品需要量を算出する。
予測情報設定部１０２は、入力装置４０を介して入力される予測に関する情報を設定する。
部品グループ化部１０３は、部品をグループに分類する。
線形回帰式構築部１０４は、グループ毎、経過（ｋ＋１）年目以降の経過年毎に、該経過年の正規化部品需要量を予測するための線形回帰式を構築する。
予測対象部品設定部１０５は、入力装置４０を介して入力される予測対象部品の情報を設定する。
需要量予測値算出部１０６は、予測対象部品が属するグループを特定し、線形回帰式構築部１０４が構築した線形回帰式を使用して、予測対象部品の予測対象年における部品の需要量の予測値を算出する。
予測グラフ表示部１０７は、予測値をグラフとして表示装置５０に表示する。
予測値表示部１０８は、予測値の一覧を表示装置５０に表示する。
【００１８】
なお、本実施形態では生涯需要予測装置１を１つの装置としたが、記憶装置２０をデータベースとして別の装置としたり、処理部１００のうちの任意の機能を別の計算機に持たせたりしてもよい。
【００１９】
《各種テーブル》
次に、図２を参照しつつ、図３〜図１４を参照して、本実施形態で用いる各種テーブルを説明する。
【００２０】
（製品出荷台数テーブル）
図３は、本実施形態に係る製品出荷台数テーブルの例を示す図である。
製品出荷台数テーブル２０１は、製品毎に製品出荷開始年（製品出荷開始期）以降の年毎における該製品の製品出荷台数が登録されているテーブルであり、製品ＩＤ（Identification）と、年（期）と、その年における該製品の製品出荷台数と、が組の情報として格納されている。
【００２１】
（部品出荷台数テーブル）
図４は、本実施形態に係る部品出荷台数テーブルの例を示す図である。
部品出荷台数テーブル２０２は、部品毎に年毎における該部品の部品出荷台数が登録されているテーブルであり、部品ＩＤと、年と、その年における該部品の部品出荷台数と、が組の情報として格納されている。なお、ここでの「年」とは、カレンダイヤーのことである。
【００２２】
（製品部品対応テーブル）
図５は、本実施形態に係る製品部品対応テーブルの例を示す図である。
製品部品対応テーブル２０３は、どの部品がどの製品に用いられているかが登録されているテーブルであり、製品ＩＤと、部品ＩＤと、が対の情報として格納されている。
【００２３】
(製品属性テーブル）
図６は、本実施形態に係る製品属性テーブルの例を示す図である。
製品属性テーブル２０４は、部品の分類に使用される製品の種類と、製品の出荷情報が登録されているテーブルであり、製品に対し一意に付される製品ＩＤと、製品の種類と、製品出荷開始年と、製品出荷開始年から何年間その製品が出荷され続けたかを示す製品出荷期間と、製品出荷期間における製品総出荷台数と、が組の情報として格納されている。
【００２４】
（部品属性テーブル）
図７は、本実施形態に係る部品属性テーブルの例を示す図である。
部品属性テーブル２０５は、部品の分類に使用される部品の種類が登録されているテーブルであり、部品に対し一意に付される部品ＩＤと、部品の種類と、が対の情報として格納されている。
【００２５】
（保守開始年テーブル）
図８は、本実施形態に係る保守開始年テーブルの例を示す図である。
保守開始年テーブル２０６は、部品毎に、正規化部品需要量算出部１０１において算出される保守開始年を格納するテーブルであり、部品ＩＤと、保守開始年（保守開始期）と、が対の情報として格納されている。
【００２６】
（累計製品出荷台数テーブル）
図９は、本実施形態に係る累計製品出荷台数テーブルの例を示す図である。
累計製品出荷台数テーブル２０７は、部品毎、経過年（経過期）毎に、部品の累計製品出荷台数を格納するテーブルであり、部品ＩＤと、経過年と、累計製品出荷台数と、が組の情報として格納されている。ここで、経過年とは、保守開始年を経過１年目としてカウントする年数である。
【００２７】
（正規化部品需要量テーブル）
図１０は、本実施形態に係る正規化部品需要量テーブルの例を示す図である。
正規化部品需要量テーブル２０８は、部品毎、経過年毎に、正規化部品需要量算出部１０１において算出される正規化部品需要量を格納するテーブルであり、部品ＩＤと、経過年と、正規化部品需要量と、が組の情報として格納されている。
【００２８】
（グループテーブル）
図１１は、本実施形態に係るグループテーブルの例を示す図である。
グループテーブル２０９は、部品グループ化部１０３により作成される部品のグループに関する情報を格納するテーブルであり、部品ＩＤと、グループに対し一意に付されるグループＩＤと、が対の情報として格納されている。
【００２９】
（予測情報テーブル）
図１２は、本実施形態に係る予測情報テーブルの例を示す図である。
予測情報テーブル２１０は、予測情報設定部１０２により設定される予測の設定情報と、予測対象部品設定部１０５により設定される予測対象部品の情報を格納するテーブルであり、予測対象部品と、線形回帰式の次数ｋと、予測開始年（予測開始期）と、予測終了年（予測終了期）と、が格納されている。
【００３０】
（線形回帰式テーブル）
図１３は、本実施形態に係る線形回帰式テーブルの例を示す図である。
線形回帰式テーブル２１１は、グループ毎、経過年毎に、線形回帰式構築部１０４により構築される線形回帰式の線形回帰係数を格納するテーブルであり、グループＩＤと、
経過年と、線形回帰係数のインデックスと、線形回帰係数と、が組の情報として格納されている。ここで、インデックスとは説明変数に付される番号である。
【００３１】
（需要量予測値テーブル）
図１４は、本実施形態に係る需要量予測値テーブルの例を示す図である。
需要量予測値テーブル２１２は、部品毎、予測対象年毎に、需要量予測値算出部１０６により算出される部品の需要量の予測値を格納するテーブルであり、部品ＩＤと、予測対象年と、需要量の予測値と、が組の情報として格納されている。
【００３２】
《処理の説明》
次に、図１〜図１４を参照しつつ、図１５〜図２０に沿って本実施形態に係る生涯需要量予測方法の説明を行う。
【００３３】
（全体処理）
図１５は、本実施形態に係る生涯需要予測方法の全体処理を示すフローチャートである。
まず、正規化部品需要量算出部１０１が、部品毎、該部品の保守開始からの経過年毎に、その経過年までの累計製品出荷台数と、製品１台当たりの部品需要量を変換関数により変換した正規化部品需要量を算出する（Ｓ１０１）。ステップＳ１０１については、図１７を参照して後記する。
次に、入力装置４０を介して予測情報が入力される（Ｓ１０２）。ここで、入力される予測情報は、線形回帰式の次数ｋ、予測開始年（予測開始期）、予測終了年（予測終了期）などであり、予測情報設定部１０２は、入力された予測情報を記憶装置２０の予測情報テーブル２１０（図１２）に格納する。
【００３４】
そして、部品グループ化部１０３が、部品をグループに分類する部品グループ化を行う（Ｓ１０３）。
部品グループ化は、部品の出荷傾向が類似している部品（例えば、同一系統の冷蔵庫に使用される同一種類の部品）が同じグループに属するよう行われる。部品グループ化において、部品グループ化部１０３は、部品グループにグループＩＤを発行し、各部品の部品ＩＤとグループＩＤとを対応付けて、グループテーブル２０９（図１１）に格納する。
【００３５】
部品のグループ化処理として、以下の２通りの方法が考えられる。
（１）入力装置４０を介して、ユーザが手動で部品の部品グループ化を行う。この際、ユーザは、入力装置４０を介して、製品属性や、部品属性の情報を生涯需要予測装置１へ入力し、部品グループ化部１０３は入力された製品属性または部品属性に該当する部品を同一のグループに属させる。
手動によるグループ化については、図１６を参照して後記する。
【００３６】
（２）部品グループ化部１０３が、多変量の回帰木分類などの既存の分類手法を用いることによって、製品属性または部品属性から部品を自動的に分類する。
多変量の回帰木分類を部品グループ化処理の手段として使用する場合、製品出荷開始年、製品出荷期間、製品総出荷台数などの製品属性や、部品種類などの部品属性を回帰木分類のための変数とする。部品グループ化部１０３は、これらの変数に関する条件で分岐する決定木を構築し、部品のグループ化を行う。一例としては、予測開始年から予測終了年までの期間をＬとし、後述するステップＳ１０４において構築される経過ｔ年目における線形回帰式の決定係数をＲｔとしたとき、Ｒ１＋Ｒ２＋・・・＋ＲＬが最大となるように決定木を構築する。
なお、回帰木分類は既存の技術であるため、詳細な説明を省略する。
【００３７】
次に、線形回帰式構築部１０４が、グループ毎および経過（ｋ＋１）年目（経過（ｋ＋１）期目）以降の経過年毎に、該経過年における正規化部品需要量を予測する線形回帰式を構築する（Ｓ１０４）。
ステップＳ１０４については、図１８を参照して後記する。
【００３８】
そして、入力装置４０を介して、予測対象部品の情報が入力される（Ｓ１０５）。予測対象部品設定部１０５は、入力された予測対象部品の情報を、予測情報テーブル２１０（図１２）に格納する。
次に、需要量予測値算出部１０６が、予測対象部品が属するグループの線形回帰式(ステップＳ１０４で構築）を基に、予測対象部品の予測対象年（予測対象期）における部品の需要量の予測値を算出する（Ｓ１０６）。
ステップＳ１０６については、図２０を参照して後記する。
【００３９】
ステップＳ１０６における需要量の予測値算出後、予測グラフ表示部１０７が算出された需要量の予測値を予測グラフとして表示装置５０に表示する（Ｓ１０７）。
さらに、予測値表示部１０８が、需要量予測値テーブル２１２の内容（予測値）を一覧として、表示装置５０に表示する（Ｓ１０８）。なお、ステップＳ１０８は省略可能である。
【００４０】
ここで、ステップＳ１０３における手動グループ化について説明する。
図１６は、本実施形態に係る手動グループ化画面例を示す図である。
手動グループ化画面１６００は、未分類部品表示エリア１６０１と、グループ情報表示エリア１６０２とを有している。
未分類部品表示エリア１６０１は、未分類部品一覧表示エリア１６１１に表示される部品情報と、フィルタリスト表示エリア１６１２とを有している。
未分類部品一覧表示エリア１６１１には、グループ化されていない（これから、グループ化する）部品の製品ＩＤ、製品ＩＤの数値、製品種類、部品ＩＤ１などが表示されている。ここで、部品ＩＤは、図１６に図示されている部品ＩＤ１の他に、図示していない部品ＩＤ２、部品ＩＤ３、・・・など、１つの部品を複数の部品ＩＤで管理しているものとする。製品ＩＤの数値は、製品ＩＤの左側からみて最初に現れる数値であり、例えば製品ＩＤが「Ｍ００００１」であれば、製品ＩＤの数値は「１」となる。製品ＩＤの数値は、例えば、製品の型番や、あるいは仕様を表している。
【００４１】
フィルタリスト表示エリア１６１２は、未分類部品一覧表示エリア１６１１をフィルタリングするための表示エリアである。フィルタリスト表示エリア１６１２で、ユーザがフィルタリング情報を入力した後、フィルタ実行ボタンを選択入力することによって、入力されたフィルタリング情報でフィルタリングされた結果が未分類部品一覧表示エリア１６１１に反映・表示される。
図１６の例では、製品種類が前方一致で「レイゾウコ」であり、かつ、これまでの製品総出荷台数が１０００００台以上である製品に使用されている部品に関する情報が未分類部品一覧表示エリア１６１１に表示される。
なお、フィルタリスト表示エリア１６１２の行追加ボタンを選択入力することで、項目窓１６１４に入力されている項目を有している行が追加される。
また、ユーザがフィルタリスト表示エリア１６１２の行削除ボタンを選択入力することで、フィルタリスト表示エリア１６１２で選択されている行が削除される。
【００４２】
未分類部品一覧表示エリア１６１１のマーク項目に表示されているチェック欄１６１３にチェックが選択入力され、グループ追加ボタン１６３１が押下されると、当該チェックの付された部品がグループ情報表示エリア１６０２で表示されているグループに追加される。
なお、ユーザが未分類部品一覧表示エリア１６１１の「全ての部品をマーク」ボタンを選択入力することにより未分類部品一覧表示エリア１６１１におけるすべてのチェック欄１６１３にチェックを入力することができ、「全てのマークをクリア」ボタンを選択入力することにより未分類部品一覧表示エリア１６１１におけるすべてのチェック欄１６１３のチェックを外すことができる。
【００４３】
グループ情報表示エリア１６０２は、グループリスト表示エリア１６２１と、既にグループ化されている部品のリストを表示しているグループ内部品情報表示エリア１６２２とを有している。
グループリスト表示エリア１６２１は、作成済み、または作成中の部品グループの一覧が表示されているエリアである。図１６の例では、「冷蔵庫ドア２」のグループに属し、製品の総出荷台数が５０００００台以上に分類されている部品の情報がグループ内部品情報表示エリア１６２２に表示されている。
なお、グループ内部品情報表示エリア１６２２に表示されている項目は、未分類部品一覧表示エリア１６１１と同様であるため、説明を省略する。
【００４４】
ユーザが、グループ名入力窓１６２４にグループ名を入力し、グループ追加ボタンを選択入力することで、新たな行がグループリスト表示エリア１６２１に表示され、新しいグループの編集が可能となる。
また、ユーザが、グループ削除ボタンを選択入力することにより、グループリスト表示エリア１６２１で選択されている行が削除されるとともに、該当するグループが削除される。
【００４５】
また、ユーザによってグループ内部品情報表示エリア１６２２のマーク項目に表示されているチェック欄１６２３にチェックが選択入力され、グループ除外ボタン１６３２が押下されると、当該チェックの付された部品がグループ内部品情報表示エリア１６２２から削除され、グループから除外される。
なお、ユーザがグループ内部品情報表示エリア１６２２の「全ての部品をマーク」ボタンを選択入力することにより、すべてのチェック欄１６２３にチェックを入力することができ、「全てのマークをクリア」ボタンを選択入力することによりグループ内部品情報表示エリア１６２２におけるすべてのチェック欄１６２３のチェックを外すことができる。
【００４６】
さらに、手動グループ化画面１６００の予測期間入力エリア１６０３で図１５のステップＳ１０２における予測期間の入力が可能である。
【００４７】
（正規化部品需要量算出処理）
図１７は、本実施形態に係る正規化部品需要量算出処理（図１５のステップＳ１０１）の詳細な手順を示すフローチャートである。
まず、正規化部品需要量算出部１０１は部品属性テーブル２０５に登録されている部品ＩＤを１つ取得する（Ｓ２０１）。以降、図１７における処理の説明において、取得した部品ＩＤに対応する部品を部品ｐと記載する。
次に、正規化部品需要量算出部１０１は、取得した部品ＩＤをキーとして製品部品対応テーブル２０３から、部品ｐを使用しているすべての製品の製品ＩＤを取得する（Ｓ２０２）。部品ｐは複数の製品で使用されていることがあるため、ステップＳ２０２で取得するＩＤは１つとは限らない。以降、図１７における処理の説明において、製品部品対応テーブル２０３に登録されている、部品ｐを使用しているすべての製品の集合をＭｐとする。
【００４８】
そして、正規化部品需要量算出部１０１は製品属性テーブル２０４を参照して、製品Ｍｐに属する製品のうち、最も製品出荷開始年が早い製品を特定する（Ｓ２０３）。
次に、正規化部品需要量算出部１０１はステップＳ２０３で特定した製品の製品出荷開始年（製品出荷開始期）を、部品ｐの保守開始年（保守開始期）とし（Ｓ２０４）、部品ｐの部品ＩＤとともに保守開始年テーブル２０６に格納する。以降、部品ｐの保守開始年をＹｐとし、（Ｙｐ＋ｔ−１）年を部品ｐの経過ｔ年目とする。
【００４９】
続いて、正規化部品需要量算出部１０１は経過年を表す変数ｔに１を代入する（Ｓ２０５）。
そして、正規化部品需要量算出部１０１は経過ｔ年目における部品ｐの累計製品出荷台数Ｓｐ（ｔ）を算出する（Ｓ２０６）。製品ｍの製品出荷開始年をｙｍ、製品ｍのｙ年における製品出荷台数をｓｍ（ｙ）としたとき、累計製品出荷台数Ｓｐ（ｔ）は次の式（１）で算出される。つまり、部品ｐの累計製品出荷台数Ｓｐ（ｔ）とは、部品ｐが使用されているすべての製品について、その製品の出荷開始年から経過ｔ年目までの累計出荷台数である。つまり、正規化部品需要量算出部１０１は保守開始年（保守開始期）以降の経過年数（経過期数）毎に、製品部品対応テーブル２０３に登録されている製品のうち、該部品を使用しているすべての製品の保守開始年（保守開始期）から該経過年数（経過期数）までの製品出荷台数を合計した累計製品出荷台数を算出する。
【００５０】
【数１】
【００５１】
正規化部品需要量算出部１０１は、算出した累計製品出荷台数を算出対象となっている部品ｐの部品ＩＤおよび経過年とともに、累計製品出荷台数テーブル２０７に格納する。
続いて、正規化部品需要量算出部１０１は部品ｐの部品ＩＤをキーとして、部品出荷台数テーブル２０２から（Ｙｐ＋ｔ−１）年における部品出荷台数ｄｐ（ｔ）を取得する（Ｓ２０７）。
次に、正規化部品需要量算出部１０１は、部品ｐの経過ｔ年目における正規化部品需要量ｎｐ（ｔ）を算出する（Ｓ２０８）。つまり、正規化部品需要量算出部１０１は、経過年数（経過期数）における該保守部品の部品出荷台数を累計製品出荷台数で除算した正規化部品需要量を算出する。ここで、後に算出される線形回帰式の誤差の分散不均一を低減するため、正規化部品需要量算出部１０１は製品出荷１台当たりの部品出荷台数をＢｏｘ−Ｃｏｘ変換などで変換することで、正規化部品需要量を算出する。分散不均一性とは、誤差の分散が標本毎に異なり、一定ではないことである。
Ｂｏｘ−Ｃｏｘ変換を用いる場合、変換関数ｆλは次の式（２）で与えられる。
【００５２】
【数２】
【００５３】
ここで、λはＢｏｘ−Ｃｏｘ変換のパラメータであり、入力装置４０を介してユーザにより指定される。
変換関数をｆλとしたとき、ｎｐ（ｔ）は、累計製品出荷台数Ｓｐ（ｔ）および経過ｔ年目における部品出荷台数ｄｐ（ｔ）を用いた次の式（３）で算出される。
【００５４】
【数３】
【００５５】
なお、ここではＢｏｘ−Ｃｏｘ変換を用いているが、Ｂｏｘ−Ｃｏｘ変換に限らずロジット変換など他の変換を用いてもよい。
また、線形回帰式の誤差の分散不均一性が小さくなると予想される場合は、ステップＳ２０８による変換は行わなくてもよく、この場合、以下の説明における変換関数を、すべて恒等関数に読み換えればよい。
そして、累計製品出荷台数Ｓｐ（ｔ）の算出ができない場合や、経過ｔ年目における部品出荷台数ｄｐ（ｔ）の取得ができない場合、もしくはｄｐ（ｔ）／Ｓｐ（ｔ）がｆの定義域に属さない場合、正規化部品需要量算出部１０１は正規化部品需要量ｎｐ（ｔ）の算出を行わない。
正規化部品需要量算出部１０１は算出した正規化部品需要量ｎｐ（ｔ）を、部品ＩＤおよび正規化部品需要量ｎｐ（ｔ）の算出対象となっている経過年とともに正規化部品需要量テーブル２０８に格納する。
【００５６】
次に、正規化部品需要量算出部１０１は、処理対象となっている部品ｐの部品ＩＤをキーとして、部品出荷台数テーブル２０２において部品ｐの経過（ｔ＋１）年目以降の部品出荷台数のデータ（部品出荷データ）があるか否かを判定する（Ｓ２０９）。
ステップＳ２０９の結果、部品出荷データがある場合（ステップＳ２０９→Ｙｅｓ）、正規化部品需要量算出部１０１は経過年を表す変数ｔに１を加算した（Ｓ２１０）後、ステップＳ２０６へ処理を戻す。
【００５７】
ステップＳ２０９の結果、部品出荷データがない場合（ステップＳ２０９→Ｎｏ）、正規化部品需要量算出部１０１は部品属性テーブル２０５に登録されているすべての部品について、ステップＳ２０１〜Ｓ２１０までの処理が完了したか否かを判定する（Ｓ２１１）。
ステップＳ２１１の結果、処理が完了していない部品がある場合（ステップＳ２１１→Ｎｏ）、正規化部品需要量算出部１０１はステップＳ２０１へ処理を戻す。
ステップＳ２１１の結果、すべての部品について処理が完了している場合（ステップＳ２１１→Ｙｅｓ）、処理部１００は図１５のステップＳ１０１の処理を終了したので、ステップＳ１０２へ処理を進める。
【００５８】
（線形回帰式構築処理）
図１８は、本実施形態に係る線形回帰式構築処理（図１５のステップＳ１０４）の詳細な手順を示すフローチャートである。
まず、線形回帰式構築部１０４はグループテーブル２０９に登録されているグループＩＤを１つ取得する（Ｓ３０１）。以降、図１８の処理の説明において、取得したグループＩＤに対応するグループをグループＧと称し、部品の集合として参照する。
次に、線形回帰式構築部１０４は経過年を表す変数ｔに（ｋ＋１）を代入する（Ｓ３０２）。ここで、ｋは図１５のステップＳ１０２で入力された次数ｋである。
続いて、線形回帰式構築部１０４はグループＧの経過ｔ年目における線形回帰式を構築するためのデータセットを構築する（Ｓ３０３）。データセットとは式（４）を満たす正規化部品需要量の集合である。
【００５９】
ここで、データセットを構築する際の注意点を記述する。
部品は時間経過とともに需要が減少するため、部品出荷台数が「０」となる年が多くなる場合がある。部品出荷台数が「０」となる年のデータをデータセットに含めると、線形回帰式の適合度合が低くなる。そこで、線形回帰式で算出する正規化部品需要量の予測値は、需要量が正になる場合の条件付き期待値として算出する。そして、後記する図２０のステップＳ４０９，Ｓ４１０で部品出荷台数が「０」になる場合も考慮した需要量の予測値に補正する（詳細は、図１２のステップＳ４０９，Ｓ４１０で説明する）。データセットは次の式（４）で表される（ｋ＋１）次元ベクトルの集合とする。
【００６０】
【数４】
【００６１】
式（４）において、ｎｐ（ｔ−ｊ）は正規化部品需要量であり、ｄｑ（ｔ−ｊ）は部品ｑの経過（ｔ−ｊ）年目における部品出荷台数である。
また、式（４）における条件ｄｑ（ｔ−ｊ）＞０は、部品ｑの経過（ｔ−ｊ）年目における正規化部品需要量が「０」になる場合を除外するための条件である。
【００６２】
次に、線形回帰式構築部１０４はステップＳ３０３で構築したデータセット（式（４））のデータ数が閾値以上であるか否かを判定する（Ｓ３０４）。
ここで、線形回帰式を構築するためにはデータ数が（ｋ＋１）以上でなければならないため、閾値は最低でも（ｋ＋１）とする。
ステップＳ３０４の結果、データ数が閾値未満である場合（Ｓ３０４→Ｎｏ）、線形回帰式構築部１０４はステップＳ３１１へ処理を進める。
【００６３】
ステップＳ３０４の結果、データ数が閾値以上の場合（ステップＳ３０４→Ｙｅｓ）、線形回帰式構築部１０４はステップＳ３０３で構築したデータセットを基に、式（５）に示す線形回帰式の線形回帰係数βｊ（ｔ）（ｊ＝０，・・・，ｋ）を最小二乗法により算出する（Ｓ３０５）ことで線形回帰式を構築する。
【００６４】
【数５】
【００６５】
ここで、ｎ（ｔ−ｊ）（ｊ＝０，・・・，ｋ）はグループＧの経過（ｔ−ｊ）年目における正規化部品需要量を表す変数である。
ｋ＝１の場合、線形回帰式（式（５））は経過（ｔ−１）年目の正規化部品需要量を説明変数、経過ｔ年目の正規化部品需要量を目的変数とした一次式となる。この場合の線形回帰式のグラフの一例を図１９に示す。
【００６６】
図１９は、ｋ＝１の場合における線形回帰式のグラフの一例である。
図１９では、横軸に経過（ｔ−１）年目の正規化部品需要量を示し、縦軸に経過ｔ年目の正規化部品需要量を示している。つまり、経過（ｔ−１）年目の正規化部品需要量を説明変数とし、経過ｔ年目の正規化部品需要量を目的変数としている。
図１９における点がグループＧにおける各部品の正規化部品需要量であり、線１９０１が正規化部品需要量の線形回帰式を表すグラフである。この直線の傾きが係数β１（ｔ）となる。
【００６７】
図１８の説明に戻り、ステップＳ３０４の後、線形回帰式構築部１０４はステップＳ３０５で構築した線形回帰式を用いて、ステップＳ３０３で構築したデータセット中に外れ値があるか否かを判定する（Ｓ３０６）。これは、線形回帰式を構築するために用いたデータセットに外れ値が存在すると、線形回帰式の適合度合が低減するためである。
ここでは、部品ｑ∈Ｇのデータが外れ値か否かを判定するために、次の式（６）で定義されるＣｏｏｋの距離Ｄｑ（ｔ）を用いることとする。
【００６８】
【数６】
【００６９】
ここで、ｃｒ（ｔ）は線形回帰式（式（５））において、部品ｒの経過ｔ年目の正規化部品需要量を予測した場合の予測値であり、ｃｒ（ｑ；ｔ）は部品ｑを除いて線形回帰式（式（５））を構築した上で部品ｒの経過ｔ年目の正規化部品需要量を予測した場合の予測値である。
式（６）におけるＤｑ（ｔ）が閾値を超える場合、線形回帰式構築部１０４は部品ｑのデータが外れ値であると判定する。閾値には、一例として「１．０」を用いる。
【００７０】
なお、本実施形態では外れ値の判定方法としてＣｏｏｋの距離を用いたが、これに限らず、てこ比による判定など、他の判定方法を用いてもよい。また、本実施形態ではＣｏｏｋの距離を用いたので、外れ値の判定が線形回帰係数の算出後に行われているが、可能であれば、例えばステップＳ３０３におけるデータセットの構築時に行ってもよい。
【００７１】
ステップＳ３０６の結果、外れ値が存在する場合（Ｓ３０６→Ｙｅｓ）、つまり、判定にＣｏｏｋの距離を使用した場合、Ｃｏｏｋの距離Ｄｑ（ｔ）が閾値より大きい正規化部品需要量のデータが存在する場合、線形回帰式構築部１０４は、外れ値であると判定された部品ｑの正規化部品需要量のデータをデータセットから除去し（Ｓ３０７）、ステップＳ３０４へ処理を戻し、外れ値を除去したデータセットを基に再度線形回帰係数を算出する。
【００７２】
ステップＳ３０６の結果、外れ値がない場合（Ｓ３０６→Ｎｏ）、つまり、外れ値の判定にＣｏｏｋの距離を使用した場合、すべての部品ｑについてのデータにおけるＣｏｏｋの距離Ｄｑ（ｔ）が閾値以下の場合、線形回帰式構築部１０４は式（５）におけるｊ＝０，・・・，ｋについて、グループＧのグループＩＤと、経過年ｔと、インデックスｊと、ステップＳ３０５で算出された線形回帰係数βｊ（ｔ）と、を組のデータとして線形回帰式テーブル２１１に格納する（Ｓ３０８）。ここで、線形回帰係数βｊ（ｔ）の「ｊ」が線形回帰式テーブル２１１のインデックスとなる。
【００７３】
次に、線形回帰式構築部１０４は、正規化部品需要量テーブル２０８を参照して経過年ｔが最終経過年であるか否かを判定する（Ｓ３０９）。ここで、最終経過年とは、正規化部品需要量テーブル２０８において、該当する経過年以降、データのない経過年である。。
ステップＳ３０９の結果、経過年ｔが最終経過年である場合（Ｓ３０９→Ｙｅｓ）、線形回帰式構築部１０４はステップＳ３１１へ処理を進める。
ステップＳ３０９の結果、経過年ｔが最終経過年でない場合（Ｓ３０９→Ｎｏ）、線形回帰式構築部１０４は経過年を表す変数ｔに「１」を加算して（Ｓ３１０）、ステップＳ３０３へ処理を戻し、経過年が１年増えたときの線形回帰式を構築する。
【００７４】
ステップＳ３０４の結果、データ数が閾値未満である（Ｓ３０４→Ｎｏ）か、またはステップＳ３０９の結果、経過年ｔが最終経過年である場合（Ｓ３０９→Ｙｅｓ）、線形回帰式構築部１０４はグループテーブル２０９に登録されているすべてのグループについて、ステップＳ３０１〜Ｓ３１０までの処理を完了したか否かを判定する（Ｓ３１１）。
ステップＳ３１１の結果、処理が完了していないグループがある場合（Ｓ３１１→Ｎｏ）、線形回帰式構築部１０４はステップＳ３０１へ処理を戻す。
ステップＳ３１１の結果、すべてのグループについて処理が完了している場合（Ｓ３１１→Ｙｅｓ）、処理部１００は図１５のステップＳ１０４の処理を終了したので、ステップＳ１０５へ処理を進める。
【００７５】
（需要量予測算出処理）
図２０は、本実施形態に係る需要量予測値算出処理（図１５のステップＳ１０６）の詳細な手順を示すフローチャートである。
まず、需要量予測値算出部１０６は、図１５のステップＳ１０５において設定された予測対象部品の部品ＩＤをキーとして、グループテーブル２０９からグループＩＤを１つ取得することで、予測対象部品が属するグループを特定する（Ｓ４０１）。これにより、予測対象部品が属するグループが特定される。以降、図１８における処理の説明において、予測対象部品を予測対象部品ｐと称する、また、取得したグループＩＤに対応するグループをグループＧと称し、部品の集合として参照する。
次に、需要量予測値算出部１０６は、予測対象部品ｐの部品ＩＤをキーとして、正規化部品需要量テーブル２０８を参照し、予測開始ｋ年前から予測開始１年前までの正規化部品需要量を取得する（Ｓ４０２）。ここで、ｋはステップＳ１０２で入力された次数ｋである。また、予測開始ｋ年前とは、例えば、ｋ＝２で、予測開始年が２０１１年であるとすると、予測開始ｋ年前は２００９年となる。
需要量予測値算出部１０６は予測情報テーブル２１０から、予測開始年を取得し、この予測開始年をＹ０とする。ステップＳ４０２において取得されるのは、ｊ＝１，・・・，ｋについて、（Ｙ０−ｊ）年における予測対象部品ｐの正規化部品需要量ｎｐ（Ｙ０−ｊ−Ｙｐ＋１）である。取得できない正規化部品需要量がある場合は、需要量の予測はできないものとし、需要量予測値算出部１０６は、表示装置５０にエラー表示を行わせて処理を終了する。なお、Ｙｐは前記したように予測対象部品ｐの保守開始年を示している。
【００７６】
続いて、需要量予測値算出部１０６は予測対象年を表す変数ｙに予測開始年Ｙ０を代入し（Ｓ４０３）、予測対象年ｙを次の式（７）で経過年ｔに変換する（Ｓ４０４）。
【００７７】
ｔ＝ｙ−Ｙｐ＋１ ・・・（７）
【００７８】
そして、需要量予測値算出部１０６はステップＳ４０１で取得したグループＩＤをキーとして、線形回帰式テーブル２１１から該当するグループＧの経過ｔ年目における線形回帰式（式（５））の線形回帰係数をすべて取得する（Ｓ４０５）。
次に、需要量予測値算出部１０６は、ステップＳ４０５で取得した線形回帰係数を使用した線形回帰式（式（５））を基に、経過ｔ年目における予測対象部品ｐの正規化部品需要量の予測値ｃｐ（ｔ）を算出する（Ｓ４０６）。
説明変数には、経過（ｔ−ｊ）年目（ｊ＝１，・・・，ｋ）における予測対象部品ｐの正規化部品需要量を用いる。経過（ｔ−ｊ）年目が予測開始年Ｙ０より前に該当するとき、すなわちｔ−ｊ＜Ｙ０−Ｙｐ＋１のときは、正規化部品需要量の実績値ｎｐ（ｔ−ｊ）を用いる。ｔ−ｊ≧Ｙ０−Ｙｐ＋１のときは、正規化部品需要量の予測値ｃｐ（ｔ−ｊ）を用いる。
【００７９】
続いて、需要量予測値算出部１０６はステップＳ４０６で算出した正規化部品需要量の予測値ｃｐ（ｔ）を図１７のステップＳ２０８で使用した変換関数ｆλの逆変換関数ｇで変換する（Ｓ４０７）ことで、ｇ（ｃｐ（ｔ））を算出する。例えば、λ＝０のときのＢｏｘ−Ｃｏｘ変換では、ｆλ（ｘ）＝ｌｏｇ（ｘ）なので、ｇ（ｘ）＝ｅｘｐ（ｘ）となる。なお、図１７のステップＳ２０８で変換を行わなかった場合、ステップＳ４０７は省略される。
【００８０】
そして、需要量予測値算出部１０６は予測対象部品ｐの部品ＩＤをキーとして、累計製品出荷台数テーブル２０７から、予測対象部品ｐの経過ｔ年目における累計製品出荷台数Ｓｐ（ｔ）を取得する（Ｓ４０８）。
次に、需要量予測値算出部１０６は需要量が「正」の値になる確率を算出する（Ｓ４０９）。
図１８のステップＳ３０３で前記したように、ステップＳ４０６で算出した正規化部品需要量の予測値ｃｐ（ｔ）は、経過ｔ年目における予測対象部品ｐの需要量が正になる場合の条件付き期待値である。つまり、ここまでの処理では、予測対象部品ｐの需要量が「０」になる場合が意図的に外されている。実際には需要量が「０」となる年もあるので、需要量が「０」になる場合が意図的に外された状態で算出された予測値は、精度がよくないことが考えられる。これを補完するため、ステップＳ４０９およびステップＳ４１０の処理が行われる。
【００８１】
具体的には、ステップＳ４０９において、需要量予測値算出部１０６は部品の需要量が正になる確率Ｑを次の式（８）で算出する。
【００８２】
【数７】
【００８３】
ここで、｜・｜は集合の要素数を表す記号である。
ステップＳ４０９の後、需要量予測値算出部１０６は、ステップＳ４０９で算出した需要量が「正」になる確率Ｑを用いて、予測対象部品ｐの経過ｔ年目における需要量の予測値ｘｐ（ｔ）を以下の式（９）で算出する（Ｓ４１０）。
【００８４】
ｘｐ（ｔ）＝Ｑ×ｇ（ｃｐ（ｔ））×Ｓｐ（ｔ） ・・・（９）
【００８５】
ここで、ｇ（ｃｐ（ｔ））×Ｓｐ（ｔ）は、グループＧの経過ｔ年目において、部品の需要量が正になる場合における需要量の予測値である。正確には、ｇ（ｃｐ（ｔ））は、ステップＳ４０６で算出された正規化部品需要量の予測値を、ステップＳ４０７において逆変換した値である。
【００８６】
次に、需要量予測値算出部１０６は予測対象年ｙが予測情報テーブル２１０に格納されている予測終了年か否かを判定する（Ｓ４１１）。
ステップＳ４１１の結果、予想対象年ｙが予測終了年でない場合（ステップＳ４１１→Ｎｏ）、需要量予測値算出部１０６は予測対象年を表す変数ｙに１を加算して（Ｓ４１２）、ステップＳ４０４へ戻し、次の予測対象年について需要量の予測を行う。
ステップＳ４１１の結果、予測対象年ｙが予測終了年である場合（ステップＳ４１１→Ｙｅｓ）、処理部１００は図１５のステップＳ１０６の処理を終了したので、ステップＳ１０７へ処理を進める。
【００８７】
図２１は、図１５のステップＳ１０７の処理で表示される生涯需要予測画面の一例を示す図である。
生涯需要予測画面２１００は、予測設定エリア２１１０、グループ表示エリア２１２０、部品表示エリア２１３０、グループ情報表示エリア２１４０、製品情報表示エリア２１５０および予測結果表示エリア２１６０を有している。
ユーザは、まず、予測設定エリア２１１０の予測方法選択窓２１１１で予測方法と（選択された予測法法が線形回帰式であれば）線形回帰式の次数を選択設定する（図２１の例では、予測方法として「線形回帰予測」が選択され、「次数：１」が選択されている）。
【００８８】
そして、ユーザがグループ表示エリア２１２０に表示されているグループを選択すると、処理部１００はグループテーブル２０９などを参照して、そのグループに含まれている部品の一覧を部品表示エリア２１３０に表示する。このとき、グループ情報表示エリア２１４０には、選択されているグループに関する情報が表示される。このとき、処理部１００が参照するテーブルは、図示していないグループ属性テーブルなどである。
【００８９】
ユーザが部品表示エリア２１３０に表示されている部品を選択すると（図２１の例では「ＰＹ９００−０１７＿２ 電子部品Ｂタイプｃ」が選択されている）、選択された部品が使用されている製品に関する情報が製品情報表示エリア２１５０に表示される。製品情報表示エリア２１５０に表示される情報は製品部品対応テーブル２０３などによるものである。
ここまでの作業が、図１５の予測対象部品入力（Ｓ１０５）の処理となる。
【００９０】
そして、ユーザが予測設定エリア２１１０の予測実行ボタン２１１２を選択入力すると、需要量予測値算出部１０６が図１５の需要量の予測値算出（Ｓ１０６）を行い、予測グラフ表示部１０７が予測結果表示エリア２１６０に予測結果を表示する（図１５の予測グラフ表示（Ｓ１０７）に相当）。
予測結果表示エリア２１６０には、製品出荷実績値が棒グラフで示されており、部品需要実績値（部品出荷台数）が折線グラフ２１６１で示されており、部品の需要量の予測値が折線グラフ２１６２で示されている。
また、処理部１００は、生涯需要予測画面２１００とは別に需要量予測値テーブル２１２の内容を一覧として表示装置５０に表示する（図１５の予測値表示（Ｓ１０８）に相当）。
【００９１】
《まとめ》
本実施形態によれば、各経過年（経過期）において、前年から過去ｋ年分（過去ｋ期分）の正規化部品需要量を説明変数とした、線形回帰係数を求めることで、序盤、あるいは序盤の途中までのデータしかない部品（保守部品）についても、序盤、中盤、終盤に対応した部品（保守部品）の生涯需要予測が可能となる。つまり、特許文献１や、非特許文献１に記載されているような時系列予測手法で生涯需要を予測するには十分な実績値が揃っていない場合でも、本実施形態によれば部品（保守部品）の生涯需要を予測することができる。
【符号の説明】
【００９２】
１ 生涯需要予測装置
１０ メモリ
２０ 記憶装置
３０ ＣＰＵ
４０ 入力装置（入力部）
５０ 表示装置（表示部）
１００ 処理部
１０１ 正規化部品需要量算出部
１０２ 予測情報設定部
１０３ 部品グループ化部
１０４ 線形回帰式構築部
１０５ 予測対象部品設定部
１０６ 需要量予測値算出部
１０７ 予測グラフ表示部
１０８ 予測値表示部
２０１ 製品出荷台数テーブル（製品出荷台数情報）
２０２ 部品出荷台数テーブル（部品出荷台数情報）
２０３ 製品部品対応テーブル（製品部品対応情報）
２０４ 製品属性テーブル
２０５ 部品属性テーブル
２０６ 保守開始年テーブル
２０７ 累計製品出荷台数テーブル
２０８ 正規化部品需要量テーブル
２０９ グループテーブル
２１０ 予測情報テーブル
２１１ 線形回帰式テーブル
２１２ 需要量予測値テーブル
【特許請求の範囲】
【請求項１】
製品に使用されている保守部品の需要量を予測する生涯需要予測装置による生涯需要予測方法であって、
前記生涯需要予測装置は記憶部に少なくとも、
製品毎の製品出荷開始期と、製品出荷開始期以降の期毎における該製品の製品出荷台数が登録されている製品出荷台数情報と、
期毎における保守部品の部品出荷台数が登録されている部品出荷台数情報と、
製品毎に該製品に使用されている保守部品が登録されている製品部品対応情報と、
を格納しており、
前記生涯需要予測装置が、
前記部品出荷台数情報に登録されている保守部品毎に、前記製品部品対応情報に登録されている製品で、該保守部品を使用している製品のうち、最も製品出荷開始期が早い製品を特定し、特定された製品の製品出荷開始期を該保守部品の保守開始期とし、
製品出荷台数情報において、前記保守開始期以降の経過期数毎に、前記製品部品対応情報に登録されている製品のうち、該保守部品を使用しているすべての製品の前記保守開始期から該経過期数までの製品出荷台数を合計した累計製品出荷台数を算出し、
該経過期数における該保守部品の部品出荷台数を前記累計製品出荷台数で除算した正規化部品需要量を算出し、
線形回帰式の次数ｋと、予測開始期と、予測終了期と、が入力部を介して入力されると、
前記部品出荷台数情報に登録されている保守部品をグループに分類し、
前記グループ毎、経過（ｋ＋１）期目以降の経過期数毎に、前記経過期数のｋ期前から前記経過期数の１期前までの前記正規化部品需要量を説明変数とし、各説明変数の係数を算出しすることによって、前記説明変数に関する線形回帰式を構築し
予測対象部品の情報が前記入力部を介して入力されると、
前記予測対象部品が属する前記グループを特定し、
前記予測開始期から前記予測終了期までの予測対象期毎に、前記予測対象期を前記予測対象部品の経過期数に変換し、
前記算出された線形回帰式を基に、前記変換された経過期数における前記予測対象部品の前記正規化部品需要量の予測値を算出し、
前記正規化部品需要量の予測値に対して、前記変換された経過期数における前記累計製品出荷台数を乗算することにより、前記予測対象部品の前記予測対象期における前記保守部品の需要量の予測値を算出する
ことを特徴とする生涯需要予測方法。
【請求項２】
前記生涯需要予測装置は、
前記正規化部品需要量を、変換関数によって変換し、
前記正規化部品需要量の予測値を、当該変換関数の逆変換関数によって変換する
ことを特徴とする請求項１に記載の生涯需要予測方法。
【請求項３】
前記生涯需要予測装置は、
前記線形回帰式を算出する際に、部品出荷台数が０ではないデータを使用し、
外れ値となる正規化部品需要量のデータを除外した後、前記線形回帰式を算出し、
前記保守部品の需要量が０とはならない確率を算出し、
前記算出した保守部品の需要量の予測値に、当該確率を乗算する
ことを特徴とする請求項１に記載の生涯需要予測方法。
【請求項４】
請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の生涯需要予測方法をコンピュータに実行させるプログラム。
【請求項５】
製品に使用されている保守部品の需要量を予測する生涯需要予測装置であって、
製品毎の製品出荷開始期と、製品出荷開始期以降の期毎における該製品の製品出荷台数が登録されている製品出荷台数情報と、
期毎における保守部品の部品出荷台数が登録されている部品出荷台数情報と、
製品毎に該製品に使用されている保守部品が登録されている製品部品対応情報と、
を格納している記憶部と、
前記部品出荷台数情報に登録されている保守部品毎に、前記製品部品対応情報に登録されている製品のうち、該保守部品を使用している製品のうち、最も製品出荷開始期が早い製品を特定し、特定された製品の製品出荷開始期を該保守部品の保守開始期とし、
前記保守開始期以降の経過期数毎に、前記製品部品対応情報に登録されている製品のうち、該保守部品を使用しているすべての製品の前記保守開始期から該経過期数までの出荷台数を合計した累計製品出荷台数を算出し、
該経過期数における該保守部品の部品出荷台数を前記累計製品出荷台数で除算した正規化部品需要量を算出する正規化部品需要量算出部と、
線形回帰式の次数ｋと、予測開始期と、予測終了期と、が入力部を介して入力されると、
前記部品出荷台数情報に登録されている保守部品をグループに分類する部品グループ化部と、
前記グループ毎、経過（ｋ＋１）期目以降の経過期数毎に、前記経過期数のｋ期前から前記経過期数の１期前までの前記正規化部品需要量を説明変数とし、各説明変数の係数を算出しすることによって、前記説明変数に関する線形回帰式を構築する線形回帰式構築部と
予測対象部品の情報が前記入力部を介して入力されると、
前記予測対象部品が属する前記グループを特定し、
前記予測開始期から前記予測終了期までの予測対象期毎に、前記予測対象期を前記予測対象部品の経過期数に変換し、
前記算出された線形回帰式を基に、前記変換された経過期数における前記予測対象部品の前記正規化部品需要量の予測値を算出し、
前記正規化部品需要量の予測値に対して、前記変換された経過期数における前記累計製品出荷台数を乗算することにより、前記予測対象部品の前記予測対象期における前記保守部品の需要量の予測値を算出する需要量予測値算出部と、
を有することを特徴とする生涯需要予測装置。
【請求項１】
製品に使用されている保守部品の需要量を予測する生涯需要予測装置による生涯需要予測方法であって、
前記生涯需要予測装置は記憶部に少なくとも、
製品毎の製品出荷開始期と、製品出荷開始期以降の期毎における該製品の製品出荷台数が登録されている製品出荷台数情報と、
期毎における保守部品の部品出荷台数が登録されている部品出荷台数情報と、
製品毎に該製品に使用されている保守部品が登録されている製品部品対応情報と、
を格納しており、
前記生涯需要予測装置が、
前記部品出荷台数情報に登録されている保守部品毎に、前記製品部品対応情報に登録されている製品で、該保守部品を使用している製品のうち、最も製品出荷開始期が早い製品を特定し、特定された製品の製品出荷開始期を該保守部品の保守開始期とし、
製品出荷台数情報において、前記保守開始期以降の経過期数毎に、前記製品部品対応情報に登録されている製品のうち、該保守部品を使用しているすべての製品の前記保守開始期から該経過期数までの製品出荷台数を合計した累計製品出荷台数を算出し、
該経過期数における該保守部品の部品出荷台数を前記累計製品出荷台数で除算した正規化部品需要量を算出し、
線形回帰式の次数ｋと、予測開始期と、予測終了期と、が入力部を介して入力されると、
前記部品出荷台数情報に登録されている保守部品をグループに分類し、
前記グループ毎、経過（ｋ＋１）期目以降の経過期数毎に、前記経過期数のｋ期前から前記経過期数の１期前までの前記正規化部品需要量を説明変数とし、各説明変数の係数を算出しすることによって、前記説明変数に関する線形回帰式を構築し
予測対象部品の情報が前記入力部を介して入力されると、
前記予測対象部品が属する前記グループを特定し、
前記予測開始期から前記予測終了期までの予測対象期毎に、前記予測対象期を前記予測対象部品の経過期数に変換し、
前記算出された線形回帰式を基に、前記変換された経過期数における前記予測対象部品の前記正規化部品需要量の予測値を算出し、
前記正規化部品需要量の予測値に対して、前記変換された経過期数における前記累計製品出荷台数を乗算することにより、前記予測対象部品の前記予測対象期における前記保守部品の需要量の予測値を算出する
ことを特徴とする生涯需要予測方法。
【請求項２】
前記生涯需要予測装置は、
前記正規化部品需要量を、変換関数によって変換し、
前記正規化部品需要量の予測値を、当該変換関数の逆変換関数によって変換する
ことを特徴とする請求項１に記載の生涯需要予測方法。
【請求項３】
前記生涯需要予測装置は、
前記線形回帰式を算出する際に、部品出荷台数が０ではないデータを使用し、
外れ値となる正規化部品需要量のデータを除外した後、前記線形回帰式を算出し、
前記保守部品の需要量が０とはならない確率を算出し、
前記算出した保守部品の需要量の予測値に、当該確率を乗算する
ことを特徴とする請求項１に記載の生涯需要予測方法。
【請求項４】
請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の生涯需要予測方法をコンピュータに実行させるプログラム。
【請求項５】
製品に使用されている保守部品の需要量を予測する生涯需要予測装置であって、
製品毎の製品出荷開始期と、製品出荷開始期以降の期毎における該製品の製品出荷台数が登録されている製品出荷台数情報と、
期毎における保守部品の部品出荷台数が登録されている部品出荷台数情報と、
製品毎に該製品に使用されている保守部品が登録されている製品部品対応情報と、
を格納している記憶部と、
前記部品出荷台数情報に登録されている保守部品毎に、前記製品部品対応情報に登録されている製品のうち、該保守部品を使用している製品のうち、最も製品出荷開始期が早い製品を特定し、特定された製品の製品出荷開始期を該保守部品の保守開始期とし、
前記保守開始期以降の経過期数毎に、前記製品部品対応情報に登録されている製品のうち、該保守部品を使用しているすべての製品の前記保守開始期から該経過期数までの出荷台数を合計した累計製品出荷台数を算出し、
該経過期数における該保守部品の部品出荷台数を前記累計製品出荷台数で除算した正規化部品需要量を算出する正規化部品需要量算出部と、
線形回帰式の次数ｋと、予測開始期と、予測終了期と、が入力部を介して入力されると、
前記部品出荷台数情報に登録されている保守部品をグループに分類する部品グループ化部と、
前記グループ毎、経過（ｋ＋１）期目以降の経過期数毎に、前記経過期数のｋ期前から前記経過期数の１期前までの前記正規化部品需要量を説明変数とし、各説明変数の係数を算出しすることによって、前記説明変数に関する線形回帰式を構築する線形回帰式構築部と
予測対象部品の情報が前記入力部を介して入力されると、
前記予測対象部品が属する前記グループを特定し、
前記予測開始期から前記予測終了期までの予測対象期毎に、前記予測対象期を前記予測対象部品の経過期数に変換し、
前記算出された線形回帰式を基に、前記変換された経過期数における前記予測対象部品の前記正規化部品需要量の予測値を算出し、
前記正規化部品需要量の予測値に対して、前記変換された経過期数における前記累計製品出荷台数を乗算することにより、前記予測対象部品の前記予測対象期における前記保守部品の需要量の予測値を算出する需要量予測値算出部と、
を有することを特徴とする生涯需要予測装置。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図１９】
【図２０】
【図２１】
【図２２】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図１９】
【図２０】
【図２１】
【図２２】
【公開番号】特開２０１２−１５５６８４（Ｐ２０１２−１５５６８４Ａ）
【公開日】平成２４年８月１６日（２０１２．８．１６）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１１−１６８６６（Ｐ２０１１−１６８６６）
【出願日】平成２３年１月２８日（２０１１．１．２８）
【出願人】（０００２３３５３８）株式会社 日立東日本ソリューションズ (53)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２４年８月１６日（２０１２．８．１６）
【国際特許分類】
【出願日】平成２３年１月２８日（２０１１．１．２８）
【出願人】（０００２３３５３８）株式会社 日立東日本ソリューションズ (53)
【Ｆターム（参考）】
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