生産スケジューラの導入はうまくいきませんでした。その後、“かけ込み寺”に相談して、限定的に使うことで落ち着いたようです(ロ)。経験的に言えば、大部分は“限定的にだましだまし使う(ロ)”か“生産スケジューラ導入失敗(ハ)”に分類されるのではないかと思います。生産スケジューラがまったく使えないか、というとそうでもありません。使えている工場もあります。生産スケジューラがないと動かない、というぐらいの活躍です。それは、半導体の製造プロセスは専用装置で構成されており、仕様が決まれば装置での処理時間が決まり、実際の作業もそれほどのズレもなく行われるからです。対立構造でみれば、「変動時間」の変動が非常に小さいために、対立が起きない、起きてもごくわずか、と解釈できます。生産スケジューラを使ってメリットがあるかどうか、の視点を入れて分けると次のようになるんじゃないか、と。1、生産スケジューラは必須2、多少問題はあるが、限定的、部分的に使いこなしている3、生産スケジューラは使っているがメリットなし4、まったく使えない1と2はメリット有。3と4は使うメリットはなし。それぞれ、どれぐらいの割合か。調べてみたんですが、データは見つかりませんでした。私的経験的に、そして無責任にザックリと言えば、生産スケジューラの導入を行った工場(生産スケジューラとかかわりのない工場は含まない)を母数にして上から、1は1割、2は2割、3は3割、4は4割。切りが良すぎますかね。「革新的生産スケジューリング入門」著者;佐藤知一、2000年4月初版の184ページに「スケジューリング問題のパラダイム」という図があります。そこにはこんな説明があります。“古典スケジューラは、決定論的問題(作業時間等はすべて計画通り)、静的問題(すべてのオーダー情報が事前にそろっている)が前提の静的な最適化。”“APSは、確率的問題(作業時間等は確率的に変動する)、動的問題(オーダーが次々飛び込んでくる)が前提の動的な適応制御。Scheduling対立図に戻ります。[固定時間]vs[変動時間]ここでの[固定時間]とは、上記の説明にある“古典スケジューラ”の特徴です。それがAPSになると[動的な適応制御]になります。なるともはや対立は消え、問題は完璧に解決されることになります。この本を読んだとき、「生産スケジューラ問題はそのうち解決するんだ」と思いました。IoT、AI、第4次産業革命だとすっかり世の中変わりました。先進的スケジューリングで生産の全体最適を目指せ!」2001年12月の著者、西岡靖之氏に聞いてみました。返事は、~~~~~APSについては、あまり進歩はないようですね。確率論的なアプローチはあまり聞きません。~~~~~佐藤知一氏には、APSが「動的な適応制御」が可能かどうかの確認のため、次の質問をしてみました。=====「確率的に変動する作業時間でスケジュールした場合、作業の開始時刻や終了時刻はどのようになるのでしょうか」=====残念ながら、質問に対する答えはどこにもありません。「適切な生産マネジメント」とか「場合によります」とか。末尾にはこんなフレーズで締めくくられていました。=====「学んで思わざるはすなわち暗し、思うて学ばざればすなわち危うし」ーー=====すっかり、はぐらかされてしまいました。わかったことは、APSは20年たっても“古典スケジューラ”のままだった、こと。Schedulingじゃないでしょうか。[固定時間]対[変動時間]の対立構造は今も健在です。この対立が引き起こす現象をみてみましたが、注意深くみると、少し違った現象も起きています。A社の事例でもそれらしき影が垣間見られます。A社とはどんな会社か、記事の著者に聞いてみました。メールにはこんな説明が、=====「標準作業時間の概念も存在せず、作業時間の実績値をとる仕組みもないような管理レベルの現場に、生産スケジューラを入れる価値がないことは、ほとんど自明だと思います。」=====「管理レベルの低い工場」に生産スケジューラを導入する話です。対立構造からみると、管理レベルは低く、作業時間はバラツキ、工程管理はなっていない、、ということですので「生産スケジューラは使えない」(上記分類4)、となる単純なケースのはずなんですが、、。私もいろいろな工場をみてきました。「管理レベルの低い工場」が多かったように思います。生産スケジューラは入っている。うまく動いているところはほとんどなし。眠ったままになっているんです。管理体制を構築するためには、マネジメントツールである生産スケジューラを導入する必要がある、と言われた」んだそうです。「御社は管理うんぬん以前で、生産スケジューラを使いこなせるレベルにはありません」と言われておしまい、だったとのこと。生産スケジューラベンダーの“どのような生産体制でも対応できます”的な誇大広告、「生産スケジューラはマネジメントツールです」などのセールストーク。固定時間しか扱えない弱点を覆い隠し、「生産スケジューラで管理体制の骨組みをつくることができます」とたたみかける。無垢な中小企業を落とすのにたいした時間は要しません。うまくいかないことはわかっておりますので、ちゃんと、後始末の言葉も用意されています。「御社は管理うんぬん以前で、、、」。生産スケジューラの導入がうまくいかなかったA社、代理店に相談すると、「問題は生産スケジューラではなくA社の業務にあるので、手の打ちようがない」といわれて、、、。生産スケジューラのお得意さんは?にコメント生産スケジューラ;ベンダーの宣伝に踊らされるな!先月、ある生産スケジューラ・ベンダーから「生産スケジューラソフトウェア代理店募集」のメールが届きました。代理店をやるつもりはありませんでしたが、最新の生産スケジューラってどんなものかな、何か新しい機能でも加わったのかな、と多少の期待もあって、ちょっと、メールのやり取りをしてみました。メールの回数が増えるにつれ、的外れな応えが多くなり、がっかり。何も変わっていませんでした。IT技術が飛躍的に進歩しても、その技術を取り入れることもなく、生産スケジューラは“発達障害”を患っているようです。そんな折、Webをググっていたら、こんなのが目に留まりました。2017年6月8日号)https://active.nikkeibp.co.jp/atclact/active/17/120800203/121100005/この記事を手掛かりに、生産スケジューラが“化石化”する根本問題に迫ってみたいと思います。記事の要点をまとめますと、次のようです。[現状]A社はMRP/生産管理パッケージを使っていた。金属製品の受注生産を主体とするA社では、見込み生産を前提とするMRPのロジックは、適合しにくい。[スケジューラ導入]生産スケジューラの導入を考え始めたきっかけは、営業部門からの納期改善要求である。納期短縮のため、詳細な計画を策定できる生産スケジューラの導入を企画した。業務知識がある代理店に導入のサポートを依頼し、比較的スムーズに導入自体は完了した。[導入結果]導入した生産スケジューラを使ってみたものの、期待されたような納期の短縮は実現できなかった。以前よりも納期が長くなるケースが頻発したり、欠品が増えたりした。何とかならないかと代理店に相談すると、「問題は生産スケジューラではなくA社の業務にあるので、手の打ちようがない」という回答であった。A社の事例に似た話は、よく聞きます。簡単に、次のようにまとめてみました。[現状]受注生産が主体のA社は、MRP/生産管理パッケージを使っていた。[スケジューラ導入]納期短縮のため、詳細な計画を策定できる生産スケジューラの導入を企画した。[導入結果]納期の短縮は実現できなかった。以前よりも納期が長くなるケースが頻発したり、欠品が増えたりした。「納期短縮のため生産スケジューラを導入したら、かえって納期が長くなり、欠品が増えた」ということですね。はたからみれば、“笑い話”なんですが、生産スケジューラに関するこの手の話って、昔からあって、減るどころか、増えてるんじゃないか、という感じがします。「前よりも悪くなった」という目前の問題を解決する手っ取り早い方法は、元に戻すこと。前の状態の方が良かったわけですから、、。これが最も簡単な方法、、。医者がくすりを処方して、症状が悪化したら、そのくすり、すぐにやめるんじゃないでしょうか。常識だと思うんですがね、、。ところが、生産スケジューラの場合は、簡単にそうはいかないようなんです。“何とかならないかと代理店に相談すると、「問題は生産スケジューラではなくA社の業務にあるので、手の打ちようがない」という回答であった。このあたりが普通の商品と違うんですね。普通の商品だったら、使ってみて使えなかったら、“返品”してお金を返してもらうとか、別の新品と交換するとか、ですよ。生産スケジューラに関しては、導入した顧客の方に問題があるんですね。いうわけで、A社で解決策を模索することに。問題分析に取り組みました。[問題原因分析]納期を短縮するために工場全体で何をするべきかを、原点に戻って検討し直すことにした。*毎月1回、部署横断の検討会を開催。*検討会では最初に、なぜ生産スケジューラが計画した通りに生産できないかを議論した。各部署からは次のような意見が上がった。(1)A社の製造方法では、標準加工時間と実加工時間を一致させることが難しい(2)機械のチョコ停やセットアップ要員の調整などのため、生産計画通りに工程が進まないことが多くある(3)工程計画立案のベースにしているMRPのリードタイムは日単位でしか設定できず、時間単位の実用的な生産計画が作れない(4)安全在庫を持てる標準品と、材料調達を伴う特注品のうちどちらの納期対応を優先させるのかはっきりしない(5)製造現場は指示書の指示日はあてにならないと考えており、前工程から来た順に製造している現場の様子がよくわかりますね。A社のとった“解決策”は、、。何度もPDCAサイクルを試行しながらたどりついたA社の生産スケジューラの運用基本方針は、納期遅れの原因になりがちな「ネック工程」を定め、そこは自動ではなく手作業で負荷を調整する。ネック工程より後の工程の完了日と、前の工程での着手日はそれぞれ生産スケジューラで自動計算し、納期を決定する。実際の生産では、ネック工程以降は工程に到着した順番で製造するようにする。従来は生産管理システムが計画したリードタイムを基に最初の工程の開始日を設定していたが、ネック工程の負荷オーバーのため納期遅れが頻発していた。そこで、ネック工程は人間が手作業できめ細かく管理することで、影響を最小限に抑えるようにした。ネック工程に変更があれば、前後の生産計画は生産スケジューラで自動的に組み直す。「ネック工程は手作業で管理し、前後の非ネック工程はスケジューラで計画作成」ということでしょうか。「納期短縮のため、詳細な計画を策定できる生産スケジューラの導入」を決めたんですよね。納期の主要部分である生産リードタイムを短縮するために、生産スケジューラを導入した。生産リードタイムの中で一番長い時間がかかるのは、仕掛が滞留するネック工程。生産リードタイムを短縮するためには、ネック工程のスケジュールを詳細に組む必要がある。「ネック工程は手作業で管理」。生産では、ネック工程以降は工程に到着した順番で製造するようにする」のであれば、生産スケジューラはいりませんよね。非ネック工程は仕掛が滞留する時間は短いので、生産スケジューラを使ったからといって、生産リードタイムの短縮にどれほど有効か、はっきりしませんね。ネック工程前の非ネック工程も工程に到着した順番で製造すればいいんじゃないでしょうか。簡単にいうと、ネック工程も非ネック工程も生産スケジューラはいらない、ということになりませんか。「新たな運用基本方針により、A社の標準納期は標準品が平均30日から平均10日、材料調達を伴う特注品は平均60日から平均40日に短縮できた。生産スケジューラ導入後の納期が基準なのか、導入前の納期が基準なのか、はっきりしませんが、とりあえず、良い結果が出て、“めでたし、めでたし”としておきましょう。次回、もっと掘り下げて考えてみたいと思います。Oneをいじくりまわしてみようと思います。サンプルデータがいろいろあります。「出荷数予測による生産計画の精度向上」かな。これを使って、遊んでみましょう。データの概要ですが、表1のように、モデルがMM2、YH15、NK5の3つ。2016年2月から2019年9月まで、月ごとの出荷数があります。3カ月前、4カ月前、5カ月前の出荷数と発売からの経過月数の項目もあります。サンプルデータモデルごとの出荷数をグラフで示しますと図1のようになります。出荷数推移このデータを実出荷数と考えてみます。サンプルデータのモデルMM2を使ってみます。これまでは、過去のデータで将来の出荷数を予測するのに、エクセルを使うことが多かったのではないかとおもいます。いくつかのFORECAST.□□□というエクセル関数があります。機械学習アルゴリズム”を使って予測しているとのこと。最近のバージョンでは、もっと簡単で、「データ」→「予測シート」とクリックするだけで予測結果が得られます。表2のようにデータ範囲を選択します。次に「データ」→「予測シート」をクリックします。図3に示すような予測結果が得られます。予測期間とか信頼範囲なんかも設定できます。予測結果モデルMM2のデータを使って、出荷数を予測してみます。図4に予測結果を示します。信頼区間は95%です。予測期間が左から数えて1番目と2番目は、「こんなもんかなぁ~」という感じですが、3番目は予測と実出荷数の乖離が大きいようです。全体の傾向からみれば、合っているような気もしますが、、。使うデータで予測結果に差が出てくるようで、これって、当り前といえば当たり前、でしょうか。Oneで予測してみましょう。Oneのデモでは先々3カ月の予測設定になっていますので、そのまま先々3カ月を予測することにします。Oneのデモでは3つのモデルを同時に処理していますので、これもそのままの条件にしておきます。予測結果はMM2だけみてみます。“データ数が少ないため、学習処理が実行できません”というアラームが出てしまいました。・2016年2月~2019年1月のデータで2019年2月~9月を予測は、結果が出ました。予測結果を図5に示します(矢印で示した赤線)。Oneの予測結果は、実出荷数よりも、また、エクセルの予測よりも高く出ました。実出荷数と比べれば、左から2番目は差が大きくなり、3番目は差が小さくなりました。単純な結果ではないようです。・2018年2月~2019年1月のデータで2019年2月~9月を予測をしてみました。その結果を図6に示します。Oneの予測よりも実出荷数に合っているようです。図4と図6は、どちらもエクセル。アルゴリズムは同じですが、使うデータ数(範囲)の違いで、予測結果もだいぶ違うようです。実務でこれをどう使うかは、また別の課題になるんでしょうね。Oneで使うデータについて、みておきましょう。Oneでは、以下のデータを使いました。・3か月前の出荷数どのデータも入手に問題はないと思いますが、予測にどのようにかかわっているんでしょうね。Librariesを利用しています」とのこと。勉強すればわかるようですが、、。これまでの統計理論をベースにした予測に加え、AIを利用した予測ができるようになってきました。予測だけではなく、AIは社会のあらゆるところで使える可能性を秘めています。生産管理や在庫管理にも使えそうです。Oneをいじってみましたが、決して、わかりやすい結果は得られませんでした。なんて言うつもりは、毛頭ありません。AIを使いこなすためには、AIを上回る“人知”が必要なのかもしれません。引き続き、AIの動きを注視していきたいと思います。Oneって、おもしろそうAIが生産管理や在庫管理にどのような影響を及ぼすのか。先に、日立の取組をみてみました。鉄道の運行管理などの数理最適化技術(所有技術)とAI制約プログラミング(新技術)を融合し、熟練者独自の計画パターンを機械学習させ、*自動的に最適な生産計画の立案*需要変動など日々の環境変化にも柔軟に生産計画の組み替えを可能とすると。これは、「最適な生産計画」が「最適な生産実現」にはつながらないことが多く、実用的な視点からみれば、限定的な利用しか期待できず、“イマイチ”。One”に注目してみたいと思います。https://predictionone.sony.biz/Websiteから転記します。Oneは、データさえ用意すれば、数クリックで高度な予測分析を自動的に実行できるソフトウェアです。専門スキルを必要とせずに予測分析ができ、ビジネスに活用できます。専門家の方にとっては、予測モデルの構築作業が飛躍的に効率化します。なんていう言葉でなんとなく理解していました。理解したといっても、概念だけ。実際に、これらの考え方を応用して予測分析を行うことはできませんし、やる気も起きません。専門性が高すぎて、手も足も出ず、、。しろうとにも使える、みたい。ダウンロードしてみました。チュートリアルを開いてみました。事例がいくつかあります。みていきますと、興味のある事例が出てきました。よる仕入れ量決定」を開いてみます。こんなことが書いてあります。*過去の来客数の実績データに基づき、来客数を予測する*予測分析の手順~学習と予測~*学習用データ予測分析では、下記のような、来客数の実績データを基にした学習用データを用いて、来客数を予測するモデルを作成する。データは2018/8/1~2019/9/15の407日分。*予測用データ作成した予測モデルを利用して、来週1週間(2019/9/16~9/23)の来客数を予測する。*予測結果ファイル予測結果は以下のような形式で出力される(オプション設定によって形式は異なる)。来週1週間(2019/9/16~9/23)の来客数を予測。操作も簡単そうなので、実際の数値を入れて、いじりまわしてみたくなりました。”のレベルの低さに“唖然”今回も、2019年4月1日発行された在庫管理の本についての論評です。この書の主張の根幹みたいな部分に迫ってみたいと思います。お勧めだ”、という主張です。本書からその主張の骨子を拾ってみます。「必要なものを必要なときに必要なだけ」発注する需要が変動するからこそ在庫管理が必要です。思惑が入り込む問題はあまり心配いりません。急に出荷が増えて在庫が減ってしまったら、慌てることなく発注すればよいだけです。比べて、発注担当者のストレスは少ないと言えそうです。日数で換算する—-「明日、出荷するために必要な量」を計算するためには、在庫の数量を「日数」に換算して判断します。過去の出荷実績を日単位で収集します。—-2~3年、販売し続けるものであれば、過去1年程度の期間について出荷データを収集し、出荷があった日をベースに「1日あたり平均出荷量」を算出します。需要の変動をみる—-2~4週間程度の期間で平均出荷量を求め、出荷があるたびに、その時点から過去2~4週間の平均出荷量を求めるのです。——出荷があるたびに平均出荷量を求めるので、計算の対象が移動していきます。このような計算によって求められる平均値を移動平均といいます。毎日「発注点チェック」を行う発注のタイミングが来ているかどうかは、毎日、出荷があるたびに計算してチェックします。需要は変動するわけですから、いつ発注すべきか、状況は毎日変化する可能性があると考えるからです。これを「発注点チェック」と呼ぶことにしましょう。発注点チェックは、以下の手順で行います。発注タイミングも発注量も不定で、よく言えば、“適時適量発注”だが、悪く言えば、“行き当たりばったり発注”、と巷の評価は定まっていません。本当に“適時”であり“適量”なのか。チェックしてみましょう。基本的なメカニズムを一般的な不定期定量発注法(定量発注点法)との比較を通して調べてみます。簡単な条件で考えてみます。需要(出荷量)の母集団を*1日あたり平均出荷量は10個、標準偏差は2個の正規分布に従うとして、変わらないものとします。リードタイム日数は3日(固定)とします。発注点在庫数=平均出荷量+安全在庫=10(個/日)×3(日)+7(個)=37(個)で、37個となります。定量発注量は60(個)としておきましょう。なるか、調べてみます。“1日あたり平均出荷量”を計算します。本書の説明では何日間かの“移動平均”となっています。“移動平均”について、ちょっと、コメントしておきます。移動平均算出の日数をn日とすると、平均は母集団の平均と同じ、標準偏差は、母集団の標準偏差をσとすればσ⁄√nとなります。数値を入れてみましょう。母集団(1日あたり平均出荷量)の標準偏差は2個ですので、n=10の移動平均の標準偏差は、(2(個))/√10≅0.63(個)となります。“1日あたり平均出荷量”が、2σでみれば、8.74(個)~11.26(個)の範囲にバラツクとみることもできます。「発注点チェック」をしてみます。1出荷があるたびに「在庫量÷1日あたり平均出荷量=出荷対応日数」の計算を行う1の計算に従えば、同じ“在庫量”でも“1日あたり平均出荷量”がバラツキますので、“出荷対応日数”もバラツクことになります。“出荷量の母集団は変わらない”という条件でも“出荷対応日数”が変動することにご留意ください。2出荷対応日数とリードタイム日数+安全在庫日数を比較する“安全在庫日数”は安全在庫を日数換算したもののようです。安全在庫は、先に計算したように7個ですから、切り上げて1日となるんでしょうか。“リードタイム日数”は3日ですから、“リードタイム日数+安全在庫日数”は4日。3出荷対応日数がリードタイム日数+安全在庫日数を下回ったら、発注するわかりやすいように、在庫量がどうなったとき発注するのか、という視点でみてみます。1~3から、次の式が導き出せます。発注点が35(個)~45(個)の範囲で変動することになります。発注点がランダムに変動するということになります。一般の不定期定量発注法は、発注量は予め決められています。発注量は次のようになります。“在庫日数”は予め決めた日数ですが“1日あたり平均出荷量”が掛けられていますので、発注量も毎回変動することになります。変動することになります。その名の通り、“発注点”も“発注量”も変動します。そのことによって、同じサービス率を保つための在庫量が増えてしまいます。“発注点”の変動は安全在庫を増やし、“発注量”の変動は在庫量を増やします。=発注量”を計算し“発注する”。一般的な不定期定量発注法は、在庫が発注点以下になったとき、予め決めた定量を発注する、これだけ。ごとに毎回「発注点チェック」なる退屈な計算をして手間暇かけ、結果、在庫量が増える。一般的な不定期定量発注法と比べて、良いところはどこにも見当たりません。かかわらず、ご丁寧に、下記の説明まであります。筆者らは在庫管理の“専門家”?。レベルの低さに“唖然”とするしかありません。不定期定量発注法のほうは、今後も使用するという会社はあるでしょう。需要の変動への対応力は低いと言わざるを得ません。発注時期を不定期にすることによって、多少、需要の変動に対応しているという程度です。p.70不定期定量発注法では欠品や過剰が起こりやすく、しかも、その状態にはなかなか気づくことができません。この方法をあまりお進めしない理由は、まさにそこにあります。適用するとしても、在庫品のすべてをこの方法で管理することは、危険なことといわざるを得ません。在庫管理“専門家”のレベルの低さに“唖然”にコメント“在庫実態を「見える化」する”も、虚像しか見えない2019年4月1日発行された在庫管理の本について論評をしております。前回は、「間欠需要」では在庫過多になるので、在庫を減らす方法として、1出荷頻度を織り込んだ必要量計算を行う2出荷頻度が落ちてきたら、出荷量の計算期間を延ばしていくの2つがある、という説明。その真贋を調べてみました。2はまったくの“いかさま”。そちらに気を取られ、1についてはスルーしてしまいましたが、5日間の必要量=1日あたり出荷予測×5日間の出荷日数予測の式の5日間の出荷日数予測は、「出荷確率」を意味しているのではないか、ということに気が付きました。ポアッソン分布が暴く“出荷確率”の虚に愚見をサラッと載せてありますので、参考にご覧頂ければ、と思います。“出荷確率”という考え方も、実は、統計学を知らない素人が持ち出した“珍説”、、、のようでありまして。今回は何を取り上げましょうか。在庫の実態をみるアイテム別に在庫の実態を把握するための有効な手法として「在庫散布図」があります。図1-1は、在庫散布図の一例を示しています。在庫拠点を1ヶ所選んでください。次に、その拠点における以下の3つの数字を用意してください。必要なのは、その拠点に在庫してあるすべてのアイテムの数字です。1アイテムごとの月間出荷量2アイテムごとの月間出荷日数3アイテムごとの月末在庫量これらの数字が取れたら、以下の計算を行います。41日あたりの平均出荷量=月間出荷量(1)÷月間出荷日数(2)5出荷対応日数=月末在庫量(3)÷1日あたり平均出荷量(4)さて、ここまで計算できたら、5出荷対応日数と2月間出荷日数という2つの数字を使って、在庫散布図を作ります。図1-1を見てください。「出荷日数」を取っています。出荷対応日数というのは、「今ある在庫で、あと何日分の出荷に対応できるか」という数字です。出荷対応日数が10日なら、あと10日間の出荷に対応できるということになります。横軸の出荷日数というのは、月間で何日出荷があったかということです。出荷日数の最大値は、その月の稼働日数になります。在庫散布図へのプロットは、アイテム別に出荷対応日数と出荷日数がぶつかるところにマークをしていきます。▶▶在庫散布図からわかること図の左上の、出荷対応日数100日にプロットされているアイテムがあります。このアイテムは出荷日数が1日ですから、月に1回しか出荷がないということです。今の出荷状況なら、今の在庫量はあと100日分あるということです。出荷が月1回ですから、実質100か月分の在庫だということです。出荷対応日数が、0日に限りなく接近してプロットされているアイテムも少なくありません。これは、欠品の危険があります。在庫が少なすぎるのです。出荷対応日数を計算し、出荷対応日数で在庫量の適正さを判断するということなんですが、、。調べてみると、欠陥だらけで、使いものにはなりません。図1-1をご覧ください。出荷日数が0(グラフの一番左端)には出荷対応日数のプロットはありません。月間出荷日数が0だと分母が0となるため、1日あたり平均出荷量の計算ができないんですよね。出荷対応日数も計算できない。現実には2~3カ月に1回しか出荷がないとか、半年に1回の出荷とかいうアイテムって、たくさんありますよ。「出荷がないのに在庫がある」。これって、在庫管理では忌々しき状態なんですがね。それを無視しちゃってんじゃないでしょうか。在庫量は出荷時に減少し、入庫時に増加して変動する。在庫量を捉えるためには変動の範囲を捉えなきゃいけません。一般的には、平均とか分散、最少、最大などで変動範囲をつかまえます。月末とかの一時期のデータだけではとらえられませんよね。走る、などの影響があって、ますます乱高下するわけです。月末在庫量だけで在庫量全体のバラツキを捉えることはできませんね。1~5の式をみても、補充発注から入庫までの調達リードタイム(納入リードタイム)をまったく考慮していませんね。在庫量を決定する最も重要な要素ですよ、調達リードタイムは。原理的に破綻してますね。調達リードタイム>発注間隔のとき、必ず発注残が生じます。前に発注したものが入庫される前に次の発注が行われますので、前に発注したものは発注残状態になる。在庫管理では“常識”。1~5の式の中に発注残はなし。これだと在庫循環のメカニズムを正しく捉えることができませんので、間違った判断を助長することになります。需要は受注件数(出荷件数)と1件当りの受注数量(出荷数量)で決まります。受注即出荷とすれば、出荷日数は需要に対して従属的に決まります。“出荷件数”と“出荷日数”は、在庫循環のメカニズムの中では、全然違うんです。出荷可能日数28日のとき、出荷日数と出荷件数との関係は図1-2のようになります。直線的な関係ならまだしも、非直線的な関係なので、在庫量の計算に出荷日数を使うと間違った答えが出てきます。在庫管理では、[1]~[5]はいずれも致命的な欠陥です。見えたとしても、“虚像”か“歪曲された像”しか見えないのでは、、。最近(2019年4月1日)発行された在庫管理の書が手元にあります。この書、なかなかおもしろい。初心者向けのようなんですが、斬新、大胆な在庫論が展開されています。1回、2回では書ききれません。つまみ食い的にあっちへ行ったり、こっちに来たり、、意の赴くままに書中放浪してみたいと思います。166ページ~168ページ。出荷頻度が低く、出荷と出荷の間に出荷ゼロの日が多くはさまれる「間欠需要」と呼ばれる出荷パターンを示す商品は、日数管理で在庫を持つと在庫過多になります。この問題に対する簡便法として、「出荷量の計算期間を延ばす」やり方があります。▶▶出荷頻度の低い商品を日数管理すると在庫過多になるこの本の補充の仕組みでは、出荷ゼロの日はカウントせず、出荷のあった日だけで「1日あたりの出荷量」を計算しています。出荷頻度は考慮しないで、毎日出荷があっても大丈夫なように在庫を用意するわけです。実際には月に1日しか出荷がない商品であれば、在庫を5日分持ったら、その在庫は5か月分存在することになります。この問題への対処方法は2通りあります。▶▶出荷頻度を組み込んだ予測を行う出荷頻度を織り込んだ必要量計算を行う。計算期間を延ばす簡便法もう1つ、「出荷頻度が落ちてきたら、出荷量の計算期間を延ばしていく」という方法があります。日次のデータで見ていくと出荷ゼロの日がかなりある低頻度出荷の商品でも、週次で括ってみれば、ほぼ毎週出荷があるということがあります。この場合、「1日あたり」の日次管理をやめて「1週あたり」の週次で管理するようにすれば、低頻度問題は解決します。商品Aの例でいえば、日次では「在庫5日分」として21.4個を持つ設定になっていたのが、1週分ならば7.5個となるわけです。組み込んだ予測を行う」っていうのは、「1日当り出荷量予測」も「5日間の出荷日数予測」も予測。