ロジスティクス・ネットワーク最適化システム WebDesign Ver. 1.0

概要

WebDesign の第一の目標は,サプライ・チェイン全体を通したストラテジック(戦略的)な意思決定を包括的に支援することです.ストラテジックレベルの意思決定には,どこから原材料(もしくは部品)を調達するか,どの工場のどの生産ラインで生産するか,どの地点からどの地点にどのような輸送手段(モード)で輸送を行うか,どのような生産方式で生産を行うか,どこに工場もしくは倉庫を新設するか(もしくは移転するか,閉鎖するか)などがあります.これらの意思決定を,1年以上,数年から数十年のスパンで計画するるのが,ストラテジックレベルの意思決定です.

WebDesign の第二の目標は,サプライ・チェイン全体(もしくは一部)に対するタクティカル(戦術的)な意思決定を支援することです.タクティカルレベルの意思決定には,いつ,どこから原材料(もしくは部品)を調達するか,いつ,どの工場のどの生産ラインで,どれだけ生産するか,いつ,どの地点からどの地点にどのような輸送手段(モード)で輸送を行うか,短期的に賃貸が可能な施設をどのようなタイミングで利用するか,
などがあります.これらの意思決定を,数ヶ月から数年のスパンで計画するのがタクティカルレベルの意思決定です.

モデル

一般に,サプライ・チェインは,モノ(原材料や部品や中間製品や最終製品)の供給地点から最終製品の需要地点までの流れを表します.ロジスティクス・ネットワーク設計モデルは,中・長期的な視点にたって,サプライ・チェイン全体におけるモノの流れを最適化するためのモデルです.

ロジスティクス・ネットワーク設計モデルは,以下の基本的な要素から構成されます.

点:点は,実際の工場や倉庫などの施設,空港や港などの中継地点,工程や在庫保管地点などの総称です.

枝: 枝は,点のペア(2つ組)です.以下で定義する品目が流れる可能性のある点の間にだけ枝を生成してください.点と枝をあわせたものは,しばしばグラフとよばれます.グラフにモノの流れを加味した概念は,しばしばネットワークとよばれます.ネットワークに対しては,古くから多くの研究がされており,ネットワーク理論という応用数学の一分野を築いています.

品目:ロジスティクス・ネットワーク内を流れる「モノ」を品目とよびます.ここで扱う品目は,製品になる前の部品,原材料,中間製品を含む広い概念です.異なる品目の数は,対象とする実際問題に依存して決まりますが,ストラテジックレベルの意思決定モデルを扱う場合には,通常,同じ特性をもつ品目の集まりを集約して扱います.品目の数が(多くとも)数十程度になるようにデータを集約してください.

資源: 工場内における機械や作業員,トラックや船などの輸送機器,原材料や予算などを総称して資源とよびます.資源は,枝上を品目が流れるときに,流れた量に依存した量が使用されす.
資源には,枝ごとに独立に配置されている局所的資源と,サプライ・チェイン全体で共有される大域的資源の2種類の資源があります.局所的資源は,ある特定の枝上で使用される資源を表し,その資源を枝上で使用するか否かを決定します.大域的資源は,異なる場所でも使用することができる移動可能な資源や,予算などネットワーク全体で使用される資源を表し,全体で何単位の大域的資源が使用されるか,使用することに決めた大域的資源をどこに配置するかを同時に決定します.

WebDesignでは,上で述べた基本的な構成要素を組み合わせることによって,様々な実際問題のためのモデルを作成することができます.

入力データ

WebDesignでは,以下のデータ項目を入力します.

点データ 
点ID:点を区別するためのIDです.システムによって自動的につけられます.
点名称:点をユーザーが区別するためにつける名称です.
資源データ

資源は,生産工程,機械,輸送手段,予算など,企業体のもつ資源の総称です.資源ごとに以下の情報を入力します.
資源ID: 資源を区別するための番号です.システムによって自動的につけられます.
資源名称:資源を区別するための名称です.
下限:使用可能な資源量の下限です.
上限:使用可能な資源量の上限です.
大域的フラグ:大域的資源のとき 1,局所的資源のとき 0 を入力します.ここで,大域的資源とは,ネットワーク全体で共有される資源で,ネットワーク内を移動する稀少資源(船やトラックなど自社内で購入して運用している輸送手段)や,予算を表現するときに用います.一方,局所的資源とは,枝ごとに独立に使用できる資源を表し,同じ車型のトラックや,同じ能力をもった生産設備を表すときに用います.
品目データ
品目ID:品目(製品や原料,中間製品などの総称)を区別するための番号です.システムによって自動的につけられます.
品目名称:品目を区別するための名称です.
枝データ
発地ID: 枝の発地点の点IDを入力します.
着地ID: 枝の着地点の点IDを入力します.
固定費用: 枝を使用するときに必要な固定費用です.
使用: 枝を使用するとき 1,使用しないとき 0 が入ります.最適化によって得られた結果を格納するためのデータです.
期データ
期ID: 期を区別するためのIDを入力します.
開始: 期の開始を表す日付もしくは時刻を入力します.
終了: 期の終了を表す日付もしくは時刻を入力します.
 
点・品目データ
点ID: 点データにおける点IDを入力します.
品目ID: 品目データにおける品目IDを入力します.
需要不足ペナルティ:需要を満たすことができない場合に,単位不足量あたり支払う費用を入力します.単位需要あたりの不足ペナルティは,その品目の単価と設定するか,不足を許さない場合には,非常に大きい値に設定します.
供給超過ペナルティ: 供給量上限を超過したときに,単位超過量あたり支払う費用を入力します.超過を許さない場合には,非常に大きい値に設定します.
在庫費用: 点における品目の在庫費用を入力します.これを用いて,各在庫地点における在庫費用を計算します.
初期在庫量: 計画期間の前から持ち越された在庫量を入力します.多期間モデルのみ有効になります.
最終在庫量:最終期の後に持ち越す在庫量を入力します.多期間モデルのみ有効になります.
点・品目・期データ
点ID: 点データにおける点IDを入力します.
品目ID: 品目データにおける品目IDを入力します.
期ID: 期データにおける期IDを入力します.
需要量: (期ごとの)需要量を入力します.点が品目の需要地点の場合のみ入力します.
供給量:(期ごとの)供給量を入力します.点が品目の供給地点の場合のみ入力します.
在庫量:最適化によって計算される,各期における点上での品目の在庫量を保管します.
枝・資源データ
発地ID:枝の発地点の点IDを入力します.
着地ID:枝の着地点の点IDを入力します.
資源ID:資源データにおける資源IDを入力します.
固定費用:枝上で資源を 1単位使用するときにかかる費用です.
使用回数:枝上で資源が使用される回数を表します.最適化によって計算された非負の整数を格納するためのデータです.
品目・資源データ

品目・資源データでは,品目と資源の2つの添え字がついたパラメータを保管します.
品目ID:品目データの品目IDと同じ番号を入力します.品目の名称は,システムによって自動的に書き込まれます.
資源ID:資源データの資源IDと同じ番号を入力します.資源の名称は,システムによって自動的に書き込まれます.
資源使用量:品目を処理(組立,分解,輸送)するときに必要な資源量を入力します.

品目対データ

品目対データでは,品目のペアに依存して決まるパラメータを保管します.
子品目ID:部品(原料)に対応する品目IDを入力します.品目の名称は,システムによって自動的に書き込まれます.
親品目ID:部品から製造(生成)される品目IDを入力します.品目の名称は,システムによって自動的に書き込まれます.
必要量:親品目を1 単位製造するのに必要な子品目の数を入力します.

枝・品目・資源データ

枝・品目・資源データでは,枝,品目,資源の3つの添え字がついたパラメータを保管します.
発地ID:枝の発地点の点IDを入力します.
着地ID:枝の着地点の点IDを入力します.
資源ID:資源データにおける資源IDを入力します.
品目ID:品目データにおける品目IDを入力します.
変動費用:1単位の品目を,枝上で資源を用いて処理(組立,分解,輸送)するときの変動費用を入力します.
サイクル時間: 品目を,枝上で資源を用いて,一定間隔で処理(組立,分解,輸送)するときの時間間隔を入力します.
リード時間: 着地において,品目を資源を用いて調達するときにかかるリード時間(発注してから品目が到着するまでの時間)を入力します.
活動タイプ: 組立,分解,輸送のいずれかを選択します.組立は 1,分解は 2,輸送は3を入力します.
枝・品目・資源・期データ

 枝・品目・資源・期データでは,枝,品目,資源,期の4つの添え字がついたパラメータを保管します.
発地ID:枝の発地点の点IDを入力します.
着地ID:枝の着地点の点IDを入力します.
資源ID:資源データにおける資源IDを入力します.
品目ID:品目データにおける品目IDを入力します.
期ID: 期データの期IDを入力します.
流量: 最適化によって計算される各期における枝上を資源を用いて処理
(組立,分解,輸送)される品目の量を保管します.

使用法

上のデータを入力したら,最適化実行と書かれたボタンを押してください.最適化アルゴリズムが起動し,しばらくすると,画面上に結果が表示されます.これらをもとに実際の意思決定をします.