ロットサイズ最適化システム WebLOTのご紹介 Log Opt Co., Ltd. ロットサイズ最適化 （基本となるトレード・オフ関係） まとめて処理するのか？すぐに処理するのか？ 段取り費用 在庫費用 ロットサイズ最適化（在庫・バックログ費用） 在庫費用=品目を次の期に持ち越すときにかかる費用 保管比率（投資額利率＋保険料率＋陳腐化率＋税率）に品目の価値を乗 じることによって計算 ロットサイズ在庫（サイクル在庫），作り置き在庫も最適化する． （安全在庫，輸送中在庫，投機在庫は他の最適化システムで考慮） 段取り費用 在庫費用 １品目の例題 期（日，週，月，時間）：１，２，３，４，５（５日分） 段取り 生産 段取り費用： ３万円 需要量 ： 5,7,3,6,4 （日あたりの必要量；トン） 在庫費用 ： 1日あたり１万円 生産費用 ： 1,1,3,3,3 （１トンあたり） １品目の例題 一度に生産：段取り(3)+生産(25)+在庫(20+13+10+4)=75 ＪＩＴ生産：段取り(15)+生産(51)+在庫(0)=66 最適生産：段取り(9)+生産(33)+在庫(15)=57 １品目の例題 （ヒューリスティクスとの比較） Silver-Mealヒューリスティクス 単位期間あたりの費用が最小になるようにロットまとめ 段取り(9)+生産(50)+在庫(7)=66 最小単位費用ヒューリスティクス(least-unit cost heuristics) 単位需要量あたりの費用が最小になるようにロットまとめ 段取り(9)+生産(51)+在庫(14)=74 複数品目の例題 段取りと在庫のトレード・オフの他に 資源（工程）の生産時間上限の複数の品目にどう配分するか？ も決める． 期：１０週分，５品目 資源（工程）の稼働時間上限= 1021ｈ/週（６期目は0h) 段取り費用 （品目１）： 5000 ，4050，1250 ，5000．．．． 需要量（品目１） ：92，97，107，107，104，．．．． 在庫費用=1 変動費用=1 複数品目の例題 １期 ２期 ３期 ４期 ５期 ６期 ７期 ８期 ９期 １０期 品目 品目 WebLOTで求解（2秒） 多段階モデル 複数品目の親子関係 組み立て産業：部品展開図 BOM（Bill Of Materials） MRPは段取りや資源容量を考慮していない 装置産業：製品レシピ（Product Recipes） 副生成物1 ハードディスク 製品1 本体 原料1 中間製品 製品2 PCキット 基盤 モニタ BOMの 原料2 副生成物2 レシピの例 多段階ロットサイズ最適化の例 期（時間） コンピュータ ソ フ ト ウ ェ ア モニタ メ モリ 組 立 品 目A 20 0 段 取り 組 立 品 目B 120 段取り 組立 品 目A 150 在庫 半製品 ケー ブル 配線 品目A 2 00 配線 品 目A 150 段 取り 本体 本体 需要 品 目A 配線 品 目B 120 在庫 本体 本体 WebLOT （基本モデル） データ入力項目 品目データ 資源データ 品目・期データ 品目・資源データ 品目対データ 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 品目名称：品目を区別するための名称 段取り費用： 品目に対する段取り替え（生産準 備）を行うときの費用 段取り時間： 品目に対する段取り替え（生産準 備）を行うときの時間 変動費用： 品目を1単位生産するときにかかる 変動費用 在庫費用： 品目の1単位を次の期に持ち越すと きにかかる在庫費用 資源データ 資源ID： 資源を区別するための番号 資源名称：資源を区別するための名称 生産時間上限：各期ごとに使用可能な資 源量の上限 品目・期データ 品目ID：品目テーブルの品目IDと同じ番号 期：時間の基本的な単位の番号 需要量：品目の需要量 段取り費用：品目に対する段取り替え（生産準備）を行うときの費用 段取り時間：品目に対する段取り替え（生産準備）を行うときの時間 変動費用：品目を 1単位生産するときにかかる変動費用 在庫費用：品目の 1単位を次の期に持ち越すときにかかる在庫費用 変数 在庫量：品目が次の日に持ち越す在庫量 生産量：品目の生産量 段取り回数：品目がその日に段取り替えを行う回数 品目・資源データ 品目ID：品目テーブルの品目IDと同じ番号 を入力 資源ID：資源テーブルの資源IDと同じ番号 を入力 資源使用量：資源で品目を1単位生産する ときに必要な資源量（生産時間） 品目対データ 子品目ID：部品（原料）に対応する品目ID を入力 親品目ID：部品から製造（生成）される品目 IDを入力 必要量：親品目を1 単位製造するのに必 要な子品目の数（量） 資源・期データ 資源ID：資源データの資源IDと同じ番号を 入力 期：時間の基本的な単位の番号 上限： 各期ごとに使用可能な資源量の上 限 WebLOTの優位性 ロットサイズ決定問題：中規模の問題でも市販の 数理計画ソルバーでは求解不能 Log Optのアプローチ モデリング言語ベースのメタヒューリスティクス： 最先端の研究成果 数理計画モデリング言語 実務であらわれる付加条件（E.g., 順序依存の段 取り費用，生産オプションの選択，段取り回数の 上限，最低連続生産日数など）への迅速な対応 が可能 メタヒューリスティクス 大規模問題に対する良好な解を短時間に求解
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