WebSCM Introduction

サプライ・チェイン
在庫最適化システム
WebSCMのご紹介
Log Opt Co., Ltd.
在庫最適化とは?
在庫はサプライ・チェインのあらゆるレベルに存在

フロー在庫(ストラテジック)
ロジスティクス・ネットワーク最適化における在庫地点の配置と輸送モードの選択

作り置き在庫(長期タクティカル)
資源配分最適化における期間の在庫

サービスレベルのための安全在庫(中期タクティカル)
安全在庫最適配置
(サプライ・チェインの設計時における在庫最適化!)

ロットサイズとのトレードオフのための在庫(短期タクティカル)
ロットサイズ最適化

不確実性に対するリスクヘッジとしての安全在庫
(オペレーショナル)
WebINVによる最適基在庫レベル(発注点と発注量)の設定
WebSCMの基本原理
安全在庫量はまとめて配置するほど少なくな
る(統計的規模の経済の原則)
 品目の価値はサプライ・チェインの下流(顧客
側)に近づくほど高くなる(在庫保管費用の単
価が上昇する.)

サプライ・チェインの適当な地点に在庫をまとめて配置
そのために,通常は固定して扱うリード時間を最適化する.
リード時間と安全在庫量
需要の平均μ=100,標準偏差σ=100の正規
分布(正確には負の部分を切り取った分布:
切断正規分布)
 サービスレベル(品切れを起こさない確率)
95%->安全在庫係数 1.65
 リード時間 (調達から品目の到着までの時
間) L

最大在庫量=  L+安全在庫係数  L
リード時間と平均,安全,最大在庫量の関係
3000
2500
2000
平均需要
最大需要
安全在庫
1500
1000
500
0
0
5
10
リード時間
15
20
リード時間を変数とすることによる安全在庫量の削減
安全在庫と保証リード時間

保証リード時間:発注後,この時間内には商
品を届けることを保証している.(E.g., ピザー
ラなら30分,アスクルなら1日)
安全在庫量
=2日分
2日
下流の地点への保証リード時間
=2日
2日
上流の地点の
1日 生産時間=3日
保証リード時間
在庫(生産)地点
=1日=入庫リード時間
直列多段階モデルの例
(保証リード時間がすべて0のケース)
平均需要量=100個/日
標準偏差=100 の正規分布
安全在庫比率=1
保証リード時間
=0
保証リード時間
=0
外部
供給
生産時間
3日
2日
1日
商品1個あたりの在庫費用(商品の価値)
10円
20円
30円
安全在庫費用
1732円
2828円
3000円
1日
40円
4000円 合計 11560円
WebSCMによって得られた最適解
保証リード時間=3
入庫リード時間=2
安全在庫量=3-(2+1)=0日分
生産時間
3日
保証リード時間
0日
安全在庫費用
1732円
2日
1日
1日
2日
3日
0日
0円
0円
8000円 合計 9732円
(16%減)
ネットワーク型モデル
共同管理係数α
倉庫
需要地点1 N(100,100)
平均100
標準偏差100
正規分布
需要地点2
N(100,100)
最大需要量  平均需要量 


(最大需要量1  平均需要量1 )  (最大需要量2  平均需要量2 )
α=2 独立分布, α=1 完全相関, α=3 負相関

 1/ 
1つの需要地点における安全在庫量と倉庫における共同管理
した場合の安全在庫量
(共同管理係数α=1,2,3)
1600
安全在庫
共同管理係数=1
共同管理係数=2
共同管理係数=3
1400
1200
1000
800
600
400
200
0
0
5
10
15
20
日
入庫リード時間
入庫リード時間:
品目発注後に生産を開始できるまでの日数
3日
保証リード時間
10日
入庫リード時間=max{3,10}=10日
10日
補充リード時間
補充リード時間:品目発注後に生産が完了する
までの日数
3日
保証リード時間
10日
入庫リード時間=max{3,10}=10日
10日
1日
生産時間=1日
補充リード時間=10+1=11日
正味補充時間と安全在庫1
正味補充時間=補充リード時間ー保証リード時間
=11ー0=11日
安全在庫 = 11日間の最大需要ー11日間の平均需要
= 安全在庫比率×SQRT(11)
3日
保証リード時間=0日
安全在庫=11日分
保証リード時間
10日
1日
10日
補充リード時間=10+1=11日
正味補充時間と安全在庫2
正味補充時間=補充リード時間ー保証リード時間
=11ー5=6日
安全在庫 = 6日間の最大需要ー6日間の平均需要
= 安全在庫比率×SQRT(6)
3日
保証リード時間=5日
6日
保証リード時間
10日
10日
5日
1日
保証リード時間を増やすと...
(保証リード時間が)11日までは在庫が減少!
安全在庫も11日までは減少!
安全在庫量
3.5
3
2.5
2
1.5
1
0.5
0
0
11
保証リード時間
ネットワーク型モデルの例
6万円 ≦ 4日
≧ 0日
≧ 0日
6
1万円
3
1万円 ?日
?日
3
?日 3万円
≧ 0日
2
1万円
4
3
?日
5万円
付加価値=1万円
3
平均=100
標準偏差=10
?日
6万円 ≦ 1日
1
3
平均=100
標準偏差=10
ネットワーク型モデルの例
(保証リード時間=0;593万円)
0日
0日
6
6
3
3
3
3
0日
0日
3
3
0日
2
2
3日
3
0日
3
0日
0日
1 1日
2
3
ネットワーク型モデル
(近似解;558万円)
0日
6日
6
6
6
4日
4
3
3
1
9日
6日
9
6
4日
9
9日
3
11
9
1
1日
3
6日
6
4 2
3
1
1 1日
3
ネットワーク型モデル
(最適解;515万円)
0日
0日
6
3
3
2
3
1
3日
0日
2
4日
4
3
6
4日
3
6
3日
3
3
0日
0日
1 1日
2
3
WebSCM データ入力項目
品目データ
 品目対データ

品目データ(1)







品目ID:品目を区別するためのID
品目名称: 品目の名前
生産時間: 品目を加工したり,運搬したり,作業
待ちをしたりする時間の合計
付加価値:在庫地点で付加される品目 1単位あ
たりの価値
保証リード時間:在庫地点において,その地点が
品目を納入する(下流の)在庫点が発注後,品目
の補充を行うことを保証している時間
下限:保証リード時間の下限
上限:保証リード時間の上限
品目データ(2)





補充リード時間: 在庫地点が品目を注文をした
後,品目を上流の在庫地点から受けとり,それら
の品目をもとに生産を完了するまでの時間
正味補充時間:補充リード時間から保証リード時
間を差し引いた時間
平均:品目の需要量の平均値
標準偏差:需要の標準偏差
安全在庫率:安全在庫量を計算するための係数
安全在庫量 = 安全在庫係数×需要の標準偏
差×SQRT(正味補充時間)
品目データ(3)

在庫保管比率: 在庫量から在庫費用を計算する
ための係数
安全在庫費用= 在庫保管比率 × 品目の価値
×安全在庫量

共同管理係数:各需要地点間の相関を表現する
ためのパラメータ;ある在庫地点が供給する需要
地点における需要が独立な場合には2. 相関が
大きい場合には 1 に近い値.負の相関(逆相
関)の場合には 2 より大きな値.
品目データ(4):出力データ




累積需要:自分の需要と自分の親品目を製造す
るために必要な量の和.
価値:品目の価値.付加価値をサプライ・チェイ
ンの上流から累積したもの.
在庫量:安全在庫量.最適化によって計算された
値.
在庫費用:安全在庫費用.最適化によって計算
された値.
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)
移動時間:子品目を親品目の製造場所まで輸送
するための時間
例 Managing the Supply Chain –The Definitive Guide for the Business
Professional –by Simchi-Levi, Kaminski,Simchi-Levi の例を改訂
15 x2
37
5
28
Part 4
Malaysia ($180)
37
3
Part 5
Charleston ($12)
58
4
Part7
Denver ($2.5)
32
58
37
8
Part 6
Raleigh ($3)
Part 2
Dallas ($0.5)
39
37
15
17
Part 3
Montgomery ($220)
Part 1
Dallas ($260)
30
15 15
30
最終需要
N(100,10)
保証リード時間
=30日
43,508$ (40%Down)
最終需要地点の保証リード時間=15日
->51,136$
サプライ・チェインにおける
在庫削減の手法


複数拠点の在庫を1ヶ所に集約する!
-> リスク共同管理(risk pooling)
製品のバリエーションを増やすのを,なるべくサプラ
イ・チェインの下流(需要側)でやる!
->遅延差別化(delayed differentiation)
また,そのために製品設計(サプライ・チェインの設
計)から変える!
->製造のための設計(design for manufacturing) ,
ロジスティクスのための設計(design for
logistics)
WebSCMを使えば,上の項目すべての最適化が可能