小売業者のためのサプライチェーン最適化： 倉庫に適した場所の選択

問題 :

ロシアの巨大な電子機器小売業者であるEldorado Companyは、350の都市に店舗を構え、顧客の需要をより適切に満たし、配送と保管の費用を最小限に抑えるために、倉庫の最適な数と場所を決定する必要がありました。調査の結果、anyLogistixサプライチェーン最適化システムを導入することで問題を解決できることがわかりました。

顧客から提供されたデータには、候補となる倉庫の情報が記載されています：賃貸料、在庫量の平均レベルとコスト、人員配置とセキュリティの全体的なコスト、および新しい倉庫または古い倉庫を改築するための投資。さらに、anyLogistixでは、倉庫と小売店のGISマップ位置情報、および都市間の距離が考慮されました。

解決策 :

導入されたシステムにより、クライアントはいくつかの種類のアクティビティを詳細にシミュレートできました：

• 日単位（モデル時間）: 商品は店舗で販売され、需要品の不足による損失がカウントされます。
• 週単位 : 在庫は目標レベルまで補足され、輸送コストがカウントされ、サプライヤーへの後払いが立案されます。
• 月単位 : 店舗の月間売上高に応じて在庫レベルを更新、および倉庫から店舗までの輸送ルートを作成。

月間売上高は平均売上高に一致しますが、日次売上高は確率的に生成されます。

ユーザーは、モデルを使用していくつかの実験を実行できます：

• 簡単なシミュレーション実験（simulation experiment）では、ユーザーはリストから倉庫を手動で選択して目的のシナリオをテストし、この特定のネットワーク構成の統計を得ることが出来ます。
• パラメータ変動実験（Parameter variation experiment）では、倉庫とその最大数を考慮して、最適な倉庫配置のシナリオを全てチェックします。この実験の結果で、最も費用のかからない倉庫位置の最良の組み合わせを得ることが出来ます。
• 最適化実験（ optimization experiment）では店舗内倉庫の最適な床面積を計算できます。

結果 :

サプライチェーン最適化により、小売業者は63,000の組み合わせの中から、最適な倉庫ネットワークを選択できました。モデルが推奨する配送ネットワークシステムを使用する場合、ソフトウェアモデルの開発コストは、最初の2か月で完済します。意思決定支援システムは、市場の状況（輸送料金、倉庫パラメータ、店舗数、売上高など）が変化した場合に、ユーザーが新しい最適な配送システムの設定を見つけることができるため、長期にわたる運用が期待できます。

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