在庫最適化およびプランニングツール

サプライチェーンでは、ターゲットの顧客サービスレベルを維持しながら、在庫コストを可能な限り低く抑えることが課題です。また、需要の増加や供給の不一致に対する不測の事態を考慮する必要があります。anyLogistix在庫最適化は、最適化実験用のサプライチェーンモデル(サプライチェーンデジタルツイン)を作成し、サービスレベルを犠牲にすることなく、コストを削減するための解決策を見つけるのに役立ちます。この在庫計画および最適化は、在庫ポリシーをテストし、バランスの取れたポリシーの組み合わせを計算するために使用することができます。

ALXを使用すると、シングルエシュロンまたはマルチエシュロンのサプライチェーン在庫最適化を実行できます。以下が可能です:

  • ストレージと人件費を含む在庫運搬コストを削減する
  • 短期資本を解放
  • 在庫回転率を高める
  • カスタマーサービスレベルの向上
  • 旧製品の在庫率を減らす

ホワイトペーパー「デジタルサプライチェーン時代のシミュレーションベースの在庫計画(Simulation-Based Inventory Planning for the Digital Supply Chain Era)」では、在庫シミュレーションが提供する利点と、それによりアナリストが適切な在庫戦略を定義するのにどのように役立つかを説明します。ホワイトペーパーを読み、サプライチェーンの在庫管理を効率化する方法を学びましょう!

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シミュレーションベースの在庫最適化を使用する理由

在庫シミュレーションは、従来の分析手法(Analytical method)では不可能な洞察を提供します。大きく異なるのは、在庫シミュレーションモデルは、時間の経過に伴うシステムの動作を表すことができることです。在庫シミュレーションの利点を下記に示します:


ランダム性を考慮に入れる

シミュレーションモデルでは、輸送と生産のリードタイム、製品ごとの需要、注文数量の変更など、ランダムに変化するパラメータを考慮することができます。平均ではなく、これらすべてのメトリックで実際の確率値を使用すると、それらの間の複雑な相互依存関係を把握できます。これにより、コストを押し上げている要因と、無駄のない低リスクの在庫計画に必要なポリシーの変更について、より深い洞察が得られます。


マルチエシェロン在庫最適化の処理

単一の施設内または単一のレベルで単独で行われる最適化は、サプライチェーンの他の領域との相互作用が悪い可能性があります。たとえば、最適化されていない在庫ポリシーは、破壊的なフィードバックを作成し、ブルウィップ効果に寄与する可能性があります。これを回避するには、サプライチェーン全体を考慮する必要があります。この場合、分析的手法では複雑さが大きすぎると見なされる可能性があります。

シミュレーションモデリングに基づくサプライチェーンデジタルツインは、マルチエシュロン在庫最適化の複雑さを処理できます。サプライチェーンデジタルツインの特徴は、サプライチェーンがどのように機能するかを再現し、その動作と運用ロジックを表すことを意味します。これにより、マルチエシュロン在庫最適化モデルで妥協することなくアクティビティを捕捉できます。次に、各エシュロンのポリシーを他のレベルのポリシーと調和させて開発およびテストできるため、サプライチェーンがエンドツーエンドで最適化されます。


必要な詳細レベルでのモデリング

シングルまたはマルチエシュロン在庫最適化のための在庫最適化および計画ソフトウェアツール

ALXの独自のシミュレーションモデリング機能により、サプライチェーンの設計をそのまま捕捉できます。モデルは拡張可能であり、目的を達成するために必要な詳細レベルでネットワークのすべての層を含めることができます。たとえば、原材料の高い在庫コストは、発見が難しい生産段階のプロセスによって引き起こされる可能性があります。ALXを使用すると、ワークステーション、シフト、および機器のレベルで製造サイトをモデル化して、ボトルネックがどこにあるか、または何が在庫を膨らませているかを正確に確認できます。

輸送リードタイムとソーシング計画の混乱についても同じことが言えます。例えば、複雑なBOMと生産サイト間の複数のリンクを持つ製品の場合、在庫に影響を与えている要因を見つけるのは特に難しい場合があります。このような場合、詳細なシミュレーションモデルが異常の原因を特定し、在庫最適化の基礎を提供するのに役立ちます。

これらすべては、シミュレーションモデリングを使用しない従来の分析在庫最適化ソリューションでは達成できません。


what-ifシナリオをシミュレートする

ALXを使用すると、緊急シナリオをテストして、在庫への影響を定量化できます。例えば、主要なサプライヤーの倒産、輸送コストの急増、または予期しない需要の増加を考慮してシミュレートできます。ネットワークがイベントによってどのように影響を受けるかを確認し、それに応じて在庫計画を調整することができます。

要約すると、在庫管理の最適化は、サプライチェーンでシミュレーションを使用するための代表的な例です。詳細については、シミュレーションベースの在庫最適化ウェビナーをご覧ください。このウェビナーでは、在庫シミュレーションが提供する利点と、アナリストが適切な在庫ポリシーを定義するのにどのように役立つかをご紹介します。

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マルチエシェロン(複数の階層)在庫最適化

複数の階層で物流ネットワークを運用している場合は、サプライチェーン全体で在庫レベルを上流から下流までを管理および最適化することができます。これにより、拠点ごとのローカライズされた最適化計画を回避できます。

ALXは次の目的で使用できます:

例えば、ALXシミュレーションモデルは、顧客サービスレベルと工場での梱包材の在庫切れとの間の相互依存性をよりよく理解するのに役立ちます。または、サプライチェーンの複数の層にわたる注文に対するエンドカスタマーの需要変動の影響を見つけるのに役立ちます。ALXは、ネットワークに対するブルウィップ効果の影響を特定し、それらを克服するのに役立ちます。

anyLogistixを使用した在庫最適化と計画について詳しくは、次のハウツービデオをご覧ください。

サプライチェーン在庫管理: 安全在庫推定

需要を満たし、リスクを最適化しながら在庫レベルを低く保つことは、サプライチェーンマネージャーにとって大きな課題です。シミュレーションモデルは、サプライチェーンの接続とダイナミクスへの洞察を提供するのに役立つ重要なサプライチェーンツールであり、ロバスト最適化と収益性の向上を可能にします。

DeloitteがALXソフトウェアによる在庫最適化をどのように使用しているかをご覧ください。

真のマルチエシェロン在庫最適化を実現するためのツール

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