最先端技術を用いてサプライチェーンをデジタル化

AI需要予測と最適化技術を用いたサプライチェーン最適化:ログ・オプト

#AI開発 / コンサルティング

デジタル化された効率良いサプライチェーン構築


常に不安定で変化している環境下で,いつ,どのような意思決定をすれば(環境変化に)強いサプライチェーンを構築できるか.多くの企業にとって解決すべき重要課題の一つです.
また,競争も激しい今,実は効率の良いサプライチェーンの構築も大きな利益を生み出す手段の一つです.


何故AIや数理最適化搭載システムが必要か

サプライチェーンの複雑な意思決定は,実行可能な意思決定の答えの組合せ数が天文学的な数字になるため,いくら人が頑張って考えても,ルールベースヒューリスティクスのシステムで計算しても,多くの問題で非常に良い答えを見つけ出すのはほぼ不可能です.

問題が複雑であれば,良い答えとそうでない答えとの間には数%〜数十%の差がでます.この差は良い答えを探し出す仕組みを変えない限り(可視化やハードウェア投資だけでは)埋めることができません.

わかりやすい例えをするなら,車で移動していて,目的地にできるだけ早くたどり着きたいです.どんな方法があるでしょうか.

1つ目の方法は,性能の良いカーナビを購入して近道を探し出して走ること(ソフトウェア投資で良い意思決定をすること)

2つ目の方法は,より速い車に変えること(ハードウェア投資で効率を上げること)

3つめの方法は,より速い車で近道を走ること

現状の可視化やデータ分析は,例えるなら,通った道と少し先しか描かれてない地図で,近道を探し出すための一定の参考にはなりますが,これだけでは不十分です.


サプライチェーン最適化のメリット

-自社を含むサプライチェーン上流,下流の各企業のトータルコスト削減が可能

-壊れにくいサプライチェーンの構築や在庫適正化による商品の安定供給が可能

-納期遅れの減少,迅速な配達,適切な人員配置などによる顧客サービス満足度向上&売上向上

-ハードウェア投資より,少額で,短期間で構築&投資回収が可能で,効果も大きい


サービス範囲

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コンサルティング

デジタル化された効率の良いサプライチェーンの構築や個別課題解決には,サプライチェーンに関する知見はもちろん,AIや数理最適化など工学的アプローチにも精通しなければなりません.
弊社は30年近く,様々な企業のサプライチェーンの課題解決を数理最適化やAI需要予測(近年)技術を用いてサポートしてきているため,必要なすべての技術と経験を有しています.


AIや最適化を用いたシステム開発

データの収集,整理のサポート,解析や見える化はもちろん,データから見えにくい現場の本当の現状もしっかりヒアリングも行いながら,課題に対して適切な解法の設計し,本当に使えるシステム作成を行います.
AIや最適化システムは,大人数での開発は不要のため,比較的気軽に開始できます.また,システムの性能(スピードや解の良さ)やプロジェクトの成敗の鍵は主に専門知識と経験にあります.

(案件によっては,協力会社と一緒にサービス提供する場合があります.)

社内人材育成や社内プロジェクトサポート

AI(特に深層学習)予測や数理最適化は,入門はそれほど難しくありませんが,実際問題(多くは大規模)を効率よく解決するのは容易なことではありません.そのため,自社のレベルに合う適切なパッケージ商品を選択し,専門家のアドバイスも適宜受けることを推奨しています.
弊社の経験では,ある程度AIや最適化の専門知識がある人が難しいプロジェクトで行き詰まった場合,専門家のちょっとしたアドバイスですぐ解決でき,プロジェクトの期間を大幅に短縮できます.
弊社ではお客様の状況に合わせてたセミナーやプロジェクトサポートを行っています.


サプライチェーン統合最適化システムSCMOPT


SCMOPT 全体像.jpg


SCMOPTは最適なサプライチェーンを構築するのに不可欠な技術(AIと数理最適化)をソフトウェア化したシステム群です.


SCMOPTの特徴


機能や性能面での特徴

  • 複数のシステムの連携により,サプライ・チェイン統合最適化が可能(各システムの単独使用も可能)
  • Excelデータをそのまま利用可能で,データ分析,予測,最適化,可視化が可能
  • クラウドサービス,オンプレミス,API提供が可能なため,柔軟な使い方が可能
  • 様々な実際問題の制約が考慮可能で,出てくる答えは非常に良いため,ほとんどの場合手動調整不要です.
  • Excelとwebアプリを融合したインターフェイスで,多くの場合,ユーザ自身でモデルのカスタマイズが可能です.
  • モデリングのコンサルティングサービスや各種サポート,必要に応じた個別カスタマイズも可能です.
  • 厳選したソルバーやモデルを採用しているため,既存技術で解ける最大規模の問題まで解けます.
       

他システムとの違い

  • 現状の再現が目的ではありません.
    膨大な組み合わせの中からより良い意思決定の答えを見つけ出します.

  • 近視眼的な改善ではありません.
    全体の目的と制約を考慮し,バランスのとれた最適な答えを自動で計算します.

  • 見た目だけで勝負しません.
    AIや最適化システムを用いた改善効果はシステムの性能で決まります.既存技術で解ける最大規模の問題まで解けます.


SCMOPTに含まれるサブシステム

より使いやすいインタフェース搭載バージョンにリリースされる予定です.

-需要予測システム   詳細
深層学習,自動機械学習(AutoML),ベイズ推論による需要などの時系列予測ができます.
特に深層学習は複数製品の同時予測,特徴量の自動抽出,新商品の予測や他の手法では考慮が難しい制約追加なども可能で,非常に自由度が高く,他の手法では難しい問題も予測可能です.

-人員配置(シフト)最適化システム  詳細
複数の時間割や人員配置最適化コンペティションで優勝もしくは上位入賞成績を持つアルゴリズムベースの高性能で汎用性の高いソルバーを搭載しています.そのため,実際問題の様々な制約を考慮可能(カスタマイズ必要な場合あり)で,1時間刻み,100人以上,30日分の大規模な人員配置最適化も十数分で解くことができます.時間刻みが粗い場合,人数がさらに多くても短時間で解けます.

-サプライチェーン基本分析システム   詳細
サプライチェーン最適化を行う前にするべき需要や在庫に関する基本的なデータ分析や可視化ができます.

-スケジューリング最適化システム   詳細
複数の公開ベンチマーク問題例で記録を保持しているアルゴリズムベースソルバーを搭載しているため,幅広いスケジューリング問題に対応可能で,他では出せない良いスケジュール作成が可能です.市販されている多くのスケジューラーで解けない,解が良くない,時間がかかり過ぎなど困っている場合は是非試して見てください.市販されている多くのスケジューラーと全く異なる求解アルゴリズムを使用しています.

-生産ロット最適化システム  詳細
段取り替えの費用と在庫費用のトレード・オフを最適化することによって,山勘によるスケジュールの大幅な改善を行うことができます.スケジューリング最適化システムと組み合わせることで最適な中期〜短期生産計画が作成できます.

-在庫最適化システム  詳細
需要予測システムと連動可能で,サプライチェーン全体での安全在庫配置と日々の在庫最適化ができます.また,最適化された結果は,条件を変えながらシミュレーションも可能です.

-配送最適化システム   詳細
配送最適化に特化したソルバー使用のため,複雑な制約つき配送問題,数百点の大規模な配送最適化問題など様々な配送最適化問題を高速に解くことができます.1000点を超えるような超大規模の問題もカスタマイズすることで解くことが可能です.

-ロジスティクスネットワーク最適化システム   詳細
戦略レベルでは,最適な施設(倉庫)配置と生産工場ならびに輸送ネットワークを最適化できます.タクティカルレベルでは,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)で輸送を行うかなどを最適化します.

-幹線輸送ネットワーク最適化システム  詳細
ロジスティクスネットワーク最適化にに似ていますが,多対多の需要を持つネットワーク上の輸送手段の種類や台数,どこで積み替えすれば良いかを同時に最適化します.山勘による輸送計画より長距離輸送のための費用の20-30%削減が可能になります.

-最適化ベースのサプライチェーンリスク分析システム  詳細
サプライチェーンの途絶を事前に対処するための分析ツールです.より災害などに強いサプライチェーン構築意思決定をサポートします.


最適化ソルバー


現状,全ての最適化問題を同じ方法で効率よく解くことはできません
私たちはお客様が問題に応じて選択できるように複数の最適化ソルバーを販売しています.全てのソルバーはpython言語でモデリング可能です.
一定の理論知識やプログラミングスキルが必要ですが,効率のよい最適化問題の求解アルゴリズムが搭載されているため,モデリング(解きたい実際問題を数式で表現)することで多くの問題を解くことができます.

-数理最適化ソルバーGurobi Optimizer  詳細
 線形最適化,混合整数最適化などの問題を解くことができる汎用性の高い最適化ソルバー

-制約最適化ソルバーSCOP 詳細
 数理最適化ソルバーでは解けにくい大規模な組合せ最適化問題を高速に解くための最適化ソルバー

-スケジューリング最適化ソルバーOptSeq 詳細
 数理最適化ソルバーでは解けにくいスケジューリング問題を高速に解くための最適化ソルバー

-配送最適化ソルバーMETRO 詳細
 数理最適化ソルバーでは解けにくい配送最適化問題を高速に解くための最適化ソルバー

無料相談

サプライチェーン最適化,数理最適化やAI需要予測などに関する様々なご相談を無料受付中です.
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-サプライチェーンの効率化をしたいが,何から始めれば良いか分からない

-〇〇な課題があるが,AI需要予測や数理最適化で解決できるかが知りたい

-AI需要予測や数理最適化にご興味があり,社内課題への適用を検討したい

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  • 自社のシステムやプラットフォームにAI需要予測や最適化ソリューションを追加したい...など

対応可能な業種

アパレル / サービス業 / 運輸業 / 商業 / 電気・ガス業 / 製造業 / 建設業 / 鉱業 / 水産・農林業 / 食品・飲料 / 医療・福祉 /

企業情報

企業名 有限会社 ログ・オプト
所在地 千葉県八千代市緑が丘1−13−5
ホームページ https://www.logopt.com
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