サプライチェーンシミュレーションは、これまでの分析手法（ネットワーク最適化/Analytical Optimization）とは異なり、設計、分析、最適化ツールセットを拡張することにより、動的な詳細と洞察を提供します。今日のシステムがますます複雑になるにつれて、サプライチェーンシミュレーションが一般的な選択肢になりつつあります。
このテクノロジーの詳細については、サプライチェーンの最適化とシミュレーションに関するホワイトペーパーをご覧ください。あるいは、anyLogistixシミュレーション・ソフトウェアでサプライチェーンのモデルを作成して、御社のサプライチェーンが機敏で堅牢であることを確認してください。
サプライチェーンシミュレーションは、時間の経過に伴うロジスティクスネットワークの動作を示します。サプライチェーンの論理ルールはシミュレーションモデルで表され、時間の経過とともに実行されるため、シミュレーションが動的になります。たとえば、注文によって在庫がしきい値を下回ると、生産が開始されます。このようなルールを組み合わせて、ストライキや自然災害などの破壊的なイベントに対してそれらの関係を調査およびテストすることができます。
動的サプライチェーンシミュレーションモデルは、いくつかの重要な点で分析モデルとは異なります。
サプライチェーンの分析モデルでは、線形方程式を使用して操作を記述します。これの利点は、一度見つかった解決策が最適であることです。これは欠点でもあります：そのような方法でサプライチェーンを説明するには単純化が必要であり、その結果、モデリングの難しさは複雑さとともに増大します。さらに、解決策が見つからない場合、分析モデルは使用できません。また、分析モデルは、キャプチャするように指定された値のみを扱い、その範囲外では使用が制限されることにも注意してください。
動的なサプライチェーンシミュレーションモデルは、運用ルールをキャプチャし、サプライチェーンのすべての側面を反映できるようにします。動的シミュレーションモデルの出力は、時間の経過に伴うシステムの動作を示し、サプライチェーンの動作に関する記述統計を収集できます。サプライチェーンシミュレーションモデルは複雑さにうまく対処し、現実世界のランダム性を考慮することができます。問題点がある場合は、期待どおりに機能することを確認するために検証する必要があります。
2つの異なるアプローチにより、サプライチェーンの専門家は選択に直面します。
現代のサプライチェーンは多くのデータを生成し、さまざまなリスクにさらされています。これらの要因で分析の複雑さが増しており、動的シミュレーションモデリングを必要とされる理由です。
シミュレーションは次の目的で使用できます：
シミュレーションは、基礎となるシステムが複雑すぎて数学的分析手法で調べることができないと想定される場合に特に役立ちます。このような複雑さは、システム内の時間依存、ランダム性、および相互作用の影響により発生します。
分析の最適化（ネットワーク最適化）と動的シミュレーションは手法の強力な組み合わせです。これらは、サプライチェーンの問題に対処する際に相互に完全に補完し、高度なサプライチェーン開発の基盤を提供します。anyLogistixをサプライチェーンシミュレーターとして使用すると、サプライチェーンを完全にモデル化し、これら両方の手法の利点を一緒に活用できます。
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