ロジスティクスには、サプライチェーンの異なるポイント間での商品の保管と移動の計画と実行が含まれます。物流では、施設、人材、設備、その他のリソースを調整して、製品が予定どおりに移動し、次の目的地に製品のためのスペースが確保されるようにします。
– Oracle NetSuite
物流ネットワークの設計は、配送センター、倉庫、生産拠点などの新しい施設の配置、それらの間のフローの決定、コストの管理を含む継続的なプロセスです。物流ネットワークの信頼性とコスト効率を高め、需要と供給の不確実性に備えるには、最適な設計が不可欠です。
言い換えれば、プロセスは 戦略と戦術の 2 つの段階で構成されます。
新しくオープンする施設の数やその配置場所の見積もりなど、戦略的決定を行うために、管理者はグリーンフィールド分析 (重心分析または施設位置分析とも呼ばれます) を使用します。
戦術的な課題として、管理者は物流ネットワークの最適化を使用し、サプライチェーンにおける工場と配送センターの最適なセットアップを見つけ出します。目標は、コストを最小限に抑えながら需要と供給のバランスをとることです。最適化手法を使用することで、管理者はさまざまなネットワーク構成を比較し、どれが最も高い利益をもたらすかを判断できます。
しかし、それで終わりではありません。管理者は、物流ネットワークが回復力を持ち、混乱が発生したときにすぐに回復できることを望んでいるはずです。そのためには、オペレーションをシミュレートし、ランダムに発生する外乱がパフォーマンスにどのような影響を与えるかを確認する必要があります。
一部の物流専門家は依然として Excel スプレッドシートでこれらの計算を行っていますが、大規模なプロジェクトの場合は、より簡単で高速に使用できるツールがあります。Excel がサプライ チェーンや物流プロジェクトに適切なソリューションではない理由をご覧ください。
物流ネットワーク設計を理解したところで、米国の流通ネットワークの例を詳しく見てみましょう。anyLogistix サプライ チェーン設計および分析ソフトウェアで実行されるプロセスの各ステップが示されています。
ある会社が照明、大型家電、小型家電、家具、および園芸用品などの販売を開始する予定であるとします。同社は全米に 70 社の顧客を抱えており、定期的な需要があり、5 日ごとに一定量の製品を受注します。
注文された製品は 2 日以内に顧客に配達される必要があるため、顧客は配送センター候補から 1000 km 以内にいる必要があります。詳細な設定については、ドキュメントをご覧ください。
結果
これらのパラメータを anyLogistix ソフトウェアのテーブルに設定し、Greenfield Analysis Experiment を実行できます。この例では、配送センターの候補となる場所 (推奨地域) が 4 つ表示されます。必要に応じて、道路も表示できます。実験の実行後、製品の流れ、需要別の距離範囲、距離別の需要範囲に関するデータが利用可能になります。
GFA 実験を実行する前の顧客を含むデフォルトのマップ ビュー (クリックして拡大)
新しい配送センターの場所を示すマップ ビュー (クリックして拡大)
今、4つの地域に新しい流通センターを設置する案を得ています:北部 (Oregon)、西部 (Nevada)、南部 (Texas) および東部 (Virginia) です。しかし、ここでは西部、南部および東部の 3 つの地域を候補とするとします: 各地域には新しい DC 向けの候補地がいくつかありますが、今回は、利益の点から 1 つの地域当たり 1 つの最適な DC の位置を見つける必要があります。
この段階で、ブラジルの Rio de Janeiro のサプライヤーが追加されます。製品は、米国にある 港を経由してサプライヤーから DC に転送され、海岸沿いに配送されます。最後に、製品は DC から顧客に発送されます。現在のシナリオでは、最終的なサプライ チェーン構成に選択できる港は 1 つだけです。
1サプライヤーと潜在的な DC と港
anyLogsitix で Network Optimization Experiment を実行する前に、DC と Port (港) の特性を設定する必要があります。たとえば、次のようになります：
詳細な設定については、ドキュメントをご覧ください。
結果
結果には、詳細な統計情報を含む複数のサプライ チェーン ネットワーク構成が提供されます。最善の選択は、Lynchburg、Reno、Austin に DC を開設し、積み替えには Port of New Orleans を使用することです。
anyLogistix が提案するいくつかの物流ネットワーク設計オプション (クリックして拡大)
anyLogistix でデザインされた最適な物流ネットワーク設計のマップビュー (クリックして拡大)
最適な構成の詳細については、Product Flows、Other Costs、Storage by Product などの他の表をご参照ください。
anyLogistix の製品フロー テーブル (クリックして拡大)
anyLogistix の Other Costs テーブル (クリックして拡大)
ネットワーク最適化実験の結果は、シミュレーション シナリオに変換し、物流ネットワークのパフォーマンスを動的に確認します。仮想サプライ チェーンをより現実的なものにするために、制約や特性をさらに追加できます。たとえば、製品を輸送するための車両タイプを定義し、それらの出荷タイプと積載率を選択できます。
さらに、潜在的なリスクを特定し、障害が発生した場合にネットワークがどのように動作するかを確認するには、anyLogistix の Risk Analysis Experiment を実行します。
DC やその他の施設の場所を特定し、最適なネットワーク構成を見つけ、それを動的に分析し、最も収益性と回復力に優れた物流ネットワークが構築されるまで微調整を繰り返すのが重要です。 今回ご紹介した例が、物流ネットワーク設計とは何か、そして数ステップでどのように実行できるかを理解する一助になれば幸いです。
さあ、ワークフローを理解した後、スキルを磨いてご自身で物流ネットワークを設計してみましょう。個人学習用に anyLogistix ソフトウェアの無料バージョン (PLE) をダウンロードし、ウェルカムスクリーンにあるこのブログ投稿US Distribution Networkの例をインポートして、ぜひお試しください。あわせまして、この詳細なガイドをご覧ください。
