サプライチェーンネットワークの最適化は、需要と供給を一致させ、コストが最も低いネットワーク構成を構築するために、サプライチェーン内の工場と配送センター等の最適な組み合わせを見つけることを目的としています。その結果に基づいて、マネージャーは様々なネットワーク設計を比較し、それぞれの最大の収益性を評価できます。
anyLogistixソフトウェアでのサプライチェーンネットワーク最適化前と後
サプライチェーンモデルには、考えられるすべてのフローと設備のセットを含めることができます。最も効率的なシナリオを入手するために、anyLogistixでネットワーク最適化実験を実行できます。出力データには、輸送と生産のフロー、各期間の終了時の在庫、および関連するコストの値が表示されます。さらに、いくつかの可能なネットワーク構成オプションに関するデータがあります。それらの中から、ビジネスに最適なものを選択して、現実の世界に実装できます。
サプライチェーンネットワークの最適化を使用して、最適な配送センター（DC）ロケーションを見つける方法を学びます。
企業にはビジネスに不可欠な特定の要件がある場合があります。これらの要件は、制約としてサプライチェーンネットワークの最適化で考慮に入れる必要があります。制約は、たとえば、限られた量の設備やコストである可能性があります。
anyLogistixでは、制約はどのシナリオが最適かを判断するのに役立ちます。ネットワーク最適化実験のパラメーターを設定するときは、次の値を選択できます：
ただし、すべての要件に適合する最適な結果を得ることが常に可能であるとは限りません。サプライチェーンに設定した厳格な運用ルールが物議を醸している場合、ソルバーは解決策を見つけることができません。この場合、設定したルールの一部を無視します。これらの違反について、anyLogistixは最適なサプライチェーンの結果を計算する際にナルティを課します。これにより、サプライチェーンネットワークの最適化ソリューションと、いくつかの制約を満たせなかった理由に関する洞察が得られます。
すべてのビジネスは独自のものであり、さらにサプライチェーンには特定の要件があり、常に事前に決定された値を持つことはできません。この目的のために、anyLogistixにはスタム制約があり、それらは、変数、方程式、および条件で記述できます。多くの場合、カスタム制約が適用されます。たとえば、サプライヤー間で特定の製品フロー比率を維持する必要がある場合や、配送センターが構築する必要のある流入フローから安全在庫率を決定する必要がある場合などです。
サプライチェーンネットワークの最適化の目標を設定していない場合、anyLogistixは最大の利益に基づいた最良の解決策を提供します。
anyLogistixでの制約ベースのネットワーク最適化の詳細については、ウェビナーをご覧ください >>
マスタープランニングは、生産、保管、輸送を需要と同期させるサプライチェーンネットワーク最適化手法の拡張です。それは次の質問に答えることができます：どのくらい生産し、どこに保存しますか？ どのくらいの価格で、どこで生産しますか？
anyLogistixのマスタープランニングの場合、シナリオは相互に関連する期間（週、月など）で分割されます。たとえば、ある期間の出力は別の期間の入力です。さらに、各期間には、特定の需要値があります。実験中、オプティマイザーは、各期間について、施設を閉鎖するか開放するかを計算します。
anyLogistixネットワーク最適化実験を実行するには、サプライチェーン内の製品の需要と、サプライヤー、顧客、および施設（倉庫とDC）の場所を設定する必要があります。このような入力データがない場合は、Greenfield Analysis実験（GFA）を使用して生成できます。
ネットワークの最適化では、さまざまなタイプのコスト（輸送、施設関連など）、期間、そして最も重要な制約についても考慮する必要があります。anyLogistixで必要なパラメーターを設定した後、実験を実行し、ソフトウェアは組み込みのソルバーIBM ILOG CPLEX®を使用してモデルを最適化し、コストが低い施設の組み合わせを選択します：
さらに、ユーザーは最適化モデルのパラメーターをさらに変更または追加し、実験を再実行して、すべての要件に準拠した結果を得ることができます。
ネットワーク最適化の反復を数回試した後、より詳細なwhat-if分析とリスク推定のために、結果をシミュレーションモデルシナリオに変換することをお勧めします。
ネットワーク最適化は、サプライチェーン設計の問題解決に使用できます：
さまざまな企業がサプライチェーンネットワークの設計と最適化にanyLogistixをどのように使用したかをご覧ください：
