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サプライ・チェイン
在庫最適化システム
WebSCMのご紹介
Log Opt Co., Ltd.
在庫最適化とは？
在庫はサプライ・チェインのあらゆるレベルに存在

フロー在庫（ストラテジック）
ロジスティクス・ネットワーク最適化における在庫地点の配置と輸送モードの選択

作り置き在庫（長期タクティカル）
資源配分最適化における期間の在庫

サービスレベルのための安全在庫（中期タクティカル）
安全在庫最適配置
（サプライ・チェインの設計時における在庫最適化！）

ロットサイズとのトレードオフのための在庫（短期タクティカル）
ロットサイズ最適化

不確実性に対するリスクヘッジとしての安全在庫
（オペレーショナル）
WebINVによる最適基在庫レベル（発注点と発注量）の設定
WebSCMの基本原理
安全在庫量はまとめて配置するほど少なくな
る（統計的規模の経済の原則）
 品目の価値はサプライ・チェインの下流（顧客
側）に近づくほど高くなる（在庫保管費用の単
価が上昇する．）

サプライ・チェインの適当な地点に在庫をまとめて配置
そのために，通常は固定して扱うリード時間を最適化する．
リード時間と安全在庫量
需要の平均μ=100，標準偏差σ=100の正規
分布（正確には負の部分を切り取った分布：
切断正規分布）
 サービスレベル（品切れを起こさない確率）
95%->安全在庫係数 1.65
 リード時間 (調達から品目の到着までの時
間） L

最大在庫量＝  L＋安全在庫係数  L
リード時間と平均，安全，最大在庫量の関係
3000
2500
2000
平均需要
最大需要
安全在庫
1500
1000
500
0
0
5
10
リード時間
15
20
リード時間を変数とすることによる安全在庫量の削減
安全在庫と保証リード時間

保証リード時間：発注後，この時間内には商
品を届けることを保証している．（E.g., ピザー
ラなら30分，アスクルなら１日）
安全在庫量
＝２日分
２日
下流の地点への保証リード時間
＝２日
２日
上流の地点の
1日 生産時間＝３日
保証リード時間
在庫（生産）地点
=1日＝入庫リード時間
直列多段階モデルの例
（保証リード時間がすべて０のケース）
平均需要量=１００個/日
標準偏差=１００ の正規分布
安全在庫比率=1
保証リード時間
＝０
保証リード時間
＝０
外部
供給
生産時間
３日
２日
１日
商品１個あたりの在庫費用（商品の価値）
１０円
２０円
３０円
安全在庫費用
1732円
2828円
3000円
１日
４０円
4000円 合計 11560円
WebSCMによって得られた最適解
保証リード時間=3
入庫リード時間=2
安全在庫量=3-(2+1)=0日分
生産時間
３日
保証リード時間
０日
安全在庫費用
1732円
２日
１日
１日
２日
３日
０日
0円
0円
8000円 合計 9732円
（１６％減）
ネットワーク型モデル
共同管理係数α
倉庫
需要地点１ N(100,100)
平均100
標準偏差100
正規分布
需要地点２
N(100,100)
最大需要量  平均需要量 


(最大需要量1  平均需要量1 )  (最大需要量2  平均需要量2 )
α=2 独立分布， α=1 完全相関， α=3 負相関

 1/ 
１つの需要地点における安全在庫量と倉庫における共同管理
した場合の安全在庫量
（共同管理係数α=1,2,3)
1600
安全在庫
共同管理係数=1
共同管理係数=2
共同管理係数=3
1400
1200
1000
800
600
400
200
0
0
5
10
15
20
日
入庫リード時間
入庫リード時間：
品目発注後に生産を開始できるまでの日数
３日
保証リード時間
１０日
入庫リード時間＝max{3,10}＝１０日
１０日
補充リード時間
補充リード時間：品目発注後に生産が完了する
までの日数
３日
保証リード時間
１０日
入庫リード時間＝max{3,10}＝１０日
１０日
１日
生産時間＝１日
補充リード時間＝10＋１＝１１日
正味補充時間と安全在庫１
正味補充時間=補充リード時間ー保証リード時間
=１１ー０＝１１日
安全在庫 = 11日間の最大需要ー１１日間の平均需要
= 安全在庫比率×SQRT(11)
３日
保証リード時間＝０日
安全在庫=11日分
保証リード時間
１０日
１日
１０日
補充リード時間＝10＋１＝１１日
正味補充時間と安全在庫２
正味補充時間=補充リード時間ー保証リード時間
＝１１ー5＝6日
安全在庫 = 6日間の最大需要ー6日間の平均需要
= 安全在庫比率×SQRT(6)
３日
保証リード時間＝５日
6日
保証リード時間
１０日
１０日
5日
１日
保証リード時間を増やすと．．．
（保証リード時間が）１１日までは在庫が減少！
安全在庫も１１日までは減少！
安全在庫量
3.5
3
2.5
2
1.5
1
0.5
0
0
11
保証リード時間
ネットワーク型モデルの例
6万円 ≦ ４日
≧ ０日
≧ ０日
6
1万円
3
1万円 ？日
？日
3
？日 3万円
≧ ０日
2
1万円
4
3
？日
5万円
付加価値=1万円
3
平均＝100
標準偏差=10
？日
6万円 ≦ １日
1
3
平均＝100
標準偏差=10
ネットワーク型モデルの例
(保証リード時間=0;593万円)
０日
０日
6
6
3
3
3
3
0日
0日
3
3
０日
2
2
3日
3
0日
3
0日
0日
1 １日
2
3
ネットワーク型モデル
（近似解;558万円）
０日
6日
6
6
6
４日
4
3
3
1
9日
6日
9
6
4日
9
9日
3
11
9
1
1日
3
6日
6
4 2
3
1
1 １日
3
ネットワーク型モデル
（最適解;515万円）
０日
0日
6
3
3
2
3
1
3日
0日
2
４日
4
3
6
4日
3
6
3日
3
3
0日
0日
1 １日
2
3
WebSCM データ入力項目
品目データ
 品目対データ

品目データ（１）







品目ID:品目を区別するためのID
品目名称： 品目の名前
生産時間： 品目を加工したり，運搬したり，作業
待ちをしたりする時間の合計
付加価値：在庫地点で付加される品目 1単位あ
たりの価値
保証リード時間：在庫地点において，その地点が
品目を納入する（下流の）在庫点が発注後，品目
の補充を行うことを保証している時間
下限：保証リード時間の下限
上限：保証リード時間の上限
品目データ（２）





補充リード時間： 在庫地点が品目を注文をした
後，品目を上流の在庫地点から受けとり，それら
の品目をもとに生産を完了するまでの時間
正味補充時間：補充リード時間から保証リード時
間を差し引いた時間
平均：品目の需要量の平均値
標準偏差：需要の標準偏差
安全在庫率：安全在庫量を計算するための係数
安全在庫量 = 安全在庫係数×需要の標準偏
差×SQRT(正味補充時間)
品目データ（３）

在庫保管比率： 在庫量から在庫費用を計算する
ための係数
安全在庫費用= 在庫保管比率 × 品目の価値
×安全在庫量

共同管理係数：各需要地点間の相関を表現する
ためのパラメータ；ある在庫地点が供給する需要
地点における需要が独立な場合には2． 相関が
大きい場合には 1 に近い値．負の相関（逆相
関）の場合には 2 より大きな値．
品目データ（４）：出力データ




累積需要：自分の需要と自分の親品目を製造す
るために必要な量の和．
価値：品目の価値．付加価値をサプライ・チェイ
ンの上流から累積したもの．
在庫量：安全在庫量．最適化によって計算された
値．
在庫費用：安全在庫費用．最適化によって計算
された値．
品目対データ




子品目ID：部品（原料）に対応する品目IDを入力
親品目ID：部品から製造（生成）される品目IDを
入力
必要量：親品目を1 単位製造するのに必要な子
品目の数（量）
移動時間：子品目を親品目の製造場所まで輸送
するための時間
例 Managing the Supply Chain –The Definitive Guide for the Business
Professional –by Simchi-Levi, Kaminski,Simchi-Levi の例を改訂
15 x2
37
5
28
Part 4
Malaysia ($180)
37
3
Part 5
Charleston ($12)
58
4
Part7
Denver ($2.5)
32
58
37
8
Part 6
Raleigh ($3)
Part 2
Dallas ($0.5)
39
37
15
17
Part 3
Montgomery ($220)
Part 1
Dallas ($260)
30
15 15
30
最終需要
N(100,10)
保証リード時間
=30日
43,508$ (40%Down)
最終需要地点の保証リード時間=15日
->51,136$
サプライ・チェインにおける
在庫削減の手法


複数拠点の在庫を１ヶ所に集約する！
-> リスク共同管理（risk pooling）
製品のバリエーションを増やすのを，なるべくサプラ
イ・チェインの下流（需要側）でやる！
->遅延差別化（delayed differentiation）
また，そのために製品設計（サプライ・チェインの設
計）から変える！
->製造のための設計（design for manufacturing） ，
ロジスティクスのための設計（design for
logistics)
WebSCMを使えば，上の項目すべての最適化が可能