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急激な需要変化に対応

富士通総研、SCM向けモデル予測制御技術を開発

2014年3月10日 (月)

サービス・商品富士通研究所は7日、「複数の長期的な予測シナリオに基づいて計画を修正し、急激な需要の変化に対応できるサプライチェーン・マネジメント向けのモデル予測制御技術」を開発したと発表した。

この技術により、例えば小売店業務の需要予測に基づく在庫最適化が可能となり、急な需要の変化が発生しても利益を最大化する発注計画を立案できるようになる。同社が顧客の実データで検証を行ったところ、平均して16%の利益向上を確認した。

これまでに蓄積したモデル予測制御技術を適用し、サプライチェーンの小売業で、急激な需要の変化に対応しながら、在庫保有コストや在庫切れなどによる機会損失を考慮した、トータルコストを最小とする発注計画の立案を実現。

発注時には出荷量制限、納期、賞味期限などの制約条件下で、在庫保有コストや在庫切れなどによる機会損失などのトータルコストを最小とし、利益を最大にするような設定で最適化計算を行うことにより、最適な発注量を決定できる。

また、ビッグデータによって得られた複数の長期的予測シナリオを考慮し、最悪ケースでも損失を抑え、利益が最大化する発注量を計算する機能もある。

これらの予測・最適化プロセスを繰り返していくことで、これまで困難だった「予測の不確かさ」を考慮しながら、需要の急な変化などに対応した最適な発注計画を自動立案できるようにした。

■モデル予測制御技術による在庫最適化(出所:富士通総研)
富士通総研、SCM向けモデル予測制御技術を開発