大規模な履物メーカーは数理モデルを利用して、シーズンの終わりに発生する複雑な物流パズルを解決しています。これらのモデルは、実際の在庫（特定の革の色や余剰のアウトソールなど）をリアルタイムで分析し、完成品に最適な組み合わせを計算します。これにより、メーカーは滞留在庫に資本が固定されるのを防ぎ、潜在的な材料廃棄物を高利益の履物へと転換させます。
これらのモデルの主な機能は、移行期間中の「サプライチェーンループ」を最適化することです。残った材料を単に保管するという考え方から、利益を最大化し廃棄物を最小限に抑える正確な生産比率を積極的に特定することへと焦点をシフトさせます。
季節の移行における課題
在庫のボトルネック
生産シーズンの終わりに、メーカーは重要な移行期間に直面します。古い材料、特に特定のロットの革がまだ倉庫にある一方で、新しい材料が到着し始めます。
資本の固定化
残った原材料は「固定された」資本を表します。この在庫が販売可能な商品に加工されない場合、次シーズンの生産に緊急に必要な資金が固定されてしまいます。
マッチングの複雑さ
理想的には、メーカーは革の端材まで使い切りたいと考えています。しかし、残った革の色と適切な量の余剰アウトソールを一致させるには、単純な直感ではなく複雑な計算が必要です。
数理モデルが問題を解決する方法
リアルタイムのリソース配分
線形計画法に基づいた数理モデルは、在庫のリアルタイムマッチングを促進します。これらは、原材料の革、金型の容量、加工労働時間などの利用可能な資産に関するデータを投入します。
生産比率の最適化
経験的な意思決定（従来の推測）に頼るのではなく、システムは最適な生産比率を計算します。残りの材料を最大限に使用するために、いくつのフォーマルシューズ、安全靴、またはアウトドアブーツを製造すべきかを正確に決定します。
サプライチェーンループの閉鎖
このプロセスはサプライチェーンのループを閉じます。これにより、通常は廃棄物として処理されるものが、高利益の最終製品の最終生産へと転換され、シーズン間の移行がスムーズになります。
制約とトレードオフの理解
データ精度の依存性
これらのモデルは、入力されるデータの精度と同じくらい効果的です。革の面積やアウトソールの数量の在庫数が不正確な場合、モデルは工場で実行不可能な生産計画を出力します。
運用の硬直性
数理最適化は効率を最大化しますが、硬直性を導入する可能性があります。モデルは材料の99％を使用するために複雑な生産工程を優先するかもしれませんが、90％を使用する単純な工程の方が、より少ない労働力でより速く実行できる可能性があります。
在庫管理のための戦略的応用
グローバルサプライチェーンを管理している場合でも、小規模な生産施設を管理している場合でも、アルゴリズムによるリソース配分の原則は適用されます。
- 利益最大化が主な焦点の場合： 低価値の原材料の少量しか残らなくても、高利益率の製品カテゴリ（例：フォーマルシューズ）の計算に重み付けをするモデルを優先してください。
- 廃棄物削減が主な焦点の場合： 製品の種類に関係なく、最も多くの革とアウトソールを使用する生産比率に関与する「フロアのクリア」を優先するようにモデルを構成してください。
残った材料を保管の問題としてではなく、利益方程式の変数として見始めたときに、真の効率が達成されます。
要約表：
| 最適化要因 | 在庫への影響 | メーカーへのメリット |
|---|---|---|
| リソース配分 | 革とアウトソールのリアルタイムマッチング | 材料廃棄物の排除 |
| 生産比率 | 製品ミックスのアルゴリズム計算 | 単位あたりの利益の最大化 |
| サプライチェーンループ | シーズン間のスムーズな移行 | 固定された資本の解放 |
| データ統合 | 原材料と労働時間の追跡 | 運用効率の向上 |
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参考文献
- Muhammad Ahmed Kalwar, Hussain Bux Marri. Development of linear programming model for optimization of product mix and maximization of profit: case of leather industry. DOI: 10.4995/jarte.2022.16391
この記事は、以下の技術情報にも基づいています 3515 ナレッジベース .
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