JP2005053703A - 物流フロー最適化システム及び物流フロー最適化方法 - Google Patents

Abstract

【課題】コンピュータシステムを利用して物流拠点の機能や輸送経路を評価し最適化を行なうことができる物流フロー最適化システムを提供する。
【解決手段】仕分け機能及び保管機能を奏する物流拠点（ＦＣ１、ＦＣ２、ＴＣ１、ＲＣ１）の構成を最適化し、複数の物流拠点を有する物流網における物流フローを最適化する物流フロー最適化システムであって、物流拠点の前記各機能に依存する拠点コストを各物流拠点に関連付けて格納する拠点コスト格納手段（１９、２０）と、製品輸送コストを輸送経路及び製品の配送形態に関連付けて格納する輸送コスト格納手段（２１）と、需要量データに基づいて全体の物流フローの運用コストを最小にするように製品の物流経路及び物流拠点の機能を最適化する最適化シミュレーション手段（２７）とを有する。
【選択図】 図１

Description

この発明は、物流拠点の機能及び物流ルートの評価を行い、物流フローの最適化を行う物流フロー最適化システム及び方法に関するものである。

一般に、製品の物流網若しくは物流フローの構築は、製品の生産計画及び販売計画に非常に大きな影響を及ぼす。すなわち、物流網の構成いかんによっては、需要があるにも関らず在庫不足に陥ったり、逆に在庫過剰に陥ったりといった事態が生じる。このため、物流網の最適化は従来から種々の方法で試みられてきた。

一方、近年製品の物流網は複雑化しており、従来の手法によってはその最適化が困難であるということがある。すなわち、いずれの手法も試行錯誤的なものであり、経験に依存するところが大きいものであった。このため、従来の最適化手法は、コンピュータシステム化することが非常に困難であった。

この発明の目的とするところは、コンピュータシステムを利用して物流拠点の機能や輸送経路を評価し物流フローの最適化を行なうことができる物流フロー最適化システム及び物流フロー最適化方法を提供することにある。

上記目的を達成するため、この発明の第１の観点によれば、複数の物流拠点（ＦＣ１、ＦＣ２、ＴＣ１、ＲＣ１）を有する物流網における物流フローを最適化する物流フロー最適化システムであって、物流拠点の機能に依存する拠点コストを、各物流拠点に関連付けて格納する拠点コスト格納手段（１９、２０）と、少なくとも物流拠点間の製品輸送コストを当該輸送経路に関連付けて格納する輸送コスト格納手段（２１）と、製品の所定の期間における需要量データを格納する需要量データ格納手段（１８）と、前記需要量データに基づいて、全体の物流網の運用コストを最小にするように、製品の物流経路及び物流量を導出する最適化シミュレーション手段（２７）とを有することを特徴とする物流フロー最適化システムが提供される。

この発明では、物流拠点の機能、物流径路及び物流量がコストに影響を及ぼすというルールに基づいて、複数の物流拠点を有する物流フローの最適化を行う。このため、コンピュータシステムを用いて物流フローの最適化を行うことが容易になる。

この発明の第２の観点によれば、必要に応じて製品の配送形態を変化させる仕分け機能及び当該配送形態に係る製品の保管を行う保管機能を奏すると共に別の物流拠点や需要者に向けて当該配送形態にかかる製品の配送を行う物流拠点（ＦＣ１、ＦＣ２、ＴＣ１、ＲＣ１）の構成を最適化し、複数の物流拠点を有する物流網における物流フローを最適化する物流フロー最適化システムであって、物流拠点の前記各機能に依存する拠点コストを各物流拠点に関連付けて格納する拠点コスト格納手段（１９、２０）と、少なくとも物流拠点間の製品輸送コストを当該輸送経路及び製品の配送形態に関連付けて格納する輸送コスト格納手段（２１）と、製品の所定の期間における需要量データを格納する需要量データ格納手段（１８）と、前記需要量データに基づいて全体の物流フローの運用コストを最小にするように製品の物流経路及び物流拠点の機能を最適化する最適化シミュレーション手段（２７）とを有することを特徴とする物流フロー最適化システムが提供される。

ここで、製品の配送形態とは、製品の荷姿であり、例えば、パレット、ケース、バラ等を差す。上位の配送形態を下位の配送形態に変化させる機能、例えばパレットをケースに分ける機能は、「仕分け機能」と称される。ここで、上位の配送形態から下位の配送形態への変化の可逆性はない（不可逆性）。

また、製品の保管コストは、保管する配送形態に依存する。一般に、同数の製品を保管する場合においては、パレットでの保管の方が製品単体での保管よりも低コストである。同様に、仕分けコスト及び輸送コストもこの製品の配送形態に依存する。

このように、この発明では、製品の配送形態に着目し、仕分けの不可逆性、配送形態がコストに影響を及ぼすというルールに基づいて、複数の物流拠点を有する物流フローの最適化を行う。このため、コンピュータシステムを用いて物流フローの最適化を行うことが容易になる。

この発明の第３の主要な観点によれば、複数の物流拠点を有する物流網の物流フローを最適化する物流フロー最適化システムにおいて、需要変動を考慮せずに最適化された物流フローを受け取り、各拠点における需要変動や滞留時間を入力データにし、各拠点における欠品許容量を制約条件にして、各拠点における在庫変動の最適化を行う運用最適化手段（２８）とを有する物流フロー最適化システムが提供される。

ここで、需要変動を考慮せずに最適化された物流フローとは、例えば本発明の第１の観点により最適化された物流フローである。この第２の観点のシステムにおいては、この物流フローの実際の運用における在庫変動の最適化を、需要変動を考慮して行うことができる。

ここで、需要変動とは例えば日次の需要量の変化、すなわち需要量に日次の需要変動係数を乗じた値であり、滞留時間とは各拠点における保管時間である。さらに、欠品許容量とは、当該拠点において許容できる欠品量であり、この最適化においては制約条件として作用する。平均在庫量に対する欠品量の率を欠品率といい、通常は欠品は許されないから許容欠品率は０以下である。

なお、前記運用最適化手段により出力された在庫量の変動に基づいて、各物流拠点での製品発注時期及び発注量を算出することができる。このことにより、運用コストが最適された物流フローを、在庫量を最適に保った状態で運用することができる。

この発明の第４の観点によれば、複数の物流拠点を有する物流網における物流フローを最適化する物流フロー最適化方法であって、物流拠点の機能に依存する拠点コストを、各物流拠点に関連付けて格納する拠点コスト格納工程と、少なくとも物流拠点間の製品輸送コストを当該輸送経路に関連付けて格納する輸送コスト格納工程と、製品の所定の期間における需要量データを格納する需要量データ格納工程と、前記需要量データに基づいて、全体の物流網の運用コストを最小にするように、製品の物流経路及び物流量を導出する最適化シミュレーション工程とを有することを特徴とする物流フロー最適化方法が提供される。

この発明の第５の観点によれば、必要に応じて製品の配送形態を変化させる仕分け機能及び当該配送形態に係る製品の保管を行う保管機能を奏すると共に別の物流拠点や需要者に向けて当該配送形態にかかる製品の配送を行う物流拠点の構成を最適化し、複数の物流拠点を有する物流網における物流フローを最適化する物流フロー最適化方法であって、物流拠点の前記各機能に依存する拠点コストを、各物流拠点に関連付けて格納する拠点コスト格納工程と、少なくとも物流拠点間の製品輸送コストを当該輸送経路及び製品の配送形態に関連付けて格納する輸送コスト格納工程と、製品の所定の期間における需要量データを格納する需要量データ格納工程と、前記需要量データに基づいて、全体の物流網の運用コストを最小にするように、製品の物流経路及び物流量を導出する最適化シミュレーション工程とを有することを特徴とする物流フロー最適化方法が提供される。

この発明の第６の観点によれば、複数の物流拠点を有する物流網の物流フローを最適化する物流フロー最適化方法において、需要変動をせずに最適化された物流フローを受け取る工程と、各拠点における需要変動や滞留時間を入力データにし、各拠点における欠品許容量を制約条件にして、各拠点における在庫変動の最適化を行う運用最適化工程とを有することを特徴とする物流フロー最適化方法が提供される。

上述したように、この発明によれば、コンピュータシステムを利用して物流拠点の機能や輸送経路を評価し最適化を行なうことができる物流網最適化システムを提供することができる。

以下、この発明の一実施形態を図面を参照して説明する。
図１は、この発明の一実施例に係る物流網評価システムの機能ブロック図を示すものである。また、図２は従来型物流網を示す概略構成図、図３は改良型物流網を示す概略構成図、図４は製品流通形態の変化を説明するための概念図である。

図１に示したシステムの構成を説明する前に、図２、図３、図４を参照してこの発明における物流網の基本的概念について説明する。

（物流網の基本的概念）
図２の物流網の例では、製品は工場（工場1、工場２）で生産され、それぞれ第１の物流拠点である工場出荷センタＬＣ１、ＬＣ２から第２の物流拠点である地域物流センタＦＣ１〜ＦＣ３を介して、最終的な需要家（Ａ〜Ｆ）に配送されるようになっている。この図の例を便宜上「従来型物流網」と称する。

このような構成において、例えば工場出荷センタＬＣ１、ＬＣ２では工場で生産された製品を一時的に保管しなければならない。他の物流拠点ＬＣ２，ＦＣ１、ＦＣ２，ＦＣ３においても同様である。このため各物流拠点では保管コストが生じる。また、各物流拠点間で製品を輸送する際には輸送コストが生じる。

さらに、地域物流センタＦＣ１では、必要に応じて製品の仕分けを行わなければならない。ここで、仕分けとは製品の配送形態を変化させることをいう。すなわち、バラの製品がケースに詰められ、このケースがパレットに詰められている場合において、図４に示すように、「パレット」を「ケース」に分けたり、さらに「ケース」を「バラ」に分けたりすることである。この実施形態では、例えば１ケース内には１２個のバラが詰められており、１パレット内には４０個のケースが詰められている。

ここで、シミュレーションの制約条件として、上位の配送形態（パレット側）から下位の配送形態（バラ側）への変化は成り立つがその逆は成り立たないものとする（これを「不可逆性」と称する）。すなわち、パレットをケースに分けることはあっても、ケースを再度パレットに詰め直すことは行わないものとする。また、当然のことながら、仕分けられる前のパレット内のバラの個数と、最終的に仕分けられたバラの個数は同じである。これを「バラ個数の保存則」という。このバラ個数の保存則もシミュレーションの制約条件として作用する。

また、配送形態は、仕分けコストや保管コスト、輸送コストにも大きく影響する。したがって、物流網において、物流網全体の運用コストを低減させるためには、配送形態の変化すなわち「仕分け」をどの物流拠点で行うかだけでなく、どの配送形態からどの配送形態への仕分けか、どの配送形態で「保管」及び「輸送」を行うかといった物流拠点の機能を最適化する必要がある。

また、さらに運用コストを低減させるためには物流網の構成自体を改良することが有効な場合がある。図３は、このような観点で改良した物流網を示すものである。この図３の物流網は、物流の「仕分け」の機能を集約化するために新たに拠点物流センタＲＣ１を設けている。このような物流網を便宜上「改良型物流網」と称することにする。

このように、新たな物流拠点ＲＣを追加した場合には、この新たな物流網における全体の運用コストを最適化できる物流拠点の機能（「仕分け」及び「保管」）及び物流ルートを決定する必要がある。ここで、物流拠点の機能及び物流ルートの最適化を「物流フローの最適化」と称する。

また、物流フローの最適化に加えて重要なのは、各物流拠点における在庫量（在庫率）の最適化である。すなわち、物流フローにおいては、必ず各物流拠点において製品が一定の期間（リードタイム）だけ保管されることになる。したがって、各物流拠点では、在庫消化と在庫補充を一定期間毎に繰り返すことになる。平均在庫量が多ければ保管コストが嵩むし、たとえ一時的であっても在庫が無くなれば需要に応えることができないという事態が生じる。したがって、欠品が生じない状態で、できるだけ在庫率を減らす観点が必要である。

この発明では、前記「物流フローの最適化」と、「在庫量の最適化」を行うが、物流フローの最適化は一定期間内の需要量の平均値を用いた静的シミュレーションで行い、在庫量の最適化は前記最適化された物流フローをベースとして需要量の変動を考慮した動的シミュレーションで行う。

（システムの基本構成）
上述の機能を実現するため、この発明のシステムは、例えば図１に示すシステムを採用する。

すなわち、このシステムは、ＣＰＵ１、ＲＡＭ２、入力部３、表示部４及び出力部５等が接続されたバス６に、マスタ記憶部７、データ記憶部８、処理手順記憶部９及びシミュレーション結果格納部１０が接続されてなる。

（マスタ記憶部）
マスタ記憶部７には、マスタファイルとして、拠点の種類及びその機能を格納する拠点マスタ１２と、輸送ルートの組み合わせ例を格納する輸送ルートマスタ１３と、物流網で配送する品種マスタ１４と、製品の配送形態の種別を収納する配送形態マスタ１５が設けられている。

図３の物流網の例では、拠点マスタ１２には、図５に示すように、ＬＣ１，ＬＣ２，ＲＤ１，ＦＣ１，ＦＣ２，ＴＣ１が固有のインデックス、実行可能な機能の情報と共に格納されている。輸送ルートマスタには、図３に太い実線で示す輸送ルート［１］〜［９］の全てが図６に示すように固有のインデックスと共に格納されている。品種マスタ１４には、配送するべき製品の種別、この例では、品種ＳＡ，Ａ，Ｂ，Ｃが固有のインデックスと共に格納されている。配送形態マスタ１５には、図７に示すように、配送形態の変化、この例では、パレットが４０ケースを収納すること、ケースが１２バラを収納することが格納されている。

（データ記憶部）
また、図１に示すように、前記データ記憶部８には、データファイル（クエリー）として、各拠点における配送形態別の需要量を保持する需要量データテーブル１８と、各拠点における品種毎・配送形態毎の保管コストを格納する保管コストテーブル１９と、品種毎の仕分けコストを格納する仕分けコストテーブル２０と、輸送ルート毎・品種毎・配送形態毎の輸送コストを格納する輸送コストテーブル２１と、各輸送拠点における滞留時間（リードタイム）を格納する滞留時間格納テーブル２２と、品種の月単位の需要変動係数を格納する需要変動係数格納部２３と、シミュレーション時の制約条件を格納する制約条件格納部２４とを有する。

需要量データテーブル１８に格納されたデータは、図９に示すように各物流拠点における品種毎の一ヶ月の重要量の平均値データである。図９では、ＦＣ１の需要量データのみを示している。

保管コストテーブル１９は、図１０に示すように、各物流拠点における品種毎・配送形態毎の保管コストを格納する。この例では、ＦＣ１の保管コストデータのみを示している。

仕分けコストテーブル２０は、図１１に示すように、各物流拠点における品種毎、仕分けパターン（パレット→ケース、ケース→バラ）毎の仕分けコストを格納したものである。この例では、ＦＣ１における仕分けコストを格納している。なお、この実施形態では、ＦＣ２における仕分けコストはＦＣ１における仕分けコストと同じである。

輸送コストテーブル２１は、図１２に示すように、各輸送ルートにおける品種毎、配送形態毎の輸送コストを格納する。この例では、ＬＣ１→ＦＣ１における輸送コストの例を示している。

滞留時間格納テーブル２２は、図１３に示すように、各拠点における品種毎の滞留日数を格納する。ここで、ＴＣは、仕分けを行わない拠点であるためその分対滞留日数が短くなっている。

前記需要変動係数格納部２３は、例えば、図１４に示すような日時の需要変動係数の変化を格納する。この図において、需要変動係数＝１は、需要量の平均量、すなわちテーブル１８に格納された量（図９）に対応する。したがって、各日の需要量の変動は、前記平均量に各日の需要係数を乗算することで求めることができる。

前記制約条件格納部２４は、前記配送形態の不可逆性や輸送ルート毎の輸送量の限界等の、シミュレーションを行う上での制約条件となるデータを格納する。

なお、上記マスタ記憶部７及びデータ記憶部８は、前記マスタの情報を固有インデックスを介して引用するリレーショナルデータベースで構成されている。

また、各データの入力は、ＧＵＩの環境を利用し、物流拠点の配置、輸送ルートの設定及びマスタ、データの各情報が一画面上で入力できるようになっていることが望ましい。

このようなＧＵＩ環境を利用することで全ての入力を一画面でかつ目視的に行うことができるので効果的である。

（処理手順記憶部およびシミュレーション結果格納部）
一方、図１において、前記処理手順記憶部９は、メインプログラム２６と、物流網の最適化を行う静的シミュレーション実行部２７と、在庫率の最適化に着目した運用の最適化を行う動的シミュレーション実行部２８と、シミュレーション時に使用する目的関数を格納する目的関数格納部２９と、制約条件式３０からなる。

ここで、目的関数格納部２９は、前記各データを入力値とし、各拠点における滞留時間をパラメータとして、各拠点における保管コスト、仕分けコスト及び拠点間の輸送コストを求めるための各種関数を含むサブルーチンを有する。また、この目的関数格納部２９は、需要の変動に基づき、滞留時間をパラメータとして在庫量の変動を求めるための関数からなるサブルーチンを有する。

一方、前記制約条件式３０は、前記制約条件格納部２４内に格納されたデータを入力として、品種別フロー保存側を規定する関数と、仕分けの不可逆性を規定する関数と、仕分け能力の限界を規定する関数と、保管能力を規定する関数と、輸送ルートの輸送能力限界を規定する関数とからなる。

静的シミュレーション実行部２７は、各関数を利用して、物流網全体の運用コストを最低にすることのできる各拠点の機能及び物流ルートをシミュレーションするための手順を記述したサブルーチンである。このシミュレーションは、例えば、地域物流センタＦＣの機能を変化させることによって行う。すなわち、「仕分け」及び「保管」の両機能を有する地域物流センタＦＣのうちのいくつかを仕分け機能を有しないトランスファーセンタＴＣに置き換えたり、各拠点における仕分け能力を変化させながら、物流網全体の運用コストを最適化できる物流フローをシミュレーションによって求める。静的シミュレーションの結果は前記シミュレーション結果格納部１０内の静的シミュレーション結果格納部３１に格納される。

動的シミュレーション実行部２８はこの静的シミュレーション出力格納部３１に格納された最適物流フローを利用し、動的シミュレーションにより実際の運用方法の最適化を行うようになっている。すなわち、動的シミュレーション実行部２８では、前記需要変動係数格納部２３に格納された需要変動係数を用い、各物流拠点の欠品率を制約条件として、各物流拠点での在庫変動を求める。この動的シミュレーション実行部２８におけるシミュレーション結果は動的シミュレーション結果格納部３２内に格納される。

（静的シミュレーション）
以下、この発明における静的シミュレーション及び動的シミュレーションの手順について説明する。

先ず、静的シミュレーション実行部２７による静的シミュレーションについて説明する。

今、図２の従来型物流網に、図３に示すような拠点物流センタＲＣ１を追加した改良型物流網を考える。この改良型物流網においては、前記拠点物流センタＲＣ１に、仕分け機能を集中化し、これによる運用コストの低減を図る。図３は、図２の地域物流センタＦＣ３の仕分け機能を拠点物流センタＲＣに移し、従来ＦＣ３だった拠点を仕分け機能を持たないトランスファーセンタＴＣ１に置き換えた状態を示すものである。このように、トランスファーセンタＴＣ１を通して配送を行うことをこの実施形態では「直送」と称し、地域物流センタＦＣとトランスファーセンタＴＣの総数に対する置き換えたＴＣの数の比を「直送率」という。たとえば、従来１０個あった地域物流センタの半数をトランスファーセンタＴＣに置換えた場合には直送率は０．５（５０％）になり、その分仕分け機能が拠点物流センタＲＣに集中されたことになる。

また、この実施形態では、仕分け機能の集中化と共に、仕分け機械の性能の向上が運用コストの低減に及ぼす影響もシミュレーションする。すなわち、仕分けコストとして、従来の仕分けコストにそれぞれ係数１．０，０．８，０．５，０．３を乗算した値を用いた場合の運用コストについても評価する。

以上の静的シミュレーションを図１５に示すフローチャートを参照して説明する。

まず、メインプログラムが起動し、前記マスタ記憶部７内に格納されたマスタ情報を参照してデータ記憶部８に格納されたデータを読込む（ステップＳ１）。この静的シミュレーションでは、日時の需要変動を考慮せず、需要データとして図９に示す月毎の需要平均値データ１８を用いる。

次に、このシミュレーションにおける各種の制約条件を取り込む（ステップＳ２）。この実施形態では、前述した配送形態の不可逆性、バラ個数の保存則、輸送ルートの限界、拠点における保管コストの限界等が制約条件となる。

ついで、初期条件として、直送率を１．０（１００％）に、仕分係数を１．０（従来の仕分機械）にセットする（ステップＳ３）。

次に、静的シミュレーション実行部２７は、前記目的関数２９及び制約条件式３０を利用した静的シミュレーションを行う（ステップＳ４）。すなわち、静的シミュレーション実行部２７は、末端の物流拠点（図２ではＦＣ１、ＦＣ２、ＴＣ１、ＲＤ）での製品需要量を出発点として、各物流拠点を通過する製品の量及び形態（パレット、ケース、バラ）を決定し、それらを各物流拠点での仕分コスト、保管コスト及び輸送ルートを求めるための目的関数２９に適用し、物流網全体の運用コストを最適にする観点から各拠点の機能を特定する。また、その際、前記制約条件を制約条件式３０に適用し、不要な解は排除する。

このことにより、直送率１．０、仕分け係数１．０における最適の物流フローが決定される。決定されたフローは静的シミュレーション結果格納部３１に格納される（ステップＳ５）。

次に、ステップＳ６の終了判断分岐を通過した後、ステップＳ７で直送率を順次１．０から下げ、仕分け係数も順次０．８，０．５，０．３に下げながら同様のシミュレーション（ステップＳ４，Ｓ５）を行う。全ての直送率及び仕分係数について静的シミュレーションが終了したならば（ステップＳ６）、ステップＳ８でシミュレーション結果格納部３１に格納したシミュレーション結果を評価する。

この評価結果を示したのが図１６のグラフである。

このグラフは縦軸にコスト、横軸に直送率を示したものである。この実施形態では、直送率は、１０個の地域物流センタＦＣに対して、トランスファーセンタＴＣ１に置換えた数の比を示している。すなわち、横軸の直送率「０．２」は、２個のＦＣをＴＣに置き換えたことを示す。

また、この図のグラフには、仕分け係数を１．０，０．８，０．５，０．３に変化させた例が従来型物流網との比較で描かれている。

この図より、拠点物流センタＲＣ１にはコストパフォーマンスの高い高効率の仕分け装置（仕分係数０．５、０．３のもの）を導入し、このＲＣ新設により比較的小規模の地域物流センタＦＣについては半数程度をトランスファーセンタＴＣ化することにすれば、現在の物流フローよりもＲＣを新設した新しいフローの方がコストメリットがあることがわかる。

また、図１７〜図２０は、直送率０．４、仕分係数０．３の場合における改良型物流網の最適物流フロー及びその具体的コストを示したものである。

図１７において、例えば、品種ＳＡは、ＦＣ１、ＦＣ２及びＲＣ１でパレットからケースに仕分け、品種Ｂは、ＦＣ１、ＦＣ２及びＲＣ１でパレットからケースにだけでなくケースからバラにも仕分けるようにすることがコストメリット上有効であることが分かる。また、図１８は、各輸送ルートにおける輸送コストを示したものである。

この結果、この実施形態におけるシミュレーションで最適化した物流フローのトータルコストは図１９に示すようになる。

一方、図２０〜図２１は、上記と同様に仕分け係数を０．３として求めた従来型物流網のコストを示したものである。

以上のシミュレーションにより、所定の条件においては、拠点物流センタＲＣ１を設けて直送率を高めた方がコストの面で見た最適の物流フローが構築できることがわかる。

（動的シミュレーション）
前記動的シミュレーション実行部２８は、前記静的シミュレーションの結果評価ステップＳ８で最適と評価された物流フロー（例えば図１７〜図２０に示した例）を利用して実際に運用を行う際に、各物流拠点の在庫率の最適化を行って運用の最適化をする。

具体的には、図１４に示した日次の需要変動に基づき、各拠点の欠品率を制約条件として各物流拠点における適正在庫の変動を決定する。

今、前記需要量データテーブル１８に格納された地域物流センタＦＣ１における需要が図２３の表、ＦＣ２における需要が図２４の表、ＦＣ３における需要が図２５の表であるとすると、保存則により、工場での生産量、すなわち工場拠点ＬＣ１、ＬＣ２での出荷総パレット数は図２６の表に示すようになる。なお、ここで、図２３〜図２５の「パレット」、「ケース」及び「バラ」の欄の数値はいずれもケース換算値であり、図２６の「パレット」の欄の数値はパレットの数である。したがって、図２３〜図２５における各製品の数値を全て足し合せて４０（１パレット内のケース数）で割ると図２６の数値になる。

各物流拠点での日次での最適在庫変動を、前記変動係数（図１４）及び各拠点での滞留日数（リードタイム、図１３）に基づき、欠品率を制約条件として求める。例えば、欠品率を０として求めると、例えばＬＣ１での最適在庫変動は図２７の表の様になる。このようなシミュレーション結果から、各品種ＳＡ，Ａ、Ｂ、Ｃ毎の最適な発注時、発注量を知ることができる。

各拠点について同様のシミュレーションを行ってその結論を比較したのが図２８，２９の表である。図２８は、平均在庫量を示し、図２９は最大在庫量を示す。

以上の動的シミュレーション手順を図３０のフローチャートに基づいて説明する。

すなわち、先ず、前記動的シミュレーション実行部２８は、前記静的シミュレーションにより求められた最適物流フローを受け取る（ステップＳ９）。

次に、動的シミュレーションを行うための各種データを受け取る（ステップＳ１０）。このデータには、少なくとも、各物流拠点における需要量、各物流拠点における需要変動係数及び各物流拠点における品種毎の滞留日数（リードタイム）が含まれる。

ついで、各拠点における欠品率を設定する（ステップＳ１１）。この欠品率が０以上であると実際に欠品が生じることになるので不都合である。一方、欠品率を余り低くすると在庫量が多くなり保管コストが嵩むということがある。このため、この実施形態では０に設定して求めている。

以上の入力データに基づいて、前記目的関数２９及び制約条件式３０を用いて各物流拠点における最適在庫の変動をシミュレーションにより求める（ステップＳ１２）。これにより、図２７〜図２９に示すような結果が得られるから、これをシミュレーション結果格納部３２に格納する（ステップＳ１３）。

最後に、このシミュレーションの結果が実行可能であるかが評価される（ステップＳ１４）。

以上述べたような構成によれば、以下の効果を得ることができる。

すなわち、上記構成によれば、製品の配送形態の変化，すなわち仕分けに着目し、仕分けの不可逆性や、扱う配送形態がコストに多大な影響を及ぼすという一定のルールに基づいて、複数の物流拠点を有する物流フローの最適化を行うようにした。このため、コンピュータシステムを用いて物流フローの最適化を行うことが容易になる。

ただし、上記で用いた物流フローは時間の要素、すなわち需要の変動を考慮していない。これに対応するため、この発明では、上記で最適化された物流フローに、需要変動係数や滞留日数を入力とし、欠品率を制約条件としたシミュレーションを行うことにより各物流拠点における最適な在庫量変動を求めるようにした。このことにより、保管コストをできるだけ小さくし、かつ欠品が生じない状態で前記物流フローを運用することが可能になる。

なお、この発明は上記一実施形態に限定されるものではなく、発明の要旨を変更しない範囲で種々変形可能である。

例えば、物流網としては、図２及び図３に示されたものに限定されるものでなく、その他様々な形態を採用することが可能である。また、製品の配送形態も上記実施形態のものに限定されるものではない。

さらに、配送形態の不可逆性についても、上記一実施形態のものに限定されるものではない。例えば、パレットからケースに仕分けした後、異なる製品のケースをパレットに混載して搬送しても良いというような法則を用いても良い。

また、前記一実施形態では、物流拠点におけるコストを仕分けコストと保管コストに分けて評価しているが、これに限定されるものではなく、その他のコストを考慮するようにしても良い。

この発明の一実施形態を示す概略構成図。 従来型物流網を示す概略構成図。 改良型物流網を示す概略構成図。 配送形態の変化を説明する図。 物流拠点マスタを示す図。 輸送ルートマスタを示す図。 品種マスタを示す図。 配送形態マスタを示す図。 需要量データテーブルを示す図。 保管コストテーブルを示す図。 仕分けコストテーブルを示す図。 輸送コストテーブルを示す図。 滞留時間格納テーブルを示す図。 需要変動係数を示す図。 静的シミュレーションを示すフローチャート。 静的シミュレーション結果を示すチャート。 拠点物流センタＲＣを新設した場合の各物流拠点での運転コストを示す表。 拠点物流センタＲＣを新設した場合の各輸送ルートでの輸送コストを示す表。 拠点物流センタＲＣを新設した物流網の総運用コストを示す表。 従来型物流網の各物流拠点での運転コストを示す表。 従来型物流網の各輸送ルートでの輸送コストを示す表。 従来型物流網の総運用コストを示す表。 地域物流センタＦＣ１における需要量を示す表。 地域物流センタＦＣ２における需要量を示す表。 トランスファーセンタＴＣ１における需要量を示す表。 工場出荷センタＬＣにおける出荷量（工場生産量）を示す表。 動的シミュレーションの結果を示すグラフ。 動的シミュレーションの結果を示す表。 動的シミュレーションの結果を示す表。 動的シミュレーション手順を示すフローチャート。

符号の説明

ＦＣ…地域物流センタ
ＴＣ…トランスファーセンタ
ＲＣ…拠点物流センタ
ＬＣ…工場出荷センタ
１…ＣＰＵ
２…ＲＡＭ
３…入力部
４…表示部
５…出力部
６…バス
７…マスタ記憶部
８…データ記憶部
９…処理手順記憶部
１０…シミュレーション結果格納部
１２…拠点マスタ
１３…輸送ルートマスタ
１４…品種マスタ
１５…配送形態マスタ
１８…需要量データテーブル
１９…保管コストテーブル
２０…コストテーブル
２１…輸送コストテーブル
２２…滞留時間格納テーブル
２３…需要変動係数格納部
２４…制約条件格納部
２６…メインプログラム
２７…静的シミュレーション実行部
２８…動的シミュレーション実行部
２９…目的関数格納部
３０…制約条件式
３１…静的シミュレーション結果格納部
３２…動的シミュレーション結果格納部

Claims (11)

1. 複数の物流拠点を有する物流網における物流フローを最適化する物流フロー最適化システムであって、
   物流拠点の機能に依存する拠点コストを、各物流拠点に関連付けて格納する拠点コスト格納手段と、
   少なくとも物流拠点間の製品輸送コストを当該輸送経路に関連付けて格納する輸送コスト格納手段と、
   製品の所定の期間における需要量データを格納する需要量データ格納手段と、
   前記需要量データに基づいて、全体の物流網の運用コストを最小にするように、製品の物流経路及び物流量を導出する最適化シミュレーション手段と
   を有することを特徴とする物流フロー最適化システム。
2. 必要に応じて製品の配送形態を変化させる仕分け機能及び当該配送形態に係る製品の保管を行う保管機能を奏すると共に別の物流拠点や需要者に向けて当該配送形態にかかる製品の配送を行う物流拠点の構成を最適化し、複数の物流拠点を有する物流網における物流フローを最適化する物流フロー最適化システムであって、
   物流拠点の前記各機能に依存する拠点コストを、各物流拠点に関連付けて格納する拠点コスト格納手段と、
   少なくとも物流拠点間の製品輸送コストを当該輸送経路及び製品の配送形態に関連付けて格納する輸送コスト格納手段と、
   製品の所定の期間における需要量データを格納する需要量データ格納手段と、
   前記需要量データに基づいて、全体の物流網の運用コストを最小にするように、製品の物流経路及び物流量を導出する最適化シミュレーション手段と
   を有することを特徴とする物流フロー最適化システム。
3. 請求項１若しくは２記載の物流フロー最適化システムにおいて、
   前記製品の所定の期間における需要量データは、当該所定の期間における需要量の平均値であることを特徴とする物流フロー最適化システム。
4. 請求項２記載の物流フロー最適化システムにおいて、
   前記製品の配送形態は、下位の製品形態と、複数の下位の製品形態からなる上位の製品形態とを有し、
   前記最適化シミュレーション手段は、上位の製品形態から下位の製品形態へ変化の不可逆性を制約条件として用いて最適化を行う
   ことを特徴とする物流フロー最適化システム。
5. 請求項１若しくは２記載の物流フロー最適化システムにおいて、
   前記物流フローの運用を最適化する運用最適化手段を有し、
   この運用最適化手段は、
   各拠点における需要変動や滞留時間を入力データにし、各拠点における欠品許容量を制約条件にして、各拠点における在庫変動の最適化を行うものであることを特徴とする物流フロー最適化システム。
6. 請求項５記載の物流フロー最適化システムにおいて、
   前記運用最適化手段の出力に基づき、各物流拠点での製品発注時期及び発注量を算出する発注管理手段を有することを特徴とする物流フロー最適化システム。
7. 請求項５記載の物流フロー最適化システムにおいて、
   導かれた物流拠点の保管・仕分け能力を基準の仕様にして、物流拠点の設備を計画する設備構築方法。
8. 複数の物流拠点を有する物流網の物流フローを最適化する物流フロー最適化システムにおいて、
   需要変動をせずに最適化された物流フローを受け取る手段と、
   各拠点における需要変動や滞留時間を入力データにし、各拠点における欠品許容量を制約条件にして、各拠点における在庫変動の最適化を行う運用最適化手段と
   を有することを特徴とする物流フロー最適化システム。
9. 複数の物流拠点を有する物流網における物流フローを最適化する物流フロー最適化方法であって、
   物流拠点の機能に依存する拠点コストを、各物流拠点に関連付けて格納する拠点コスト格納工程と、
   少なくとも物流拠点間の製品輸送コストを当該輸送経路に関連付けて格納する輸送コスト格納工程と、
   製品の所定の期間における需要量データを格納する需要量データ格納工程と、
   前記需要量データに基づいて、全体の物流網の運用コストを最小にするように、製品の物流経路及び物流量を導出する最適化シミュレーション工程と
   を有することを特徴とする物流フロー最適化方法。
10. 必要に応じて製品の配送形態を変化させる仕分け機能及び当該配送形態に係る製品の保管を行う保管機能を奏すると共に別の物流拠点や需要者に向けて当該配送形態にかかる製品の配送を行う物流拠点の構成を最適化し、複数の物流拠点を有する物流網における物流フローを最適化する物流フロー最適化方法であって、
    物流拠点の前記各機能に依存する拠点コストを、各物流拠点に関連付けて格納する拠点コスト格納工程と、
    少なくとも物流拠点間の製品輸送コストを当該輸送経路及び製品の配送形態に関連付けて格納する輸送コスト格納工程と、
    製品の所定の期間における需要量データを格納する需要量データ格納工程と、
    前記需要量データに基づいて、全体の物流網の運用コストを最小にするように、製品の物流経路及び物流量を導出する最適化シミュレーション工程と
    を有することを特徴とする物流フロー最適化方法。
11. 複数の物流拠点を有する物流網の物流フローを最適化する物流フロー最適化方法において、
    需要変動をせずに最適化された物流フローを受け取る工程と、
    各拠点における需要変動や滞留時間を入力データにし、各拠点における欠品許容量を制約条件にして、各拠点における在庫変動の最適化を行う運用最適化工程と
    を有することを特徴とする物流フロー最適化方法。

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