JP2007193561A - サプライチェーンの設計支援方法 - Google Patents

Abstract

【課題】サプライチェーンモデルを作成しシミュレーターでシミュレーションを行い、その結果を基に行うサプライチェーンの設計に際し、シミュレーションの最適化結果に時間の経過にともなう乖離が生じることのないシミュレーションを可能とし、これにより時間による誤差因子が少ないサプライチェーンの設計を可能とする設計支援方法を提供する。
【解決手段】作成したサプライチェーンモデルを人的要因情報、特性要因情報、情報・通信環境情報及びインフラ情報とに基づきシミュレーションを行い、前記シミュレーションの結果に基づくサプライチェーンモデルを評価指標を基にシミュレーターで評価することにより最適なサプライチェーンモデルを選択し、選択されたサプライチェーンモデルを基にサプライチェーンの設計を行う。
【選択図】図１

Description

本発明は、生産工程を含む部品調達から製品物流までのサプライチェーンの設計において、サプライチェーンの最適な設計を支援するための設計支援方法に関する。

製品が消費者に届くまでには、資材の調達から消費者に届けるまでの資材や部品の調達・生産・物流・販売といった業務活動が複数存在し、各業務活動間の連携を通じて一連の業務活動が行われる。このような一連の業務活動の連鎖、いわゆるサプライチェーンを最適化することが重要な問題として研究されている。

このような複数の業務活動が存在するサプライチェーンの最適な形態を決定するサプライチェーンの設計に際しては、生産量及び納期等の生産情報、調達・生産・物流等の形態及びそれらの拠点となる国及び地域の選定、また選定した拠点についての情報等、複数の観点から考慮することが必要になる。

このようなことからサプライチェーンの最適化のために、サプライチェーンモデルを作成しシミュレーターでシミュレーションを行いサプライチェーンを評価するシステムの開発が行われてきている。

前記製品が複数の拠点で生産される場合に、生産計画をユニットメーカーからの参照が可能な状態にする計画参照手段と、前記ユニットメーカーからの生産計画を受信する受信手段と、前記生産計画と製品の構成情報とに基づき、部品の需要量を求める演算手段と、前記求めた需要量を、部品メーカーからの参照が可能な状態にする需要参照手段とを有する情報処理装置及び情報処理方法が開示されている（例えば、特許文献１参照）。

特許文献１は、複数の生産拠点において製品を生産する場合において、部品の発注から納品までを効率よく管理でき、また生産拠点の計画変更時に即部品メーカーまで部品必要量の変更情報が伝達され、発注から納品までのリードタイムを極小化することができる情報処理装置及び情報処理方法を提供するものであるが、発注、注文の事前情報を組立メーカー及び部品メーカーが参照するのみであり、シミュレーターでのシミュレーションを用いておらず、急な発注の変更等が発生した場合にどのサプライヤーから調達するか等の予測が困難であり、欠品等が生ずる等の懸念がある。

また、前記シミュレーションの結果に基づく最適化について、サプライチェーン案（モデル）に従って、物流と、商流の各作業をシミュレーションし、在庫、コスト、利益、運転資本、キャッシュフロー、等の複数の視点からサプライチェーン案を定量的に評価することが開示されている（例えば、特許文献２参照）。

前記サプライチェーン案（モデル）の人手作業を含む工程においては、時間の経過に伴い変化する作業者の疲労度、習熟度及びストレス度の人的要因が存在するため、前記人的要因の変化が考慮されないと前記シミュレーションの最適化結果に乖離が生じる懸念がある。特許文献２は、各作業をシミュレーションし、複数の視点からサプライチェーン案を定量的に評価することにより、資金等の企業のリソース、マーケット、製品ライフサイクル等の事業環境に適したサプライチェーン形態の決定の支援を行う方法であるが、時間経過に伴う前記人的要因の変化については考慮されていないため、時間の経過とともに前記シミュレーションの最適化結果に乖離が生じる恐れがある。

また、物流センターに関わる物流コストを把握するため、バーチャル物流センターを構築するシミュレーターと組み合わせ、現実には行えない現場改善を施すことによって、現状の物流コストの把握及びコスト面から見た改善策の検証を実現することが提案されている（例えば、特許文献３参照）。

特許文献３は、在庫及び作業員（以下、人とも言う）の移動の指示情報に基づきシミュレーションを実施し、改善策を検証する方法であり、作業員個々の作業時間測定をコンピューター上のバーチャル物流センターにおいて実施・測定することができるため、作業者毎の習熟度は算出できるが、時間の経過に伴う作業者毎の疲労度についての観点はなく、時間とともにシミュレーションの結果に乖離が生じる恐れがある。

また、サプライチェーンモデルの構築において、サプライチェーンモデルの経路ごとに管理していた物や情報、お金の流れを、サプライチェーンモデルを構成するノードごとに管理することにより、サプライチェーンモデルを変更し、新しいサプライチェーンモデルを作成する際に、変更されたノードのデータのみを調べることで変更する必要のあるデータを検索し変更することができ、従って高速にサプライチェーンモデルを作成することができる方法が提案されている（例えば、特許文献４参照）。

特許文献４では、サプライチェーン上の作業員の疲労度、習熟度及びストレス度の人的要因が考慮されておらず、時間の経過とともに、サプライチェーンモデルと実際のサプライチェーンとに乖離が生じ、シミュレーション結果にも乖離を生じる恐れがある。
特開２００３−１５７２７号公報 特開２００２−１４５４２１号公報 特開２００４−１１８３２１号公報 特開２００２−２１５８５８号公報

本発明は、上記状況に鑑みなされたもので、前述の問題を解消すべく、
サプライチェーンモデルを作成しシミュレーターでシミュレーションを行い、前記シミュレーションの結果に基づき行う生産工程を含む部品調達から製品物流までのサプライチェーンの設計に際し、シミュレーションの最適化結果に時間の経過にともなう乖離が生じることのないシミュレーションを可能とし、これにより時間による誤差因子が少ないサプライチェーンの設計を可能とする設計支援方法を提供することを目的とする。

上記目的は、下記の方法により達成される。
１．生産工程を含む部品調達から製品物流までのサプライチェーンの形態をモデル化したサプライチェーンモデルを作成しシミュレーター上で再現してシミュレーションを行い、サプライチェーンの最適な設計を行うサプライチェーンの設計支援方法であって、
既存製品の実績データを格納する手段と、
前記実績データを参照して、前記サプライチェーンの工程での稼働状況を推定し、作成した稼働状況データを格納する手段と、
前記実績データ及び推定作成した前記稼働状況データを参照して、前記サプライチェーンに含まれる生産工程及び物流のサプライチェーン上の作業員の疲労度、習熟度及びストレス度の人的要因を推定し、作成した人的要因情報を格納する手段と、
前記サプライチェーンの複数の工程及び作業の各拠点として選択可能な国及び地域に固有の少なくとも納期、輸送及び良品率に関する前記各拠点の特性要因情報を格納する手段と、
前記サプライチェーンモデルをシミュレーターでのシミュレーションにより評価を行う際の指標となる在庫、費用、リードタイム及び品質の評価指標の評価指標情報を格納する手段と、
製品の生産量及び納期の生産情報を基に、生産工程を含む部品調達から製品物流までのサプライチェーンの形態をシミュレーター上で検討し、サプライチェーンの形態をモデル化したマスターサプライチェーンモデルを１つ以上作成するマスターモデル作成手段と、
作成された前記マスターサプライチェーンモデルをシミュレーターでシミュレーションを行い、１つ以上の二次サプライチェーンモデルを作成する二次モデル作成手段と、
作成された前記二次サプライチェーンモデルを、シミュレーターで評価し最適な二次サプライチェーンモデルを選択する評価選択手段とを有し、
前記マスターモデル作成手段で作成されたマスターサプライチェーンモデルを、前記人的要因情報と前記特性要因情報とを基に、シミュレーターでシミュレーションを行い、前記二次モデル作成手段で１つ以上の二次サプライチェーンモデルを作成し、
前記二次サプライチェーンモデルを前記評価選択手段で前記評価指標を基にシミュレーションを行い評価し、最適な二次サプライチェーンモデルを選択し、
選択された前記二次サプライチェーンモデルを基に、サプライチェーンの設計を行うことを特徴とするサプライチェーンの設計支援方法。
２．前記実績データは、既存製品の既存サプライチェーンの工程での、少なくとも稼働率、サイクルタイム、作業時間及び良品率の既存稼働状況データと作業者の疲労度、作業者の習熟度及び作業者のストレス度に関する既存人的要因情報とからなることを特徴とする１項に記載のサプライチェーンの設計支援方法。
３．前記人的要因情報は、作業員の疲労度合、作業習熟度合及びストレス度合の推移を現すデータを作成する推移データ作成手段で、前記実績データを参照して推定作成される、
前記サプライチェーンに含まれる生産工程及び物流のサプライチェーン上の作業員の疲労度合、習熟度合及びストレス度合を判定及び予測する際のデータとなる作業員の疲労度推移データ、作業習熟度推移データ及びストレス度推移データを含むことを特徴とする１項または２項に記載のサプライチェーンの設計支援方法。
４．前記各拠点の情報・通信環境の状態に関する情報・通信環境情報とインフラの状態に関するインフラ情報とを格納する手段を有し、
前記二次サプライチェーンモデルの作成に際し、前記情報・通信環境情報及びインフラ情報を加味してシミュレーションを行うことを特徴とする１項乃至３項の何れか１項に記載のサプライチェーンの設計支援方法。
５．前記最適な二次サプライチェーンモデルの選択におけるシミュレーターでの評価に際し、前記生産情報の製品の生産量及び納期の少なくとも１つをパラメータとし、前記パラメータの当初計画値を変更した変形二次サプライチェーンモデルを別途作成し、シミュレーションを行うことを特徴とする１項乃至４項の何れか１項に記載のサプライチェーンの設計支援方法。

生産工程を含む部品調達から製品物流までのサプライチェーンの形態をモデル化したサプライチェーンモデルを作成しシミュレーター上で再現してシミュレーションを行い、サプライチェーンの最適な設計を行うサプライチェーンの設計に際し、前記人的要因情報、前記特性要因情報、前記情報・通信環境情報及び前記インフラ情報とに基づきシミュレーションを行うことで、時間の経過にともなう時間的誤差因子が少ないシミュレーションが可能となり、更に、前記シミュレーションの結果に基づくサプライチェーンモデルを前記評価指標を基にシミュレーターで評価し、最適なサプライチェーンモデルを設定することにより、時間の経過に伴う誤差因子の少ない最適なサプライチェーンの設計を支援することができる。

上記により、作業員の疲労度、習熟度（学習による多能工化を含む）及びストレス度に配慮した人員配置ができ、かつ拠点として選択可能な国及び地域に固有の特性要因情報と情報・通信環境情報とインフラ情報とを考慮した最適なサプライチェーンの設計が可能となる。

以下、図を参照しながら本発明の実施の形態を説明するが、本発明はこれに限定されるものではない。

図１は、本発明の生産工程を含む部品調達から製品物流までのサプライチェーンの最適な設計を行うサプライチェーンの設計支援方法の一実施例を示すフロー図である。

図１において、データベース１は、前述の各種データ及び情報を格納する手段である。

データ推定作成手段２は、データベース１に格納されている既存製品の既存サプライチェーンでの、稼働率、サイクルタイム、作業時間及び良品率の既存稼働状況データと作業者の疲労度、作業者の習熟度及び作業者のストレス度に関する既存人的要因情報とからなる実績データを参照して、サプライチェーンの工程での稼働状況を推定した稼働状況データ４を作成する。更に、前記実績データ及び作成した前記稼働状況データを参照して、前記サプライチェーンに含まれる生産工程及び物流のサプライチェーン上の作業員の疲労度、習熟度及びストレス度の人的要因を推定した人的要因情報を作成し、データベース１に格納する。図１においては、稼働状況データ４はデータベース１とは独立して図示したが、データベース１に格納してもよい。

推移データ作成手段３は、前記実績データ及び前記人的要因情報を参照して、前記サプライチェーンに含まれる生産工程及び物流のサプライチェーン上の作業員の疲労度合、習熟度合及びストレス度合を判定及び予測する際のデータとなる作業員の疲労度推移データ、作業習熟度推移データ及びストレス度推移データを推定、作成しデータベース１に格納する。

推移データ作成手段３の機能はシミュレーターに設けてもよい。

ここで、作業者の疲労度合とは、ある作業に従事した時に、時間経過に伴い疲労が変化する度合を現す。図３は、疲労度と時間経過を現す疲労度推移データの一例を示す模式図である。疲労度推移データは、図３では疲労曲線としたが、これに限らず、例えばデータテーブルとすることも可能である。

作業者の習熟度合とは、ある作業者がある作業に従事した時に、予め設定された習熟度が時間経過に伴い変化する、習熟の度合を現す。図４は、習熟度と時間経過を現す習熟度推移データの一例を示す模式図である。習熟度推移データは、図４では習熟曲線としたが、これに限らず、例えばデータテーブルとすることも可能である。

作業者のストレス度合とは、ある作業者がある作業に従事した時に、当初のストレス度が時間経過に伴い変化する、ストレスの度合を現す。図５は、ストレス度と時間経過を現すストレス度推移データの一例を示す模式図である。ストレス度推移データは、図５ではストレス曲線としたが、これに限らず、例えばデータテーブルとすることも可能である。

マスターモデル作成手段５は、製品の生産量及び納期の生産情報を基に、生産工程を含む部品調達から製品物流までのサプライチェーンの複数の工程及び作業の各拠点として選択可能な国及び地域を１つ以上設定し、サプライチェーンの形態をシミュレーター上で検討を行い、サプライチェーンの形態をモデル化したマスターサプライチェーンモデル（以下、マスターＳＣモデルとも言う）を１つ以上作成する。前記マスターサプライチェーンモデル作成に際し、前記製品の仕様データを参照し、データベース１に格納されている過去に生産した製品の実績データから前記製品と類似の製品を選定し、その実績データ、例えば作業標準時間、作業標準工数、作業難易度及び部材調達時期のデータを参照することがマスターサプライチェーンモデルの精度を高める上で好ましい。

マスターシミュレーション手段６は、前記マスターモデル作成手段５で作成されたマスターサプライチェーンモデルを、前記人的要因情報と予めデータベース１に格納されている前記サプライチェーンの複数の工程及び作業の各拠点として選択可能な国及び地域の固有の少なくとも納期、輸送及び良品率に関する前記各拠点の特性要因情報とを基に、シミュレーターで、作成した１つ以上のマスターサプライチェーンモデルの形態毎にシミュレーションを行う。

前記シミュレーションに際し、人的要因情報として作業員の疲労度推移データ、作業習熟度推移データ及びストレス度推移データを加味することが好ましい。これにより、時間の経過に伴う人的要因の誤差を減少させることができる。

二次モデル作成手段７は、前記マスターシミュレーション手段６のシミュレーション結果に基づき、１つ以上の二次サプライチェーンモデル（以下、二次ＳＣモデルとも言う）を作成する。

二次シミュレーション手段８は、シミュレーターで前記二次サプライチェーンモデルを予めデータベースに格納されている前記各拠点の情報・通信環境の状態に関する情報・通信環境情報とインフラの状態に関するインフラ情報等を基に、１つ以上の二次サプライチェーンモデルの形態毎に二次シミュレーションを行う。

評価選択手段９は、前記二次シミュレーション手段のシミュレーション結果を基に、シミュレーションを行う際の指標となる在庫、費用、リードタイム及び品質の評価指標を基にシミュレーターで二次サプライチェーンモデルの評価を行い、最適な二次サプライチェーンモデルを選択する。

前記二次サプライチェーンモデルの選択におけるシミュレーターでの評価に際し、前記生産情報の製品の生産量及び納期の少なくとも１つをパラメータとし、前記パラメータの当初計画値を変更した変形二次サプライチェーンモデルを別途作成し、シミュレーションを行い比較評価することが好ましい。これにより、比較の幅が広がりより実際の系に即した比較が可能になる。

選択された前記変形二次サプライチェーンモデルを含む前記二次サプライチェーンモデルを基に、サプライチェーンの設計手段１０で設計が行われる。

図２は、図１に示すサプライチェーンの設計支援方法を用いてサプライチェーンの設計の最適化を図るフローチャートの一例を示す。

最初にステップＳ１０１で、データ推定作成手段２でデータベース１に格納されている既存製品の既存サプライチェーンでの、稼働率、サイクルタイム、作業時間及び良品率の既存稼働状況データと作業者の疲労度、作業者の習熟度及び作業者のストレス度に関する既存人的要因情報とからなる実績データを参照して、サプライチェーンの工程での稼働状況を推定した稼働状況データ４を作成する。

ステップＳ１０２で、前記実績データ及びステップＳ１０１で作成した前記稼働状況データを参照して、前記サプライチェーンに含まれる生産工程及び物流のサプライチェーン上の作業員の疲労度、習熟度及びストレス度の人的要因を推定した人的要因情報を作成し、データベース１に格納する。

ステップＳ１０３で、推移データ作成手段３で前記実績データ及びステップＳ１０２で作成した人的要因情報を参照して、前記サプライチェーンに含まれる生産工程及び物流のサプライチェーン上の作業員の疲労度合、習熟度合及びストレス度合を判定及び予測する際のデータとなる作業員の疲労度推移データ、作業習熟度推移データ及びストレス度推移データを推定、作成しデータベース１に格納する。

ステップＳ１０４で、マスターモデル作成手段５は、製品の生産量及び納期の生産情報を基に、生産工程を含む部品調達から製品物流までのサプライチェーンの複数の工程及び作業の各拠点として選択可能な国及び地域を１つ以上設定し、サプライチェーンの形態をシミュレーター上で検討を行い、サプライチェーンの形態をモデル化したマスターサプライチェーンモデルを１つ以上作成する。

ステップＳ１０５で、マスターシミュレーション手段６は、ステップ１０４で作成されたマスターサプライチェーンモデルを、ステップＳ１０２で推定作成された人的要因情報とステップＳ１０３で推定作成された作業員の疲労度推移データ、作業習熟度推移データ及びストレス度推移データと予めデータベース１に格納されている前記サプライチェーンの複数の工程及び作業の各拠点の納期、輸送及び良品率に関する特性要因情報とを基に、シミュレーターで、作成された１つ以上のマスターサプライチェーンモデルの形態毎にシミュレーションを行う。

ステップＳ１０６で二次モデル作成手段７は、前記マスターシミュレーションの結果に基づき、１つ以上の二次サプライチェーンモデルを作成する。

ステップＳ１０７で、二次シミュレーション手段８は、シミュレーターでステップＳ１０６で作成した二次サプライチェーンモデルを、予めデータベースに格納されている前記各拠点の情報・通信環境の状態に関する情報・通信環境情報とインフラの状態に関するインフラ情報等を基に、１つ以上の二次サプライチェーンモデルの形態毎に二次シミュレーションを行う。

ステップＳ１０８で、ステップＳ１０７の二次シミュレーションに基づく二次サプライチェーンモデルに対して、前記生産情報の製品の生産量及び納期の少なくとも１つをパラメータとし、前記パラメータの当初計画値を変更した変形二次サプライチェーンモデルを別途作成する。

ステップＳ１０９で、評価選択手段９は、ステップＳ１０７の二次シミュレーションに基づく二次サプライチェーンモデル及びステップＳ１０８での変形二次サプライチェーンモデルを、シミュレーションを行う際の指標となる在庫、費用、リードタイム及び品質の評価指標を基にシミュレーターで評価を行い、最適な変形二次サプライチェーンモデルを含む二次サプライチェーンモデルを選択する。

ステップＳ１１０で、ステップＳ１０９で選択された前記二次サプライチェーンモデルを基に、サプライチェーンの設計手段１０で設計が行われる。

上記により、生産工程を含む部品調達から製品物流までのサプライチェーンの形態をモデル化したサプライチェーンモデルを作成しシミュレーター上で再現してシミュレーションを行い、サプライチェーンの最適な設計を行うサプライチェーンの設計に際し、
前記人的要因情報、前記特性要因情報、前記情報・通信環境情報及び前記インフラ情報とに基づきシミュレーションを行うことで、時間の経過にともなう時間的誤差因子が少ないシミュレーションが可能となり、また前記シミュレーションの結果に基づくサプライチェーンモデルを前記評価指標を基にシミュレーターで評価し、最適なサプライチェーンモデルを設定することにより、時間の経過に伴う誤差因子の少ない最適なサプライチェーンの設計を支援することができる。

更に、作業員の疲労度、習熟度（学習による多能工化を含む）及びストレス度に配慮した人員配置及び拠点として選択できる国及び地域固有の特性要因情報と情報・通信環境情報とインフラ情報とを考慮した最適なサプライチェーンの設計が可能となる。

また、急な変更、例えば生産量の変更、納期変更等が発生した場合においても、シミュレーターでシミュレートすることで、生産工程を含む部品調達から製品物流までのサプライチェーンの各拠点の変更の予測、あるいはどのサプライヤーから調達するか等の予測が迅速にでき、サプライチェーンの設計の対応を迅速にすることができる。

本発明に係るサプライチェーンの設計支援方法の一実施例を示すフロー図である。 本発明に係るサプライチェーンの設計支援方法のフローチャートの一例を示す図である。 疲労度と時間経過を現す疲労曲線である。 習熟度と時間経過を現す習熟曲線である。 ストレス度と時間経過を現すストレス曲線である。

符号の説明

１ データベース
２ データ推定作成手段
３ 推移データ作成手段
４ 稼働状況データ
５ マスターモデル作成手段
６ マスターシミュレーション手段
７ 二次モデル作成手段
８ 二次シミュレーション手段
９ 評価選択手段
１０ サプライチェーン設計手段

Claims (5)

1. 生産工程を含む部品調達から製品物流までのサプライチェーンの形態をモデル化したサプライチェーンモデルを作成しシミュレーター上で再現してシミュレーションを行い、サプライチェーンの最適な設計を行うサプライチェーンの設計支援方法であって、
   既存製品の実績データを格納する手段と、
   前記実績データを参照して、前記サプライチェーンの工程での稼働状況を推定し、作成した稼働状況データを格納する手段と、
   前記実績データ及び推定作成した前記稼働状況データを参照して、前記サプライチェーンに含まれる生産工程及び物流のサプライチェーン上の作業員の疲労度、習熟度及びストレス度の人的要因を推定し、作成した人的要因情報を格納する手段と、
   前記サプライチェーンの複数の工程及び作業の各拠点として選択可能な国及び地域に固有の少なくとも納期、輸送及び良品率に関する前記各拠点の特性要因情報を格納する手段と、
   前記サプライチェーンモデルをシミュレーターでのシミュレーションにより評価を行う際の指標となる在庫、費用、リードタイム及び品質の評価指標の評価指標情報を格納する手段と、
   製品の生産量及び納期の生産情報を基に、生産工程を含む部品調達から製品物流までのサプライチェーンの形態をシミュレーター上で検討し、サプライチェーンの形態をモデル化したマスターサプライチェーンモデルを１つ以上作成するマスターモデル作成手段と、
   作成された前記マスターサプライチェーンモデルをシミュレーターでシミュレーションを行い、１つ以上の二次サプライチェーンモデルを作成する二次モデル作成手段と、
   作成された前記二次サプライチェーンモデルを、シミュレーターで評価し最適な二次サプライチェーンモデルを選択する評価選択手段とを有し、
   前記マスターモデル作成手段で作成されたマスターサプライチェーンモデルを、前記人的要因情報と前記特性要因情報とを基に、シミュレーターでシミュレーションを行い、前記二次モデル作成手段で１つ以上の二次サプライチェーンモデルを作成し、
   前記二次サプライチェーンモデルを前記評価選択手段で前記評価指標を基にシミュレーションを行い評価し、最適な二次サプライチェーンモデルを選択し、
   選択された前記二次サプライチェーンモデルを基に、サプライチェーンの設計を行うことを特徴とするサプライチェーンの設計支援方法。
2. 前記実績データは、既存製品の既存サプライチェーンの工程での、少なくとも稼働率、サイクルタイム、作業時間及び良品率の既存稼働状況データと作業者の疲労度、作業者の習熟度及び作業者のストレス度に関する既存人的要因情報とからなることを特徴とする請求項１に記載のサプライチェーンの設計支援方法。
3. 前記人的要因情報は、作業員の疲労度合、作業習熟度合及びストレス度合の推移を現すデータを作成する推移データ作成手段で、前記実績データを参照して推定作成される、
   前記サプライチェーンに含まれる生産工程及び物流のサプライチェーン上の作業員の疲労度合、習熟度合及びストレス度合を判定及び予測する際のデータとなる作業員の疲労度推移データ、作業習熟度推移データ及びストレス度推移データを含むことを特徴とする請求項１または２に記載のサプライチェーンの設計支援方法。
4. 前記各拠点の情報・通信環境の状態に関する情報・通信環境情報とインフラの状態に関するインフラ情報とを格納する手段を有し、
   前記二次サプライチェーンモデルの作成に際し、前記情報・通信環境情報及びインフラ情報を加味してシミュレーションを行うことを特徴とする請求項１乃至３の何れか１項に記載のサプライチェーンの設計支援方法。
5. 前記最適な二次サプライチェーンモデルの選択におけるシミュレーターでの評価に際し、前記生産情報の製品の生産量及び納期の少なくとも１つをパラメータとし、前記パラメータの当初計画値を変更した変形二次サプライチェーンモデルを別途作成し、シミュレーションを行うことを特徴とする請求項１乃至４の何れか１項に記載のサプライチェーンの設計支援方法。

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