JP7097675B2 - サプライチェーンにおけるリスク識別 - Google Patents
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Description
サプライチェーンネットワークは、グローバル製造企業のための材料フローおよび資源使用を組織化および構造化するために使用されてよい。特に、サプライチェーンネットワークは、完成した最終製品を生産し、配送するための、グローバル製造組織についての材料のエンドツーエンドフロー(例えば、材料の明細書)および資源の使用をモデル化する。例えば、サプライチェーンネットワークは、外部供給者サイトから提供された未加工の材料のフローを、すなわち、外部供給者製造サイト(例えば、相手先商標製造会社(OEM))におけるこれらの未加工の材料からの部品材料の生産に始まり、組織の製造サイトにおける部品材料からの完成した最終製品の生産、その後の、貯蔵サイト、流通サイト、および小売りサイトを通る完成した最終製品の顧客への配送に到るフローをモデル化してよい。これらの異なるサイトは、鉱山、農場、精錬所、プラント/工場、ドック/ターミナル/ポート、倉庫、流通センタ、および小売り店などを含んでよい、物理的ロケーションである。サプライチェーンネットワークは、サプライチェーンネットワーク内のモデル化されたサイト間における輸送もモデル化する。モデル化された輸送は、トラック、列車、船、および飛行機などを含む、異なる種類の物理的乗物を含んでよく、それらは、モデル化された輸送中にそれぞれの材料を保持するための異なる作り付け装備を備えるように構成されてよい。
図2は、本発明の実施形態における、サプライチェーンネットワークにおけるリスクを識別し、評価するためのビジュアルモデル201を提供する、例示的なモデル化システム200である。いくつかの例示的な実施形態では、モデル化システム200は、Dassault SystemsによるDELMIA 3DEXPERIENCE(登録商標)である。図2の実施形態では、モデル化システム200は、ユーザインターフェースディスプレイ210を含み、それは、インターフェース接続260を介して、処理環境230に通信可能に接続される。図2では、インターフェース接続260は、有線インターフェースとして示されているが、しかしながら、いくつかの実施形態では、インターフェース接続260は、WiFiまたはBluetoothなどの無線接続であってよい。処理環境230は、少なくともモデル化エンジン234およびリスク定量化エンジン236を構成する、1または複数のプロセッサを備えるように構成されてよい。
図3Aないし図3Cは、図2の例示的なモデル化システム200によって提供されるようなビジュアルモデル201を使用する、サプライチェーンネットワークの識別および評価を示している。図3Aは、モデル化エンジン234が、与えられた論理ステーション(例えば、論理ステーション211、213、215、216)ごとに、リスク定量化エンジン236によって決定された総確率的リスク値を、(ユーザインターフェース210上のビジュアルモデル201内で)グラフィカルに識別する、例示的な実施形態を示している。具体的には、図3Aでは、モデル化エンジン234は、モデル化エンジン234がユーザインターフェース210上に表示する、サプライチェーンネットワークのビジュアルモデル201を生成する。モデル化エンジン234によってユーザインターフェース210上に表示されるようなビジュアルモデル201は、供給者サイトである会社Eを表す論理ステーション211と、供給者製造(OEM)サイトである会社Fおよび組織(会社A1、これは施設1に配置された会社Aを示す)を表す論理ステーション215、213と、組織(会社A4、これは施設4に配置された会社Aを示す)の最終製品製造サイトを表す論理ステーション216とを含む。モデル化エンジン234によってユーザインターフェース210上に表示されるビジュアルモデル201は、論理ステーション211(供給者サイト)と論理ステーション213(OEMサイト)との間における輸送を表す論理トランジット212と、論理ステーション213(OEMサイト)と論理ステーション216(最終製品製造サイト)との間における輸送を表す論理トランジット214とをさらに含む。
図4は、本発明の実施形態における、サプライチェーンリスクをモデル化するための例示的な方法400のフローチャートである。いくつかの実施形態では、方法400は、図2に示されるようなサプライチェーンモデル化システム200の一部として実行されてよい。方法400は、ステップ420において、サプライチェーンネットワークのビジュアルモデル201を生成し、(図2の企業ナレッジベース2155などの)コンピュータメモリ内に記憶することによって開始する。ビジュアルモデル201は、サプライチェーンネットワーク内の物理的サイト(例えば、供給者サイト、供給者製造サイト、最終製品製造サイト、貯蔵サイト、流通サイト、および小売りサイトなど)をグラフィカルに表す、1または複数の論理ステーションを含む。論理ステーションは、さらに、論理ステーションによってモデル化された物理的製造サイト内の(内部の)物理的エリアをグラフィカルに表す、1または複数の内部論理ステーションを含んでよいことに留意されたい。論理ステーションを記憶する一環として、方法400は、ステップ420において、ジオロケーション、関連する会社、サイトまたはサイトエリアの種類、サイトまたはエリアによって実行される計画、サイトまたはエリアによって実行されるプロセス、およびサイトまたはエリアによって使用される資源など、モデル化されたサイトを定義するために論理ステーションに割り当てられたデータを記憶してよい。ビジュアルモデル201は、モデル化されたサイト間における材料の輸送をグラフィカルに表す、1または複数の論理トランジットも含む。論理トランジットは、論理ステーションによってモデル化された製造サイト内における物理的輸送をグラフィカルに表す、1または複数の内部論理トランジットを含んでよいことに留意されたい。
図5は、本発明の実施形態による、サプライチェーンネットワークにおけるリスクを評価するために使用されてよい、コンピュータベースのシステム520の簡略化されたブロック図である。システム520は、バス525を備える。バス525は、システム520の様々なコンポーネント間における相互コネクタとしての役割を果たす。バス525には、キーボード、マウス、ディスプレイ、スピーカなど、様々な入力デバイスおよび出力デバイスをシステム520に接続するための、入力/出力デバイスインターフェース528が接続される。中央処理装置(CPU)522が、バス525に接続され、コンピュータ命令の実行を提供する。メモリ527は、方法400を実施するコンピュータ命令を実行するために使用されるデータ、および/または図2ないし図4において詳述されたような、サプライチェーンネットワークをモデル化するためのモジュール234、236のための揮発性記憶を提供する。ストレージ526は、オペレーティングシステム(図示されず)など、ソフトウェア命令のための不揮発性記憶を提供する。特に、メモリ527および/またはストレージ526は、先に図4で詳述されたリスクを識別し、評価するための方法400、および図3Aないし図3Cのユーザインターフェースを実施するプログラム命令を有するように構成される。システム520は、クラウド、ワイドエリアネットワーク(WAN)、およびローカルエリアネットワーク(LAN)を含む、当技術分野において知られた任意の多種多様なネットワークに接続するための、ネットワークインターフェース521も備える。
Claims (21)
- サプライチェーンネットワークをモデル化するコンピュータ実施方法であって、
サプライチェーンネットワークのビジュアルモデルを生成し、メモリ内に記憶するステップであって、前記生成されたビジュアルモデルは、(i)前記サプライチェーンネットワーク内の物理的サイトをグラフィカルに表す1または複数の論理ステーションと、(ii)前記表された物理的サイト間における材料の輸送をグラフィカルに表す1または複数の論理トランジットとを含む、該ステップと、
物理的サイトをグラフィカルに表す与えられた論理ステーションごとに、プロセッサを使用して、
前記与えられた論理ステーションと関連付けられたリスクカテゴリのセット内の各リスクカテゴリについてのリスク値を識別するステップであって、前記リスクカテゴリは、モデル化された物理的サイト内に2つ以上の物理的領域間の資源使用および流れに関連付けられた少なくとも1つのリスクを含み、前記物理的サイト内の前記2つ以上の物理的領域は、(i)入荷エリア、(ii)在庫エリア、(iii)製造エリア、(iv)組み立てエリア、(v)倉庫エリア、(vi)出荷エリアのうちの2つ以上を含み、(a)前記与えられた論理ステーションによって表される前記物理的サイトと、(b)前記与えられた論理ステーションへと流れ下るサプライチェーンパス内に配置されたそれぞれの論理ステーションによって表される各物理的サイトと、(c)前記流れ下るサプライチェーンパス内に配置されたそれぞれの論理トランジットによって表される各輸送とに関連する物理的条件に基づいて、前記リスク値を決定する、該ステップと、
前記与えられた論理ステーションの前記リスクカテゴリのセット内の各リスクカテゴリについての前記識別されたリスク値を視覚的に比較するグラフィカル表現を生成するステップであって、前記グラフィカル表現は、前記ビジュアルモデル内の前記与えられた論理ステーションにおいて表示される、該ステップと、
前記リスクカテゴリのセット内の各リスクカテゴリについての前記識別されたリスク値に基づいて、前記与えられた論理ステーションについての総リスク値を決定するステップであって、(i)前記決定された総リスク値を、リスク許容閾値からの前記決定された総リスク値の確率的距離を指定する許容範囲のセットと比較することと、および(ii)前記決定された総リスク値が含まれる前記許容範囲のセットの所与の範囲を識別することと、に基づいて、前記決定された総リスク値の視覚的インジケーションを指定し、前記指定された視覚的インジケーションは、前記ビジュアルモデル内の前記与えられた論理ステーションにおいて提示される、該ステップと
を実施するステップと、
それぞれの論理ステーションに前記生成されたグラフィカル表現を有し、それぞれの論理ステーションに前記指定された視覚的インジケーションを有する、前記ビジュアルモデルを、コンピュータスクリーンビュー内に表示するステップであって、前記表示されたビジュアルモデルは、前記モデル化されたサプライチェーンネットワーク内におけるリスク評価を提供する、該ステップと
を含み、
前記決定された総リスク値の前記視覚的インジケーションを指定することは、
それぞれの所与の論理ステーションについての前記識別されたリスク値および前記総リスク値を使用して、前記モデル化されたサプライチェーンネットワーク内の関連するリスクを最小化するように、前記サプライチェーンネットワークの前記ビジュアルモデル内の前記1または複数の論理ステーションおよび前記1または複数の論理トランジットを更新することを含むことを特徴とする方法。 - 前記リスクカテゴリのセットは、環境リスク、調達リスク、配送リスク、計画リスク、および生産リスクのうちの少なくとも1つをさらに含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記環境リスクカテゴリ、調達リスクカテゴリ、配送リスクカテゴリ、および計画リスクカテゴリについての前記識別されたリスク値は、前記表された物理的サイトのジオロケーションに基づいたリスクを含むことを特徴とする請求項2に記載の方法。
- 前記配送リスクカテゴリについての前記識別されたリスク値は、前記表された物理的サイト間における材料の前記輸送についての方法に基づくことを特徴とする請求項2に記載の方法。
- 前記生産リスクカテゴリについての前記識別されたリスク値は、前記表された物理的サイトにおける生産プロセスに基づくことを特徴とする請求項2に記載の方法。
- 前記指定された視覚的インジケーションは、赤色、緑色、および黄色のうちの少なくとも1つを含む色を表示し、表示される前記色は、前記決定された総リスク値と前記許容範囲のセットと前記識別された所与の範囲との比較に基づくことを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記1または複数の論理ステーションは、供給者サイト、生産サイト、在庫サイト、流通サイト、貯蔵サイト、小売りサイト、および顧客サイトのうちの少なくとも1つを表すことを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記識別されたリスク値および前記決定された総リスク値は、フォルトツリー解析を使用して、前記プロセッサによって確率的に計算されることを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 与えられた論理ステーションについての前記識別されたリスク値に基づいて、各流れ下るサプライチェーンパスによって前記与えられた論理ステーションに対して与えられる確率的リスクを決定することと、前記それぞれのサプライチェーンパスにおける前記決定された確率的リスクを、前記表示されたビジュアルモデル内に視覚的に示すこととをさらに含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記与えられた論理ステーションに最も高い確率的リスクを与えるクリティカルなサプライチェーンパスを決定することと、前記それぞれのサプライチェーンパスにおける前記それぞれの最も高い確率的リスクを、前記ビジュアルモデル内に視覚的に示すこととをさらに含むことを特徴とする請求項9に記載の方法。
- サプライチェーンネットワークをモデル化するためのコンピュータシステムであって、
サプライチェーンネットワークのビジュアルモデルを表示するように構成されたユーザインターフェースであって、前記ビジュアルモデルは、(i)前記サプライチェーンネットワーク内の物理的サイトをグラフィカルに表す1または複数の論理ステーションと、(ii)前記表された物理的サイト間における材料の輸送をグラフィカルに表す1または複数の論理トランジットとを含む、ユーザインターフェースと、
前記ユーザインターフェースおよび関連するコンピュータメモリに通信可能に結合された少なくとも1つのプロセッサとを備え、前記少なくとも1つのプロセッサは、
前記ユーザインターフェース上に表示するための前記サプライチェーンネットワークの前記ビジュアルモデルを生成し、前記コンピュータメモリ内に維持することを行うように構成され、
物理的サイトをグラフィカルに表す前記1または複数の論理ステーションのうちの与えられた論理ステーションごとに、前記少なくとも1つのプロセッサは、
前記与えられた論理ステーションと関連付けられたリスクカテゴリのセット内の各リスクカテゴリについてのリスク値を識別することであって、前記リスクカテゴリは、モデル化された物理的サイト内に2つ以上の物理的領域間の資源使用および流れに関連付けられた少なくとも1つのリスクを含み、前記物理的サイト内の前記2つ以上の物理的領域は、(i)入荷エリア、(ii)在庫エリア、(iii)製造エリア、(iv)組み立てエリア、(v)倉庫エリア、(vi)出荷エリアのうちの2つ以上を含み、(a)前記与えられた論理ステーションによって表される前記物理的サイトと、(b)前記与えられた論理ステーションへと流れ下るサプライチェーンパス内に配置されたそれぞれの論理ステーションによって表される各物理的サイトと、(c)前記流れ下るサプライチェーンパス内に配置されたそれぞれの論理トランジットによって表される各輸送とに関連する物理的条件に基づいて、前記リスク値を決定する、該識別することと、
前記与えられた論理ステーションの前記リスクカテゴリのセット内の各リスクカテゴリについての前記識別されたリスク値を視覚的に比較するグラフィカル表現を生成することであって、前記グラフィカル表現は、前記ビジュアルモデル内の前記与えられた論理ステーションにおいてに表示される、該生成することと、
前記リスクカテゴリのセット内の各リスクカテゴリについての前記識別されたリスク値に基づいて、前記与えられた論理ステーションについての総リスク値を決定することであって、(i)前記決定された総リスク値を、リスク許容閾値からの前記決定された総リスク値の確率的距離を指定する許容範囲のセットと比較することと、および(ii)前記決定された総リスク値が含まれる前記許容範囲のセットの所与の範囲を識別することと、に基づいて、前記決定された総リスク値の視覚的インジケーションを指定し、前記指定された視覚的インジケーションは、前記ビジュアルモデル内の前記与えられた論理ステーションにおいて提示される、該決定することと
を行うように構成され、
それぞれの論理ステーションに前記生成されたグラフィカル表現を有し、それぞれの論理ステーションに前記指定された視覚的インジケーションを有する、前記ビジュアルモデルを、前記ユーザインターフェース上に表示することであって、前記表示されたビジュアルモデルは、前記モデル化されたサプライチェーンネットワーク内におけるリスク評価を提供する、該表示すること
を行うように構成され、
前記決定された総リスク値の前記視覚的インジケーションを指定することは、
それぞれの所与の論理ステーションについての前記識別されたリスク値および前記総リスク値を使用して、前記モデル化されたサプライチェーンネットワーク内の関連するリスクを最小化するように、前記サプライチェーンネットワークの前記ビジュアルモデル内の前記1または複数の論理ステーションおよび前記1または複数の論理トランジットを更新することを含むことを特徴とするコンピュータシステム。 - リスクカテゴリの前記セットは、環境リスク、調達リスク、配送リスク、計画リスク、および生産リスクのうちの少なくとも1つをさらに含むことを特徴とする請求項11に記載のコンピュータシステム。
- 前記環境リスクカテゴリ、調達リスクカテゴリ、配送リスクカテゴリ、および計画リスクカテゴリについての前記識別されたリスク値は、前記表された物理的サイトのジオロケーションに基づいたリスクを含むことを特徴とする請求項12に記載のコンピュータシステム。
- 前記配送リスクカテゴリについての前記識別されたリスク値は、前記表された物理的サイト間における材料の前記輸送についての方法に基づくことを特徴とする請求項12に記載のコンピュータシステム。
- 前記生産リスクカテゴリについての前記識別されたリスク値は、前記表された物理的サイトにおける生産プロセスに基づくことを特徴とする請求項12に記載のコンピュータシステム。
- 前記指定された視覚的インジケーションは、赤色、緑色、および黄色のうちの少なくとも1つを含む色を表示し、表示される前記色は、前記決定された総リスク値と前記許容範囲のセットと前記識別された所与の範囲との比較に基づくことを特徴とする請求項11に記載のコンピュータシステム。
- 前記1または複数の論理ステーションは、供給者サイト、生産サイト、在庫サイト、流通サイト、小売りサイト、および顧客サイトのうちの少なくとも1つを表すことを特徴とする請求項11に記載のコンピュータシステム。
- 前記識別されたリスク値および前記決定された総リスク値は、フォルトツリー解析を使用して、前記プロセッサによって確率的に計算されることを特徴とする請求項11に記載のコンピュータシステム。
- 前記少なくとも1つのプロセッサは、
与えられた論理ステーションについての前記識別されたリスク値に基づいて、各流れ下るサプライチェーンパスによって前記与えられた論理ステーションに対して与えられる確率的リスクを決定し、
前記それぞれのサプライチェーンパスにおける前記決定された確率的リスクを、前記ユーザインターフェース上の前記ビジュアルモデル内に視覚的に示し、
前記与えられた論理ステーションに最も高い確率的リスクを与えるクリティカルなサプライチェーンパスを決定し、
前記それぞれのサプライチェーンパスにおける前記それぞれの最も高い確率的リスクを、前記ユーザインターフェース上の前記表示されたビジュアルモデル内に視覚的に示すことを特徴とする請求項11に記載のコンピュータシステム。 - コンピュータに、請求項1ないし10のいずれか1つに記載の方法を実行させることを特徴とするコンピュータプログラム。
- 請求項20記載のコンピュータプログラムを記録したことを特徴とするコンピュータ可読記憶媒体。
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