伊呂原 隆

効率的な在庫管理は顧客満足度向上やコスト削減に繋がるため，多くの企業は在庫管理に大きな力を入れている．近年，出荷作業の複雑化に対応するべく，在庫の保管場所をフォワードエリアとリザーヴエリアに分ける物流センターが多い．本研究では，対象事例の物流センターのフォワードエリアの在庫の不足・過剰という問題の改善を目的とし，商品の発注点と補充点を求めるモデルの提案，及び，発注点と補充点の適正な見直し間隔に関する研究を行った．発注点と補充点は，在庫スペースと緊急補充頻度のトレードオフの関係を把握し，決定すべきである．対象の物流センターでは，発注点と補充点を4ヶ月ごとに発注点と補充点を見直すのが適正であった．

多くの在庫管理の研究において，リードタイムは所与として扱われている．しかし，追加費用（クラッシングコスト）を支払うことによって，リードタイムを短縮できる状況は少なくない．実際に，リードタイムの短縮を考慮した研究はいくつか行われている．本研究では，発注量とリードタイムの短縮期間の両方に依存するクラッシングコストと欠品量に依存して変化するバックオーダー率を考慮し，発注量・発注点・リードタイムを決定変数とする在庫モデルを提案する．そして，提案モデルに対する近似解の導出を行い，数値実験により提案モデルの有効性を示す．さらに，感度解析により，リードタイムの短縮を行うべき状況を明らかにする．

This study was motivated by challenges facing inventory managers when deciding the ordering policy for various items. It is difficult to find an appropriate ordering policy for many types of items. We propose a model that changes conventional multi-criteria ABC analysis so that it is suitable for use by inventory managers.  We indicate that categorizing items based on their statistical characteristics leads to an ordering policy suitable for each item. We propose a method for deciding the ordering policy based on important shipping statistics and a classification technique. For this method, we analyze the relation between shipping statistics and the ordering policy for searching important shipping statistics. We classify items by shipping statistics and then decide the ordering policy for each item. In the numerical experiment, we used actual shipment data to calculate many shipping statistics that represent the characteristics of each item. Next, we found the important shipping statistics from Random Forests and applied them to decide the ordering policy. Finally, for confirming the importance of important shipping statistics, we tested the performance of Random Forests and other classifying methods using the important shipping statistics. It was found that the performance of each classifying method was improved.

本論文では,オープンショップモデルにおいて,ロット分割によるリードタイムとロットの移動回数のトレードオフをシミュレーション実験によって分析する.一般にはロット分割を行うとジョブの平均リードタイムは短縮するが,システムの負荷やセットアップタイムが大きい場合は,ロット分割のデメリットが顕著化し,分割数を増加しすぎると平均リードタイムが増加する場合があることを示す.また,ロット分割の利点を生かしリードタイムを短縮しながら,同時にロットの移動回数の増加も抑制するマテリアルハンドリングルールとして新たにtime based ruleを提案し,数値的にその有効性を検証する.

近年,環境問題への対応が重要視され,輸送分野においてもCO_2排出量を削減することが強く求められている.本研究ではキャリア選択,混載輸送,国内の拠点間輸送をCO_2削減対策として取り入れ,海外から国内の需要地まで製品を輸送する新たな問題をモデル化し,混合整数計画問題としての定式化を示す.目的関数は輸送コスト,CO_2排出ペナルティコストを考えた.パラメータ解析として,これらのコストに関するパラメータをそれぞれ変化させることで輸送計画にどのような影響が出るのかを調べた.また与えるオーダー数を増加させ,大規模問題へのアプローチを試みた.その結果,求解に要する時間を左右する主な原因は複数のオーダーの組み合わせを検討する混載輸送であることが分かった.

In this paper, new solution expression and search range grouping rules are proposed for the Stochastic Facility Layout Problem (SFLP). The solution expression is the expansion of the space partitioning method. The new search range grouping rule suppresses long distance delivery as much as possible by limiting the range where AGV searches for delivery request. The objective function of the SFLP is the minimization of average lead time. The throughput is treated as one of the constraints. The average lead time and throughput is calculated by simulation for each solution during the simulated annealing based optimization process. The results of computational experiments show the effectiveness of the proposed algorithm.

本論文では非一様並列機械スケジューリング問題に対する独自の解法を提案する.目的関数は納期ずれ最小化とした.本論文の提案技法では,この問題をジョブのマシンタイプへの割当問題と割当られたマシンタイプでのジョブのスケジューリング問題の2つの部分問題に分解して問題を解く.後者の問題にはラグランジュ分解調整法を採用した.手法選定理由は,前者の問題を解く際にラグランジュ乗数がその期におけるジョブの混雑度を表しているためジョブのマシンタイプへの割当を考える際に重要な指標となるためである.そして,前者と後者の部分問題を交互に解くことにより効率的に問題を解く.数値実験では,小規模問題と大規模問題でGA(Genetic Algorithm)ベースの解法と比較実験を行い,本提案技法の有効性を確認した.

We propose a new approach to optimize facility layout and buffer space allocation for production systems with a feed-forward configuration and variable processing times. Our objective is to efficiently find Pareto-optimal solutions for both throughput and material handling cost. We assume that work transfer is performed by conveyor belt or unlimited vehicles. Since the facility layout does not affect the throughput under these assumptions, we first calculate the throughput for every buffer space allocation using Markov analysis. Then the set of Pareto optimal facility layouts and buffer space allocations is searched using a genetic algorithm. Numerical examples illustrate the proposed approach.