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詳細Gurobi Optimizer:高速数理最適化線形/整数計画ソルバー

適用分野

製造・物流分野における最適化

現在のビジネス環境は、グローバル化に伴い、従来では想像もできなかったほど競争が激しさを増しています。 それにより、顧客満足度の向上、更なるコスト低減、収益率改善といった様々な問題に企業は常に取り組んでいかなくてはいけません。激化する競争の中で勝ち残っていくためには、より良い迅速な意思決定が必須です。

それを支援し、そして、それに伴う成果を競合他社との優位性に変える、それが、リソースおよび業務プロセスを最適化する技術です。

1. 最適化の必要性と背景

最適化技術によって、企業は、資本、人材、輸送手段、原材料、時間、設備などのリソース配分を、より効率的に判断できるようになります。従来、独自に開発することが比較的困難だった最適化技術を、Gurobi は、ソフトウェアコンポーネントとして提供しています。 これにより、さまざまな最適化ソリューションを、誰もがリスク無く短期間で開発することができるようになりました。
長期的な戦略策定から日常の意志決定に至るまで、分野を問わず、正しい決定を行う能力はGurobiの最適化技術を利用したソリューションによって飛躍的に向上します。

2. Gurobi Optimizer、最適化技術の世界標準へ

一般に、最適化技術を独自に開発することは、多くの困難そしてリスクを伴います。 しかし、だからと言って、競合他社との優位性確保を確実にするための活動を支援するITソリューションを、企業はあきらめるわけにはいきません。 各企業が抱える個別の問題に対応し、そして、それを強みに変えるソリューションが、最適化技術により実現可能です。

Gurobiの最適化技術は、そのパフォーマンスと信頼性で、世界中で高い評価を受けつつあります。 Gurobiの最適化エンジンは、各企業の個別価値を生み出す様々なソリューション開発に多数活用されています。 これらソリューションは、従来のパッケージでは十分対応しきれない企業固有のノウハウをシステムに組み込み、企業が保有するより広範囲なデータに基づいて最適化を実現します。 最適化技術により、グローバル企業は、新しいビジネスモデルへの取り組みや、為替の変動、需要の変化などに対応したより良いサービスや取り組みを、迅速に行うことができるようになります。

3.最適化技術の利用例

(A) 拠点配置/ 統廃合/ 外注戦略立案

戦略的レベルの利用分野では、生産拠点、物流拠点、サービス拠点の最適配置および統廃合シミュレーションがあります。 企業は、最適な拠点配置により、現状のサービスレベルを維持したまま、または、向上させながら、業務を効率化し、そして、全体コストの削減を実現できます。 また、開発および業務プロセスにおいて、どこを自社で対応し、どこを外部に委託するかの意志決定なども、最適化技術が支援します。

(B) 設計パラメータ決定

新製品の設計において設計パラメータの組み合わせが多数存在する場合、ユーザニーズを満足させるための最適なパラメータの組み合わせ問題を解決することは、容易ではありません。 最適化技術を活用することにより、より良い組み合わせを容易に判断することが可能になります。

(C)拠点別品種割当

各拠点での製品ごとの生産比率や保管の最適比率を、様々な制約(需要の状況など)を満たしながら、迅速に判断が可能になります。

(D) 工程編成(ロードバランシング)

自動車や大型電子機器での組立てラインなどにおいて、生産ラインがスムーズに流れるように、各工程で組み付ける部品の最適割当を決定します。 部品間の組付順序関係、部品と設備との関係、また作業員の負荷など、さまざまな制約条件を考慮し、最適なバランスで工程編成を考えることができます。

(E) 生産計画/ 生産スケジューリング

長期的な生産計画から、各設備のリアルタイムな稼動状況までを考慮した詳細生産スケジューリングまで、多数のSCM(サプライ チェーン マネジメント)等のアプリケーションが最適化技術を活用し開発されています。

(F) ブレンディング/ タンク繰り

バイオ、薬品、石油、化学などのプロセス業界では、ブレンディング(混合)やタンク繰りなどプロセス固有の制約条件や知識をもとにしたスケジューリングアプリケーションで、最適化技術が必要とされています。

(G) 配送計画/ ディスパッチング

物流においては、配送希望時間を考慮してトラック台数やコストの最適経路を決定する配送計画で、最適化技術が多く採用されています。 また短周期ごとの物流要求に対する最適リアル タイム ディスパッチングなどにも利用できます。

(H) 要員スケジューリング

限られた人員を有効活用するために、保守要員や運転要員の個々のスキルや顧客ニーズに対応した最適スケジュールが求められています。 最適化技術により、現在のリソースの最適配置を考えた要員スケジューリングが可能になります。



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