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サプライ・チェインを全体最適化を目的とした革新的フレームワーク

研究課題

研究課題/領域番号 22K04574
研究種目

基盤研究(C)

配分区分基金
応募区分一般
審査区分 小区分25010:社会システム工学関連
研究機関東京海洋大学

研究代表者

久保 幹雄  東京海洋大学, 学術研究院, 教授 (60225191)

研究期間 (年度) 2022-04-01 – 2025-03-31
研究課題ステータス 交付 (2023年度)
配分額 *注記
4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円)
2024年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2023年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2022年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
キーワードサプライ・チェイン / 実務 / 実データ / アルゴリズム / ソルバー / 最適化 / 全体最適化 / モジュール / 実際問題 / ロジスティクス / SCM
研究開始時の研究の概要

サプライ・チェインの重要な個別最適化モデルを有機的に結合し,モデル間のデータのやり取りを明確化することによって,全体最適化を「目指す」システムを構築する.個別最適化モデルは,研究者が扱う簡略化されたモデルではなく,実際問題から抽出した実務で使えるレベルの最適化モデルとし,必要なデータ項目を規格化する.個別最適化を高速に行うための最適化エンジンを開発し,モデル間でデータを受け渡しながら,徐々に全体最適化を目指す.

研究実績の概要

本研究では,サプライ・チェインで重要な個別モデルを,なるべく多くの実際問題をカバーするように一般化したモデルを定義し,それを効率的に解くためのアルゴリズムならびにソルバーの開発を行う.そして,個別最適化モデルを有機的に結合しモデル間のデータのやり取りを明確化することによって,全体最適化を「目指す」システムを構築し,実際問題におけるサプライ・チェインの全体最適を目指している.
2022年度は,様々な企業に協力をしてもらい提供してもらった実データで,ABC分析とランク分析問題,在庫最適化問題,安全在庫配置問題,ロジスティックネットワーク設計問題,需要予測問題,スケジューリング最適化問題,サプライ・チェイン・リスク分析問題,シフト最適化問題,ロットサイズ最適化問題,サービスネットワーク設計問題,収益管理問題,配送計画問題について,ソルバーの整合性を確かめ有効性を確認,実装している.
2023年度は,整合性を確かめ有効性を確認したこれらのソルバーに対し,既存の最適化エンジンの見直しや,新たなs作成したソルバーに対して最適化エンジンの開発を行った.
そして,2023年度初めに企業に協力を仰ぎ,提出してもらった新たな実データを整理し用いて,実験を行った.最適化エンジンが実装されている個別のモデルに対し,全体最適化を「目指す」システムを構築するため,長期意思決定モデル,中期意思決定モデル,短期意思決定モデルを有機的に結合し,必要なデータ項目を規格化した.これらの複合モデルに対しても,実験を行い,性能評価を行っている.
また,現在も多種にわたる企業と意見交換をし,現場によって,様々な問題点があると再認識した.更なる実データの提供を受け,分析し実験することを継続している.

現在までの達成度 (区分)
現在までの達成度 (区分)

2: おおむね順調に進展している

理由

整合性を確かめ有効性を確認したソルバーに対し,個別最適化を高速に行うため,最適化エンジンを開発した.エンジンの開発と平行して,2023年度初めに企業に協力してもらい,提出してもらった新たな実データを用いて,実験を行った.また,個別の最適化モデルを有機的に結合し,必要なデータ項目を規格化,モデル間での受け渡しを行いながら「全体最適化を目指す」システムを構築している.昨年度より継続して,様々な企業と意見交換をし,モデル化における現場での問題点を再認識した.

今後の研究の推進方策

個別の最適化モデルにおいて有機的に結合し,必要なデータ項目を規格化および受け渡しを行い複合モデルについての最適化を行っている.範囲をさらに広げ,全体最適化を「目指す」システムの構築を進めているので、さらなる(擬似)実際問題を扱いテストを行い,企業から提出してもらった実データを範囲を広げて用い,実験を行う予定である.

報告書

(2件)
  • 2023 実施状況報告書
  • 2022 実施状況報告書
  • 研究成果

    (9件)

すべて 2023 2022

すべて 学会発表 (3件) (うち招待講演 1件) 図書 (6件)

  • [学会発表] 数理最適化と機械学習の融合アプローチ-分類と新しい枠組み -2023

    • 著者名/発表者名
      久保幹雄
    • 学会等名
      スケジューリング学会MOAI 研究部会
    • 関連する報告書
      2023 実施状況報告書
  • [学会発表] 理論と実務を繋ぐには V2023

    • 著者名/発表者名
      久保幹雄
    • 学会等名
      数理最適化寄附講座ワークショップ
    • 関連する報告書
      2023 実施状況報告書
    • 招待講演
  • [学会発表] 理論と実務を繋ぐには IV -実際のNP-困難な最適化プロジェクトを成功させるための処方箋-2022

    • 著者名/発表者名
      久保幹雄
    • 学会等名
      スケジューリング学会 リスクマネジメント研究部会
    • 関連する報告書
      2022 実施状況報告書
  • [図書] Pythonによる実務で役立つデータサイエンス練習問題200+ (1): アナリティクスの基礎・可視化と実践的テクニック2023

    • 著者名/発表者名
      久保幹雄
    • 総ページ数
      192
    • 出版者
      朝倉書店
    • ISBN
      4254122810
    • 関連する報告書
      2023 実施状況報告書
  • [図書] Pythonによる実務で役立つデータサイエンス練習問題200+ (2): 科学計算の基礎と予測・最適化2023

    • 著者名/発表者名
      久保幹雄
    • 総ページ数
      256
    • 出版者
      朝倉書店
    • ISBN
      4254122829
    • 関連する報告書
      2023 実施状況報告書
  • [図書] Pythonによる実務で役立つデータサイエンス練習問題200+ (3): 機械学習・深層学習2023

    • 著者名/発表者名
      久保幹雄
    • 総ページ数
      192
    • 出版者
      朝倉書店
    • ISBN
      4254122837
    • 関連する報告書
      2023 実施状況報告書
  • [図書] Pythonによる実務で役立つ最適化問題100+ (1): グラフ理論と組合せ最適化への招待2022

    • 著者名/発表者名
      久保幹雄
    • 総ページ数
      224
    • 出版者
      朝倉書店
    • ISBN
      425412273X
    • 関連する報告書
      2022 実施状況報告書
  • [図書] Pythonによる実務で役立つ最適化問題100+ (2): 割当・施設配置・在庫最適化・巡回セールスマン2022

    • 著者名/発表者名
      久保幹雄
    • 総ページ数
      192
    • 出版者
      朝倉書店
    • ISBN
      4254122748
    • 関連する報告書
      2022 実施状況報告書
  • [図書] Pythonによる実務で役立つ最適化問題100+ (3): 配送計画・パッキング・スケジューリング2022

    • 著者名/発表者名
      久保幹雄
    • 総ページ数
      200
    • 出版者
      朝倉書店
    • ISBN
      4254122756
    • 関連する報告書
      2022 実施状況報告書

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公開日: 2022-04-19   更新日: 2024-12-25  

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