| 研究課題/領域番号 |
22K04574
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| 研究機関 | 東京海洋大学 |
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研究代表者 |
久保 幹雄 東京海洋大学, 学術研究院, 教授 (60225191)
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| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| キーワード | サプライ・チェイン / モジュール / 実際問題 / 実データ / アルゴリズム / ソルバー |
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| 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．
4月よりビデオ会議を利用して，多くの企業とオンラインにて意見交換を数十回にわたり行った．現場にも赴き，企業が抱えている問題を明らかにした．この意見交換や現場での考察を基に，一般的な企業が抱えている問題を洗い出した．
また，今まで共同研究を行ってきた多数の企業より，生データを提出してもらい，意見交換を重ねて，データの整合性を計り，実データを得ることに成功した．この実データを基に（擬似）実際問題例を多数作成した．
並行して，ソルバーの基礎となるアルゴリズムについて過去の研究を精査した．そして（擬似）実際問題例ならびにベンチマーク問題例に対してソルバーのテストを行い，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有効性を確認し，実装している．
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| 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
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見直し，開発を行った．また，様々な企業と意見交換を長期間にわたって行い，多くのデータ提出の協力を得た．このデータを使ってソルバーの整合性を確かめた．
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| 今後の研究の推進方策 |
ソルバーの個別最適化を高速に行うための最適化エンジンを開発する．また，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し，データの受け渡しをおこないながら全体最適化を目指す．
また共同研究を行っている企業より，更なるデータの確保を実現したい．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
計画書では，2名の研究補助者を雇用すると記載していたが、非常に優秀な者が雇用できたため，研究補助者を1名とした．このため，当初予定していた人件費が予想より下回った。翌年度においても，この研究補助者を雇用し本研究の補助してもらう予定である．
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