Discovery Sagaサイレントキーワード俯瞰

需要予測 / DCNN / SCM / 供給契約 / SVM / ARIMA / DPM / 革新的製品 / 予測市場 / SVR / システム / 需給曲線 / エージェント / NN法 / 最適化 / エージェントシミュレーション / オプション

本研究は革新的製品を対象に需要予測およびその予測値を用いた最適発注方式に関する研究を行ったものである.まず,需要予測においては,製品のスペックとそれに対する市場専門家の評価,価格変動情報,および類似商品の過去の販売データを入力とし,市場における顧客を2群6つのタイプに分けて中間層とした, 3階層ダイナミックでキュービックなニューラルネットワークを構築した.また,フィードバックを用いた時系列モデルを組み込み,需要予測の精度を高めることにした.需要予測の目的はサプライチェーンにおける最適意思決定であり,特に革新的製品においては一発勝負が多いことを考え, 1回目の予測に基づいて生産計画を立て, 2回目の予測に基づいて販売計画を立てることで販社と製造の協調を実現し,さらに販社利益最大化,製造利益最大化,およびチェーン全体利益最大化の3ケースについて最適なオプション量を決定するモデルを構築し,オプションモデルが有効な価格帯が存在することを明らかにした.

価格決定 / 値引き / 最適化 / 消費者価格概念 / 需要予測 / 消費者異質性 / 留保価格 / 最適政策

本研究は蓄積されたデータを用いて、消費者行動論から小売業者が値引きを実施するタイミングと値引き幅を決定するための手法を開発するものである。本年度は平成14・15年度の研究成果の報告と研究の深耕を進めた。
研究成果の報告ではカテゴリー内需要のモデル化研究、消費者異質性に着目した商圏エリア分類方法に関する研究成果の報告がなされた。
研究の深耕では、値引き最適化の理論的研究と実証分析が進められた。ここではメーカーのブランド利潤最大化のための卸売り価格決定、小売業のカテゴリー利益最大化のための小売価格決定、消費者個人の効用最大化のためのブランド選択、という3つの経済主体による意思決定問題についての理論的枠組みと数理モデルの構築を行った。さらに集計されたPOSデータを用いてモデル・パラメータを推定するための手法の開発を行い、実際の小売店の集計されたPOSデータを用いた分析が行われた。提案されて手法は小売業者の値引きを含む価格決定問題であり、小売業者だけでなくメーカーの行動も考慮している点に特徴がある。
本研究は、消費者行動論的な個別消費者の行動に関する研究と、オペレーションズ・マネジメント的な最適化手法の両者を結びつけたものである。本研究では小売業者が蓄積した商品別販売データ、顧客購買データ等を利用した値引き最適化を行うために必要ないくつかの手法を開発し、小売業の収益性改善のための意思決定方法も示した。本研究での成果をいくつかの研究会で産学界からの参加者と議論した結果、本研究で示された理論および手法に対する関心も高く、データをもとにした価格決定手法と利益配分決定方法については今後とも産業界での必要性が高いとの認識で一致した。

在庫 / SCM / 需要予測 / 配送計画 / IRP / 革新的制品 / 革新的製品 / 需要預測 / 在庫管理 / サプライチェーン・マネジメント / 最適化 / 統合 / 情報共有 / システム / サプライチェーン / サプライチェーン取引関係 / 納期遅延 / 分枝型在庫システム / 順序統計量

本研究では,戦略的サプライチェーンマネジメントシステムの構築を目標に,特に需要予測,在庫問題,および配送計画問題に焦点をあて,需要が成長期には急に立ち上がり,衰退期にはすばやく市場から消えていく革新的製品を対象に,戦略的サプライチェーンマネジメントシステム構築時の原理原則および戦略的意思決定をサポートする問題解決手法を提案した.2章では,製品を革新的製品および機能的製品に分類し,市場対応型SCMモデルを提案し,革新的製品においては市場対応型が効率追求型に比べてシステムの平均在庫および平均欠品を同時に大きく削減できることを明らかにした.3章では,予測誤差を生産在庫管理の意思決定に有効に利用する方法を提案した.単段階在庫システムにおいて移動平均法に基づいて需要予測を行う発注点方式を対象に,需要のパタンが時間とともに変化する場合には提案法が他の方法に比べて平均在庫をそれぞれ50%近く削減できることを示した.4,5.6章では,1つの中央倉庫(CW)およびm個の地方倉庫(BW)からなる2段階分枝型在庫モデルを対象とし,最適な統合在庫補充方法を提案した.具体的には,3章で外部からCWへのリードタイムを考慮した上で,最適システム補充レベル,およびBWの補充レベル.最適CWへの留保量を解析的に求めた.また,この三つの最適値が与えられたときの留保量の最適配分時期を求めた.5章では最適配分時期を固定せず動的に決める手法を提案し,提案法が補充時期を固定する方法に比べて同じ水準の在庫で平均欠品を35%以上削減することを示した.さらに6章では,利益を評価指標とし,最適な4章の実験をやりなおした.その結果,基本的にはサービス水準を評価指標にしたときと類似した結果が得られたが,システム補充水準,留保量,および配分時期の3つを統合的に最適化する条件のもとでは,最適な配分時期がサイクルの初期になる場合もあること分かり,さらに直送や横もち輸送コストなどを考慮するたまた最適な補充時期がサイクル後半になることが分かった.7章では,顧客の許容納期が商品のディスカウントにより引き伸ばすことができる場合があることに着目し,発注からある一定期間経過したときにタイムディスカウントを実行するモデルを提案し,タイムディスカウントを実行することにより欠品数をゼロまで抑えることができると同時に利益を増やすことができることを示した.8章では,SCMを困難にするプルフィップ効果に着目し,発注方式を発注点方式に限定した条件のもとで,デカップリング在庫の定量的な計算式を導出し,意思決定段階を1つに統一しなくても,川下段階での在庫の情報,リードタイムの長さの情報,および最終需要の情報を川上でも共有することによってデカップリング在庫を大幅に削減できることを示し,情報共有ができない場合には川下段階の発注ロットサイズを隣接川上段階の補充リードタイム中の平均需要量に近づけることが大切であることを示した.9章では,生産と流通を統合する場合の統合計画において,VRPを解かずに顧客分布密度により配送距離を推定するIRPモデルの実用的解法を提案し,IRPの実用化に向けて大きな一歩を踏み出した.

【研究分担者】
金沢孝	慶應義塾大学	理工学部	教授	(Kakenデータベース)
稲田周平	慶應義塾大学	理工学部	専任講師	(Kakenデータベース)

【研究分担者】
伊藤謙治	東京工業大学	大学院・社会理工学研究科	教授	(Kakenデータベース)
圓川隆夫	東京工業大学	大学院・社会理工学研究科	教授	(Kakenデータベース)