[論文レビュー] Efficient Inventory Optimization of Multi Product, Multiple Suppliers with Lead Time using PSO

S. Narmadha, V. Selladurai+1 more|arXiv (Cornell University)|Feb 10, 2010

Supply Chain and Inventory Management参考文献 10被引用数 4

ひとこと要約

本稿では、動的リードタイムを伴う多品目・多サプライヤー在庫システムの最適化を目的とした、粒子群最適化（PSO）に基づく手法を提案する。在庫総コスト（保有コストと在庫切れリスクのバランス）を最小化することで、変動するリードタイムに応じて最適注文数量およびセーフティ在庫を動的に決定し、変動するリードタイムに適応したコスト効率の良い在庫水準を達成する。

ABSTRACT

With information revolution, increased globalization and competition, supply chain has become longer and more complicated than ever before. These developments bring supply chain management to the forefront of the managements attention. Inventories are very important in a supply chain. The total investment in inventories is enormous, and the management of inventory is crucial to avoid shortages or delivery delays for the customers and serious drain on a companys financial resources. The supply chain cost increases because of the influence of lead times for supplying the stocks as well as the raw materials. Practically, the lead times will not be same through out all the periods. Maintaining abundant stocks in order to avoid the impact of high lead time increases the holding cost. Similarly, maintaining fewer stocks because of ballpark lead time may lead to shortage of stocks. This also happens in the case of lead time involved in supplying raw materials. A better optimization methodology that utilizes the Particle Swarm Optimization algorithm, one of the best optimization algorithms, is proposed to overcome the impasse in maintaining the optimal stock levels in each member of the supply chain. Taking into account the stock levels thus obtained from the proposed methodology, an appropriate stock levels to be maintained in the approaching periods that will minimize the supply chain inventory cost can be arrived at.

研究の動機と目的

• 変動するリードタイムを伴う複雑な多品目・多サプライヤーのサプライチェーンを管理する課題に対処すること。
• 保有コストと在庫切れリスクのトレードオフを最小化することで、在庫総コストを低減すること。
• サプライチェーン参加者間での変化するリードタイムに適応可能なスケーラブルな最適化フレームワークの構築。
• 動的リードタイムデータに基づいて、将来の期間における在庫水準を最適化すること。
• 現実のサプライチェーン在庫管理に実用的かつ計算効率の良いソリューションを提供すること。

提案手法

• 保有コストと在庫切れコストを含む多目的コスト最小化問題として在庫最適化問題を定式化する。
• 複数の製品とサプライヤーを含むシステムをモデル化し、各製品-サプライヤー対に対して時間変動するリードタイムを組み込む。
• 最適注文数量およびセーフティ在庫水準の探索に、粒子群最適化（PSO）アルゴリズムを適用する。
• 全在庫コストを含み、過剰な保有と在庫切れの発生をペナルティとして課す適応関数を定義する。
• 粒子が潜在的な在庫方針を表すように、反復的なスワーム更新を用いて解空間を探索する。
• 供給条件の不確実性に対応するため、最適化プロセスにリードタイムのばらつきを統合する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 変動するリードタイムを伴う多品目・多サプライヤーのサプライチェーンにおいて、在庫コストをどのように最小化できるか？
• RQ2 動的リードタイム条件下で、保有コストと在庫切れリスクの最適なバランスは何か？
• RQ3 PSOは、時間変動するリードタイムを伴う多品目・多サプライヤー在庫最適化の複雑さを効果的に処理できるか？
• RQ4 提案手法であるPSOベースのアプローチは、従来の在庫モデルと比較してコスト効率に優れているか？
• RQ5 不確実なリードタイム下で、将来の期間における在庫水準をどのように維持すれば、在庫総コストを最小化できるか？

主な発見

• PSOベースのアプローチは、保有コストと在庫切れリスクのバランスを取ることで、在庫総コストを効果的に最小化した。
• 各製品とサプライヤーの組み合わせについて、最適注文数量およびセーフティ在庫水準が動的に決定された。
• 本手法は、異なる期間およびサプライチェーン参加者間での変動するリードタイムに対しても、高いロバストネスを示した。
• 固定または平均的なリードタイムを仮定する従来の手法と比較して、在庫コストが低減された。
• PSOアルゴリズムは近似的に最適解に効率的に収束したため、リアルタイムまたは定期的な計画に実用的であることが示された。
• 本研究では、最適化プロセスにリードタイムのばらつきを統合することで、在庫コストの改善が顕著に得られることを確認した。