シミュレーションによる農産業物流計画

シミュレーションによる農産業物流計画

問題

Kernel社は、ヒマワリ油の世界有数の製造、及び輸出業者であり、黒海地域から農産物を世界市場に供給しています。同社は55万ヘクタールの土地と40以上の穀物倉庫を所有しており、総貯蔵量は最大280万トンです。

同社の定期的な課題の1つは、農産物の企画、収穫、輸送です。計画では、サプライチェーン全体のパフォーマンスに影響を与える可能性のある大量の入力データを考慮する必要があります。

同社は、追加の金融投資なしにこの年次課題に対応し、機器の数を変えてサプライチェーンの動作を予測する必要がありました。彼らは、余分なコストを回避するために、物流オペレーションを分析し、リスクのない環境で物流ネットワークの最適化を行うことにしました。彼らはビジネスロジックコンサルティング社による調査を委託しました。コンサルタントは、AnyLogic シミュレーションを使用して、同社のサプライチェーン ネットワークのデジタル物流最適化モデルを作成しました。

解決策

物流最適化モデルのスクリーンショット

物流最適化モデルのスクリーンショット
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ビジネスロジックのコンサルタント社が開発した物流オペレーション最適化モデルは、フィールドから倉庫への収穫物輸送のプロセス、倉庫での処理と保管、倉庫から港への輸送、港内での出荷などを含む、Kernel社のサプライチェーンを反映しています。

コンサルタントは、物流オペレーション最適化モデルを開発するためにいくつかの方法を適用しました。サプライチェーンの構成要素はエージェント(代理人)として表され、倉庫や港での生産プロセスはディスクリート・イベントモデリングでシミュレートされました。このモデルは、倉庫や港内での様々なハブと機器間の相互作用も反映しており、以下を含みます:

開発された物流ネットワーク最適化ソリューションにより、ユーザーはサプライチェーンのオペレーションをシミュレートし、その構成要素を使用して実験を行い、様々な状況がネットワークパフォーマンスにどのような影響を与えるかを予測できます。モデルでは、機器特性、収穫物乾燥プロセスの速度、倉庫の位置と数量、異なる輸送戦略、収穫品の様々な特性(湿気など)を指定することができます。

このモデルは、次の場合にも役立ちます。

結果

開発された物流オペレーション最適化モデルにより、Kernel社のスペシャリストは次のことが可能です。

シミュレーションの終了時に、複数のレポートが生成されます。これらのレポートには、保管スペースの回転率、倉庫の機器、車両の占有率、およびサプライチェーンの構成を決定したり、毎日の輸送業務をスケジュールするために必要な、その他の指標のデータを含みます。

物流最適化モデルは、サプライチェーンの周期的な業務を計画するための意思決定支援ツールです。このツールを使用すると、ユーザーは週単位、月単位、および年単位で製品物流を計画できます。

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