2013 年に設立された Maestro Pizza は、すぐにサウジアラビアのトップ ピザ ブランドとなり、2019 年からは人気のピザ チェーンとなっています。Daily Food Co. グループの一員である同社は、卓越したサービスとおいしいピザを提供することに注力していることで知られ、幅広い称賛を得ています。
問題
2022 年に同社が設定した主要な開発目標の 1 つは、フードデリバリーの最適化と生産性向上のためのソリューションを見つけることでした。ビジネス プロセスを分析およびモデル化するために、Maestro Pizza は Jaco-Ben Consulting にコンサルを依頼しました。
Maestro Pizza のケースの作業全体を通じて、コンサルタントは以下のニーズを強調しました。
- さまざまなシステム構成で顧客サービス レベルを測定。
- コスト効率の高い方法を実装して、人員変更とフードデリバリー ルートの最適化の影響をテスト。
- さまざまな需要パターンとレストラン従業員のスケジュールに対して、起こりうる結果を提供。
- Maestro Pizza が提供するサービスの提供と実行哲学における優先順位の変更の影響をテスト。
- さまざまな動的イベントとシステムの相互依存性を分析に組み込む。
データに基づいた結果を得るために、コンサルタントは AnyLogic シミュレーション ソフトウェアを使用しました。GIS マップ、実験、その他の機能を使用して、Maestro Pizza ネットワークの詳細なモデルを作成し、ビジネスの成長に役立つ貴重な洞察を開発しました。
解決策
現在の Maestro Pizza のビジネス モデルは、以下の図に示されています。
このシステムでは、キッチンスタッフ、レジ係、配送ドライバー、およびパートタイムドライバーの4種類の従業員を雇用し、さまざまな店舗や配送プロセスのタスクを担当しています。キッチンスタッフは、すべての段階に参加でき、他のメンバーの代わりを務めることができるため、汎用性があります。ただし、「カット」や「作成」など、キッチンスタッフにしかできない専用タスクがいくつかあります。
キッチンの人的資源は互換性がないため、配達の最適化に関する重要な問題は、各リソースの最適な量を決定し、レストランの従業員のスケジュールを確立することを中心に展開されます。
効果的な戦略を策定するために、コンサルタントは解決までの道のりを 2 つの異なるフェーズに分割しました。
フェーズ1. シミュレーションによるフードデリバリー ルートの最適化
同社は、Maestro Pizza ファイルから AnyLogic にデータをインポートすることから始めました。ファイルには、スケジュール、各スタッフの優先順位、各支店の最大および最小のスタッフ数に関する情報が含まれていました。次に、コンサルタントが注文生成ロジックに関する情報を追加しました。
最初のフェーズのシミュレーションでは、実際の配達プロセスを再現し、フードデリバリーのさらなる最適化のための統計を提供しました。
クライアントは、ドライバー、注文、または支店をクリックしてモデルを操作し、待ち時間、配達予定時間などの詳細情報にアクセスできます。すべての店舗が同時にシミュレートされ、すべての支店のスタッフと配達に関する情報が提供されます。
AnyLogic では、GIS マップを自由に使用できます。ドライバーの速度に影響を与える過去の交通パターンを考慮して、実際の道路でのルートを計画するのに役立ちます。これはフードデリバリー ルートの最適化に便利です。実際の道路ネットワークをモデルとして構築し、AnyLogic からエクスポートして、インターネットに接続していなくても実行できます。
フェーズ2. 店舗ワークフロー最適化の実験
フードデリバリー最適化戦略構築の第 2 フェーズでは、第 1 フェーズの結果を使用して、店舗内の現在のワークフローを最適化することに重点が置かれました。
分析では、同社は第 1 フェーズで構築したモデルに基づいて複雑なパラメータ変動実験を実行しました。これにより、さまざまなシナリオを検討し、レストランのワークフローに対する小さな変更の影響を確認することができました。
Jaco-Ben Consulting は、Maestro Pizza から提供された入力データを活用して、レストランの従業員のスケジュール、注文間隔、労働効率、目標サービス時間の変動を考慮したモデルを開発しました。
実験計算が終了したら、実験の詳細な概要をダウンロードするオプションがあります。これは .txt ファイルとしてダウンロードされますが、Excel テーブルとして開くこともできます。AnyLogic がコンサルタントだけでなくエンド クライアントにとっても便利なのは、そのためです。すべてのデータはモデル内でアクセスできます。
将来の分析や潜在的な変更の不確実性を考慮すると、モデルにチャートを直接組み込むことに過度に重点を置く必要はありません。すべての可能な結果を網羅する豊富な情報は、すでにモデルのログ ファイルに埋め込まれています。このようにして、モデルとそのデータがクライアントに提示され、クライアントはさまざまなシナリオをその場で検討できるようになりました。
結果
ドライバーと支店スタッフの担当別最小人数
シミュレーション結果によると、日曜日にはクライアントは固定ドライバー 5 人と予備ドライバー 1人を必要とし、土曜日には固定ドライバーの数は同じままですが、予備ドライバー 3 人が必要であることがわかりました。
Maestro Pizza は、配送ドライバーが効率的に配達を切り替えられるように支店をグループに分けました。
レジ係や運転手とキッチンスタッフの連携が必要
レジ係を増やしても、フードデリバリー最適化にはほとんど影響がなく、結果は横ばいです。ただし、レストランが配達ドライバーを追加した場合、注文の準備にかかる時間は短縮されます。ドライバーが足りない場合は、キッチンメンバーが自分で配達する必要があります。残念ながら、これにより店内に行列ができてしまいます。
したがって、食品配達の最適化には、レジ係を追加するよりもドライバーを追加する方が効果的です。
詳細については、Jaco-Ben Consulting による PDF ケース プレゼンテーションをご覧いただくか、AnyLogic Conference 2023のビデオをご覧ください。
