数十億ドル規模売上を計上する、医薬品流通およびロジスティクス企業大手のカーディナル・ヘルス社（Cardinal Health）は、商標医薬品、ジェネリック医薬品、一般用医薬品（薬局で処方箋が無くても購入できる薬）、健康と美容アイテムおよび自社ブランド品を管理しています。医薬品はサイズが小さく高価で、さらに消費期限等の問題等の多くの問題に直面しています。ブライアン・ヒース(カーディナル・ヘルス社上級解析ディレクター)とAnyLogicソフトウェアの経験ある担当者は、様々なビジネス問題を解決するためにエージェント・ベースのモデリングを使用し、年間300万ドル以上の経費を節減しました。
問題：
カーディナル・ヘルスはヘルスケア・サプライ・チェーンにおいて、病院、薬局、医院、そして一般消費者を含む30,000箇所以上へ翌日配達を提供することを提案しました。他の追加サービスとして、需要管理、運転資金管理 、契約信用管理、生産信頼度管理、FDAとDDAのレギュレーション管理等があります。これらを管理するために、カーディナル・ヘルス社は製薬業界の流通管理の変動に常に追随していかなければなりません。
カーディナル・ヘルス社は、施設のレイアウト、製品フロー、オーダー・ピッキング、作業計画や作業予定、オーダー要件、および分析と日常業務管理の最適化を検討します。伝統的なトライ＆エラー解析ツールではリスクが大きく、費用がかかり、変更が困難です。生産工学の研究者は低コストである、数学的モデルを示唆しますが、モデルは予想できない動きを捕えることができず、不意に過剰な振る舞いが出現しても、標準の数式モデルでは解決することができません。また、ディスクリートイベント・モデリングは、設備を無理なく表現するには向いていません。これらの結果は、ブライアン・ヒースおよびカーディナル・ヘルス社が代替案を探るために使用されました。
ソリューション:
AnyLogicシミュレーション・ソフトウェアによるエージェント・ベース・モデリング(ABM)は、従来のツールのような制限がなく、物流倉庫問題に取り組む必要な機能を全てカーディナル・ヘルス社に提供しました。エージェント・ベース・モデリングは、空間と時間による周囲と相互作用できる自動分散エンティティを描写し、作業割当、待機時間による混雑、サイクルタイム、移動距離、労働者の可変性および重要なメトリクスなどを把握することができます。
構築されたモデルは、モデルへピッキング時間とパフォーマンス等のデータのインポートが必要で、その日の従業員のアクティビティとの相互作用に結局関係がありました。「エージェント」が互いとの特別の関係を持った個人としてモデル化されるので、カーディナル・ヘルス社は混雑による待ち時間を収集することができ、それが倉庫に問題をどれくらい引き起こすかを予知することができます。モデルに含まれた追加のパラメーターは、作業者のスピード、作業者の振る舞い、学習曲線、サイクルタイム、製品定期修理及び移動方法（徒歩や車）です。
さらに、カーディナル・ヘルス社は多数の倉庫を所持し、多くのレイアウトを分析するには、エクセル・ファイルの取り込みが必要でした。レイアウト変更が必要な時に、アップデートされたエクセル・ファイル（レイアウト情報）をモデルにインポートすることで新たなシナリオを実験できます。
結果：
カーディナル・ヘルス社はAnyLogicソフトウェアのエージェント・ベース・モデルを利用して、ピッキング技術や製品スロット戦略、レイアウトを比較することができました。さらに、日々の受注量の変化による作業量に対応できるフロアの人員配置モデルを構築するために様々な方法で評価することができます。統計では一時間でどの程度バッチ（トラックの荷降ろし時間および行程）が終了したかタクトタイムのようなものを集計します。
上記のメトリクスで示した結果に加え、モデルは作業のランダム分布により問題を明らかにし、作業が早い人、遅い人で作業量のばらつきが出るのを作業のバランスをとることで、従業員は同じペースで作業ができ、滞留は大幅に削減できました。
プロジェクト結果の一部
AnyLogicソフトウェアを使って、滞留を最小限にすることによって、カーディナル・ヘルス社は10.5時間から7.25時間に平均シフト時間を削減し、従業員の作業能力を増加することに成功しました。シミュレーション技術によるエージェント・ベース・モデリングを利用して、毎年300万ドル以上を節約しています。
“AnyLogicのエージェント・ライブラリー、フレキシブルな構成、統合されたアニメーションは、このプロジェクトを引き続き成功に導きます。” ブライアン・ヒース(カーディナル・ヘルス社の上級解析管理者)の発表したプレゼンテーションをご覧いただき、実社会をエージェント・ベースによって描写したモデルを学習いただければ幸いです:
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