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:
同様のケーススタディ
-
臨床試験のシミュレーションのためのヘルスケアにおける予測モデリングの使用
続きを読む末梢神経障害は、慢性的に高い血糖値と糖尿病によって引き起こされる状態です。 それは、手、足、および他の身体部分の衰弱、しびれ、および痛みにつながります。糖尿病患者の約60％が最終的にこの病気を発症します。継続的に治療を行い、個人に合わせた医療方法を提供するために、科学者、医師、保険会社は、インシリコ臨床試験に予測モデリングツールを使用します。
-
産科病棟シミュレーション
続きを読むこのモデルは、建設中の病院の産科病棟をシミュレートします。モデルの目的は、新設病棟におけるリソース、キャパシティーおよび業務をシミュレートすることです。プロジェクトはスウェーデン ストックホルムのカロリンスカ大学病院で実施されました。
-
倉庫自動化システム導入の効果
続きを読むSymboticは倉庫自動化ソリューションプロバイダです。そのシステムは、ストレージ構造全体を自由に移動し、あらゆる場所の製品にアクセスし、非常に高いスループットでそれらを処理するモバイルロボットです。Symbotic Systemの主な利点は、3次元で動作する高スループットで安定したパレット移動を構築するシーケンシングとアルゴリズムです。実際の自動化システムが導入される前に、顧客が倉庫の再編成による影響を調査するために、設備投資と予想される運用コスト削減を比較できるツールが必要でした。
-
AIによる小売商品の在庫切れ防止の取り組み
続きを読むElement AIは、最先端のAI研究と業界の専門知識を、指数関数的に学習および改善するソフトウェアソリューションです。 同社は、シミュレーションとAIを組み合わせる潜在的な方法を検討し、AnyLogicの支援を受けて取り組むべき3つの課題を特定しました。
-
シミュレーションソフトウェアを使用したワクチンメーカーのサプライチェーンプランニング
続きを読むGlaxoSmithKline社（GSK）は、2014年において世界で6番目に大きな製薬会社でした。同社は、以前とは異なる流通ネットワークを必要とする新しい市場で新しいワクチンを発売していました。そのため、同社は新サプライチェーンを設計し、製造プロセスをそれに合わせて調整する必要がありました。
-
製薬会社 エージェントベースモデリングによるマーケティング戦略策定
続きを読む製薬会社向けエージェントベースマーケティングモデルをSterling Simulationコンサルティング社が作成しました。この製薬会社は市場で競合する二つの非ジェネリック医薬品を所有しており、一つは既定の医薬品で業界トップのシェアを持ち、もう一つは最近導入された医薬品です。マーケット・シェアを全体として維持し、かつ増加させ、その間新薬のマーケット・シェアをいかに向上させるか等、いくつかの懸念事項がありました。
-
ディスクリートイベント・シミュレーションモデリングを使用した病院の外来受診患者フロー改善
続きを読むインディアナ大学Health Arnett病院は、救急病院および多数の受診科目がある外来患者用の病院ですが、最近予定した日時に来院しない人々の数が約30%まで劇的に上昇しました。
-
AnyLogic使用の医薬品サプライチェーンシミュレーション
続きを読むSterling Simulationコンサルティング社は、サプライチェーンモデル作成を製薬会社から依頼されました。製品を新規の市場に導入するための、サプライチェーン再構築と需要の不確実性への対応及び視覚化を考慮しました。
-
最適アルゴリズム 倉庫シミュレーション
続きを読むロジスティクス・ソリューションのグローバルプロバイダー Kuehne+Nagel社は倉庫会社の倉庫新設プランに携わりました。倉庫は、13,000件のオーダー、又は1日当たり750箱のピッキング処理が予想されます。プロジェクトは、マルチオーダー・ピッキングの最適なアルゴリズム開発でした。倉庫での注文は、作業者が台車を利用して作業すると計画されました。作業者は台車で品物を取り、オーダーごとにそれらをカートンに入れます。
-
大手FMCG小売業 適切な倉庫レイアウトの選択
続きを読む東ヨーロッパの最大手の一つFMCG社は流通センター一か所から多数地域に渡る数百店舗に商品を配送しています。会社は、流通センターのパレット・ラックとコンベアーの配置変更の計画をしました。新しいレイアウトのキャパシティーを評価し、かつ倉庫の有効性を評価するため、AnyLogic社コンサルティングによる倉庫シミュレーション・モデルを構築することにしました。