Yasushi Ohsugi

経営コンサル歴約20年、SCM業務改革や事業計画・シナリオプランニングなど活動。 大杉…

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経営コンサル歴約20年、SCM業務改革や事業計画・シナリオプランニングなど活動。 大杉泰司のInstagram (注)インスタに同姓同名の方がいます。 https://www.instagram.com/yasushi_ohsugi

グローバル・サプライチェーンの動きを地球儀(secium)の上に可視化する

　本記事は過去に投稿したグローバル・サプライチェーン関連の記事の続きです。今回は、グローバルサプライチェーン計画を地球儀(secium)の上の製品ロットの動きとして可視化する方法について、ご紹介します。 　サプライチェーン計画データを地球儀(secium)にマッピングするデータ変換の詳細については後述するとして、ここではまず、Global weekly PSI Planの結果が地球儀上にどのように可視化されるか見ていきたいと思います。 Global Weekly PSI

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    • サプライチェーン最適化とデカップリング・ポイント：季節性商品のバッファ在庫戦略

      Supply Chain Optimization and Decoupling Points: Buffer Stock Strategy for Seasonal Products 2023年9月15日追記: 【はじめに】 本記事は、以前に投稿したglobal weekly supply chain planの記事の続きです。 今回は、ご紹介してきたglobal weekly supply chain plannerの機能を拡張して、サプライチェーンの需要計画(PU

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      • サプライチェーンの需給計画を一気通貫するPythonデモ

        副題: 事業計画の販売計画をもとにサプライチェーン上の製品供給の伝播(ブルウィップ)を可視化 英文タイトル: Python Demo for End-to-End Supply Chain Demand Planning subtitle: "Visualizing the Propagation (Bullwhip Effect) of Product Supply in the Supply Chain based on Sales Plans in Business P

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        • グローバル・サプライチェーンの可視化(共通ロット単位による週次PSI連携)

          本記事では、global supply chainのweekly planning機能、weekly PSI planning and simulationをテーマに、pythonで実装した簡易的なサプライチェーン計画システムについて、ご紹介しています。 以前の投稿で紹介した「共通ロット単位による週次PSI連携」の考え方を整理して、主に以下の3点の機能を実装しました。 なお、今回のpythonのコードの一部は、chatGTPとの対話から自動生成されたコードを取り入れて、共同

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          生産配分(出荷計画)をナップサック問題に置き換えて解いてみる

          　ここでは、前回の記事「グローバルSCMにおける生産配分・出荷計画の最適化(ナップサック問題)について」でご紹介した生産配分の最適化をナップサック問題に置き換えて解くpython処理の詳細をご紹介します。 　生産配分(出荷計画)をナップサック問題で解いた時の処理イメージは、「図1. マザープラントにおける生産配分(出荷優先)」のとおりです。 　ナップサック問題（Knapsack problem）とは、「いくつかの種類の品物（ 品目番号 i、価値 Vi、重量 Wi ）が与

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          グローバルSCMにおける生産配分・出荷計画の最適化(ナップサック問題)について

          【はじめに】　 　本記事は、過去に掲載したSCM関連記事の続きです。 　前回までの記事では、サプライチェーンの最終消費地となる各国の販売チャネルにおいて、最終需要地を起点に、モデル化した仮想のPSI計画(定期発注方式の在庫管理)を連鎖させて、供給元のマザープラントに向かって需要情報を伝達して、サプライチェーン計画を整合させるアプローチ(ここでは、Backward Planningと呼ぶことにします)をご紹介しました。 　今回は、グローバル・サプライチェーンの供給元となるマザ

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          グローバル・サプライチェーンの可視化(Python plotlyアニメーション)

          　本記事は、以前に投稿した「サプライチェーン上でのPSI計画連携処理」の紹介記事の続きです。前回までの記事で生成されたサプライチェーン計画データから、各Purchase Orderが出荷・着荷する様子を地球儀の世界地図上でアニメーション表示してみました。 　以下のURLを開くと、地球儀が表示されます。地球儀をドラッグして地球を回転させ、日本を正面に持ってきます。左下にあるアニメーションの実行ボタンを押すと、グローバル供給拠点(日本)から欧州、北米に商品が供給される様子をアニ

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          サプライチェーン・シミュレーション（EV 2023 OUTLOOKベース）

          本記事は、以前に投稿した「機械学習の機能を付加した在庫管理(PSI)計画」と「PSI計画機能のグローバル・サプライチェーンへの拡張」に関連する追加の記事です。 なお、ここでご紹介しているPSI計画のpythonのソースコードは、以下のgithubに公開する予定ですしています。(as of 2022/07/17) ※githubのパッケージは下記の３つに分かれています。 　●初期データ設定用(ini)　サプライチェーンの各拠点データの初期設定 　●PSI計画の連携処理用(m

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          サプライチェーンを繋ぐPSI計画の簡易デモ　(２階層のサプライチェーン計画)

          2022年6月 追記 : 本記事でご紹介したPSI計画のpythonのソース・コード一式をgitgubで公開しています。ご興味のある方は参照ください。 Yasushi-Osugi/PySI_V0R2SC_main_P: PySi is , Inventory Planning and financial analyse for Global Supply Chain (github.com) 今回は、前回の記事で説明した「PSI計画連携の仕組みをサプライチェーン全体に拡張

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          PSI計画連携の仕組みをサプライチェーン全体に拡張していくための考慮点

          前回に続いて、PSI計画連携の仕組みについて、今回はサプライチェーン全体に拡張していくための考慮点を考えてみたいと思います。 まず初めに、サプライチェーンの全体像をどのように捉えるべきか考えておきたいと思います。ここから先、検討を進める上で理解のしやすいイメージとして、「図5-1サプライチェーンの全体像」のような見方で説明を進めていきたいと思います。 「図5-1. サプライチェーンの全体像」の見方は、横軸が時間軸。縦軸がサプライチェーン上の事業単位(言い換えれば、登場人物

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          供給拠点(マザープラント)と販売事業会社間のPSI計画の連携

          今回は、供給拠点(マザープラント)と販売事業会社間で、PSI計画を連携させる仕組みについて考えてみたいと思います。 本稿では、前回までの記事のメインテーマであった機械学習とは異なり、グローバルSCＭの計画系の仕組み、PSI計画間のデータ連携方法について、Python上での簡単な実装事例を含めてご紹介していきたいと思います。 プログラミングの観点からは、 ●PSI計画間をつなぐ共通データベースの定義 ●複数PSI計画間でのデータ連携(バッチ処理) といった伝統的なIT手法での

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          PSI計画のコスト評価方法について

          2022年6月 追記 : 本記事でご紹介したPSI計画のpythonのソース・コード一式をGitHubに公開しました。ご興味のある方は参照ください。 なお、ライセンスはMIT Licenseです。 前回の「PSI計画に機械学習の機能を組み込むための考え方」に続いて、今回は、PSI計画のコスト評価方法について説明します。 PSI計画のコスト評価、コスト・パラメータの検討を始めた当初の問題意識は、「製品のコスト構造を、PSI計画の機械学習の評価関数に設定することで、発注サイク

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          PSI計画に機械学習の機能を組み込むための考え方 (ロット積上げPSI計画:Lot Loading PSI)

          2022年12月 追記：本記事で紹介したPSI計画のpythonのデータ入出力をpandas DataframeでI/Oするように修正したV0R3を作りました。下記のgithubリンクに、PySI_V0R3_demand_plan010_on_SC.pyとして公開しています。 ただ、PSI計画のバッチ処理のみなので、結果を判断するのは難しいです。 別途、PSIグラフ表示(いくつか試作しているのですが)するdashboard的なものを作っていこうと思ってます。 Yasushi

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          在庫管理におけるコスト評価と機械学習機能を持つPSI計画(定期発注方式)について

          2022年12月 追記：本記事で紹介したPSI計画のpythonのデータ入出力をpandas DataframeでI/Oするように修正したV0R3を作りました。下記のgithubリンクに、PySI_V0R3_demand_plan010_on_SC.pyとして公開しています。 ただ、PSI計画のバッチ処理のみなので、結果を判断するのは難しいです。 別途、PSIグラフ表示(いくつか試作しているのですが)するdashboard的なものを作っていこうと思ってます。 Yasushi

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