物流を「数学」し「確率・統計」で未来を予測する=ロジスティクス

2021年8月30日

管理人の永遠の旅人です。

約20年前に「旅するような働き方」を目指して製造業界から物流業界に転職しました。

現在6か国目に駐在中です。

 

最初はメーカーの技術職からエンジニア軸で物流業界に入り、そこから専門分野を広げてきました。

その間、一貫してきたモットーは「物流を数学で解決する」ことです。

 

物流は受け身の商売、自分で業務量をコントロールできません。

毎日毎日、変動する業務量に対応しなければいけません。

そのような中でうまく対応していくためには、予測が有効でしょう。

それには、確率・統計が役に立ちます。

今後、AIで自動化していくのなら尚更です。

 

物流には確率・統計、広く言えば数学で解決できる問題が沢山転がっていました。

記憶を辿りながら、思い出したものからアップしていきます。

数学と言っても、ほとんどは中学校の数学です。

文系の人も敬遠しないで、気軽に覗いてみて下さい。

 

理系ネタをどこよりも分かり易く解説することを目指しています。

そのため、時に数学的厳密性に欠ける書き方をしていますが、誰もが理解して実用に使えるようになることを重視していますので、ご容赦下さい。

これからの物流業界を担っていく若い人たちの参考になれば望外の喜びです。

 

サイト構成は以下の通りです。

SCMコンサルティング・・・適正在庫コンサルティングのネタを掲載しています。

物流エンジニアリング・・・所謂ロジスティクスエンジニアリングの手法を紹介しています。

現場の数理・・・現場ネタを数理的/工学的に考察しています。

物流数学の基礎・・・皆が大嫌いだった確率・統計の基礎です。管理人も学生時代は嫌いでしたが、今は大好きです。

Excelで機械学習・・・「物流に機械学習を応用したいけど、仕組みがよく分からない」という人のために、皆が使い慣れたExcelを使いながら猫でも分かるように解説することを目指しています。

無料ダウンロード・・・本サイトで紹介した数値シミュレーションは、すべてファイルを公開しています。自由にアレンジして使って下さい。

企業研究・・・物流会社各社の強みと弱みを分析しています。会社選びのご参考に。

転職のコツ・・・計6回の転職で掴んだコツを紹介しています。

 

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    Posted by 永遠の旅人