【定期発注方式】PythonのInventorizeライブラリで適正在庫シミュレーションしてみた
定期発注方式とは？ 定期発注方式とは一定間隔で在庫数をチェックして、目標在庫数との差を発注する方式です。 １週間間隔の定期発注方式であれば、毎週決められた曜日に ...
【作業分析6】MMCモデル｜最適なトラックドック数をSimpyでシミュレーション
待ち時間はサービス窓口を増やせば短くなりますが、その分コストは上がります。 一般的に窓口を増やせば待ち時間は短くなりますが、段々とその効果は小さくなりいずれ頭打 ...
【作業分析5】トラックの待機台数の多さを人の表情でアニメーション（２）
前回の記事ではトラック待機台数のシミュレーション結果を、右に流れていくグラフでアニメーション化しました。 今回はもっと直感的に、人の表情で待ち行列 ...
【作業分析4】トラックの待機台数のグラフをPythonでアニメーション（１）
物流センターにトラックが到着しても、前のトラックの荷卸しが終わるまで長時間待たされるというのは配送会社の生産性を下げる要因にもなっていますが、前回はこれをPyt ...
【作業分析3】トラックドックでの待機時間や待機台数をSimpyでシミュレーション
前回はトラックの平均到着間隔や１台当たりの平均荷卸し時間がわかっている場合に、トラックドックでの待機時間が平均何分になるかをExcelやPythonを使ってシミ ...
【作業分析2】M/M/1モデルとM/G/1モデルの待ち時間をPythonでシミュレーション
前回はM/M/1とM/G/1の待ち行列モデルをExcelでシミュレーションしました。 【作業分析1】M/M/1モデルとM/G/1モデルの待ち時間をExcelでシ ...
【SCM分析7】需要予測による在庫削減効果を適正在庫シミュレーション
本サイトでは安全在庫理論を使った適正在庫シミュレーションの作り方を、Excel VBA版とPython版で公開しています。 【無料サンプル付き】適正在庫シミュレ ...
【SCM分析6】AICを指標とするSARIMAモデルの自動構築で出荷数量を需要予測
前回は重回帰分析を使って、物流センターからの出荷数量の需要予測を行いました。 今回は時系列データの予測手法として有名なSARIMAモデルを使って、前回と同じ６か ...
【SCM分析5】Pythonを使った重回帰分析で出荷データを需要予測してみた
需要予測手法としてはARIMAモデルや、それに季節性を考慮したSARIMAモデルなどの時系列分析が知られていますが、普通の重回帰分析でもできるはずです。 今回は ...
【SCM分析4】需要データの階差数列が定常過程になることをADF検定する
物流データの基礎となる需要データは、ある一定期間における需要数を時系列に並べたものです。 このようなデータを時系列データといいます。 時系列データは定常性を仮定 ...