귀사는 공급망 및 물류 네트워크를 설계 했습니까?
사용할 수있는 여러 가지 모델링 기술이 있으며, 각각 고유의 이점과 함정이 있습니다.
이 기사에서는 의사 결정을 지원하는 데 사용할 수있는 여러 유형의 모델링 기법에 대해 살펴 보겠습니다.
모델링 기법
모델링 기술의 사용은 새로운 물류 네트워크를 결정하는 기업에게 중요합니다. 다양한 모델링 기술을 통해 기업은 제안 된 다양한 물류 네트워크의 기능, 비용 효율성 및 고객 서비스 효율성을 비교할 수 있습니다. 회사는 다양한 모델링 기술을보고 네트워크 옵션에 대한 최상의 통찰력을 제공하는 모델을 결정할 수 있습니다.
최적화 모델링
최적화 모델은 사용 된 수학 공식을 기반으로 최상의 또는 최적의 솔루션을 제공하는 정확한 수학적 절차로부터 파생됩니다. 이 모델은 수학 공식에만 기반합니다.
이는 모델에 대한 주관적인 입력이없고 가정과 데이터 만이 있음을 의미합니다. 최적화 모델은 얻을 고객 서비스의 수준, 물류 센터의 수와 위치, 제조 공장의 수, 제조 공장에 할당 된 물류 센터의 수 및 유지해야하는 재고와 같은 데이터를 검토합니다.
물류 네트워크에 사용 된 하나의 최적화 모델은 LP라고도하는 선형 프로그래밍을 사용하는 모델입니다. 이는 제조 공장, 물류 센터 및 시장 영역의 공급 및 수요 제한을 연결하는 데 특히 유용합니다.
선형 프로그래밍은 비용 최소화의 목표를 감안할 때 식별 된 제약 조건을 기반으로 최적의 시설 분포 패턴을 정의 할 수 있습니다.
그러나 수학 공식을 사용하기 때문에 주관적인 입력에 대한 여유는 없습니다.
시뮬레이션 모델
시뮬레이션 모델은 실제 세계를 기반으로하는 모델을 만드는 것으로 정의됩니다. 모델이 생성되면 모델에 대한 실험을 수행하여 모델 변경이 물류 네트워크의 전체 비용에 어떻게 영향을 미치는지 확인할 수 있습니다.
예를 들어 네트워크의 제약 조건을 변경하면 시뮬레이션 모델을 사용하여 이것이 전체 네트워크의 비용 효율성에 미치는 영향을 확인할 수 있습니다.
시뮬레이션 모델을 효과적으로 구현하려면 운송, 창고 보관 , 노동 비용, 자재 처리 및 재고 수준에 대한 상당한 양의 데이터를 수집해야하므로 제약 조건을 변경할 때 모델이 변경 사항을 정확하게 반영합니다. 그러나 시뮬레이션 모델을 변경해도 최적화 모델에 의해 생성 된 최적의 물류 네트워크가 생성되지는 않습니다. 모델에 대한 변경 사항을 평가합니다. 이 유형의 모델은 회사가 네트워크에서 일반적인 결정을 내리고 변경 사항의 전반적인 효과가 무엇인지보고 싶을 때 매우 유용합니다.
휴리스틱 모델
시뮬레이션 모델과 마찬가지로 휴리스틱 모델은 물류 네트워크에 최적의 솔루션을 생성하지 못합니다.
휴리스틱 모델은 큰 문제를보다 관리하기 쉬운 크기로 줄이는 데 사용됩니다. 휴리스틱 모델은 솔루션을 보장하지 않으며 여러 가지 휴리스틱 모델이 동일한 질문에 대해 모순되거나 다른 대답을 제시 할 수 있으며 물류 네트워크의 전반적인 생성에 여전히 유용 할 수 있음을 이해해야합니다.
휴리스틱 모델은 종종 물류 네트워크를 만드는 데 유용 할 수있는 "경험적 규칙"이라고합니다.
예를 들어, 휴리스틱 모델을 사용하여 시장 지역에서 최소 10 마일, 주요 공항에서 50 마일, 다음 가장 가까운 유통 센터에서 300 마일 이상되는 유통 센터에 대한 최상의 사이트를 고려할 수 있습니다. 휴리스틱 모델은 정의 된 매개 변수에 맞는 모든 영역을 살펴보고 가장 적합한 영역을 찾습니다.
Gary Marion, 물류 및 공급망 전문가에 의해 업데이트 됨.