JMP® 分析とモデリングによる需要と供給の不確実性の緩衝JMP® 分析とモデリングによる需要と供給の不確実性の緩衝
Ling Lin、臨床研究および成果マネージャー。 Khoa To 氏、AcuFocus Inc.、製造プロセス エンジニア
在庫は、事実上すべての製造システムの運用動作において重要な役割を果たします。 これは、サプライチェーンの変動を緩和する効果的な方法として機能します。 運用管理における在庫管理には、多くの数学的モデリング アプローチがあります。 たとえば、最も古くて単純な経済的注文数量 (EOQ) モデルから、より洗練された再注文ポイント (ROP) モデルまでです。 ただし、モデルの多くは通常、需要が事前にわかっていることを前提としています。 このポスターでは、需要と供給の両方が不確実であると想定され、JMP® Analytics (モデル フィッティングなど) を使用して統計的に特徴付けられる統計モデルを使用しました。 全体的な問題点は、望ましいサービス レベルを満たしながら在庫保持コストを最小限に抑える最適化された在庫ポリシーを決定することです。 モデルの出力は、ペア (Q,r) で表される合理的な在庫方針です。Q はサイクル在庫 (発注量)、r は安全在庫 (いつ発注するか) と呼ばれます。
予測モデリングRe: JMP® 分析とモデリングによる需要と供給の不確実性の緩衝これがこれ以上注目を集めなかったのには驚いています。JMP モデリングはサプライ チェーンでよく使用できます。これは素晴らしい例です。そして、「」に関する単純なコミュニティ検索で明らかなように、JMP コミュニティには他の例はほとんどありません。在庫」。これが約10年前に投稿されたことを知っています。しかし、このようなものが Excel に戻るのではなく、JMP で完全に実行されるのを見てみたいと思っています。
