ロジギーク

【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

物流はお客様からの貨物を待つ商売なので、待ち行列理論はとても役に立ちます。そして待ち時間や待っている人数の期待値を計算する公式も知られています。しかしそれはあくまでも期待値であって、何千回と繰り返した場合の平均値に過ぎません。実際の待ち時間や待ち人数は毎回大きく振れます。それを知るにはシミュレーションが有用です。

2023/04/30 00:22

【小さなラグジュアリーリゾート】希少なルセイ島をベアフットラン

カンボジアシハヌークビルのリゾートアイランドといえばロン島とロンサレム島ですが、もっと近くにルセイ島があります。ところがこの島はあまり知られていません。それもそのはず、ここは選ばれた人しか行けないセレブリゾートなのです。ひょんなことから、そんなリゾートの無料宿泊券を貰いました。今回はその体験レポをお届けします。

2023/04/23 19:17

【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

M/M/1やM/G/1の待ち行列をPythonでシミュレーションしてみました。Simpyという離散イベントをシミュレーションするためのライブラリーがありますが、今回はあえて使わずNumpyだけでシミュレーションしました。前回はExcelで待ち行列のシミュレーションをしましたがアルゴリズムをPythonに実装しました。

2023/04/22 00:15

【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でシミュレーション

待ち行列モデルは物流の作業分析に大変有用です。最も基礎となるのはM/M/1モデルですが、作業スピードを一般分布で表すことのできるM/G/1モデルの方が実用的かもしれません。しかしM/G/1モデルを解析的に解くのは困難です。そんな時に役立つのが乱数を使った数値シミュレーションでExcelでも簡単に行うことができます

2023/04/16 16:29

【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

需要予測を使えば適正在庫コントロールの精度があがります。需要予測を行わない場合と比べて確実に在庫削減できます。出荷量の平均×（リードタイム＋発注サイクル）で計算していた需要予測在庫が需要予測結果に置き換えられるためです。安全在庫も減ります。これをPythonで実装した適正在庫シミュレーションで検証してみました。

2023/04/12 21:45

【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

物流センターの出荷データからSARIMAモデルを使って需要予測を行ってみます。6か月分の出荷実績データが手元にあります。5か月分のデータを使って需要予測モデルを作り、残り1か月分のデータで検証します。SARIMAモデルには7つのパラメータがありますが、これを手動で決める方法と自動で決める方法とで予測精度を比較します。

2023/04/09 18:54

【ビーチを走るリアルベアフットラン】3か月間続けて変わったこと

カンボジアのシハヌークビルに暮らすようになって今日でちょうど3か月が経ちました。その間、ビーチを走らなかった日はゼロです。基本は夕方に走りますが、用事があって走れない日は朝、週末は朝夕の2回走った日もあります。1回に走る距離は約7～10km、暗くなって足元が見えなくなるまで走ります。

2023/04/02 19:29

【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。そこで6ヶ月間に渡る日々の出荷データを使って、重回帰分析でどこまでの精度で需要予測できるかを試してみました。PythonのLinearRegressionを使います

2023/04/01 13:38