論文の概要: Stochastic Optimization of Inventory at Large-scale Supply Chains
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.11213v1
- Date: Sun, 16 Feb 2025 17:25:50 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-18 14:13:43.552760
- Title: Stochastic Optimization of Inventory at Large-scale Supply Chains
- Title（参考訳）: 大規模サプライチェーンにおける在庫の確率的最適化
- Authors: Zhaoyang Larry Jin, Mehdi Maasoumy, Yimin Liu, Zeshi Zheng, Zizhuo Ren,
- Abstract要約: 所望のサービスレベルを維持しながら在庫と関連するコストを最小限に抑えるシミュレーション最適化フレームワークを提案する。
フレームワークの目標は、事前に定義されたサービスレベルの制約を受けるコストを最小限に抑える最適なリオーダーパラメータを見つけることです。
このアプローチは在庫水準を10～35%削減し、数十億ドルの経済的利益をもたらすことが証明されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.663316868101601
- License:
- Abstract: Today's global supply chains face growing challenges due to rapidly changing market conditions, increased network complexity and inter-dependency, and dynamic uncertainties in supply, demand, and other factors. To combat these challenges, organizations employ Material Requirements Planning (MRP) software solutions to set inventory stock buffers - for raw materials, work-in-process goods, and finished products - to help them meet customer service levels. However, holding excess inventory further complicates operations and can lock up millions of dollars of capital that could be otherwise deployed. Furthermore, most commercially available MRP solutions fall short in considering uncertainties and do not result in optimal solutions for modern enterprises. At C3 AI, we fundamentally reformulate the inventory management problem as a constrained stochastic optimization. We then propose a simulation-optimization framework that minimizes inventory and related costs while maintaining desired service levels. The framework's goal is to find the optimal reorder parameters that minimize costs subject to a pre-defined service-level constraint and all other real-world operational constraints. These optimal reorder parameters can be fed back into an MRP system to drive optimal order placement, or used to place optimal orders directly. This approach has proven successful in reducing inventory levels by 10-35 percent, resulting in hundreds of millions of dollars of economic benefit for major enterprises at a global scale.
- Abstract（参考訳）: 今日の世界的なサプライチェーンは、市場状況の急激な変化、ネットワークの複雑さと相互依存の増大、供給、需要、その他の要因の動的不確実性によって、ますます困難に直面している。
これらの課題に対処するため、組織はMaterial Requirements Planning (MRP)ソフトウェアソリューションを使用して、在庫バッファ(原材料、プロセス内製品、完成品)を設定し、顧客サービスレベルを満たすのに役立ちます。
しかし、余分な在庫を保持することはオペレーションをさらに複雑にし、そうでなければ展開できる何百万ドルもの資本をロックすることができる。
さらに、商業的に利用可能なほとんどのMPPソリューションは不確実性を考慮して不足しており、現代の企業にとって最適なソリューションにはならない。
C3 AIでは、在庫管理問題を制約付き確率最適化として根本的に再構成する。
次に、所望のサービスレベルを維持しながら在庫と関連するコストを最小限に抑えるシミュレーション最適化フレームワークを提案する。
フレームワークの目標は、事前に定義されたサービスレベルの制約や、その他の実世界の運用上の制約に課されるコストを最小限に抑える最適なリオーダーパラメータを見つけることである。
これらの最適順序パラメータは、最適順序の配置を駆動するためにMPPシステムにフィードバックするか、あるいは直接最適順序の配置に使うことができる。
このアプローチは、在庫水準を10～35%削減することに成功し、結果として、世界中の大企業に数十億ドルの経済的利益をもたらしている。
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