物流最適ルートを300万通りから30分で！トヨタ系と富士通が「デジタルアニーラ」駆使
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注目のコメント
この記事とは全く関係の無い小咄です。
やや昔の話題になりますが、日本の自動改札機の運賃計算プログラムの話題がありました。関東圏に限っても運賃パターンは10の40条の組み合わせがあるそうで、その計算プログラムをデバッグするのに様々な最適化や力業、形式手法まで駆使してどうにかしようという話題でした。
https://www.publickey1.jp/blog/12/_1040_1.html
で、フランス人の同僚との話。
「フランスならどうする」
「・・・パリ市内は単一運賃じゃん」
運賃プログラムより前に運賃システムをデバッグして最適化した方がよいのではと言うオチでした。(運用側の脳のコメント)
30分だと、例えば1時間毎の配送・在庫・生産情報を元に、修正計画が立てられますねぇ (追記: あ、これは記事にも書いてあったようです) 情報インフラが整って、生産スケジューラーとシンクロ (またはいっぺんに最適化) 出来れば、夢の SCP の出来上がりですね！ あ、タイヘンだと思います、実際やるのは
(数学側の脳のコメント)
「解く」って、近似解ですよねぇ エラーバウンドを言わないと、LP解四捨五入でも何でも「解く」になっちゃいますよねぇ、評価関数はほぼ足し算だけなので ゆっくり冷やして、 無限時間後にはglobal optimumに収束、っていういつものやつじゃイヤですよ
(運用側脳)
またそんなｺﾏｶｲ事言って、２―５％削減ならスゴイじゃん！ 物流だよ物流、しかもトヨタの
(数学側脳)
量子漁師って言わないのは好感もてるけど、「解く」という言葉は、組み合わせ最適化業界ではﾀﾞｲｼﾞなの！ 大体300万通りしか見ないって、大した計算量じゃないじゃん、一通り毎の評価は(ほぼ)足し算なんだから
(運脳)
だからー、これは試運転で、これから実問題適用始めるって記事に書いてあるじゃん
(数脳)
解いてるって、近似解でしょ? エラーバウンドは?
(運脳)
まだ言ってる。。。10年以上も昔の話ですが、「ザ・トヨタウェイ実践編(上) -ジェフリー・K・ライカー等」日本語版のp263に紹介されてる様に、北米の物流最適化エンジンのベンチマークでAgillence社が採用されました。
このエンジンは 汎用LP/IP最適化エンジンを活用するモデルで、数時間以内に解が出せる事から、ピリオドと呼ばれる約1ヶ月のルート検討期間に、何度も前提を変えながらコストミニマムのたたき台を作成できるものです。
現場改善などの変化に追従させる為、そもそも全ての暗黙知を形式知化して全体最適させる方針はとっておらず、厳密な最適解も望んでいませんでした。それである程度の解に収束した所で 終了させる事ができ、数パーセントの誤差許容は現実的でした。その後は SMAPというGUIを使って各チームが持つ暗黙知をルート計画に反映する体制をとっており、こうして実運用に耐えるシステム・プロセス構成としていました。余談ですが、平準化などTPSが秘める知恵はICT活用やプロセスもシンプルに、且つ成長狙えるのが凄いです！
記事に 数パーセントの改善が見込めるとあるので、この想定誤差の範囲と然程変わりませんが、注目できるのはもっと速く解に到達するポテンシャルです。この速度が期待できるなら、以前なら諦めてた暗黙的な前提も 細かく追加できるかも知れず、もしAgillence社と同等かそれ以上アジャイルに対応できる体制と能力が有れば、現場改善に追従しつつ全体最適も期待できます。またこの速度で、より多くの前提バリエーションをトライして暗黙知を炙り出すポテンシャルにも期待します。
広大な北米の物流、数パーセントでも改善できると コストやエコのメリットは膨大です。今後も楽しみです。
