물류 네트워크 모델링 및 기술은 무엇인가

이러한 요소가 분석되면 기업이 자신이 선택한 선택에 대해 더 많은 통찰력을 줄 수있는 모델을 만들 수 있습니다.

사용할 수있는 여러 가지 모델링 기법이 있으며, 각각 고유의 이점과 함정이 있습니다.

이 기사에서는 의사 결정을 지원하는 데 사용할 수있는 여러 유형의 모델링 기법을 살펴 본다.

모델링 기법

모델링 기법의 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 모델링은 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 비용을 최소화하는 목표가 주어지면 식별 된 제약 조건을 기반으로 최적의 시설 분포 패턴을 정의 할 수 있습니다.

하지만 수학 공식을 사용하기 때문에 주관적인 입력에 대한 여유는 없습니다.

시뮬레이션 모델

시뮬레이션 모델은 현실 세계를 기반으로 한 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 변경하여 시뮬레이션 모델을 사용하여 전체 네트워크의 비용 효율성에 미치는 영향을 확인할 수 있습니다.

시뮬레이션 모델이 효과적이기 위해서는 운송, 창고 보관, 노동 비용, 자재 취급 및 재고 수준에 대한 상당한 양의 데이터를 수집해야하므로 제약 조건을 변경할 때 모델이 변경 사항을 정확하게 반영 할 수 있습니다 . 그러나 시뮬레이션 모델을 변경해도 최적화 모델에 의해 생성 된 최적의 물류 네트워크는 생성되지 않습니다. 모델에 대한 변경 사항을 평가합니다. 이 유형의 모델은 회사가 네트워크에서 일반적인 결정을 내리고 변경의 전체적인 효과가 무엇인지보고 싶을 때 매우 유용합니다. 휴리스틱 모델

시뮬레이션 모델과 유사하게 휴리스틱 모델은 물류 네트워크에 최적의 솔루션을 생성하지 못합니다. 휴리스틱 모델은 커다란 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 "경험의 법칙 (rule of thumb)"으로 불리며 물류 네트워크를 만드는 데 유용합니다.

예를 들어, 휴리스틱 모델을 사용하여 시장 영역에서 최소 10 마일, 주요 공항에서 50 마일, 다음 가장 가까운 분포에서 300 마일 이상되는 유통 센터에 대한 최상의 사이트를 고려할 수 있습니다 센터. 휴리스틱 모델은 정의 된 매개 변수에 맞는 모든 영역을 살펴보고 가장 적합한 영역을 찾습니다.

물류 및 공급망 전문가 게리 매리언 (Gary Marion)이 업데이트 함.