分野別ソリューション
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(数理)最適化は,実際問題の『どうすればいいか』の答えを計算するための技術です.数理最適化は実際問題を抽象化し,数理モデル(複雑な数式)として表現することで,たくさんある答えの中から最適な答えを科学的に計算します.

 

 

簡単なルールや勘ではなく,最適化技術を用いた科学的な計算にもとづいた意思決定を行うことで,意思決定の自動化(高速化)だけでなく,コスト最小化(利益最大化)のようなより良い意思決定が可能になります.

最適化でより良い意思決定が可能に

簡単なルールや勘ではなく,最適化技術を用いた科学的な計算にもとづいた意思決定を行うことで,意思決定の自動化(高速化)だけでなく,コスト最小化(利益最大化)のようなより良い意思決定が可能になります.

 

変化に強い計画が可能です.想定される変化に対し最適化ベースのシミュレーションを行うことで,ロバストな計画が可能になります.
変化への迅速な対応が可能です.意思決定の自動化(もしくは半自動化)が可能になるため,想定外の変化へも迅速な対応が可能です.
特定の人に依存しない持続可能なビジネスにすることができます.

変化に強く,持続可能なビジネスに

変化に強い計画が可能です.想定される変化に対し最適化ベースのシミュレーションを行うことで,ロバストな計画が可能になります. 変化への迅速な対応が可能です.意思決定の自動化(もしくは半自動化)が可能になるため,想定外の変化へも迅速な対応が可能です. 特定の人に依存しない持続可能なビジネスにすることができます.

 

最適化では問題を抽象化して解くため,現実社会では異なる問題でも,抽象化すればほぼ同じアルゴリズムが適用可能なことも多いため,幅広い分野の問題を解くことが可能です.

様々な分野の課題解決に

最適化では問題を抽象化して解くため,現実社会では異なる問題でも,抽象化すればほぼ同じアルゴリズムが適用可能なことも多いため,幅広い分野の問題を解くことが可能です.

 

提供ソリューション特徴

最適化やAI(特に深層学習)はそのアルゴリズムの特性上,お客様ごとに異なる全ての制約条件をシステムに組み込むのは非常に難しいです.また,現状では,全ての問題を効率よく解くことのできる万能なアルゴリズム(またはソルバー)も存在しないため,問題に応じた適切なアルゴリズム(ソルバー)選択と適切なモデリングが重要になります.

弊社では,カスタマイズ可能でありながら費用を抑えた(問題に応じた適切なソルバーを用いるなど)ソリューション提供を心掛けています.

  • SCMOPTをベースにしたセミオーダーオメイド(お客様の特有の条件を追加など)のソリューション提供
  • 最適化ソルバーや既存の深層学習アルゴリズムを用いたソリューション提供
  • 専用アルゴリズムを用いたオーダーメイドソリューションを提供

サプライ・チェイン関連

     

各種データ分析,AI(機械学習,深層学習)による解析,数理最適化によるサプライ・チェインソリューション提供が可能です.

  

需要予測ソリューション

従来型の統計ベースの需要予測,深層学習,ベイズ推論,自動機械学習を用いたAI需要予測など様々なニーズに応じた柔軟な需要予測ソリューションを提供します

AI需要予測システム トライアル

     

在庫最適化ソリューション

サプライ・チェインネットワーク全体を通した安全在庫最適化,エシェロン基在庫レベルの最適化など各種在庫最適化ソリューションを提供します.

在庫最適化システム  トライアル

    

生産最適化ソリューション

生産ロットの最適化(在庫と生産費用のトレードオフの最適化),作業間の時間制約,人や機械などの資源,作業の並列や中断など様々な制約を考慮した各種製造業の生産スケジューリング最適化ソリューションを提供します.

生産ロット最適化システム トライアル

生産スケジューリング最適化システム トライアル

      

ロジスティクスネットワーク最適化ソリューション(施設配置最適化)

施設配置最適化は中長期の意思決定で最も重要な意思決定の一つです.施設の候補地点の探索,配送センター(倉庫)と生産工場間の輸送ネットワークの最適化などのソリューションを提供します.

ロジスティクスネットワーク最適化システム  トライアル

      

幹線輸送,配送最適化ソリューション

様々な制約を考慮した幹線輸送や短距離配送(ラストワンマイル配送)最適化ソリューションを提供します.

幹線輸送最適化システム  トライアル

配送最適化システム トライアル

      

人員配置最適化ソリューション

現実社会の様々な制約を考慮した大規模な(最大数百人)人員配置最適化のソリューションを提供します.人員配置のような割当問題を解くのが得意なメタヒューリスティックスベースの制約最適化ソルバーを使用しているため,大規模な問題でも安定して高速に解くことが可能です.

人員配置最適化システム トライアル

      

サプライ・チェインリスク分析

サプライ・チェインの途絶を事前に対処するための分析ソリューションを提供します.最適化をベースとした分析を行うことで,途絶の影響が大きい部品とその生産工場を特定することが可能です.

サプライ・チェインリスク分析システム トライアル

  

無人搬送車(AGV)の移動最適化ソリューション

半導体工場や物流センターなど各種無人搬送車の移動最適化(様々な制約を考慮しながら無駄な移動を最小化)ソリューションを提供します.

      

マーケティング関連

各種データ分析,AI(機械学習,深層学習)による解析,数理最適化によるマーケティングソリューション提供が可能です.

データ分析:可視化,データの分類,クラスタリングなど

AI解析:予測,レコメンドアルゴリズムやモデリングの提供

最適化:数理最適化のアルゴリズムやモデリングの提供

 

AIによる需要予測を起点としたマーケティング最適化ソリューション

深層学習の最新手法を用いた需要予測(もしくは売上予測)でマーケティング活動の需要量に対する影響度を分析し,適切な時期に適切なマーケティング活動が行えるように数理的手法で最適化するソリューション提供が可能です.

1.全体を考慮した最適化が可能

プロモーションを行う目標商品の需要量の変化のみならず,その商品と関係のあるその他の商品の需要量変化も同時に測定可能になり,会社全体での売上向上を実現できます.

2.新商品の需要予測が可能

過去の類似商品のデータなどから新商品の需要予測も可能になり,新商品に関しても適切なマーケティング施策が可能になります.

3.データから自動で特徴抽出が可能

需要量に影響を及ぼす可能性のあるデータを全て入力すると,最新の埋め込み型深層学習を使って影響ある要因を自動抽出し,需要量を予測します.

AI需要予測システム トライアル

      

その他分野

収益最適化ソリューション

動的価格付け理論に基づく数理モデルを用た陳腐化資産収益最適化ソリューションを提供します.

ここでの陳腐化資産とは,航空機の座席,列車や船の座席,ホテルや旅館の部屋, レンタカー,ゴルフ場におけるプレーの権利,相撲や野球の観戦券,テレビのコマーシャルの時間帯, コインパーキングの駐車場などの長期的な観点における資産の所得の可否は固定されているものの, 特定の時期におけるその利用が商品として販売されているものを言います.

   

発電機起動停止計画最適化ソリューション

数理最適化ソルバーを用いた発電機起動停止計画最適化ソリューションを提供します.

電力の需給バランスや様々な制約を考慮しながら発電費用が最小になるように発電機起動停止計画を立てるのは難しい最適化問題でしたが,近年は最適化ソルバーの性能向上とモデリングの工夫により解けるようになってきており,実際の運用で費用削減を可能にした海外事例も多数発表されています.

   

時間割作成とスケジューリングソリューション

保守,点検スケジューリング最適化;

航空機や電車などの乗務員のスケジューリング最適化;

会議,授業,スポーツなどの時間割最適化;

電車やバスのダイヤ最適化;

病院や介護施設,コールセンター,配送センターなどの人員配置最適化;

航空機の離着陸スケジューリング最適化など

に関する最適化にソリューション提供をします.問題の特徴に合わせて適切なソルバーを使用するため,大規模な問題でも安定して高速に解くことが可能です.

  

人道支援ロジスティックス

地震などの災害に対処するため,事前準備における備蓄品配置計画,対応フェイズにおける避難計画,救援物資輸配送計画などに関する最適化ソリューションを提供します.

  

現実社会では異なる問題でも,抽象化するとほぼ同じアルゴリズムが適用可能なことも多いため,上記に記載のない問題でもお気軽にお問い合わせください.