(57)【要約】【課題】サプライチェーン・マネジメントの生産オプティマイザを提供することである。【解決手段】本発明の一実施形態は、サプライチェーン・マネジメント（ＳＣＭ）問題を最適化する方法を提供する。ＳＣＭ問題の生産面の生産ソリューションを生成するため、遺伝的アルゴリズム最適化手法が使用され、ＳＣＭ問題の流通面のソリューションを生成するため、アリ集落最適化手法が使用される。遺伝的アルゴリズム最適化手法及びアリ集落最適化手法は一緒になって、ＳＣＭ問題の高品質ソリューションを迅速に識別するように働く。【選択図】
2008537247.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
サプライチェーンを最適化する方法であって、
ａ）遺伝的アルゴリズム最適化手法を使用しシードソリューションの集団を最適化することによって、前記サプライチェーンのために最適化された生産ソリューションを生成することと、
ｂ）アリ集落最適化手法を使用して、前記最適化された生産ソリューションのために最適化された流通ソリューションを生成することと、
を備える方法。
【請求項２】
前記サプライチェーンのために最適化された生産ソリューションを生成することは、
ａ）入力データを読み取ることであって、前記入力データは、最適化されるべきサプライチェーン問題を記述することと、
ｂ）シードソリューションの前記集団を生成することであって、前記集団内の各ソリューションは、最適化されるべきサプライチェーンのために実現可能なソリューションを指定することと、
ｃ）前記集団内の各ソリューションを評価し、前記評価に従って前記集団内の前記ソリューションを並べ替えることと、
ｄ）前記入力データによって指定された終了条件が満足されるまで、前記集団の上で前記遺伝的アルゴリズム最適化手法を実行することと、
を備える、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記遺伝的アルゴリズム最適化手法を実行することは、
ａ）前記集団内の少なくとも１つの前記ソリューションの少なくとも１つの様相を修正することと、
ｃ）前記修正されたソリューションのパフォーマンスを評価することと、
ｄ）前記修正されたソリューションを前記集団へ追加することと、
ｅ）前記集団内の他のソリューションに対して、最も貧弱な前記評価を有するソリューションを前記集団から除去することと、
を備える、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記集団内の少なくとも１つの前記ソリューションの少なくとも１つの様相を修正することは、
ａ）ソリューション修正手法を選択することと、
ｂ）前記集団から修正すべき前記少なくとも１つのソリューションを選択することと、
ｃ）前記選択されたソリューション修正手法に従って、前記少なくとも１つのソリューションを修正することと、
を備える、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記ソリューション修正手法は、前記少なくとも１つのソリューションの少なくとも１つの様相をランダムに修正する、請求項３に記載の方法。
【請求項６】
前記ソリューション修正手法は、発見的規則に従って前記少なくとも１つのソリューションを修正する、請求項３に記載の方法。
【請求項７】
前記ソリューション修正手法は、２つ以上のソリューションを交雑して、前記修正されたソリューションを生成する、請求項３に記載の方法。
【請求項８】
前記集団内の前記少なくとも１つのソリューションの少なくとも１つの様相を修正することは、１つ以上のソリューションを確率的に選択することを備え、優越した評価を有するソリューションは、劣等な評価を有するソリューションよりも、修正のために選択される可能性が高い、請求項３に記載の方法。
【請求項９】
各生産ソリューションが、最適化期間の各々の日について、各プラントの少なくとも生産レベルを指定する、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
シードソリューションの前記集団は第１の群のソリューション及び第２の群のソリューションを含み、前記第１の群のソリューションは発見的規則に従って生成され、前記第２の群のソリューションはランダムに生成される、請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
前記アリ集落最適化手法を使用して、前記最適化された生産ソリューションのために前記最適化された流通ソリューションを生成することは、
ａ）前記サプライチェーン内の各生産プラントのためにプラント重みベクトルを初期化することと、
ｂ）前記サプライチェーン内の各配送ロケーションのために施設ベクトルを初期化することと、
ｃ）前記プラント重みベクトル及び施設ベクトルの成分によって指定された重みの集合に基づいて前記流通ソリューションを生成することであって、前記流通ソリューションは、生産プラントから少なくとも１つの配送ロケーションへの１つ以上の配送ルートを記述することと、
を備える、請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
前記プラント重みベクトルの成分は、前記プラント重みベクトルによって表された前記プラントからベクトル成分によって表された施設への配送の選好を表示する、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
施設ベクトルの成分が、前記施設ベクトルによって表された前記施設からベクトル成分によって表された施設への後続の配送の選好を表示する、請求項１１に記載の方法。
【請求項１４】
実行されたとき、サプライチェーンを最適化する動作を実行するプログラムを含むコンピュータ可読媒体であって、
ａ）遺伝的アルゴリズム最適化手法を使用しシードソリューションの集団を最適化することによって、前記サプライチェーンために最適化された生産ソリューションを生成することと、
ｂ）アリ集落最適化手法を使用して、前記最適化された生産ソリューションのために最適化された流通ソリューションを生成することと、
を備える媒体。
【請求項１５】
前記サプライチェーンのために最適化された生産ソリューションを生成する前記動作は、
ａ）入力データを読み取ることであって、前記入力データは、最適化されるべきサプライチェーン問題を記述することと、
ｂ）シードソリューションの前記集団を生成することであって、集団内の各ソリューションが、最適化されるべきサプライチェーン問題のために実現可能なソリューションを指定することと、
ｃ）前記集団内の各ソリューションを評価し、前記評価に従って前記集団内のソリューションを並べ替えることと、
ｄ）前記入力データによって指定された終了条件が満足されるまで、前記集団の上で前記遺伝的アルゴリズム最適化手法を実行することと、
を備える、請求項１４に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項１６】
前記遺伝的アルゴリズム最適化手法を実行する前記動作は、
ａ）前記集団内の前記少なくとも１つのソリューションの少なくとも１つの様相を修正することと、
ｃ）前記修正されたソリューションのパフォーマンスを評価することと、
ｄ）前記修正されたソリューションを前記集団へ追加することと、
ｅ）前記集団内の他のソリューションに対して、最も貧弱な前記評価を有するソリューションを前記集団から除去することと、
を備える、請求項１５に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項１７】
前記集団内の前記少なくとも１つのソリューションの少なくとも１つの様相を修正する前記動作は、
ａ）ソリューション修正手法を選択することと、
ｂ）修正すべき前記少なくとも１つのソリューションを前記集団から選択することと、
ｃ）前記選択されたソリューション修正手法に従って、前記少なくとも１つのソリューションを修正することと、
を備える、請求項１６に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項１８】
前記ソリューション修正手法は、前記少なくとも１つのソリューションの少なくとも１つの様相をランダムに修正する、請求項１６に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項１９】
前記ソリューション修正手法は、発見的規則に従って前記少なくとも１つのソリューションを修正する、請求項１６に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項２０】
前記ソリューション修正手法は２つ以上のソリューションを交雑して、前記修正されたソリューションを生成する、請求項１６に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項２１】
前記集団内の前記少なくとも１つのソリューションの少なくとも１つの様相を修正することが、１つ以上のソリューションを確率的に選択することを備え、優越した評価を有するソリューションは、劣等な評価を有するソリューションよりも、修正のために選択される可能性が高い、請求項１６に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項２２】
各生産ソリューションが、最適化期間の各々の日について、各プラントの少なくとも生産レベルを指定する、請求項１４に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項２３】
シードソリューションの前記集団は、第１の群のソリューション及び第２の群のソリューションを含み、前記第１の群のソリューションは発見的規則に従って生成され、前記第２の群のソリューションはランダムに生成される、請求項１４に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項２４】
前記アリ集落最適化手法を使用して、前記最適化された生産ソリューションのために前記最適化された流通ソリューションを生成する前記動作は、
ａ）前記サプライチェーン内の各生産プラントのためにプラント重みベクトルを初期化することと、
ｂ）前記サプライチェーン内の各配送ロケーションのために施設ベクトルを初期化することと、
ｃ）前記プラント重みベクトル及び前記施設ベクトルの成分によって指定された重みの集合に基づいて前記流通ソリューションを生成することであって、前記流通ソリューションは、生産プラントから少なくとも１つの配送ロケーションへの１つ以上の配送ルートを記述することと、
を備える、請求項１４に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項２５】
前記プラント重みベクトルの成分は、前記プラント重みベクトルによって表された前記プラントからベクトル成分によって表された施設への配送の選好を表示する、請求項２４に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項２６】
施設ベクトルの成分が、前記施設ベクトルによって表された前記施設からベクトル成分によって表された施設への後続の配送の選好を表示する、請求項２４に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項２７】
サプライチェーンの作業を最適化するために使用されるコンピューティングデバイスであって、
ａ）プロセッサと、
ｂ）前記プロセッサによって実行されたとき、遺伝的アルゴリズム最適化手法を使用しシードソリューションの集団を最適化することによって、前記サプライチェーンのために最適化された生産ソリューションを生成するように構成された生産オプティマイザと、
ｃ）前記プロセッサによって実行されたとき、アリ集落最適化手法を使用して、前記最適化された生産ソリューションのために最適化された流通ソリューションを生成するように構成された流通オプティマイザと、
を備えるデバイス。
【請求項２８】
前記生産オプティマイザは、
ａ）入力データを読み取ることであって、前記入力データは、最適化されるべきサプライチェーン問題を記述することと、
ｂ）シードソリューションの前記集団を生成することであって、前記集団内の各ソリューションは、最適化されるべきサプライチェーン問題のために実現可能なソリューションを指定することと、
ｃ）前記集団内の各ソリューションを評価し、前記評価に従って前記集団内の前記ソリューションを並べ替えることと、
ｄ）前記入力データによって指定された終了条件が満足されるまで、前記集団の上で前記遺伝的アルゴリズム最適化手法を実行することと、
の各ステップを実行することによって、前記サプライチェーンのために最適化された生産ソリューションを生成するように構成された、請求項２７に記載のコンピューティングデバイス。
【請求項２９】
前記遺伝的アルゴリズム最適化手法を実行する前記ステップは、
ａ）前記集団内の前記少なくとも１つのソリューションの少なくとも１つの様相を修正することと、
ｃ）前記修正されたソリューションのパフォーマンスを評価することと、
ｄ）前記修正されたソリューションを前記集団へ追加することと、
ｅ）最も貧弱な前記評価を有するソリューションを前記集団から除去することと、
を備える、請求項２８に記載のコンピューティングデバイス。
【請求項３０】
前記集団内の前記少なくとも１つのソリューションの少なくとも１つの様相を修正する前記ステップは、
ａ）ソリューション修正手法を選択することと、
ｂ）修正すべき前記少なくとも１つのソリューションを前記集団から選択することと、
ｃ）前記選択されたソリューション修正手法に従って、前記少なくとも１つのソリューションを修正することと、
を備える、請求項２９に記載のコンピューティングデバイス。
【請求項３１】
前記ソリューション修正手法は、前記少なくとも１つのソリューションの少なくとも１つの様相をランダムに修正する、請求項２９に記載のコンピューティングデバイス。
【請求項３２】
前記ソリューション修正手法は、発見的規則に従って前記少なくとも１つのソリューションを修正する、請求項２９に記載のコンピューティングデバイス。
【請求項３３】
前記ソリューション修正手法は２つ以上のソリューションを交雑して、前記修正されたソリューションを生成する、請求項２９に記載のコンピューティングデバイス。
【請求項３４】
前記集団内の前記少なくとも１つのソリューションの少なくとも１つの様相を修正する前記ステップは、１つ以上のソリューションを確率的に選択することを備え、優越した評価を有するソリューションは、劣等な評価を有するソリューションよりも、修正のために選択される可能性が高い、請求項２９に記載のコンピューティングデバイス。
【請求項３５】
各生産ソリューションが、最適化期間の各々の日について、各プラントの少なくとも生産レベルを指定する、請求項２７に記載のコンピューティングデバイス。
【請求項３６】
シードソリューションの前記集団が第１の群のソリューション及び第２の群のソリューションを含み、前記第１の群のソリューションは発見的規則に従って生成され、前記第２の群のソリューションはランダムに生成される、請求項２７に記載のコンピューティングデバイス。
【請求項３７】
前記流通オプティマイザは、
ａ）前記サプライチェーン内の各生産プラントのためにプラント重みベクトルを初期化することと、
ｂ）前記サプライチェーン内の各配送ロケーションのために施設ベクトルを初期化することと、
ｃ）前記プラント重みベクトル及び前記施設ベクトルの成分によって指定された重みの集合に基づいて前記流通ソリューションを生成することであって、前記流通ソリューションは生産プラントから少なくとも１つの配送ロケーションへの１つ以上の配送ルートを記述することと、
の各ステップを実行することによって、前記最適化された生産ソリューションのために前記最適化された流通ソリューションを生成するように構成された、請求項２７に記載のコンピューティングデバイス。
【請求項３８】
前記プラント重みベクトルの成分は、前記プラント重みベクトルによって表された前記プラントからベクトル成分によって表された施設への配送の選好を表示する、請求項３７に記載のコンピューティングデバイス。
【請求項３９】
施設ベクトルの成分が、前記施設ベクトルによって表された前記施設からベクトル成分によって表された施設への後続の配送の選好を表示する、請求項３７に記載のコンピューティングデバイス。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
サプライチェーン問題の最適化は複雑な仕事である。概して、サプライチェーン・マネジメントとは、生産場所から中間ロケーションを通って最終使用場所へ至る生産物の流れを意味する。簡単な用語では、サプライチェーン・マネジメント（ＳＣＭ）問題とは、次のように記述することができる。即ち、生産物は多様な源から多様なコストで生産され（又は取得され）、同時に、生産物は配送されて多様な顧客へ流通しなければならない。注意すべきは、これは伝統的な配送最適化問題とは異なることである。配送最適化シナリオにおいて、特定の生産物は出所から送付先へ配送されなければならず、本質的な問題は、生産物の集合をどのようにして最も効率的に配送するかということである。しかし、問題になっている生産物が第一次産品生産物、例えば、産業用液体であるとき、ＳＣＭ問題はかなり複雑になる。この場合、所与の送付先へ配送される第一次産品生産物は、利用可能な源から生産（又は取得）されてもよい。このため、生産面をＳＣＭ問題へ追加することは、最適化プロセスをかなり複雑にする。
【背景技術】
【０００２】
現在、ＳＣＭ問題の流通面を最適化する最適化システムが利用可能である。これらのシステムは、典型的には、指定されたロケーションからの配送の集合について配送ルートの集合を識別する。しかし、このようなシステムは、しばしば、異なる生産可能性を説明することができないことによって制約を有する。同時に、少なくとも第一次産品原材料の生産者及び流通業者にとって、エネルギーコストは、しばしばロケーションごとに広く変動し、異なるプラントは、異なるコスト及び生産プロフィールを有し、クライアントによる第一次産品生産物の使用速度は変動し得る。従って、生産戦略の選択は作業コストに著しい影響を有し得る。事実、産業用液体の生産及び流通については、生産及び流通の最大コスト成分は、生産プラントによって使用される電力コストであり得る。このような場合、生産物の流通を最適化するように構成されたシステムは、最適化からほど遠い結果を生じ得る。これは、非常に低い生産コストを有する生産プラントで原材料を生産することが、しばしば有利であるために起こる。これは、たとえ幾つかの配送にとって運送コストを著しく増加する場合でもそうである。しかし、現在の最適化システムは、しばしば、これらのシナリオを説明することができない。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
従って、第一次産品生産物の生産者及び流通業者のために、ＳＣＭ問題の生産面及び流通面の双方を最適化することのできる最適化手法の必要性が残る。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
本発明の様々な実施形態は、サプライチェーン・マネジメント問題の生産面及び流通面の双方に関連する。例えば、本発明の実施形態は、第一次産品原材料、例えば、産業用液体の生産及び流通の双方を最適化するために使用されてもよい。
【０００５】
本発明の一実施形態は、サプライチェーンを最適化する方法を含む。方法は、一般的に、遺伝的アルゴリズム最適化手法（genetic algorithm optimization technique）を使用してシードソリューションの集団（population of seed solutions）を最適化することによって、サプライチェーンのために最適化生産ソリューションを生成し、アリ集落最適化手法（ant colony optimization technique）を使用して、最適化された生産ソリューションのために最適化された流通ソリューションを生成することを含む。遺伝的アルゴリズム最適化手法及びアリ集落最適化手法は一緒になって、ＳＣＭ問題の高品質ソリューションを迅速に識別するように働く。
【０００６】
特定の実施形態において、サプライチェーンの最適化生産ソリューションを生成することは、入力データを読み取ることであって、入力データは、最適化されるべきサプライチェーン問題を記述することと、ソリューションの集団を生成することであって、集団の中の各ソリューションは、最適化されるべきサプライチェーン問題の実現可能なソリューションを指定することと、集団の中の各ソリューションを評価し、評価に従って集団の中のソリューションを並べ替えることと、入力データによって指定された終了条件が満足されるまで、集団を使用して遺伝的アルゴリズム最適化手法を実行することとを含む。
【０００７】
一般的に、遺伝的アルゴリズム最適化手法は、多くの世代を通して初期集団を「進化」させ、新しいソリューションを生成し、分析によって集団から貧弱なソリューションを除去するように構成されてもよい。新しいソリューションは、典型的には、選択された修正手法を使用しソリューションを変更することによって生成される。任意の数のソリューション修正手法が使用されてもよい。例えば、１つのソリューション修正手法は集団内のソリューションをランダムに修正することを含み、他の手法は発見的規則に基づいてソリューションを修正することを含み、第３の手法は２つ以上のソリューションを交雑（cross-breeds）することを含む。更に、最適化されるべきＳＣＭ問題は現実世界の作業を反映するので、入力データは、生産及び流通作業の現在の現実世界の作業を記述するシステム状況データベースから来てもよい。更に、入力データは、構造化形式、例えば、データを記述するために広く使用される拡張可能マークアップ言語（ＸＭＬ）で提供されてもよい。
【０００８】
ソリューションの初期集団は、様々なやり方で生成されてもよい。例えば、シードソリューションの集団は、発見的規則に従って生成された第１群のソリューション、及びランダムプロセスを使用して生成された第２群のソリューションを含んでもよい。
【０００９】
更に、他の特定の実施形態において、最適化された生産ソリューションのために、アリ集落最適化手法を使用して最適化流通ソリューションを生成することは、サプライチェーン内の各生産プラントについてプラント重みベクトルを初期化することと、サプライチェーン内の各配送ロケーションについて施設ベクトルを初期化することと、流通ソリューションを生成することであって、流通ソリューションは、生産プラントから少なくとも１つの配送ロケーションへの１つ以上の配送ルートを記述することとを含む。
【００１０】
一般的に、プラント重みづけベクトルの成分は、ベクトルによって表されたプラントから施設の収集への配送の選好を示してもよい。施設ベクトルの成分は、施設ベクトルによって表された施設から他の施設への配送ルート選好を示してもよい。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
本発明の性質及び目的を更に理解するためには、添付の図面と結びつけて下記の詳細な説明を参照すべきである。図面において、同様の要素は、同一又は類似の参照数字を与えられる。
【００１２】
本発明の実施形態は、第一次産品原材料の生産及び流通を最適化するために使用されてもよいコンピュータ化された最適化システムを提供する。本明細書で使用されるサプライチェーン最適化（ＳＣＭ）問題とは、第一次産品原材料の生産及び流通の双方を最適化することを意味する。例えば、本発明の実施形態は、産業用液体、例えば、液体窒素、液体酸素、液体アルゴンなどの生産及び流通を最適化するために使用されてもよい。
【００１３】
概して、「最適化」の用語は、本明細書では、通常、生産コスト、流通コスト、及び／又は他の要因の点で他のソリューションよりも優れたＳＣＭ問題のソリューションを意味するように使用される。ＳＣＭ問題のソリューションとは、生産及び／又は流通スケジュールを意味する。理想的なソリューションは、作業上の制約（例えば、生産限度及び顧客要件）を満足させ、同時に生産及び流通の全体的コストを最小にするであろう。しかし、注意すべきは、本発明の実施形態は、ＳＣＭ問題への真に最適又は最良のソリューションを決定することを要求されない。その代わりに、最適化の用語は、概して、困難な問題への受け入れ可能なソリューションを合理的な時間内で識別することを意味する。一実施形態において、最適化システムは、最適化問題の高品質ソリューションを探索するように構成されたソフトウェアアプリケーションを含む。
【００１４】
第一次産品生産物の生産及び流通の場合、最適化システムは、顧客の需要を満足させるプラント生産レベル及びルートスケジュールを識別し、同時に作業コストを低減するように構成されてもよい。例えば、識別される最適化は、顧客への義務を果たすため、異なるプラント間で生産を移すこと、各々の要求された配送について生産源及び使用する配送ルートを識別すること、配送ルートに沿った各停留所へ配送する第一次産品生産物の量を識別することによって、電力コストを低減させることを含む。
【００１５】
本発明の実施形態は、本明細書において、液体酸素（ＬＯＸ又はＯ２）及び液体窒素（ＬＩＮ又はＮ２）の双方を生産及び流通させるために使用される生産及び流通システムに関して説明される。しかし、当業者は、多様な第一次産品生産物の生産及び流通を最適化するように本発明の実施形態を適合してもよいことを認識するであろう。最適化の中には、３つ以上（又は１つ以下）の原材料の生産及び流通を最適化することが含まれ、原材料の中にはＯ２又はＮ２以外の原材料が含まれる。
【００１６】
図１は、本発明の一実施形態に従ったサプライチェーン最適化システム１００を示す。概して、システム１００の中に示されたコンポーネントは、既存のコンピュータシステム、例えば、デスクトップコンピュータ、サーバコンピュータ、ラップトップコンピュータ、タブレットコンピュータなどのために構成されたコンピュータソフトウェアアプリケーションとして実現されてもよい。しかし、本明細書で説明されるアプリケーションは、特定のコンピューティングシステムに限定されず、新しいコンピューティングシステムが利用可能になったとき、それを利用するように適合されてもよい。更に、システム１００は、マルチプロセッシング環境、例えば、複数のＣＰＵを有するシステム、及び分散及び並列システム、例えば、コンピューティングクラスタ又はグリッドで使用されるように適合されてもよい。
【００１７】
更に、システム１００の中に示されたソフトウェアアプリケーションは、コンピュータネットワークで通信している分散システム上で実行してもよい。コンピュータネットワークには、ローカルエリアネットワーク又は大規模広域ネットワーク、例えば、インターネットが含まれる。一実施形態において、システム１００のコンポーネントは、コンピュータ可読媒体、例えば、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、フラッシュメモリ・モジュール、又は他の実在する記憶媒体に記憶されたアプリケーションプログラム（又は複数のプログラム）として提供されてもよい。
【００１８】
概して、本発明の実施形態を実現するように実行されるルーチンは、オペレーティングシステム又は特定のアプリケーション、コンポーネント、プログラム、モジュール、オブジェクト、又は命令シーケンスの一部分であってもよい。本発明のコンピュータプログラムは、典型的には、多数の命令を含み、これらの多数の命令はネイティブコンピュータによって機械読み取り可能形式、従って実行可能命令へ変換される。更に、プログラムは、プログラムに対してローカルに存在するか、メモリ又は記憶デバイスの中に見出される変数及びデータ構造を含む。更に、この後で説明される様々なプログラムは、本発明の具体的な実施形態で実現されるアプリケーションに基づいて識別されてもよい。しかし、理解すべきは、この後で出てくる特定のプログラム名称は単なる便宜のために使用され、従って本発明は、そのような名称によって識別及び／又は暗示される特定のアプリケーションの中でのみ使用されるように限定されるべきではないことである。
【００１９】
図示されるように、システム１００は、入力モジュール１１５、最適化モジュール１２０、及び出力モジュール１３０を含む。入力モジュール１１５は、最適化されるべき生産及び流通システムを記述する（即ち、ＳＣＭ問題を記述する）データを受け取って処理するよに構成されてもよい。一実施形態において、入力モジュール１１５は、拡張可能マークアップ言語（ＸＭＬ）ドキュメントを読み取って処理するように構成されてもよい。ＸＭＬはマークアップ言語を作成するために広く使用される標準であって、データ構造を記述するために使用される。ＸＭＬによって、ユーザはマークアップタグの集合及びドキュメント構造を定義することができる。更に、極めて多様なＸＭＬドキュメントビューア、エディタ、及びユーティリティが市販されている。
【００２０】
一実施形態において、入力モジュール１１５は、最適化されるべき生産及び流通シナリオを記述する入力ファイルの集合を生成してもよい。例えば、システムデータベース１０５は、生産及び流通作業の現在の状態に関する情報、例えば、生産設備、生産レベル、予測需要、現在の生産コスト、クライアントの場所、クライアントの要件、流通設備、及び流通コストなどに関する情報を記憶してもよい。この情報から、入力モジュール１１５は、システムデータベース１０５から検索されたデータを使用して、現在の作業状態、評価モジュールのユーザ提供設定（ソリューションを評価するために使用される）、及び最適化モジュール１２０のユーザ構成を記述する入力ファイルの集合を生成するように構成されてもよい。更に、入力モジュール１１５は、可能な生産及び流通シナリオを記述する「仮定」シナリオ１１０を処理するように使用されてもよい。
【００２１】
例えば、ユーザは「仮定」シナリオ１１０を作成して、機器をアップグレードすることにより取得できる利点を研究し、新しい顧客を追加するコストを研究し、又は生産設備を追加又は除去する利点を研究してもよい。そのような場合、ユーザは、システムデータベースから生成された入力ファイルの集合を編集して、生産及び流通作業の現在の状態の様相（aspect）を修正してもよい。しかし、注意すべきは、最適化システム１００及び入力モジュール１１５は、システムデータベース１０５からの情報を使用して定義された最適化問題と、ユーザによって作成された「仮定」シナリオ１１０によって定義された最適化問題とを、区別する必要がないことである。
【００２２】
図示されるように、最適化モジュール１２０は流通オプティマイザ１２２及び生産オプティマイザ１２４の双方を含む。流通オプティマイザは、作業コストを最小にしながら作業制約を満足させる生産設備の低コスト設定を識別するように構成されてもよい。生産オプティマイザは、有効な流通戦略を識別するように構成されてもよい。単一の最適化システム１００の中に双方の最適化モジュールを含めることによって、生産の最適化は、流通のコスト及び制約の見地から達成される。その逆も同様である。一実施形態において、最適化モジュールは、近い将来の期間について生産及び流通スケジュールを提供するように構成されてもよい。典型的な場合、最適化モジュール１２０は、週の期間について生産及び流通スケジュールを提供してもよい。しかし、実際の期間は、入力モジュール１１５へ提供される入力ファイルの集合の一部分として指定されてもよい。
【００２３】
更に、流通オプティマイザ１２２及び生産オプティマイザ１２４は相互に連係して動作してもよいが、各々は異なる最適化方法を使用するように構成されてもよい。これによって、最適化モジュール１２２及び１２４は、最適化される問題について最も適切な手法を使用して動作することができる。異なる最適化方法を使用するように構成された流通オプティマイザ１２２及び生産オプティマイザ１２４の双方を含めることによって、本発明の実施形態は、代替のシステムよりも短い時間で高品質ソリューションを識別する。
【００２４】
最適化モジュール１２０が実行する最適化手法の例は、アリ集落オプティマイザ、遺伝的アルゴリズム、領域特定発見的方法、及び数学／数値手法（例えば、リニアプログラミング）などを含む。特定の実施形態において、生産オプティマイザ１２４は遺伝的アルゴリズムを使用して第一次産品原材料の生産を最適化してもよく、同時に流通オプティマイザ１２２はアリ集落手法を使用してこれら原材料の流通を最適化してもよい。下記で説明する図５〜図６は生産オプティマイザ１２４によって使用されてもよい遺伝的アルゴリズム最適化手法の例を提供し、図７〜図８は流通オプティマイザ１２２によって使用されてもよいアリ集落最適化手法の例を提供する。
【００２５】
出力モジュール１３０は、最適化実行の結果を組織及び呈示する出力データを生成するように構成されてもよい。例えば、最適化モジュール１２０が最適化実行を完了したとき、出力モジュール１３０は、発見された最良ソリューション、潜在的データ問題、及び発見された最良ソリューションに関連したコストの内訳を記述する多様なレポートを生成するように構成されてもよい。作業制御センター１３５は、これらのレポートを使用して、最適化モジュール１２０によって生成されたソリューションを実現する。同様に、戦略アナリスト１４０は、出力モジュール１３０によって生成されて仮定シナリオ１１０に関連したレポートを分析してもよい。一実施形態において、出力モジュールはＸＭＬ形式でレポートを生成するように構成されてもよい。
【００２６】
図２は、更に、本発明の一実施形態に従った図１のサプライチェーン最適化システム１００のコンポーネントを示す。図示されるように、図２は、ユーザインタフェースモジュール２０５、データ入力モジュール２１０、データ確認モジュール２１５、及びデータ処理モジュール２２０を含む入力モジュール１１５の実施形態を示す。ユーザインタフェースモジュール２０５によって、ユーザは最適化システム１００と対話することができる。例えば、ユーザインタフェースモジュール２０５はグラフィカルユーザインタフェースを提供してもよい。グラフィカルユーザインタフェースによって、最適化されるべき生産及び流通シナリオ並びにそのようなシナリオに関連づけられたパラメータを記述する入力ファイルのグラフィカル編集が可能となり、またユーザは出力モジュール１３０によって生成された最適化実行の結果を閲覧することができる。更に、ユーザインタフェースモジュール２０５によって、ユーザは多様な機能、例えば、最適化実行の初期化、進行中又は完了した最適化実行の結果の表示、及び進行中の最適化実行の中断を達成することができる。
【００２７】
一実施形態において、データ確認モジュール２１５は、入力モジュール２１０によって生成された入力データを確認するように構成されてもよい。例えば、データ確認モジュール２１５は、「仮定」シナリオ１１０を記述するＸＭＬドキュメントが良好に形式化されているかどうかを確認してもよい。入力データファイルが、最適化システム１００によって使用されるＸＭＬ文法に整合していなければ、ユーザインタフェースモジュール２０５は、実際の問題が識別されたことの表示をユーザに提供するように構成されてもよい。
【００２８】
最適化実行を始める前に、前処理モジュール２２０は、最適化プロセスの効率を増加するため、予備計算を実行するように構成されてもよい。例えば、一実施形態において、前処理モジュール２２０は、原材料が配送される施設について需要予測を生成するように構成されてもよい。言い換えれば、前処理モジュール２２０は、生産設備によって生成された第一次産品原材料の消費者の要件の予測を作成してもよい。そのような場合、前処理モジュール２２０は、第一次産品原材料の施設による日々の平均消費進行度を計算し、最適化実行の間に、これらの進行度を使用するように構成されてもよい。特定の実施形態において、原材料が配送される施設の日々の消費進行度は、スケジュール期間の最終日の予測タンクレベルを、スケジュール期間の最初の日の予測タンクレベルから減じ、この量をスケジュール期間の日数で割ることによって、各施設の入力需要予測から計算されてもよい。
【００２９】
図３は、本発明の一実施形態に従った入力ファイル３００の集合を示す。前述したように、入力ファイル３００は、生産設備、生産レベル、需要予測、現在の生産コスト、クライアントの場所、クライアントの要件、流通設備、及び流通コストに関連する情報を記述してもよい。更に、前述したように、入力ファイルは、ＸＭＬ形式で生成されてもよい。図示されるように、入力ファイル３００は構成データ３０５を含んでもよい。構成データ３０５は、最適化問題、例えば、オプティマイザの設定、使用する最適化手法、出力設定などに関する一般的情報を提供する。設備データ３１０は、第一次産品原材料の生産に関連するデータを含んでもよい。即ち、設備データ３１０は、ＳＣＭ問題の生産面を記述してもよい。例えば、液体の酸素及び窒素の生産について、設備データ３１０は貯蔵タンクのサイズ、生産プラントの能力、生産プラントのロケーション、原材料の現在の在庫、プラントを停止又は稼働しなければならない日数、及び分割限度（即ち、生産プラントで液体窒素に対する液体酸素の相対的生産パーセンテージ）を含んでもよい。更に一般的には、設備データ３１０は、特定の場合の第一次産品原材料の生産に関連した情報を含んでもよい。
【００３０】
施設データ３１５及び顧客データ３２０は、生産及び流通最適化問題の流通面に関連した情報を記述してもよい。例えば、施設データはタンクサイズ、現在の在庫レベル、配送時間の制約を記述してもよく、顧客データ３２０は、更に、配送要件、契約義務、ロケーションデータなどを記述してもよい。更に一般的には、施設データ３１５及び顧客データ３２０は、特定の場合の第一次産品原材料の消費者に関連した情報を含んでもよい。
【００３１】
倉庫及び運送データ３２５は、利用可能な流通リソース、例えば、運転手、トラック、トレーラ、貨車、パイプライン、及び特定の場合の第一次産品原材料の運送及び配送に関連した他のデータを記述してもよい。
【００３２】
図４は、更に、本発明の一実施形態に従った図１のサプライチェーン最適化システム１００のコンポーネントを示す。図４は最適化モジュール１１５の実施形態を示す。最適化モジュール１１５は、流通オプティマイザ１２２及び生産オプティマイザ１２４、並びに最適化調整モジュール４０５及びシミュレーション／評価モジュール４１０を含む。最適化実行中の最適化モジュール間の対話を示すため、矢印が含められる。
【００３３】
一実施形態において、最適化調整モジュール（ＯＣＭ）４０５は、オプティマイザ１２２及び１２４並びに評価モジュール４１０の機能を調整及び統合する。ＯＣＭ４０５は流通オプティマイザ１２２及び生産オプティマイザ１２４を呼び出し、次にシミュレーションモジュール４１０を呼び出す。生産及び最適化ソリューションはオプティマイザ１２２及び１２４によって生成される。ＯＣＭは、シミュレーションモジュール４１０の結果を生産及び流通最適化モジュールへ返却し、ＳＣＭ問題を最適化するためオプティマイザ１２２及び１２４によって使用されるフィードバックサイクルを作り出す。こうして、生産オプティマイザ１２４及び流通オプティマイザ１２２は一緒に協力し、ＳＣＭ問題の生産面及び流通面の双方を最適化する。
【００３４】
流通オプティマイザ１２２は、多様な源から生産又は取得される第一次産品生産物を流通させる問題の高品質で実現可能なソリューションを探索するように構成されてもよい。例えば、流通オプティマイザ１２２は、液化ガスを顧客へ流通させる問題のソリューションを探索するように構成されてもよい。一実施形態において、流通オプティマイザ１２２は、アリ集落最適化アルゴリズム−行軍アリの振る舞いによって示唆される最適化手法を実行するように構成される。下記で説明する図７〜図９は、更に、流通オプティマイザ１２２の動作を例示する。
【００３５】
生産オプティマイザ１２４は、入力モジュール１１５によって読み込まれて処理される問題の生産部分の高品質で実現可能なソリューションを探索するように構成されてもよい。一実施形態において、生産オプティマイザ１２４は遺伝的アルゴリズム−生物進化のプロセスによって示唆される最適化手法を実行して、生産及び流通問題の生産面を最適化するように構成される。
【００３６】
遺伝的アルゴリズムは、特定の突然変異規則に従ってシードソリューションの収集（「集団」と呼ばれる）を修正し、現在の「集団」からソリューションの新しい「世代」を作り出すように動作してもよい。概して、当業者によって知られているように、遺伝的アルゴリズムは、ソリューションを交雑し、ソリューションを突然変異させ、集団の最悪構成員よりも最良構成員へ多く繁殖機会を与えることによって、ソリューションの「集団」が益々良好なソリューションを作り出すようにする。各々の世代で生成される新しいソリューションを評価して新しいソリューションの「適性」を決定するため、目標関数が使用される。
【００３７】
このプロセスは何千という世代にわたって継続されてもよく、集団が「進化」して、時間と共に一層良好なソリューションを含むようになることを目的とする。遺伝的アルゴリズムは、ときには「コンピュータ上の進化」として特徴づけられる最適化手法である。
【００３８】
図５は、本発明の一実施形態に従って、生産オプティマイザ１２４がＳＣＭ問題の生産面を最適化する方法５００を例示する。方法５００はステップ５０５で始まる。ステップ５０５では、生産オプティマイザ１２４が、入力ファイル３００によって指定された終了条件を識別する。２つ以上の終了条件が識別されるならば、それらの１つが満足されるときに、最適化実行は終了されてもよい。一実施形態において、終了条件は、新しいソリューション（又は世代）の最大数、費やされたクロックタイムの最大量、又は指定された品質を超えるソリューション（即ち、高適性ソリューション）の発見を含んでもよい。更に、ユーザインタフェースモジュール２０５によって、ユーザは手作業で（例えば、キーボードから中断コマンドを入力することによって）最適化実行を停止することができる。これは入力ファイル２２０の中に含められる条件ではないが、最適化調整モジュール４０５は、最適化実行中にこの条件を定期的にチェックしてもよい。
【００３９】
ステップ５１０において、生産オプティマイザ１２４は最適化実行を初期化する。これは、例えば、キャッシュ及び生産オプティマイザ１２４によって使用されるデータ構造の作成、生産プラントの初期生産レベルの設定、ソリューションが実現可能であるために必要とする重要な制約の識別などを含んでもよい。例えば、産業用液体の生産及び流通を最適化するために使用される実施形態において、設備及びプラントの全ての生産レベルは、入力ファイル３００によって指定された値を使用して、初期状態へ設定されてもよい。更に、初期化の間に、生産オプティマイザ１２４は、緊急注文−クライアントの貯蔵タンクが安全レベルの下へ降下しないように配送されなければならない生産物の配送注文の集合を識別してもよい。一実施形態において、緊急注文は、各生産プラントについて必要な生産レベルの決定する助けとして使用されてもよい。更に、下記で説明するように、配送スケジュールを生成するため流通オプティマイザ１２２によって緊急注文が使用される。もちろん、他の原材料の生産及び流通を最適化するためには、異なる初期化行動が実行されてもよい。
【００４０】
ステップ５１５では、生産オプティマイザ１２４が遺伝的アルゴリズムのために初期ソリューションの集合を作成する。言い換えれば、生産オプティマイザ１２４は、遺伝的アルゴリズムが修正及び繁殖を介して進化するためのソリューションの初期「集団」を作成する。
【００４１】
産業用液体の生産及び流通に関連するＳＣＭ問題については、各ソリューションは表１に示される構造を有してもよい。
【００４２】
表１  −  例示的生産ソリューション
パート１：各プラント及び最適化期間の各々の日についての生産レベルのリスト。
【００４３】
パート２：各プラント及び最適化期間の各々の日についての分割のリスト。
【００４４】
パート３：プラント間のバルク転送のリストで、各々の転送の日を注記するもの。
【００４５】
各プラントの生産レベルのリストは、ゼロに等しいか（プラントの停止を表す）、又は各々の日について、このプラントの最小及び最大生産レベルの範囲に入る値を有する。各プラントの分割のリストは、所与の日について、プラントの総ＬＯＸに対する総ＬＩＮ生産の比を表す。プラント間のバルク転送のリストは、パート３で指定される日付の生産物の物理的転送を表す。
【００４６】
一実施形態において、生産オプティマイザ１２４は、スマートな発見的方法に基づいてシードソリューションの第１の群（表１で示される形態）を生成してもよい。概して、発見的方法は、所望される結果、例えば、コストを低減しながら所望される生産レベルを維持することをを達成するために、しばしば良好に働く経験法則である。発見的方法は、しばしば、先行する経験に基づく。ＳＣＭシステムで使用される発見的方法の例は、「第１のプラントが、運送コストを含めて第２のプラントよりも低い生産コストを有するならば、及び、第１のプラントが未使用能力を有するならば、第２のプラントから第１のプラントへ注文を切り替えることを試みよ」を含む。
【００４７】
シードソリューションの第１の群を生成するため、生産オプティマイザ１２４は、人間が使用する発見的方法に類似したソリューション生成発見的方法に基づいて複数の「スマートシード」を作り出す。例えば、ソリューションの第１の群は、全てのプラントを最大生産レベルに設定し、発見的方法を使用して、要求された最小値の下へ総生産が降下するまで一時に１つのプラントで生産を停止（又はオフ）にするソリューションを含んでもよい。他の「スマートシード」は、全てのプラントを停止し、最小生産レベルに到達するまで発見的方法で一時に１つのプラントを始動するソリューションを含んでもよい（例えば、最低生産コストを有するプラントを最初に始動し、次に第２の最低生産コストを有するプラントを始動する。以下同様。）他の「スマートシード」は、プラントの生産レベルを、実現可能な範囲の中間に設定するソリューションを含む。従って、このスマートシードから「進化」する後続のソリューションは、これらの中間生産レベルを最大値及び最小値へ移動してもよい。更に、第１の群は、該当すれば、入力ファイル３００によって指定されたソリューションの群を含んでもよい。そうすることによって、ユーザは、前述したスマートシードとは異なる見本のソリューションを生産オプティマイザ１２４へ提供することができる。例えば、前日に使用された生産スケジュールは、翌日を最適化するための有用な開始点となり得る。
【００４８】
シードソリューションの第１の群に加えて、生産オプティマイザ５１０は、更に、（入力ファイル３００で指定された制約を満足させる）ソリューションの第２の群をランダムに生成して、初期ソリューション集団を作り出してもよい。このソリューション集団は多くの多様性を提供する。この多様性によって、遺伝的アルゴリズムは最適化プロセスの早期の世代で極めて多様なソリューションを探査することができる。
【００４９】
ステップ５２０において、生産オプティマイザ１２４は新しいソリューションを生成する。前述したように、一実施形態において、ソリューション探索モジュールは、ステップ５２０で生成された初期ソリューションの集団を使用する遺伝的アルゴリズムを実行することによって新しいソリューションを生成するように構成される。概して、遺伝的アルゴリズムは、初期ソリューション集団を何千という世代にわたって「進化」させ、各々の世代で新しい集団を生成するように動作することが想定される。下記で説明する図６は、更に、ステップ５２０の一部分として実行される行動の実施形態を例示する。一度、ステップ５２０が完了すると、生産オプティマイザ１２４は、典型的には、多くのソリューションを生成している。ステップ５２５では、現在、集団の中にあって、前述した方策に従って計算された最良ソリューションが、識別及び処理される。
【００５０】
一実施形態において、最良ソリューションとして識別されたソリューションは、追加の最適化ルーチンへ渡されてもよい。例えば、産業用液体の生産及び流通を最適化するために使用される実施形態において、生産オプティマイザ１２４は、可能なとき、一連の高速チェックの実行を修正して、ステップ５２５で識別されたソリューションを改善してもよい。発見された最良ソリューションのそのような事後処理は、過剰な生産物を有するプラントで生産を縮小し、又は逆に、タンクレベルが最小レベルよりも下のプラントで生産を増加することを含んでもよい。追加の例は、未使用のバルク転送量を返却することを含む。送付先プラントで使用されなかったバルク転送生産物は、出所プラントへ返却され、従って最終ソリューションは必要なバルク転送量のみを有する（こうして、転送コストを節減し、全体的ソリューションのコストを低くする）。
【００５１】
ステップ５３０において、初期ソリューション集団を多くの世代にわたって「進化」させた生産オプティマイザ１２４は、集団内の最良ソリューションを調整モジュール４０５へ返却する。
【００５２】
図６は、本発明の一実施形態に従ってＳＣＭ問題の生産面を最適化する方法６００を示す。一実施形態において、ＳＣＭ問題の高品質ソリューションを発見するため、方法６００は標準最適化実行で反復して、何万回も実行されてもよい。方法６００の各々の通過の間、生産オプティマイザ１２４は、現在、集団の中にあるソリューションの集合から少なくとも１つの新しいソリューションを生成する。初期集団は、前述したように、方法５００の一部分で作成されてもよい。
【００５３】
ステップ６０５では、ソリューション修正手法が選択される。古典的な遺伝的アルゴリズムにおいて、ソリューション修正手法は全くランダムであり、例えば、プラントの生産レベルを或る小量だけランダムに修正してもよい。ランダムな変更で、より良好なソリューションを探索することは、しばしば、指示された発見的方法で探索することほどに、高速でも有効でもない。同時に、ランダムな突然変異は、指示された発見的方法が見過ごす新しい高品質ソリューションを識別し得る。従って、一実施形態において、生産オプティマイザ１２４は、ソリューションを修正するため、多数の非発見的（即ち、ランダム）及び発見的（即ち、非ランダム）手法から選択するように構成されてもよい。選択には、次の事項が含まれる。
【００５４】
・  ランダムな変更：  この修正手法は、ソリューションにおける１つのパラメータへランダムな突然変異を生成する。
【００５５】
・生産の移行：  この修正手法は、費用のかかるプラントから安いプラントへ生産を移行する。修正は、費用が安いプラントでの生産を増加し、費用が高いプラントでの生産を減少することを含む。移行生産修正子は、現在の生産価格及び関連する双方のプラントでの移行効果を考慮する。この情報が、移行生産の候補を生成するときに考慮されないと、修正子は費用の安い生産設備から費用の高い生産設備へ生産を移行する場合があり、全体的な生産コストを増加する可能性が高い移行となる。
【００５６】
・生産の縮小：  この修正手法は、潜在的に生産過剰なプラントを探し、確率的決定プロセスを介して１つのそのようなプラントを選択し、このプラントの生産を確率的量だけ縮小する（例えば、生産コストが高いプラントは、生産コストが安いプラントよりも、生産を縮小される可能性が高い）。
【００５７】
・分割の変更：  この修正手法は、或る一定のプラントについて分割を改善することのできるソリューションを探す。それは、このプラントについて分割を変更する。この修正手法は、産業用液体の生産及び流通を最適化するために使用される実施形態で有用である。この場合、プラントは異なる原材料の間で生産能力を分割してもよい。
【００５８】
・生産レベルの変更：この修正手法は、ソリューションの評価を改善するため、生産レベルが変更されるソリューションを探す。
【００５９】
・生産プラントの停止。この修正手法は、利益の点で停止されてもよいプラントを含むソリューションを探し、停止する１つのプラントを確率的に選択する。それは、人間の生産熟練者が使用する発見的方法の幾つかを使用して、どのプラントが停止される候補であるかを決定する（例えば、生産コストの高いプラントは、生産コストの安いプラントよりも停止される可能性が高い）。
【００６０】
・プラントの始動。この修正手法は、利益の点で始動されてもよい非活動プラントを含むソリューションを探す。それは１つのプラントを確率的に選択し、それを始動して新しいソリューションを作り出す。それは、人間の生産熟練者が使用する推論の幾つかを使用して、どのプラントが始動される候補であるかを決定する（例えば、生産コストの高いプラントは、生産コストの安いプラントよりも、始動される可能性が低い）。
【００６１】
・バルク転送の追加。この修正手法は、ソリューションによって生成されたスケジュールを検査し、バルク転送の追加が、このソリューションの評価を改善するかどうかを決定する。発見的方法は、全体的な生産コストを増加するバルク転送を導入しない。
【００６２】
・バルク転送の削除。この修正手法は、ソリューションによって生成されたスケジュールを検査し、バルク転送の削除が、このソリューションの評価を改善するかどうかを決定する。削除が全体的な生産コストを増加するならば、発見的方法はバルク転送を削除しない。
【００６３】
集団の中に現存するソリューションを修正するために利用可能な多数のインテリジェントな発見的方法の効果は、これらの手法の任意のものが、方法６００の通過中に選択される機会を有し、従って１つの手法だけに依存することは行われないことである。その代わりに、ソリューションの集団が存在し、いずれのソリューションも、それを改善する試みの中で任意の修正手法を適用されてもよい。何十万というこれらの適用を考慮するように生産オプティマイザ１２４を構成し、これと結合して、適用される修正手法の集合の中に熟練者の発見的方法を含めることによって、典型的に、可能なソリューション空間の強力な探索が最適化実行の間に起こる。こうして、最適化実行は生産最適化問題の高パフォーマンスソリューションへ収束する可能性がある。
【００６４】
一実施形態において、これら（又は他の）手法の任意のものが、この最適化サイクルを通過する間に選択されてもよい。更に、修正手法は、デフォルトの確率又は入力ファイル２２０で指定された確率を使用して確率的に選択されてもよい。こうして、いずれの修正手法も、選択される機会を有するが、或る一定の選択手法は他の選択手法よりも高い確率を有してもよい。確率の設定は、所与のパイプラインについてオプティマイザが生成するソリューションのタイプの実験及び分析の問題である。
【００６５】
ステップ６１０では、現在のソリューション集団からの１つ以上のソリューションが、ステップ６０５で選択された修正手法に従って修正されるために選択される。一度、修正手法が選択されると、入力としてソリューションの１つ又は２つのいずれが必要であるかが決定される。前述した修正手法の大部分は、ただ１つのソリューションを必要とするが、例えば、交雑修正は２つを必要とする。
【００６６】
一実施形態において、ソリューションは、ときにはランク付けルーレット円盤手法と呼ばれる手法を使用して、一般のソリューション集団から選択される。手法は、ソリューション集団の中のソリューションを、最良ソリューションから最悪ソリューションへの順序でリストへ並べ替えるために「ランク付け」と呼ばれる。次に手法は、リスト内の各ソリューションへ重みを割り当てる。これらの重みは線形に減少する。例えば、減少率が１０であり、開始重みが１００であれば、集団の最初の１２の構成員は、１００、９０、８０、７０、６０、５０、４０、３０、２０、１０、１、０．５、．．．の重みを有する。これらの重みは、選択プロセスを偏向させて、最良の個体が最悪の個体よりも選択される可能性を高くするために使用される。比喩は、集団の各構成員について１つのスロットを有するルーレット円盤の比喩である。しかし、スロットは等しいサイズではない。各ソリューションのスロットは、上記で計算された重みに比例する。ルーレット円盤がこのように設定されるとき、コンピュータ化されたボールが旋回し、ボールが着地したスロットを有する個体が選択される。１００の重み及びスロットサイズを有する集団中の最良個体は、ソリューションが要求されるとき、１の重み及びスロットサイズを有する最悪個体よりも、選択される確率が１００倍も大きい。
【００６７】
ステップ６１５では、新しいソリューションを作成するため、選択されたソリューション修正手法が使用される。即ち、元のソリューションから新しいソリューションを生成するため、修正手法が使用される。修正の幾つかは非常に小さい−例えば、１つのプラントで生産レベルを少しだけ変更し得る。或る修正は全く有意である−例えば、プラントを数日間停止し得る。
【００６８】
ステップ６２０では、新しいソリューションから生成されたスケジュールが、シミュレーションモジュール４１０によってシミュレーションされてもよい。一般的に、生産オプティマイザ１２４によって生成される生産ソリューションは、生産される第一次産品生産物の流通スケジュールも含むスケジュールへ変換される。ステップ６２５では、シミュレーションされたスケジュールの品質（又は適性）が評価される。例えば、シミュレーションモジュール４１０は、スケジュール内の生産物の生産及び流通の総コストを計算するように構成されてもよい。組み合わせられた生産／流通ソリューションを評価するために使用される適性方程式の詳細な例は、産業用液体の生産及び流通に関連した本発明の実施形態について、下記で説明される。ステップ６３０では、新しいソリューションが集団の中へ挿入されてもよい。一実施形態において、生産オプティマイザは、各ソリューションの適性に従って順序づけられた集団内ソリューションのランク付け順序を保持する。従って、方法６００の通過中に生成された新しいソリューションは、この適性得点に従って集団の中に置かれる。
【００６９】
ステップ６３０では、集団の最悪（即ち、最小適性）構成員が集団から除去される。こうして、集団のサイズは最適化プロセス中一定に維持される。ステップ６３５では、終了条件が満足されたかどうかを生産オプティマイザ１２４が決定する。満足されたのであれば、最適化プロセスは終了し、制御は方法５００のステップ５２５へ戻る。そうでなければ、方法６００が反復され、他の新しいソリューションを生成する（即ち、集団は他の世代へ移動する）。
【００７０】
図７〜図９は、本発明の一実施形態に従った流通オプティマイザ１２４の動作を示す。前述したように、一実施形態において、流通最適化１２４はアリ集落最適化手法を使用するように構成されてもよい。
【００７１】
アリ集落オプティマイザは、行軍アリが食物を発見し、他のアリを食物源へ誘引し、巣から食物へ達する経路を短縮し、食物源がなくなったとき、それら経路上の移動を終止する自然処置によって示唆される。食物を探索するとき、アリは最初にランダムに歩き回り、食物を発見するとアリ集落へ戻り、その間にフェロモン軌跡を残す。アリが既存のフェロモン軌跡に遭遇するとき、ランダムな移動を継続する可能性は少なく、その代わりに軌跡をたどり、最終的に食物を発見すると引き返して軌跡を補強する。フェロモン軌跡は時間と共に蒸発し、誘引力を低減する。アリが経路を進んだり引き返したりする時間が長引くと、フェロモンが蒸発する時間は長くなる。対照的に、短い経路は頻繁に横断され、従ってフェロモン濃度は高く維持される。結果として、一匹のアリがアリ集落から食物源への良好な（即ち、短い）経路を発見するとき、他のアリはこの経路をたどる可能性が多く、正帰還によって、最終的に全てのアリがただ１つの経路をたどるようになる。アリ集落オプティマイザは、解決すべき問題を表現するグラフの周りを歩き回る「シミュレーションされたアリ」を使用して、最適化されたソリューションに到達する。
【００７２】
図７は、本発明の一実施形態に従って、流通オプティマイザ１２２がアリ集落最適化手法を実行する方法７００を示す。ステップ７０５において、流通オプティマイザ１２２はアリ集落を初期化し、生産オプティマイザ１２４を使用して生成された生産ソリューションに対して、流通ソリューションを探索するように構成されてもよい。一実施形態において、流通オプティマイザ１２２は、各プラントを表す重みのベクトル及び各施設のベクトルを作成することによって、最適化プロセスを初期化するように構成されてもよい。これらの重みは、アリシステムの特性であるフェロモンレベルを表すために使用される。それら重みは、１つの施設から他の施設へのルートの構築を偏向させ、生産物を施設へ提供するプラントからの申し出が、勝利の申し出として選択される度合いを偏向させる（プラントからの申し出は、図９と結びつけて詳細に説明する）。表２は、これら２つのベクトルの各例を示す。
【００７３】
表２  −  例示的なフェロモン重みベクトル
プラント重みベクトル    ＜５，０．５，２．６，４．３，．９＞
施設ベクトル            ＜１．２，３．４，５，１，０，０，０＞
最初のベクトルはプラントベクトルの例である。それは、このベクトルを関連づけられたプラントから、異なる施設へ出荷することが、どの程度重要であると流通オプティマイザ１２２が考えるかを示す。例において、ベクトル重みは、このプラントがリスト内の第１及び第４の施設へ生産物を出荷する選好を有し、リスト内の第２及び第５の施設へ出荷しない選好を有することを示す。第２のベクトルは施設ベクトルの例である。このベクトルは、この施設への配送がトラック一台分の生産物よりも少ないとき、この施設から他の近隣施設へ進むことがどの程度有利であると流通オプティマイザ１２２が考えるかを示す。表の例示的ベクトルにおいて、流通オプティマイザ１２２は第３の施設への配送を選好する。同時に、ベクトルは第５、第６、又は第７の近隣施設への配送を禁止する。大まかに言えば、流通オプティマイザ１２２は、生産プラントによって行われた生産配送の申し出に基づき、これらのベクトル内の重みを修正して配送ルートの集合を生成することによって動作する。
【００７４】
図７で示された方法７００へ戻ると、一度、流通オプティマイザ１２２がステップ７１０で特定の生産ソリューションで初期化されると、流通オプティマイザ１２２は、終了条件が満たされるまで、ルート生成プロセスを複数回実行するように構成されてもよい。
【００７５】
図８は、本発明の一実施形態に従った流通オプティマイザ１２２の動作を示す方法８００を示す。この例において、流通オプティマイザ１２２は、様々な生産点から生成及び供給される産業用液体の流通を最適化するように構成される。方法８００はステップ８０５で始まる。ステップ８０５では、プラント重みベクトル及び施設ベクトルの重みが初期化される。例えば、重みベクトルは初期値の集合へ初期化されてもよく、或る偏向が導入されて、申し出プラントへ物理的に近いプラントが遠いプラントよりも高い重みを有するようにされる。更に、制約、例えば、施設が配送を受け取る一週の中の日又は一日の中の時間が、入力ファイル３００から読み込まれる。ステップ８１０において、流通オプティマイザ１２２は現在のベクトル及び生産施設に基づいてルートを生成する。後で説明する図９は、ステップ８０５の一部分として実行されるルート生成プロセスの例を示す。
【００７６】
配送スケジュールを生成した後、流通オプティマイザ１２２は、実行されている最適化実行を終了させるべきかどうかを決定するように構成されてもよい（ステップ８１５）。一実施形態において、終了条件は初期化段階の間に読み込まれ、最適化調整モジュール４０５によって流通オプティマイザ１２２へ渡される。遺伝的アルゴリズムによって生成された各ソリューションについて、流通オプティマイザ１２２は固定数のルートを生成し、最良のルートを返却するように構成されてもよい。例えば、流通オプティマイザ１２２は３つの配送スケジュールを生成し、最良のスケジュールを返却するように構成されてもよい。しかし、返却されるスケジュールの数は、特に、解決されている最適化問題及び最適化実行を実行するのに利用できる時間に基づき、最適化実行の一部分として構成されてもよい。一度、所望数のルートが生成されると、アルゴリズムは最良ソリューションを最適化調整モジュール４０５へ返却する。
【００７７】
ステップ８１０において、流通オプティマイザ１２２は、プラント重みベクトル中の重みベクトルの重みを修正するかどうかを決定する。一実施形態において、過去に生成されたソリューションよりも良好なソリューションを生成したばかりであれば、流通オプティマイザ１２２は重みを修正する。重みを修正するため（ステップ８２５）、流通オプティマイザは、入力ファイル３００で指定された量だけ、全ての重みベクトル中の全ての重みを最初に低減するように構成されてもよい。流通オプティマイザ１２２は、この低減の結果として起こった重み低減を合計する。次に、それは、これらの重みを、これまでに発見された最良ソリューションの成分へ配分する（最良ソリューションの「フェロモン軌跡」を補強する）。言い換えれば、有効でないソリューションの重みを徐々に消滅させ、有効なソリューションの重みを徐々に強化するように、重みを修正してもよい。終了条件が満たされ（ステップ８１５）、流通オプティマイザ１２２によって識別された最良ソリューションが返却されるまで（ステップ８３０）、ステップ８１５〜８２５のループが反復されてもよい。
【００７８】
図９は、本発明の一実施形態に従って、流通オプティマイザがアリ集落最適化手法を使用して配送スケジュールを生成する方法９００を示す。例示されるように、方法９００は、産業用液体を施設の集合へ配送するための配送ルートの生成及び最適化を示す。従って、方法９００で示されるステップは、この種の第一次産品生産物を流通させ、及び配送するスケジューリングに適応する。しかし、当業者は、多様な原材料の配送スケジュールを生成及び最適化するように本発明の実施形態を適応させてもよいことを認識するであろう。方法９００はステップ９０５で始まる。ステップ９０５では、緊急を要する施設が存在するかどうかを流通オプティマイザ１２２が決定する。即ち、流通オプティマイザ１２２は、配送ルートを生成する必要がある施設が存在するかどうかを決定する。例えば、産業用液体の場合、施設におけるタンク内の予測液体量が或るレベルより下へ降下するまで、配送は不必要であり得る。施設が存在しなければ、アルゴリズムは終了する。−即ち、アルゴリズムは、このルート決定巡回で発見できる全てのルートを発見している。
【００７９】
緊急を要する施設が存在するならば、ステップ９１０において、流通オプティマイザは、配送をスケジュールする必要がある施設を選択する。典型的には、配送スケジュールは、源（生産プラント）、送付先（施設）、配送量、配送時間、及び配送方法（例えば、トラック、貨車、パイプライン）を提供する。しかし、配送の具体的な要素は、最適化されているＳＣＭ問題に依存して変動してもよい。
【００８０】
異なる実施形態では、施設の集合から選択するために多様な手法が使用される。例えば、１つの方法は、ルーレット円盤手続きである。ルーレット円盤手続きは、上述の遺伝的アルゴリズムの中で説明される。この方法を使用すると、ルーレット円盤上の各施設のスロットサイズは、（施設の優先順位＋１）／能力に等しくされる。ルーレット円盤手続きが使用されるとき、より高い優先順位の施設は、より低い優先順位の施設より前に配送をスケジュールされる可能性が高い。同時に、施設の能力が低ければ、選択される確率はそれだけ高くなる。第２の手続きは、（施設の優先順位＋１）／能力の最高値を有する施設を選択する貪欲な手続きである。言い換えれば、貪欲な手続きは、ルーレット円盤プロセスによって選択される最高確率を有する施設を選択する。他の可能性は、均等にランダムな手続きを含む。この場合、異なる施設の各々は等しい確率を有する。
【００８１】
ステップ９１５では、ステップ９１０で選択された施設に奉仕する申し出を各プラントが生成する。一実施形態において、プラントは（１／（配送コスト＋生産コスト））を計算することによって配送を申し出る。こうして、配送及び生産の低い総コストを有するプラントは、配送及び生産の高い総コストを有するプラントよりも高い申し出を生成する。プラントが注文を満たすには不十分な在庫を有するならば、申し出を提出しない。ステップ９２０において、流通オプティマイザ１２２は、申し出の集合の中の少なくとも１つの申し出がプラントによって行われたかどうかを決定し、次に申し出が選ばれて、アルゴリズムはルート決定へ進行する。一実施形態において、受け入れられる申し出は、３つの手続きの１つを使用して選択されてもよい。
【００８２】
ルーレット円盤手続きは、最も多い頻度で使用される。ルーレット円盤手続きは、上述の遺伝的アルゴリズムで説明される。一実施形態において、ルーレット円盤のスロットは、ランク付け手続きを使用して決定されてもよい。ランク付け手続きは、施設への申し出を行っているプラントを使用することから起こる配送ルートの品質をランク付ける。例えば、ルーレット円盤内の各々の申し出のスロットのサイズは、申し出を施設へ行っているプラントからの軌跡を表す重みベクトル内の「フェロモン重み」（ベキ指数へ累乗される）に、ベキ指数へ累乗される調整申し出値を加えたものに等しくてもよい。言い換えれば、選択されている申し出の確率は、所与の軌跡のフェロモン重みに正比例する。一実施形態において、この式の指数は入力ファイルから読み込まれ、２．０のデフォルト値を有してもよい。指数を変動させると、他のルートによって残された「フェロモン軌跡」の強さが増加又は減少する。第２の「貪欲な」手続きは、ルーレット円盤手続きを使用して計算された最高値確率を有する申し出を選択する。第３の可能な手続きでは、異なる申し出の中から１つの申し出がランダムに選択されてもよい。一実施形態では、流通オプティマイザ１２２がルートを生成するとき、それは貪欲な手続きを使用してルートの１つの集合を生成し、ランダムな手続きを使用して１つを生成し、ルート円盤手続きを使用して追加のルートを生成する。
【００８３】
ステップ９２５では、ステップ９１０で選択された施設に奉仕する申し出が存在しなければ、申し出試行カウンタが増分されて、流通オプティマイザ１２２がこの施設への申し出を発見しようと試みた回数を反映する。一実施形態において、施設は配送申し出の受け取りに３つの変化を有し、その後で、施設は外れ施設リストに置かれる（ステップ９３０及び９３５）。変化の数が３よりも少なければ、施設は緊急施設リストに戻され、ステップ９０５の他の反復で再び選択されてもよい。現在１つの施設への申し出が存在しなければ、施設が再び処理されるとき、申し出が現れる方法はないように見え得る。しかし、施設が、他の施設についてスケジュールされる配送への二次的配送である結果として生産物を受け取るならば、施設は一層少ない生産物を要求してもよく、申し出は可能となり得る。
【００８４】
ステップ９４０において、申し出がステップ９２０で選択されるならば、流通オプティマイザ１２２は、受け入れられる申し出を有する源プラントから施設へのルートを作成し、ルートの距離及び時間を注記する。一実施形態において、ルートの移動時間は、入力ファイル３００の一部分として入力される固定移動速度、典型的には、履歴平均速度を使用して決定されてもよい。しかし、他の手法が使用されてもよい。
【００８５】
ステップ９４５において、施設への配送のサイズが最大配送能力よりも下であれば、流通オプティマイザ１２２は、近くの顧客場所を現在生成されているルートへ加えるかどうかを識別するように構成されてもよい。例えば、産業用液体の流通について、配送されているクライアントタンクの保持能力が、原材料のトラック満杯量よりも少ないならば、流通オプティマイザ１２２は、他の潜在的配送場所が施設の或る半径の中にあるかどうかを決定する。この半径は、入力ファイル３００の中に含まれるパラメータとして提供されてもよい。トラック内の生産物の残りを取ることのできる他のクライアント場所がこの半径の中にあれば、この場所が、緊急施設リストに置かれるようなトリガレベルより下でないとしても、この場所は、配送時間制約を尊重する最も経済的なやり方でルートの中へ挿入される（ステップ９５０）。複数の場所が非緊急配送を受け入れることができれば、現在の場所と潜在的な場所との間の接続の強さ（即ち、施設ベクトルに含まれるフェロモン軌跡）が、どの場所を次に訪問するかを決定する。この手続きの後に、残りの生産物がトラックの中に存在すれば、ステップ９４５及び９５０が反復されてもよい。この反復は、トラックが空になるか考慮されるべき候補の配送場所が存在しなくなるまで続き、この時点で流通オプティマイザ１２２は現在のルートの生成を終了する（ステップ９５５）。
【００８６】
前述したように、生産オプティマイザは生産スケジュールを最適化するように構成されてもよく、流通オプティマイザは、クライアントの要件及び特定の生産ソリューションに基づいて、最適の流通スケジュールを決定するように構成されてもよい。シミュレーションモジュール４１０は、生産オプティマイザ１２４によって生成された生産スケジュール及び流通オプティマイザ１２２によって生成された流通スケジュールを入力として与えられるスケジュールの効果を計算するように構成されてもよい。更に、一実施形態において、これらのスケジュールが注文の非充足を生じ、この非充足を、特定プラントの生産レベルを増加することによって充足できるならば、スケジュールシミュレーションモジュール４１０は、シミュレーション中にこれらのスケジュールを「修復」するように構成されてもよい。言い換えれば、特定の生産及び流通スケジュールが、全ての注文を満足させるには厳しいことを証明するならば、ソリューションを修正して、施設へ配送する最良プラントを識別し、（可能であれば）このプラントの生産を上げて、非充足注文を充足してもよい。
【００８７】
シミュレーションモジュール４１０は、更に、生産／流通ソリューションの評価得点（即ち、適性）を計算するように構成されてもよい。下記の説明は、産業用液体の生産及び流通を最適化するために使用される実施形態について、生産／流通ソリューションの評価得点を計算する例を提供する。もちろん、他の第一次産品原材料を含むＳＣＭ問題については、適性得点を計算する方法は変動してもよい。最初に、シミュレーションモジュール４１０は、ソリューションの戦略を実行するコストを計算する。産業用液体を含むＳＣＭ問題に適したコスト関数の例は、次のとおりである。
【００８８】
コスト  ＝  配送コスト  ＋  総生産コスト  ＋  バルク転送コスト  ＋  レッドラインペナルティ  ＋  外れ施設ペナルティ
この生の得点は、生の「コスト」得点の逆数
適性  ＝  １／（コスト）
を計算することによって、０．０と１．０との間の正規化適性値を決定するように使用されてもよい。
【００８９】
こうして、生のコスト得点が増加するにつれて、ソリューションの適性は減少する。
【００９０】
一実施形態において、コスト関数内の変数は次のように計算されてもよい。
【００９１】
配送コスト  ＝  総流通コスト  ＋  早期配送ペナルティ（該当すれば）
即ち、配送コストは、（例えば、方法９００のステップ９４５及び９５０の一部分としてトラックを空にするため）早期配送ペナルティをソリューションの総コストへ加えてもよい。総生産コストは、全ての設備の具体的エネルギー・コスト、生産コストなどを使用して、全ての設備にわたる生産コストを合計することによって計算されてもよい。バルク転送コストは、システム内の全てのバルク転送の総コストを合計することによって計算されてもよい。各バルク転送コストは、バルク転送に含まれるマイル数と定数との積として計算されてもよい。定数は、バルク転送が起こる所与の期間中のバルク転送の平均コストを表してもよい。一実施形態において、幾つかのクライアント施設は「レッドライン最小量」を有してもよい。「レッドライン最小量」は、所与の施設で常に利用可能でなければならない原材料の最小量を示す。レッドラインペナルティは、下記のようにして計算されてもよい。ここで、レッドライン違反ペナルティは、ユーザによって入力ファイル３００の中に設定される単位当たりの定数である。
【００９２】
レッドラインペナルティ  ＝  レッドライン違反量  ＊  レッドライン違反ペナルティ
外れ施設ペナルティは、外れ注文に適用されるペナルティである。それは次のように計算される。
【００９３】
外れ施設ペナルティ  ＝  緊急デルタ因子  ＊  （電力緊急カウント  ＋  緊急カウント）  ＊  外れ施設ペナルティ
この式において、緊急デルタ因子は、ユーザによって設定される大域定数である。電力緊急カウント変数は、先行重み外れ緊急カウントを表す。それは、予測需要について、このやり方で計算される。
【００９４】
電力緊急カウント  ＝  
安全カウント  ＊  （日常寄与因子（日）  ＋  施設優先順位）  ＋  非満足需要注文カウント  ＊  定数因子
この式において、安全カウントは、この施設がスケジューリング期間中にタンクの安全レベルを破った回数である。寄与因子は、０．０よりも大きいか等しい値のベクトルから取られる。これらの値は、スケジューリングウィンドウ内で近い将来の日の重要性が大きいことを表す。施設優先順位は、データ入力段階で読み込まれる施設の特徴である。非満足需要注文カウントは、満足されない注文のカウントである。定数因子は、問題とされる日の日常寄与因子、合計に対する各需要注文の寄与を表す定数、及び施設の優先順位の合計である。
【００９５】
電話需要（即ち、スケジュールされない注文）については、電力緊急カウントは、次のように計算されてもよい。
【００９６】
電力緊急カウント  ＝  
非満足需要注文カウント  ＊  定数因子
最後に、緊急カウント変数は、次のように計算されてもよい（予測需要又は電話需要のいずれかについて）。
【００９７】
予測需要（即ち、スケジュール又は予期される注文）については：
緊急カウント  ＝  安全カウント  ＋  非満足需要注文カウント
電話需要については：
緊急カウント  ＝  非満足需要注文カウント
概して、前述したコスト関数のパラメータは、次の目的達成を容易にする傾向がある。重要度は降下順序で下がる。
【００９８】
・  日数０及び日数１の需要を満たす。
【００９９】
・  需要注文の需要を満たす。
【０１００】
・  優先順位の高いロケーションの需要を満たす。
【０１０１】
・  ペナルティを含めて、最低コストソリューションを発見する。
【０１０２】
（実施例）
ユーザの観点から、本発明の実施形態は、多様な異なる仕事を実行するために使用されてもよい。
【０１０３】
第１に、先行するセクションで説明した一般的な毎日の作業において、本明細書で説明される最適化システムは、幾分自立的に動作してもよい。ユーザはシステム１００によって生成されたソリューションを検討し、出力モジュール１３０によって生成された出力データを検査して、データ又はソリューションに問題が存在したかどうかを調べることができる。ときどき、ユーザは入力ファイル３００を修正して、プラント内の変化又は評価プロセスで使用される制約の変化を反映する必要があり得る。
【０１０４】
システム１００の他の使用は、多様な仮定分析を実行する能力を含む。そのような場合、システム１００は戦略的決定、例えば、既存の機器のアップグレードを承認するかどうかに関係する価値あるデータを提供し得る。ユーザは入力ファイル３００を修正して、機器の変更及び生産プラントへの関連変更（例えば、増加／減少した生産能力又は生産コスト）を反映する。他の例は、入力データ３００によって指定された要件を修正して、クライアントの使用パターンの可能な変化（例えば、第一次産品生産物の消費の急激な増加／減少）を反映することを含む。更に他の例として、ユーザは入力ファイル３００を修正して、生産プラントの現在の状態への変化を記述してもよい。修正された入力ファイル３００を使用する最適化実行と現在の実際の作業コストとの間の作業コストの差異は、機器のアップグレードを行う場合の潜在的利益又はコストの強力な表示をユーザに提供し得る。
【０１０５】
システム１００の他の使用は、クライアントの使用パターンの変化に対する計画を含む。例えば、ユーザは、使用パターンの中で変化が起こり得る点を反映する複数の最適化問題を生成する。次に、ユーザはシステムによって生成されたソリューションを分析し、それらのソリューションが液体ガス作業内の合理的遷移経路を表すかどうかを決定する。表さなければ、ユーザは追加制約を困難な中間ソリューションに課し、中間ソリューションと時間的に隣接するソリューションを中間ソリューションへ混合する。こうして、本発明の実施形態は、第一次産品の生産者が１つの一般的な作業状態から他の作業状態へ遷移するとき、この生産者を援助する。
【０１０６】
本発明の性質を説明するため本明細書で説明及び図示された詳細、原材料、ステップ、及び部分の配列における多くの追加の変更が、添付のクレイムで表現された本発明の原理及び範囲の中で、当業者によって行われてもよいことが理解される。従って、本発明は、上記で与えられた例及び／又は添付図面における特定の実施形態へ限定されることを意図されない。
【図面の簡単な説明】
【０１０７】
【図１】本発明の一実施形態に従ったサプライチェーン最適化システムを示す。
【図２】本発明の一実施形態に従った図１のサプライチェーン最適化システムのコンポーネントを更に示す。
【図３】本発明の一実施形態に従った図１のサプライチェーン最適化システムによって使用される入力ファイルの集合を示す。
【図４】本発明の一実施形態に従った図１のサプライチェーン最適化システムのコンポーネントを更に示す。
【図５】本発明の一実施形態に従った生産オプティマイザの動作を示す。
【図６】本発明の一実施形態に従った生産オプティマイザの動作を示す。
【図７】本発明の一実施形態に従った流通オプティマイザの動作を示す。
【図８】本発明の一実施形態に従った流通オプティマイザの動作を示す。
【図９】本発明の一実施形態に従った流通オプティマイザの動作を示す。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【国際調査報告】
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