(57)【要約】【課題】様々なビジネスに汎用的に使用できる安価なシステムであって、高度な専門知識を必要とせず、大規模な企業連携型を効率的に最適化することが可能な、企業連携型最適化支援システムを提供する。【解決手段】（１）最適化の対象となる企業連携型に応じて、ビジネスプロセスを記述・設計する手段と、（２）製品及び中間製品の調達・生産・配送・販売の制約条件、リソース及びコストデータを入力する手段と、（３）前記の制約条件、リソース及びコストデータを考慮しながら、前記ビジネスプロセスに基づき「Ｐ１最適化」を実施する手段とを備えて構成する。【選択図】　なし【特許請求の範囲】
【請求項１】
製品を顧客へ提供するビジネスにおいて、企業価値を向上するべく、企業連携型の最適化を支援するシステムであって、
（１）最適化の対象となる企業連携型に応じて、ビジネスプロセスを記述・設計する手段と、
（２）製品及び中間製品の調達・生産・配送・販売の制約条件、リソース及びコストデータを入力する手段と、
（３）前記の制約条件、リソース及びコストデータを考慮しながら、前記ビジネスプロセスに基づき「Ｐ１最適化」を実施する手段とを有する
ことを特徴とする、企業連携型最適化支援システム。
【請求項２】
（４）ビジネスプロセスを構成するオペレーションを分析する際に、許容範囲内にある複数の異なるアクティビティを、代表とするアクティビティによって表現する手段、及び／又は、
（５）複数の似たオペレーションから構成されるビジネスプロセスについて、各オペレーションの発生頻度に基づいて、代表とするオペレーションを設定する手段を更に有する
ことを特徴とする、請求項１記載の企業連携型最適化支援システム。
【請求項３】
前プロセスの供給量と後プロセスの消費量との間の動的制約を制約条件として考慮しながら、「Ｐ１最適化」を実施する
ことを特徴とする、請求項１又は請求項２に記載の企業連携型最適化支援システム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、製品を顧客へ提供するビジネスにおいて、企業価値を向上するべく、企業連携型の最適化を支援するシステムに関する。本発明は、例えば石油化学産業等の企業連携型の最適化に、特に好適に用いられる。
【０００２】
【従来の技術】
ビジネスプロセスを記述し、記憶する手段としては、コンピュータを活用してこれを実現し、管理する技術が知られている。この分野には、その目的に特化したアプリケーションソフトウエアが存在する。例えば、ＩＤＳシェアー社（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｉｄｓ−ｓｃｈｅｅｒ．ｃｏ．ｊｐ）のＡＲＩＳなどを挙げることができる。同ソフトウエアを利用すれば、対象ビジネスの制約条件を記述・記憶する手段を実現することが可能である。また、同様に調達・生産・配送・販売プロセスを記述・記憶する手段や、コストデータを記述・記憶する手段も存在する。これらのツールは、現状のビジネスプロセスを記述してａｓ−ｉｓと呼び、そのパフォーマンスを測定して現状の評価を行なうととともに、その後あるべき姿をｔｏ−ｂｅと呼んで、理想とするビジネスプロセスの設計に活用される。但し、大規模なビジネスになるとプロセスの記述が煩雑になるために、その後のあるべき姿の導出に当って、試行錯誤の実験的作業を繰り返す必要があった。このような作業を「シミュレーション」と呼ぶことが多い。従来、このような試行錯誤の実験的作業によってあるべき姿を導出するためにかかるコストの削減が困難であるという課題があった。
【０００３】
製品及び中間製品の調達・生産・配送・販売の制約条件を考慮して企業価値最大化の方向に調整する手段を有するしくみは、多くのビジネスプロセスを変化させてその影響を見る必要があるので、実験的には組合せ問題となる。従来技術においては、この組合せ最適化における技術的課題の高さのために、多くのプロセスの変化に対応する最適化機能を付加することが困難であった。そのために、特に石油化学系列のグループ企業に対して、全体的な収益向上策の組合せなどを解決することが困難であるという課題があった。
【０００４】
一方、サプライチェーンのリファレンスモデルとして、サプライチェーンカウンシルが提供するサプライチェーン・オペレーション・リファレンスモデル（以下、適宜「ＳＣＯＲ」と略称する。）が存在する（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｓｕｐｐｌｙ−ｃｈａｉｎ．ｏｒｇ）。
【０００５】
組合せ最適化ソルバーに関する技術は、例えばオペレーションズリサーチや人工知能学会誌等に記載されている。これらの中には、特定の数理モデル（例えば線形計画法等）に強いツールが存在するが、一般ビジネスプロセスに関する制約を簡単に取扱うことには無理があるという課題があった。
【０００６】
また、遺伝的アルゴリズムに代表されるメタ・ヒューリスティクス手法による最適化も盛んに研究されている。しかし、遺伝子コーディングの方法に高度の知的作業が必要となるという課題があることから、特定のアプリケーションの中で使われるに留まっていた。
【０００７】
更に、制約プログラミングの枠組では、広範囲の制約モデルを簡単に扱えることが特徴である。但し、制約プログラミング単独ではプログラマのツールでしかあり得ず、ビジネス方法の検討ツールとして利用することは困難であるという課題があった。
【０００８】
作業測定手法の分野では、作業のシーケンスモデルを使って標準時間設定を行なう手法が存在する（例えば非特許文献１）。この手法の適用は簡単でかつ信頼性を有する。但し、大規模なプロセス型プラントなどへの適用は考慮されていなかった。また、同技術をＳＣＭ（Ｓｕｐｐｌｙ　Ｃｈａｉｎ　Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ）等に適用するためのモデルも存在していないという課題があった。
【０００９】
【非特許文献１】
「新版ＭＯＳＴ　画期的な標準時間の設定法」，シェルＢ．サンディン著，日本能率協会マネジメントセンター，１９９３（ＩＳＢＮ４−８２０７−０８６３−５）
【００１０】
【発明が解決しようとする課題】
本発明は、以上に挙げた課題に鑑みてなされたものである。即ち、本発明は、様々なビジネスに汎用的に使用できる安価なシステムであって、高度な専門知識を必要とせず、大規模な企業連携型を効率的に最適化することが可能な、企業連携型最適化支援システムを提供することを目的とする。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
本発明では、コンピュータシステムを利用する。また、ビジネスプロセスのモデル化のために、サプライチェーンカウンシルが提供するＳＣＯＲなどを活用する。これは本発明の要件ではないが、多くの企業がサプライチェーンの表現方法の標準化を望んでいるので、本発明においてもこの標準的なモデルを採用した。ビジネスプロセス表現をＳＣＯＲを用いて既に述べた従来技術であるＡＲＩＳを用いて表現することができる。次に、各ビジネスプロセスに対して、コストデータを設定することでアクティビティ・ベース・コスティングを行なう。これらのモデルが完成するとそこからあるべき姿を求めるために、外部の組合せ最適化ソルバーを作成する。このソルバーは、プロセスの変数にドメインと呼ぶ定義域を設定し、変数間の制約条件を満たした上で、組合せ問題を解いて評価関数の最大化を行なう。
【００１２】
即ち、本発明の要旨は、製品を顧客へ提供するビジネスにおいて、企業価値を向上するべく、企業連携型の最適化を支援するシステムであって、（１）最適化の対象となる企業連携型に応じて、ビジネスプロセスを記述・設計する手段と、（２）製品及び中間製品の調達・生産・配送・販売の制約条件、リソース及びコストデータを入力する手段と、（３）前記の制約条件、リソース及びコストデータを考慮しながら、前記ビジネスプロセスに基づき「Ｐ１最適化」を実施する手段とを有することを特徴とする、企業連携型最適化支援システムに存する（請求項１）。
ここで、（４）ビジネスプロセスを構成するオペレーションを分析する際に、許容範囲内にある複数の異なるアクティビティを、代表とするアクティビティによって表現する手段、及び／又は、（５）複数の似たオペレーションから構成されるビジネスプロセスについて、各オペレーションの発生頻度に基づいて、代表とするオペレーションを設定する手段を有することが好ましい（請求項２）。
また、前プロセスの供給量と後プロセスの消費量との間の動的制約を制約条件として考慮しながら「Ｐ１最適化」を実施するように構成することが好ましい（請求項３）。
【００１３】
【発明の実施の形態】
〔Ｉ．本発明のシステムの基本的な構成〕
本発明の企業連携型最適化支援システム（以下、適宜「本発明のシステム」と略称する。）は、製品を顧客へ提供するビジネスにおいて、企業価値を向上するべく、企業連携型の最適化を支援するものである。そして、本発明のシステムは、（１）最適化の対象となる企業連携型に応じて、ビジネスプロセスを記述・設計する手段と、（２）製品及び中間製品の調達・生産・配送・販売の制約条件、リソース及びコストデータを入力する手段と、（３）前記の制約条件、リソース及びコストデータを考慮しながら、前記ビジネスプロセスに基づき「Ｐ１最適化」を実施する手段とを有することを特徴とする。こうした特徴によって、本発明のシステムは、高度な専門知識を必要とせず、大規模な企業連携型を効率的に最適化することが可能である。また、既存のコンピュータシステムを利用することによって安価に実現可能であるとともに、対象となるビジネスの種類によらず、様々なビジネスに汎用的に適用可能である。
【００１４】
以下、本発明のシステムについて分説する。
《製品》
「製品」とは、原材料を投入して人もしくは機械設備により製造工程で産出されるもので、販売可能なものを指す。
《顧客》
「顧客」とは、製品を購入してビジネスを行なう会社又は消費する人を指す。
【００１５】
《ビジネス》
「ビジネス」とは、広義の企業内活動を指す。具体的には、原材料を調達して製品を製造し、これを顧客へ販売する行為を指す。
【００１６】
《企業価値》
「企業価値」とは、顧客から見た企業の価値を指す。「企業価値」の金額評価は、株価の時価総額で測ることができる。売上を伸ばして利益を上げることが株価の評価に連結している。ビジネスプロセスの集合体が企業であると見ると、各プロセスの価値（以下「バリュー」と呼ぶことがある。）が高くなることが、それらの集合体である企業の価値を高めることにつながると言える。よって、顧客から見た各プロセスの価値を高めることで、顧客数を増やしていき、売上と利益の増大につながるものと考えられる。
【００１７】
《企業連携型》
「企業連携型」とは、広義の企業間商取引を指す。サプライチェーン（以下「ＳＣ」と略記することがある。）とも呼ばれる。原材料の調達のために複数企業から購入するようなビジネス形態を意味する。汎用製品については、自社で生産したり他社から購入したりして、顧客へ納めることがある。特に、複数企業間で複数の製品や原材料が取り引きされる形態は、サプライチェーン・ネットワーク（以下「ＳＣネットワーク」と略記することがある。）と呼ばれる。持株会社などが関係する企業グループのビジネス形態も企業連携型に含まれる。
【００１８】
《最適化支援システム》
「最適化支援システム」とは、ビジネスプロセスで取り得る行動の選択肢の中から、評価指標により最も企業価値を高める行動を選択するシステムを指す。
【００１９】
《ビジネスプロセス》
「ビジネスプロセス」とは、調達・生産・配送・販売の各プロセスを指す。これらのプロセス毎にコストや顧客から見た価値が評価指標として設定できる。
【００２０】
《制約条件》
「制約」とは、各ビジネスプロセスにおける制約を指す。生産能力は一つの制約である。倉庫やタンクなどの容量制限も制約と見る。ある製造ユニットで生産可能な製品も制約の一つと見る。最適化の際には、少なくともこれらの制約を条件として充たす必要がある。これを「制約条件」と呼ぶ。
【００２１】
《コストデータ》
「コストデータ」とは、各ビジネスプロセスで費やされる費用に関するデータを指す。具体的に、原材料の調達にかかる費用には、原材料費と物流費用及び倉庫管理業務などの費用が含まれる。製造にかかる費用には、電気・蒸気などの使用や作業員の費用が含まれる。配送にかかる費用には、構内物流費や倉庫管理業務費、顧客までの輸送費用が含まれる。
【００２２】
《中間製品》
「中間製品」とは、原材料を一次加工してできた中間段階の製品のことで、その後の二次加工・三次加工等に供すべく、顧客へ販売することもできるような製品を指す。素材産業ではこのような製品は多く見受けられる。自社内で二次加工・三次加工する場合もある。主として三次加工された製品を最終製品として販売している場合には、それまでの中間段階の製品（一次、二次加工された製品）をいずれも中間製品と呼ぶ。本発明のシステムでは、中間製品の製造及び販売プロセスを含めて、ビジネスプロセスの全体的な行動の選択肢を最適化することを指向する。
【００２３】
《調達》《生産》《配送》《販売》
「調達」とは、製品の製造に必要な原材料や包装資材などの材料を、その数量・品名・調達先を決めて手配するビジネスプロセスを指す。
「生産」とは、製品を製造するビジネスプロセスを指す。
「配送」とは、製品を顧客へ納入するビジネスプロセスを指す。
「販売」とは、製品の価格を設定し、顧客注文数量と納入期日を設定して、製品の納入後代金を回収するビジネスプロセスを指す。
【００２４】
《リソース》
「リソース」とは、オペレーションもしくはプロセスを構成する小単位（「アクティビティ」と呼ぶ。詳しくは後述する。）を割り付ける対象（物理的対象）と、それらの対象が消費もしくは利用する財（経済的に評価され得るもので、空気は除かれる。）との総称である。ここでは「消費」の概念を、負の概念（即ち、財を「副生」すること）まで含む広い意味に拡張して用いる（従って「消費／副生」と言い換えることもできる）。この様にリソースの概念を拡張すれば、人・もの・金・情報・原材料・製品・副産物・廃棄物・環境負荷物質等々を、全て含めた高いレベルで抽象化できる。
【００２５】
《Ｐ１最適化》
「Ｐ１最適化」とは、バリューの高くなる方向、コストの下がる方向、利益の上がる方向にサプライチェーンを改善するためのコラボレーションを探索することをいう。
ここで「最適化」という言葉は、必ずしも数理計画モデル上の評価関数や目的関数の極限値を求めることのみを指すものではなく、広義の最適化、即ち極限値に相対的に近い値を求めることも含んだ意味で使用する。ＳＣ改善計画をＳＣＯＲレベル２のＰ１に求めた表現である。複数のメトリクスを複数ＳＣに設定することが暗黙的に前提となることから、現状とあるべき姿を捉える方便として，目標とすべき戦略設定やメトリクスミックスを有するビジネスプロセスのあるべき表現のことと考える。
【００２６】
《ＳＣＯＲとＰ１の概念》
ＳＣＯＲはＳｕｐｐｌｙ−Ｃｈａｉｎ　Ｏｐｅｒａｔｉｏｎｓ　Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ　ｍｏｄｅｌの略で、サプライチェーンカウンシルが策定したサプライチェーンの表記基準である。ここでは、サプライチェーンをＰｌａｎ，Ｓｏｕｒｃｅ，Ｍａｋｅ，Ｄｅｌｉｖｅｒ，Ｒｅｔｕｒｎという５つのプロセスモデルにより表記することが提唱されている。レベル１の表記では、これらの５つのプロセスモデルによる表記として、対象とするサプライチェーンの範囲を明確にする。レベル２では、各プロセスをビジネスプロセスとして見た場合の分類が存在し、ＰｌａｎはＰ１（サプライチェーン全体計画），Ｐ２（調達計画），Ｐ３（生産計画），Ｐ４（受注・納入計画）のようにプランも各ビジネスプロセスに対応して分類する。Ｐ１とは、サプライチェーンの全体計画を指す概念である。
【００２７】
《バリュー》
バリューは、ＳＣがバリューチェーンであることの認識に基づく表現である。バリューは顧客から見て評価されるべきものと考えられる。例えば、リードタイムの短縮は、それを求める顧客にとってはバリューが高いと評価される。また、コストダウン努力による値下げは、製品価格が低いことを望む顧客にとってはバリューとして評価される。「利益の上がる方向」という表現は、ＳＣオーナーにとってのバリューである。ＳＣオーナーが利益を上げて、その一部を顧客へ還元することにつながれば、最終的には顧客のバリューにつながっていく。
【００２８】
《コラボレーション》
コラボレーションとは、ＳＣ間の共同作業のことを意味する。具体的には、ＳＣの管理主体（ＳＣオーナーともいう）が関連するＳＣ主体らとの共同でお互いのＳＣの評価基準（ＫＰＩ）を改善する活動を指す。本明細書では、ＳＣ間の取引の形態やルールを当事者間の共同で改善していく活動といった意味を含めている。ここで「活動」には、良いプロセス（ベストプラクティス）へ転換すると同時に、実施結果が良くなかった活動を学習し、より効率の良い活動方法を提案して成長するといった意味が含まれる。具体的には、ＳＣ間での情報のやり取りが不足している場合に、その項目を吟味して必要なタイミングと精度で当該ＳＣ間のやり取りができるようにすることや、ＳＣ間の取引の形態やルールを見直すこと等が含まれている。
【００２９】
また、本発明のシステムは、（４）ビジネスプロセスを構成するオペレーションを分析する際に、許容範囲内にある複数の異なるアクティビティを、代表とするアクティビティによって表現する手段、及び／又は、（５）複数の似たオペレーションから構成されるビジネスプロセスについて、各オペレーションの発生頻度に基づいて、代表とするオペレーションを設定する手段を更に有することが好ましい。前者（４）の手段を有することによって、対象とするビジネスプロセスの範囲に応じて、必要十分なアクティビティの精度を一貫性をもって設定することができ、ビジネスプロセス間の効率指標に関する調整及び最適化の信頼性を付与することが可能となる。ここで、対象とするビジネスプロセスの範囲としては、例えば、ビジネスプロセスの詳細さ（ＳＣＯＲモデルにおけるレベル１，レベル２，レベル３等）や、その対象とする期間（１年，３ヶ月，１週間等）などが挙げられる。また、後者（５）の手段を有することによって、オペレーションの分析精度の一貫性を確保することが可能となる。
【００３０】
《アクティビティ》
「アクティビティ」とは、ビジネスプロセスにおける実行行為（以下「作業」又は「オペレーション」と呼ぶことがある。）の基本単位を指す。如何なるビジネスプロセスの実行行為も、基本的なアクティビティの組合せ・積算により実現される。例えば、製造工程の作業手順書の場合、ある作業名は複数の作業単位から構成されていることから、部品１の組立＋材料２の接合＋・・・のようにアクティビティの連続として表現できる。各アクティビティは、定量的評価のために時間や金額で評価することができる。
【００３１】
《必要十分なアクティビティの精度》
あるオペレーションを分析する際に、予め汎用的なアクティビティを準備しておいて、それらのアクティビティの組合せでオペレーションを表現することは、分析の手間の面から見て都合がよい。この際、時間値やコスト値の許容範囲を設定しておいて、その範囲内の複数の異なるアクティビティを代表アクティビティに統一して分析することにすれば、当該オペレーションの分析は汎用的な少数の代表アクティビティで簡潔に表現でき、且つ、許容範囲の設計によって必要十分な分析精度を保証することができる。
【００３２】
《ビジネスプロセス間の効率指標に関する調整及び最適化》
ＳＣを構成する企業それぞれのビジネスプロセスには、通常そのプロセスの効率性を測るための指標が設定されている。その指標のことをＫＰＩ（Ｋｅｙ　Ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ　Ｉｎｄｉｃａｔｏｒ）と呼ぶことがある。この指標を改善するためには、他のビジネスプロセスとの関連の有無やトレードオフの際の解消方法などをビジネスプロセスの調整により行なう。この調整が企業連携において最も巧く実施された場合に最適化されたと考える。ＳＣを構成する企業間の「Ｐ１最適化」と同義である。
【００３３】
《信頼性を付与する》
分析効率のために代表アクティビティを設定し、各プロセスの評価指標を調整及び最適化する場合には、その結果についての信頼性が問われることになる。即ち、詳細さを丸めているので、どの様な精度をもって最適化の計算を行なったか、という点についての信頼性が問題となるのである。ここで、分析システム全体としての誤差に関する一貫性が確保されていることが重要である。本発明のシステムでは、この意味での一貫性が保証されるような許容値を採用して、その結果に対する信頼性を付与している。
【００３４】
《複数の似たオペレーション》
この場合の「オペレーション」とは、既に許容値が設定された代表アクティビティにより構成されたビジネスプロセスの実行行為のことを指す。「似たオペレーション」とは、実際のビジネスプロセスの実行行為の内容が類似していることを意味する。例えば、作業１と作業２とを比較した場合に、商品名称の語尾等のちょっとした違いがあるが、オペレーションの実質的な内容には差異がない場合や、オペレーションの内容に違いがあっても、それがある部品への穴開けの有無などの大同小異にすぎない場合などを指す。
【００３５】
複数のオペレーションが「似たオペレーション」であるか否かは、本発明のシステムに予め判断基準を設定しておいて、その基準に従い自動的に行なってもよく、システムの操作者が判断してその旨を外部からシステムに入力しても良い。特に前者の場合、下位のレベルから上位のレベルへとデータを引き渡す際に、この判断基準に基づき自動的にオペレーション群を上位の許容範囲に収めることができ、かつ、データ量を削減することも可能となる。
【００３６】
《発生頻度に基づいて代表とするオペレーションを設定する》
複数のオペレーションが「似たオペレーション」であると認識された場合に、それらの繰り返し頻度（以下「発生頻度」という。）をもとにグループ分けすることで、代表オペレーションを適切に設定することができる。この際、各オペレーションの繰り返し頻度に基づいて、許容範囲の設定を行なう。例えば、作業１と作業２がそれぞれ９５秒と１００秒の作業である場合に、週に１０００回以上繰り返すのであれば、それぞれ独立のオペレーションと見る一方で、１〜１５回程度しか行なわないのであれば、作業１を代表オペレーションと見る、といった考え方である。
【００３７】
代表アクティビティやオペレーションの発生頻度によるグループ化によって、ビジネスプロセスの分析コストが削減できる。オペレーションを代表アクティビティの選択と回数の設定で特定でき、オペレーションの数が多い場合にはそれらの発生頻度に基づいて、代表オペレーション×回数という式で分析することが許されるからである。そのような分析を行なっても、分析結果の信頼性は失われないという点が、本発明のシステムの基盤である。
【００３８】
《信頼性を確保する》
「信頼性を確保する」とは、ビジネスプロセスの記述レベルや分析の範囲などによるデータの詳細さの違いに起因する誤差に関して、一貫性をもって設計する方法を本システムとして採用することにより、分析コストを削減しつつ分析結果の精度を保証することを意味する。データが詳細な場合には、誤差が大きくても全体の分析の信頼性を損なわない設計である。アクティビティの許容誤差とオペレーションの発生頻度に基づくグループ化との総合的な効果として、本発明のシステムの全体的な信頼性が保証されている。
【００３９】
また、本発明のシステムは、前プロセスの供給量と後プロセスの消費量との間の動的制約を制約条件として考慮しながら、「Ｐ１最適化」を実施するように構成することが好ましい。この特徴によって、本発明のシステムを連続系と離散系の混在する系へ適用することが可能となる。
【００４０】
《ビジネスプロセス間の制約モデル》
調達プロセスと生産プロセスとの間の制約モデルとしては、例えば、調達プロセスにおける原材料の受入量と生産プロセスにおける原材料の消費量との関係を表わす制約モデルが挙げられる。生産プロセスと配送プロセスとの間の制約モデルとしては、例えば、生産プロセスにおける製品１の生産量と配送プロセスにおける製品１の保管エリア及び出荷量との関係を表わす制約モデルが挙げられる。
【００４１】
《前プロセスの供給量と後プロセスの消費量》
ビジネスプロセス間の制約モデルを一般表現すると、前プロセス（例えば、調達や生産）と後プロセス（例えば、生産や配送）の間のリソースの受払量の制約を充たすようなモデルとなる。本発明のシステムでは、この制約モデルをシステムの骨格に採用したことで、複雑なＳＣネットワークの関係を制約モデルで表現することが可能となっている。
【００４２】
《動的制約》
「動的制約」とは、最適化の計算の過程で、与条件すなわち前プロセスの生産量と後プロセスの消費量が変動するような制約のことを指す。
【００４３】
《連続系と離散系の混在する系》
「連続系」とは、素材プロセス装置産業一般における製造装置等にみられるように、例えば２４時間連続稼働して、入力（材料投入）と出力（製品産出）が連続的に実施されるような系を指す。
一方、「離散系」とは、入力と出力が時系列的に見て連続となっておらず、例えば製品が１個、２個、・・・等の離散的な単位で製造される形態となっているような系を指す。
【００４４】
連続系と離散系の「混在する系」とは、例えば、前プロセスでは連続系の装置により液・粉状の中間製品を製造して、後プロセスではそれらの中間製品を材料として使用し、加工プロセスにより最終製品を組み立てるような系を指す。
【００４５】
本発明のシステムは、通常は、ＣＰＵ，ＲＡＭ，ハードディスクや各種周辺機器等を備えた通常のコンピュータシステム（例えば各種ネットワークサーバ、ワークステーション、パーソナルコンピュータ等）を用いることによって、容易に実現することができる。こうしたコンピュータシステムでは、ＣＰＵがハードディスク等に記憶されたコンピュータプログラムに従って各種の演算処理を実行するとともに、ＣＰＵの各種演算処理に必要なデータがＲＡＭに適宜記憶・更新されるようになっている。また、コンピュータシステムには更に各種の機器（キーボード、マウス等の入力機器、ディスプレイ、プリンタ等の出力機器、ＣＤ−ＲＯＭドライブ、フロッピー（登録商標）ディスクドライブ等の記憶媒体読取・書込装置、通信ネットワークとのインターフェースなど）が内蔵又は接続されており、ＣＰＵの演算処理によって制御されるようになっている。すなわち、これらＣＰＵ，ＲＡＭ，ハードディスク等や各種周辺機器等の機能によって、上に説明した各機能要素（１）〜（５）の手段が実現されるようになっている。
【００４６】
なお、本発明のシステムの各機能要素（１）〜（５）に相当する機能は、具体的には、ハードディスクに記録されたコンピュータプログラムをＲＡＭに読み出し、そのコンピュータプログラムを起動してＣＰＵで実行することにより、ＣＰＵの動作として、又はＣＰＵとＲＡＭ，ハードディスク，各種周辺機器等との協動動作として実現される。ここで、このコンピュータプログラムを、例えばＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＭＯディスク等のコンピュータ読取可能な各種の記憶媒体に記録しておき、必要に応じて随時、コンピュータシステムが有する記憶媒体読取装置を通じて、これを直接、又はハードディスクにインストールして使用するのが好ましい。或いは、コンピュータシステムから情報通信ネットワークを通じてアクセス可能な外部記憶領域（他のコンピュータ等）に当該コンピュータプログラムを記録しておき、必要に応じて随時、前記の外部記憶領域から情報通信ネットワークを通じてこれを直接、又はハードディスクにインストールして使用するのが好ましい。
【００４７】
〔ＩＩ．本発明の企業連携型最適化支援システムの具体的な背景〕
＜本発明のシステムの適用対象＞
本発明は、コンピュータによりグループ企業のような資本を部分的に共有し、且つ製品の連産構造を保有するようなビジネスを全体的に効率化するシステムズマネジメントに関する。本発明は、例えば石油化学産業に好適に用いられる。
【００４８】
（石油化学ビジネスモデル）
石油化学業界の製品チェーンは、原油・ナフサ等の製品から、エチレン・プロピレン等の石化基礎原料を経て複数の誘導品・モノマーに変化してゆき、最終的にはポリマー・樹脂の形態で需要家に供給される。石油化学の事業形態は、数種類の基礎原料から数千種類のグレードを産出する製品チェーンを構成している。最終製品に位置する自動車・家電などの産業は、材料・部品を集約する方向で製品化する高度加工組立型産業である。化学系素材の製造プロセスは、一連の樹形的製品チェーンによって認識することができる。石化事業は全体バランスや樹脂グレードの付加価値の状態などによって事業価値が評価され得るものである。
【００４９】
＜本発明のシステムが解決しようとする具体的な課題＞
本発明が解決しようとする課題について、特定の産業事例、例えば石油化学製品系列をケースとして取上げ、説明を試みる。但し、本発明は一般的なビジネスに広く適用できるものであって、こうした特定産業に限定されるものではない。
【００５０】
（石化製品の連産モデルとビジネス課題）
石油化学産業の基礎製品であるエチレン、プロピレン、ブタジエン、ベンゼンなどは、ナフサを熱分解して作られる。これらはさらに幾つかの工程を経て、日常生活で実際に利用される様々な最終製品に生まれ変わる。
【００５１】
（主原料ナフサ価格の最近の変動と企業業績）
日本の石油化学産業が主原料とするナフサの約６割を韓国、クウェート、サウジアラビア等から輸入している。ナフサ価格は、１９９６年後半から１９９７年初頭にかけアジアの旺盛な需要を背景に値上がりし、湾岸危機以来６年振りに２万円台を記録した。その後原油価格の下落、ナフサ需要の沈静化にともない価格も下落傾向を辿った。しかし、１９９９年４月以降、ＯＰＥＣの原油減産を受け、２０００年末の輸入価格は前年の年初価格に比べ２．３倍にも高騰し、ＯＰＥＣは４度も増産に転じた。翌２００１年に入ると、世界経済の減速により原油価格は反落し、米国の同時多発テロを契機とした世界経済の更なる低迷が懸念されるなか、原油・ナフサ価格は年末に向け軟調基調を辿ったが、１２月のＯＰＥＣ等の減産決定に反応し、市況は上昇基調に転じた。その後、内外石油精製会社の需給調整も影響し、２００２年４月時点で海外のナフサマーケットは再び２万円台に至っている。
【００５２】
（企業業績）
石油化学産業の企業業績は、原料価格と市況に左右される。１９９６年以降低迷を続けていたが、１９９９年には原料ナフサ価格の値上がり傾向が続いたものの、好調な輸出と内需の回復に支えられ大幅な増益となった。２０００年度では、原料ナフサ価格が一段と高騰し、年末には輸出環境も悪化したが、生産が高水準を維持いたため、経常利益でほぼ横這いで推移した。しかしながら２００１年に入ると、世界経済全体の悪化に伴い、内需、輸出とも低迷したことに加えて、アジア市場の市況が下落したため大幅な減益を余儀なくされている。
【００５３】
（石油化学業界の課題）
この業界のビジネス上の課題としては、唯一の原料ナフサからいかに多くの収益を見込めるかという一点に尽きるのである。その解決の方向として、次の３点を考える必要がある。
１）収益安定化のために、アジア地域における将来を見通した需要動向の把握が、これまで以上に重要となる。
２）激化するメガコンペティションのために、合併・事業交換・撤退・融合を自在にシミュレーションし、逸失利益を一掃すること。
３）シミュレーションの中から派生するニーズとしてのプロセス革新・新製品開発・生産管理技術・情報化などの技術の高度化。
本発明は、主にこれらの課題を解決する方法である。
【００５４】
石化製品ＳＣＭと石化ビジネスモデル：
本章ではサプライチェーンマネジメントの観点から石化ビジネスモデルを検討してみたい。
【００５５】
石化製品のＳＣＭレベル：現状認識
大規模プラントでは、生産管理システム及び高度制御等のしくみにより、石化基礎原料の製造プロセスと誘導品バランス等の生産最適化・高効率運転を実現している。
【００５６】
誘導品＆モノマー、ポリマーの生産量については、全体収益最適の観点から調整されているわけではなく、各事業部毎に予算を積み上げた結果として決定されている。特定の製品が伸びたとしてもその製品のために全体バランスを変更するような計画調整のための枠組みは今のところ存在しない。いくつもの製品の需要と生産の優先順位を、全体最適の観点から調整する戦略的計画の考え方の枠組みが必要と思われる。残念ながら現状のＳＣＭレベルはその段階にあらず、今後の課題となっている。
【００５７】
ＳＣＭレベルを上げるために今後必要となるビジネスモデルは概略次の枠組みである。
・販売価格と仕切価格の戦略的調整
・複数製品チェーン間の生産量のダイナミックな調整
・原料（ナフサ）価格と売値の連結モデル
・川下需要をまとめて掌握して大量プル型生産方式へ
【００５８】
販売価格と仕切価格の戦略的調整：
販売価格と仕切価格とは図２におけるＩＰの外販と次工程での内部消費の関係を意味する。石化基礎製品の価格は為替と原料価格のフォーミュラで概略決定されるが、顧客・販売チャネル毎に異なる価格で取り引きされている。市場と自社のポジショニングの関連を考慮して、ダイナミックな数式モデルを設定できれば、オプションプライシングの応用問題と捉えられると思われる。川上側で仕切り価格を変更することは川下ビジネスにとって大きな影響を及ぼす。しかし、この変更を常に自社グループの優位な立場になるようにダイナミックに調整できるならば、そのしくみを導入することでＳＣＭのレベルを向上させ得るのではないだろうか。その上で、ｅビジネス環境におけるマーケットプレイスなどの市場での瞬時的な取引を戦略的に活用する方法を検討してみたい。
【００５９】
（事例１）
内部仕切価格と売値に関する負の事例を挙げる。プロダクトチェーンを区切る事業部ａが存在する場合には、その事業部ａから次の事業部ｂへの原料引渡価格と外販価格の設定に現れる問題である。事業部ａ単体の判断で仕切価格を設定すると、事業部ｂへの仕切価格よりも外販価格を安くする場合が考えられる。事業部ａとしては設備稼働を維持したいための販売活動として安売りで販売量を稼ぐ方針を設定したことになるが、下流の事業に対しては、明らかにビジネス的に負の影響を与えることになる。もし、外販先企業が外販した事業部ａの原料を使って事業部ｂと競合する製品を生産するならば、コスト競争力の面で事業部ｂは不利になるだろう。
【００６０】
このようなグループ内における負のシナジーが、ミクロ経済的現象として周辺企業の間で発生していると考えられる。この負の影響を最小化する価格政策が望まれるところである。
【００６１】
（事例２）
協業化とガバナビリティ：
下流のグループ企業から見たとき、グループの原料が高いと思われた場合には安い原料を調達する動きにつながる。この場合、当該企業の生き残りを賭けた合従連衡政策が実施され、結果的に他企業の資本参加の形でグループとしての結束が崩れる方向に進む。その様に進んだ段階では、上流原料事業は下流部門がお客様となって、仕切価格を支配する立場を維持することはできない。根本的な事業部戦略の転換が必要となる。つまり、原料部門としての価格競争力の体力勝負となり、場合によっては上流側まで合従連衡政策に巻き込まれていく。
【００６２】
（事例３）
利益算出速度の観点から石油化学連産品のマーケティングを考えると、事例１に反する（負のシナジーを許さざるを得ないような）販売政策が創出される可能性がある。つまり、川上製品で利益算出速度が大きい製品は多少値下をしても外販してスループット（売値−材料費）を稼ぐほうが得策であるといった選択である。
【００６３】
（事例４）
川下Ｘ製品競争力のための全体的運用方法を発見する必要がある。製品Ｘの競争力を競合企業のサプライチェーンと比較して強くなるような全体的運用があることは自明であるが、その場合にはその他の製品に対して収益上の影響が伴う。
【００６４】
複数製品チェーンのダイナミックな生産調整：
石油化学製品は、連産品系列を有しており、装置やプロセスの制約から副製品が派生する。ナフサからはエチレンクラッカープロセスを経ることで、通常エチレン１に対してプロピレン０．６が製造される。この比率の見直しは、装置制約のため簡単ではないが、最新設備においてはプロピレン比率を高めて１：０．８とする動向がある。
【００６５】
このような副製品の存在する連産品系列のしくみを、需要のダイナミクスから出発して、装置やプロセスに対する代替案適用のケーススタディや生産量の調整ケーススタディを行なうことで、競争力の向上する方向に変換していかねばならない。
【００６６】
原料（ナフサ）価格と売値の連結モデル：
上に述べたダイナミックスを実現すると、原料価格と売値のダイナミックな調整モデルに発展させることが可能になると思われる。このようなしくみができあがったら、もはや事業部といった仕切りは不要となるのではないだろうか。生産調整と販売調整及び原料調達が理想的な効率を目指してダイナミックに変移する様子をイメージすれば、そこに介在するビジネスプロセスは最小限でよいことが納得できるだろう。
【００６７】
ナフサ調達とエチレンの輸出と為替変動への対応方法のモデル化やエチレン輸出価格と社内チェーンのための仕切価格の合理的な設定方法について、市場の需要予測と連結することが理想である。円安に振れれば、エチレンを輸出して稼ぐ方法を取り易い。エチレン製造の稼働維持によるメリットは出るが、その分を社内仕切価格の値下げに回して、川下製品の競争力強化を戦略的に議論できると良いのではないだろうか。どの為替でどの程度のエチレン価格で輸出したとき、同時に社内仕切価格をどの程度まで下げることが出きるのかについてのダイナミックな数式モデルを設定できないだろうか。
【００６８】
川下需要をまとめて大量プル型生産方式へ：
十社程あるエチレンセンターは、これまでに述べたような連結モデルをベースとして、需要のダイナミクスを吸収するように統合していくことを本発明により検討する。ハードディスク業界では過去約１０年ほどの間、供給過剰と品薄を繰り返してきたが、業界内で合法的に情報を交換する体制を整えた。これにより、市場全体の出荷／在庫状況を一週間ごとに、ほぼ把握できるようになったという。業界再編の効果も見逃せない。３年前には、市場の７５％のシェアを８社で分け合っていた。現在、７０％のシェアを３社で占めていて、供給調整能力が向上したといわれている。他業界のビジネスモデル及び情報技術を参考に、日本の石化業界もビジネスモデルを見直すべき時が来たと考えられる。ハードディスク業界を参考にするならば、３〜４のグループで８割のシェアを占めるようなエチレンセンター連合を形成して、各社の川下の需要をまとめて掌握して生産量の調整が可能になることが望ましい。そしてこのエチレンセンター連合間で合法的な需要動向の情報交換が行われていることが望ましい。そのようなモデルとして例えば、政府による化学製品の需要動向調査は参考になるが、実ビジネスで活用するためには隔月くらいの情報が必要となるのではないだろうか。このようなしくみを化学産業においてどのように形成するのが良いかについては、今後の課題となるだろう。
【００６９】
〔ＩＩＩ．本発明の企業連携型最適化支援システムの具体的な実施の形態〕
本発明は、製品を顧客へ提供するビジネスにおいて、企業価値向上を支援する企業連携型最適化システムである。製品を顧客へ提供するビジネスとは、通常のビジネスを一般化表現したものであり、本発明に一般性を付与する表現である。ここで、製品にはサービスのような概念も含まれるものとする。企業価値とは、一般にフリーキャッシュフローなどのように、その企業がビジネスを通じて得た利益を次のビジネスに自由な裁量により使うことができる資金の量によって評価されるといわれる。この価値は一般の企業では株主価値と同義に取り扱うことができるといわれている。すなわち、企業価値が高い企業の株価は高く評価されることになる。本発明では、この企業価値を向上させるためのビジネス方法について、コンピュータを活用して大規模な組合せ最適化問題の中から施策を抽出する方法を実現した。
【００７０】
本発明は、以下に述べる手段によって実現される。
第一に、ビジネスプロセスを記述・設計する手段を有する。ビジネスプロセスの記述は、ビジネスプロセスを表す記号もしくは図を連結する方法で行われる。この部分はマニュアルで行われることが多いが、単なる図面ではなくデータベース化されるところに特徴がある。表記方法については公知技術として存在する方法、例えばサプライチェーンカウンシルの提案するサプライチェーンオペレーションリファレンスモデル（以下「ＳＣＯＲ」という）を使い実現した。これは企業連携モデルを扱う標準的モデルを提供する数少ない表記方法であり、ＩＴベンダ各社も参照する表記方法である。
【００７１】
第二に、対象ビジネスの制約条件を記述しかつ記憶する手段を有する。ビジネスプロセスの記述の際に各ビジネスプロセスには、その属性値としてそのビジネスプロセス特有の制約条件を保持するように工夫した。ＩＴ技術的にはビジネスプロセスをオブジェクト表現して、そのオブジェクトに属性値を格納する方法を取った。制約条件とは、ビジネスプロセス間の前後関係、必要なリソース条件、能力条件などそのビジネスプロセスにおいて実行する調達・生産・配送等の処理における制約のことを指す。この第一及び第二の手段において、調達・生産・配送・販売プロセス及びその制約を記述しかつ記憶する手段が実現される。
【００７２】
第三に、各プロセスに対してコストデータを記述しかつ記憶する手段を持たせた。これらの表現手段により、通常のビジネス活動における諸データが整う。この諸データを元に、製品及び中間製品の調達・生産・配送・販売の制約条件を考慮して企業価値最大化の方向に調整する手段を実現した。この調整方法は、以下のステップで行なわれる。
【００７３】
調整ステップ１：
フリーキャッシュフローに対する諸施策のインパクト分析を行い、その影響の感度を把握する。具体的には、フリーキャッシュフローに影響する項目である「売上成長率」「売上営業利益率」「運転資本」「固定資本投資」「資本コスト」などを取り上げ、それぞれに影響する具体的諸施策を「新製品投入」「市場拡大策」「売上増大策」「コスト削減策」「在庫圧縮」「設備投資」などの観点で設定し、それらの評価指数による微小変化の影響を調べる。評価指標は、「資本効率」「仕掛り在庫回転日数」「在庫回転日数」「売掛債権回転日数」「倉庫在庫回転日数」「固定経費」「変動経費率」「固定製造原価率」「変動製造原価率」「製品販売数量」「製品販売価格」などを使用する。これらの評価指標については一般的な定義を採用する。
【００７４】
調整ステップ２：
インパクト分析で企業価値への影響の高い指標を取上げ、対象とするビジネスプロセスを選択して、各指標に関係する変数にドメインを設定して組合せ最適化計算を行なう。この結果いくつかの組合せパターンを出力し、諸施策のアクションプランとする。
本発明の制約モデルの考え方と組合せ最適化の手法について、簡潔に以下の如く表現する。
【００７５】
制約モデル表現は、次の制約ステップにより行なう。
制約ステップ１：
定式化のため、変数を設定する。変数はＸ１、Ｘ２、…、Ｘｎのような一般表現が可能である。これらは、ビジネスプロセス表現によるオブジェクトの属性と同等である。
【００７６】
制約ステップ２：
各変数には制約情報として取りうる範囲を設定する。例えば、Ｘ１：：５．．３０、Ｘ２：：１０．．２０、…と定義域（以下ドメインということがある）を設定する。この場合、Ｘ１という変数の取りうる範囲が５〜３０の適当な値であればよいという意味である。この情報は、ビジネスプロセスの設定時にＸ１という属性が設定され、その属性にドメイン情報として５〜３０という具体的な数値が入力されたことを指す。
【００７７】
制約ステップ３：
各変数間に制約条件を設定する。例えば、Ｘ１≠Ｘ２などの不等号や大小関係Ｘ１≦Ｘ２などの設定を行なう。本発明においては、多変数間の制約表現として、ａｌｌｄｅｆｅｒｅｎｔ（Ｘ１，Ｘ２，…，Ｘｎ），ｓｅａｑｕｅｎｃｅ（Ｘ１，Ｘ２，…）、ｃｕｍｕｌａｔｉｖｅ（…）、ｄｉｆｆｎ（…）、ｃｙｃｌｅ（…）などの制約表現が利用可能な環境で制約モデル作成の簡易性を高める方法を採用した。一般に、制約プログラミングと呼ばれる技術領域で使われる手法であるが、本発明にこの技術が必須ではない。その他の組合せ最適化手法を利用しても可能である。
【００７８】
企業連携型ビジネスで生産の問題を扱う場合には、生産プロセスと消費プロセスの緊密な制約表現が必要となる。そのような動的な制約モデリングには、ｐｒｏｄｕｃｅｒ／ｃｏｎｓｕｍｅｒ制約を用いた。この制約は次のように使う。
ｐｒｏｄ＿ｃｏｎｓ（Ｉｎｉｔｉａｌ＿ｓｔｏｃｋ，［Ｐｒｏｄ１，…，Ｐｒｏｄｐ］，［Ｃｏｎｓ１，…，Ｃｏｎｓｑ］，Ｆｉｎａｌ＿ｓｔｏｃｋ，Ｍｉｎ＿ｓｔｏｃｋ，Ｍａｘ＿ｓｔｏｃｋ，Ｏｒｄｅｒ）．
【００７９】
前プロセスでの生産タスク（Ｐｒｏｄ１，…，Ｐｒｏｄｐ）を次の消費プロセスでの消費タスク（Ｃｏｎｓ１，…，Ｃｏｎｓｑ）で消費する生産スケジューリング問題において、倉庫の物理的制約である最大容量と最小容量の制約を満たし、かつ注文納期を満たすような制約表現である。
【００８０】
アクティビティの精度と信頼性を確保し、かつ分析コストを削減するためにプロセスシーケンスモデルを新たに考案した。このプロセスシーケンスモデルは、プロセスを表す記号と収益数値の組合せにより表現される。ここで、収益数値は変数扱として登録することも複数のリスト表現とすることもでき、単一と限定されない。変数として表現することで、他のプロセスとの制約表現を組込むことが可能になる。収益数値をコスト部分と利益部分に分けて、（“ｐｒｏｃｅｓｓ＿ａ”，［５，２］）のように表現することができる。ｐｒｏｃｅｓｓ＿ａにおいてコスト５単位と利益２単位発生すると定義する。ビジネスによっては、売値が明確である場合は、（“ｐｒｏｃｅｓｓ＿ａ”，［５，＿，７］）のように売値を第３の数値として設定し、収益はその差の計算で求められる。
【００８１】
売値も利益も不明である場合には、（“ｐｒｏｃｅｓｓ＿ａ”，［５，＿，＿］）としておき、両者を変数扱いとすることができる。企業グループ内における仕切価格と売値のように異なる価格設定があり得る場合には、さらに収益部分を詳細分類する。（”ｐｒｏｃｅｓｓ＿ａ”，［５，＿，［”仕切価格”，”売値”］］）などと表現できる。これらもまた変数扱いとすることができる。プロセスを表す記号は対象とするプロセス毎にそのアクティビティを認識できる独自の記号を設定する。プロセスの最後は通常、販売プロセスとなり収益の数値を記入する。尚、収益情報は製品１単位当りに換算する。販売数量による製品価格及びコストの変動については、換算表もしくは換算式等を準備する。例示すれば、次のようなプロセスシーケンスを扱う。
【００８２】
ｐｒｏｃｅｓｓ＿ｓｅｑ（“製品１”，“販売チャネルａ”，１．．１００，［［“Ｐ１”，［５，０］］，［“Ｐ２”，［Ｘ２，０］］，…，［“Ｓｅｌｌ”，［１，＿，１００］］］）．
ｐｒｏｃｅｓｓ＿ｓｅｑ（“製品２”，“販売チャネルｂ”，１．．１０００，［［“Ｐ１”，［４，０］］，［“Ｐ２”，［Ｘ３，０］］，…，［“Ｓｅｌｌ”，［１，＿，１２０］］］）．
【００８３】
ここで、Ｘ２＋Ｘ３＝１０のようにコスト変数間の制約条件を列挙する。
この表現は、製品１はＰ１、Ｐ２…の各プロセスを経た後販売チャネルａに販売されて１００−（５＋Ｘ２＋…＋１）単位の利益を得ることができる。このようなビジネスプロセスのシーケンス表現を採用することで、ビジネスプロセスモデルと組合せ最適化ソルバーとの連携が容易となった。
【００８４】
信頼性を確保するとは、ビジネスプロセスの記述レベルや分析の範囲などによる詳細さの違いによるデータの詳細さに起因する誤差に関して、一貫性をもって設計する方法を内在することを意味する。データが詳細な場合には、誤差が大きくても全体の分析には信頼性を損なわないことが重要である。プロセスシーケンスモデルなどのデータの重み付けにおいては、この考え方を統一して適用することにより、信頼性を確保してなおかつ分析生産性を向上させた。この一貫性は、分析が多段階（例えばＳＣＯＲレベルとさらに詳細レベル）にまたがる場合にも適用される。
【００８５】
（リアルオプションとしての実施形態）
先に述べた石油化学業界の課題を解決するために、例えば以下で言及する知識表現を行い、意思決定支援につながるオプション表示を行なえるシステムを提案する。
【００８６】
図１に石油化学製品の連産ビジネスモデルを示す。この図は、石油化学産業のある製品チェーンをモデル化したものである。原料（ｉｎｐｕｔ）が複数あり、製品（ｏｕｔｐｕｔ）は最終製品ＦＰ１、ＦＰ２、ＦＰ３と中間製品ＩＰ１、…、ＩＰ５が存在して、中間製品自体も顧客に販売されるようなモデルを想定しなければならない。丸印はタンクのようなバッファを意味する。
【００８７】
プロダクト：
ナフサから石化基礎製品及び中間誘導品・モノマー、汎用樹脂・各種ポリマーへ至る複雑なプロセスチェーンを表現する。川上では製品数は少ないが、川下（特に樹脂）ではグレードの数が多くなる。代替プロセスなども設定しておき、代替案の検討に利用する。
（オプション）
需要とのバランスやマーケティングに関する背景知識などから新規に開発すべき製品Ｘをシステム的に発見し、開発プロジェクトとして設定する。
【００８８】
製造プロセス：
各プラントのプロセスの特徴、製造可能製品と能力及び必要なリソースなどを表現する。プロセス間の制約条件を記述する。プロセスの表現には柔軟性を持たせ、必要に応じてドリルダウンして改善すべき箇所が明示できるようにしておく。
（オプション）改善箇所はそのグループ全体への影響度によって、プロジェクトとして優先付けて設定し、必要なりソースを割り当てる。
【００８９】
価格と需要：
製品価格・需要等については、変数として扱いドメインを与える。石油化学産業全体で考慮することがもっとも都合がよいが、必要に応じて、製品チェーンを切り出して材料費と製品価格を為替変動やナフサの価格変動をベースに振れ幅を任意に設定してシミュレーションをかけられるようにする。
（オプション）
グループ会社間の取引価格とグループ外の取引の価格設定などに戦略的な関連を持たせる必要がある。また、マーケティングの結果からどのグレードの価格変動がグループ全体にどのように影響するかについての知識を得ることに活用できるようにする。
【００９０】
入力として、原料価格（ナフサなど外部からの購入製品）、最終需要家の需要動向（受注量）を確率的に（数値に変動幅とその確率を設定して）与える。
各オプションについては、複数未来（外部環境としての）の状態についてそれぞれ発生させ、常にあるオプションによるグループ経営へのロバストネス分析をレポーティングさせる。オプションは、実プロジェクト（製品開発、新規プラントやプロセス合理化、販売拡張、その他のリソース削減・効率化プロジェクト）と連動させる。これが本しくみをリアルオプションと呼ぶ理由であり、新規のプロジェクト投資判断において、当該ビジネスモデルに基づくリアルオプションの観点からの評価によってその優先順位を決定する点が重要である。
【００９１】
外資参入や国内企業間のＭ＆Ａの検討なども、リアルオプションの範疇として検討する。つまり、外資参入は製品価格及び需要の変動要因としての脅威であり、その対策はビジネスモデルの不確実な未来におけるオプションとして常に検討しておくべき課題である。また、その様な脅威に対応する解決策としてのＭ＆Ａのオプションをビジネスモデルの中で検討できる。
【００９２】
グループ内の市場におけるポジショニングも、ビジネスモデル範囲を石油化学業界へ拡張したモデル（拡張ビジネスモデル）からの試算が可能である。拡張ビジネスモデルは、競合する企業グループのモデルをも取り扱うことであり市場モデルとも言える。この中で、マーケティング戦略を練ることができればグループ戦略の支援ツールとして威力を発揮する。
【００９３】
利益産出状況の観測手法について、通常では単位重量あたりの経理計算結果としての利益が経営判断に使われている。制約条件を考慮する利益産出速度の考え方は経済性工学にその原典を求めることができ、石油化学産業へも適用可能である。ボトルネックは、すべての産業（製品・サービスの提供）において、そのビジネスプロセスのどこかに発生するからである。このボトルネックに対して、ビジネスプロセスのコストを賦課して、制約プロセスの時間あたりの利益を計算することができる。ビジネスプロセスのコストは、より詳細なコスト分析の積み上げにより算出可能である。
【００９４】
ビジネスプロセスの分析：
化学産業における製造を含むビジネスプロセスも、他産業と同様にアクティビティによる分析が可能と考える。例えば、組立型産業においては、標準作業などの設定が生産計画を立てる上で必須であり、その精度が生産計画の精度に影響を及ぼす。余裕のない標準時間では計画が達成できなかったり、逆に余裕が多すぎれば稼働率が落ちたりする。作業は製品毎に標準作業手順が存在し、一連のアクティビティの積み上げにより、その計画に必要な精度での標準作業時間が設定されるようにしなければならない。
この考え方と同様に、プロセス装置産業における巨大な製品チェーンにおけるビジネスプロセスも、アクティビティによる分析と標準化が可能である。
【００９５】
アクティビティ分析を実現する技術：
各製品（中間製品含む）毎にプロセスシーケンスを設定する。装置をそのまま取り込むことも許容し、必要に応じて装置のプロセスをシーケンス表現する。一旦、ビジネスプロセスをプロセスシーケンスに分解すれば、必要に応じて、すなわち必要とする分析の精度に応じて、当該ビジネスプロセスをアクティビティの組合せとして構成し直す。必要な精度とは、例えばＳＣＯＲにおけるレベル１から３の考え方が参考になる。レベル１では、戦略的・長期におけるグローバルＳＣＭの検討に必要な精度でアクティビティを構成し、レベル２においては特定の製品チェーンの合理化検討に必要なレベルのアクティビティを準備する。レベル３においては、実務レベルでの月次計画やスケジューリング・物流などの改善に必要なレベルの詳細さが要求される。
【００９６】
（離散型タスク表現）
離散型タスクは次のように表現する。
Ｐｒｏｄｉ＝ｐｒｏｄ（ＴＥＰｉ，ＱＰｉ）
＝ｐｒｏｄ（ＴＥＰｉ，ＱＰｉ，Ｄｅｌｉ），タスク間に遅れがある場合
ここで、
ＴＥｐｉ：生産の終了時刻
Ｑｐｉ：生産される数量
Ｄｅｌｉ：ＰｒｏｄｉとＰｒｏｄｉ＋１の間の遅れ時間
これらはドメイン変数もしくは整数として取り扱うことができる。
【００９７】
（連続型タスクの表現）
連続型タスクは次のように表現する。
Ｐｒｏｄｉ＝ｐｒｏｄ（ＴＳｐｉ，Ｄｐｉ，ＴＥｐｉ，Ｑｐｉ）
＝ｐｒｏｄ（ＴＳｐｉ，Ｄｐｉ，ＴＥｐｉ，Ｑｐｉ，Ｄｅｌｉ），タスク間に遅れがある場合
＝ｐｒｏｄ（ＴＳｐｉ，Ｄｐｉ，ＴＥｐｉ，Ｑｐｉ，Ｓｐｉ），タスクにスロープ（斜度）を設定する場合
＝ｐｒｏｄ（ＴＳｐｉ，Ｄｐｉ，ＴＥｐｉ，Ｑｐｉ，Ｓｐｉ，Ｄｅｌｉ）
ここで、
ＴＳｐｉ：生産開始時刻
Ｄｐｉ：生産時間
ＴＥｐｉ：生産終了時刻でＴＳｐｉ＋Ｄｐｉ＝Ｔｅｐｉとなる。
Ｑｐｉ：生産数量
Ｓｐｉ：タスクのスロープを設定。整数で次のように表現する。Ｓｐｉ＝［Ａｉ，Ｂｉ，Ｃｉ，Ｄｉ］として、Ａｉ、Ｂｉ、Ｃｉ、Ｄｉは全て正の数値。（ＴＥｐｉ−ＴＳｐｉ）／Ｑｐｉを二段階の傾斜区間［Ａｉ／Ｂｉ，Ｃｉ／Ｄｉ］に区切る。
Ｄｅｌｉ：ＰｒｏｄｉとＰｒｏｄｉ＋１の間の遅れ時間
これらはドメイン変数もしくは整数として取り扱うことができる。
【００９８】
同様に、消費側のタスクも離散型・連続型として取り扱うことができる。遅れ要素の考え方は、生産側タスクの場合にはそれぞれ
ＴＥｐｉ＋Ｄｅｌｉ＝ＴＥｐｉ＋１，離散型の場合
ＴＥｐｉ＋Ｄｅｌｉ＝ＴＳｐｉ＋１，連続型の場合
とする。消費側タスクの場合には
ＴＳｃｉ＋Ｄｅｌｉ＝ＴＳｃｉ＋１，離散型の場合
ＴＥｃｉ＋Ｄｅｌｉ＝ＴＳｃｉ＋１，連続型の場合
とする。
Ｍｉｎ＿ｓｔｏｃｋは整数もしくは次で定義する固定の連続直線（プロファイルと呼ぶ）である。
［ｍｉｎ＿ｓ（ｔ１＝０，ｓ１），ｍｉｎ＿ｓ（ｔ２，ｓ２），…，ｍｉｎ＿ｓ（ｔｍ，ｓｍ）］
ここで、ｔｉ，ｓｉは整数値。ｉ＝１．．ｍ。
Ｍｉｎ＿ｓｔｏｃｋに整数値ｍｉｎｓｔｏｃｋを設定することは、中間倉庫の容量がそれ以上でなければならないことを意味する。
Ｍｉｎ＿ｓｔｏｃｋのプロファイル定義［ｍｉｎ＿ｓ（ｔ１＝０，ｓ１），ｍｉｎ＿ｓ（ｔ２，ｓ２），…，ｍｉｎ＿ｓ（ｔｍ，ｓｍ）］は中間倉庫が次の値以上である制約を意味する：
ｓｉ　時間区切り［ｔｉ，ｔｉ＋１［各々のｉ｛１，…，ｍ−１｝にて
ｓｍ　ｔｍ以降。
Ｏｒｄｅｒ（順序）は０、１、２の値を取る。［Ｐ１，…，Ｐｎ］、［Ｃ１，…，Ｃｍ］をそれぞれ生産タスクと消費タスクとすると、
Ｏｒｄｅｒ＝１のとき
∀ｉ∈［１，…，ｎ−１］
ＴＥｐｉ≦ＴＥｐｉ＋１　　ｐｉ＋１が離散型のとき
ＴＥｐｉ≦ＴＳｐｉ＋１　　ｐｉ＋１が連続型のとき
∀ｉ∈［１，…，ｍ−１］
ＴＳｃｉ≦ＴＳｃｉ＋１　　ｃｉが離散型のとき
ＴＥｃｉ≦ＴＳｃｉ＋１　　ｃｉが連続型のとき
Ｏｒｄｅｒ＝２のとき
∀ｉ∈［１，…，ｎ−１］
ＴＥｐｉ＜ＴＥｐｉ＋１　　ｐｉ＋１が離散型のとき
ＴＥｐｉ＜ＴＳｐｉ＋１　　ｐｉ＋１が連続型のとき
∀ｉ∈［１，…，ｍ−１］
ＴＳｃｉ＜ＴＳｃｉ＋１　　ｃｉが離散型のとき
ＴＥｃｉ＜ＴＳｃｉ＋１　　ｃｉが連続型のとき
Ｏｒｄｅｒ＝０のときはｎｏ　ｏｒｄｅｒとなる。
【００９９】
（確率的ディシジョンツリーとしての実施形態）
リアルオプションとしての実施形態において、各プロセスシーケンスの変数に設定するドメインについて、それぞれに確率変数を付与することを特徴とする実施例である。各オプションについては、複数未来（外部環境としての）の状態について確率的状態としてそれぞれ発生させ、あるオプションによるグループ経営へのロバストネス分析をレポーティングさせる。オプションは、実プロジェクト（製品開発、新規プラントやプロセス合理化、販売拡張、その他のリソース削減・効率化プロジェクト）と連動させる。
【０１００】
【実施例】
本実施例では、本発明の企業連携型最適化支援システムにおけるＳＣＭモデリングの手法を、簡単な事例によって例示する。最適化モデルの詳細が分かる記述とするため、定式化の部分は述語論理表現を採用する。
【０１０１】
（表記法について）
プロトタイプの機能及び実施内容を詳細に述べるために，記述は述語論理型（ｐｒｏｌｏｇ形式）で行なう．述語表現ではｏｒｄｅｒ／３のように略すことがある。
ｏｒｄｅｒ／３は，次の表現を含むものとする。
ｏｒｄｅｒ（Ｐｉ，ＵｎｉｔＰｒｉｃｅ，ＬＤａｔｅＱｔｙ）．
【０１０２】
ここで、述語ｏｒｄｅｒ／３は、Ｐｉ，ＵｎｉｔＰｒｉｃｅ，及びＬＤａｔｅＱｔｙの３つの変数から構成される事実として定義される。これらの変数は、定式化の段階でいろいろな処理が成されるが、所与として与える際には、予め数値を決定しておくことができる。以下に例を示す。
ｏｒｄｅｒ（ｐｉ１，６，［　［５，５］，［１０，７］，［１５，２］　］）．
ｏｒｄｅｒ（ｐ１，１０，［　［７，８］，［１０，８］，［１２，６］，［１４，１］，［１６，８］　］）．
ｏｒｄｅｒ（ｐ２，１０，［　［７，１５］，［１０，２０］，［１５，２５］，［１９，２０］　］）．
【０１０３】
述語中の大文字で始まる名称は変数を意味する。変数名称頭部にＬが存在する場合には、リスト構造を有するデータ形式であることを暗示している。定式化の過程で新たな述語を定義する際には、次のような表現をとる。
ｐｒｏｄｕｃｔ＿ｏｒｄｅｒ（Ｐｉ，ＵｎｉｔＰｒｉｃｅ，ＬＰｉＤａｔｅｓ，ＬＰｉＱｔｉｅｓ）：−
ｏｒｄｅｒ（Ｐｉ，ＵｎｉｔＰｒｉｃｅ，ＬＤａｔｅＱｔｙ），
ｅｘｔｒａｃｔ＿ｄａｔｅｓ＿ｑｔｉｅｓ（ＬＤａｔｅＱｔｙ，ＬＰｉＤａｔｅｓ，ＬＰｉＱｔｉｅｓ）．
ここでは先のｏｒｄｅｒ／３のリストデータＬＤａｔｅＱｔｙから、ｅｘｔｒａｃｔ＿ｄａｔｅｓ＿ｑｔｉｅｓ／３述語によりＬｐｉＤａｔｅｓとＬｐｉＱｔｉｅｓのデータを作成する。
述語ｅｘｔｒａｃｔ＿ｄａｔｅｓ＿ｑｔｉｅｓ／３の説明は省略する。
【０１０４】
本実施例では、最適化機能を二つに分け、それぞれＰａｒｔＡとＰａｒｔＢとした。ＰａｒｔＡでは、収益最大化に関する数理モデル（静的モデル）を取り扱う。ＰａｒｔＢでは、より具体的な順序制約を充たす数理モデル（動的モデル）を取り扱う。
【０１０５】
・収益最大化に関するＳｏｌｖｅｒ（ｐａｒｔＡ）
企業連携最適化支援システムの収益に関する最適化に関する定式手法の実施例を記述する。
【０１０６】
・所与の情報
実施例では所与情報として、次の情報を必要とする。
ｏｒｄｅｒ／３，ｂｕｙ＿ｕｎｉｔ＿ｐｒｉｃｅ／２，ｍａｋｅ＿ｃｏｓｔ／２．
これらの述語が取り扱う変数は、それぞれ次の通りである。
ｏｒｄｅｒ（製品名，単価，［［納入日，数量］，・・・］）．
ｂｕｙ＿ｕｎｉｔ＿ｐｒｉｃｅ（製品名，単価）．
ｍａｋｅ＿ｃｏｓｔ（製品名，コスト）．
【０１０７】
・変数の定義
計画期間（ｐｌａｎｎｉｎｇ　ｐｅｒｉｏｄ）の設定は、ｐｅｒｉｏｄ（ＮｂＤａｙｓ）により変数ＮｂＤａｙｓに整数値を入力する。
ｐｅｒｉｏｄ（１００）．
【０１０８】
システムで取り扱う数値の上限を次の変数により設定する。
【表１】
2004127259.tif 000002
【０１０９】
ｐｒｏｄｕｃｔ＿ｏｒｄｅｒ／５は、ｏｒｄｅｒ／３データから次の各変数を取得する。
【表２】
2004127259.tif 000003
【０１１０】
この表現による製品ｐ１，ｐ２，ｐｉ１の変数表現は次のようになる。
ｐｒｏｄｕｃｔ＿ｏｒｄｅｒ（ｐ１，ＵＰＰ１，ＬＰ１Ｄａｔｅｓ，ＬＰ１Ｑｔｉｅｓ），
ｐｒｏｄｕｃｔ＿ｏｒｄｅｒ（ｐ２，ＵＰＰ２，ＬＰ２Ｄａｔｅｓ，ＬＰ２Ｑｔｉｅｓ），
ｐｒｏｄｕｃｔ＿ｏｒｄｅｒ（ｐｉ１，ＵＰＰｉ１，ＬＰｉ１Ｄａｔｅｓ，ＬＰｉ１Ｑｔｉｅｓ），
【０１１１】
ｏｒｄｅｒ／３とは例えば次のような数値データである。
ｏｒｄｅｒ（ｐ１，１０，［　［７，８］，［１０，８］，［１２，６］，［１４，１］，［１６，８］　］）．
ｏｒｄｅｒ（ｐ２，１０，［　［７，１５］，［１０，２０］，［１５，２５］，［１９，２０］　］）．
ｏｒｄｅｒ（ｐｉ１，６，［　［５，５］，［１０，７］，［１５，２］　］）．
【０１１２】
これらのオーダーリストから、ＭａｋｅＳｐａｎを計算する。
ｃｏｍｐｕｔｅ＿ｌａｓｔ＿ｄｕｅ＿ｄａｔｅ（ＬＰ１Ｄａｔｅｓ，ＬＰ２Ｄａｔｅｓ，ＬＰｉ１Ｄａｔｅｓ，ＭａｋｅＳｐａｎ），
ＭａｋｅＳｐａｎは、各製品・サービスに要する時間（開始から完了まで）の定義とする。ここでは、予め最遅納期を設定する。ｍａｋｅプロセスにはそれぞれコスト変数（ｍａｋｅ　ｃｏｓｔｓ）を設定する。
【表３】
2004127259.tif 000004
【０１１３】
保管コスト（ＳｔｏｒａｇｅＣｏｓｔｓ）を設定する。
ＳＣＲｍ１＝１，ＳＣＲｍ２＝１，ＳＣＲｍ３＝１，ＳＣＰｉ１＝１，ＳＣＰｉ２＝１，ＳＣＰｉ３＝１，ＳＣＰ１＝１，ＳＣＰ２＝１，
【０１１４】
調達コスト（ＰｕｒｃｈａｓｉｎｇＵｎｉｔＰｒｉｃｅｓ）を設定する。
【表４】
2004127259.tif 000005
【０１１５】
総需要量（ＴｏｔａｌＤｅｍａｎｄ）を計算する。
ｓｕｍ＿ｑｕａｎｔｉｔｉｅｓ（ＬＰ１Ｑｔｉｅｓ，ＤＰ１），
ｓｕｍ＿ｑｕａｎｔｉｔｉｅｓ（ＬＰ２Ｑｔｉｅｓ，ＤＰ２），
ｓｕｍ＿ｑｕａｎｔｉｔｉｅｓ（ＬＰｉ１Ｑｔｉｅｓ，ＤＰｉ１），
【０１１６】
ここで，以下の変数を非負値として設定する．
ａｌｌｐｏｓｉｔｉｖｅ（［ＸＭ１，ＸＭ２，ＸＭ３，ＸＭ４，ＸＭ５，ＸＭ６］），
ＸＭ１．．６を各ｍａｋｅの所用数量（繰り返し数）に非負設定する．
【０１１７】
ａｌｌｐｏｓｉｔｉｖｅ（［ＸＳＲｍ１，ＸＳＲｍ２，ＸＳＲｍ３，ＸＳｐｉ２］），
ＸＳＲｍ１．．３，ＸＳｐｉ２を、外部から調達する原材料の調達数量に非負設定する。
【０１１８】
ａｌｌｐｏｓｉｔｉｖｅ（［ＱＰ１，ＱＰ２］），
ＱＰ１．．２（ＦｉｎｉｓｈＰｒｏｄｕｃｔＱｕａｎｔｉｔｉｅｓ）を、製品・サービスＰ１，Ｐ２の数量に非負設定する。
【０１１９】
ａｌｌｐｏｓｉｔｉｖｅ（［ＱＰｉ１，ＱＰｉ２，ＱＰｉ３，ＱＳＰｉ２，ＱＲｍ１，ＱＲｍ２，ＱＲｍ３］），
ＱＰｉ１，ＱＰｉ２，ＱＰｉ３，ＱＳＰｉ２，ＱＲｍ１，ＱＲｍ２，ＱＲｍ３　（Ｒａｗ　ｍａｔｅｒｉａｌ　ａｎｄ　ｉｎｔｅｒｍｅｄｉａｔｅ　ｐｒｏｄｕｃｔｓ　ｑｕａｎｔｉｔｉｅｓ）を非負とする。
【０１２０】
ａｌｌｐｏｓｉｔｉｖｅ（［ＳｔｏｃｋＰ１，ＳｔｏｃｋＰ２，ＳｔｏｃｋＰｉ１，ＳｔｏｃｋＰｉ２，ＳｔｏｃｋＰｉ３，ＳｔｏｃｋＲｍ１，ＳｔｏｃｋＲｍ２，ＳｔｏｃｋＲｍ３］），
各製品の保管数量を非負とする。
【０１２１】
最終製品・サービスＰ１，Ｐ２のための制約条件は、次のように列挙できる。
ｍａｋｅに関する条件，
３＊ＸＭ４＾＝ＱＰ１，
４＊ＸＭ５＋２＊６＊ＸＭ６＾＝ＱＰ２，
【０１２２】
総需要量及び保管数量に関する条件
ＱＰ１＾＝ＤＰ１＋ＳｔｏｃｋＰ１，
ＱＰ２＾＝ＤＰ２＋ＳｔｏｃｋＰ２，
【０１２３】
製品保管数量の上限に関する物理的条件
ＱＰ１＾＜＝ＭａｘＳｔｏｃｋ，
ＱＰ２＾＜＝ＭａｘＳｔｏｃｋ，
【０１２４】
計画期間と各ｍａｋｅの所用日数を合わせる。
ＸＭ５＋２＊ＸＭ６＾＝ＮｂＤａｙｓ，
ＸＭ４＾＝ＮｂＤａｙｓ，
【０１２５】
中間製品の必要数量に関する制約条件
ＱＰｉ１＾＝１＊ＸＭ４＋ＤＰｉ１＋ＳｔｏｃｋＰｉ１，
ＱＰｉ２＾＝２＊ＸＭ４＋２＊ＸＭ５＋２＊３＊ＸＭ６＋ＳｔｏｃｋＰｉ２，
ＱＰｉ３＾＝２＊ＸＭ５＋２＊３＊ＸＭ６＋ＳｔｏｃｋＰｉ３，
【０１２６】
中間製品保管数量の上限に関する物理的条件
ＱＰｉ１＾＜＝ＭａｘＳｔｏｃｋ，
ＱＰｉ２＾＜＝ＭａｘＳｔｏｃｋ，
ＱＰｉ３＾＜＝ＭａｘＳｔｏｃｋ，
【０１２７】
中間製品のｍａｋｅに要する日数の計算
３＊ＸＭ１＋２＊４＊ＸＭ２＾＝ＱＰｉ１，
３＊ＸＭ１＋２＊４＊ＸＭ２＋ＱＳＰｉ２＾＝ＱＰｉ２，
４＊ＸＭ３＾＝ＱＰｉ３，
【０１２８】
中間製品のｓｏｕｒｃｅに要する日数の計算
２＊ＸＳｐｉ２＾＝ＱＳＰｉ２，
【０１２９】
中間製品ｍａｋｅ日数の合計と計画期間の制約
ＸＭ１＋２＊ＸＭ２＾＝ＮｂＤａｙｓ，
ＸＭ３＾＝ＮｂＤａｙｓ，
ＸＳｐｉ２＾＜＝ＮｂＤａｙｓ，
【０１３０】
原材料の数量に関する制約
ＱＲｍ１＾＝３＊ＸＭ１＋２＊４＊ＸＭ２＋２＊ＸＭ３＋ＳｔｏｃｋＲｍ１，
ＱＲｍ２＾＝３＊ＸＭ１＋２＊４＊ＸＭ２＋ＳｔｏｃｋＲｍ２，
ＱＲｍ３＾＝２＊ＸＭ３＋ＳｔｏｃｋＲｍ３，
【０１３１】
原材料の数量に関する在庫制約
ＱＲｍ１＾＜＝ＭａｘＳｔｏｃｋ，
ＱＲｍ２＾＜＝ＭａｘＳｔｏｃｋ，
ＱＲｍ３＾＜＝ＭａｘＳｔｏｃｋ，
【０１３２】
原材料の数量と調達日数の計算
８＊ＸＳＲｍ１＾＝ＱＲｍ１，
６＊ＸＳＲｍ２＾＝ＱＲｍ２，
４＊ＸＳＲｍ３＾＝ＱＲｍ３，
【０１３３】
原材料調達日数は計画期間以下である制約
ＸＳＲｍ１＾＜＝ＮｂＤａｙｓ，
ＸＳＲｍ２＾＜＝ＮｂＤａｙｓ，
ＸＳＲｍ３＾＜＝ＮｂＤａｙｓ，
【０１３４】
コスト関数の計算式
Ｆ＾＝ＵＰＰ１＊ＤＰ１＋ＵＰＰ２＊ＤＰ２＋ＵＰＰｉ１＊ＤＰｉ１−（ＣＭ１＊ＸＭ１＋ＣＭ２＊ＸＭ２＋ＣＭ３＊ＸＭ３＋ＣＭ４＊ＸＭ４＋ＣＭ５＊ＸＭ５＋ＣＭ６＊ＸＭ６）−（ＵＰＲｍ１＊ＱＲｍ１＋ＵＰＲｍ２＊ＱＲｍ２＋ＵＰＲｍ３＊ＱＲｍ３＋ＵＰＰｉ２＊ＱＳＰｉ２）−（ＳＣＰｉ１＊ＳｔｏｃｋＰｉ１＋ＳＣＰｉ２＊ＳｔｏｃｋＰｉ２＋ＳＣＰｉ３＊ＳｔｏｃｋＰｉ３＋１＊ＳｔｏｃｋＲｍ１＋１＊ＳｔｏｃｋＲｍ２＋１＊ＳｔｏｃｋＲｍ３＋ＳＣＰ１＊ＳｔｏｃｋＰ１＋ＳＣＰ２＊ＳｔｏｃｋＰ２），
【０１３５】
ＩｎｔＶａｒｓ＝［ＸＭ６，ＸＭ５，ＸＭ４，ＸＭ３，ＸＭ２，ＸＭ１，ＸＳｐｉ２，ＸＳＲｍ１，ＸＳＲｍ２，ＸＳＲｍ３］，ｉｎｔｍａｘ（Ｆ，Ｆｍａｘ），
ｌｍａｘ（ＩｎｔＶａｒｓ，Ｆ，Ｆｍａｘ，Ｃｏｓｔ，１），
ｇｅｔ＿ｖａｌｕｅｓ（［ＸＭ１，ＸＭ２，ＸＭ３，ＸＭ４，ＸＭ５，ＸＭ６，ＸＳＲｍ１，ＸＳＲｍ２，ＸＳＲｍ３，ＸＳｐｉ２］，ＸＭＶａｌｓ），
ＸＭＶａｌｓ＝［ＶＸＭ１，ＶＸＭ２，ＶＸＭ３，ＶＸＭ４，ＶＸＭ５，ＶＸＭ６，ＶＸＳＲｍ１，ＶＸＳＲｍ２，ＶＸＳＲｍ３，ＶＸＳｐｉ２］，
【０１３６】
ＭａｋｅＳｐａｎとＮｂＤａｙｓを比較し，大きい方を選ぶ。
ｍａｘ（ＭａｋｅＳｐａｎ，ＮｂＤａｙｓ，ＭａｋｅＳｐａｎ１），
ｍａｋｅｓ＿ｓｅｑｕｅｎｃｉｎｇ（ＶＸＭ１，ＶＸＭ２，ＶＸＭ３，ＶＸＭ４，ＶＸＭ５，ＶＸＭ６，ＶＸＳＲｍ１，ＶＸＳＲｍ２，ＶＸＳＲｍ３，ＶＸＳｐｉ２，ＭａｋｅＳｐａｎ１，ＮｂＤａｙｓ），
【０１３７】
・順序制約最適化ｓｏｌｖｅｒ（Ｐａｒｔ　Ｂ）
ここでは、既に定義している次の変数をもとに、各変数の有限領域における動的な数理計画モデルを取り扱う。
【表５】
2004127259.tif 000006
【０１３８】
本実施例における順序制約を表現する述語をｍａｋｅ＿ｓｅｑｕｅｎｃｉｎｇ／１２と定義し、以下にその定式化手法を説明する。
ｍａｋｅｓ＿ｓｅｑｕｅｎｃｉｎｇ（ＸＭ１，ＸＭ２，ＸＭ３，ＸＭ４，ＸＭ５，ＸＭ６，ＸＳＲｍ１，ＸＳＲｍ２，ＸＳＲｍ３，ＸＳＰｉ２，ＭａｋｅＳｐａｎ１，ＮｂＤａｙｓ）：−
【０１３９】
ここで，次の各変数に予め値を設定しておく．
Ｏｒｄｅｒ＝０，
ＭａｋｅＳｐａｎ　ｉｓ　ＭａｋｅＳｐａｎ１　＋　１０，
ＭｉｎＳｔｏｃｋ＝０，
ＭａｘＳｔｏｃｋ＝１０００，
ＭａｘＦｉｎＳｔｏｃｋＰ１＝１０００，
ＭａｘＦｉｎＳｔｏｃｋＰ２＝１０００，
ＭａｘＦｉｎＳｔｏｃｋＰｉ１＝１０００，
ＭａｘＦｉｎＳｔｏｃｋＰｉ２＝１０００，
ＭａｘＦｉｎＳｔｏｃｋＰｉ３＝１０００，
ＭａｘＦｉｎＳｔｏｃｋＲｍ１＝１０００，
ＭａｘＦｉｎＳｔｏｃｋＲｍ２＝１０００，
ＭａｘＦｉｎＳｔｏｃｋＲｍ３＝１０００，
ＭａｘＩｎｉＳｔｏｃｋＰ１＝０，
ＭａｘＩｎｉＳｔｏｃｋＰ２＝０，
ＭａｘＩｎｉＳｔｏｃｋＰｉ１＝０，
ＭａｘＩｎｉＳｔｏｃｋＰｉ２＝０，
ＭａｘＩｎｉＳｔｏｃｋＰｉ３＝０，
ＭａｘＩｎｉＳｔｏｃｋＲｍ１＝０，
ＭａｘＩｎｉＳｔｏｃｋＲｍ２＝０，
ＭａｘＩｎｉＳｔｏｃｋＲｍ３＝０，
【０１４０】
Ｍ１．．Ｍ６に関する生産日数と生産（ＴＰＭ１．．６）及び消費（ＴＣＭ１．．６）タスクを生成する。
第２項は各ＭＡＫＥ（ＸＭ１．．６）のＤＵＲＡＴＩＯＮを意味する。
【表６】
2004127259.tif 000007
【０１４１】
各原材料の調達ＳＰｉ２，ＳＲｍ１．．３に関する調達日数と調達タスク（ＴＳｐＩ２，ＴＳＲｍ１．．３）を生成する。
【表７】
2004127259.tif 000008
【０１４２】
製品Ｐ１に関する納入日数及び出荷タスクを生成する。
ｐｒｏｄｕｃｔ＿ｏｒｄｅｒ（ｐ１，ＵｎｉｔＰｒｉｃｅＰ１，ＬＰ１Ｄａｔｅｓ，ＬＰ１Ｑｔｉｅｓ），
ｄａｔｅ＿ｑｔｙ＿ｖａｒｉａｂｌｅｓ（ＬＰ１Ｄａｔｅｓ，ＬＰ１Ｑｔｉｅｓ，ＭａｋｅＳｐａｎ，ＭａｘＳｔｏｃｋ，ＴＬＰ１，ＱＬＰ１），
【０１４３】
製品Ｐ２に関する納入日数及び出荷タスクを生成する。
ｐｒｏｄｕｃｔ＿ｏｒｄｅｒ（ｐ２，ＵｎｉｔＰｒｉｃｅＰ２，ＬＰ２Ｄａｔｅｓ，ＬＰ２Ｑｔｉｅｓ），
ｄａｔｅ＿ｑｔｙ＿ｖａｒｉａｂｌｅｓ（ＬＰ２Ｄａｔｅｓ，ＬＰ２Ｑｔｉｅｓ，ＭａｋｅＳｐａｎ，ＭａｘＳｔｏｃｋ，ＴＬＰ２，ＱＬＰ２），
【０１４４】
製品Ｐｉ１に関する納入日数及び出荷タスクを生成する。
ｐｒｏｄｕｃｔ＿ｏｒｄｅｒ（ｐｉ１，ＵｎｉｔＰｒｉｃｅＰｉ１，ＬＰｉ１Ｄａｔｅｓ，ＬＰｉ１Ｑｔｉｅｓ），
ｄａｔｅ＿ｑｔｙ＿ｖａｒｉａｂｌｅｓ（ＬＰｉ１Ｄａｔｅｓ，ＬＰｉ１Ｑｔｉｅｓ，ＭａｋｅＳｐａｎ，ＭａｘＳｔｏｃｋ，ＴＬＰｉ１，ＱＬＰｉ１），
【０１４５】
・製品・サービス毎の生産と消費に関する制約モデルの設定
・Ｐ１
Ｐ１の消費タスク（ＣｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎＴａｓｋｓ）は納入オーダに基づいて計算される。次の述語により製品Ｐ１についての消費タスクを計算する。
ｃｏｎｓｕｍｅｒ＿ｔａｓｋｓ（ＴＬＰ１，ＱＬＰ１，ＣｏｎｓＰ１），
【０１４６】
生産タスクに関しては、幾つかのｍａｋｅによりＰ１を生産することができる。各々のｍａｋｅ毎に次の述語で製品Ｐ１の生産タスク（ＰｒｏｄｕｃｔｉｏｎＴａｓｋｓ）を計算する。
ｃｒｅａｔｅ＿ｐｒｏｄｕｃｅｒ＿ｔａｓｋｓ（ＸＭ４，ＴＰＭ４，３，３，ＱＭ４Ｐ１，ＰｒｏｄＰ１），
ｍａｋｅ（Ｍ４）によるＰ１の生産タスクをこのように記述する。
【０１４７】
ここで、需給調整のための製品保管エリアの容量について、初期在庫（ＩｎｉｔＳｔｏｃｋ）及び最終在庫（ＦｉｎＳｔｏｃｋ）変数を設定して、その定義域（ドメイン）には上限変数を設定する。
ＩｎｉｔＳｔｏｃｋＰ１　：：　０．．ＭａｘＩｎｉＳｔｏｃｋＰ１，
ＦｉｎＳｔｏｃｋＰ１　：：　０．．ＭａｘＦｉｎＳｔｏｃｋＰ１，
【０１４８】
ここまでの準備で得られた各変数を用いて，次の需給調整に関する制約モデル述語（ｐｒｏｄ＿ｃｏｎｓ）を利用して、Ｐ１に関する生産と消費に関する制約表現が完結する。
ｐｒｏｄ＿ｃｏｎｓ（ＩｎｉｔＳｔｏｃｋＰ１，ＰｒｏｄＰ１，ＣｏｎｓＰ１，ＦｉｎＳｔｏｃｋＰ１，ＭｉｎＳｔｏｃｋ，ＭａｘＦｉｎＳｔｏｃｋＰ１，Ｏｒｄｅｒ），
【０１４９】
・Ｐ２
同様に、製品Ｐ２についての消費タスクを計算する。
ｃｏｎｓｕｍｅｒ＿ｔａｓｋｓ（ＴＬＰ２，ＱＬＰ２，ＣｏｎｓＰ２），
ｍａｋｅ（Ｍ５，Ｍ６）によるＰ２の生産タスクを計算する。
ｃｒｅａｔｅ＿ｐｒｏｄｕｃｅｒ＿ｔａｓｋｓ（ＸＭ５，ＴＰＭ５，４，４，ＱＭ５Ｐ２，ＰｒｏｄＰ２１），
ｃｒｅａｔｅ＿ｐｒｏｄｕｃｅｒ＿ｔａｓｋｓ（ＸＭ６，ＴＰＭ６，１２，１２，ＱＭ６Ｐ２，ＰｒｏｄＰ２２），
【０１５０】
Ｐ２に関してはｍａｋｅが２つ適用可能であったので、これらのタスクをａｐｐｅｎｄ述語で一つにまとめる。
ａｐｐｅｎｄ（ＰｒｏｄＰ２１，ＰｒｏｄＰ２２，ＰｒｏｄＰ２），
ＩｎｉｔＳｔｏｃｋＰ２　：：　０．．ＭａｘＩｎｉＳｔｏｃｋＰ２，
ＦｉｎＳｔｏｃｋＰ２　：：　０．．ＭａｘＦｉｎＳｔｏｃｋＰ２，
【０１５１】
Ｐ２について制約モデル述語を適用する。
ｐｒｏｄ＿ｃｏｎｓ（ＩｎｉｔＳｔｏｃｋＰ２，ＰｒｏｄＰ２，ＣｏｎｓＰ２，ＦｉｎＳｔｏｃｋＰ２，ＭｉｎＳｔｏｃｋ，ＭａｘＦｉｎＳｔｏｃｋＰ２，Ｏｒｄｅｒ），
【０１５２】
・Ｐｉ１
以下，中間製品Ｐｉも同様の計算が可能である．Ｐｉは外部顧客からの納入オーダの他に内部消費があるので、ｃｏｎｓｕｍｅｒ＿ｔａｓｋｓ／３述語に加えてｃｒｅａｔｅ＿ｃｏｎｓｕｍｅｒ＿ｔａｓｋｓ／６述語により消費タスクを計算する。
ｃｒｅａｔｅ＿ｃｏｎｓｕｍｅｒ＿ｔａｓｋｓ（ＸＭ４，ＴＣＭ４，１，１，ＱＭ４Ｐｉ１，ＣｏｎｓＰｉ１１），
ｃｏｎｓｕｍｅｒ＿ｔａｓｋｓ（ＴＬＰｉ１，ＱＬＰｉ１，ＣｏｎｓＰｉ１２），
【０１５３】
二つの消費タスクを統合する。
ａｐｐｅｎｄ（ＣｏｎｓＰｉ１１，ＣｏｎｓＰｉ１２，ＣｏｎｓＰｉ１），
％Ｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎｔａｓｋｓ　ｏｆ　Ｐｉ１％ＦｒｏｍｔｈｅｃｏｎｆｉｇＭ１，Ｍ２
【０１５４】
ｍａｋｅ（Ｍ１，Ｍ２）による生産タスクを計算する。
ｃｒｅａｔｅ＿ｐｒｏｄｕｃｅｒ＿ｔａｓｋｓ（ＸＭ１，ＴＰＭ１，３，３，ＱＭ１Ｐｉ１，ＰｒｏｄＰｉ１１），
ｃｒｅａｔｅ＿ｐｒｏｄｕｃｅｒ＿ｔａｓｋｓ（ＸＭ２，ＴＰＭ２，８，８，ＱＭ２Ｐｉ１，ＰｒｏｄＰｉ１２），
ａｐｐｅｎｄ（ＰｒｏｄＰｉ１１，ＰｒｏｄＰｉ１２，ＰｒｏｄＰｉ１），
ＩｎｉｔＳｔｏｃｋＰｉ１　：：　０．．ＭａｘＩｎｉＳｔｏｃｋＰｉ１，
ＦｉｎＳｔｏｃｋＰｉ１　：：　０．．ＭａｘＦｉｎＳｔｏｃｋＰｉ１，
【０１５５】
Ｐｉ１について制約モデル述語を適用する。
ｐｒｏｄ＿ｃｏｎｓ（ＩｎｉｔＳｔｏｃｋＰｉ１，ＰｒｏｄＰｉ１，ＣｏｎｓＰｉ１，ＦｉｎＳｔｏｃｋＰｉ１，ＭｉｎＳｔｏｃｋ，ＭａｘＦｉｎＳｔｏｃｋＰｉ１，Ｏｒｄｅｒ），
【０１５６】
・Ｐｉ２
同様にＰｉ２では内部消費（Ｍ４，Ｍ５，Ｍ６）による消費タスクを計算する。
ｃｒｅａｔｅ＿ｃｏｎｓｕｍｅｒ＿ｔａｓｋｓ（ＸＭ４，ＴＣＭ４，２，２，ＱＭ４Ｐｉ２，ＣｏｎｓＰｉ２１），
ｃｒｅａｔｅ＿ｃｏｎｓｕｍｅｒ＿ｔａｓｋｓ（ＸＭ５，ＴＣＭ５，２，２，ＱＭ５Ｐｉ２，ＣｏｎｓＰｉ２２），
ｃｒｅａｔｅ＿ｃｏｎｓｕｍｅｒ＿ｔａｓｋｓ（ＸＭ６，ＴＣＭ６，６，６，ＱＭ６Ｐｉ２，ＣｏｎｓＰｉ２３），
ａｐｐｅｎｄ（ＣｏｎｓＰｉ２１，ＣｏｎｓＰｉ２２，ＣｏｎｓＰｉ２Ｉｎｔ），
ａｐｐｅｎｄ（ＣｏｎｓＰｉ２Ｉｎｔ，ＣｏｎｓＰｉ２３，ＣｏｎｓＰｉ２），
【０１５７】
ｍａｋｅ（Ｍ１，Ｍ２）による生産タスクを計算する．
ｃｒｅａｔｅ＿ｐｒｏｄｕｃｅｒ＿ｔａｓｋｓ（ＸＭ１，ＴＰＭ１，３，３，ＱＭ１Ｐｉ２，ＰｒｏｄＰｉ２１），
ｃｒｅａｔｅ＿ｐｒｏｄｕｃｅｒ＿ｔａｓｋｓ（ＸＭ２，ＴＰＭ２，８，８，ＱＭ２Ｐｉ２，ＰｒｏｄＰｉ２２），
【０１５８】
中間製品Ｐｉ２は、外部からの購入による調達も行なうので、ｓｏｕｒｃｅ（ＳＰｉ２）による結果としてＰｉ２が保管エリアに入庫する量を生産タスクとして取り扱うこととする。
ｃｒｅａｔｅ＿ｐｒｏｄｕｃｅｒ＿ｔａｓｋｓ（ＸＳＰｉ２，ＴＳｐｉ２，２，２，ＱＳＰｉ２，ＰｒｏｄＰｉ２３），
ａｐｐｅｎｄ（ＰｒｏｄＰｉ２１，ＰｒｏｄＰｉ２２，ＰｒｏｄＰｉ２Ｉ），
ａｐｐｅｎｄ（ＰｒｏｄＰｉ２Ｉ，ＰｒｏｄＰｉ２３，ＰｒｏｄＰｉ２），
ＩｎｉｔＳｔｏｃｋＰｉ２　：：　０．．ＭａｘＩｎｉＳｔｏｃｋＰｉ２，
ＦｉｎＳｔｏｃｋＰｉ２　：：　０．．ＭａｘＦｉｎＳｔｏｃｋＰｉ２，
【０１５９】
Ｐｉ２について制約モデル述語を適用する．
ｐｒｏｄ＿ｃｏｎｓ（ＩｎｉｔＳｔｏｃｋＰｉ２，ＰｒｏｄＰｉ２，ＣｏｎｓＰｉ２，ＦｉｎＳｔｏｃｋＰｉ２，ＭｉｎＳｔｏｃｋ，ＭａｘＦｉｎＳｔｏｃｋＰｉ２，Ｏｒｄｅｒ），
【０１６０】
・Ｐｉ３
Ｐｉ３も同様である．
ｃｒｅａｔｅ＿ｃｏｎｓｕｍｅｒ＿ｔａｓｋｓ（ＸＭ５，ＴＣＭ５，２，２，ＱＭ５Ｐｉ３，ＣｏｎｓＰｉ３１），
ｃｒｅａｔｅ＿ｃｏｎｓｕｍｅｒ＿ｔａｓｋｓ（ＸＭ６，ＴＣＭ６，６，６，ＱＭ６Ｐｉ３，ＣｏｎｓＰｉ３２），
ａｐｐｅｎｄ（ＣｏｎｓＰｉ３１，ＣｏｎｓＰｉ３２，ＣｏｎｓＰｉ３），
ｃｒｅａｔｅ＿ｐｒｏｄｕｃｅｒ＿ｔａｓｋｓ（ＸＭ３，ＴＰＭ３，４，４，ＱＭ３Ｐｉ３，ＰｒｏｄＰｉ３），
ＩｎｉｔＳｔｏｃｋＰｉ３　：：　０．．ＭａｘＩｎｉＳｔｏｃｋＰｉ３，
ＦｉｎＳｔｏｃｋＰｉ３　：：　０．．ＭａｘＦｉｎＳｔｏｃｋＰｉ３，
Ｐｉ３について制約モデル述語を適用する．
ｐｒｏｄ＿ｃｏｎｓ（ＩｎｉｔＳｔｏｃｋＰｉ３，ＰｒｏｄＰｉ３，ＣｏｎｓＰｉ３，ＦｉｎＳｔｏｃｋＰｉ３，ＭｉｎＳｔｏｃｋ，ＭａｘＦｉｎＳｔｏｃｋＰｉ３，Ｏｒｄｅｒ），
【０１６１】
・Ｒｍ１
同様に，消費タスクを計算する．
ｃｒｅａｔｅ＿ｃｏｎｓｕｍｅｒ＿ｔａｓｋｓ（ＸＭ１，ＴＣＭ１，３，３，ＱＭ１Ｒｍ１，ＣｏｎｓＲｍ１１），
ｃｒｅａｔｅ＿ｃｏｎｓｕｍｅｒ＿ｔａｓｋｓ（ＸＭ２，ＴＣＭ２，８，８，ＱＭ２Ｒｍ１，ＣｏｎｓＲｍ１２），
ｃｒｅａｔｅ＿ｃｏｎｓｕｍｅｒ＿ｔａｓｋｓ（ＸＭ３，ＴＣＭ３，２，２，ＱＭ３Ｒｍ１，ＣｏｎｓＲｍ１３），
ａｐｐｅｎｄ（ＣｏｎｓＲｍ１１，ＣｏｎｓＲｍ１２，ＣｏｎｓＲｍ１Ｉ），
ａｐｐｅｎｄ（ＣｏｎｓＲｍ１Ｉ，ＣｏｎｓＲｍ１３，ＣｏｎｓＲｍ１），
【０１６２】
ｓｏｕｒｃｅ（ＳＲｍ１）による生産タスクを計算する．
ｃｒｅａｔｅ＿ｐｒｏｄｕｃｅｒ＿ｔａｓｋｓ（ＸＳＲｍ１，ＴＳＲｍ１，８，８，ＱＳＲｍ１，ＰｒｏｄＲｍ１），
ＩｎｉｔＳｔｏｃｋＲｍ１　：：　０．．ＭａｘＩｎｉＳｔｏｃｋＲｍ１，
ＦｉｎＳｔｏｃｋＲｍ１　：：　０．．ＭａｘＦｉｎＳｔｏｃｋＲｍ１，
【０１６３】
Ｒｍ１について制約モデル述語を適用する．
ｐｒｏｄ＿ｃｏｎｓ（ＩｎｉｔＳｔｏｃｋＲｍ１，ＰｒｏｄＲｍ１，ＣｏｎｓＲｍ１，ＦｉｎＳｔｏｃｋＲｍ１，ＭｉｎＳｔｏｃｋ，ＭａｘＦｉｎＳｔｏｃｋＲｍ１，Ｏｒｄｅｒ），
【０１６４】
・Ｒｍ２
以下Ｒｍ１と同様に関する消費・生産タスクを設定する．
ｃｒｅａｔｅ＿ｃｏｎｓｕｍｅｒ＿ｔａｓｋｓ（ＸＭ１，ＴＣＭ１，３，３，ＱＭ１Ｒｍ２，ＣｏｎｓＲｍ２１），
ｃｒｅａｔｅ＿ｃｏｎｓｕｍｅｒ＿ｔａｓｋｓ（ＸＭ２，ＴＣＭ２，８，８，ＱＭ２Ｒｍ２，ＣｏｎｓＲｍ２２），
ａｐｐｅｎｄ（ＣｏｎｓＲｍ２１，ＣｏｎｓＲｍ２２，ＣｏｎｓＲｍ２），
ｃｒｅａｔｅ＿ｐｒｏｄｕｃｅｒ＿ｔａｓｋｓ（ＸＳＲｍ２，ＴＳＲｍ２，６，６，ＱＳＲｍ２，ＰｒｏｄＲｍ２），
ＩｎｉｔＳｔｏｃｋＲｍ２　：：　０．．ＭａｘＩｎｉＳｔｏｃｋＲｍ２，
ＦｉｎＳｔｏｃｋＲｍ２　：：　０．．ＭａｘＦｉｎＳｔｏｃｋＲｍ２，
【０１６５】
Ｒｍ２について制約モデル述語を適用する．
ｐｒｏｄ＿ｃｏｎｓ（ＩｎｉｔＳｔｏｃｋＲｍ２，ＰｒｏｄＲｍ２，ＣｏｎｓＲｍ２，ＦｉｎＳｔｏｃｋＲｍ２，ＭｉｎＳｔｏｃｋ，ＭａｘＦｉｎＳｔｏｃｋＲｍ２，Ｏｒｄｅｒ），
【０１６６】
・Ｒｍ３
同様にＲｍ３に関する消費・生産タスクを設定する。
ｃｒｅａｔｅ＿ｃｏｎｓｕｍｅｒ＿ｔａｓｋｓ（ＸＭ３，ＴＣＭ３，２，２，ＱＭ３Ｒｍ３，ＣｏｎｓＲｍ３），
ｃｒｅａｔｅ＿ｐｒｏｄｕｃｅｒ＿ｔａｓｋｓ（ＸＳＲｍ３，ＴＳＲｍ３，４，４，ＱＳＲｍ３，ＰｒｏｄＲｍ３），
ＩｎｉｔＳｔｏｃｋＲｍ３　：：　０．．ＭａｘＩｎｉＳｔｏｃｋＲｍ３，
ＦｉｎＳｔｏｃｋＲｍ３　：：　０．．ＭａｘＦｉｎＳｔｏｃｋＲｍ３，
【０１６７】
Ｒｍ３について制約モデル述語を適用する。
ｐｒｏｄ＿ｃｏｎｓ（ＩｎｉｔＳｔｏｃｋＲｍ３，ＰｒｏｄＲｍ３，ＣｏｎｓＲｍ３，ＦｉｎＳｔｏｃｋＲｍ３，ＭｉｎＳｔｏｃｋ，ＭａｘＦｉｎＳｔｏｃｋＲｍ３，Ｏｒｄｅｒ），
【０１６８】
・生産切替（シフト）
ｍａｋｅに関しては、そのコンフィギュレーション（ｃｏｎｆｉｇｕｒａｔｉｏｎ）を複数準備する場合がある。例えば、生産能力を調整したり、原料の配分を変えたり、複数製品の生産比率を変えたりすることがある。また、原料の切替などのための段取り替えが発生するが、それらの時間は切替前後のｍａｋｅに依存する。これらの生産切替の関係を定義して、その切替時間の短縮と顧客の要望する需要リードタイムを充たす制約述語をｓｈｉｆｔ＿ｍａｋｅ／７として準備した。必要に応じて、この制約モデルを利用する。
【０１６９】
ｍａｋｅ（Ｍ５，Ｍ６）に関する生産シフトの制約表現。
ｓｈｉｆｔ＿ｍａｋｅ（ＸＭ６，ＴＣＭ６，ＴＰＭ６，ＸＭ５，ＴＣＭ５，ＴＰＭ５，ＭａｋｅＳｐａｎ），
ｍａｋｅ（Ｍ１，Ｍ２）に関する生産シフトの制約表現。
ｓｈｉｆｔ＿ｍａｋｅ（ＸＭ２，ＴＣＭ２，ＴＰＭ２，ＸＭ１，ＴＣＭ１，ＴＰＭ１，ＭａｋｅＳｐａｎ），
【０１７０】
・製品在庫
製品Ｐ１，Ｐ２，中間製品Ｐｉ１，Ｐｉ２，Ｐｉ３，原材料Ｒｍ１，Ｒｍ２，Ｒｍ３に関する初期在庫及び最終在庫変数のリストは次の通り。
ＬＳｔｋｓ＝［ＩｎｉｔＳｔｏｃｋＰ１，ＦｉｎＳｔｏｃｋＰ１，ＩｎｉｔＳｔｏｃｋＰ２，ＦｉｎＳｔｏｃｋＰ２，ＩｎｉｔＳｔｏｃｋＰｉ１，ＦｉｎＳｔｏｃｋＰｉ１，ＩｎｉｔＳｔｏｃｋＰｉ２，ＦｉｎＳｔｏｃｋＰｉ２，ＩｎｉｔＳｔｏｃｋＰｉ３，ＦｉｎＳｔｏｃｋＰｉ３，ＩｎｉｔＳｔｏｃｋＲｍ１，ＦｉｎＳｔｏｃｋＲｍ１，ＩｎｉｔＳｔｏｃｋＲｍ２，ＦｉｎＳｔｏｃｋＲｍ２，ＩｎｉｔＳｔｏｃｋＲｍ３，ＦｉｎＳｔｏｃｋＲｍ３］，
【０１７１】
ａｐｐｅｎｄ＿ｌｉｓｔ（［ＱＬＰ１，ＱＬＰ２，ＱＬＰｉ１］，ＬＱｓ），
ａｐｐｅｎｄ＿ｌｉｓｔ（［ＴＳＲｍ１，ＴＳＲｍ２，ＴＳＲｍ３］，ＴＳＲｍｓ），
ａｐｐｅｎｄ＿ｌｉｓｔ（［ＴＣＭ１，ＴＣＭ２，ＴＣＭ３］，ＴＣｉｓ２），
ａｐｐｅｎｄ＿ｌｉｓｔ（［ＴＰＭ１，ＴＰＭ２，ＴＰＭ３，ＴＳｐｉ２］，ＴＰｉｓ２），
ａｐｐｅｎｄ＿ｌｉｓｔ（［ＴＣＭ４，ＴＣＭ５，ＴＣＭ６］，ＴＣｉｓ１），
ａｐｐｅｎｄ＿ｌｉｓｔ（［ＴＰＭ４，ＴＰＭ５，ＴＰＭ６］，ＴＰｉｓ１），
ａｐｐｅｎｄ＿ｌｉｓｔ（［ＴＬＰ１，ＴＬＰ２，ＴＬＰｉ１］，ＴＬＰｉｓ），
【０１７２】
これまでに準備した納入日，在庫，数量等の各変数に対して、次の述語により制約充足数値を割り当てる。
ｌａｂｅｌ＿ｖａｒｓ（ＬＱｓ，ＴＬＰｉｓ，ＴＰｉｓ１，ＴＣｉｓ１，ＴＰｉｓ２，ＴＣｉｓ２，ＴＳＲｍｓ，ＬＳｔｋｓ），
【表８】
2004127259.tif 000009
【０１７３】
・コスト
製造コスト
ｍａｋｅ＿ｃｏｓｔ（ｍ１，ＣＭ１），
ｍａｋｅ＿ｃｏｓｔ（ｍ２，ＣＭ２），
ｍａｋｅ＿ｃｏｓｔ（ｍ３，ＣＭ３），
ｍａｋｅ＿ｃｏｓｔ（ｍ４，ＣＭ４），
ｍａｋｅ＿ｃｏｓｔ（ｍ５，ＣＭ５），
ｍａｋｅ＿ｃｏｓｔ（ｍ６，ＣＭ６），
【０１７４】
調達単価
ｂｕｙ＿ｕｎｉｔ＿ｐｒｉｃｅ（ｒｍ１，ＵＰＲｍ１），
ｂｕｙ＿ｕｎｉｔ＿ｐｒｉｃｅ（ｒｍ２，ＵＰＲｍ２），
ｂｕｙ＿ｕｎｉｔ＿ｐｒｉｃｅ（ｒｍ３，ＵＰＲｍ３），
ｂｕｙ＿ｕｎｉｔ＿ｐｒｉｃｅ（ｐｉ２，ＵＰＰｉ２），
【０１７５】
・メトリクス
メトリクス計算式は次の通り．
ＣｏｓｔＭａｋｅ　ｉｓ　ＣＭ１＊ＸＭ１＋ＣＭ２＊ＸＭ２＋ＣＭ３＊ＸＭ３＋ＣＭ４＊ＸＭ４＋ＣＭ５＊ＸＭ５＋ＣＭ６＊ＸＭ６，
ｐｒｏｄｕｃｔ＿ｃｏｓｔ（０，ＱＬＰ１，ＵｎｉｔＰｒｉｃｅＰ１，ＳａｌｅＰ１），
ｐｒｏｄｕｃｔ＿ｃｏｓｔ（０，ＱＬＰ２，ＵｎｉｔＰｒｉｃｅＰ２，ＳａｌｅＰ２），
ｐｒｏｄｕｃｔ＿ｃｏｓｔ（０，ＱＬＰｉ１，ＵｎｉｔＰｒｉｃｅＰｉ１，ＳａｌｅＰｉ１），
ＴｏｔａｌＳａｌｅｓ　ｉｓ　ＳａｌｅＰ１＋ＳａｌｅＰ２＋ＳａｌｅＰｉ１，
ｓｔｏｃｋ＿ｃｏｓｔ（［ＵＰＲｍ１，ＵＰＲｍ２］，ＦｉｎＳｔｏｃｋＰ１，ＳｔｏｃｋＣｏｓｔＰ１），
ｓｔｏｃｋ＿ｃｏｓｔ（［ＵＰＲｍ１，ＵＰＲｍ２，ＵＰＲｍ３］，ＦｉｎＳｔｏｃｋＰ２，ＳｔｏｃｋＣｏｓｔＰ２），
ｓｔｏｃｋ＿ｃｏｓｔ（［ＵＰＲｍ１，ＵＰＲｍ２］，ＦｉｎＳｔｏｃｋＰｉ１，ＳｔｏｃｋＣｏｓｔＰｉ１），
ＳｔｏｃｋＶａｌｕｅ　ｉｓ　ＳｔｏｃｋＣｏｓｔＰ１＋ＳｔｏｃｋＣｏｓｔＰ２＋ＳｔｏｃｋＣｏｓｔＰｉ１，
ｐｒｏｄｕｃｔ＿ｃｏｓｔ（ＦｉｎＳｔｏｃｋＰｉ２，ＱＳＰｉ２，ＵＰＰｉ２，ＢｕｙＰｉ２），
ｐｒｏｄｕｃｔ＿ｃｏｓｔ（ＦｉｎＳｔｏｃｋＲｍ１，ＱＳＲｍ１，ＵＰＲｍ１，ＢｕｙＲｍ１），
ｐｒｏｄｕｃｔ＿ｃｏｓｔ（ＦｉｎＳｔｏｃｋＲｍ２，ＱＳＲｍ２，ＵＰＲｍ２，ＢｕｙＲｍ２），
ｐｒｏｄｕｃｔ＿ｃｏｓｔ（ＦｉｎＳｔｏｃｋＲｍ３，ＱＳＲｍ３，ＵＰＲｍ３，ＢｕｙＲｍ３），
ＴｏｔａｌＳｕｐｐｌｙ　ｉｓ　ＢｕｙＰｉ２＋ＢｕｙＲｍ１＋ＢｕｙＲｍ２＋ＢｕｙＲｍ３，
Ｐｒｏｆｉｔ　ｉｓ　ＴｏｔａｌＳａｌｅｓ＋ＳｔｏｃｋＶａｌｕｅ−ＴｏｔａｌＳｕｐｐｌｙ−ＣｏｓｔＭａｋｅ，
【０１７６】
・結果
・ＰＲＯＤＵＣＥＲ／ＣＯＮＳＵＭＥＲ　Ｃｏｎｓｔｒａｉｎｔ　ｆｏｒ　ｅａｃｈ　ｐｒｏｄｕｃｔ
Ｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ　ｏｆ　Ｐ１：　　ｆｒｏｍ　Ｍ４
ｓｔｏｃｋ　ｉｎｉ　−　０
ｄａｔｅｓ　　　　　−　［５，　６，　７，　８，　９，　１０，　１１，　１２，　１３，　１４，　１５，　１６，　１７，　１８，　１９］
ｑｕａｎｔｉｔｉｅｓ　−　［３，　３，　３，　３，　３，　３，　３，　３，　３，　３，　３，　３，　３，　３，　３］
Ｓｅｌｌｉｎｇ　ｏｆ　Ｐ１：　　ｔｏ　Ｄｅｌｉｖｅｒｉｅｓ
ｓｔｏｃｋ　ｆｉｎ　−　１４
ｄａｔｅｓ　　　　　−　［７，　１０，　１２，　１４，　１６］
ｑｕａｎｔｉｔｉｅｓ　−　［８，　８，　６，　１，　８］
【０１７７】
Ｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ　ｏｆ　Ｐ２：　　ｆｒｏｍ　Ｍ５　ａｎｄ　Ｍ６
ｓｔｏｃｋ　ｉｎｉ　−　０
ｄａｔｅｓ　　　　　−　［１５，　１６，　１７，　１８，　１９］　−　［５，　７，　９，　１１，　１３］
ｑｕａｎｔｉｔｉｅｓ　−　［４，　４，　４，　４，　４］　−　［１２，　１２，　１２，　１２，　１２］
Ｓｅｌｌｉｎｇ　ｏｆ　Ｐ２：　　ｔｏ　Ｄｅｌｉｖｅｒｉｅｓ
ｓｔｏｃｋ　ｆｉｎ　−　０
ｄａｔｅｓ　　　　　−　［７，　１０，　１５，　１９］
ｑｕａｎｔｉｔｉｅｓ　−　［１５，　２０，　２５，　２０］
【０１７８】
Ｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ　ｏｆ　Ｐｉ１：　　ｆｒｏｍ　Ｍ１　ａｎｄ　Ｍ２
ｓｔｏｃｋ　ｉｎｉ　−　０
ｄａｔｅｓ　　　　　−　［６，　７，　８，　９，　１０，　１１，　１２，　１３，　１４，　１５，　１６，　１７，　１８］　−　［４］
ｑｕａｎｔｉｔｉｅｓ　−　［３，　３，　３，　３，　３，　３，　３，　３，　３，　３，　３，　３，　３］　−　［８］
Ｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎ　ｏｆ　Ｐｉ１：　　ｂｙ　Ｍ４　ａｎｄ　Ｄｅｌｉｖｅｒｉｅｓ
ｓｔｏｃｋ　ｆｉｎ　−　１８
ｄａｔｅｓ　　　　　−　［４，　５，　６，　７，　８，　９，　１０，　１１，　１２，　１３，　１４，　１５，　１６，　１７，　１８］　−　［５，　１０，　１５］
ｑｕａｎｔｉｔｉｅｓ　−　［１，　１，　１，　１，　１，　１，　１，　１，　１，　１，　１，　１，　１，　１，　１］　−　［５，　７，　２］
【０１７９】
Ｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ　ｏｆ　Ｐｉ２：　　ｆｒｏｍ　Ｍ１，　Ｍ２　ａｎｄ　Ｓｏｕｒｃｅ
ｓｔｏｃｋ　ｉｎｉ　−　０
ｄａｔｅｓ　　　　　−　［６，　７，　８，　９，　１０，　１１，　１２，　１３，　１４，　１５，　１６，　１７，　１８］　−　［４］　−　［１，　２，　３，　４，　５，　６，　７，　８，　９，　１０，　１１，　１２］ｑｕａｎｔｉｔｉｅｓ　−　［３，　３，　３，　３，　３，　３，　３，　３，　３，　３，　３，　３，　３］　−　［８］　−　［２，　２，　２，２，　２，　２，　２，　２，　２，　２，　２，　２］
Ｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎ　ｏｆ　Ｐｉ２：　　ｂｙ　Ｍ４，　Ｍ５　ａｎｄ　Ｍ６
ｓｔｏｃｋ　ｆｉｎ　−　１
ｄａｔｅｓ　　　　　−　［４，　５，　６，　７，　８，　９，　１０，　１１，　１２，　１３，　１４，　１５，　１６，　１７，　１８］　−　［１４，　１５，　１６，　１７，　１８］　−　［３，　５，　７，　９，　１１］
ｑｕａｎｔｉｔｉｅｓ　−　［２，　２，　２，　２，　２，　２，　２，　２，　２，　２，　２，　２，　２，　２，　２］　−　［２，　２，　２，２，　２］　−　［６，　６，　６，　６，　６］
【０１８０】
Ｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ　ｏｆ　Ｐｉ３：　　ｆｒｏｍ　Ｍ３
ｓｔｏｃｋ　ｉｎｉ　−　０
ｄａｔｅｓ　　　　　−　［２，　３，　４，　５，　６，　７，　８，　９，　１０，　１１，　１２，　１３，　１４，　１５，　１６］
ｑｕａｎｔｉｔｉｅｓ　−　［４，　４，　４，　４，　４，　４，　４，　４，　４，　４，　４，　４，　４，　４，　４］
Ｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎ　ｏｆ　Ｐｉ３：　　ｂｙ　Ｍ５　ａｎｄ　Ｍ６
ｓｔｏｃｋ　ｆｉｎ　−　２０
ｄａｔｅｓ　　　　　−　［１４，　１５，　１６，　１７，　１８］　−　［３，　５，　７，　９，　１１］
ｑｕａｎｔｉｔｉｅｓ　−　［２，　２，　２，　２，　２］　−　［６，　６，　６，　６，　６］
【０１８１】
Ｓｕｐｐｌｙｉｎｇ　ｏｆ　Ｒｍ１：　　ｆｒｏｍ　Ｓｏｕｒｃｅ
ｓｔｏｃｋ　ｉｎｉ　−　０
ｄａｔｅｓ　　　　　−　［１，　２，　３，　４，　５，　６，　７，　８，　９，　１０］
ｑｕａｎｔｉｔｉｅｓ−　［８，　８，　８，　８，　８，　８，　８，　８，　８，　８］
Ｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎ　ｏｆ　Ｒｍ１：　ｂｙ　　Ｍ１，　Ｍ２　ａｎｄ　Ｍ３
ｓｔｏｃｋ　ｆｉｎ　−　３
ｄａｔｅｓ　　　　　−　［５，　６，　７，　８，　９，　１０，　１１，　１２，　１３，　１４，　１５，　１６，　１７］　−　［２］　−　［１，　２，　３，　４，　５，　６，　７，　８，　９，　１０，　１１，　１２，　１３，　１４，　１５］
ｑｕａｎｔｉｔｉｅｓ−　［３，　３，　３，　３，　３，　３，　３，　３，　３，　３，　３，　３，　３］　−　［８］　−　［２，　２，　２，　２，　２，　２，　２，　２，　２，　２，　２，　２，　２，　２，　２］
【０１８２】
Ｓｕｐｐｌｙｉｎｇ　ｏｆ　Ｒｍ２：　　ｆｒｏｍ　Ｓｏｕｒｃｅ
ｓｔｏｃｋ　ｉｎｉ　−　０
ｄａｔｅｓ　　　　　−　［１，　２，　３，　４，　５，　６，　７，　８］
ｑｕａｎｔｉｔｉｅｓ−　［６，　６，　６，　６，　６，　６，　６，　６］
Ｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎ　ｏｆ　Ｒｍ２：　ｂｙ　　Ｍ１　ａｎｄ　Ｍ２
ｓｔｏｃｋ　ｆｉｎ　−　１
ｄａｔｅｓ　　　　　−　［５，　６，　７，　８，　９，　１０，　１１，　１２，　１３，　１４，　１５，　１６，　１７］　−　［２］
ｑｕａｎｔｉｔｉｅｓ−　［３，　３，　３，　３，　３，　３，　３，　３，　３，　３，　３，　３，　３］　−　［８］
【０１８３】
Ｓｕｐｐｌｙｉｎｇ　ｏｆ　Ｒｍ３：　　ｆｒｏｍ　Ｓｏｕｒｃｅ
ｓｔｏｃｋ　ｉｎｉ　−　０
ｄａｔｅｓ　　　　　−　［１，　２，　３，　４，　５，　６，　７，　８］
ｑｕａｎｔｉｔｉｅｓ−　［４，　４，　４，　４，　４，　４，　４，　４］
Ｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎ　ｏｆ　Ｒｍ３：　ｂｙ　　Ｍ３
ｓｔｏｃｋ　ｆｉｎ　−　２
ｄａｔｅｓ　　　　　−　［１，　２，　３，　４，　５，　６，　７，　８，　９，　１０，　１１，　１２，　１３，　１４，　１５］
ｑｕａｎｔｉｔｉｅｓ−　［２，　２，　２，　２，　２，　２，　２，　２，　２，　２，　２，　２，　２，　２，　２］
【０１８４】
・ＭＡＫＥＳ　ＳＥＱＵＥＮＣＩＮＧ
【表９】
2004127259.tif 000010
【０１８５】
・ＯＲＤＥＲＳ　ＤＡＴＥＳ　ａｎｄ　ＤＥＬＩＶＥＲＩＥＳ　ＤＡＴＥＳ
・Ｐｒｏｄｕｃｔ　Ｐ１
−−−−−−−−−−
Ｏｒｄｅｒ　Ｄｕｅ　Ｄａｔｅｓ　　　｜７　｜１０｜１２｜１４｜１６｜
−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−
Ｄｅｌｉｖｅｒｉｅｓ　Ｄａｔｅｓ　　｜７　｜１０｜１２｜１４｜１６｜
−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−
Ｑｕａｎｔｉｔｉｅｓ　　　　　　　　｜８　｜８　｜６　｜１　｜８　｜
【０１８６】
・Ｐｒｏｄｕｃｔ　Ｐ２
−−−−−−−−−−
Ｏｒｄｅｒ　Ｄｕｅ　Ｄａｔｅｓ　　　｜７　｜１０｜１５｜１９｜
−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−
Ｄｅｌｉｖｅｒｉｅｓ　Ｄａｔｅｓ　　｜７　｜１０｜１５｜１９｜
−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−
Ｑｕａｎｔｉｔｉｅｓ　　　　　　　　｜１５｜２０｜２５｜２０｜
【０１８７】
・Ｐｒｏｄｕｃｔ　Ｐｉ１
−−−−−−−−−−
Ｏｒｄｅｒ　Ｄｕｅ　Ｄａｔｅｓ　　　｜５　｜１０｜１５｜
−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−
Ｄｅｌｉｖｅｒｉｅｓ　Ｄａｔｅｓ　　｜５　｜１０｜１５｜
−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−
Ｑｕａｎｔｉｔｉｅｓ　　　　　　　　｜５　｜７　｜２　｜
【０１８８】
・ＣＯＳＴＳ
【表１０】
2004127259.tif 000011
【０１８９】
【発明の効果】
本発明のシステムは、高度な専門知識を必要とせず、大規模な企業連携型を効率的に最適化することが可能である。また、既存のコンピュータシステムを利用することによって安価に実現可能であるとともに、対象となるビジネスの種類によらず、様々なビジネスに汎用的に適用可能である。
【図面の簡単な説明】
【図１】石油化学製品の連産事業モデルを示す図である。
【図２】石油化学ＳＣＭの基本モデルを示す図である。
【符号の説明】
ＲＭ　Ｒｏｗ　Ｍａｔｅｒｉａｌ　原料
ＦＰ　Ｆｉｎｉｓｈ　Ｐｒｏｄｕｃｔ　製品
ＩＰ　Ｉｎｔｅｒｍｅｄｉａｔｅ　Ｐｒｏｄｕｃｔ　中間製品
ｑ１．．ｎ　Ｑｕａｎｔｉｔｙ　数量（消費、生産、販売）
【図１】
2004127259.tif 000012
【図２】
2004127259.tif 000013