20240606SPSS春02_NIC近澤様資料

2024-06-06に開催されたSPSS 春のユーザーイベントのご講演
日本情報通信株式会社 　近澤喜史様
「需要予測に基づいた生産計画最適化」
のスライド資料（公開版）です

Transcript

1. Copyright 2024 Nippon Information and Communication Corporation Modeler Tips-2 需要予測に基づいた生産計画最適化 日本情報通信株式会社 2024年6月6日 2024 SPSS Modeler 春のユーザーイベント
2. - 2 - Copyright 2024 Nippon Information and Communication Corporation 日本 Nippon 情報 Information 通信 Communication 35+ 40,000+ M¥ 1000+ employees Security AI Marketing BigData Analytics IoT Cloud Storage SI Service Managed Service Network 日本情報通信株式会社（NI+C）の紹介 35年以上にわたり各業界のお客様をご支援 データから価値を引き出す100名以上のテクノロジーエンジニアチーム
3. - 3 - Copyright 2024 Nippon Information and Communication Corporation 2023秋のSPSSユーザーイベント SPSSからの挑戦状:「８組の男女の最適なペアを作成」 以下のような男性８名、女性８名を以下になるように最適にペアリングを行います。 １．年齢差が最小(最優先) ２．季節スコアが最大（好みの季節一致で2点加点、正反対の季節は1点減点） ただし、下記の制約条件を満たすようにします。 １．居住県は一致もしくは ２．隣接年齢差は±3歳まで 膨大な組合せから最適なペア（解）を求めたい
4. - 4 - Copyright 2024 Nippon Information and Communication Corporation 2023秋のSPSSユーザーイベント SPSSからの挑戦状:「CPLEXの最適化ノード」 予測分析・機械学習 SPSS Modeler データ加工処理作成 分析処理作成 アイコンを使用して簡単に加工・ 分析処理を作成! CPLEXの最適化ノード CPLEXの最適化ノードを使用することで、データ加工や 機械学習の予測結果からシームレスに最適化処理を実行することが可能 CPLEXの最適化ノードは、膨大な組合せから最適なペア（解）を求められる
5. - 5 - Copyright 2024 Nippon Information and Communication Corporation CPLEXの最適化ノードを用いた解法 最適化の条件はOPLという 言語(コード)を用いて実装します。 答えが出るまでの時間 SPSSのみ:46秒 CPLEXの最適化ノード:0.1秒 CPLEXの最適化ノードで最適なペア（解）を超高速に発見 2023秋のSPSSユーザーイベント SPSSからの挑戦状:CPLEXの最適化ノードによる解法
6. - 6 - Copyright 2024 Nippon Information and Communication Corporation 最適化ソリューションとは? 何を 目指したいのか どんな決まりが あるのか Ｘ 何を 決めたいか すべての条件を満たして、 コストの最小化や利益の最大化を実現する 最適なリソース配分やスケジュールを発見 Ｘ ✔コストの最小化? ✔利益の最大化? ✔要員の配置? ✔生産の順序? ✔やらなくてはいけないこと ✔やってはいけないこと
7. - 7 - Copyright 2024 Nippon Information and Communication Corporation 最適化ソリューション IBM CPLEX コストの最小化 利益の最大化 最適化ソリューションの適用業務 生産計画を最適化 マーケティングキャンペーン （施策実行）最適化 人材配置を最適化 商品等の輸送ルートを 最適化
8. - 8 - Copyright 2024 Nippon Information and Communication Corporation CPLEXの最適化ノードでより多くの業務に展開可能 需要予測に基づいた生産計画最適化を「CPLEXの最適化ノード」で実現 需要予測 需要量に応じて、最適な生産 計画を立案 過去の実績等から製品の 需要量を予測 × 需要予測に基づく 生産計画最適化
9. - 9 - Copyright 2024 Nippon Information and Communication Corporation 2つのエンジンで、シンプルな計画から複雑な計画まで対応 生産計画最適化のイメージ シンプルな生産計画 MP 複雑な生産計画 CP 生産可能時間・ライン 需要予測結果 KPI・制約 生産可能時間・ラインの範囲内で 需要予測結果に基づく生産計画を 生産の順序関係・生産後のアイドル タイム・メンテナンス時間を考慮した 生産計画を立案 優先生産 コスト（KPI） 需要予測結果 KPI・制約 生産可能時間・ライン 優先生産 コスト（KPI） 生産順序・アイドルタイム メンテナンス時間
10. - 10 - Copyright 2024 Nippon Information and Communication Corporation 2つのエンジンで、シンプルな計画から複雑な計画まで対応 生産計画最適化のイメージ シンプルな生産計画 MP 複雑な生産計画 CP 生産可能時間・ライン 需要予測結果 KPI・制約 生産可能時間・ラインの範囲内で 需要予測結果に基づく生産計画を 生産の順序関係・生産後のアイドル タイム・メンテナンス時間を考慮した 生産計画を立案 優先生産 コスト（KPI） 需要予測結果 KPI・制約 生産可能時間・ライン 優先生産 コスト（KPI） 生産順序・アイドルタイム メンテナンス時間
11. - 11 - Copyright 2024 Nippon Information and Communication Corporation CPLEXでは、複雑なスケジュール問題に対応可能なエンジンを持ち合わせる 制約プログラミング（CP）による複雑な生産計画立案 設備 生産スケジュール ラインA ラインB ラインC 製品A 製品B 製品C作成 アイドルタイム メンテナンスの考慮 完成時のアイドルタイム 考慮 アイドルタイム 製品間の順序 アイドルタイムの考慮 最適化したい項目 目的:生産コスト
12. - 12 - Copyright 2024 Nippon Information and Communication Corporation SPSS Modeler × CPLEXで最適化を実現 SPSS Modeler データ加工処理作成 IBM CPLEX ✔ルールを守りながら、最も効果の 高い組み合わせを計算! 分析処理作成 最適化処理実行 ✔アイコンを使用して簡単に加工・ 分析処理を作成! × SPSS Modeler × CPLEXで予測から最適化までを一連で実行! ご相談は「teamcplex@niandc.co.jp」までお申し付けください!
13. - 13 - Copyright 2024 Nippon Information and Communication Corporation 開催日時: 2024年7月25日 (木) 12:05-12:55 アジェンダ: １．機械学習と生成AIを活用した顧客育成とは? ２．対話型レコメンドで「顧客」から「ファン」への 育成を実現した実例とデモ 生成AIと機械学習を活用した顧客育成セミナー -対話型レコメンドで「顧客」から「ファン」への育成を推進! 小売業を中心とした営業・マーケティング現場における 生成AIと機械学習・最適化を活用した顧客育成 推進・効率化の実現方法 実施詳細 ご参加希望の方は下記QRコードより お申込みください! セミナーのご案内 本日ご紹介のCPLEX（最適化）や生成AI・機械学習を組合せた 顧客育成セミナーを開催
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