🧬 SCML

記述するだけで
最適化モデルを
即座に構築

SCML (Supply Chain Modeling Language) は、複雑なサプライチェーン構造をPythonのクラスベースで直感的に定義するDSL(Domain Specific Language:ドメイン固有言語)です。定義から数学的モデルを自動生成し、最適な意思決定を強力に支援します。

0+
標準モデルタイプ
MIP
高度な整数・非線形制約対応
LP
高速な連続最適化

モデル定義と
最適化の融合

データとモデルを分離し、柔軟かつ堅牢なサプライチェーン設計を可能にします。

🏗️

直感的なネットワーク構築

Node (拠点), Arc (ルート), Product (品目) を定義するだけで、複雑な物理ネットワークをデジタルツイン化。

⚙️

Activity & Mode

製造、輸送、在庫などの活動を、複数の実行モード(コスト・時間・リソース要件)と共に精緻に表現。

LP/MIP 自動生成

定義されたSCMLモデルから、最適化エンジン(myPulp等)を介して数学的プログラムを自動生成し解決。

📈

マルチピリオド対応

時間軸に沿った需要変動、在庫の推移、生産リードタイムを考慮した動的な最適化が可能。

📋

BOM (部品構成表)

複雑な製品構成を「Activity内の構成要素」として定義。部品から完成品までのフローを統合管理。

👁️

可視化と診断

構築されたモデルをGraphviz等で即座にグラフ化。ネットワークのボトルネックや構造を直感的に把握。

シンプルな4ステップ

1

製品・拠点の定義

扱う品目、工場、倉庫、顧客拠点をモデルに追加

2

活動・ルートの定義

拠点間のArc(弧)や、拠点内でのActivity(製造・在庫)を設定

3

リソース・制約の付与

設備能力、労働時間、原材料在庫などのリソース制約を定義

4

最適化実行

目標(コスト最小化等)を設定し、最短経路や最適配分を出力

数理モデル化の民主化

🏎️

高速なプロトタイピング

数学的な定式化なしに、業務要件をコードにするだけで最適化が可能

🧩

高い拡張性

小規模な配送問題から、国を跨ぐ巨大な物流網設計まで統一言語で記述

🤝

コミュニケーション円滑化

エンジニアとドメインエキスパートが同一のモデル(コード)で議論可能

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デジタルツイン

現実の制約を忠実に反映した、信頼性の高いシミュレーション基盤の構築

SCMLで、サプライチェーンをデジタル化しよう

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