経営システム工学入門実験A ビールゲーム 総評

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の範囲に、 “ 真の値 ” が入っている可能性が約 60% 以上ある事を意味する。 (測定回数 n が増せばこの可能性は増 す。) 平均値 偶然誤差によ るばらつき v i は 測定値と平均値の差 で残差、 また、 σ は、標準誤差( Standard Error, SE ) もしくは、平均値の標準偏差、平均値の平均二乗.
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Presentation transcript:

経営システム工学入門実験A ビールゲーム 総評 森戸研究室 経営システム工学入門実験A 2005

ビールゲームで体感できる現象 在庫切れにすばやく対応できず、受注残が増えていく 発注量を増やしても、上流からものが来るのが遅い 発注量を増やしすぎると、大量の在庫を抱えてしまい、それらの在庫費が膨大になる 各班ごとに差はあるが、このような現象を体感したはず 経営システム工学入門実験A 2005

全班の平均在庫数推移 経営システム工学入門実験A 2005

在庫推移から読み取れること 小売店の需要が4から8に増えると、数期後には在庫切れになり、長期にわたって解消されない。 解消されると、今度は在庫を増やす動きが止まらず、在庫量が膨大になる。 上流の段階ほど、在庫が多くなりやすい 経営システム工学入門実験A 2005

在庫数の平均・標準偏差 小売在庫 二次在庫 一次在庫 工場在庫 平均 -6.72 0.56 9.94 13.21 標準偏差 12.69 15.55 17.29 10.18 経営システム工学入門実験A 2005

全班の平均発注量の推移 経営システム工学入門実験A 2005

発注量推移から読み取れること 実際に小売店の需要が増えたのは5期目 しかし、発注量のピークは19~25期周辺 各班とも、受注残がかなり増えてから発注量を増やしている それまでは、あまり発注量を変えないようにしている 上流ほど発注量が増大する 経営システム工学入門実験A 2005

発注量の平均とばらつき 小売発注 二次発注 一次発注 工場発注 平均 8.15 8.67 9.64 9.83 標準偏差 2.39 2.95 5.10 6.12 経営システム工学入門実験A 2005

鞭効果(bull-whip effect) サプライ・チェイン・マネジメント(SCM)を理解するための鍵となる概念 上流側(工場側)ほど、下流の顧客の注文以上にばらつきの大きい要求をされる ばらつきが大きいと、在庫管理が難しくなり、余計な在庫費用・機会損失費用が発生してしまう 全体最適を考えるならば、全体の情報とものの流れを管理しなければならない 経営システム工学入門実験A 2005

鞭効果の発生要因 需要予測 リードタイム バッチ発注 同期発注 価格変動 供給不足・供給配分 経営システム工学入門実験A 2005

(参考)昨年との比較: 在庫 2004 2005 経営システム工学入門実験A 2005

(参考)昨年との比較: 発注 2004 2005 経営システム工学入門実験A 2005

(参考)4年総合実験との比較:在庫 昨年度1年生 昨年度4年生 経営システム工学入門実験A 2005

(参考)4年総合実験との比較:発注 昨年度1年生 昨年度4年生 経営システム工学入門実験A 2005

(参考)4年総合実験との比較:在庫 1年生 昨年度4年生 経営システム工学入門実験A 2005

(参考)4年総合実験との比較:発注 1年生 昨年度4年生 経営システム工学入門実験A 2005