在庫管理に関して、かなり一般的でハイレベルな入門的な質問をしたいと思います。
だから、SOの誰かが経験/知識を持っているか、過去に在庫、サプライチェーン、調達管理の設定で働いていたかどうか疑問に思っていました. この分野でどのような典型的な問題や課題が見つかる可能性がありますか?また、そのような課題/問題に対処するために、主にアルゴリズム、データ構造、最適化などのコンピューター サイエンスをどのように使用できますか?
これは、オペレーショナル リサーチやキュー理論などに関連する可能性がありますか? 私はこの分野とは直接関係ありませんが、これらの分野で CS がどのように適用されているかを知る必要があります。
インターネット検索ではあいまいな結果しか得られないため、以前の経験から得た洞察、知識に基づくアドバイス、特定のオンライン リソース、さらには例を教えていただければ幸いです。ここでそのような高レベルの質問をしても問題ないと思います。
よろしくお願いします
「典型的な問題とは…」
複数のサイト/端末が特定のデータベース行/レコードを同時に更新することは非常に一般的であるため、行/レコードのロックおよび更新手順を完全に防がなければなりません。そうしないと、お金と顧客の両方を失うことになります。データベースの同時実行性の問題は重大であり、フェールオーバー システムが機能する必要があります。
実際の負荷でテストします。ウェアハウスに 50,000 の異なるウィジェットがあり、特定のウィジェットで 9 時間にわたって 1 秒あたり 6,000 ヒットが発生する日 (感謝祭の翌日) があると予想される場合は、それをテストします。実際のデータと実際のボリュームをテストの最後に、アイテムの数量、ターン、バック オーダーの数が 1 つもずれることはありません。
これら 2 つの問題に対処したことを確認してください。これで、信頼できるシステムを手に入れることができます。
市販されているシステムを採用するのではなく、独自のシステムを作成しようと考えているのはなぜですか?
倉庫管理システムの経験があります。その多くは、CS の観点からはあまり洗練されていませんが、CS を適用できる興味深い最適化問題がいくつかあります。たとえば、注文を「ピッキング」する (倉庫を通過して注文の商品を収集する) のにかかる時間を短縮するには、倉庫内のすべての場所に移動する最短の方法を見つけることが望ましいです。 「巡回セールスマン問題」。
CS が適用されるもう 1 つの場所は棚卸です。いくつかの非常に巧妙なソフトウェア製品 (例えば、INVENT Xpert) があり、法律で要求される正確さを達成するために、無作為抽出の在庫を取得できます。これは、すべての保管場所に移動してそこに保管されている数量をカウントする代わりに、実際には保管場所のごく一部 (5 ～ 10%) のみがカウントされることを意味します。