次のような影響を受けるロジスティックの意思決定にお困りですか：フリートの蓄積や老朽化、旧式化や技術更新、信頼性向上の影響、老朽化システムのための計画、リードタイムが長いまたは短い購買、複雑な基準を有するPBL（パフォーマンス・ベースド・ロジスティックス）インセンティブ制度、またはAo（運用アベイラビリティ）目標、運用時間、ベースなどの将来的なプログラム変更
在庫計画は、適切な在庫を取得して適切な場所に配置するために最も高度なアルゴリズムを要する複雑な分野です。これまでの予備品最適化ツールはすべて、長期的な定常状態の永久に変化しないシナリオを想定してきました。現実の世界では、ベース、アクティビティレベル、サポート体制、およびシステム構成が進化するにつれて状況も常に変化します。
定常状態解析ツールを使用してそうした変化に対応しようとする場合、一連の実行を結び付けることによって達成することが可能ですが、各実行は後続の変化を認識していないため、永続的な状況が最適化されてしまいます。こうした繰り返しのアプローチは多くの時間と労力を必要とし、エラーが発生しやすく、最適ではない解決策を提供します。シミュレーションは分析によって既に判断された解決策の評価に限定されるため、シミュレーションによっても解決策は提供されません。Tempoは、在庫に関する意思決定に時間の経済的影響を組み込むことによって、予備品最適化に革新的な変化をももたらしました。
Tempoは実績あるVMetric最適化エンジンから進化し、ハードウェアにおいて予測可能な変更と、運用およびサポートのシナリオにおいて予見可能な変更の両方を考慮に入れます。フリート可用性の目標では、フリートの拡張によって運用上の使用やフリートの配置が時間とともに変化しますが、Tempoは、そうしたフリート可用性目標を満たす、予備品の最適なスケールを作成する最初で唯一のツールです。さらに、1）ベースや役割の再設定、または老朽化、2）旧式化、変更、アップグレード、または信頼性向上プログラムのために時間とともに変化する設備設計、3）メンテナンス、補修ポリシー、請負業者、パフォーマンス、または価格の変化に応じて時間とともに変化するサポート体制、などにも対応することができます。
Tempo
- 状況上避けられない変更を明示的に処理することにより、予備品の最適化に時間的な側面を組み込みます
- 寿命が限られた部品やリードタイムが長い部品の在庫過剰を含め、定常状態モデルに内在するエラーを回避します
- 耐用期間の短い在庫への無駄な投資を最小限に抑えることにより、投資利益率を最大化し、市場によって導かれる旧式化による無駄をなくします
- 調達時期を、フリートの蓄積、再設置、または老朽化に合わせて最適化し、最低コストを実現します
- 明示的に時間を取り扱い、複数期間の手動計算の煩雑さをなくします
Tempo：在庫最適化の次世代ツール
