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製造、物流の最適化ソフト MathCutting Gurobi Optimizer をpythonで

by seko posted at 2013-03-20 11:32 last modified 2013-03-20 16:40

昨年の12月頃、仕事とは直接関係の無い人から、フィルムから材料を無駄切り出したいのだが、どうやれば最適化できるかという相談を受けました。

5、6年前に、ザ・ゴール を読み込んで、生産計画の最適化をPythonで行ったことがあったのですが、それを聞きつけて来たようです。

その頃は、何年かぶりに体調が良かったし、せっかく聞きに来てくれたのを無下に断るのも気の毒なので、プライベートな時間を使ってpythonでプロトタイプを作ってあげることになりました。

少し作っては、不明な仕様を確認するのを繰り返したのですが、どんどんパタメータが増えてしまい、ヒューリスティックな方法では到底出来そうにありません。 仕方ないので、「python 最適化」 とグーグルで検索したら、

pict

あたらしい数理最適化: Python言語とGurobiで解く

という本を見つけました。さっそくアマゾンで注文して読んでみたのですが、難しくてさっぱり分かりません。目的はこの最適化エンジンを使って実際に最適化ができるかをどうかを知ることですが、オープンソースではないので、実際にpythonから試してみることもできず諦めました。

その後、Gurobi を使って、裁断の最適化を行うMathCutting というソフトがあることが分かりました。価格も高くないというか、自分で作るのに比べたらずっと安いと思います。

話を聞いてみると、高機能フィルム、紙おむつの素材、自動車用鋼板など、高機能で単価が高いシートの切り出しに使用されているとのことでした。 また、Grobiは、いろいろな言語から使うことができますが、やはりメインは誰でも習得が容易なpythonのようです。

「私は、日本のPython使いの中で二番目に高齢なんですよ」と話したら、すごく受けました。

得意先には、電力や環境関係の研究所が多いようですが、驚いたのは流通業者の比率が高いことです。 ひょっとしたら、大手宅配業者などは、これを使って、かなりリアルタイムに近い形で配送を最適化しているのかもしれません。

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