製造業・Chat GPT活用Vol.4、在庫管理（最適発注量）

福井県産業振興財団様から製造業のChat GPT活用講座のセミナー講師の依頼を受けました。その予習なのですがChat GPTを使い、在庫の最適発注量を求めることができないか、その方法を考えてみました。

動画はこちらです。お時間のある方はどうぞご覧ください。

■在庫管理の必要性
もはや常識なのですが、製造業では「在庫は企業の墓場」という考えが徹底しています。

在庫の幽霊を描いてみました

なぜかというと、在庫保管にもコストがかかり、かつ在庫にも企業の金が投入されています。これが動かないことはキャッシュフローの対流となるからです。ここからJust In Timeという考え方が生まれます。
■EOQ　Economy Order Quantityの考え方 

経済発注量EOQ

そこで在庫コストを最適化する発注数量はいくつなのかということになります。在庫費用は発注費と保管費の総和です。この最小の部分が選べれば在庫費用は最小になります。
発注費＝発注回数×１回の発注費
　　発注回数は年間所要量÷発注数量（EOQ：今回はX）

保管費＝平均在庫量×１個の年間保管費
　　平均在庫量はＥＯＱの1/2です
■課題　課題は高等数学の微分を必要とすることです
プロンプトは以下の通りです。
これが駆ければ高等数学（微分）がわからなくてもEOQを求められます。

EOQを求めるプロンプト

方程式を図解するとこのような曲線となります。その最小をもとめるため微分という解放が必要です。

最適解は100個

Chat GPTを使えば、高等数学の微分がわからなくてもプロンプトを打ち込めば在庫管理の経済計算ができる時代となりました。