Littlefield Technologies シミュレータのヒント

Littlefield Technologies は、Responsive Learning Technologies が 1997 年から制作しているオンラインの工場管理シミュレーター プログラムで、大学生が経営管理コースを受講する際に使用できます。スタンフォード大学経営大学院のウェブサイトに掲載された記事「Factory Simulation Program Wins Wide Recognition」によると、「Littlefield Technologies にはすべてがあります。良い点、悪い点、そしてほとんどの管理者が難しい方法でしか学べない教訓です」。シミュレーションを最適に計画した人が、最高のスコアを獲得します。

コースワークに従う

Littlefield Techonologies は、大学の授業の一部として提供されています。 Stanford Graduate School of Business の Web サイトのインタビューで、プログラムの作成者である Sunil Kumar と Sam Wood は、学生ゲーマーが 14 日間のシミュレーションを使用しながら、同時並行のコースワークから蓄積された知識を可能な限り使用することを推奨しています。ゲームに付随する戦略的に設計されたクラスの割り当てがあり、通常、最高のプランナーが有利になるように完了します.

容量の管理

このゲームの目的は、14 日間のシミュレーション実行の終了時に最も多くの現金を持っている経営陣になることです。シミュレーションのキャパシティ管理部分では、顧客の需要はランダムであり、学生のゲーマーは注文を予測し、それに基づいて工場のキャパシティを構築する方法を使用する必要があります。ゲームプレイでは、需要は着実に増加し、次に安定し、その後 3 つの均等な段階で減少します。成功しているチームは、ピーク時に生産能力を過剰購入することはありません。需要が減ったときに余剰能力が残るためです。

ジュリア ミヤオカ准教授は、教育ジャーナル Informs:Transactions on Education の記事「Making Operations Management Fun:Littlefield Technologies」で次のように書いています。宮岡氏は、需要を予測してシミュレートされた工場のステーションを活用する方法を理解した後、学生は稼働率が最大になる時期を学び、ピーク需要時に十分な数のステーションを稼働させないことで少しお金を失う方が、多額の費用をかけるよりも良いことに気付くと述べました。需要が低下したときにアイドル状態になっているマシンの最大数を取得します。

機械とロットサイズ

シミュレーションの顧客管理部分は、在庫と現金管理を測定し、学生はどの契約を取るかを計画する必要があります。 Informs:Transactions on Education の中で、ミヤオカ氏は、「ロット サイズを小さくすると、駅 1 と 3 で待ち行列の問題が発生する」ため、ロット サイズを小さくすることについてあまり考えないように勧めています。これにより、リードタイムの​​遅延がさらに長くなります。チームが経済的な注文数量を計画することは重要ですが、ゲームの開始時にそれを実装するには現金が不足するため、工場が追加のマシンを購入するための資金を生成するまで待つことをお勧めします.