JP2002183264A - 配送／配車計画装置、配送／配車計画方法、及び記録媒体 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 将来の一定期間の最適な配送スケジュール／
配送ルートを計画できる配送／配車計画装置を提供す
る。 【解決手段】 需要予測結果と各種データとに基づい
て、各配送先（顧客）について順次（ステップＳ４）、
今回処理対象となっている顧客の前の顧客までについて
ステップＳ１０〜ステップＳ８０の処理により作成され
た既存ルートに対して、今回の顧客を挿入した場合に考
え得るルートの中で最適な（最もコストが安い）ルート
を、計画期間内の各日毎に求め、また各日毎に最適ルー
トによる移動費用の増加分を求めて格納しておく（ステ
ップＳ１０）。そして、ステップＳ１０の処理結果を用
い、ＤＰ法を利用して、この顧客への最適な訪問タイミ
ング（配送スケジュール）を求める（ステップＳ３０、
Ｓ５０、Ｓ７０）。この顧客への訪問日となった日の配
送ルートは、上記最適ルートとなり、これを新たな既存
ルートとして、次の顧客の処理に移る（ステップＳ８
０）。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、将来の一定期間の
最適な配送スケジュール、配送ルートを計画する配送／
配車計画装置、その方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来より、人間の経験や勘等に依らずに
商品の配達または商品の補充等の為の最適な配送ルート
を自動的に決定することができる装置が、種々提案され
ている。

【０００３】例えば特開平９−２４５２３４号公報記載
の発明では、商品の補充を行う自動販売機の選定や自動
販売機の商品補充量の決定を、安い費用で的確に行うこ
とができる自動販売機の商品補充支援装置を提案してい
る。

【０００４】この発明では、例えば販売実績データを収
集した日の翌日を計画対象日とし、予測手段により算出
した自動販売機の商品の在庫量や商品が売切れてしまう
時刻等に基づいて、商品を補充すべき自動販売機を選定
したり、補充量を決定したり、特定の自動販売機に対す
る商品の補充時刻を決定したりする。これにより、商品
が売切れた状態のまま長時間放置されたり、商品の不足
が発生していない自動販売機を不必要に訪問したりする
ことを回避できる発明である。

【０００５】また、例えば、特開平７−２３４９９７号
公報記載の発明では、遺伝的ニューロコンピュータによ
って構成される装置によって、厳密なニーズと輸送能力
の把握、道路事情の変動の考慮、急なオーダーの変更や
取消しに対応した、最小コストでの配車を実現する配車
計画方法と配車計画システムを提供するものである。

【０００６】また、例えば、特開平８−１１５４９５号
公報記載の発明は、所定の条件により車両数に対応して
エリア全体を動的に複数の塊（分割エリア）に分け、更
に各塊内での最短時間の配送ルートを作成し、荷物の配
送を効率的に行えるようにする発明である。

【０００７】

【発明が解決しようとする課題】上記のように、従来よ
り、最適な配車計画を立案する手法は、種々提案されて
いるが、より最適な配車計画を立案する手法、より効率
的に処理を行える（高速化が図れる）手法は、あるいは
より装置構成が簡単で済むようにできる（装置が大規模
化しない、または汎用の情報処理装置で済む）手法は、
常に望まれている。特に将来の一定期間の配送／配車計
画は、各顧客をどの日に訪問（配送）するのが良いかと
いう配送スケジュールの問題と、各日毎にどのような配
送ルートを採用すればよいのか（配送スケジュールによ
って変わってくる）という問題が複雑に絡み合ってく
る。よって、このような将来の一定期間の配送／配車計
画を、効率良く、より最適な結果が得られるようにでき
る手法／装置が望まれる。

【０００８】本発明の課題は、将来の一定期間の計画期
間において、精度良い配送／配車計画を立案でき、また
汎用の情報処理装置でより効率的に処理を行える配送／
配車計画装置、その方法を提供することである。

【０００９】

【課題を解決するための手段】本発明の配送／配車計画
装置は、入力される需要予測結果と各種データに基づい
て、将来の一定期間の配送／配車計画を立てる配送／配
車計画装置であって、対象となる全ての顧客の中のある
顧客について、計画期間内の各期における既存ルートに
顧客を挿入した場合に最も配送コストが安くなる配送ル
ートを求める配送ルート決定手段と、該配送ルート決定
手段により求められる各期毎の配送ルートと配送コスト
を記憶する記憶手段と、前記計画期間内での配送スケジ
ュールを複数パターン作成し、各パターンについて、そ
れぞれ前記記憶手段に記憶される配送コストと前記需要
予測結果に基づいて算出される在庫費用と品切費用とに
基づいて、該計画期間の最終期までの累積総コストを算
出し、該累積総コストが最も安くなる配送スケジュール
により該顧客への配送期を決定する配送期決定手段と、
該配送期決定手段により決定される配送期の前記既存ル
ートを、前記配送ルート決定手段により求められたその
期の配送ルートにより更新し、該更新後の既存ルート
を、次の顧客の処理における前記既存ルートとする配送
ルート更新手段とを有するように構成する。

【００１０】上記配送／配車計画装置は、例えば対象と
なる顧客がｍ＝ｍ１〜ｍＭまで存在したとすると、ｍ１
〜ｍＭまで順次上記各手段による処理を行なっていく。
ある顧客ｍについて処理を行う場合、それまでの（顧客
ｍ−１までの）処理で作成された配送ルート（既存ルー
ト）に対して顧客ｍを挿入した場合の最適な配送ルート
を見つけるという所謂「挿入法」の手法を利用しつつ、
更にこの結果を用いたうえで在庫費用と品切費用とを加
味した総費用を各パターン毎に算出／累積して比較する
ことにより、最終的にトータルのコストが最も少なくて
済む配送スケジュールが抽出されることになる。これよ
り、顧客ｍＭまでの処理が完了した時点で、最終的に最
適な（精度の良い）配送／配車計画が立てられているこ
とになる。また、装置自体に特別な構成は必要なく、汎
用の情報処理装置により実現できる。

【００１１】例えば、前記配送コストは固定費ではな
く、前記在庫費用と品切費用は、各期毎に前記顧客に配
送するか否かにより変動する。また更に、例えば、前記
配送ルート決定手段は、配送車の積載量をオーバーする
か、稼働時間をオーバーする配送ルートは除外したうえ
で最も配送コストが安くなる配送ルートを決定する。

【００１２】このようにすることで、現実の状況を考慮
すると実現不可能となってしまうような配送／配車計画
が立てられてしまうことを防止できる。また、例えば、
前記配送期決定手段は、訪問最低周期または指定訪問日
という条件が設定されている場合には、該条件を満たす
ように強制的に前記配送期を決定する。

【００１３】このように、顧客の要望を満たしつつ最適
な配送／配車計画を立てられるようにもできる。また、
本発明は、上記配送／配車計画装置の構成に限らず、配
送／配車計画方法、またはこれらを実現させるプログラ
ムが記録された記録媒体自体として構成することもでき
る。

【００１４】

【発明の実施の形態】以下、図面を参照して、本発明の
実施の形態について説明する。図１は、本発明の配送／
配車計画装置を実現するシステムの概略的な構成の一例
を示す図である。

【００１５】同図において、データベース３には、需要
予測装置２による需要予測処理に用いられる各種デー
タ、配送／配車計画装置１による時間−空間方向の配送
／配車計画処理に用いられる各種データが格納される。
また、このデータは随時更新される。例えば、データベ
ース３のデータ格納内容は、不図示のネットワークを介
して外部の装置（各顧客の情報処理端末または自動販売
機等）から送られてくる各種データ（例えばその顧客の
売上実績データ、品切れ等）により更新される。

【００１６】需要予測装置２は、既存の需要予測手法に
より、例えば数日〜数十日先までの、各顧客の各製品の
需要予測を立てる。配送／配車計画装置１は、需要予測
装置２による需要予測結果とデータベース３に格納され
ている各種データとに基づいて、例えば数日〜数十日先
までの各日に配送する顧客の決定と配送ルートの決定を
行う。詳しくは、以下に説明していくものとする。

【００１７】図２は、本例の配送／配車計画装置により
実現される時間−空間方向の配送／配車計画の最適化手
法について概略的に説明する為の図である。同図には、
当該配送／配車計画を実行する日を基準としてその翌日
からＴ日目までを計画期間として、この計画期間内の各
日の最適配送ルート（これを時間−空間方向の配送／配
車計画と表現する）を立案するイメージを示す。

【００１８】この最適化手法を概略的に説明するなら
ば、まず、配送（訪問）対象である顧客ｍはｍ＝１〜Ｍ
（ｍ１〜ｍＭと表現する）のＭ箇所（顧客が自動販売機
である場合にはＭ台）存在するものとし、ｍ１〜ｍＭの
順に挿入していく。尚、同一場所の近傍に設置された複
数の自販機は、まとめて１箇所とカウントすることもで
きる。これにより、より効率的な計画を立案できる可能
性がある。

【００１９】まず、顧客ｍ１について最適配送日を決
定する処理を行う。まず、各日の既存の配送ルートに対
して顧客ｍ１を挿入した場合の配送ルートを作成して、
その移動費用（基本的にはガソリン代、更に人件費等を
加えてもよい；また、積荷の量によって移動費用を変え
てもよい）を計算するが、顧客ｍ１は、最初の処理であ
るので、未だ各日とも配送ルートは存在しない。よっ
て、営業所（デポ（配送センター））から顧客ｍ１への
往復ルートが配送ルートとなり、この往復の移動費用
（顧客ｍ１に関しては全ての日で同じ値（固定費用）と
なる；積荷の量によって移動費用を変える場合は異な
る）が求められる。次に、需要予測結果を初めとする各
種データ（後述する）に基づいて、顧客ｍ１への最適な
配送日（基本的には複数存在する；例えば翌日、３日
後、及び６日後というように）を決定する。この決定方
法は、図３で説明するＤＰ法を利用する。そして、最適
な配送日については、上記往復ルートが既存ルートとし
て残り、それ以外の日については未だ配送ルートが存在
しない状態となる。 続いて、顧客ｍ２以降の各顧客について、順次、以下
の処理を実行していく。

【００２０】まず、顧客ｍ２について説明する。顧客ｍ
２に関しては、まず、で決定された各日の既存ルート
に対して顧客ｍ２を挿入した場合に考え得る全ての配送
ルート（仮ルート）を作成し、各仮ルートの移動費用
が、既存ルートの移動費用から幾ら増えたかを算出し、
この増加分を新たな移動費用とすると共に、最も増加分
（移動費用）が少なかった仮ルートを、その日の最適ル
ートとする（上記顧客ｍ１の配送日ではない日について
は、営業所から顧客ｍ２への往復ルートが配送ルートと
なり、この往復の移動費用が求められる）。

【００２１】そして、次に、上記（毎日別々に定められ
た）移動費用と、需要予測結果を初めとする各種データ
（後述する）とに基づいて、顧客ｍ２の最適な配送日を
決定し（配送日決定については後述）、顧客ｍ２の配送
日となった日については上記最適ルートを新たな既存ル
ートとする（既存ルートを更新する）。 顧客ｍ３以降についても、と同様にして、それまで
に作成された既存ルート（例えば顧客ｍ３の場合は、上
記顧客ｍ２までの処理により作成された既存ルート）に
対して、その顧客を挿入した場合の最適ルートを求めた
後、最適な配送日を決定し、既存ルートを更新する処理
を、顧客ｍ３〜ｍＭまで順次実行していく。

【００２２】図３は、ＤＰ法（Dynamic Programming ；
動的計画法）の概略的なイメージを示す図である。尚、
同図では、顧客が自動販売機である例について示すが、
これに限るものではない。また、同図では、簡単化の
為、一台の自動販売機で１種類の商品のみを扱っている
ものとして説明する。

【００２３】まず、同図において、 ｄｉ；ｉ日の需要予測（個数） Ｆｉ；ｉ日の移動費用（固定費用）（円） Ｈｉ；ｉ日の在庫費用（円） Ｌｉ；ｉ日の品切費用（円）、とする。（ｉ＝１〜Ｔ） 在庫費用は商品を保管するのに掛かる費用であり、品切
費用は商品が売切れた場合に発生する損失（もし品切れ
していなかったら消費されていたはずの金額）を意味す
る。両方とも商品１個当たりの単価（在庫費用単価、品
切費用単価）が予め設定されており、これに個数（例え
ば在庫数）を乗することで求められる。

【００２４】また、Ｈｉ、Ｌｉは、各日毎に、日々の在
庫量と需要（予測）とに応じて、何れか一方が発生する
（売切れていなければＨｉ、売切れれればＬｉ）。
（尚、これらの値は、その日の最後に例えば在庫数はど
うなるか、という値である）。

【００２５】Ｈｉ、Ｌｉは、どの日に配送（補充）する
かによって変動する。例えば、Ｈ１、Ｌ１は、１日目に
配送するか否かにより変動する。２日目については、更
に、１日目に配送したか否かと、２日目に配送するか否
かにより、Ｈ２、Ｌ２の値は変わる。

【００２６】これより、１日目からＴ日目までについ
て、どの日とどの日に配送を行うかという配送スケジュ
ールを、全ての組み合わせについて、それぞれ、総コス
ト（ｉ＝１〜Ｔまでの、Ｆｉのトータルと、Ｈｉまたは
Ｌｉ（上記の通り、配送スケジュールに応じて変動す
る）のトータルとの和）を求め、総コストが最も少ない
配送スケジュールを採用する。

【００２７】図４〜図９は、本例による将来の一定期間
の商品補充の為の配送／配車計画処理内容について説明
する為のフローチャート図であり、図４は全体フロー、
図５〜図９は、図４のフローの各部の詳細フローチャー
トである。以下、これら図面を参照して説明していく。

【００２８】その前に、以下の説明の前提条件について
説明しておく。まず、以下の説明における「１期」と
は、例えば「１日」のことである。勿論、これに限ら
ず、例えば半日（午前で「１期」、午後で「１期」）で
あってもよいが、ここでは説明を簡単にするために「１
期」が「１日」である場合を例にして説明していく（図
面において「期」となっていても「日」として説明す
る）。

【００２９】次に、補充は、その日の初め（朝一（あさ
いち）または午前０時）から行われるものとし、そこか
らその日一日の需要が発生して、その日の終わり（夕方
または夜の１２時）の在庫が「期末在庫」となる。そし
て、「期末在庫」に基づき、「在庫費用」と「品切費
用」が算出される。

【００３０】また、補充／配達用の車（トラック等）
が、デポ（配送センター）を出発して、顧客を順に訪問
し作業を行って、デポに戻るまでを１ルートとする。
「顧客」とは、商品の補充／配送先を意味する。よっ
て、商品を保管／消費して補充を必要するもの全てが
「顧客」の概念に含まれ、例えば、倉庫、小売店、自動
販売機等である。

【００３１】尚、既存のルートに対し、その中に含まれ
ていない顧客も訪問するようにすることを「ルートに顧
客を挿入する」と表現する。まず、図４を参照して、処
理全体を概略的に説明する。

【００３２】図４において、まず、データベース３に格
納されているデータに基づいて、需要予測を行う（ステ
ップＳ１）。需要予測自体は、本発明の特徴ではないの
で、ここでは特に説明しない。例えば既存の需要予測手
法の何れかを用いて処理を実行するものとする（例え
ば、上記特開平９−２４５２３４号の「予測手段」を用
いてもよい）。

【００３３】次に、商品補充配送／配車計画処理に必要
なデータを読み込む（ステップＳ２）。これは、上記ス
テップＳ１の処理で得られる需要予測結果と、データベ
ース３から読み出した各種データ（詳しくは図５で説明
する）である。

【００３４】次に、ステップＳ４以降の処理で顧客を
“挿入"する順番を決定する（ステップＳ３）。すなわ
ち、ステップＳ１０〜Ｓ８０の処理は、ｍ＝１〜Ｍまで
の顧客（以下、顧客ｍ１、ｍ２、・・・ｍＭと表現す
る）について順次行っていく（例えば顧客ｍ１について
の処理が完了したら、次に顧客ｍ２の処理を行う（顧客
ｍ１に関する処理で作成されたルート（既存ルート）に
顧客ｍ２を“挿入"する））が、どの顧客をｍ１とし、
どの顧客をｍ２とするかを決定する処理を行う。この決
定方法は、どのような方法でもよい（例えば乱数等でラ
ンダムに決めてもよい）が、経験上、デポ（配送センタ
ー）から最も遠い顧客から（または需要が多い顧客か
ら）順番にｍ１、ｍ２、ｍ３・・・ｍＭと決めていく方
法が良い。

【００３５】尚、本処理の対象となるエリア内の全顧客
数が“Ｍ"であるとする。そして、顧客ｍ＝ｍ１〜ｍＭ
まで順番に、ステップＳ１０〜Ｓ８０の処理を繰り返し
実行していく（ステップＳ４）。

【００３６】まず、ステップＳ１０の処理は、挿入法に
より、各日毎の最適なルートを決定する処理である。こ
れは、各日毎に、顧客ｍ−１までの処理で決まっていた
ルート（既存ルート）に対して、顧客ｍを挿入した場合
に考え得る全てのルートの中で配送費用が最小となるル
ート（本例では後述する費用増分Δ（ｍ，ｒ）が最小と
なるルート；更にこのときの費用増分Δ（ｍ，ｒ）を配
送費用Ｆ（ｍ，ｔ）として格納しておく）を、最適なル
ートであるものと決定する。

【００３７】尚、本処理では、Ｔ日後までの配送／配車
計画を立てるものとし（計画期間がＴ日先まで）、ｔ＝
１〜Ｔ（本処理を実行する当日をｔ＝０とし、翌日がｔ
＝１となる）の各日について、上記最適ルートを決定す
る。

【００３８】また、決定した最適ルートを記憶すると共
に（本例では、当該顧客ｍを挿入する既存ルート（挿入
ルート）と、その挿入点を記憶する（位置的な点の意味
ではない。例えば、最適ルートが、顧客ｍ−１とｍ−２
との間に顧客ｍを挿入したルートであるのか、顧客ｍ−
２とｍ−３との間に顧客ｍを挿入したルートであるの
か、という意味））。これは、後の処理により、ある日
ｔには顧客ｍへの配送を行わないと決定された場合に、
この日ｔのルートは既存ルートのままとして、次の顧客
ｍ＋１の処理に移るので、この段階で既存ルートのデー
タを消去するのは問題があるからである。

【００３９】上記ステップＳ１０の処理により、ｔ＝１
〜Ｔまでの各日の最適ルートが決定すると、次に、ＤＰ
法により、顧客ｍへの最適な配送スケジュール（訪問
日）を決定する（ステップＳ３０、Ｓ５０、Ｓ７０）。
その際、上記の通り費用増分Δ（ｍ，ｒ）を配送費用Ｆ
（ｍ，ｔ）としているので、配送費用Ｆ（ｍ，ｔ）が固
定的ではなくなっている点が、本発明の特徴の１つであ
る。そして、この配送費用Ｆ（ｍ，ｔ）と、上記需要予
測結果と、「在庫費用単価」、「品切費用単価」から計
算される「在庫費用」、「品切費用」とに基づいて、顧
客ｍへの最適な配送スケジュール（訪問日）を決定す
る。

【００４０】尚、「在庫費用」は、各製品種毎に、１日
当たりの製品保管に掛かる費用である（例えば顧客が倉
庫の場合、倉庫の１日毎の保管料等に基づいて、予め製
品１個当たりに掛かる「在庫費用」単価を算出してお
く）。また、在庫費用には、時間経過に伴う製品価値の
低下分を含めることができる。製品毎に、入荷された日
を記憶しておき、入荷後の時間経過に応じて在庫費用単
価に製品価値の目減り分を加えて、その製品の新たな在
庫費用として更新していけばよい。「品切費用」は、品
切れが発生した場合、もしその商品が品切れにならなか
ったら得られていたはずの売上高（儲け）を意味する。
これも、各製品種毎に、予め「品切費用」単価を決定し
ておく。

【００４１】以下、ステップＳ３０、Ｓ５０、Ｓ７０の
処理について簡単に説明する。まず、ステップＳ３０の
処理により、顧客ｍを「初期在庫」（ｔ＝０からｔ＝１
に持ち越す在庫量（各製品毎に））でｔ＝１〜Ｔまでま
かなった場合、すなわち、補充／配送は一切行わなかっ
た場合の費用計算を行う。この場合、補充／配送は行わ
ないので、各日ｔ＝１〜Ｔの配送費用Ｆ（ｍ，ｔ）全て
‘０’となる。一方で、商品が品切れになった後は「品
切費用」が増大していくことになる。

【００４２】次に、ステップＳ５０の処理により、顧客
ｍについて、ｔ＝１〜Ｔまで順に、各日毎に、補充した
場合と補充しなかった場合の総費用を計算し、これを累
積していく（詳しくは後に説明する。また、その具体的
なイメージは図１０に示す）。

【００４３】そして、最後に、ステップＳ７０におい
て、上記ステップＳ３０、Ｓ５０の処理結果に基づい
て、この顧客の最適な訪問日（配送スケジュール）を決
定する。最後に、ステップＳ８０において、ステップＳ
３０、Ｓ５０、Ｓ７０の処理によって顧客ｍへの訪問日
となった各日について、ステップＳ１０で記憶した内容
に基づいて配送ルートを更新する（上記最適ルートを新
たな配送ルートとし、これは次の顧客ｍ＋１の処理にお
いて既存ルートとなる）。

【００４４】尚、既存ルートが存在していなかった場合
には、新たに、デポ（配送センター）と顧客ｍ間を往復
する配送ルートを作成する。これも次の顧客ｍ＋１の処
理においてその日ｔについての既存ルートとなる以上
で、顧客ｍについての処理が完了すると、続いて顧客ｍ
＋１について同様の処理を実行し、これを繰り返し、顧
客ｍＭの処理が完了すると、本処理は終了する。

【００４５】次に、図４の各処理について、以下、詳細
に説明していく。まず、ステップＳ１、Ｓ２の処理につ
いて、図５を参照して説明する。まずステップＳ１の需
要予測については、上記の通り特に詳細には説明しない
が、例えばデータベース３から、各顧客データ、顧客別
／商品別の需要実績、カレンダー情報（曜日、祝祭
日）、イベント情報（クリスマス等の、需要に影響する
イベント）等を読み出して、これらに基づいて需要予測
を行うようにする。

【００４６】尚、需要予測結果は、データベース３に返
すようにしてもよい。ステップＳ２で読み込むデータ
は、例えば、顧客データ（顧客名称、顧客住所、顧客住
所の緯度／経度、顧客毎の作業可能時間帯、顧客毎の作
業禁止時間帯、等）、デポ（配送センター）データ（配
送センター名称、配送センター住所、配送センター住所
の緯度／経度、配送センターで所有する運搬車（ここで
はトラックを例にする）の数、等）、トラックデータ
（トラック名称、積載量（重量、容量）、出発時間、稼
働時間、等）、各種パラメータ、各種製品データ、顧客
別の製品収容数（最大Capacity）等である。

【００４７】次に、図４のステップＳ１０の処理の詳細
について、図６を参照して説明する。まず、初期値を設
定する（ステップＳ１１）。これは、顧客ｍの日ｔの配
送費用Ｆ（ｍ，ｔ）を、仮決定しておくものである（後
述するように、配送費用Ｆ（ｍ，ｔ）は、費用増分Δ
（ｍ，ｒ）で置き換えられていく）。配送費用Ｆ（ｍ，
ｔ）（ガソリン代等の移動費用）の初期値は、例えばこ
こでは、単純にデポ（配送センター）と顧客ｍを往復す
る場合に掛かる費用とする。単位移動費用（円／km）は
予め設定してある。デポ（配送センター）−顧客ｍ間の
距離は、上記ステップＳ２で読み込んだ緯度／経度情報
を用いて直線距離としてもよいし、あるいは更に地図・
道路情報を用いて道路に沿った距離（道のり）を求めて
もよい。移動時の車両の積荷に応じて変えてもよい。ま
た、移動に掛かる時間も算出する。

【００４８】次に、顧客ｍを既存ルート（顧客ｍ−１ま
での処理で決定している配送ルート）に挿入した場合の
最適なルートを求める処理を行う（ステップＳ１２〜Ｓ
２０）。すなわち、各日ｔ毎に、既存ルートに顧客ｍを
挿入した場合の最適なルートを求めて、そのときの費用
増分Δ（ｍ，ｒ）を配送費用Ｆ（ｍ，ｔ）とする処理を
行う。

【００４９】本処理は、それまでの処理で決定している
各既存ルートｒ＝ｒ１〜ｒＲ（Ｒ；それまでに決定して
いる全ルート数）について、順次、ステップＳ１３〜Ｓ
２０の処理を繰り返し行う（ステップＳ１２）。また、
各既存ルートｒ毎に、その既存ルートｒに顧客ｍを挿入
して成る全てのパターンについて、ステップＳ１４〜Ｓ
２０の処理繰り返し行う（ステップＳ１３）。尚、本処
理では、既存ルートｒに存在する顧客は変数ｊ＝０〜Ｊ
（Ｊ；そのルートｒに存在する全顧客数）で表わし、ｊ
＝０の顧客とは、デポ（配送センター）を意味するもの
とする。

【００５０】そして、まず、ある既存ルートｒ上でステ
ップＳ１３で対象とした顧客ｊの次に顧客ｍを挿入して
成る全てのルートを仮に作成する（ステップＳ１４）。
例えば、当該処理が、顧客ｍ３について行われるとし、
それまでの処理（顧客ｍ２までの処理）により顧客ｍ
１、ｍ２が存在する既存ルート（例えば｛０→ｍ１→ｍ
２→０｝）が作成されていたとする。すると、この例で
は、｛０→ｍ３→ｍ１→ｍ２→０｝、｛０→ｍ１→ｍ３
→ｍ２→０｝、｛０→ｍ１→ｍ２→ｍ３→０｝という仮
ルートが作成され、各々について、順次、ステップＳ１
５〜Ｓ２０の処理が行われていくことになる。

【００５１】まず、上記ステップＳ１４で作成した仮ル
ートが、実現可能であるか否かを判定する（ステップＳ
１５）。これは、まず、仮ルート上を配送した場合に掛
かる時間（各顧客における作業時間を含む）、配送する
全製品による重量／容量を求め、その日ｔに稼働可能な
トラックの上記トラックデータ（トラック名称、積載量
（重量、容量）、出発時間、稼働時間、等）を用いて、
トラック積載量（重量、容量）をオーバーするか否か、
稼働時間をオーバーするか否かを判定し、オーバーする
場合には「実現できない」と判定する（ステップＳ１
５，ＮＯ）。更に、例えば上記顧客毎の作業禁止時間帯
等を考慮し、仮ルートで配送すると作業禁止時間帯に訪
問してしまう場合にも、「実現できない」と判定する
（ステップＳ１５，ＮＯ）ようにしてもよい。尚、トラ
ックに関するスケジュールは、予めｔ＝１〜Ｔの各日別
に指定できるので、各日のトラックの稼働可能台数や各
トラックの積載量、及び稼働時間等は、予め設定され、
データベース３に格納することができる。

【００５２】そして、「実現できない」と判定された場
合には（ステップＳ１５，ＮＯ）、この仮ルートは採用
されず、次の仮ルートに関する処理に移る。一方、「実
現可能」と判定された場合には（ステップＳ１５，ＹＥ
Ｓ）、続いて、費用増分Δ（ｍ，ｒ）を算出する。すな
わち、顧客ｍを挿入する前の既存ルート（上記例では
｛０→ｍ１→ｍ２→０｝）における配送費用と、当該仮
ルートにおける配送費用との差を算出し、これを変数Δ
（ｍ，ｒ）に格納する（ステップＳ１６）。

【００５３】次に、既存ルートｒの属する日ｔ（既存ル
ートｒが、ｔ＝１〜Ｔの何れの日について作成されてい
たルートであるのか）を抽出する（ステップＳ１７）。
尚、ステップＳ１７の処理は削除し、その代わり、ステ
ップＳ１２の処理において、処理対象とした既存ルート
ｒの属する日ｔを抽出して、これを記憶しておくように
してもよい。

【００５４】そして、Δ（ｍ，ｒ）が配送費用Ｆ（ｍ，
ｔ）より小さい（少ない）か否かを判定する（ステップ
Ｓ１８）。Ｆ（ｍ，ｔ）の値は、最初は、ステップＳ１
１で設定した初期値となっているが、もし今回の処理で
Ｆ（ｍ，ｔ）＞Δ（ｍ，ｒ）となり、ステップＳ１９の
処理（Ｆ（ｍ，ｔ）にΔ（ｍ，ｒ）を代入する）により
Ｆ（ｍ，ｔ）の値が更新された場合には、次の仮ルート
に関する処理では、今回の仮ルートのΔ（ｍ，ｒ）と次
の仮ルートのΔ（ｍ，ｒ）とが比較され、より小さい
（少ない）ほうがＦ（ｍ，ｔ）として残っていくことに
なり、またより小さい（少ない）ほうの仮ルートの挿入
点の情報（例えば上記｛０→ｍ１→ｍ３→ｍ２→０｝の
ように、既存ルートｒのどの位置に顧客ｍを挿入したの
かを示す情報）を記憶しておく。

【００５５】よって、これを繰り返していくことで、最
終的には、最もΔ（ｍ，ｒ）が小さい（少ない）仮ルー
トが最適ルートとなって、その挿入点情報が残されると
共に、この最適ルートによるＦ（ｍ，ｔ）情報が残さ
れ、後の処理に使用されることになる。

【００５６】最適ルートは、各日ｔ＝１〜Ｔ毎に、それ
ぞれ決定される。次に、図７を参照して、図４のステッ
プＳ３０の処理の詳細について説明する。

【００５７】尚、同図において、ｆ（ｍ、ｔ）は、各顧
客ｍ／各日ｔ毎の全ての製品に係わる総費用（ここで
は、Ｆ（ｍ，ｔ）は０となるので、各製品毎の「在庫費
用＋品切費用」の総和）である。

【００５８】ｄ（m,p,t）は、顧客ｍにおける製品ｐの
日ｔにおける需要予測量である。Ｄ（m,p）は、製品ｐ
に関する需要予測量の日ｔまでの累積値を格納する変数
である。

【００５９】‘cost'は、在庫費用の累計テンポラリ変
数である。在庫単価（ｐ）は、製品種ｐの一個当たり１
期当たりの「在庫費用」単価である。

【００６０】品切単価（ｐ）は、製品種ｐの一個当たり
の「品切費用」単価である。在庫単価（ｐ）、品切単価
（ｐ）は、予め決められて、データベース３に格納され
ている。

【００６１】尚、在庫単価、品切単価は、顧客別・製品
別（２次元配列）として定めてもよい。 在庫単価（ｍ，ｐ） 品切単価（ｍ，ｐ） （２次元配列） まず最初に、ｆ（ｍ、ｔ）をｔ＝１〜Ｔまで（ｆ（ｍ、
１）〜ｆ（ｍ、Ｔ）まで）全て初期化する（ステップＳ
３１）。

【００６２】次に、以下の変数の初期化を行う（ステッ
プＳ３２）。 ・t cost＝０ ・PrevNode(0)＝−１ t cost、PrevNodeは、後の処理で使われるものであ
り、ここでの説明は省略する。

【００６３】続いて、以下の項目について初期化処理を
行う（ステップＳ３３）。 ・ｐ＝１〜Ｐ（Ｐ；顧客ｍで扱っている製品の種類の
数）まで、それぞれ、Ｄ（m,p）＝０とする。

【００６４】・cost＝０とする。 そして、ｔ＝１〜Ｔの各日について、ステップＳ３５〜
Ｓ４１の処理（場合によっては更にステップＳ４２、Ｓ
４３の処理も）を行う（ステップＳ３４）。

【００６５】まず、在庫費用、品切費用を、それぞれ初
期化（‘０'を代入）する（ステップＳ３５）。次に、
各製品種ｐ＝１〜Ｐについて、順次、ステップＳ３７以
降の処理を繰り返し実行する（ステップＳ３６）。

【００６６】まず、次式により、製品ｐの日ｔまでの累
積需要量を計算する（ステップＳ３７）。 Ｄ（m,p）＝Ｄ（m,p）＋ｄ（m,p,t） 次に、以下の式により、在庫費用、品切費用を、それぞ
れ更新する（ステップＳ３８)。在庫費用については、
日ｔにおけるその製品種ｐの在庫費用（一日当たり）を
求める。品切費用については、日ｔにおけるその製品種
の品切費用（日１〜ｔまでの累積となる）を求める。

【００６７】在庫費用＝在庫費用＋在庫単価（ｐ）×
［初期在庫（ｍ、ｐ）−Ｄ（m,p）］⁺ 品切費用＝品切費用＋品切単価（ｐ）×［Ｄ（m,p）−
初期在庫（ｍ、ｐ）］⁺ （但し、［ｘ］⁺とは、ｘが０以上である場合にはその
ままｘの値を用い、ｘが０未満である場合にはｘの値に
係わらず一律‘０'とするという意味である）。

【００６８】そして、上記ステップＳ３８で算出した在
庫費用を用いて、次式により、日ｔまでの在庫費用の累
積値を求める（ステップＳ３９）。 cost＝cost＋在庫費用 最後に、次式により、上記在庫費用の累積値に上記ステ
ップＳ３８で算出した品切費用を加算することで、日ｔ
における製品種ｐまでの総費用を算出する（ステップＳ
４０）。

【００６９】ｆ（ｍ、ｔ）＝cost＋品切費用 更にここで、後の処理において「初期在庫だけでまかな
う」とした場合に処理分岐させる為のダミー値をPrevNo
de(t)に代入しておく。ここでは、PrevNode(t)＝−１と
するものとする（ステップＳ４１）。PrevNode(t)の役
割については、後に説明する。

【００７０】尚、もしその顧客ｍに訪問最低周期が設定
されている場合には、更に、以下に説明する処理を追加
する。尚、訪問最低周期とは、たとえ品切れが起こって
いなくても定期的に訪問しなければならない周期のこと
である（たとえばある顧客は、最低、３日毎に訪問しな
ければならない等；例えば自動販売機の場合、売上金の
回収やつり銭の補充などの為）。

【００７１】すなわち、その日ｔが、前回の訪問日から
訪問最低周期以上経過している場合には（ステップＳ４
２、ＹＥＳ）、次式によりｆ（ｍ、ｔ）の値を強制的に
非常に大きくする（ステップＳ４３）。

【００７２】ｆ（ｍ、ｔ）＝ｆ（ｍ、ｔ）＋LARGE （但し、LARGEは十分に大きな値の正の整数） 次に、図８を参照して、図４のステップＳ５０の処理の
詳細について説明する。

【００７３】まず、図８に示す処理は、計画期間の第１
日目から第Ｔ日目までについて、順次、繰り返し行って
いくものである（但し、変数はｔではなくｓを用い、ｓ
＝０〜Ｔ−１と記す）（ステップＳ５１）。

【００７４】続いて、ｐ＝１〜Ｐ（Ｐ；顧客ｍで扱って
いる製品の種類の数）まで、それぞれ、Ｄ（m,p ）＝０
とする（累積需要量の初期化）（ステップＳ５２）。次
に、costを初期化する（ステップＳ５３）。これは、co
stに上記ステップＳ１０の処理で得られた、各日Ｔ毎の
最適ルートのときの配送費用Ｆ（ｍ、ｔ）を代入する
（但し、ここではｔ＝ｓ＋１で表現する；最初は、ステ
ップＳ５１によりｓ＝０であるので、ｔ＝１の日の配送
費用Ｆ（ｍ、１）を代入する）。

【００７５】そして、ｔ＝ｓ＋１〜Ｔまでの各日につい
て、順次、ステップＳ５５〜Ｓ６２の処理を行っていく
（ステップＳ５４）。これは、期ｓ＋１に補充した場合
の期ｓ＋１〜期ｔの累積費用を計算するものである。

【００７６】在庫費用、品切費用を、それぞれ初期化
（初期値‘０'を代入）する（ステップＳ５５）。そし
て、各製品種ｐ＝１〜Ｐまで、順次、ステップＳ５７〜
Ｓ５８の処理を繰り返し実行していく（ステップＳ５
６）。

【００７７】まず、次式により、製品ｐの日（期）Ｓ＋
１から日ｔまでの累積需要量を計算する（ステップＳ５
７）。 Ｄ（m,p ）＝Ｄ（m,p ）＋ｄ（m,p,t ） 次に、以下の式により、在庫費用、品切費用を、それぞ
れ更新する（ステップＳ５８)。在庫費用については、
日ｔにおけるその製品種ｐの在庫費用（一日当たり）を
求める。品切費用については、日ｔにおけるその製品種
の品切費用（日１〜ｔまでの累積となる）を求める。

【００７８】在庫費用＝在庫費用＋在庫単価（ｐ）×
［製品収容数（ｍ、ｐ）−Ｄ（m,p ）］⁺ 品切費用＝品切費用＋品切単価（ｐ）×［Ｄ（m,p ）−
製品収容数（ｍ、ｐ）］⁺ 製品収容数（ｍ、ｐ）；顧客ｍにおいて製品ｐを収容す
る（最大）数量（満杯数） （但し、［ｘ］⁺ とは、ｘが０以上である場合にはその
ままｘの値を用い、ｘが０未満である場合にはｘの値に
係わらず一律‘０’とするという意味である）。

【００７９】そして、上記ステップＳ５８で算出した在
庫費用を用いて、次式により、日ｔまでの在庫費用の累
積値を求める（ステップＳ５９）。 cost＝cost＋在庫費用 続いて、次式により、上記在庫費用の累積値に上記ステ
ップＳ５８で算出した品切費用を加算することで、日ｔ
における顧客ｍに置かれている全製品種Ｐの総費用を算
出する（ステップＳ６０）。

【００８０】ｔ＿ｃｏｓｔ＝cost＋品切費用 そして、ステップＳ３０で求められたｆ（ｍ，ｔ）とｆ
（ｍ，ｓ）＋ｔ＿ｃｏｓｔ（ｆ（ｍ，ｓ）；（期１か
ら）期ｓまでの最適費用）とを比較して、ｆ（ｍ，ｓ）
＋ｔ＿ｃｏｓｔの値がｆ（ｍ，ｔ）より小さい場合には
（ステップＳ６１，ＹＥＳ）、ｆ（ｍ，ｔ）にｆ（ｍ，
ｓ）＋ｔ＿ｃｏｓｔを代入する。また、このときのｓを
PrevNnode(t)に代入する（ステップＳ６２）。

【００８１】上記ステップＳ６１、Ｓ６２の処理は、す
なわち、ｓ＋１に補充した後、各日ｔ毎に、補充した場
合の費用（上述した処理で算出）とそれまでに算出され
た最小のｆ（ｍ，ｔ）とを比較して、その日ｔ（＝１〜
Ｔ）までの累積総費用が少ない方を選択してｆ（ｍ，
ｔ）として残す、という処理である（よって、図７の説
明では、ｆ（ｍ，ｔ）は全く配送（補充）しなかった場
合の総費用としたが、これは仮に当該総費用をｆ（ｍ，
ｔ）に代入していただけであり、ｆ（ｍ，ｔ）とは、最
終的には、より費用が少ないほうの総費用が代入される
変数である）。

【００８２】次に、図９を参照して、図４のステップＳ
７０の処理、及びステップＳ８０の処理の詳細について
説明する。まず、ステップＳ７０の処理について説明す
る。

【００８３】尚、本処理のイメージは、図１０で説明し
ている。本処理は、上記ステップＳ５０の詳細処理で求
めた、最適な配送スケジュール（最終日Ｔにおける累積
総費用が最も少なくなる経路（図１０で一例を示してい
る））を、日ｔ＝Ｔから日ｔ＝１まで逆に辿っていき、
補充することによりその時点での累積総費用がその日の
中で最も少ないものとなった日ｔを抽出していく処理で
ある。

【００８４】まず最初に、ステップＳ７１、Ｓ７２の処
理により以下の初期化を行う。 ・変数ｔにＴを代入（ステップＳ７１） ・配送フラグ（ｔ）の値を、ｔ＝１〜Ｔ（配送フラグ
（０）〜配送フラグ（Ｔ））について、各々、‘０’と
する（ステップＳ７２）。

【００８５】続いて、ステップＳ７４〜Ｓ７６の処理を
繰り返し実行する。この処理は、ステップＳ７７でＮＯ
（すなわち、ｔ＝０）となることでループを抜けるまで
は、無限ループとなり、１ループ毎にｔから１減じてい
く（最初はｔ＝Ｔ、次はｔ＝Ｔ−１、・・・）（ステッ
プＳ７３）。

【００８６】次に、図９を参照して、図４のステップＳ
７０の処理、及びステップＳ８０の処理の詳細について
説明する。まず、ステップＳ７０の処理について説明す
る。

【００８７】尚、本処理のイメージは、図１０で説明し
ている。本処理は、上記ステップＳ５０の詳細処理で求
めた、最適な配送スケジュール（最終日Ｔにおける累積
総費用が最も少なくなる経路（図１０で一例を示してい
る））を、日ｔ＝Ｔから日ｔ＝１まで逆に辿っていき、
補充することによりその時点での累積総費用がその日の
中で最も少ないものとなった日ｔを抽出していく処理で
ある。

【００８８】まず最初に、ステップＳ７１、Ｓ７２の処
理により以下の初期化を行う。 ・変数ｔにＴを代入（ステップＳ７１） ・配送フラグ（ｔ）の値を、ｔ＝１〜Ｔ（配送フラグ
（０）〜配送フラグ（Ｔ））について、各々、‘０’と
する（ステップＳ７２）。

【００８９】続いて、ステップＳ７４〜Ｓ７６の処理を
繰り返し実行する。この処理は、ステップＳ７５または
Ｓ７７の判定でＮＯ（すなわち、ｔ＝−１またはｔ＝
０）となることでループを抜けるまでは、無限ループと
なる（ステップＳ７３）。

【００９０】このループの処理は、まず、ｔにPrevNode
（ｔ）を代入する（ステップＳ７４）。上記ステップＳ
６１、Ｓ６２の処理により、もしこの日ｔに補充を行っ
た場合にその時点での累積総費用が最も少ないものとな
っていた場合は、ｔにｓを代入している。よって、この
処理は、「直前に補充した日（訪問日）−１」を得る処
理である。例えば、最初はステップＳ７１でｔ＝Ｔとな
っているので、ｔ＝PrevNode（Ｔ）により、「Ｔの直前
に補充した日−１」を得る（よって、後のステップＳ７
６の処理により、ｔ＋１日に配送（補充）を行うものと
される）。また、ステップＳ７４の処理は、その後のル
ープで、順次、「訪問日−１」を辿っていく処理とな
る。

【００９１】次のステップＳ７５の処理で、ｔが−１で
あるか（上記ステップＳ６１、Ｓ６２の処理でｓが代入
されず、初期値‘−１’のままであるか）否かを判定
し、−１である場合には（ステップＳ７５，ＮＯ）ルー
プを抜ける。

【００９２】一方、ｓが代入されていることによってPr
evNode（ｔ）が−１以外となっている場合には（ステッ
プＳ７５，ＹＥＳ）、配送フラグ（ｔ＋１）に‘１’を
代入する（ステップＳ７６）。

【００９３】そして、ステップＳ７７においてｔの値が
‘０’であった場合には期１に補充することになり（ス
テップＳ７７，ＮＯ）、ループを抜けて、本処理を終了
する。

【００９４】ここで、図１０に示す例を用いて、上記処
理を具体的に説明する。図１０では７日先までが計画期
間であるので、最初は、ステップＳ７４でｔ＝PrevNode
（７）となる処理から始まる。後述するように、７日目
における最適費用は‘6400’であるので、ここの至る経
路（矢印）を逆に辿っていくと、図１０を見れば配送日
が１、３、４、６日であることが分かるが、これを上記
処理で説明すると、まず、PrevNode（７）は‘５’とな
っているはずであり、ステップＳ７６の処理で配送フラ
グ（ｔ＋１）＝配送フラグ（６）＝１が得られ、次のル
ープでは、ｔ＝５となっていることからステップＳ７４
でｔ＝PrevNode（５）の処理が行なわれ、順次、以下の
PrevNode（ｔ）の値を得ながら、処理を行なっていくこ
とになる。

【００９５】PrevNode（５）＝３ PrevNode（３）＝２ PrevNode（２）＝０ このように、この例では、０、２、３、５日が「訪問日
−１」として得られ、ステップＳ７６の処理により１、
３、４、６日が訪問日となり、これが最適な配送スケジ
ュールとなる。

【００９６】図１０は、上述した処理（主に図８の処
理）の具体的なイメージを示す図である。同図において
横方向の‘１’〜‘７’は、計画期間（ここでは７日先
まで）内の各日である。例えば、‘１’は、本処理実行
日の翌日（１日目）を意味する。また、右矢印は、次の
日補充しない場合を意味し、右下矢印は、次の日補充す
ることを意味する。また、各枠内の数値は、それまでの
経路での総費用を意味し、枠が太枠であるのは、各日ま
での最善の経路を意味する。例えば、２日目を例にする
と、１日目から右矢印となっている枠（次の日（２日
目）に補充しないパターン）の総費用は‘1900’、１日
目から右下矢印となっている枠（次の日補充するパター
ン）の総費用は‘3300’となっており、補充しない場合
のほうが総費用が小さい（少ない）ので、その枠が太枠
となっている。

【００９７】そして、一日目から順に、各日までの最善
の経路となったもの（枠）からは、次の日補充する場合
と補充しない場合の両方について総費用を算出し、それ
以外のものについては以後ずっと補充しない場合につい
ての総費用を算出していく。例えば上記２日目の‘190
0’については、次の日（３日目）に補充する場合（340
0）、補充しない場合（3900）について各々算出する
が、２日目の‘3300’についてはその後は７日目までず
っと次の日補充しない場合について算出していく（3300
→3500→7500→11500 →16500 →20500 ）。

【００９８】このような処理を７日目まで行なってい
き、７日目の時点で算出される総費用（累計総費用）が
最も少ないものが、当該計画期間における最善の経路と
なる。図示の例では、７日目における総費用の中で‘64
00’が最も少ないので、これに至る経路（矢印）を逆に
辿っていくと、６日目の‘6300’、５日目の‘4800’、
４日目の‘4800’、３日目の‘3400’、２日目の‘190
0’、１日目の‘1600’の経路となり、これが最適な配
送スケジュールを表わすことになる。よって、訪問日
（配送日）は、この経路の中で右下矢印で示す日とな
り、１日目、３日目、４日目、及び６日目が配送日とな
る。

【００９９】尚、同図には、簡単化のため、一日目に補
充したケースについてのみ示してあるが、実際には一日
目に補充しなかったケースについても、同様の処理を行
っていき、両者の中で７日目の時点での累積総費用が最
も少ないものが、最善の経路となる。

【０１００】また、尚、図１０に示す各枠の総費用の計
算は、その製品を在庫するCapacity（最大容量、最大収
容能力）が‘100 ’、需要予測が、ｔ＝１〜Ｔ日（ここ
ではＴ＝７とする；すなわち計画期間は１週間先までと
する）まで、それぞれ、40,30,50,60,40,50,40、「在庫
費用」が‘10’、「品切れ費用」は‘100 ’、「初期在
庫」は満杯（すなわち、最大容量である‘100 ’）であ
ったものとして計算している。

【０１０１】図１１は、上記配送／配車計画処理等を実
行する情報処理装置のハードウェア構成図、及びこれら
処理を実行させるプログラムを記憶した記憶媒体の一例
を示す図である。

【０１０２】図１１において、情報処理装置１０は、Ｃ
ＰＵ１１、記憶部１２（可搬記憶媒体１２ａを含む）、
メモリ１３、表示部１４、操作部１５、入出力インタフ
ェース部１６、通信部１７等より構成される。

【０１０３】ＣＰＵ１１は、情報処理装置１０全体を制
御する中央処理装置である。記憶部１２は、少なくと
も、上述した配送／配車計画処理を実現するためのプロ
グラムが記憶されているＨＤＤ等の記憶装置である。ま
たは記憶部１２は可搬記憶媒体１２ａとその駆動読み取
り装置の組合せ（例えば、フロッピディスク（ＦＤ）と
フロッピー（登録商標）ディスクドライブ（ＦＤＤ））
であってもよい。可搬記憶媒体１２ａには上記ＦＤの他
にＣＤ−ＲＯＭ、メモリカード、ＤＶＤ、ＭＯ等があ
る。

【０１０４】メモリ１３は、記憶部１２に格納されてい
るプログラムを一時的に記憶し当該プログラムをＣＰＵ
１１に実行させる為のＲＡＭ等である。表示部１４は、
ディスプレイ等であり、例えば上述した配送／配車計画
処理により得られた配送／配車計画一覧等を表示する。

【０１０５】操作部１５は、キーボード、マウス等であ
り、これを用いてユーザ等は表示部１４に表示させる内
容を選択／指定したり、あるいは表示される配送／配車
計画の内容の一部分を変更する等の所望の操作／入力を
行う。

【０１０６】入出力インタフェース部１６は、例えば何
等かの通信線を介して需要予測装置２、データベース３
等と接続して、上述した各種情報を入力する為のインタ
フェースである。

【０１０７】通信部１７は、例えば、公衆回線網、専用
の通信網等のネットワーク等を介して、外部の他の情報
処理装置と通信する機能を提供する構成であり、一般的
に良く知られているものである。

【０１０８】ここで、本発明は、情報処理装置といった
装置それ自体に限らず、コンピュータにより使用された
ときに、本発明に係わる各種機能を実現させる為のプロ
グラムが格納されたコンピュータ読出し可能な記録媒体
（記憶媒体）自体として構成することもできる。

【０１０９】この場合、「記録媒体」には、例えば図１
１で可搬記憶媒体１２ａの一例として示しているＣＤ−
ＲＯＭ１８、フロッピィーディスク１９等の可搬記憶媒
体や（勿論、これら一例に限らず、ＭＯ、ＤＶＤ、リム
ーバブルハードディスク等、「可搬記憶媒体」の範疇に
入るものであれば何であってもよい）だけでなく、ネッ
トワークを介して通信可能な外部の任意の情報処理装置
（不図示）の「記録媒体」も含まれる。また、当然、上
記情報処理装置１０内の記憶装置（ＲＡＭ／ＲＯＭ又は
ハードディスク等）も含まれる。

【０１１０】尚、上述した処理に加えて、以下に列挙す
る点に対応する処理を行うようにしてもよい。尚、以下
に列挙する内容は、顧客が自動販売機である場合を例に
しているが、一般の配送／配車形態にも適用可能であ
る。 ・自動販売機の売上データは、ネットワークを介して配
送／配車計画装置１側に送られる（そして、データベー
ス３に格納される）が、自動販売機とネットワークとの
接続は、有線であってもよいし、無線であってもよい。 ・ネットワークを介してデータ収集できない自動販売機
に関しては、補充作業時に作業員等が補充データを持ち
帰り、これより売上数を推定する。 ［車両台数の制限について］ ・車両稼働台数の上限を、各日について独立に与えるこ
とにより、車両や運転手の稼働スケジュールに合わせた
計画を行うことができる。 ・また逆に、稼働台数の下限を与え、運転手の給与が固
定給の場合等に適正に運転手に仕事を与えることができ
る（これがないと最低限の車両で計画を立てるので、稼
働しない（遊んでしまう）車両、運転手がでることにな
る。）。 ［シミュレーション機能］ ・逆に、少ない車両台数を条件として与えた場合には、
全顧客を品切れなしで補充訪問しきれない場合が出てく
る可能性がある。この場合には、与えられた車両台数で
補充訪問を行った場合に品切れ発生が予想される顧客、
製品、品切れ数、をシミュレーションして表示すること
と同時に、品切れを最小限にするための必要車両数の目
安も出力することができる。 ［［再計画について］］ ・上述した配送／配車計画装置、その方法によって出力
された補充訪問計画について、ユーザが見て変更を加
え、再計画を行うことができる。 [計画結果の表示変更方法]まずそのために、計画の良し
悪しをユーザが判断するための表示機能が考えられる。

【０１１１】Ｍ件の顧客、Ｎ台の車両、Ｐ種類の製品、
Ｔ日先までの訪問スケジュール、と多次元のデータであ
り、これを表示するのに以下のような方法が考えられ
る。 （表示変更画面の例） −訪問先リスト：訪問先リストを車両別に別ウィンドウ
や別のタブに表示する（図１２に一例を示す）。 −顧客別訪問カレンダー：表形式で、縦軸に自販機、横
軸にカレンダー（時間：期）を表示し、自販機別に訪問
するタイミングを○（まる）等で表す（図１３に一例を
示す）。 −車両別稼働カレンダー：表形式で、縦軸に車両、横軸
にカレンダー（時間：期）を表示し、車両別に各期に訪
問する顧客数を表示する。これを時系列グラフとして表
すこともできる（図１４に一例を示す）。 −期別地図：期１〜期Ｔまで別ウィンドウや別のタブに
期別に訪問する顧客や訪問ルート（経路）を表示する
（図１５、図１６に一例を示す）。 −訪問する車両を「フォルダ」として表し、その中に
「アイコン」としてその車両が訪問する顧客が配置され
た表示画面を作成する。訪問顧客を変更する場合には、
この「顧客アイコン」をドラッグドロップして、変更し
たい先の車両等へ移動する（（図１７に一例を示す）。 [再計画] 再計画：大きく以下の２つの再計画の方法がある。 期１〜Ｔ全部を計画しなおす（この場合Ｔ自体も変え
てもよい） １需要予測の変更（最新の需要予測） ２パラメータの変更 ３顧客の訪問指定／禁止日の設定を変更 ４各車両の稼働可能時間帯の変更 期１のみ再計画 １車両間の訪問先の変更、入替 ２顧客毎に、期１に訪問するか／しないかを変更 （非訪問を訪問に変更した場合、その顧客をどの車両が
訪問するかを指定する／しないのオプションがある） により、顧客における最新の需要動向やその他の条件
（訪問指定日、車両や運転手の稼働可能スケジュール）
をみながら補充計画をダイナミックに立てることが可能
となる。 については、ユーザが顧客を訪問する車両を指定した
り、詳細な指定を行うことが可能になる。 [優先度]上述した本発明の実施の形態の説明では、顧客
毎に訪問すべき優先度や優先順位という概念がなかった
が、のような場合で、顧客毎の訪問／非訪問を変更し
たい場合が、どの顧客を変更したらよいかわからない場
合などだと顧客毎に「訪問の優先度」があれば便利であ
る。

【０１１２】よって、上述した本発明の実施の形態で説
明した方法に追加して、顧客毎に「優先度」をつけるこ
とにより、ユーザは、この優先度を判断材料として、シ
ステムが出力した「訪問予定（訪問すべき）顧客」の中
でも期１に訪問する優先順位が低いものを期１に訪問さ
せなくしたり、逆に期１には訪問しなくてもよいことに
なっていた顧客の中で優先順位の高いものを選び出し、
期１に訪問させるようにすることができる。

【０１１３】優先度の定め方についてはいろいろな考え
方がある。 ［既存のルートをできるだけ変えないルート計画（期１
のみ）］また、で期１の訪問顧客をユーザが設定（確
定）後には、現在一般に入手可能な配車計画アルゴリズ
ムを用いてルート計画を行ってもよいが、以下のように
「挿入法」を用いてできるだけ、その再計画を行う前の
計画結果からルート（車両と訪問顧客の対応等）を変え
ないようにすることもできる。 挿入法：ここでは期１のみについて、再計画前にできて
いたルートから、まずユーザが「訪問しない」ように変
更した顧客を除く。こうしてできたルートを初期ルート
として、「挿入法」の手順によってユーザが「訪問しな
い」から「訪問する」に変更した顧客を最適なルートの
最適な挿入点に挿入していく。こうしてすべての「訪問
する顧客」を挿入することにより、再計画が行える。

【０１１４】挿入法自体は既存の手法であるが、今回こ
れを組み合わせることで再計画前の計画からできるだけ
変更を少なくすることができる。このようにしての再
計画を行った後、期１の中で訪問顧客を変更して、また
の再計画を行うこともできる。

【０１１５】またこのとき、は期１のみの計画である
が、と組み合わせて、期１に訪問する顧客を確定した
上で期１〜期Ｔの全体を計画することにより、その場合
に（期１に訪問する顧客を確定した上で）期２〜期Ｔに
各車両が訪問すべき顧客がわかるようにすることができ
る。これにより、車両の負荷と顧客の訪問タイミングの
疎密を参考とすることができる。 ・各日毎に使用可能な車両、運転手の将来の変動までを
計画に組込むことで、運搬可能数と負荷の平準化を考慮
した計画立案できる。 ・需要予測処理を、各自動販売機（顧客）側で行うよう
にしてもよい。 ・顧客が指定した日には必ず訪問するようにする（上記
本処理中に、指定日に関する費用を強制的に少なくする
処理を加える）。 ・顧客毎に「品切費用」に乗する係数を持たせ、条件に
応じてこの係数の値を変更する。例えば、顧客から“品
切れ”のクレームが来たら、その顧客の係数を一定倍に
する。また、その後、一定期間クレームがなければ（装
置内部の時計／カレンダー機能により自動的に判定）上
記係数を元に戻すようにしてもよい。 ・エリア分けへの対応 エリアを分けることで（但し、地理的に完全に分割する
とは限らず、地理的にいは分割エリアが重複することに
なってもよい）、エリア毎に適した補充訪問計画を与え
ることができる。

【０１１６】自動販売機（顧客）を地理的または売上特
性別等でグルーピングし、このグループ毎に配送／配車
計画を立てる。これにより、もともと各車両（補充作業
者）毎に、担当する自動販売機が固定的に割り当てられ
ている業務形態をとっている配送業者にも適用できる。
また、地理的に最適な車両を予め設定して計画を立てる
ことも可能となる（例えば、山間部には山間部に適した
パワフルなトラックを割り当てる等）。

【０１１７】

【発明の効果】以上、詳細に説明したように、本発明の
配送／配車計画装置、その方法によれば、将来の一定期
間の計画期間において、精度良い配送スケジュール／配
送ルートの計画を立てることでき、また汎用の情報処理
装置で効率的（高速）に処理を行えるようになる。

【図面の簡単な説明】

【図１】配送／配車計画装置を実現するシステムの概略
的な構成の一例を示す図である。

【図２】配送／配車計画装置により実現される時間−空
間方向の配送／配車計画の最適化手法について概略的に
説明する為の図である。

【図３】ＤＰ法の概略的なイメージを示す図である。

【図４】配送／配車計画処理内容について説明する為の
全体フローチャート図である。

【図５】図４のステップＳ１、Ｓ２の処理について詳細
に説明する為の図である。

【図６】図４のステップＳ１０の処理の詳細フローチャ
ート図である。

【図７】図４のステップＳ３０の処理の詳細フローチャ
ート図である。

【図８】図４のステップＳ５０の処理の詳細フローチャ
ート図である。

【図９】図４のステップＳ７０、Ｓ８０の処理の詳細フ
ローチャート図である。

【図１０】最適訪問日を決定する処理の具体的イメージ
を示す図である。

【図１１】配送／配車計画処理等を実行する情報処理装
置のハードウェア構成図、及び記憶媒体の一例を示す図
である。

【図１２】計画結果の表示変更画面の一例（訪問先リス
トを車両別に別ウィンドウや別のタブに表示した例）を
示す図である

【図１３】計画結果の表示変更画面の一例（顧客別訪問
カレンダーの例）を示す図である。

【図１４】計画結果の表示変更画面の一例（車両別稼働
カレンダーの例）を示す図である。

【図１５】計画結果の表示変更画面の一例（地図表示の
例）を示す図（その１）である。

【図１６】計画結果の表示変更画面の一例（地図表示の
例）を示す図（その２）である。

【図１７】計画結果の表示変更画面の一例（アイコン、
ドラッグドロップ）を示す図である。

【符号の説明】

１ 配送／配車計画装置 ２ 需要予測装置 ３ データベース １０ 情報処理装置 １１ ＣＰＵ １２ 記憶部 １２ａ 可搬記憶媒体 １３ メモリ １４ 表示部 １５ 操作部 １６ 入出力インタフェース部 １７ 通信部 １８ ＣＤ−ＲＯＭ １９ フロッピィーディスク

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 王 喜宏 神奈川県川崎市川崎区田辺新田１番１号 富士電機株式会社内 (72)発明者 黒谷 憲一 神奈川県川崎市川崎区田辺新田１番１号 富士電機株式会社内 (72)発明者 平松 純一 神奈川県川崎市川崎区田辺新田１番１号 富士電機株式会社内 (72)発明者 久保 幹雄 千葉県八千代市緑が丘一丁目13番５号 有 限会社ログ・オプト内

Claims (6)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 入力される需要予測結果と各種データに
   基づいて、将来の一定期間の配送／配車計画を立てる配
   送／配車計画装置であって、 対象となる全ての顧客の中のある顧客について、計画期
   間内の各期における既存ルートに顧客を挿入した場合に
   最も配送コストが安くなる配送ルートを求める配送ルー
   ト決定手段と、 該配送ルート決定手段により求められる各期毎の配送ル
   ートと配送コストを記憶する記憶手段と、 前記計画期間内での配送スケジュールを複数パターン作
   成し、各パターンについて、それぞれ前記記憶手段に記
   憶される配送コストと前記需要予測結果に基づいて算出
   される在庫費用と品切費用とに基づいて、該計画期間の
   最終期までの累積総コストを算出し、該累積総コストが
   最も安くなる配送スケジュールにより該顧客への配送期
   を決定する配送期決定手段と、 該配送期決定手段により決定される配送期の前記既存ル
   ートを、前記配送ルート決定手段により求められたその
   期の配送ルートにより更新し、該更新後の既存ルート
   を、次の顧客の処理における前記既存ルートとする配送
   ルート更新手段と、 を有することを特徴とする配送／配車計画装置。
2. 【請求項２】 前記配送コストは固定費ではなく、前記
   在庫費用と品切費用は、各期毎に前記顧客に配送するか
   否かにより変動することを特徴とする請求項１記載の配
   送／配車計画装置。
3. 【請求項３】 前記配送ルート決定手段は、配送車の積
   載量をオーバーするか、稼働時間をオーバーする配送ル
   ートは除外したうえで最も配送コストが安くなる配送ル
   ートを決定することを特徴とする請求項１または２記載
   の配送／配車計画装置。
4. 【請求項４】 前記配送期決定手段は、訪問最低周期ま
   たは指定訪問日という条件が設定されている場合には、
   該条件を満たすように強制的に前記配送期を決定するこ
   とを特徴とする請求項１〜３の何れかに記載の配送／配
   車計画装置。
5. 【請求項５】 各顧客毎に順次、 計画期間内の各期における既存ルートに顧客を挿入した
   場合に最も配送コストが安くなる最適ルートを探索し、
   該各期毎の最適ルートと配送コストを記憶し、 少なくとも前記配送コストと在庫費用と品切費用と、入
   力される需要予測結果とに基づいて、ＤＰ法により、該
   顧客への配送期を決定し、 該配送期の前記既存ルートを前記最適ルートにより更新
   し、該更新後の既存ルートを、次の顧客の処理における
   前記既存ルートとすることを特徴とする配送／配車計画
   方法。
6. 【請求項６】 コンピュータにおいて用いられたとき、 需要予測結果と各種データを入力する機能と、 対象となる全ての顧客の中のある顧客について、計画期
   間内の各期における既存ルートに顧客を挿入した場合に
   最も配送コストが安くなる配送ルートを求める機能と、 該求められた各期毎の配送ルートと配送コストを記憶す
   る機能と、 前記計画期間内での配送スケジュールを複数パターン作
   成し、各パターンについて、それぞれ前記記憶される配
   送コストと、在庫費用と品切費用と、前記需要予測結果
   とに基づいて、該計画期間の最終期までの累積総コスト
   を算出し、該累積総コストが最も安くなる配送スケジュ
   ールにより該顧客への配送期を決定する機能と、 該決定された配送期の前記既存ルートを、前記求められ
   たその期の配送ルートにより更新する機能と、 を実現させるプログラムを記憶した前記コンピュータ読
   取り可能な記録媒体。