JP2009539188A - 輸送スケジューリングおよび供給場所から需要場所へのバルク製品の在庫管理を最適化するシステム - Google Patents
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Abstract
【選択図】図1
Description
以下の定義は、別途明記しない限り本出願の全体にわたり適用される。
「バルク製品」とは、束ねられておらず、積載時に実質的に流体である、換言すれば緩い非梱包形式である任意の製品を意味する。バルク製品の例として、石炭、穀物および石油製品が含まれる。
「制約」とは、輸送スケジューリングの決定が満たさねばならない全ての制約を意味する。
「需要場所」とは、一定または一定でない速度を以ってバルク製品が供給場所から輸送され、バルク製品が運び出されるタンクを備えた港等の場所である。
「実行可能解」とは、当該モデルの全ての制約を尊重する問題データの特定の集合に対する解を意味する。
「フロー速度」とは、一定の期間内に荷積みまたは荷下ろしできるバルク製品数量を記載する手段を意味する。
「在庫管理」とは、指定された需要および供給場所における製品在庫水準を最大および最小の製品容量制限内に維持することを意味し、この場合、供給場所は、在庫水準を下げるべく輸送手段への製品の荷積みを要求し、消費場所は在庫水準を上げるべく輸送手段からの製品積み下ろしを要求する。
「論理的制約」とは、2値論理表現に基づく制約を意味する。
「最適解」とは、モデルの全ての制約を尊重して、当該データ集合において生じる可能な限り最も低いコスト基準で実行可能な問題データに対する特定の解の集合を意味する。
「最適化された解」とは、最適であるかまたは最適ではないがユーザーが十分であると判断した実行可能解である。
「石油および石油化学流体」とは、石油および/または天然ガスおよび石油および/または天然ガスから分離または抽出されたあらゆる物質を意味する。
「ローリング対象期間」とは、新たな対象期間の出発点として前の対象期間の解を実行することにより隣接する対象期間で連続性を保ちながら、将来的な対象期間において解くためにデータおよび決定を更新することを意味する。
「ルーティング」とは、輸送手段が訪問する場所の集合および輸送手段が場所を訪問する特定のシーケンスを選択することを意味する。
「スラック変数」とは、制約を緩和すべくモデルに導入された変数を意味する。
「解く」とは、最適解に達してアルゴリズムが自動停止するか、ユーザーが現在の実行可能解が十分であると判断して手動で終わると決定するまでモデルの計算を実行することを意味する。
「供給場所」とは、タンクを備えた港等の場所であり、需要場所へ将来輸送する目的で一定であるかまたは一定ではない速度でバルク原料が生産または備蓄される(即ち現場で生産および/または当該場所に提供されるバルク製品)。
「輸送スケジューリング」とは、複数の輸送手段のルーティングと共に、輸送手段速度その他のタイミング制約を考慮しながら現実世界において訪問間の航行タイミングが実現可能であるように、ルート上の各場所への各輸送手段の訪問の特定のタイミングを選択することを意味する。輸送スケジューリングは、輸送手段および場所に関する各種の容量、荷積みおよび荷下ろしのルールや制約を遵守しながら任意の指定された貨物輸送要件を満たす。
「航行レグ」とは、2箇所間の航行からなるルートの一部を意味する。
「輸送手段」とは、輸送バルク製品用の乗物を意味する。例えば、輸送手段は船、トラック、飛行機、列車、はしけ、または輸送バルク製品用の他の乗物であってよい。
「「もし〜ならば」解析」とは、ユーザーが現在のデータ入力インスタンスを取り、少数のパラメータまたはただ1個のパラメータに対して摂動または修正を施して、そのような変化が解に影響を及ぼすか否かを判定する解析を意味する。
一実施形態において、本発明は供給場所から需要場所へのバルク製品の輸送スケジューリングおよび在庫管理の最適化システムを提供する。本システムは、数理計画の方程式を含む数学的モデルを含む。本数学的モデルの目的関数は、ある期間にわたり複数回の搬送に対する製品輸送のコスト基準を最小化することである。本モデルは、輸送スケジューリングおよび在庫管理に関する制約を含んでいる。本モデルはまた、供給場所におけるバルク製品の備蓄および需要場所からのバルク製品の搬出を考慮しており、そのような備蓄および除去は時間経過に対して一定である必要がない。
(即ち小口貨物最小数量)、(ii)レグの定額料金、輸送手段を用いるペナルティコストまたはインセンティブ、(iii)港における1日当たり製品荷揚げニーズ、(iv)輸送手段の超過停留日限、(v)輸送手段の超過停留率、(vi)荷積み港における輸送手段のインレットドラフト制限、(vii)荷積み港における輸送手段のアウトレットドラフト制限、(viii)荷下ろし港における輸送手段のインレットドラフト制限、(ix)港における最小フロー速度、(x)港における最大フロー速度、(xi)港における1日当たり最小在庫、(xii)港における1日当たり最大在庫、(xiii)輸送手段に積載する製品の最大量、(xiv)輸送手段の最大容積、(xv)輸送する製品の最小トン数、(xvi)使用する輸送手段の数の下限、(xvii)使用する輸送手段の数の上限、(xviii)荷下ろし港の埋め合わせ日数、(xix)対象期間の総日数、(xx)輸送手段の超過率、(xxi)輸送手段の総基準容積に対する最低パーセント、(xxii)港において日々生産される製品数量、(xxiii)体積当たりの最大コスト、(xxiv)チャーターされた輸送手段の超過停留計算の開始日、(xxv)レグの航行時間、(xxvi)第三者港で製品の荷積み/荷下ろしが可能な時間窓の初日、(xxvii)第三者港で製品の荷積み/荷下ろしが可能な時間窓の最終日、(xxviii)港が使用可能な時間窓の初日、(xxix)港が使用可能な時間窓の最終日、(xxx)輸送手段が使用可能な時間窓の初日、(xxxi)輸送手段が使用可能な時間窓の最終日、(xxxii)港における初期在庫、(xxxiii)輸送手段のワールドスケール乗数のうち1個以上、好適にはこれらの大部分または全てに関するデータの入力を受理する。
本節は、以下の数学的モデルの全ての用語を定義する。
集合とは、データインスタンスの要素のリストである(例えば、輸送手段Vの集合は、アフラマックス1、アフラマックス2、パナマックス1等を含んでいる。)。例題用の数学的モデルで用いる集合を以下の表1に提供する。
索引は、式内の集合に索引付けするために用いる式の所定の用語である(例えば、索引vは、輸送手段Vの集合の任意の個々の要素を参照する)。この例の数学的モデルで用いる索引を以下の表2に提供する。
パラメータは、設定された索引付きデータ値(例えば、輸送手段アフラマックス1の超過停留がDR(v=アフラマックス1)=20として定義されている場合)である。例題用の数学的モデルで用いるパラメータを以下の表3に提供する。
変数(連続および2値)は、最適化ツールが行なう必要がある未知の決定であり、設定された索引に基づいて定義されている。
総輸送コストは、航行されたレグに基づいて計算される航行定額料金、超過計算、超過停留コスト、および各種の輸送手段の使用に伴うコストに対してユーザーが課すことができるオプションのペナルティを組み合わせたものである。この輸送問題の理想的な目的関数は、輸送される製品の数量当たりの総コストを最小化することであろう。これはしかし、結果的に非凸目的関数となって、直接モデル化した場合MILPソルバーにより問題を解く能力を阻害する。この数量当たりコスト比を近似すべく、数量当たり総コストから、全てに輸送された製品の全数量を乗じたパラメータnを引いた差としてモデル化される。理論的には、計算的に問題を解こうと試みる前に既知と仮定して、nが数量当たりの最適コストに設定されているならば、MILP問題の解は、目的として非凸数量当たりコスト比関数を用いた解に正確に等しくなければならない。nが最適な数量当たりコスト比の近似値に設定されている場合、「真の」最適解はこの発見的な目的により到達される可能性が高い。nの選択はユーザーにより提供され、期待数量当たり最適コストの推定値である。
第t日終了時点における各港でのバルク製品の在庫は、第t−1日終了時点における在庫を、第t日に生産または消費された製品と共に第t日に輸送手段に荷積みまたは荷下ろしされた数量により調整した在庫に等しい。しかし、荷下ろし港の場合、製品需要に関する完全な情報が必ずしも知られていないため、在庫は所定日に輸送手段から荷下ろしされる総数量に等しく設定される。需要消費情報が既知である場合の制約について、実質的に無制限の需要を仮定する場合の代替的な定式化と共に詳述する。第三者港で、ある数量の製品がある対象期間にわたり利用可能にされ、帳簿計上は当該数量について考慮される。しかし、これらの港では製品の生産または消費が行なわれておらず、使用可能性の時間窓は通常第一者港よりも制限されている。
以下の制約は、輸送手段との間で移送される製品が半連続的であること、即ち、移送はゼロであるかまたは厳密にゼロより大きい最小体積を有することを必要とする。移送数量に対する上限もまたこれらの制約が課される。この制約に関する方程式の一例を以下に与える。
多くの論理的制約に関する方程式の例を以下に与える。
以下は、例題の好適な航行時間制約である。これらの制約が起動されるのは、2箇所の港が輸送手段の航路にあって、これら2港間の直接航行が航路にある場合のみである。この制約の一例示的式が以下により与えられる。
これらの制約は、水深制限を有する港に輸送手段が居る場合に、荷積み可能な総積載量を制限する。これらの制約は荷積みが終了する前後に、および荷下ろしが始まる前に課される。ドラフト限度は、港および輸送手段の両方に固有である。この制約に関する方程式の一例を以下に与える。
この制約の集合を用いて、任意の所与の輸送手段の航行の任意の所与のレグにおける総積載体積および超過トン数(基準トンを越えるトン数)を計算する。所与の輸送手段の航路のいずれかのレグが過剰をもたらす場合、超過率は当該航路の全てのレグに適用される。この制約に関する方程式の一例を以下に与える。
特定の輸送手段の航行における超過停留日数は、航行の初日および最終日に基づいて計算され、各レグについて航行回数を考慮している。この制約に関する方程式の一例を以下に与える。
荷下ろし港において需要が無制限であると仮定される代替的なシナリオにおいて、特定の輸送手段の航行における超過停留日数は、荷積みの初日および最終日だけに基づいて計算される。以下の式は、このシナリオのために式(5)および(6)を代替する(最大超過停留は輸送手段毎に指定することができる)。
輸送手段が使用されたか否かを表わすべく人為的な2値変数が定式化に加えられる。この変数の追加は、解アルゴリズムにおける分岐経路を調整することにより収束時間を短縮するのに役立つ。この制約に関する方程式の一例を以下に与える。
以前にチャーターされた輸送手段は、既に賃貸しており、従って、使用する必要がありながら航路が指定されていない輸送手段である。この制約に関する方程式の一例を以下に与える。
先に詳述した、港および輸送手段固有のドラフト限度の柔軟性により、輸送手段の最大体積制限を向上させることができる。港および輸送手段固有のドラフト限度が全ての港(JL=JLD且つJD=JDD)について用いられる場合、次式を用いて輸送手段の改善された体積上限を計算する。
以下は、全ての連続変数に対する単純な限度または容量である。これらは互いにグループ化されて組織化され、ソルバーが解を最適化すべく動作している間、各種の変数を物理的、論理的および現実的な制限範囲内に維持するように用いられる。この制約に関する方程式の一例を以下に与える。
以下の制約はオプションであり、モデルに含まれていてよいが、モデルから省略しても依然として最適化された解を提供することができる。これらは、提供された解にユーザーが追加的な制約を課したい場合に追加することができる。
この制約の集合は、JL内の港の何らかの部分集合で輸送手段に荷積みされる全ての製品を特定の荷下ろし港で荷下ろしする必要があることを指定できるようなモデルの拡張を考慮に入れている。新たな複合集合Gを、分離が生じる荷下ろし港jに対する全てのマッチした荷積み港の集合からなるように定義する。全対象期間にわたりある港で荷積みまたは荷下ろしされた全製品を表わすために新たな変数
新たな輸送手段の最小および最大数に対する制限は、使用する輸送手段の数に対する限度を介して達成される。この制約に関する方程式の一例を以下に与える。
この制約は、新たに借りた輸送手段またはチャーターして使用する輸送手段を満たすべき最低パーセント・ベースの量を設定する。この制約に関する方程式の一例を以下に与える。
更に実行時の改善を行なうべく、再訪問順序およびタイミングに基づく対称性を破る制約を数学的モデルに追加することができる。訪問順序ルールは、クローン港への訪問が許容される前にオリジナル港を訪問しなければならず、且つ当該クローン港はその索引順序に従い優先付けられている。この制約に関する方程式の一例を以下に与える。
以下の式は、MILPソルバーへ送られる前に問題インスタンスのサイズを小さくする各種の方法に適用でき、ソルバー実行時間を向上させることができる。ユーザーは手動でこれらを調整することができる。パラメータに基づくものは全てユーザー入力に基づいている。再び、これらの式は、オプションであって例題に固有であり、具体的な輸送問題に応じて変更または省略することができる。
hν=1 ∀ν∈VChart
冗長な2値変数を除外して、対称性および周期性を破るべく、モデルにおいて港の再訪問、従って「クローン化」を許容する場合に、港間レグの各種のペアを除去することができる。これらの制約は、ユーザーにより任意に起動される。このセクションの制約は、潜在的に港の再訪問およびタイミングの制約と矛盾する可能性がある。ユーザーは矛盾について警告される。
ローリング対象期間は、新しい対象期間の出発点として、前の対象期間の解を実行することにより、隣接する対象期間の間での連続性を維持しながら、モデルが対象期間について時間的に前に解くことを可能にするために実装することができる。ローリング対象期間を用いることにより、1個の問題インスタンスの解を次のインスタンスの出発点として用いることができる。
本明細書において参照する各種の刊行物は、その全文が参照により本明細書に援用される。本発明の背後にある概念を完全に例示すべく本明細書では各種の画面例および例示目的の数式を含む好適な実施例を用いているが、本発明はこれに限定されるものではない。開示した本発明の各種の変更、調整、および応用は当業者には明らかであり、添付の特許請求の範囲内に含まれる程度まで包含される。
Claims (34)
- バルク製品の供給場所から需要場所への輸送スケジューリングおよび在庫管理の最適化システムであって、
数理計画の方程式を含む数学的モデルであって、ある期間にわたり複数回の搬送に対する製品輸送のコスト基準を最小化することを目的関数とし、輸送スケジューリングおよび在庫管理に関する制約を含み、供給場所におけるバルク製品の備蓄および需要場所からのバルク製品の搬出(いずれも時間経過に対して一定である必要がない)を考慮する数学的モデル;
前記数学的モデルとインターフェースで連結する、データ入力用のデータベース・アプリケーション;および
前記数学的モデルがデータベース・システムからデータを受け取った後で、前記数学的モデルが提供する方程式を解く数学的最適化ソルバーであって、これにより前記最適化システムが、データ入力に対して最適化された、または最適な結果を提供するソルバー
を含むことを特徴とする最適化システム。 - 前記コスト基準が、前記バルク製品の単位重量または体積当たりの総コストから選択されることを特徴とする請求項1に記載の最適化システム。
- 前記バルク製品が、石油、天然ガスおよび液体または気体の中間体、並びにそれらから抽出された最終製品よりなる群から選択されることを特徴とする請求項1に記載の最適化システム。
- 前記バルク製品が、液化天然ガスであることを特徴とする請求項1に記載の最適化システム。
- 前記数学的モデルが、混合整数線形計画問題の形式であることを特徴とする請求項1に記載の最適化システム。
- 前記モデルが、定額料金、超過計算および超過停留コストを考慮することを特徴とする請求項1に記載の最適化システム。
- 前記輸送手段が、異種の船からなる船団であることを特徴とする請求項1に記載の最適化システム。
- 前記数学的モデルが、
(i)在庫バランス;
(ii)フロー速度;
(iii)論理的制約;
(iv)航行時間;
(v)ドラフト制限;
(vi)超過計算;
(vii)超過停留または緩和された超過停留時間計算;および
(viii)以前にチャーターされた輸送手段
の各々の制約に関する方程式を含むことを特徴とする請求項1に記載の最適化システム。 - 前記論理的制約が、
(i)どの特定の日においても特定の荷積みまたは荷下ろし港に停泊できる輸送手段は1個のみである;
(ii)輸送手段は一度に1箇所にしか存在できない;
(iii)輸送手段がある港に停泊しない場合、その港から出入りするどのような航行レグも存在しない;
(iv)輸送手段は、荷積み港から荷下ろし港まで行く1個のレグしか採用することができない;
(vi)輸送手段が荷下ろし港に停泊した場合、前記港に入るための航行レグがある;および
(vii)輸送手段は港にしか停泊せず、航路に荷積みから荷下ろしへのレグがある場合それらの間を航行することができる
のうち1つ以上の事項に関する方程式を含むことを特徴とする請求項8に記載の最適化システム。 - 前記在庫バランスの制約が、前記ソルバーが実行可能解を得て終了できるようにするスラック変数を含むことを特徴とする請求項8に記載の最適化システム。
- 前記数学的モデルが、ローリング対象期間に関する1個以上の方程式を更に含むことを特徴とする請求項8に記載の最適化システム。
- 前記数学的モデルが、等級分離制約に関する1個以上の方程式を更に含むことを特徴とする請求項8に記載の最適化システム。
- 前記数学的モデルが、使用する輸送手段の数の限度、輸送手段の最小積載量および輸送される最小体積のうち1つ以上に関する方程式を更に含むことを特徴とする請求項8に記載の最適化システム。
- 前記数学的モデルが、最大の数量当たりコスト比に関する方程式を更に含むことを特徴とする請求項8に記載の最適化システム。
- 前記数学的モデルが、港再訪問の順序およびタイミングに関する方程式を更に含むことを特徴とする請求項8に記載の最適化システム。
- 前記数学的モデルが、
(i)輸送手段の超過停留日数;
(ii)荷積み場所から輸送手段への製品の一日当たりのフロー速度;
(iii)輸送手段から荷下ろし場所への1日当たりの製品のフロー速度;
(iv)荷積み港からの輸送手段への製品の総フロー;
(v)輸送手段からの荷下ろし港への製品の総フロー;
(vi)輸送手段が航行を開始する初日;
(vii)1日の終了時点における港での製品在庫水準;
(viii)1日の終了時点における輸送手段の製品在庫水準;
(ix)輸送手段の全体の最大製品在庫;
(x)輸送手段が航行を終える最終日;
(xii)輸送手段の全体的な超過量;
(xii)レグ上での輸送手段の超過量;および
(xiii)総コスト
のうち1つ以上の連続変数の限度または容量に関する方程式を更に含むことを特徴とする請求項9に記載の最適化システム。 - 前記数学的モデルにより、前記1個以上の変数を固定することができることを特徴とする請求項8に記載の最適化システム。
- 前記データベースが、
(i)輸送手段における製品の基準数量(即ち小口貨物最小数量);
(ii)レグの定額料金、輸送手段を用いるペナルティコストまたはインセンティブ;
(iii)港における1日当たり製品荷揚げニーズ;
(iv)輸送手段の超過停留日限;
(v)輸送手段の超過停留率;
(vi)荷積み港における輸送手段のインレットドラフト制限;
(vii)荷積み港における輸送手段のアウトレットドラフト制限;
(viii)荷下ろし港における輸送手段のインレットドラフト制限;
(ix)港における最小フロー速度;
(x)港における最大フロー速度;
(xi)港における1日当たり最小在庫;
(xii)港における1日当たり最大在庫;
(xiii)輸送手段に積載する製品の最大量;
(xiv)輸送手段の最大容積;
(xv)輸送する製品の最小トン数;
(xvi)使用する輸送手段の数の下限;
(xvii)使用する輸送手段の数の上限;
(xviii)荷下ろし港の埋め合わせ日数;
(xix)対象期間の総日数;
(xx)輸送手段の超過率;
(xxi)輸送手段の総基準容積に対する最低パーセント;
(xxii)港において日々生産される製品数量;
(xxiii)体積当たりの最大コスト;
(xxiv)チャーターされた輸送手段の超過停留計算の開始日;
(xxv)レグの航行時間;
(xxvi)第三者港で製品の荷積み/荷下ろしが可能な時間窓の初日;
(xxvii)第三者港で製品の荷積み/荷下ろしが可能な時間窓の最終日;
(xxviii)港が使用可能な時間窓の初日;
(xxix)港が使用可能な時間窓の最終日;
(xxx)輸送手段が使用可能な時間窓の初日;
(xxxi)輸送手段が使用可能な時間窓の最終日;
(xxxii)港における初期在庫;および
(xxxiii)輸送手段のワールドスケール乗数
のうち1つ以上のパラメータに関するデータの入力を受理することを特徴とする請求項8に記載の最適化システム。 - ある期間にわたりバルク製品の輸送スケジューリングおよび在庫管理の総コスト基準を最小化する方法であって、
i)数学的モデルとインターフェースで連結するデータベース・システムに、データおよび/またはモデリング・オプションを入力する工程;
ii)前記データおよび/またはモデリング・オプションを入力した後で、最適化エンジンを用いて数学的モデルを解いて、荷積み、輸送および荷下ろしに関する輸送手段のルーティングスケジュールを得る工程;および
任意に、前記工程i)およびii)を異なるデータで1回以上繰り返して、複数のスケジュールを得る工程
を含むことを特徴とする方法。 - 前記モデルを解く工程が、前記最適化エンジンにより1時間以下で実行されることを特徴とする請求項18に記載の方法。
- 前記モデルを解く工程が、前記最適化エンジンにより15分以下で実行されることを特徴とする請求項19に記載の方法。
- 前記モデルを解く工程が、前記最適化エンジンにより5分以下で実行されることを特徴とする請求項19に記載の方法。
- 前記モデルを解く工程が、前記最適化エンジンにより10秒以下で実行されることを特徴とする請求項19に記載の方法。
- 前記数学的モデルが、
(i)在庫バランス;
(ii)フロー速度;
(iii)論理的制約;
(iv)航行時間;
(v)ドラフト制限;
(vi)超過計算;
(vii)超過停留または緩和された超過停留時間計算;
(viii)以前にチャーターされた輸送手段;および
(ix)輸送手段の使用を表わす2値変数
の制約に関する方程式を含むことを特徴とする請求項20に記載の方法。 - 最適な貨物サイズが未知の液体バルク製品の輸送スケジューリングおよび在庫管理の最適化システムであって、
データ入力および格納用のデータベース・アプリケーションであって、問題データおよびモデリング・オプションの選択が入力されてデータファイルを出力するデータベース・アプリケーション;および
前記データベース・アプリケーションとインターフェースで接続され、前記データファイルを受け取る、数理計画の方程式を含む数学的モデル
を含み、
前記モデルが、完全な数理計画の問題を出力し、外部最適化エンジンを呼び出して前記問題を解き、
前記モデルが、輸送スケジューリングおよび在庫管理に関する制約を含む
ことを特徴とする最適化システム。 - 供給場所から需要場所への輸送スケジューリングおよび在庫管理の最適化システムであって、
数理計画の方程式を含む数学的モデルであって、ある期間にわたり複数回の搬送に対する製品輸送のコスト基準を最小化することを目的関数とし、輸送スケジューリングおよび在庫管理に関する制約を含み、定額料金、超過計算および超過停留コストを考慮する数学的モデル;
前記数学的モデルとインターフェースで接続する、データ入力用のデータベース・アプリケーション;および
前記数学的モデルがデータベース・システムからデータを受け取った後で、前記数学的モデルが提供する方程式を解く数学的最適化ソルバーであって、これにより前記最適化システムが、データ入力に対して最適化された、または最適な結果を提供するソルバー
を含むことを特徴とする最適化システム。 - 前記バルク製品が、原油であることを特徴とする請求項1、24および25のいずれかに記載の最適化システム。
- 前記バルク製品が真空軽油であることを特徴とする請求項1、24および25のいずれかに記載の最適化システム。
- 前記バルク製品が、ガソリン、灯油および航空燃料よりなる群から選択されることを特徴とする請求項1、24および25のいずれかに記載の最適化システム。
- 前記コスト基準が、最大総利益であることを特徴とする請求項1、24および25のいずれかに記載の最適化システム。
- 前記コスト基準が、総利益であることを特徴とする請求項1、24および25のいずれかに記載の最適化システム。
- 前記コスト基準が、使用する輸送手段の数であることを特徴とする請求項1、24および25のいずれかに記載の最適化システム。
- 前記バルク製品が、軽油であることを特徴とする請求項1、24およびおよび25のいずれかに記載の最適化システム。
- 前記バルク製品が、中間精製製品であることを特徴とする請求項1、24および25のいずれかに記載の最適化システム。
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