JP2014149659A - 安全率マスタを用いた配送予測システムおよび方法 - Google Patents

Abstract

【課題】ＬＰガス配送業務において、ガス容器のガス切れを発生させないように配送頻度を増やせば、残量の多いガス容器を回収することになり、配送回数の増加や配送サイクルの短縮に伴う配送コストの増高が問題となってくる。そのため、ガス切れを発生させることなく、より配送効率を上げることが可能な配送予測システムおよび方法が求められている。
【解決手段】安全率マスタを用いてガス切れが発生する日を予測し、配送効率およびガス切れリスクを考慮した配送予定日を算出する。
【選択図】図６

Description

本発明は、安全率マスタを用いた配送予測システムおよび方法に関する。

従来、ＬＰガスは、産ガス国からの輸入と、石油製品の生産過程で副生される国内生産とに分けられる。産ガス国からタンカーで運ばれてきたＬＰガスを保管する輸入基地、および石油精製基地をそれぞれ一次基地と呼び、ＬＰガスは、一次基地から内航船やタンクローリーに積み込まれて、沿岸または内陸にあるＬＰガス輸送時の中継基地である、二次基地へと出荷される。さらに、二次基地に運ばれてきたＬＰガスは、各地にあるＬＰガス充填所（配送拠点）に輸送されて、配送拠点においてガス容器（ガスボンベ）に充填される。

各配送拠点において充填されたガス容器は、配送員によって、一般家庭、集合住宅、事業所などの顧客宅に配送される。ガス容器と顧客との関係は１対１の場合もあれば、１つのガス容器を複数の顧客が使用する集合住宅の場合もあり、この場合は１対多の関係となる。顧客宅にて使用済みのガス容器は、充填されたガス容器と交換され、配送拠点に回収される。また、配送拠点毎に配送員が担当する固定的な配送エリアが設定され、各配送員には、当該配送エリア内の顧客宅に配送すべき、例えば１〜１０日分の配送伝票が渡される。

配送員は、配送伝票に従ってガス容器を交換すると、交換した日付、当日のメータ指針、容器番号、保安検査の各項目を配送伝票に記入する。配送伝票は、日々の配送作業が終了すると、配送管理者に提出される。配送管理者に返却された配送伝票は、配送管理者によって記入漏れがないかチェックされた後、次回の配送予定日を算出するためのデータとして保管される。このような仕組みの下で、ガス容器の配送を効率化するためのシステムが提案されている（特許文献１参照）。

特開平８−３２９１５９号公報

配送伝票は、各顧客の過去のガス使用量の実績、顧客宅のガスメータ（需要家ともいう）の検針結果、配送実績などを基に、ガス容器内のＬＰガスの残量を予測することにより、ガス容器のガス切れが発生しないように配送予定日が調整され、作成される。ここで、ガス切れは、ガス容器など供給設備の全容量のガスを使い切った場合に発生する。例えば、ガス容器が２本１組の供給設備である場合は、全容量はガス容器２本分であり、これを使い切った場合にガス切れが発生する。ガス容器の配送単位には、全数（２本まとめて配送・交換）と、半数（１本づつ配送・交換）とがある。そのため、半数の場合は予備が残っているため、ガス切れのリスクはほとんどない。

しかしながら、ガス容器のガス切れを発生させないようにリスクを考慮して配送頻度を増やすと、残量の多いガス容器を回収することになり、配送回数の増加や配送サイクルの短縮に伴う配送コストの増高が問題となってくる。そのため、ガス切れを発生させることなく、より配送効率を上げることが可能な配送予測システムおよび方法が求められている。特に、供給設備によってガスの使用量は異なり、使用量が多い場合はガス切れのリスクを高く考えるべきであり、使用量が少ない場合はガス切れのリスクを低く考えることができる。このようにガス切れのリスクは供給設備毎に異なり、供給設備毎に適切なリスクを見極めることが重要になってくる。その結果、回収するガス容器の残量が減り、配送サイクルが長くなり（配送回数が少なくなり）、配送効率が上がることが期待できる。

本発明は、このような問題に鑑みてなされたもので、その目的とするところは、ＬＰガス配送業務において、リスク係数である安全率を算出し、当該安全率を用いてガス切れが発生する日を予測し、配送効率およびガス切れリスクを考慮した配送予定日を算出することにある。

本発明は、このような目的を達成するために、ＬＰガス業務のガス容器を含む供給設備の配送予定日を予測する方法であって、前記方法は、
顧客データを取得するステップであって、前記顧客データは、少なくとも配送先である顧客の識別子、関連付けられる前記供給設備の識別子、および指針データを含む、取得するステップと、
前記供給設備の識別子を用いて、供給設備データを取得するステップであって、前記供給設備データは、少なくとも前記供給設備の識別子、前記供給設備のガス容量と設置本数、および前回配送日を含む、取得するステップと、
前記ガス容量および前記設置本数から、前記供給設備の全容量を示すマスタ容量を算出するステップと、
一定期間の前記指針データの差分から前記供給設備に対する使用量を算出するステップと、
前記マスタ容量と前記使用量との組み合わせに基づいて、リスク係数である安全率を決定するステップと、
前記マスタ容量、前記前回配送日および前記使用量から前記供給設備がガス切れを起こす日を予測し、前記ガス切れを起こす日と前記安全率とを掛け合わせ、前記配送予定日を算出するステップと
を備えたことを特徴とする。

また、前段落に記載の発明は、前記指針データが存在しない場合、ガス利用設備の設置状況と、前記顧客の家族構成および／またはガス利用頻度を含む利用状況とのうちの少なくとも１つを含むヒアリングデータに基づいて、前記使用量に特定の使用量を割り当てるステップをさらに備えたことを特徴とする。

また、前２段落に記載の発明は、前記算出した配送予定日毎に、前記供給設備に対し、同一営業所かつ同一担当エリアの各配送員を所定の順番で割り当てることにより、配送リストを生成するステップと、
前記配送リストを、前記各配送員の携帯するモバイル端末に送信するステップと
をさらに備えたことを特徴とする。

そして、前段落に記載の発明において、前記所定の順番は、前記各配送員の１日に配送可能な前記供給設備の本数と、前記各配送員に既に割り当てられた前記供給設備の本数との差分が大きい順番であることを特徴とする。

以上説明したように、本発明によれば、ＬＰガス配送業務において、安全率マスタを用いてガス切れが発生する日を予測し、配送効率およびガス切れリスクを考慮した配送予定日を算出することが可能となる。

本発明の一実施形態に係るネットワーク構成を示す図である。 本発明の一実施形態に係る配送管理サーバの構成を示すブロック図である。 本発明の一実施形態に係る顧客データ記憶部に格納されたデータの一例を示す図である。 本発明の一実施形態に係る安全率データ記憶部に格納されたデータの一例を示す図である。 本発明の一実施形態に係る配送予測データ記憶部に格納されたデータの一例を示す図である。 本発明の一実施形態に係る配送予測処理を示すフローチャートである。 本発明の一実施形態に係る供給設備データ記憶部に格納されたデータの一例を示す図である。

以下、添付した図面を参照して、本発明の実施形態に係る方法およびシステムを詳細に説明する。

図１は、本発明の一実施形態に係るネットワーク構成を示す図である。図１において、例えばデータセンタなどに設置された配送管理サーバ１０１が、ネットワーク１０２を介して、例えば各営業所などに設置された複数のクライアントコンピュータ１０３ａ、１０３ｂ、・・・、１０３ｎ（以下、「クライアントコンピュータ１０３」という）と、およびネットワーク１０４を介して、複数のモバイル端末１０５ａ、１０５ｂ、・・・、１０５ｎ（以下、「モバイル端末１０５」という）と通信を行うよう構成されている。モバイル端末は、配送作業を実施する配送員が携帯する。

配送管理サーバ１０１において、各顧客の過去のガス使用量の実績、顧客宅のガスメータの指針結果、配送実績などを基に、ガス容器内のＬＰガスの残量を予測し、配送予定日が調整され、配送リストが生成される。また、配送リストは、クライアントコンピュータ１０３を介して管理者などが配送リスト参照、変更することができる。

生成された配送リストは、配送管理サーバ１０１から、各担当者が携帯するモバイル端末１０５に配信される。この際、配信される配送リストは、各担当者が担当する作業に関連するデータのみである。すなわち、各担当者は、誤作業防止やセキュリティなどの観点から、他の担当者の作業データを参照することはできない。ただし、他の担当者の作業データを参照するために、モバイル端末１０５にダウンロードさせることもできる。

次に、図２のブロック図を参照して、上述した配送管理サーバ１０１の構成を詳細に説明する。

配送管理サーバ１０１は、ＣＰＵ２０１に、システムバス２０２を介してＲＡＭ２０３、入力装置２０４、出力装置２０５、通信制御装置２０６および不揮発性記憶媒体（ＲＯＭやＨＤＤなど）で構成される記憶装置２０７が接続された構成を有する。記憶装置２０７は、本発明に係る各機能を奏するためのソフトウェアプログラムを格納するプログラム格納領域と、当該ソフトウェアプログラムで使用または作成するデータを格納するデータ格納領域とを備えている。以下に説明するプログラム格納領域の各手段は、実際は独立したソフトウェアプログラム、そのルーチンやコンポーネントなどであり、ＣＰＵ２０１によって記憶装置２０７から呼び出されＲＡＭ２０３のワークエリアに展開されて順次実行されることで、各機能を奏するものである。

配送管理サーバ１０１におけるデータ格納領域は、本発明に関連するものだけを列挙すると、顧客データ記憶部２２１、安全率データ記憶部２２２、配送予測データ記憶部２２３、および供給設備データ記憶部２２４を備える。いずれも、記憶媒体２０７内に確保された一定の記憶領域である。

顧客データ記憶部２２１は、配送先の顧客に関するデータを格納する。一実施形態では、当該顧客データは、各顧客の氏名や住所、関連付けられる供給設備を識別させる供給設備ＩＤ、ガスメータの指針結果などである。

安全率データ記憶部２２２は、配送予測の際に用いられるリスク係数である安全率データを格納する。一実施形態では、当該安全率データは、ガス容器の容量と設置本数とから算出されるマスタ容量の下限値および上限値、ならびに月間使用量の下限値および上限値と、安全率などである。

配送予測データ記憶部２２３は、安全率を用いて予測された配送結果データを格納する。一実施形態では、当該配送予測データは、供給設備を識別させる供給設備ＩＤ、配送先住所、供給設備であるガス容器の容量や設置本数、予測された配送予定日などである。

供給設備データ記憶部２２３は、ガス容器など供給設備データを格納する。一実施形態では、供給設備を識別させる供給設備ＩＤ、ガス容器の容量や設置本数、および前回配送日などである。供給設備データは、顧客データ記憶部２２１に格納される顧客データと１対１、または１対多の関係で関連付けられる。

配送管理サーバ１０１におけるプログラム格納領域に格納されているソフトウェアプログラムは、本発明に関連するものだけを列挙すると、使用量算出手段２１１、安全率算出手段２１２、配送予測手段２１３、配送リスト生成手段２１４、およびデータ通信手段２１５を備えている。

使用量算出手段２１１は、配送管理サーバ１０１上の顧客データ記憶部から顧客データを取得し、例えば、毎月の検針の指針データの差分から、各顧客の月間使用量を算出する。また、新規顧客などの場合は、過去の指針データが無いため、コンロ、給湯器、暖房機器などのガス利用設備の設置状況や、利用状況（家族構成、利用頻度など）などのヒアリングデータ（図示せず）を基に、特定の使用量を割り当てることもできる。

安全率算出手段２１２は、各顧客のガス容器の容量と設置本数からマスタ容量（全容量）を算出し、当該マスタ容量と、使用量算出手段２１１により算出された使用量とを用いて安全率を算出する。一実施形態では、マスタ容量と月間使用量を検索キーとして、安全率データ記憶部に記憶されたデータを検索し、安全率を取得する。

配送予測データ手段２１３は、各顧客の指針データ、使用量、および安全率算出手段２１２により算出した安全率を用いて、配送予定日を算出する。

配送リスト生成手段２１４は、配送予測データ手段２１３が算出した配送予定日、および各配送員の配送能力や休暇データなどに基づいて、配送スケジュールである配送リストを生成する。一実施形態において、当該配送リストは、配送員毎に向こう一定期間の配送スケジュールデータとして生成される。

データ通信手段２１５は、配送リスト生成手段２１４により生成された配送リストを、各配送員が携帯するモバイル端末１０５に送信する。また、各営業所における管理者などが有するクライアントコンピュータ１０３からの配送リストへの参照要求などを受信し、クライアントコンピュータ１０３に配送リストを送信する。

次に、図６のフローチャート、および図３−５、および７の表を参照して、本発明の一実施形態に係る配送予測処理の流れを詳細に説明する。一実施形態において、当該配送予測処理は、毎日、一週間など様々な単位で夜間バッチなどにより実施される。

図６は、本発明の一実施形態に係る配送予測処理を示すフローチャートである。配送予測は、供給設備単位で処理する。まず、ステップ６０１にて、任意の供給設備に関連付けられる（任意の供給設備ＩＤを有する）顧客データから１顧客分のデータを取得する。当該顧客データとは、一実施形態では、図３に示すような、配送先である顧客データ、関連付けられる供給設備ＩＤ、ならびに今回および前回の指針データなどのリストデータである。したがって、１顧客分のデータとは、図３に示すデータの場合、１レコード分のデータである。

次に、取得した顧客データに基づいて使用量を算出する（ステップ６０２）。一実施形態では、顧客データの今回検針時の指針データと、前回検針時の指針データとの差分から月間使用量を算出することができる。また、指針データは、今回および前回に限られず、例えば、顧客データとは別に指針履歴データ（図示せず）として、毎回の指針データを蓄積しておくことができる。したがって、ステップ６０２における使用量の算出は、一定期間（例えば１年間）の毎月の指針データの差分から平均値を算出し、これを月間使用量とすることができる。また、使用量は季節に左右されることがあるため、月間使用量は、過去の同月付近の指針データに基づいて算出することもできる（例えば、過去の毎年の１２月−２月の指針データの差分を平均し、月間使用量を算出する）。また、算出した月間使用量を、前回指針日と今回指針日の差分日数で割ることにより、１日当たりの使用量を算出する。

ステップ６０２において使用量を算出すると、同一供給設備の顧客データがさらに存在するか否かを判定する（ステップ６０３）。さらに顧客データがある場合は、Ｙｅｓルートに進み、次の顧客データを取得する（ステップ６０１）。次にステップ６０２にて、前段落同様、次の顧客データに対して使用量（月間使用量および１日当たりの使用量）を算出するが、この際、算出した使用量と、前の顧客データの使用量とを合計する。すなわち、供給設備に対する使用量とは、同一の供給設備に関連付けられる顧客の使用量の合計となる。そのため、同一供給設備の顧客データが無くなるまで、ステップ６０１−６０３を繰り返し、使用量を合算していく。

次に、図７に示すような供給設備データから取得した処理対象である供給設備の容量と設置本数からマスタ容量を算出し、当該マスタ容量と、ステップ６０２において算出した月間使用量とを用いて安全率を算出する（ステップ６０４）。一実施形態では、当該マスタ容量は、ガス容器の容量×設置本数により算出される（例えば、容量３０ｋｇ×２本＝６０ｋｇ）。すなわち、当該マスタ容量のガスが全て使用されるとガス切れが発生することになる。安全率の算出は、一実施形態では、図４に示すような安全率データに対し、マスタ容量と月間使用量を検索キーとして安全率を取得することである。例えば、マスタ容量が６０ｋｇであり、月間使用量が３０リューベ（ｍ³）であったとする。この場合、図４のマスタ容量下限５１ｋｇ、上限８０ｋｇ、月間使用量下限２６ｍ³、上限４０ｍ³のレコードの安全率２０パーセント（％）を取得する。別の実施形態では、マスタ容量および月間使用量は一定範囲毎でなく（下限、上限を用いずに）、各値から、安全率を算出することもできる。また、別の実施形態では安全率は倍率（１．０や１．１倍など）であってもよい。例えば、安全率の基準値を２０％として、これに倍率を掛けることにより、安全率を算出することもできる。いずれにせよ、本発明に係る安全率の一つの考え方は、例えば同じような月間使用量であっても、マスタ容量が大きければ、よりガス切れが発生しづらいものとして、安全率は低い係数となる（リスクを低く見ることができる）。また、同じマスタ容量であっても、使用量が多いほうが、ガス切れが発生し易いものとして、安全率は高い係数となる（リスクを高く見なければならない）。安全率の具体的な使用については後述する。

次に、ステップ６０２において算出した１日当たりの使用量、ならびにステップ６０４において算出したマスタ容量および安全率を用いて、配送予定日を算出する（ステップ６０５）。例えば、前回配送日が２０１３年２月１日であるマスタ容量６０ｋｇの供給設備に対し、１日当たりの使用量が１ｍ³であったとする。ここで、リューベ（ｍ³）をｋｇに変換するためには、産気率を用いる。当該産気率は、プロパンガスが気体になる率を示したものであり、気温によって変動するため、例えば東京の場合、０．４８２ｍ³／ｋｇである。よって、１日当たりの使用量１ｍ³は、約２ｋｇである。したがって、マスタ容量６０ｋｇの供給設備は、３０日で使い切ることになり、前回配送日である２０１３年２月１日から３０日後の３月３日にガス切れが発生する計算になる。しかしながら、この計算は、平均的に使用された場合の計算であり、これにリスクを考慮するために、リスク係数として安全率を用いる。例えば、マスタ容量６０ｋｇに、（１００％−安全率２０％）／１００％を掛けると、４８ｋｇとなる。よって、安全率を用いると、１日当たりの使用量２ｋｇから、２４日でガス切れが発生する計算となり、リスクとして６日間を考慮することができる。このような計算から、安全率を用いて予測されるガス切れが発生する日は２０１３年２月２５日となるため、配送予定日を一日前の２０１３年２月２４日とすることができる。一実施形態において、算出した配送予定日は、配送予測データとして、図５に示すように供給設備データと併せて記憶される。

次に、ステップ６０５にて算出した配送予定日を含む配送リストを生成する（ステップ６０６）。一実施形態において、配送リストは、図５に示すように、配送予測データに、担当配送員ＩＤを付与することにより、担当する配送員を割り当てたものである。配送員の割り当ては、一実施形態においては、配送予定日毎に、同一営業所かつ同一担当エリアの各配送員を所定の順番で割り当てていく。当該所定の順番とは、例えば、各配送員の１日に配送可能なガス容器の本数と、既に割り当てられた本数との差分から、割り当て可能な本数を算出し、当該割り当て可能な本数の多い配送員から順番に割り当てていくものである。例えば、１日の配送可能な本数がそれぞれ６０本、５０本である２人の配送員ＡおよびＢがいた場合、配送可能本数が６０本の配送員Ａから割り当てが行われ、１１本以上を割り当てたところで、配送員Ａの割り当て可能本数が配送員Ｂの５０本を下回るため、次は配送員Ｂに割り当てが行われる。なお、配送予定日が休暇予定日の配送員は、割り当て対象から除外される。

次に、ステップ６０６において生成した配送リストを、各配送員が携帯するモバイル端末に送信する（ステップ６０７）。これにより、各配送員に配送指示がされたことになり、また各配送員は自らの作業スケジュールを立てることができる。また、一実施形態において、送信される配送リストは、各配送員が担当する配送データに限定して送信することができる。例えば、図５に示す担当配送員ＩＤを用いて、配送員毎の配送リストに再編し、担当する配送員に送信することができる。

Claims (6)

1. ＬＰガス業務のガス容器を含む供給設備の配送予定日を予測する方法であって、前記方法は、
   顧客データを取得するステップであって、前記顧客データは、少なくとも配送先である顧客の識別子、関連付けられる前記供給設備の識別子、および指針データを含む、取得するステップと、
   前記供給設備の識別子を用いて、供給設備データを取得するステップであって、前記供給設備データは、少なくとも前記供給設備の識別子、前記供給設備のガス容量と設置本数、および前回配送日を含む、取得するステップと、
   前記ガス容量および前記設置本数から、前記供給設備の全容量を示すマスタ容量を算出するステップと、
   一定期間の前記指針データの差分から前記供給設備に対する使用量を算出するステップと、
   前記マスタ容量と前記使用量との組み合わせに基づいて、リスク係数である安全率を決定するステップと、
   前記マスタ容量、前記前回配送日および前記使用量から前記供給設備がガス切れを起こす日を予測し、前記ガス切れを起こす日と前記安全率とを掛け合わせ、前記配送予定日を算出するステップと
   を備えたことを特徴とする方法。
2. 前記指針データが存在しない場合、ガス利用設備の設置状況と、前記顧客の家族構成および／またはガス利用頻度を含む利用状況とのうちの少なくとも１つを含むヒアリングデータに基づいて、前記使用量に特定の使用量を割り当てるステップをさらに備えたことを特徴とする請求項１に記載の方法。
3. 前記算出した配送予定日毎に、前記供給設備に対し、同一営業所かつ同一担当エリアの各配送員を所定の順番で割り当てることにより、配送リストを生成するステップと、
   前記配送リストを、前記各配送員の携帯するモバイル端末に送信するステップと
   をさらに備えたことを特徴とする請求項１または２に記載の方法。
4. 前記所定の順番は、前記各配送員の１日に配送可能な前記供給設備の本数と、前記各配送員に既に割り当てられた前記供給設備の本数との差分が大きい順番であることを特徴とする請求項３に記載の方法。
5. ＬＰガス業務のガス容器を含む供給設備の配送予定日を予測する方法を実行させるコンピュータプログラムであって、前記方法は、
   顧客データを取得するステップであって、前記顧客データは、少なくとも配送先である顧客の識別子、関連付けられる前記供給設備の識別子、および指針データを含む、取得するステップと、
   前記供給設備の識別子を用いて、供給設備データを取得するステップであって、前記供給設備データは、少なくとも前記供給設備の識別子、前記供給設備のガス容量と設置本数、および前回配送日を含む、取得するステップと、
   前記ガス容量および前記設置本数から、前記供給設備の全容量を示すマスタ容量を算出するステップと、
   一定期間の前記指針データの差分から前記供給設備に対する使用量を算出するステップと、
   前記マスタ容量と前記使用量との組み合わせに基づいて、リスク係数である安全率を決定するステップと、
   前記マスタ容量、前記前回配送日および前記使用量から前記供給設備がガス切れを起こす日を予測し、前記ガス切れを起こす日と前記安全率とを掛け合わせ、前記配送予定日を算出するステップと
   を備えたことを特徴とするコンピュータプログラム。
6. ＬＰガス業務のガス容器を含む供給設備の配送予定日を予測するコンピュータであって、前記コンピュータは、
   顧客データを取得し、前記顧客データは、少なくとも配送先である顧客の識別子、関連付けられる前記供給設備の識別子、および指針データを含み、
   前記供給設備の識別子を用いて、供給設備データを取得し、前記供給設備データは、少なくとも前記供給設備の識別子、前記供給設備のガス容量と設置本数、および前回配送日を含み、
   前記ガス容量および前記設置本数から、前記供給設備の全容量を示すマスタ容量を算出し、
   一定期間の前記指針データの差分から前記供給設備に対する使用量を算出し、
   前記マスタ容量と前記使用量との組み合わせに基づいて、リスク係数である安全率を決定し、
   前記マスタ容量、前記前回配送日および前記使用量から前記供給設備がガス切れを起こす日を予測し、前記ガス切れを起こす日と前記安全率とを掛け合わせ、前記配送予定日を算出する
   ように構成されたことを特徴とするコンピュータ。

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