JP2019117436A - Operation difficulty acquisition apparatus, operation difficulty acquisition method and operation difficulty acquisition program - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、運行難易度取得装置、運行難易度取得方法および運行難易度取得プログラムに関する。 The present invention relates to an operation difficulty level acquisition device, an operation difficulty level acquisition method, and an operation difficulty level acquisition program.
特許文献1には、ユーザが希望する車両の使用形態に応じて、最適な車両に関する情報を、ユーザに提供する情報提供方法及び情報提供装置及びそのコンピュータ・プログラムとコンピュータ読み取り可能な記憶媒体が開示されており(段落0005等参照)、更に、最適車両に関する情報を選択するに際して、・・・走行予定経路を最適車両が走行する際の取り回し(当該経路上における通り抜けや離合等)の難易度を考慮すると良いことが開示されている(段落0010等参照)。
このように、運行を行うに際して運行難易度を考慮する分野においては、従来は、営業担当者が人為的判断により運行難易度を決定していた。 As described above, in the field in which the operation difficulty level is taken into consideration when performing the operation, conventionally, the salesperson has determined the operation difficulty level by artificial judgment.
しかしながら、営業担当者は、自分の担当する仕事に対しては高い技術を持つ運転手を割り付けたいという想いがあるため、本来より高めの運行難易度を設定してしまい(一般的に、より運行難易度が高い運行についてはより高い技術を持つ運転手が割り付けられる)、その結果、適切な運転手のアサイン(割付)ができないという問題があった。 However, since the salesperson wants to assign a driver with high technology to his / her job, he or she will set a higher operating difficulty than usual (generally, it will The driver with higher technology is assigned to the operation with high degree of difficulty), and as a result, there is a problem that appropriate driver assignment can not be made.
本発明は、上記問題点に鑑みてなされたものであって、運行難易度を決定する要素における各具体的データの内容を定量的に評価し、当該定量的評価の結果に基づいて運行難易度を取得するという方法を採ることで、公正な運行難易度を取得できる運行難易度取得装置、運行難易度取得方法および運行難易度取得プログラムを提供することを目的とする。 This invention is made in view of the said problem, Comprising: The content of each concrete data in the element which determines operation difficulty is quantitatively evaluated, and operation difficulty is based on the result of the said quantitative evaluation. It is an object of the present invention to provide an operation difficulty level acquisition device, an operation difficulty level acquisition method, and an operation difficulty level acquisition program capable of acquiring a fair operation difficulty level by adopting a method of acquiring.
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明に係る運行難易度取得装置は、制御部および記憶部を備える運行難易度取得装置であって、前記記憶部には、運行の難易度を決定する要素における具体的データと当該具体的データに対応するランクであって運行の難易度を表す具体難易度ランクとを含む具体難易度マスタと、前記要素を識別するための要素識別データと具体難易度ランクと当該要素識別データおよび当該具体難易度ランクの組合せに対応する得点とを含む得点マスタと、運行の難易度を識別するための運行難易度識別データとこれに対応する得点比率とを含む運行難易度マスタと、が格納されており、前記制御部は、前記具体難易度マスタから、指定された具体的データと紐付く具体難易度ランクを取得する具体難易度取得手段と、前記得点マスタから、前記指定された具体的データに対応する前記要素識別データおよび前記具体難易度取得手段で取得した前記具体難易度ランクの組合せに対応する前記得点を取得する得点取得手段と、前記運行難易度マスタから、前記得点取得手段で取得した前記得点に基づいて算出した得点比率に対応する運行難易度識別データを取得する運行難易度取得手段と、を備えること、を特徴とする。 In order to solve the problems described above and achieve the object, the operation difficulty level acquisition device according to the present invention is an operation difficulty level acquisition device including a control unit and a storage unit, and the storage unit is configured to have difficulty in operation. Specific difficulty master including specific data in an element determining the degree and a specific difficulty rank indicating a degree of difficulty of operation which is a rank corresponding to the specific data and element identification data for identifying the element And a score master including a specific difficulty rank, the corresponding element identification data, and a score corresponding to the combination of the specific difficulty rank, operation difficulty identification data for identifying the degree of difficulty of operation, and a corresponding score ratio And an operation difficulty master including the above, and the control unit acquires a specific difficulty rank associated with specified specific data from the specific difficulty master. Score acquisition for acquiring the score corresponding to the combination of the element identification data corresponding to the specified specific data and the specific difficulty level acquired by the specific difficulty level acquisition means from the acquisition means and the score master Means, and operation difficulty level acquisition means for acquiring operation difficulty level identification data corresponding to the score ratio calculated based on the score acquired by the score acquisition means from the operation difficulty level master. I assume.
また、本発明に係る運行難易度取得装置は、前記具体難易度マスタが、荷主マスタ、発着地マスタ、品名マスタおよび距離マスタであり、前記荷主マスタが、荷主を識別するための具体的データである荷主識別データと当該荷主識別データに対応する具体難易度ランクとを含み、前記発着地マスタが、運行の発地および着地を識別するための具体的データである発着地識別データと当該発着地識別データに対応する具体難易度ランクとを含み、前記品名マスタが、運行の対象となる品名を識別するための具体的データである品名識別データと当該品名識別データに対応する具体難易度ランクとを含み、前記距離マスタが、運行距離を識別するための具体的データである距離識別データと当該距離識別データに対応する具体難易度ランクとを含むこと、を特徴とする。 Further, in the operation difficulty level acquiring device according to the present invention, the specific difficulty level masters are a shipper master, a departure / landing master, an item name master and a distance master, and the shipper master is a concrete data for identifying a shipper. Starting point / landing identification data, which is specific data for identifying a shipper identification data and a specific difficulty rank corresponding to the shipper identification data, and wherein the departure / landing master is a specific data for identifying the departure point and arrival point of the operation Item name identification data including specific difficulty level corresponding to identification data, the item name master being specific data for identifying an item name to be operated, and specific difficulty level corresponding to the item name identification data And the distance master includes distance identification data, which is specific data for identifying an operation distance, and a specific difficulty level corresponding to the distance identification data. It features a.
また、本発明に係る運行難易度取得装置は、前記得点マスタが、前記得点比率の算出に用いる基準総得点を更に含み、前記制御部は、前記得点取得手段で取得した前記得点の合計値に100を乗じた値を前記得点マスタに含まれる前記基準総得点で割ることにより、前記得点比率を算出する得点比率算出手段を更に備えること、を特徴とする。 Further, in the operation difficulty level acquisition device according to the present invention, the score master further includes a reference total score used for calculating the score ratio, and the control unit determines the sum value of the scores acquired by the score acquisition unit. It further comprises a score ratio calculation means for calculating the score ratio by dividing a value obtained by multiplying 100 by the reference total score included in the score master.
また、本発明に係る運行難易度取得装置は、前記得点マスタに含まれる少なくとも1つの前記得点が、前記得点マスタに含まれる前記基準総得点以上であること、を特徴とする。 Further, the operation difficulty level acquiring device according to the present invention is characterized in that at least one of the points included in the point master is equal to or higher than the reference total point included in the point master.
また、本発明に係る運行難易度取得方法は、制御部および記憶部を備える情報処理装置で実行される運行難易度取得方法であって、前記記憶部には、運行の難易度を決定する要素における具体的データと当該具体的データに対応するランクであって運行の難易度を表す具体難易度ランクとを含む具体難易度マスタと、前記要素を識別するための要素識別データと具体難易度ランクと当該要素識別データおよび当該具体難易度ランクの組合せに対応する得点とを含む得点マスタと、運行の難易度を識別するための運行難易度識別データとこれに対応する得点比率とを含む運行難易度マスタと、が格納されており、前記制御部で実行される、前記具体難易度マスタから、指定された具体的データと紐付く具体難易度ランクを取得する具体難易度取得ステップと、前記得点マスタから、前記指定された具体的データに対応する前記要素識別データおよび前記具体難易度取得ステップで取得した前記具体難易度ランクの組合せに対応する前記得点を取得する得点取得ステップと、前記運行難易度マスタから、前記得点取得ステップで取得した前記得点に基づいて算出した得点比率に対応する運行難易度識別データを取得する運行難易度取得ステップと、を含むこと、を特徴とする。 Moreover, the operation difficulty level acquisition method according to the present invention is an operation difficulty level acquisition method executed by an information processing apparatus including a control unit and a storage unit, and the storage unit is an element that determines the operation difficulty level. A concrete difficulty level master including a concrete difficulty level data and a rank corresponding to the concrete data and a concrete difficulty level rank representing the difficulty level of operation, element identification data for identifying the element, and a concrete difficulty level rank And operation difficulty including operation score identification data for identifying the degree of difficulty of the operation and the score master including the element identification data and the score corresponding to the combination of the specific difficulty level rank, and the corresponding score ratio A degree of master is stored, and a specific degree of difficulty, which is executed by the control unit, is acquired from the specific degree of master to acquire a specific degree of difficulty associated with specified specific data. A score acquisition step of acquiring the score corresponding to the combination of the element identification data corresponding to the specified specific data and the specific difficulty level acquired in the specific difficulty level acquisition step from the step and the score master And an operation difficulty level acquisition step of acquiring operation difficulty level identification data corresponding to the score ratio calculated based on the score acquired in the score acquisition step from the operation difficulty level master. Do.
また、本発明に係る運行難易度取得プログラムは、制御部および記憶部を備える情報処理装置に実行させるための運行難易度取得プログラムであって、前記記憶部には、運行の難易度を決定する要素における具体的データと当該具体的データに対応するランクであって運行の難易度を表す具体難易度ランクとを含む具体難易度マスタと、前記要素を識別するための要素識別データと具体難易度ランクと当該要素識別データおよび当該具体難易度ランクの組合せに対応する得点とを含む得点マスタと、運行の難易度を識別するための運行難易度識別データとこれに対応する得点比率とを含む運行難易度マスタと、が格納されており、前記制御部に実行させるための、前記具体難易度マスタから、指定された具体的データと紐付く具体難易度ランクを取得する具体難易度取得ステップと、前記得点マスタから、前記指定された具体的データに対応する前記要素識別データおよび前記具体難易度取得ステップで取得した前記具体難易度ランクの組合せに対応する前記得点を取得する得点取得ステップと、前記運行難易度マスタから、前記得点取得ステップで取得した前記得点に基づいて算出した得点比率に対応する運行難易度識別データを取得する運行難易度取得ステップと、を含むこと、を特徴とする。 Further, an operation difficulty level acquisition program according to the present invention is an operation difficulty level acquisition program to be executed by an information processing apparatus including a control unit and a storage unit, and the storage unit determines the operation difficulty level. A concrete difficulty level master including concrete data in an element and a rank corresponding to the concrete data and showing a difficulty level of operation, element identification data for identifying the element, and a concrete difficulty level An operation including a score master including a rank and a score corresponding to a combination of the element identification data and the specific difficulty rank, operation difficulty identification data for identifying the operation difficulty, and a corresponding score ratio A difficulty level master, and a specific difficulty level run associated with the specific data designated from the specific difficulty level master, to be executed by the control unit Acquiring a specific difficulty level acquiring step, and the element corresponding to the combination of the element identification data corresponding to the specified specific data and the specific difficulty level rank acquired in the specific difficulty level acquiring step from the score master A score acquiring step of acquiring a score, and an operation difficulty acquiring step of acquiring operation difficulty identification data corresponding to the score ratio calculated based on the score acquired in the score acquiring step from the operation difficulty master; And including.
本発明によれば、運行難易度を決定する要素における各具体的データの内容を定量的に評価し、当該定量的評価の結果に基づいて運行難易度を取得するという方法を採ることで、公正な運行難易度を取得できるという効果を奏する。 According to the present invention, it is fair to adopt a method of quantitatively evaluating the content of each specific data in the factor that determines the operation difficulty level, and acquiring the operation difficulty level based on the result of the quantitative evaluation. It has the effect of being able to obtain a level of operational difficulty.
以下に、本発明に係る運行難易度取得装置、運行難易度取得方法および運行難易度取得プログラムの実施形態を、図面に基づいて詳細に説明する。なお、本実施形態により本発明が限定されるものではない。 Hereinafter, an embodiment of an operation difficulty level acquisition device, an operation difficulty level acquisition method, and an operation difficulty level acquisition program according to the present invention will be described in detail based on the drawings. The present invention is not limited by the present embodiment.
[1.概要]
荷物の運行を行う際に、クレームの多い荷主、長距離配送、輸送の難しい取扱品および道路事情の厳しい土地等については、運転技術や接客対応および丁寧さといった観点で高い技術を持つ運転手を割り付けなければ、運行が困難な場合がある。
[1. Overview]
A driver who has high technology in terms of driving technology, customer service, and politeness, etc., when carrying out a package operation, for a shipper with many claims, long distance delivery, handling goods difficult to transport, and land with severe road conditions. If it does not allocate, operation may be difficult.
このため、荷主、集配地、距離および取扱品等に着目して、運行の難易度を定量的に評価できる方法が従来より求められていたものの、運送業界は大量にオーダーを請け負う業界であるため、難易度を定量採点するという発想には中々至らなかった。また、受注時に人為的に運行難易度を決定したとしても、営業担当者は自分の担当する仕事に対しては高い技術を持つ運転手を割り付けたいという想いがあるため、本来より高めの運行難易度を設定してしまい、その結果、適切な運転手のアサイン(割付)ができないという問題があった。 For this reason, although there has been a demand for a method that can quantitatively evaluate the degree of difficulty of operation focusing on the shipper, delivery site, distance, and handling items, etc., the transportation industry is an industry that receives orders in large quantities. The idea of quantifying the degree of difficulty did not come to mind. In addition, even if the degree of difficulty in service is determined artificially at the time of receiving an order, the sales staff have a desire to assign a driver with high technology to the work they are in charge of. As a result, there is a problem that appropriate driver assignment can not be made.
そこで、本実施形態においては、例えば、荷主、集配地、距離および取扱品等に着目して定量的な評価を行うことにより、運転手のアサインを効率よく公正に行うための運行難易度算出を可能とした。当該算出した運行難易度は、例えば、自動配車割付や自動配車担当者割付の判断基準に生かすことができる。特に、運行難易度の高い配送については、提供するサービス品質が上がることとなるため、本実施形態によれば、例えば、顧客満足度や顧客定着率の向上を図ることが可能となる。以下、具体的な構成および動作について説明する。 Therefore, in the present embodiment, for example, by performing quantitative evaluation focusing on the shipper, the delivery site, the distance, the handling item, etc., the operation difficulty level calculation for efficiently and fairly assigning the driver is performed. It was possible. The calculated operation difficulty level can be used, for example, as a judgment standard of automatic allocation assignment or automatic assignment personnel assignment. In particular, with regard to the delivery having a high degree of operation difficulty, the service quality to be provided is improved, so that according to the present embodiment, it is possible to improve, for example, the customer satisfaction rate and the customer retention rate. The specific configuration and operation will be described below.
[2.構成]
本発明を包含する情報処理装置100の構成の一例について、図1を参照して説明する。図1は、情報処理装置100の構成の一例を示すブロック図である。
[2. Constitution]
An exemplary configuration of the
情報処理装置100は、市販のデスクトップ型パーソナルコンピュータである。なお、情報処理装置100は、デスクトップ型パーソナルコンピュータのような据置型情報処理装置に限らず、市販されているノート型パーソナルコンピュータ、PDA(Personal Digital Assistants)、スマートフォン、タブレット型パーソナルコンピュータなどの携帯型情報処理装置であってもよい。
The
情報処理装置100は、制御部102と通信インターフェース部104と記憶部106と入出力インターフェース部108と、を備えている。情報処理装置100が備えている各部は、任意の通信路を介して通信可能に接続されている。
The
通信インターフェース部104は、ルータ等の通信装置および専用線等の有線または無線の通信回線を介して、情報処理装置100をネットワーク300に通信可能に接続する。通信インターフェース部104は、他の装置と通信回線を介してデータを通信する機能を有する。ここで、ネットワーク300は、情報処理装置100とサーバ200とを相互に通信可能に接続する機能を有し、例えばインターネットやLAN(Local Area Network)等である。なお、後述する各種マスタ等のデータは、例えばサーバ200に格納されてもよい。
The
入出力インターフェース部108には、入力装置112および出力装置114が接続されている。出力装置114には、モニタ(家庭用テレビを含む)の他、スピーカやプリンタを用いることができる。入力装置112には、キーボード、マウス、及びマイクの他、マウスと協働してポインティングデバイス機能を実現するモニタを用いることができる。なお、以下では、出力装置114をモニタ114とし、入力装置112をキーボード112またはマウス112として記載する場合がある。
An input device 112 and an
記憶部106には、各種のデータベース、テーブルおよびファイルなどが格納される。記憶部106には、OS(Operating System)と協働してCPU(Central Processing Unit)に命令を与えて各種処理を行うためのコンピュータプログラムが記録される。記憶部106として、例えば、RAM(Random Access Memory)・ROM(Read Only Memory)等のメモリ装置、ハードディスクのような固定ディスク装置、フレキシブルディスク、および光ディスク等を用いることができる。
The
記憶部106は、例えば、ルートマスタ106aと、定期便割付用元データとしての定期便運行指示データ106bと、受注データ106cと、特便割付用元データとしての特便運行指示データ106dと、割付用データとしての特便定期便運行指示データ106eと、乗務員割付マスタ106fと、車両割付マスタ106gと、車両マスタ106hと、乗務員マスタ106iと、割付結果データ106jと、勤怠時間データ106kと、勤怠条件データ106mと、具体難易度マスタとしての荷主マスタ106nと、具体難易度マスタとしての発着地マスタ106pと、具体難易度マスタとしての品名マスタ106qと、具体難易度マスタとしての距離別集配ランクマスタ106rと、得点マスタとしての集配ランク得点マスタ106sと、運行難易度マスタとしての難易度マスタ106tと、要素マスタ106uと、を備えている。
The
ここで、本実施形態における便識別データについて説明する。便識別データは、運行便を識別するためのデータである。運行便としては、例えば、同じ取引先および同じ区間で定期的に運行する便である定期便と、都度受注をとることが必要となる便である特便と、が存在する。運行便が定期便である場合、前記便識別データは、例えば、定期便のルートを識別するためのデータであるルート識別データである。運行便が特便である場合、前記便識別データは、例えば、特便の受注を識別するためのデータである受注識別データである。 Here, stool identification data in the present embodiment will be described. Flight identification data is data for identifying an operating flight. As the operating flights, there are, for example, regular flights that are flights that regularly operate on the same customer and in the same section, and special flights that are flights that need to be ordered each time. When the operation flight is a regular flight, the flight identification data is, for example, route identification data which is data for identifying the route of the regular flight. When the service flight is a special service, the flight identification data is, for example, received order identification data which is data for identifying an order received by the special service.
ルートマスタ106aは、定期便についての情報を管理するためのマスタであり、当該マスタにより運行便が走るルートを予めマスタ管理することができる。ルートマスタ106aは、図3に示すように、例えば、ルート識別データ(ルート番号)、運行に必要な車格条件を識別するための車格条件識別データ(仕事車格)および運行の難易度を識別するための運行難易度識別データ(難易度)等を含む。
The
定期便運行指示データ106bは、ルートマスタ106aに運行予定の日付を付加して作成されるデータである。定期便運行指示データ106bは、図3に示すように、例えば、ルート識別データ(ルート番号)、車格条件識別データ(仕事車格)、運行難易度識別データ(難易度)および運行を行う予定の日付である運行予定日付(日付)等を含む。
The scheduled flight
受注データ106cおよび特便運行指示データ106dは、特便についての情報を管理するためのデータであり、当該データは、オーダー入力により作成される。受注データ106cおよび特便運行指示データ106dは、図3に示すように、例えば、受注識別データ(受注番号)、車格条件識別データ(仕事車格)、運行難易度識別データ(難易度)および運行予定日付(日付)等を含む。
The
特便定期便運行指示データ106eは、定期便運行指示データ106bおよび特便運行指示データ106dを結合して作成できるデータであり、以下の[4−2]および[4−3]で説明するように、運行を行う乗務員または運行に用いる車両の割付に用いるデータである。特便定期便運行指示データ106eは、図3に示すように、例えば、便識別データ(受注番号およびルート番号)、車格条件識別データ(仕事車格)、運行難易度識別データ(難易度)および運行予定日付(日付)等を含む。
The special flight regular flight
乗務員割付マスタ106fは、ある仕事に対して乗務員を割り付けるためのマスタである。乗務員割付マスタ106fは、図4に示すように、例えば、乗務員の運行のレベルを識別するための乗務員レベル識別データ(乗務員レベル)、運行難易度識別データ(難易度)および乗務員の割付の優先順位を表す乗務員割付順(割付順)等を含む。乗務員レベルは、過去の配送実績から配送品質を自動で評価することにより設定することができ、配送実績を重ねることで乗務員レベルはアップし、逆に、客先からクレームを受けた場合等には乗務員レベルはダウンする。乗務員割付順については、以下の[4−2]で詳細に説明するが、概要としては、例えば、図4の乗務員割付マスタ106f1における最上位の乗務員割付順「1」のレコードには、乗務員レベル「5」および難易度「5」が含まれているため、乗務員レベル「5」に該当する乗務員および難易度「5」に該当する仕事の組合せが最優先して取得されることとなる。続いて、図4の乗務員割付マスタ106f1における乗務員割付順「2」〜「25」のレコードについても、順に、同様の処理が行われることとなる。なお、乗務員割付順は、例えば以下のいずれの方法により設定してもよい。
The
一つ目に、図4の乗務員割付マスタ106f1に示すように、よりレベルが高いことを意味する乗務員レベル識別データ(乗務員レベル)またはより難易度が高いことを意味する運行難易度識別データ(難易度)に対して、より上位の乗務員割付順(割付順)を設定するという方法である。この設定方法によれば、難しい仕事に対して、出来るだけ熟練度の高い乗務員を割り付けることができる。 First, as shown in the crew assignment master 106f1 of FIG. 4, crew level identification data (crew level) meaning higher level or operation difficulty level identification data (more difficult level) A higher order crew assignment order (assignment order) is set for the degree). According to this setting method, it is possible to allocate a highly skilled crew member for difficult work.
二つ目に、図4の乗務員割付マスタ106f2に示すように、よりレベルが低いことを意味する乗務員レベル識別データ(乗務員レベル)またはより難易度が低いことを意味する運行難易度識別データ(難易度)に対して、より上位の乗務員割付順(割付順)を設定するという方法である。この設定方法によれば、熟練度の低い乗務員に対して、出来るだけ簡単な仕事を割り付けることができる。 Second, as shown in the crew assignment master 106f2 of FIG. 4, crew level identification data (crew level) which means that the level is lower or operation difficulty level identification data which means that the degree of difficulty is lower A higher order crew assignment order (assignment order) is set for the degree). According to this setting method, it is possible to assign a task as simple as possible to a low-skilled crew member.
車両割付マスタ106gは、ある仕事に対して車両を割り付けるためのマスタである。車両割付マスタ106gは、図4に示すように、例えば、車格条件識別データ(仕事車格)、車格を識別するための車格識別データ(車格)および車両の割付の優先順位を表す車両割付順(割付順)等を含む。車両割付順については、以下の[4−3]で詳細に説明するが、概要としては、例えば、図4の車両割付マスタ106gにおける最上位の車両割付順「1」のレコードには、仕事車格「中型A」および車格「中型」が含まれているため、仕事車格「中型A」に該当する仕事および車格「中型」に該当する車両の組合せが最優先して取得されることとなる。続いて、図4の車両割付マスタ106gにおける車両割付順「2」〜「25」のレコードについても、順に、同様の処理が行われることとなる。
The
車両マスタ106hは、車両についての情報を管理するためのマスタである。車両マスタ106hは、図4に示すように、例えば、車両を識別するための車両識別データ(車両コード)、車格識別データ(車格)、運行に用いる車両が自社車両であることを示す自車区分および運行に用いる車両が傭車であることを示す傭車区分からなる傭車フラグ、ならびに車両の車検期限日等を含む。
The
乗務員マスタ106iは、乗務員についての情報を管理するためのマスタである。乗務員マスタ106iは、図4に示すように、例えば、乗務員を識別するための乗務員識別データ(乗務員コード)、乗務員レベル識別データ(乗務員レベル)、運転免許の種類を識別するための免許識別データ(所持免許)、傭車フラグ、乗務員が出勤可能であることを示す出勤可能区分および乗務員が出勤不可能であることを示す出勤不可能区分からなる出勤フラグ、ならびに車両識別データ(担当車番)等を含む。
The
割付結果データ106jは、ある仕事に対して乗務員と車両を割り付けた結果を管理するためのデータである。割付結果データ106jは、図5に示すように、例えば、便識別データ(荷物)、車両識別データ(車両)および乗務員識別データ(乗務員)等を含む。
The assignment result
勤怠時間データ106kは、乗務員の勤怠時間を管理するためのデータである。勤怠時間データ106kは、図示しないが、例えば、乗務員識別データおよび乗務員の勤怠時間等を含む。勤怠時間データ106kは、例えば、乗務員が日々入力した勤怠情報等である。
The
勤怠条件データ106mは、勤怠時間についての所定の条件を管理するためのデータである。勤怠時間データ106kに含まれる勤怠時間が、以下の(A)〜(I)に示す前記所定の条件を満たさない場合には、乗務員の割付を行おうとした際に警告またはエラーが表示されることとなる(詳細は、以下の[4−2]で説明する)。警告の場合は、自動で割付を行うことはできないが手動による割付が可能である。これに対して、エラーの場合は、手動による割付も不可能である。
(A)1カ月の拘束時間が原則293時間を超える場合は警告
(B)1カ月の拘束時間が320時間を超える場合はエラー
(C)1年間の拘束時間が3,516時間(293時間×12カ月)を超える場合はエラー
(D)1日の拘束時間が13時間を超える場合は警告
(E)1日の拘束時間が16時間を超える場合はエラー
(F)1日の休息時間が8時間未満の場合はエラー
(G)2日間の運転時間が1日あたり9時間を超える場合はエラー
(H)2週間の運転時間が1週間あたり44時間を超える場合はエラー
(I)連続運転時間が4時間を超える場合はエラー(運行指示データを作成する段階でチェック)
The
(A) Warning when one month of restraint time exceeds 293 hours in principle (B) When one month of restraint time exceeds 320 hours, error (C) One year of restraint time 3,516 hours (293 hours × If it exceeds 12 months, error (D) 1 day restraint time exceeds 13 hours Warning (E) 1 day restraint time exceeds 16 hours error (F) 1
荷主マスタ106n〜要素マスタ106uは、運行難易度識別データ(難易度)を取得するために用いるマスタである。本実施形態においては、当該難易度は、運行の難易度を決定する要素(例えば、荷主、運行の発着地、運行の対象となる品名および運行距離等)における具体的データに基づいて取得される。当該具体的データとは、以下で詳細に説明するが、例えば、荷主が誰であるか、運行の発着地がどこであるか、運行の対象となる品名は何であるか、および、運行距離は何kmであるかといった具体的なデータのことである。
The
前記具体的データは、具体難易度マスタによって管理されている。具体難易度マスタは、前記要素における具体的データおよび当該具体的データに対応するランクであって運行の難易度を表す具体難易度ランク等を含む。具体難易度マスタとは、具体的には、以下で説明する荷主マスタ106n、発着地マスタ106p、品名マスタ106qおよび距離別集配ランクマスタ106r等である。
The specific data is managed by a specific difficulty level master. The specific difficulty level master includes specific data in the element and a specific difficulty level rank that is a rank corresponding to the specific data and indicates the degree of difficulty of operation. The specific difficulty level masters are, specifically, a
荷主マスタ106nは、荷主についての情報を管理するためのマスタである。荷主マスタ106nは、図8に示すように、例えば、荷主を識別するための具体的データである荷主識別データ(荷主CDおよび荷主名)ならびに当該荷主識別データに対応する具体難易度ランク(集配ランク)等を含む。図8の荷主マスタ106nにおいては、具体的データである「ロマネスコ工業」には、最も難易度が高いことを表す集配ランクである「Sランク」が設定され、一方で、具体的データである「ポテト商事」には、最も難易度が低いことを表す集配ランクである「Cランク」が設定されている。
The
発着地マスタ106pは、運行の発地および着地についての情報を管理するためのマスタである。発着地マスタ106pは、図8に示すように、例えば、運行の発地および着地を識別するための具体的データである発着地識別データ(発着地CDおよび発着地名)ならびに当該発着地識別データに対応する具体難易度ランク(集配ランク)等を含む。
The
品名マスタ106qは、運行の対象となる品名を管理するためのマスタである。品名マスタ106qは、図8に示すように、例えば、運行の対象となる品名を識別するための具体的データである品名識別データ(品名CDおよび品名)ならびに当該品名識別データに対応する具体難易度ランク(集配ランク)等を含む。
The
距離別集配ランクマスタ106rは、運行距離を管理するためのマスタである。距離別集配ランクマスタ106rは、図8に示すように、例えば、運行距離を識別するための具体的データである距離識別データ(距離)および当該距離識別データに対応する具体難易度ランク(集配ランク)等を含む。
The collection and
集配ランク得点マスタ106sは、具体難易度ランク(集配ランク)を得点化するためのマスタである。集配ランク得点マスタ106sは、図8に示すように、例えば、前記要素を識別するための要素識別データ(評点分類の10:荷主、20:発地、21:着地、30:品名および40:距離)、具体難易度ランク(集配ランク)、ならびに、当該要素識別データおよび当該具体難易度ランクの組合せに対応する得点等を含む。集配ランク得点マスタ106sは、図8に示すように、更に、例えば、評点分類(0:基準総得点)およびこれに対応する基準総得点(50点)等を含んでいてもよい。基準総得点は、運行難易度識別データを取得する際に必要となる得点比率の算出に用いる得点のことである。
The collection and distribution
難易度マスタ106tは、得点に基づいて算出した得点比率から運行難易度識別データ(難易度)を取得するためのマスタである。難易度マスタ106tは、図8に示すように、例えば、運行難易度識別データ(難易度)およびこれに対応する得点比率等を含む。
The
要素マスタ106uは、要素識別データ(評点分類)を管理するためのマスタである。要素マスタ106uは、図示しないが、例えば、具体的データおよびこれに対応する要素識別データ等を含む。
The
制御部102は、情報処理装置100を統括的に制御するCPU等である。制御部102は、OS等の制御プログラム・各種の処理手順等を規定したプログラム・所要データなどを格納するための内部メモリを有し、格納されているこれらのプログラムに基づいて種々の情報処理を実行する。
The
制御部102は、機能概念的に、例えば、(1)ルート識別データと車格条件識別データと運行難易度識別データとを含むルートマスタに、運行を行う予定の日付である運行予定日付を付加することにより、前記定期便割付用元データを作成する日付付加手段としての日付付加部102aと、(2)運行便を識別するためのデータである便識別データであって定期便のルートを識別するためのデータであるルート識別データと運行に必要な車格条件を識別するための車格条件識別データと運行の難易度を識別するための運行難易度識別データとを含む定期便割付用元データおよび便識別データであって特便の受注を識別するためのデータである受注識別データと車格条件識別データと運行難易度識別データとを含む特便割付用元データを結合して、運行を行う乗務員または運行に用いる車両の割付に用いる割付用データを作成する割付用データ作成手段としての割付用データ作成部102bと、(3)前記割付用データから、前記車両割付マスタに含まれる前記車格条件識別データと紐付く便識別データの取得を行う便取得手段(前記割付用データから、前記乗務員割付マスタに含まれる前記運行難易度識別データと紐付く便識別データの取得を行う便取得手段)としての便取得部102cと、(4)前記割付結果データから、前記便取得手段で取得した前記便識別データと紐付く乗務員識別データの取得を行う乗務員取得手段(前記乗務員マスタから、前記乗務員割付マスタに含まれる前記乗務員レベル識別データと紐付く乗務員識別データの取得を行う乗務員取得手段)としての乗務員取得部102dと、(5)前記便取得手段で取得した前記便識別データで特定される便に対して、前記乗務員取得手段で取得した前記乗務員識別データで特定される乗務員の割付を行う乗務員割付手段としての乗務員割付部102eと、(6)前記勤怠時間データから、前記乗務員取得手段で取得した前記乗務員識別データと紐付く勤怠時間を取得する勤怠時間取得手段としての勤怠時間取得部102fと、(7)前記車両マスタから、前記乗務員取得手段で取得した前記車両識別データと紐付く車格識別データの取得を行う車格取得手段としての車格取得部102gと、(8)前記車両マスタから、前記車両割付マスタに含まれる前記車格識別データと紐付く車両識別データの取得を行う車両取得手段としての車両取得部102hと、(9)前記便取得手段で取得した前記便識別データで特定される便に対して、前記車両取得手段で取得した前記車両識別データで特定される車両の割付を行う車両割付手段としての車両割付部102iと、(10)前記乗務員マスタから、前記乗務員取得手段で取得した前記乗務員識別データと紐付く傭車フラグの取得を行う傭車フラグ取得手段としての傭車フラグ取得部102jと、(11)前記具体難易度マスタから、指定された具体的データと紐付く具体難易度ランクを取得する具体難易度取得手段としての具体難易度取得部102kと、(12)前記得点マスタから、前記指定された具体的データに対応する前記要素識別データおよび前記具体難易度取得手段で取得した前記具体難易度ランクの組合せに対応する前記得点を取得する得点取得手段としての得点取得部102mと、(13)前記運行難易度マスタから、前記得点取得手段で取得した前記得点に基づいて算出した得点比率に対応する運行難易度を取得する運行難易度取得手段としての運行難易度取得部102nと、(14)前記得点取得手段で取得した前記得点の合計値に100を乗じた値を前記得点マスタに含まれる前記基準総得点で割ることにより、前記得点比率を算出する得点比率算出手段としての得点比率算出部102pと、(15)運行難易度取得手段で取得した運行難易度識別データを画面に表示する運行難易度表示手段としての運行難易度表示部102qと、を備えている。なお、各部が実行する処理の詳細については、以下の[4.処理の具体例]で説明する。
The
[3.背景等と処理の概要]
本項目では、背景等と処理の概要について説明する。
[3. Background, etc. and outline of processing]
In this item, the background and the outline of the process will be described.
(1)運送業界における特徴
運送業界においては、同じ取引先および同じ区間で定期的に運行する「定期便」および都度受注を取って行う「特便」の2種類を組み合わせて、運行を行う会社が多い。
(1) Characteristics in the transportation industry In the transportation industry, a company that operates by combining two types of "scheduled flights" operating regularly with the same customers and the same section and "special services" receiving orders each time There are many.
定期便については、日々同じルートを運行するため、走行経路の難易度を把握できているが、特便については、走行経路の難易度を把握できない場合もある。 As for regular flights, in order to operate the same route every day, the degree of difficulty of the travel route can be grasped, but for special flights, it may not be possible to grasp the degree of difficulty of the travel route.
また、定期便については、同じルートを日々継続して運行しているため、そのルートの運行経験がある乗務員を優先して割り付けるなど、配車担当者の勘と経験に依存した配車を行っている。 In addition, for regular flights, since the same route is operated on a daily basis, crew members who have experience operating the route are prioritized and assigned, and dispatch is performed depending on the intuition and experience of the dispatch person in charge .
そして、すべての運行について自社車両だけで賄うのは難しいため、不足する車両については、傭車(他の会社の車)に運行を依頼する会社が多い。 And because it is difficult to cover all operations with company vehicles alone, there are many companies that request a train (car from another company) to operate for the missing vehicles.
(2)運送業界における課題
近年、運送業において、ドライバー不足に代表される人不足が深刻な問題となっている。人不足を解消するために、例えば、以下の2つの課題を解決することが求められている。
(2) Issues in the transportation industry In recent years, in the transportation industry, the shortage of people represented by the driver shortage has become a serious problem. In order to eliminate the shortage of people, for example, it is required to solve the following two problems.
一つ目に、ドライバーや車両の配車を行う配車担当者は、過去の経験に基づいて配車作業を行っているため、特定のノウハウを保持する人に、配車作業を依存してしまうという問題があった。そこで、配車作業を自動化することで、配車担当者の負荷を軽減したいという課題があった。 The first problem is that the driver and the dispatch person in charge of vehicle dispatch work based on the past experience, so there is a problem that the person who holds specific know-how depends on the dispatch work there were. Therefore, there is a problem that it is desired to reduce the load of the dispatch person by automating the dispatch operation.
二つ目に、一部のドライバーに、運送の作業負荷が集中してしまうという問題があった。そこで、ドライバーの負荷状況を考慮した自動配車を行うことで、一部のドライバーへの負荷の偏りを防ぎたいという課題があった。 The second problem is that some of the drivers concentrate on the transportation workload. Therefore, there is a problem that it is desired to prevent the load deviation on some drivers by performing automatic allocation in consideration of the load condition of the drivers.
(3)運送業界における配車の仕方
運送業界においては、一般的に、図2に示すように、配車システムを用いて、仕事(運行指示データ)に対して、適切な乗務員と車両を割り付ける。
(3) How to allocate vehicles in the transportation industry In the transportation industry, generally, as shown in FIG. 2, appropriate crew members and vehicles are allocated to work (operation instruction data) using a vehicle allocation system.
(4)本実施形態に係る自動割付において考慮する情報
本実施形態においては、仕事情報、乗務員情報および車両情報の3つの情報を考慮して、自動割付を行う。
(4) Information to be considered in automatic allocation according to the present embodiment In the present embodiment, automatic allocation is performed in consideration of three pieces of information of work information, crew information and vehicle information.
(4−1)仕事情報
仕事情報とは、定期便(定期的に同じルートの配送を行う契約をしている便)の運行難易度を含む定期便運行指示データ106bおよび特便(受注の都度配送が発生する便)の運行難易度を含む特便運行指示データ106dを合わせて作成される特便定期便運行指示データ106eのことを指し、当該作成された特便定期便運行指示データ106eが、割付用データ(すなわち割付対象)となる。
(4-1) Work information With work information, regular flight
定期便運行指示データ106bは、以下のように作成できる。まず、高速道路の比率や取引先のクレーム履歴等を考慮して、各ルートに対して走行経路の難易度を設定したルートマスタ106aを予め作成する。そして、配車データ作成処理にて、当該作成したルートマスタ106aから、日別に運行するルートを選択することにより、定期便運行指示データ106bを作成できる。
The scheduled flight
特便運行指示データ106dは、受注登録時に運行難易度等を入力することにより、作成できる。
The special service
(4−2)乗務員情報
乗務員情報とは、乗務員の配送レベル(乗務員レベル)や乗務員の勤怠情報等を指す。
(4-2) Crew information Crew information refers to the delivery level (crew level) of the crew, attendance information of the crew, and the like.
乗務員の配送レベルは、過去の配送実績から配送品質を自動で評価することにより決定することができる。また、乗務員の配送レベルは、配送実績を重ねることでアップし、逆に、客先からクレームを受けた場合等にはダウンする。 The delivery level of the crew can be determined by automatically evaluating the delivery quality from the past delivery results. In addition, the delivery level of the crew is increased by accumulating delivery results, and conversely, it is lowered when the customer receives a complaint.
乗務員の勤怠情報として、予め乗務員の勤怠情報を入力しておくことで、例えば、休日の乗務員には仕事が割り付かないような制御が可能である。また、出勤日数や勤務時間が、前記[2.構成]で説明した前記所定の条件を満たし、労働基準法に違反しないような制御も行うことができる。 By inputting the attendance information of the crew in advance as the attendance information of the crew, for example, it is possible to perform control such that no work is assigned to the crew on a holiday. In addition, the number of work days and working hours can be set as described in [2. Control which satisfies the predetermined conditions described in [Configuration] and does not violate the Labor Standards Act can also be performed.
(4−3)車両情報
車両情報とは、車格情報や車検情報を指す。
(4-3) Vehicle Information Vehicle information refers to vehicle rating information and vehicle inspection information.
(5)本実施形態に係る自動割付の方法
本実施形態においては、以下の処理概要に示すとおりに、乗務員および車両の自動割付が行われる。
(5) Method of Automatic Allocation According to this Embodiment In this embodiment, automatic allocation of crew and vehicles is performed as shown in the following processing outline.
乗務員の自動割付の処理概要としては、まず事前設定として、乗務員割付マスタ106fにおいて割付順が設定される(当該設定は、難易度の高い仕事に対してレベルの高い乗務員を割り付けることを優先した割付順としてもよいし、または、難易度の低い仕事に対してレベルの低い乗務員を割り付けることを優先した割付順としてもよい)。ただし、以下の(1)〜(2)に掲げる事項については、乗務員割付マスタ106fにおいて設定された割付順よりも優先する。
(1)乗務員が該当の仕事車格の免許を保持しているかのチェック(所持免許のチェック)。
(2)乗務員の勤務時間が法律で規定された時間を超えていないかのチェック(時間のチェック)。なお、当該法律で規定された時間は、月単位や日単位でマスタにて設定を行う。
As an outline of the process of automatic assignment of crews, the assignment order is first set in advance by the
(1) Checking whether the crew holds a license for the relevant work vehicle (checking possession license).
(2) Checking whether the working hours of the crew have not exceeded the time stipulated by the law (checking the time). The time specified by the law is set by the master on a monthly basis or daily basis.
車両の自動割付の処理概要としては、仕事に応じて最適な車格の車両を割り付けるが、乗務員が担当車両を持っている場合には、当該担当車両を優先的に割り付けることが可能である。なお、自車でまかなえない配送については、傭車に依頼することが可能である(傭車比率の目標値も設定可能である)。 As an outline of the process of automatic assignment of vehicles, a vehicle of an optimal vehicle grade is assigned according to work, but when a crew member has a responsible vehicle, it is possible to preferentially assign the responsible vehicle. In addition, it is possible to request a carriage for delivery that can not be provided by the vehicle (a target value for the carriage ratio can also be set).
乗務員の自動割付および車両の自動割付に共通して、自動割付後には、割付結果を手動で修正することが可能である。また、一部の仕事の割付だけを確定させた状態で、再度自動割付を行うことも可能である。 As in the case of automatic assignment of crews and automatic assignment of vehicles, after automatic assignment, it is possible to manually correct the assignment result. In addition, it is also possible to carry out automatic assignment again while only assignment of a part of work is fixed.
以上説明したように、従来においては、ある仕事に対して適切な乗務員や車両を手動で割り付けていたが、本実施形態においては、自動割付をまず行い、その後、必要に応じて手動で修正を行うという手順をとることにより、従来と同等の配車品質を維持しながら、配車作業に要する時間を削減することができる。 As described above, conventionally, crews and vehicles appropriate for a certain job have been manually allocated, but in the present embodiment, automatic allocation is performed first, and then correction is manually performed as necessary. By taking the procedure of performing, it is possible to reduce the time required for the dispatching operation while maintaining the dispatching quality equal to the conventional one.
[4.処理の具体例]
本項目では、本実施形態に係る処理の具体例について詳細に説明する。
[4. Specific example of processing]
In this item, a specific example of the process according to the present embodiment will be described in detail.
[4−1.割付用データの作成]
本項目では、割付用データ(特便定期便運行指示データ106e)の作成について、図3を用いて説明する。
[4-1. Creation of data for assignment]
In this item, generation of data for assignment (special flight regular flight
(1)定期便割付用元データの作成
日付付加部102aは、ルートマスタ106aに、運行予定日付を付加することにより、定期便割付用元データ(定期便運行指示データ106b)を作成する。
(1) Creation of Regular Flight Allocation Source Data The date addition unit 102a creates the scheduled flight allocation source data (periodic flight
具体的には、図3に示すように、日付付加部102aは、ルートマスタ106aに、運行予定日付である2017年8月17日を付加する配車データ作成処理を行うことにより、定期便運行指示データ106bを作成する。
Specifically, as shown in FIG. 3, the date adding unit 102 a performs a scheduled flight operation instruction by performing vehicle allocation data creation processing of adding the scheduled operation date of August 17, 2017 to the
(2)特便割付用元データの作成
一方で、図3に示すように、荷主からの依頼を受けた際に都度情報が入力されて、受注データ106cおよび特便割付用元データ(特便運行指示データ106d)が作成される。
(2) Creation of original data for special delivery allocation On the other hand, as shown in FIG. 3, information is input each time a request is received from the shipper,
(3)割付用データの作成
割付用データ作成部102bは、図3に示すように、定期便割付用元データ(定期便運行指示データ106b)および特便割付用元データ(特便運行指示データ106d)を結合して、割付用データ(特便定期便運行指示データ106e)を作成する。当該された特便定期便運行指示データ106eを用いて、以下の[4−2]で説明する乗務員の割付および以下の[4−3]で説明する車両の割付を行うことができる。
(3) Creation of data for assignment As shown in FIG. 3, the assignment
(4)まとめ
以上、本項目[4−1]で説明したように、本実施形態に係る情報処理装置100によれば、定期便に対する割付と特便に対する割付の両方に使用可能な割付用データを作成することにより、定期便用の割付業務と特便用の割付業務を同時に行うことを可能とする。
(4) Summary As described above, according to the
[4−2.乗務員の割付]
本項目では、乗務員の割付について、図6の乗務員割付のフローチャートに沿って、図3および図4も参照しながら説明する。なお、本項目[4−2]で用いるデータおよびマスタにおけるデータ構成例は、図3および図4(乗務員割付マスタについては、乗務員割付マスタ106f1)に示すとおりであるとする。また、本項目[4−2]においては、特便定期便運行指示データ106eを、単に「運行指示データ106e」という。
[4-2. Assignment of crew]
In this item, the assignment of the crew will be described along the flowchart of the crew assignment in FIG. 6 and also with reference to FIGS. 3 and 4. It is assumed that the data used in this item [4-2] and an example of the data configuration in the master are as shown in FIG. 3 and FIG. 4 (for the crew assignment master, the crew assignment master 106f1). In the item [4-2], the special flight regular flight
(1)ステップS1:乗務員割付マスタ106f1からのレコードの取得
まず、図4の乗務員割付マスタ106f1から、割付順が最小で未配車のレコードが取得され、当該取得したレコードから、難易度(仕事レベル)および乗務員レベルが取得される。具体的には、図4の乗務員割付マスタ106f1において、最小の割付順「1」を有するレコードが取得され、当該取得したレコードから、難易度「5」および乗務員レベル「5」が取得される(図6のステップS1)。
(1) Step S1: Acquisition of Record from Crew Allocation Master 106f1 First, the record of unallocated vehicles with the smallest allocation order is acquired from the crew allocation master 106f1 of FIG. 4, and the difficulty level (work level is obtained from the acquired records). And crew levels are obtained. Specifically, in the
(2)ステップS2:仕事の取得
続いて、便取得部102cは、運行指示データ106eから、乗務員割付マスタ106f1に含まれる運行難易度識別データ(難易度)と紐付く便識別データの取得を行う。具体的には、便取得部102cは、図3の運行指示データ106eから、ステップS1で取得した難易度「5」と紐付く便識別データである「ルートC」を取得する(図6のステップS2)。
(2) Step S2: Acquisition of Work Subsequently, the
言い換えると、便取得部102cは、図3の運行指示データ106eから、運行指示データ106eにおける難易度が、ステップS1で取得した図4の乗務員割付マスタ106f1における難易度「5」と一致するレコード(すなわち、図3の運行指示データ106eにおいて難易度「5」を含むレコード)を取得する(図6のステップS2)。なお、便取得部102cは、当該レコードの取得を、運行指示番号昇順で行ってもよい。具体的には、図示しないが仮に、図3の運行指示データ106eに難易度「5」のレコードが2つ存在する場合、便取得部102cは、受注番号またはルート番号がより若いレコードを取得してもよい。
In other words, the
(3)ステップS3:乗務員の取得
続いて、乗務員取得部102dは、乗務員マスタ106iから、乗務員割付マスタ106f1に含まれる乗務員レベル識別データ(乗務員レベル)と紐付く乗務員識別データ(乗務員コード)の取得を行う。具体的には、乗務員取得部102dは、図4の乗務員マスタ106iから、ステップS1で取得した乗務員レベル「5」と紐付く乗務員コードである「001」を取得する(図6のステップS3)。
(3) Step S3: Acquisition of Crew Subsequently, the
言い換えると、乗務員取得部102dは、図4の乗務員マスタ106iから、乗務員マスタ106iにおけるレベルが、ステップS1で取得した乗務員割付マスタ106f1における乗務員レベル「5」と一致するレコード(すなわち、図4の乗務員マスタ106iにおいてレベル「5」を含むレコード)を取得する(図6のステップS3)。なお、乗務員取得部102dは、当該レコードの取得を、乗務員コード昇順で行ってもよい。具体的には、図示しないが仮に、図4の乗務員マスタ106iにレベル「5」のレコードが2つ存在する場合、乗務員取得部102dは、乗務員コードがより若いレコードを取得してもよい。
In other words, from the
以上、(2)で説明したように便取得部102cにより「ルートC」を取得し、一方で、(3)で説明したように乗務員取得部102dにより「乗務員コード001」を取得することができる。これにより、乗務員割付部102eは、便取得部102cで取得した「ルートC」で特定される便に対して、乗務員取得部102dで取得した「乗務員コード001」で特定される乗務員の割付を行う。
As described above, the “route C” can be acquired by the
ここまでの処理により、仕事(運行便)に対して乗務員の割付を行うこと自体はできるが、当該割付が適当であるかをチェックするために、以下のチェックステップS4およびS5を経て、前記割付を確定させることが好ましい。 By the processing up to this point, it is possible to allocate crews for work (operation flights), but in order to check whether the allocation is appropriate, the above allocations are performed through the following check steps S4 and S5. It is preferable to determine
(4)ステップS4:免許のチェック
続いて、以下の(4−1)〜(4−3)に示すように、「乗務員コード001」で特定される乗務員が、「ルートC」で特定される運行便の運行に必要な運転免許を所持しているかのチェックを行う。
(4) Step S4: Check of License Subsequently, as shown in the following (4-1) to (4-3), the crew identified by the "
(4−1)仕事車格の取得
便取得部102cは、運行指示データ106eから、便取得部102cで取得した便識別データと紐付く車格条件識別データ(仕事車格)の取得を行う。具体的には、便取得部102cは、図4の運行指示データ106eから、(2)で取得した「ルートC」と紐付く仕事車格である「大型」を取得する。
(4-1) Acquisition of work vehicle rating The
(4−2)所持免許の取得
乗務員取得部102dは、乗務員マスタ106iから、乗務員取得部102dで取得した乗務員識別データ(乗務員コード)と紐付く免許識別データ(所持免許)の取得を行う。具体的には、乗務員取得部102dは、図4の乗務員マスタ106iから、(3)で取得した「乗務員コード001」と紐付く所持免許である「大型車以上」を取得する。
(4-2) Acquisition of Owned License The
(4−3)取得した仕事車格と取得した所持免許の比較によるチェック
乗務員割付部102eは、便取得部102cで取得した車格条件識別データ(仕事車格)で特定される車格の車両を、乗務員取得部102dで取得した免許識別データ(所持免許)で特定される免許によって運行可能である場合に、乗務員の割付を行う。具体的には、(4−1)で便取得部102cが取得した仕事車格「大型車」の車両は、(4−2)で乗務員取得部102dが取得した所持免許「大型車以上」によって運行可能であるため、乗務員割付部102eは、「ルートC」で特定される運行便に対して、「乗務員コード001」で特定される乗務員の割付を行うことができる(図6のステップS4:Yes)。
(4-3) A check based on comparison between the acquired work vehicle case and the acquired possessive license The
これに対して、便取得部102cで取得した車格条件識別データ(仕事車格)で特定される車格の車両を、乗務員取得部102dで取得した免許識別データ(所持免許)で特定される免許によって運行不可能である場合には、乗務員割付部102eは、「ルートC」で特定される運行便に対して、「乗務員コード001」で特定される乗務員の割付を行うことができない(図6のステップS4:No)。なお、図6のステップS4でNoに進んだ場合、図6の「スタート」に戻ってステップS1から再度処理が行われることとなる。具体的には、図4の乗務員割付マスタ106f1から、2番目に小さい割付順「2」を含むレコードが取得され、当該取得したレコードから、難易度「5」および乗務員レベル「4」が取得され、以下、これまでの説明と同様の処理が行われることとなる。
On the other hand, the vehicle of the vehicle type identified by the vehicle condition condition identification data (work vehicle rating) acquired by the
(5)ステップS5:勤務時間のチェック
続いて、以下の(5−1)〜(5−3)に示すように、「乗務員コード001」で特定される乗務員が、勤務時間に関する所定の条件を満たしているかのチェックを行う。
(5) Step S5: Check of working hours Subsequently, as shown in the following (5-1) to (5-3), the crew identified by the "
(5−1)出勤フラグの取得
乗務員取得部102dは、乗務員マスタ106iから、乗務員取得部102dで取得した乗務員識別データ(乗務員コード)と紐付く出勤フラグの取得を行う。具体的には、乗務員取得部102dは、図4の乗務員マスタ106iから、(3)で取得した乗務員コード「001」と紐付く出勤フラグ「出勤可能区分(出勤)」を取得する。
(5-1) Acquisition of Attendance Flag The
(5−2)勤怠時間の取得
勤怠時間取得部102fは、勤怠時間データ106kから、乗務員取得部102dで取得した乗務員識別データ(乗務員コード)と紐付く勤怠時間を取得する。具体的には、勤怠時間取得部102fは、図示しないが、乗務員コード「001」の日々の日報等に入力された勤怠時間を取得する。
(5-2) Acquisition of attendance time The attendance
(5−3)取得した勤怠時間と所定の条件の比較によるチェック
乗務員割付部102eは、乗務員取得部102dで取得した出勤フラグが出勤可能区分であり、かつ、勤怠時間取得部102fで取得した勤怠時間が、勤怠条件データ106mに含まれる所定の条件を満たす場合、乗務員の割付を行う。具体的には、(5−1)で乗務員取得部102dが取得した出勤フラグは「出勤可能区分」である。また、(5−2)で勤怠時間取得部102fが取得した勤怠時間が、勤怠条件データ106mに含まれる以下の所定の条件(A)〜(I)すべてを満たすものとする。この場合、乗務員割付部102eは、「ルートC」で特定される運行便に対して、「乗務員コード001」で特定される乗務員の割付を行うことができる(図6のステップS5:Yes)。
(A)1カ月の拘束時間が原則293時間を超えない
(B)1カ月の拘束時間が320時間を超えない
(C)1年間の拘束時間が3,516時間(293時間×12カ月)を超えない
(D)1日の拘束時間が13時間を超えない
(E)1日の拘束時間が16時間を超えない
(F)1日の休息時間が8時間未満ではない
(G)2日間の運転時間が1日あたり9時間を超えない
(H)2週間の運転時間が1週間あたり44時間を超えない
(I)連続運転時間が4時間を超えない
(5-3) Check by Comparison of Obtained Time of Attendance and Predetermined Conditions The
(A) 1 month restraint time does not exceed 293 hours in principle (B) 1 month restraint time does not exceed 320 hours (C) 1 year restraint period 3,516 hours (293 hours x 12 months) Not exceeded (D) 1 day restraint time does not exceed 13 hours (E) 1 day restraint time does not exceed 16 hours (F) 1 day rest time is not less than 8 hours (G) 2 days Operating time does not exceed 9 hours per day (H) Two-week operating time does not exceed 44 hours per week (I) Continuous operating time does not exceed 4 hours
これに対して、乗務員割付部102eは、乗務員取得部102dで取得した出勤フラグが出勤可能区分でない場合には、「ルートC」で特定される運行便に対して、「乗務員コード001」で特定される乗務員の割付を行うことができない(図6のステップS5:No)。なお、図6のステップS5でNoに進んだ場合、図6の「スタート」に戻ってステップS1から再度処理が行われることとなる。具体的には、図4の乗務員割付マスタ106f1から、2番目に小さい割付順「2」を含むレコードが取得され、当該取得したレコードから、難易度「5」および乗務員レベル「4」が取得され、以下、これまでの説明と同様の処理が行われることとなる。
On the other hand, when the attendance flag acquired by the
また、乗務員割付部102eは、乗務員取得部102dで取得した出勤フラグが出勤可能区分であるが、勤怠時間取得部102fで取得した勤怠時間が、勤怠条件データ106mに含まれる所定の条件を満たさない場合、「ルートC」で特定される運行便に対して、「乗務員コード001」で特定される乗務員の割付を行うことができない(図6のステップS5:No)。具体的には、乗務員割付部102eは、勤怠時間取得部102fで取得した勤怠時間が前記所定の条件の(A)または(D)を満たさない場合には、警告を表示する(警告表示の場合は、オペレータが警告を確認して了承すれば、図6のステップS5:Yesへと進むこともできる)。これに対して、乗務員割付部102eは、勤怠時間取得部102fで取得した勤怠時間が前記所定の条件の(B)、(C)、(E)、(F)、(G)、(H)または(I)を満たさない場合には、エラーを表示する(エラー表示の場合は、図6のステップS5:Yesへと進むことはできない)。なお、図6のステップS5でNoに進んだ場合、図6の「スタート」に戻ってステップS1から再度処理が行われることとなる。具体的には、図4の乗務員割付マスタ106f1から、2番目に小さい割付順「2」を含むレコードが取得され、当該取得したレコードから、難易度「5」および乗務員レベル「4」が取得され、以下、これまでの説明と同様の処理が行われることとなる。
In addition, the
(6)ステップS6:仕事に対する乗務員の割付
以上(1)〜(5)で説明したように、チェックステップS4およびS5を経て、「ルートC」で特定される運行便に対する「乗務員コード001」で特定される乗務員の割付を確定させることができる。
(6) Step S6: Allocation of Crew to Work As described in (1) to (5) above, after the check steps S4 and S5, the “
更に続けて、以下の(7)〜(9)に示すように、「乗務員コード001」で特定される乗務員が自分の担当車両を保持する場合には、当該担当車両の割付も行うことができる。
Further, as shown in the following (7) to (9), when the crew identified by "
(7)ステップS7:乗務員が自分の担当車両を保持するかのチェック
乗務員取得部102dは、乗務員マスタ106iから、乗務員取得部102dで取得した乗務員識別データ(乗務員コード)と紐付く車両識別データ(担当車番)の取得を行う。具体的には、乗務員取得部102dは、図4の乗務員マスタ106iから、(3)で取得した乗務員コード「001」と紐付く担当車番「I」を取得する。担当車番を取得できたということは、乗務員コード「001」で特定される乗務員が担当車両を保持するため、図6のステップS7:Yesへと進む。
(7) Step S7: Checking Whether the Crew Holds the Vehicle in Charge of the Crew The
これに対して、乗務員取得部102dが、乗務員マスタ106iから、乗務員取得部102dで取得した乗務員識別データ(乗務員コード)と紐付く車両識別データ(担当車番)の取得を行えない場合、乗務員は担当車両を保持しないため、図6のステップS7:Noへと進み、以下の[4−3]で説明する車両の割付が行われる(図6のステップS10)。
On the other hand, when the
(8)ステップS8:仕事車格と担当車両の車格とが一致するかのチェック
続いて、車格取得部102gは、車両マスタ106hから、乗務員取得部102dで取得した車両識別データ(車両コード)と紐付く車格識別データ(車格)の取得を行う。具体的には、車格取得部102gは、図4の車両マスタ106hから、(7)で取得した車両コード「I」と紐付く車格「大型」を取得する。
(8) Step S8: Checking Whether the Job Classification and the Vehicle Classification of the Vehicle in Charge Match The vehicle
続いて、乗務員割付部102eは、車格取得部102gで取得した車格識別データ(車格)で特定される車格が、便取得部102cで取得した車格条件識別データ(仕事車格)で特定される車格と同じである場合、乗務員取得部102dで取得した車両識別データ(車両コード)で特定される車両の割付を行う。具体的には、前段落で説明したように車格取得部102gで取得した車格は「大型」であり、一方で、(4)で説明したように便取得部102cで取得した仕事車格も「大型」である。この場合、乗務員割付部102eは、「乗務員コード001」で特定される乗務員に対して、乗務員取得部102dで取得した車両コード「I」で特定される車両の割付を行う(図6のステップS8:Yes)。
Subsequently, the
これに対して、乗務員割付部102eは、車格取得部102gで取得した車格識別データ(車格)で特定される車格が、便取得部102cで取得した車格条件識別データ(仕事車格)で特定される車格と同じではない場合、乗務員取得部102dで取得した車両識別データ(車両コード)で特定される車両の割付を行わない。この場合、図6のステップS8:Noへと進み、以下の[4−3]で説明する車両の割付が行われる(図6のステップS10)。
On the other hand, the
(9)ステップS9:仕事に対する担当車両および乗務員の割付
以上(1)〜(8)で説明したように、「ルートC」で特定される運行便に対して、「乗務員コード001」で特定される乗務員および「車両コードI」で特定される車両の割付を行うことができる(図6のステップS9)。
(9) Step S9: Assignment of vehicle and crew in charge of work As described in (1) to (8) above, the flight code identified by "route C" is identified by "
(10)乗務員割付マスタ106f1における割付順「2」以降についての処理
便取得部102cおよび乗務員取得部102dは、より上位の乗務員割付順と紐付く乗務員割付マスタ106f1に含まれる運行難易度識別データ(難易度)および乗務員レベル識別データ(乗務員レベル)から順に取得処理を行うことが好ましい。このため、上記(1)〜(9)においては、図4の乗務員割付マスタ106f1において割付順「1」を含む上から1番目のレコードを元に行われる乗務員割付についてのみ説明した。
(10) Processing for the assignment order “2” or later in the crew assignment master 106f1 The
しかしながら、図4の乗務員割付マスタ106f1において割付順「2」〜「25」を含む上から2番目〜25番目のレコードについても、上記(1)〜(9)と同様の処理を行うことができる。 However, the same processing as the above (1) to (9) can be performed also for the second to the 25th records from the top including the assignment order "2" to "25" in the crew assignment master 106f1 of FIG. .
具体的には、図4の乗務員割付マスタ106f1において割付順「2」を含む上から2番目のレコードには、難易度「5」と乗務員レベル「4」が含まれる。図3の運行指示データ106eを参照すると、難易度「5」と紐付く「ルートC」は既に取得されているために、運行便を取得することはできない。また、図4の乗務員マスタ106iを参照すると、乗務員レベル「4」は存在しないため、乗務員を取得することはできない。
Specifically, the second highest record including the assignment order “2” in the
これを続けていくと、図4の乗務員割付マスタ106f1において割付順「3」〜「7」を含む上から3番目〜7番目のレコードについても、運行便および乗務員を取得することができない。 If this is continued, the flight and the crew can not be acquired for the third to seventh records from the top including the assignment order "3" to "7" in the crew assignment master 106f1 of FIG.
更に続けて、図4の乗務員割付マスタ106f1において割付順「8」を含む上から8番目のレコード(図示せず)には、難易度「4」および乗務員レベル「3」が含まれるとする。この場合、図3の運行指示データ106eを参照すると、難易度「4」と紐付く便識別データとして「受注B」が存在するため、便取得部102cは、「受注B」で特定される運行便を取得できる。一方で、図4の乗務員マスタ106iを参照すると、乗務員レベル「3」と紐付く乗務員コードとして「乗務員コード002」が存在するため、乗務員取得部102dは、「乗務員コード002」で特定される乗務員を取得できる。このように、「受注B」で特定される運行便に対して、「乗務員コード002」で特定される乗務員の割付を行うことができる。
Further, it is assumed that the eighth highest record (not shown) including the assignment order "8" in the crew assignment master 106f1 of FIG. 4 includes the difficulty level "4" and the crew level "3". In this case, referring to the
更に続けて、図4の乗務員割付マスタ106f1において割付順「9」〜「24」を含む上から9番目〜24番目のレコードについては、運行便および乗務員を取得することができない。 Continuing on, it is not possible to obtain the flight and crew for the ninth to 24th records from the top including the assignment order "9" to "24" in the crew assignment master 106f1 of FIG.
最後に、図4の乗務員割付マスタ106f1において割付順「25」を含む上から25番目のレコードには、難易度「1」および乗務員レベル「1」が含まれる。この場合、図3の運行指示データ106eを参照すると、難易度「1」と紐付く便識別データとして「受注A」が存在するため、便取得部102cは、「受注A」で特定される運行便を取得できる。一方で、図4の乗務員マスタ106iを参照すると、乗務員レベル「1」と紐付く乗務員コードとして「乗務員コード003」が存在するため、乗務員取得部102dは、「乗務員コード003」で特定される乗務員を取得できる。このように、「受注A」で特定される運行便に対して、「乗務員コード003」で特定される乗務員の割付を行うことができる。
Finally, the 25th from the top in the crew assignment master 106f1 of FIG. 4 including the assignment order “25” includes the difficulty level “1” and the crew level “1”. In this case, referring to the
これにより、乗務員割付に係るすべての処理が終了する(図6の「エンド」)。 Thus, all the processes related to the crew assignment are completed ("END" in FIG. 6).
(11)まとめ
以上、本項目[4−2]で説明したように、本実施形態に係る情報処理装置100によれば、運行便の難易度と乗務員のレベルを考慮して、運行便に対して適切な乗務員を自動で割り付けることができる。これにより、例えば、一部の配車担当者に業務負荷が集中することや、配車担当者が不在の場合に円滑な運行に支障が生じること等を防ぐことができる。
(11) Summary As described above in the item [4-2], according to the
また、本項目[4−2]の(5)で説明したように、本実施形態に係る情報処理装置100によれば、例えば、乗務員の勤務時間を考慮して乗務員の割付を行うことができる。これにより、例えば、乗務員間の負荷の平準化をすることができ、また、自動割付により作業負荷をシミュレーションして乗務員の負荷状況を確認しながら受注をとることが可能となる。
Further, as described in (5) of this item [4-2], according to the
[4−3.車両の割付]
本項目では、車両の割付について、図7の車両割付のフローチャートに沿って、図3および図4も参照しながら説明する。なお、本項目[4−3]で用いるデータおよびマスタにおけるデータ構成例は、図3および図4に示すとおりであるとする。また、本項目[4−3]においては、特便定期便運行指示データ106eを、単に「運行指示データ106e」という。
[4-3. Vehicle assignment]
In this item, vehicle allocation will be described along the flowchart of vehicle allocation in FIG. 7 and also with reference to FIGS. 3 and 4. It is assumed that the data used in this item [4-3] and the data configuration example in the master are as shown in FIG. 3 and FIG. Moreover, in the item [4-3], the special flight regular flight
なお、[4−2]で説明したとおり、「ルートC」で特定される運行便に対しては、「乗務員コード001」で特定される乗務員および「車両コードI」で特定される車両が既に割り付けられている。更に、[4−2]で説明したとおり、「受注A」で特定される運行便に対しては、「乗務員コード003」で特定される乗務員が既に割り付けられており(車両の割付は未完了)、「受注B」で特定される運行便に対しては、「乗務員コード002」で特定される乗務員が既に割り付けられている(車両の割付は未完了)。
As described in [4-2], for the flight identified by "Route C", the crew identified by "
前段落で説明したような情報を持ったデータを、未完成の割付結果データ106jとして、以下に簡潔に示す。
運行便 車両 乗務員
受注A 未割付 003
受注B 未割付 002
ルートC I 001
Data having information as described in the previous paragraph is briefly described below as uncompleted
Service Flight Vehicle Crew Order A not assigned 003
Order B not assigned 002
本項目[4−3]では、「受注A」で特定される運行便に対する車両の割付および「受注B」で特定される運行便に対する車両の割付について、具体的に説明する。 In this item [4-3], the allocation of vehicles for the flight identified by “Order A” and the allocation of the vehicle for the flight identified by “Order B” will be specifically described.
(1)ステップS11:車両割付マスタ106gからのレコードの取得
まず、図4の車両割付マスタ106gから、割付順が最小で未配車のレコードが取得され、当該取得したレコードから、仕事車格および車格が取得される。具体的には、図4の車両割付マスタ106gにおいて、最小の割付順「1」を有するレコードが取得され、当該取得したレコードから、仕事車格「中型A」および車格「中型」が取得される(図7のステップS11)。
(1) Step S11: Acquisition of Record from
(2)ステップS12:仕事の取得
続いて、便取得部102cは、運行指示データ106eから、車両割付マスタ106gに含まれる車格条件識別データ(仕事車格)と紐付く便識別データの取得を行う。具体的には、便取得部102cは、図3の運行指示データ106eから、ステップS11で取得した仕事車格「中型A」と紐付く便識別データ「受注A」および「受注B」のうち、より受注番号が若い「受注A」を取得する(図7のステップS12)。
(2) Step S12: Acquisition of work Subsequently, the
(3)ステップS13:車両の取得
続いて、車両取得部102hは、車両マスタ106hから、車両割付マスタ106gに含まれる車格識別データ(車格)と紐付く車両識別データ(車両コード)の取得を行う。具体的には、図4の車両マスタ106hを参照すると、ステップS11で取得した車格「中型」と紐付く車両コードは「II」および「III」であり、このうち、より車両コードが若いのは、「II」であるため、車両コード「II」で特定される車両を取得することもできる。
(3) Step S13: Acquisition of Vehicle Subsequently, the vehicle acquisition unit 102h acquires, from the
しかしながら、車両の取得の際には、以下の(3)´に示すように、傭車フラグを考慮することが好ましい。 However, when acquiring a vehicle, it is preferable to consider a chariot flag as shown in the following (3) ′.
(3)´ステップS13:傭車フラグを考慮した車両の取得
乗務員取得部102dは、割付結果データ106jから、便取得部102cで取得した便識別データと紐付く乗務員識別データ(乗務員コード)の取得を行う。具体的には、乗務員取得部102dは、本項目[4−3]の冒頭で説明した未完成の割付結果データ106jから、(2)で取得した「受注A」と紐付く「乗務員コード003」を取得する。
(3) 取得 Step S13: Acquisition of Vehicle Considering the Train Car Flag The
続いて、傭車フラグ取得部102jは、乗務員マスタ106iから、乗務員取得部102dで取得した乗務員識別データ(乗務員コード)と紐付く傭車フラグの取得を行う。具体的には、傭車フラグ取得部102jは、図4の乗務員マスタ106iから、前段落で取得した「乗務員コード003」と紐付く傭車フラグ「傭車」を取得する。
Subsequently, the chariot
続いて、車両取得部102hは、車両マスタ106hから、傭車フラグ取得部102jで取得した傭車フラグと紐付く車両識別データ(車両コード)の取得を行う。具体的には、車両取得部102hは、図4の車両マスタ106hから、前段落で取得した傭車フラグ「傭車」と紐付く「車両コードIII」を取得する(図7のステップS13)。
Subsequently, the vehicle acquisition unit 102h acquires, from the
以上、(3)および(3)´で説明したように、車両取得部102hは、傭車フラグを考慮しない場合、傭車を担当すべき「乗務員コード003」で特定される乗務員に対して、「車両コードII」で特定される自社車両を割り当ててしまうが、傭車フラグを考慮すれば、「車両コードIII」で特定される傭車を割り当てることができる。
As described above, as described in (3) and (3) ′, the vehicle acquisition unit 102 h does not take the wagon flag into account for the crew identified by “
以上、(2)で説明したように便取得部102cにより「受注A」を取得し、一方で、(3)´で説明したように車両取得部102hにより「車両コードIII」を取得することができる。これにより、車両割付部102iは、便取得部102cで取得した「受注A」で特定される便に対して、車両取得部102hで取得した「車両コードIII」で特定される車両の割付を行う。
As described above, as described in (2), the “acquisition A” is acquired by the
ここまでの処理により、仕事(運行便)に対して車両の割付を行うこと自体はできるが、当該割付が適当であるかをチェックするために、以下のチェックステップS14を経て、前記割付を確定させることが好ましい。 By the processing up to this point, it is possible to allocate the vehicle for the work (operation flight) itself, but in order to check whether the allocation is appropriate, the allocation is determined through the following check step S14. It is preferable to
(4)ステップS14:車検期限のチェック
続いて、以下の(4−1)〜(4−3)に示すように、「受注A」で特定される運行便の運行予定日付が、「車両コードIII」で特定される車両の車検期限日以前であるかのチェックを行う。
(4) Step S14: Vehicle inspection deadline check Subsequently, as shown in the following (4-1) to (4-3), the scheduled operation date of the operation flight specified by "Order A" is "Vehicle code" Check whether it is before the inspection date of the vehicle specified in III.
(4−1)運行予定日付の取得
便取得部102cは、運行指示データ106eから、便取得部102cで取得した便識別データと紐付く運行予定日付の取得を行う。具体的には、便取得部102cは、図4の運行指示データ106eから、(2)で取得した「受注A」と紐付く運行予定日付「2017/8/17」を取得する。
(4-1) Acquisition of Scheduled Operation Date The
(4−2)車検期限日の取得
車両取得部102hは、車両マスタ106hから、車両取得部102hで取得した車両識別データ(車両コード)と紐付く車検期限日の取得を行う。具体的には、車両取得部102hは、図4の車両マスタ106hから、(3)´で取得した「車両コードIII」と紐付く車検期限日「2019/1/15」を取得する。
(4-2) Acquisition of Vehicle Inspection Deadline Date The vehicle acquisition unit 102h acquires, from the
(4−3)取得した運行予定日付と取得した車検期限日の比較によるチェック
車両割付部102iは、便取得部102cで取得した運行予定日付が、車両取得部102hで取得した車検期限日以前である場合に、車両の割付を行う。具体的には、(4−1)で便取得部102cが取得した運行予定日付「2017/8/17」は、(4−2)で車両取得部102hが取得した車検期限日「2019/1/15」以前であるため、車両割付部102iは、「受注A」で特定される便に対して、「車両コードIII」で特定される車両の割付を行うことができる(図17のステップS14:Yes)。
(4-3) Checking by comparing the acquired operation schedule date and the acquired vehicle inspection deadline date The
これに対して、便取得部102cで取得した運行予定日付が、車両取得部102hで取得した車検期限日より後である場合には、車両割付部102iは、「受注A」で特定される便に対して、「車両コードIII」で特定される車両の割付を行うことができない(図7のステップS14:No)。なお、図7のステップS14でNoに進んだ場合、図7の「スタート」に戻ってステップS11から再度処理が行われることとなる。具体的には、図4の車両割付マスタ106gから、2番目に小さい割付順「2」を含むレコードが取得され、当該取得したレコードから、仕事車格「中型B」および車格「中型」が取得され、以下、これまでの説明と同様の処理が行われることとなる。
On the other hand, if the scheduled operation date acquired by the
(5)ステップS15:仕事に対する車両の割付
以上、(1)〜(4)で説明したように、チェックステップS14を経て、「受注A」で特定される運行便に対する「車両コードIII」で特定される車両の割付を確定させることができる。
(5) Step S15: Allocation of Vehicle to Work As described in (1) to (4) above, after check step S14, it is specified by "vehicle code III" for the flight identified by "order A" Assignment of vehicles can be determined.
(6)車両割付マスタ106gにおける割付順「2」以降についての処理
便取得部102cおよび車両取得部102hは、より上位の車両割付順と紐付く車両割付マスタ106gに含まれる車格条件識別データ(仕事車格)および車格識別データ(車格)から順に取得処理を行うことが好ましい。このため、上記(1)〜(5)においては、図4の車両割付マスタ106gにおいて割付順「1」を含む上から1番目のレコードを元に行われる車両割付についてのみ説明した。
(6) Processing for Allocation Order “2” and Later in
しかしながら、図4の車両割付マスタ106gにおいて割付順「2」〜「25」を含む上から2番目〜25番目のレコードについても、上記(1)〜(5)と同様の処理を行うことができる。
However, the same processing as the above (1) to (5) can be performed also for the second to the 25th records from the top including the allocation order "2" to "25" in the
具体的には、図4の車両割付マスタ106gにおいて割付順「2」を含む上から2番目のレコードには、仕事車格「中型B」および車格「中型」が含まれている。この場合、図3の運行指示データ106eを参照すると、仕事車格「中型B」と紐付く便識別データであってまだ取得していないデータとして「受注B」が存在するため、便取得部102cは、「受注B」で特定される運行便を取得できる。一方で、図4の車両マスタ106hを参照すると、車格「中型」と紐付く車両コードであってまだ取得していないデータとして「車両コードII」が存在するため、車両取得部102hは、「車両コードII」で特定される車両を取得できる。このように、「受注B」で特定される運行便に対して、「車両コードII」で特定される車両の割付を行うことができる。
More specifically, the second highest record including the allocation order "2" in the
これにより、受注A、受注BおよびルートCのすべての仕事(運行便)に対して車両の割付が終了したため、車両割付に係るすべての処理が終了する(図7の「エンド」)。 As a result, since the assignment of vehicles to all the jobs (operation flights) of the order A, the order B, and the route C is completed, all the processes related to the vehicle allocation are completed ("END" in FIG. 7).
(7)まとめ
以上、本項目[4−3]で説明したように、本実施形態に係る情報処理装置100によれば、運行に必要な車格と車両の車格とを考慮して、運行便に対して適切な車両を自動で割り付けることができる。これにより、例えば、配車担当者に業務負荷が集中することや、配車担当者が不在の場合に円滑な運行に支障が生じること等を防ぐことができる。
(7) Summary As described above in the item [4-3], according to the
また、本項目[4−3]の(3)´で説明したように、本実施形態に係る情報処理装置100によれば、例えば、車両割付マスタ106gにおける傭車フラグを考慮することにより、傭車を割り付けるべき乗務員に対して傭車を割り付けることができる。
Further, as described in (3) ′ of the item [4-3], according to the
以上、[4−2]および[4−3]で説明した処理により作成される完成した割付結果データ106jを、図5に示す。当該作成された割付結果データ106jは、場合によっては、手動で修正することができる。
The completed
[4−4.運行難易度の取得]
本項目では、運行難易度の取得について、図8〜図12を用いて説明する。なお、本項目[4−4]で用いるマスタにおけるデータ構成例は、図8に示すとおりであるとする。運行難易度取得の概要としては、図9に示すように、オーダー入力の画面上で具体的データが指定された状態で「難易度算出」のボタンが選択されると、以下の(1)〜(4)の処理が実行されることにより運行難易度が取得される。取得された運行難易度は、図12に示すように、オーダー入力の画面上に表示される。
[4-4. Acquisition of operation difficulty level]
In this item, acquisition of the operation difficulty level will be described using FIGS. 8 to 12. In addition, the example of a data configuration in the master used by this item [4-4] assumes that it is as showing in FIG. As a summary of the operation difficulty level acquisition, as shown in FIG. 9, when the button “calculation of difficulty level” is selected in a state where specific data is specified on the screen of order input, the following (1) to The degree of operation difficulty is acquired by executing the process of (4). The acquired operation difficulty level is displayed on the screen of order entry, as shown in FIG.
(1)具体難易度ランクの取得
具体難易度取得部102kは、具体難易度マスタから、指定された具体的データと紐付く具体難易度ランク(集配ランク)を取得する。
(1) Acquisition of Specific Degree of Difficulty Rank The specific degree of
具体的には、図9のオーダー入力の画面に示すように、具体的データとして、「荷主:N1001(トマト飲料)」、「発地:T0001(新浦安・舞浜)」、「着地:T1001(東京都区部)」、「代表品名:IT201(ガラス製品)」および「距離:13km」およびが指定されたとする。 Specifically, as shown in the screen of order entry in FIG. 9, as specific data, “shipper: N1001 (tomato drink)”, “origin: T0001 (new Urayasu / maihama)”, “landing: T1001 (Tokyo) "Town section", "representative item name: IT201 (glass product)" and "distance: 13 km" and are specified.
この場合、具体難易度取得部102kは、具体難易度マスタとしての図8の荷主マスタ106nから、「荷主:N1001(トマト飲料)」と紐付く集配ランク「B」を取得する。また、具体難易度取得部102kは、具体難易度マスタとしての図8の発着地マスタ106pから、「発地:T0001(新浦安・舞浜)」と紐付く集配ランク「C」を取得し、「着地:T1001(東京都区部)」と紐付く集配ランク「B」を取得する。そして、具体難易度取得部102kは、具体難易度マスタとしての図8の品名マスタ106qから、「代表品名:IT201(ガラス製品)」と紐付く集配ランク「A」を取得する。更に、具体難易度取得部102kは、具体難易度マスタとしての図8の距離別集配ランクマスタ106rから、「距離:13km」と紐付く集配ランク「C」を取得する。
In this case, the specific difficulty
具体難易度取得部102kが取得した集配ランクをまとめた表を、図10に示す。以上(1)で説明したように、画面に入力された荷主、品名、発地、着地および距離より、それぞれの集配ランクを特定することができる。
FIG. 10 shows a table in which the collection and distribution ranks acquired by the specific difficulty
(2)得点の取得
得点取得部102mは、集配ランク得点マスタ106sから、前記指定された具体的データに対応する要素識別データ(評点分類)および具体難易度取得部102kで取得した具体難易度ランク(集配ランク)の組合せに対応する得点を取得する。
(2) Acquisition of Score The
要素識別データ(評点分類)は、図9のオーダー入力の画面において指定された具体的データと対応付くように予めプログラム上設定されていてもよいし、または、要素マスタ106uおいて具体的データと対応付けて管理されていてもよい。いずれの方法であっても、図示はしないが、前記指定された「荷主:N1001(トマト飲料)」に対応する評点分類は「10:荷主」であり、前記指定された「発地:T0001(新浦安・舞浜)」に対応する評点分類は「20:発地」であり、前記指定された「着地:T1001(東京都区部)」に対応する評点分類は「21:着地」であり、前記指定された「代表品名:IT201(ガラス製品)」に対応する評点分類は「30:品名」であり、前記指定された「距離:13km」に対応する評点分類は「40:距離」である。
The element identification data (score classification) may be set in the program in advance so as to correspond to the specific data designated on the screen of order input in FIG. 9, or may be specified with specific data in
前段落で説明した対応する評点分類および具体難易度取得部102kで取得した集配ランクの組合せに基づいて、得点取得部102mは、以下のようにして得点を取得する。
The
得点取得部102mは、図8の集配ランク得点マスタ106sから、前記指定された「荷主:N1001(トマト飲料)」に対応する評点分類「10:荷主」でおよび具体難易度取得部102kで取得した集配ランク「B」の組合せに対応する得点「4点」を取得する。
The
得点取得部102mは、図8の集配ランク得点マスタ106sから、前記指定された「発地:T0001(新浦安・舞浜)」に対応する評点分類「20:発地」および具体難易度取得部102kで取得した集配ランク「C」の組合せに対応する得点「0点」を取得する。
The
得点取得部102mは、図8の集配ランク得点マスタ106sから、前記指定された「着地:T1001(東京都区部)」に対応する評点分類「21:着地」および具体難易度取得部102kで取得した集配ランク「B」の組合せに対応する得点「4点」を取得する。
The
得点取得部102mは、図8の集配ランク得点マスタ106sから、前記指定された「代表品名:IT201(ガラス製品)」に対応する評点分類「30:品名」および具体難易度取得部102kで取得した集配ランク「A」の組合せに対応する得点「7点」を取得する。
The
得点取得部102mは、図8の集配ランク得点マスタ106sから、前記指定された距離:13km」に対応する評点分類「40:距離」および具体難易度取得部102kで取得した集配ランク「C」の組合せに対応する得点「0点」を取得する。
The
得点取得部102mが取得した得点をまとめた表を、図10に示す。
The table | surface which put together the score which the
(3)得点比率の算出
得点比率算出部102pは、得点取得部102mで取得した得点の合計値に100を乗じた値を集配ランク得点マスタ106sに含まれる基準総得点で割ることにより、得点比率を算出する。
(3) Calculation of Score Ratio The score
得点取得部102mで取得した得点は、(2)で説明したように、4点、0点、4点、7点および0点である。これらの得点の合計値は、15点となる。
As described in (2), the points acquired by the
一方で、基準総得点は、集配ランク得点マスタ106sにおいて、「0:評点分類」に対応する得点のうち最大のものである。図8の集配ランク得点マスタ106sにおいて、「0:評点分類」に対応する得点は、「50点」しか存在しないため、当該「50点」が基準総得点となる。
On the other hand, the reference total score is the largest one of the scores corresponding to “0: grade classification” in the collection and delivery
以上より、得点比率算出部102pは、合計値15点に100を乗じた値を基準総得点50点で割ることにより、(15点×100)/50点=30%を得点比率として算出する。なお、得点比率が小数となる場合は、小数点以下を切り捨てるものとする。
As described above, the score
以上(2)および(3)で説明したように、集配ランク得点マスタ106sより、それぞれの得点および基準となる基準総得点を取得し、(取得した得点の合計/基準総得点)×100という計算をすることにより、得点比率を算出することができる。
As described in (2) and (3) above, each score and a reference total score serving as a reference are acquired from the collection and distribution
以上(1)〜(3)の処理によって、指定された具体的データの内容を定量的に評価することができる。そして、以下の(4)においては、当該定量的評価の結果に基づいて運行難易度識別データ(難易度)を取得することができる。 According to the above processes (1) to (3), the content of the specified specific data can be quantitatively evaluated. Then, in (4) below, it is possible to acquire operation difficulty level identification data (degree of difficulty) based on the result of the quantitative evaluation.
(4)運行難易度の取得
運行難易度取得部102nは、難易度マスタ106tから、得点取得部102mで取得した得点に基づいて算出した得点比率に対応する運行難易度識別データ(難易度)を取得する。
(4) Acquisition of operation difficulty level The operation difficulty
具体的には、得点取得部102mで取得した得点に基づいて算出した得点比率は、前記(3)で説明したように、「30%」である。
Specifically, the score ratio calculated based on the score acquired by the
ここで、図8の難易度マスタ106tを参照すると、得点比率「30%」以下を含むレコードは、得点比率「0%」を含むレコード、得点比率「10%」を含むレコード、得点比率「20%」を含むレコードおよび得点比率「30%」を含むレコードの4レコードである。運行難易度取得部102nは、図11に示すように、当該4レコードを得点比率降順で並び替え、上から1行目のレコード(得点比率「30%」を含むレコード)を取得する。このようにして、運行難易度取得部102nは、得点比率「30%」に対応する難易度「4」を取得することができる。
Here, referring to the
そして、運行難易度表示部102qは、図12に太枠で囲んで示すように、運行難易度取得部102nで取得した運行難易度「4」をオーダー入力の画面に返す(表示する)。
Then, the operation difficulty level display unit 102 q returns (displays) the operation difficulty level “4” acquired by the operation difficulty
以上(4)で説明したように、「算出した得点比率≧難易度マスタ106tにおける得点比率」の条件に合致する難易度マスタ106tにおけるレコードのうち、難易度マスタ106tにおける得点比率が最大であるレコードを取得し、当該レコードに含まれる難易度を取得し、更に、当該取得した難易度をオーダー入力の画面に返すことができる。
As described in (4) above, among the records in the
(5)基準総得点以上となる得点の設定について
以上(1)〜(4)では、図9に示す具体的データが指定された場合における運行難易度の取得について説明したが、本実施形態においては、具体的データとして極めて重要なものが指定された場合には、最も高い運行難易度が必ず取得されるようにすることもできる。当該取得を行うためには、集配ランク得点マスタ106sに含まれる少なくとも1つの得点(極めて重要な具体的データに対応する得点)が、集配ランク得点マスタ106sに含まれる基準総得点以上であればよい。
(5) Setting of Scores That Become Above the Reference Total Score In the above (1) to (4), the acquisition of the operation difficulty level in the case where the specific data shown in FIG. 9 is specified has been described. In the case where a very important thing is specified as specific data, it is possible to make sure that the highest level of operation difficulty is obtained. In order to perform the acquisition, it is sufficient if at least one score (a score corresponding to a very important specific data) included in the delivery
例えば、極めて重要な具体的データが「高級絵画」である場合に、どのように最も高い運行難易度を取得できるか説明する。図9のオーダー入力の画面で、代表品名として「IT301(高級絵画)」が指定されたと仮定する。この場合、具体難易度取得部102kは、品名マスタ106qから、集配ランク「S」を取得する。続いて、得点取得部102mは、「IT301(高級絵画)」に対応する評点分類「30:品名」および得点取得部102mで取得した集配ランク「S」の組合せに対応する得点「50点」を取得する。
For example, in the case where the extremely important concrete data is "high-class painting", it will be explained how to obtain the highest operating difficulty. It is assumed that "IT 301 (high-class painting)" is designated as a representative item name on the order input screen of FIG. In this case, the specific difficulty
当該取得した「50点」は、基準総得点「50点」以上であるため、(3)で説明した得点比率の算出の計算式である(取得した得点の合計/基準総得点)×100によれば、得点比率は必ず「100%以上」となる。言い換えると、高級絵画以外の他の具体的データとして何が指定されようとも、得点比率は必ず「100%以上」となる。このため、運行難易度取得部102nは、難易度マスタ106tから、最も高い運行難易度「10」を取得することができる。
Since the acquired "50 points" is equal to or higher than the reference total score "50 points", it is a formula for calculating the score ratio described in (3) (total of acquired points / reference total score) x 100 According to the above, the score ratio is always "100% or more". In other words, the score ratio is always "100% or more" regardless of what is specified as other specific data other than high-class paintings. Therefore, the operation difficulty
以上(5)で説明したように、極めて重要な具体的データである「高級絵画」に対応する集配ランクに対する得点として、「50点以上」を設定しておけば、他の具体的データとして何が指定されるかに関わらず、最も高い運行難易度を取得できる。この結果、高級絵画の運行を、極めて熟練度の高い乗務員に割り当てることができる。 As described in (5) above, if “50 points or more” is set as the score for the collection and distribution rank corresponding to “high-class painting” which is extremely important concrete data, what is it as other concrete data? The highest operating difficulty can be obtained regardless of whether or not is specified. As a result, the operation of high-class paintings can be assigned to highly skilled crew members.
(6)その他
以上、(1)〜(5)で説明した処理については、以下の留意事項1〜5が存在する。
(6) Others Regarding the processing described in (1) to (5) above, the following
1.取得した運行難易度識別データについては、手入力で変更することも可能である。これは、案件個別の事情や負荷状況によって難易度調整することも起こり得るためである。 1. It is also possible to manually change the acquired operation difficulty level identification data. This is because it may be possible to adjust the degree of difficulty depending on the circumstances and load conditions of individual projects.
2.集配ランク得点マスタ106sについては、各要素ごとに得点加重を置いた設定が可能であるため、重視する要素は重み付けをし(高い得点を設定し)、一方で、重視しない要素は軽量化する(低い得点を設定する)ことが可能である。
2. As for the collection and distribution
3.高級絵画のように、高価値かつ取扱いの難しい品の場合、近距離運行、クレームの少ない荷主または走りやすい路線等の条件に当てはまる運行であっても、最も優秀な運転手をアサインするために、基準総得点以上となる得点のランクを高級絵画に割り当てておくことで、高級絵画の運行については最高難易度の仕事とすることが可能である。 3. In the case of high-value, difficult-to-handle items such as high-class paintings, even for operations that apply to conditions such as short-distance operation, low-claimed shippers or easy-to-run routes, to assign the best driver. By assigning the rank of the score that is higher than the standard total score to the high-class painting, it is possible to make the work of the high-class painting the highest difficulty.
4.発地→中継地→着地のように中継地を挟んだ運行は、発地→着地(中継地)および発地(中継地)→着地として工程が分割されるため、1運行で直送する場合以外の運行についても、上記(1)〜(5)の処理は適用できる。 4. As for the operation that sandwiches the relay site like the departure point → relay point → landing, the process is divided as the departure point → landing point (relay point) and the departure point (relay point) → landing, except in the case of direct delivery by 1 operation The above processes (1) to (5) can be applied to the operation of.
5.上記(1)〜(5)の処理は、特便によらずオーダーごとの配送や、定期便コースの運行難易度取得に適用することも可能である。これは、コース登録において、荷主、発着地および運行距離はコースを構成する主要素であり、また、荷主によって配送品の種別は凡そ決定されるためである。 5. The above processes (1) to (5) can be applied to delivery for each order regardless of the special service, and acquisition of the operation difficulty level of the regular flight course. This is because in the course registration, the shipper, the arrival / departure, and the operating distance are the main elements constituting the course, and the type of the delivery item is roughly determined by the shipper.
以上、本項目[4−4]で説明したように、本実施形態に係る情報処理装置100によれば、運行難易度を決定する要素における各具体的データの内容を定量的に評価し、当該定量的評価の結果に基づいて運行難易度を取得するという方法を採ることで、公正な運行難易度を取得できる。この結果、例えば、運転手のアサイン(割付)を効率よく公正に行うことができ、また、営業担当者が自分の担当する仕事に対して本来より高めの運行難易度を設定してしまうことにより適切な運転手のアサイン(割付)ができないといった問題が生じることもなくなる。
As described above in the item [4-4], the
[4−5.まとめ]
以上説明した[4−1]〜[4−4]の内容については、適宜組み合わせて使用することが可能である。例えば、[4−1]〜[4−4]のすべての内容を組み合わせた場合、特便定期便運行指示データ106eを自動作成し([4−1]の内容)、当該自動作成した特便定期便運行指示データ106eを用いて乗務員の自動割付([4−2]の内容)および車両の自動割付([4−3]の内容)を行い、更に、乗務員の割付の際に用いる特便定期便運行指示データ106eに含まれる運行難易度を自動取得する([4−4]の内容)ことができる。
[4-5. Summary]
The contents of [4-1] to [4-4] described above can be used in appropriate combination. For example, when all the contents of [4-1] to [4-4] are combined, the special flight regular flight
[5.他の実施形態]
本発明は、上述した実施形態以外にも、特許請求の範囲に記載した技術的思想の範囲内において種々の異なる実施形態にて実施されてよいものである。
[5. Other embodiments]
The present invention may be practiced in various different embodiments within the scope of the technical idea described in the claims in addition to the embodiments described above.
例えば、実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。 For example, among the processes described in the embodiment, all or part of the process described as being automatically performed may be manually performed, or all the processes described as being manually performed. Alternatively, some of them can be performed automatically by known methods.
また、本明細書中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各処理の登録データや検索条件等のパラメータを含む情報、画面例、データベース構成については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。 In addition, information including processing procedures, control procedures, specific names, registered data of each processing, parameters such as search conditions, screen examples, and database configurations shown in the present specification and the drawings are described unless otherwise specified. Can be changed arbitrarily.
また、情報処理装置100に関して、図示の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。
Further, with regard to the
例えば、情報処理装置100が備える処理機能、特に制御部にて行われる各処理機能については、その全部または任意の一部を、CPUおよび当該CPUにて解釈実行されるプログラムにて実現してもよく、また、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現してもよい。尚、プログラムは、本実施形態で説明した処理を情報処理装置に実行させるためのプログラム化された命令を含む一時的でないコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されており、必要に応じて情報処理装置100に機械的に読み取られる。すなわち、ROMまたはHDD(Hard Disk Drive)などの記憶部などには、OSと協働してCPUに命令を与え、各種処理を行うためのコンピュータプログラムが記録されている。このコンピュータプログラムは、RAMにロードされることによって実行され、CPUと協働して制御部を構成する。
For example, with regard to the processing functions included in the
また、このコンピュータプログラムは、情報処理装置100に対して任意のネットワークを介して接続されたアプリケーションプログラムサーバに記憶されていてもよく、必要に応じてその全部または一部をダウンロードすることも可能である。
Also, the computer program may be stored in an application program server connected to the
また、本実施形態で説明した処理を実行するためのプログラムを、一時的でないコンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納してもよく、また、プログラム製品として構成することもできる。ここで、この「記録媒体」とは、メモリーカード、USB(Universal Serial Bus)メモリ、SD(Secure Digital)カード、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ROM、EPROM(Erasable Programmable Read Only Memory)、EEPROM(登録商標)(Electrically Erasable and Programmable Read Only Memory)、CD−ROM(Compact Disk Read Only Memory)、MO(Magneto−Optical disk)、DVD(Digital Versatile Disk)、および、Blu−ray(登録商標) Disc等の任意の「可搬用の物理媒体」を含むものとする。 Further, the program for executing the processing described in the present embodiment may be stored in a non-temporary computer readable recording medium, or may be configured as a program product. Here, the "recording medium" means a memory card, a universal serial bus (USB) memory, a secure digital (SD) card, a flexible disk, a magneto-optical disk, a ROM, an erasable programmable read only memory (EPROM), and an EEPROM (registration). Trademarks (Electrically Erasable and Programmable Read Only Memory), CD-ROM (Compact Disk Read Only Memory), MO (Magneto-Optical disk), DVD (Digital Versatile Disk), and Blu-ray (registered trademark) Disc etc. Any "portable physical media It is intended to include.
また、「プログラム」とは、任意の言語または記述方法にて記述されたデータ処理方法であり、ソースコードまたはバイナリコード等の形式を問わない。なお、「プログラム」は必ずしも単一的に構成されるものに限られず、複数のモジュールやライブラリとして分散構成されるものや、OSに代表される別個のプログラムと協働してその機能を達成するものをも含む。なお、実施形態に示した各装置において記録媒体を読み取るための具体的な構成および読み取り手順ならびに読み取り後のインストール手順等については、周知の構成や手順を用いることができる。 The “program” is a data processing method described in any language or description method, and may be in any format such as source code or binary code. Note that the “program” is not necessarily limited to one that is configured in a single way, and achieves its function in cooperation with a separate program represented by a plurality of modules or libraries or a separate program represented by the OS. Including things. In addition, as a specific configuration and reading procedure for reading the recording medium in each device shown in the embodiment, an installation procedure after reading, and the like, a known configuration and procedure can be used.
記憶部に格納される各種のデータベース等は、RAM、ROM等のメモリ装置、ハードディスク等の固定ディスク装置、フレキシブルディスク、および、光ディスク等のストレージ手段であり、各種処理やウェブサイト提供に用いる各種のプログラム、テーブル、データベース、および、ウェブページ用ファイル等を格納する。 The various databases and the like stored in the storage unit are storage devices such as RAM, memory devices such as ROM, fixed disk devices such as hard disks, flexible disks, and optical disks, etc. Stores programs, tables, databases, files for web pages, etc.
また、情報処理装置100は、既知のパーソナルコンピュータまたはワークステーション等の情報処理装置として構成してもよく、また、任意の周辺装置が接続された当該情報処理装置として構成してもよい。また、情報処理装置100は、当該装置に本実施形態で説明した処理を実現させるソフトウェア(プログラムまたはデータ等を含む)を実装することにより実現してもよい。
Further, the
更に、装置の分散・統合の具体的形態は図示するものに限られず、その全部または一部を、各種の付加等に応じてまたは機能負荷に応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。すなわち、上述した実施形態を任意に組み合わせて実施してもよく、実施形態を選択的に実施してもよい。 Furthermore, the specific form of distribution and integration of the devices is not limited to that shown in the drawings, and all or part of them may be functionally or physically in any unit in accordance with various additions or according to functional load. It can be distributed and integrated. That is, the embodiments described above may be implemented in any combination, and the embodiments may be implemented selectively.
本発明は、流通部門を持ち自社配送を行う物流業において極めて有用であるが、これ以外にも、例えば、バスやタクシーの運転等を行う旅客業においても有用である。 The present invention is extremely useful in the distribution industry that has a distribution department and performs in-house delivery, but is also useful in, for example, the passenger industry that operates buses and taxis.
100 情報処理装置
102 制御部
102a 日付付加部
102b 割付用データ作成部
102c 便取得部
102d 乗務員取得部
102e 乗務員割付部
102f 勤怠時間取得部
102g 車格取得部
102h 車両取得部
102i 車両割付部
102j 傭車フラグ取得部
102k 具体難易度取得部
102m 得点取得部
102n 運行難易度取得部
102p 得点比率算出部
102q 運行難易度表示部
104 通信インターフェース部
106 記憶部
106a ルートマスタ
106b 定期便運行指示データ
106c 受注データ
106d 特便運行指示データ
106e 特便定期便運行指示データ
106f 乗務員割付マスタ
106g 車両割付マスタ
106h 車両マスタ
106i 乗務員マスタ
106j 割付結果データ
106k 勤怠時間データ
106m 勤怠条件データ
106n 荷主マスタ
106p 発着地マスタ
106q 品名マスタ
106r 距離別集配ランクマスタ
106s 集配ランク得点マスタ
106t 難易度マスタ
106u 要素マスタ
108 入出力インターフェース部
112 入力装置
114 出力装置
200 サーバ
300 ネットワーク
100
102a Date addition section
102b Assignment data creation unit
102c Flight Acquisition Department
102d Crew Acquisition Department
102e Crew Allocation Department
102f Time Time Acquisition Department
102g Vehicle rating acquisition department
102h Vehicle Acquisition Department
102i Vehicle allocation unit
102j Vehicle flag acquisition unit
102k Specific difficulty acquisition part
102m score acquisition part
102n Service Level Acquisition Department
102p Score ratio calculator
102 q Operating difficulty
106a root master
106b Regular flight operation instruction data
106c Order data
106d special service operation instruction data
106e Special Flight Regular Flight Operation Data
106f Crew assignment master
106g vehicle assignment master
106h vehicle master
106i Crew Master
106j Assignment result data
106k time data
106m attendance condition data
106n Shipper Master
106p Destination Master
106q Item Name Master
106r Distance Collection and Distribution Rank Master
106s collection and distribution rank score master
106t difficulty master
106
Claims (6)
前記記憶部には、
運行の難易度を決定する要素における具体的データと当該具体的データに対応するランクであって運行の難易度を表す具体難易度ランクとを含む具体難易度マスタと、
前記要素を識別するための要素識別データと具体難易度ランクと当該要素識別データおよび当該具体難易度ランクの組合せに対応する得点とを含む得点マスタと、
運行の難易度を識別するための運行難易度識別データとこれに対応する得点比率とを含む運行難易度マスタと、
が格納されており、
前記制御部は、
前記具体難易度マスタから、指定された具体的データと紐付く具体難易度ランクを取得する具体難易度取得手段と、
前記得点マスタから、前記指定された具体的データに対応する前記要素識別データおよび前記具体難易度取得手段で取得した前記具体難易度ランクの組合せに対応する前記得点を取得する得点取得手段と、
前記運行難易度マスタから、前記得点取得手段で取得した前記得点に基づいて算出した得点比率に対応する運行難易度識別データを取得する運行難易度取得手段と、
を備えること、
を特徴とする運行難易度取得装置。 An operation difficulty level acquisition device comprising a control unit and a storage unit, wherein
The storage unit
A specific difficulty master including specific data in an element that determines the degree of difficulty of operation and a specific difficulty rank that is a rank corresponding to the specific data and indicates the degree of difficulty of operation;
A score master including element identification data for identifying the element, a specific difficulty level rank, a score corresponding to the element identification data, and the specific difficulty level rank;
Operation difficulty master including operation difficulty identification data for identifying the degree of difficulty of operation and a score ratio corresponding thereto;
Is stored,
The control unit
Specific difficulty level acquisition means for acquiring a specific difficulty level rank associated with specified specific data from the specific difficulty level master,
Score acquisition means for acquiring the score corresponding to the combination of the element identification data corresponding to the specified specific data and the specific difficulty level rank acquired by the specific difficulty level acquisition means from the score master;
Operation difficulty level acquisition means for acquiring operation difficulty level identification data corresponding to the score ratio calculated based on the score acquired by the score acquisition means from the operation difficulty level master;
To provide
Operation difficulty acquisition device characterized by.
前記荷主マスタが、荷主を識別するための具体的データである荷主識別データと当該荷主識別データに対応する具体難易度ランクとを含み、
前記発着地マスタが、運行の発地および着地を識別するための具体的データである発着地識別データと当該発着地識別データに対応する具体難易度ランクとを含み、
前記品名マスタが、運行の対象となる品名を識別するための具体的データである品名識別データと当該品名識別データに対応する具体難易度ランクとを含み、
前記距離マスタが、運行距離を識別するための具体的データである距離識別データと当該距離識別データに対応する具体難易度ランクとを含むこと、
を特徴とする請求項1に記載の運行難易度取得装置。 The specific difficulty level master is a shipper master, a departure / arrival master, an item name master and a distance master,
The shipper master includes shipper identification data, which is specific data for identifying a shipper, and a specific difficulty level corresponding to the shipper identification data,
The departure and arrival master includes departure and arrival identification data, which is specific data for identifying the departure and arrival of the operation, and a specific degree of difficulty corresponding to the arrival and departure identification data.
The item name master includes item name identification data which is specific data for identifying an item name to be operated, and a specific difficulty level corresponding to the item name identification data,
The distance master includes distance identification data, which is specific data for identifying an operation distance, and a specific difficulty level corresponding to the distance identification data.
The travel difficulty level acquisition apparatus according to claim 1, characterized in that
前記制御部は、
前記得点取得手段で取得した前記得点の合計値に100を乗じた値を前記得点マスタに含まれる前記基準総得点で割ることにより、前記得点比率を算出する得点比率算出手段
を更に備えること、
を特徴とする請求項1または2に記載の運行難易度取得装置。 The score master further includes a reference total score used to calculate the score ratio,
The control unit
A score ratio calculation unit configured to calculate the score ratio by dividing a value obtained by multiplying the total value of the scores acquired by the score acquisition unit by 100 by the reference total score included in the score master;
The travel difficulty level acquisition apparatus according to claim 1 or 2, characterized in that
を特徴とする請求項3に記載の運行難易度取得装置。 At least one of the points included in the point master is equal to or higher than the reference total point included in the point master;
The travel difficulty level acquisition apparatus according to claim 3, characterized in that:
前記記憶部には、
運行の難易度を決定する要素における具体的データと当該具体的データに対応するランクであって運行の難易度を表す具体難易度ランクとを含む具体難易度マスタと、
前記要素を識別するための要素識別データと具体難易度ランクと当該要素識別データおよび当該具体難易度ランクの組合せに対応する得点とを含む得点マスタと、
運行の難易度を識別するための運行難易度識別データとこれに対応する得点比率とを含む運行難易度マスタと、
が格納されており、
前記制御部で実行される、
前記具体難易度マスタから、指定された具体的データと紐付く具体難易度ランクを取得する具体難易度取得ステップと、
前記得点マスタから、前記指定された具体的データに対応する前記要素識別データおよび前記具体難易度取得ステップで取得した前記具体難易度ランクの組合せに対応する前記得点を取得する得点取得ステップと、
前記運行難易度マスタから、前記得点取得ステップで取得した前記得点に基づいて算出した得点比率に対応する運行難易度識別データを取得する運行難易度取得ステップと、
を含むこと、
を特徴とする運行難易度取得方法。 An operation difficulty level acquisition method executed by an information processing apparatus including a control unit and a storage unit, the method comprising:
The storage unit
A specific difficulty master including specific data in an element that determines the degree of difficulty of operation and a specific difficulty rank that is a rank corresponding to the specific data and indicates the degree of difficulty of operation;
A score master including element identification data for identifying the element, a specific difficulty level rank, a score corresponding to the element identification data, and the specific difficulty level rank;
Operation difficulty master including operation difficulty identification data for identifying the degree of difficulty of operation and a score ratio corresponding thereto;
Is stored,
Executed by the controller
A specific difficulty level acquisition step of acquiring a specific difficulty level rank associated with specified specific data from the specific difficulty level master;
A score acquisition step of acquiring the score corresponding to a combination of the element identification data corresponding to the specified specific data and the specific difficulty level rank acquired in the specific difficulty level acquisition step from the score master;
An operation difficulty level acquisition step of acquiring operation difficulty level identification data corresponding to the score ratio calculated based on the score acquired in the score acquisition step from the operation difficulty level master;
Including
How to get service difficulty level characterized by.
前記記憶部には、
運行の難易度を決定する要素における具体的データと当該具体的データに対応するランクであって運行の難易度を表す具体難易度ランクとを含む具体難易度マスタと、
前記要素を識別するための要素識別データと具体難易度ランクと当該要素識別データおよび当該具体難易度ランクの組合せに対応する得点とを含む得点マスタと、
運行の難易度を識別するための運行難易度識別データとこれに対応する得点比率とを含む運行難易度マスタと、
が格納されており、
前記制御部に実行させるための、
前記具体難易度マスタから、指定された具体的データと紐付く具体難易度ランクを取得する具体難易度取得ステップと、
前記得点マスタから、前記指定された具体的データに対応する前記要素識別データおよび前記具体難易度取得ステップで取得した前記具体難易度ランクの組合せに対応する前記得点を取得する得点取得ステップと、
前記運行難易度マスタから、前記得点取得ステップで取得した前記得点に基づいて算出した得点比率に対応する運行難易度識別データを取得する運行難易度取得ステップと、
を含むこと、
を特徴とする運行難易度取得プログラム。 An operation difficulty level acquisition program to be executed by an information processing apparatus including a control unit and a storage unit,
The storage unit
A specific difficulty master including specific data in an element that determines the degree of difficulty of operation and a specific difficulty rank that is a rank corresponding to the specific data and indicates the degree of difficulty of operation;
A score master including element identification data for identifying the element, a specific difficulty level rank, a score corresponding to the element identification data, and the specific difficulty level rank;
Operation difficulty master including operation difficulty identification data for identifying the degree of difficulty of operation and a score ratio corresponding thereto;
Is stored,
For the control unit to execute
A specific difficulty level acquisition step of acquiring a specific difficulty level rank associated with specified specific data from the specific difficulty level master;
A score acquisition step of acquiring the score corresponding to a combination of the element identification data corresponding to the specified specific data and the specific difficulty level rank acquired in the specific difficulty level acquisition step from the score master;
An operation difficulty level acquisition step of acquiring operation difficulty level identification data corresponding to the score ratio calculated based on the score acquired in the score acquisition step from the operation difficulty level master;
Including
Operation difficulty acquisition program characterized by.
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JP2021086525A (en) * | 2019-11-29 | 2021-06-03 | 矢崎総業株式会社 | Transportation supporting system |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2005263367A (en) * | 2004-03-16 | 2005-09-29 | Chugoku Electric Power Co Inc:The | Select method and select apparatus for customer candidate |
JP2010039961A (en) * | 2008-08-08 | 2010-02-18 | Saroute:Kk | Delivery operation support system, and delivery prediction time calculation method and program |
JP2013011450A (en) * | 2011-06-28 | 2013-01-17 | Mitsubishi Electric Corp | Navigation device |
JP2015075981A (en) * | 2013-10-10 | 2015-04-20 | 日産自動車株式会社 | Parking management device and parking management system |
-
2017
- 2017-12-26 JP JP2017249712A patent/JP6994934B2/en active Active
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2005263367A (en) * | 2004-03-16 | 2005-09-29 | Chugoku Electric Power Co Inc:The | Select method and select apparatus for customer candidate |
JP2010039961A (en) * | 2008-08-08 | 2010-02-18 | Saroute:Kk | Delivery operation support system, and delivery prediction time calculation method and program |
JP2013011450A (en) * | 2011-06-28 | 2013-01-17 | Mitsubishi Electric Corp | Navigation device |
JP2015075981A (en) * | 2013-10-10 | 2015-04-20 | 日産自動車株式会社 | Parking management device and parking management system |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2021086525A (en) * | 2019-11-29 | 2021-06-03 | 矢崎総業株式会社 | Transportation supporting system |
WO2021106476A1 (en) * | 2019-11-29 | 2021-06-03 | 矢崎総業株式会社 | Shipping assistance system |
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