JP2021120793A - Information processing device, processing method and program - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、配車業務における車両の運行計画の立案を支援する運行計画生成システムの情報処理装置、処理方法およびプログラムに関する。 The present invention relates to an information processing device, a processing method, and a program of an operation plan generation system that supports the drafting of an operation plan of a vehicle in a vehicle allocation business.
従来より、配送物と当該配送物を依頼された配送先まで運ぶための車両を割当てる配車業務を支援するための運行計画生成システムが知られている。例えば、特許文献1は、配送物に関する情報や配送先に関する情報、配送物を積載する車両に関する情報等を制約条件として、遺伝的アルゴリズムを用いて当該配送物を積載した車両の輸送スケジュールを作成する、とされるシステムを開示する。運行計画生成システムの利用者は、例えば、当該システムによってスケジューリングされた輸送計画(運行計画)と、上記制約条件に対する過去の輸送実績に関する経験とに基づいて、配送方向に複数の配送物を積載した各車両の運行計画を立案する。
Conventionally, there has been known an operation plan generation system for supporting a vehicle allocation business that allocates a delivery item and a vehicle for carrying the delivery item to a requested delivery destination. For example,
上述のように、配車業務においては、運行計画生成システムによってスケジューリングされた輸送計画に対し、配送先に関する情報や配送物を積載する車両に関する情報を適宜に検討するための熟練さが求められる。しかしながら、このような熟練さは、運行計画生成システムの支援を受けて車両毎の運行計画を立案する計画立案者の暗黙知となっている。このため、複数の配送物が積載された各車両の運行計画を立案する配車業務は属人化する傾向にあり、例えば、他者が上記暗黙知を有する計画立案者と同様のレベルで配車業務を行うことは困難な状況にあった。 As described above, in the vehicle dispatching business, skill is required to appropriately examine information on the delivery destination and information on the vehicle on which the delivery is loaded with respect to the transportation plan scheduled by the operation plan generation system. However, such skill is tacit knowledge of the planner who formulates the operation plan for each vehicle with the support of the operation plan generation system. For this reason, the vehicle dispatching business for formulating an operation plan for each vehicle loaded with a plurality of deliveries tends to be personalized. For example, the vehicle dispatching business is performed at the same level as the planner who has the above tacit knowledge. Was in a difficult situation.
本発明は、このような事情を鑑みてなされたものであり、運行計画を立案する計画立案者の暗黙知を形式知として利用可能な技術の提供を目的とする。 The present invention has been made in view of such circumstances, and an object of the present invention is to provide a technique that can use the tacit knowledge of a planner who formulates an operation plan as explicit knowledge.
上記目的を達成するため、本発明の一形態は、配送物と当該配送物を依頼された配送先まで運ぶための車両を割当てる配車業務を支援する情報システムの情報処理装置として例示される。本情報処理装置は、複数の配送物を積載し、複数の配送物のそれぞれに指定された配送先へ輸送する車両について、計画立案者によって実行が決定された輸送に関する運行計画の所定期間における履歴を取得することと、履歴の中から、複数の配送物を積載した車両の輸送制約に関する第1制約情報を抽出することと、抽出した第1制約情報に基づいて、実行が決定された運行計画の立案時に使用された車両の輸送制約に関する既存の輸送制約情報を更新することと、を実行する制御部を備える。 In order to achieve the above object, one embodiment of the present invention is exemplified as an information processing device of an information system that supports a vehicle allocation business that allocates a delivery item and a vehicle for carrying the delivery item to a requested delivery destination. This information processing device loads a plurality of deliveries and transports the vehicles to the designated delivery destinations for each of the plurality of deliveries. The operation plan whose execution is decided based on the acquisition of, the extraction of the first constraint information regarding the transportation constraint of the vehicle loaded with a plurality of deliveries from the history, and the extracted first constraint information. It is provided with a control unit for updating and executing existing transportation constraint information regarding the transportation constraint of the vehicle used at the time of planning.
本発明によれば、運行計画を立案する計画立案者の暗黙知を形式知として利用可能な技術が提供できる。 According to the present invention, it is possible to provide a technique in which tacit knowledge of a planner who formulates an operation plan can be used as explicit knowledge.
以下、図面を参照して、一実施の形態に係る運行計画生成システムについて説明する。以下の実施形態の構成は例示であり、本運行計画生成システムは実施形態の構成には限定されない。 Hereinafter, the operation plan generation system according to the embodiment will be described with reference to the drawings. The configuration of the following embodiment is an example, and the operation plan generation system is not limited to the configuration of the embodiment.
〔実施形態1〕
1.システム概要
図1は、本実施形態における運行計画生成システム(以下、「情報システム」ともいう)100の総体的な機能ブロックの一例を示す図である。本実施形態における情報システム100は、配送物と当該配送物を依頼された配送先まで運ぶための車両を割当てる配車業務を支援するためのシステムである。本情報システムにおいては、配送物に関する情報、配送先に関する情報、配送物を積載する車両に関する情報に基づいて、配送方向に複数の配送物を積載した車両毎の運行計画が生成される。本情報システムによって生成された運行計画は、例えば、当該システムの支援を受けて運行計画を立案する計画立案者に提示される。計画立案者は、例えば、過去の輸送実績に関する経験(暗黙知)に基づいて、当該運行計画を検討し、配送方向に複数の配送物を積載した車両の運行計画を立案する。なお、計画立案者は、情報システム100によって生成された運行計画の「利用者」ということもできる。
[Embodiment 1]
1. 1. System Overview FIG. 1 is a diagram showing an example of an overall functional block of the operation plan generation system (hereinafter, also referred to as “information system”) 100 in the present embodiment. The
図1に示す情報システム100は、車両マスタDB130と、配送先マスタDB140と、出荷情報DB150とを備える。車両マスタDB130は、配送物を配送する車両に関する車両情報が蓄積されるデータベースである。車両に関する車両情報は、例えば、配送業務を運営する事業者等の組織等によって予め登録される。車両マスタDB130に登録される車両情報として、配送業務を提供する事業者の識別情報(事業者コード、事業所コード等)、配送物を積載する車両に関する情報(車両サイズ、車両コード等)が含まれる。また、配送物を積載した車両の輸送制約に関する制約情報(最大重量積載量、最大体積積載量、稼働時間制限、移動距離制限、稼働可能なエリア制限(行政区制限)等)が含まれる。本実施形態においては、上記車両の輸送制約に関する制約情報を「既存の輸送制約情報」ともいう。
The
配送先マスタDB140は、配送物の配送先に関する配送先情報が蓄積されるデータベースである。配送先に関する配送先情報は、例えば、配車業務を運営する事業者の従業員、あるいは、当該事業者から委託を受けた専門業者等によって予め登録される。配送先マスタDB140に登録される配送先情報として、配送先を識別する識別情報(配送先コード、名称、略称、住所等)が含まれる。また、配送物の受入れに関する制約情報(納品可能時刻制限、接車時における接車可能車両サイズ制限、配送順制限、運送会社指定等)が含まれる。本実施形態においては、上記配送先の配送物の受け入れに関する制約情報を「既存の配送先制約情報」ともいう。 The delivery destination master DB 140 is a database in which delivery destination information regarding the delivery destination of the delivered goods is stored. The delivery destination information regarding the delivery destination is registered in advance by, for example, an employee of a business operator who operates a vehicle dispatch business, a specialist company entrusted by the business operator, or the like. The delivery destination information registered in the delivery destination master DB 140 includes identification information (delivery destination code, name, abbreviation, address, etc.) for identifying the delivery destination. In addition, restriction information regarding acceptance of deliveries (delivery time limit, vehicle size limit at the time of contact, delivery order limit, shipping company designation, etc.) is included. In the present embodiment, the restriction information regarding the acceptance of the delivery of the delivery destination is also referred to as "existing delivery destination restriction information".
出荷情報DB150は、配送依頼された配送物に関する情報(出荷情報)が蓄積されるデータベースである。出荷情報は、例えば、配送依頼を受け付けた際の伝票処理等によって予め登録される。出荷情報DB150に登録される出荷情報として、配送物に関する情報(重量、体積等)、配送物の納品に関する指定時刻情報、配送物の荷積み・荷降ろしに関する時間情報等が含まれる。
The shipping information DB 150 is a database in which information (shipping information) related to the delivered goods requested for delivery is stored. The shipping information is registered in advance by, for example, slip processing when a delivery request is received. The shipping information registered in the
また、情報システム100は、複数の配送物を積載した車両毎の運行計画を生成する計画立案処理機能110と、運行結果情報DB160と、配送順結果情報DB170とを備える。計画立案処理機能110は、例えば、キーボードやマウス等の入力デバイスや、LCD(Liquid Crystal Display)等の表示デバイスとのインターフェースを備えるコンピュータによって提供される。そして、計画立案処理機能110を提供するコンピュータは、車両マスタDB130と、配送先マスタDB140と、出荷情報DB150と接続可能な通信インターフェースを備える。当該コンピュータは、各DBに登録された各種情報や地図情報等を参照し、メモリ等に記憶された計画立案処理機能を提供するソフトウェアプログラムの実行を通じて、配送物が積載された車両毎の運行計画を立案(生成)する。
Further, the
計画立案処理機能110においては、各DBに登録された車両に関する車両情報、配送先に関する配送先情報に含まれる制約情報に基づいて、配送物を積載する車両を割り当てるための運行計画が生成される。計画立案処理機能110を提供するコンピュータは、例えば、遺伝的アルゴリズムを用いて、出荷情報DB150に登録された配送物が、配送物の納品に関する指定時刻条件を満たすように当該配送物を積載する車両に対する割り当てパターンを複数に生成する。具体的には、地図情報、配送物の重量や体積、荷積みや荷降ろしに費やされる時間、車両に関する制約情報、配送物の受入れに関する制約情報を満たす、複数の割り当てパターンが生成される。また、計画立案処理機能110を提供するコンピュータは、生成された各パターンを遺伝的アルゴリズムにおける親パターンとして、配送物、車両、配送順、納品時刻等を相互に入れ換えた子パターン、孫パターンを複数に生成する。そして、上記生成された複数のパターンの中から、車両の積載重量、稼働時間、移動時間、稼働可能なエリア等に対するパラメータが最適になる、配送物と車両との割り当てパターンが選定される。選定された割り当てパターンは、例えば、コンピュータの備えるLCD等の表示デバイス上に計画立案処理の結果として表示される。計画立案処理の結果は、例えば、車両毎に複数の配送物が積載された時間軸上の配送スケジュールとして表示デバイス上に表示される。なお、配送物と車両との割り当てにおいては、上記遺伝的アルゴリズムを用いる以外に、地理情報等と配送先の住所等に基づき、ニューラルネットワークを用いて最短となる経路を選択するようにしてもよい。さらに、複数の配送先をクラスタリングして、各クラスタ内で適宜の輸送ルートを得るようにしてもよい。
In the
運行計画の計画立案者は、計画立案処理機能110の結果として表示された配送スケジュールに対して、見直しを適宜に行うことで、自身の過去の輸送実績に関する経験等を反映させて、複数の配送物が積載された車両の最終的な運行計画を決定する。例えば、計画立案者は、配送スケジュールについて、車両毎に車両積載量、体積積載量、車両稼働時間、車両走行距離等の制約情報の見直しを行う。同様にして、配送スケジュールに関し、配送物の配送順や納品予定時刻、配送先における接車車両サイズ、運送会社、エリアや行政区間の移動履歴等が見直される。計画立案者によって見直し等が行われた車両毎の運行計画は、計画立案結果として運行結果情報DB160と、配送順結果情報DB170とに記録・蓄積される。
The planner of the operation plan appropriately reviews the delivery schedule displayed as a result of the plan
運行結果情報DB160および配送順結果情報DB170は、計画立案者によって決定された運行計画の所定情報が記録・蓄積されるデータベースである。運行結果情報DB160には、車両を識別する情報(車両コード等)、配送業者を識別する情報(業者種別、業者コード等)に関連付けされた運行計画に関する運行結果情報が格納される。運行結果
情報には、運行計画の決定日、車両積載量、体積積載量、車両稼働時間、車両走行距離等が含まれる。配送順結果情報DB170には、車両を識別する情報(車両コード等)に関連付けされた配送順、納品予定を示す情報、待機時間や接車車両サイズエリアや行政区間の移動履歴等が含まれる。配送物を配送する担当者は、運行結果情報DB160および配送順結果情報DB170に格納された運行計画にしたがって、配送物の車両への積載を行い、積載された配送物を配送順で割り当てられた配送先に配送する。
The operation result
本実施形態に係る情報システム100は、マスタ設定更新機能120を提供するコンピュータを備える。マスタ設定更新機能120においては、計画立案者によって決定された運行計画に関する情報を用いて、車両マスタDB130に登録された車両毎の車両情報と、配送先マスタDB140に登録された配送先に関する配送先情報とが定期的に更新される。マスタ設定更新機能120を提供するコンピュータは、運行結果情報DB160および配送順結果情報DB170に記録・蓄積された運行計画に関する情報を取得する。そして、マスタ設定更新機能120を提供するコンピュータは、取得された運行計画に関する情報の中から、運行計画の立案処理に関して有効な情報を抽出し、該当する車両に関する制約情報と、配送先に関する制約情報とを定期的に更新する。
The
この結果、本情報システム100においては、配車業務の運行計画の決定に関し、計画立案者が作成した日々の配車結果情報(運行結果情報・配送順結果情報)から車両および配送先マスタ設定値を更新するための有効情報を自動的に抽出することができる。そして、本情報システム100においては、抽出された有効情報を用いて車両マスタDB130、配送先マスタDB140に登録された制約情報を定期的に更新することが可能になる。本情報システム100によれば、計画立案者による暗黙知(制約情報の経験的な見直し)を形式知としてマスタ設定値に反映できるため、例えば、他者が当該システムを用いて運行計画を立案する場合には、同等のレベルで運行計画を立案することが可能になる。また、車両マスタDB130、配送先マスタDB140に登録された情報に対する、計画立案者による、経験等に基づく制約情報の見直しといったメンテナンス作業に係る負荷が軽減できる。
As a result, in this
2.機能構成
図2は、本実施形態に係る情報システム100のより詳細な機能構成の一例を示す図である。図2においては、計画立案処理機能110を提供する複数の情報処理端末(20a〜20c:運航計画作成システム端末A〜C)と、マスタ設定更新機能120を提供する情報処理装置10(運行計画作成システムサーバ)を備える形態が例示される。
2. Functional configuration FIG. 2 is a diagram showing an example of a more detailed functional configuration of the
図2において、情報処理端末(20a〜20c)と情報処理装置10とは、ネットワークNを通じて相互に接続される。ネットワークNには、インターネット等の公衆ネットワーク、携帯電話網等の無線ネットワーク、VPN(Virtual Private Network)等の専用
ネットワーク、LAN(Local Area Network)等のネットワークが含まれる。以下、計画立案処理機能110を提供する複数の情報処理端末(20a〜20c)を総称して「情報処理端末20」あるいは、単に「端末20」ともいう。また、情報処理装置10を「サーバ10」ともいう。なお、図2においては、単一のサーバ10、3台の端末20が代表的に例示されているが、ネットワークNには、複数のサーバ10および3台を超える端末20が接続し得る。
In FIG. 2, the information processing terminals (20a to 20c) and the
端末20は、計画立案処理機能110を提供するコンピュータであり、例えば、物流に関する配車業務を行う事業所毎に設けられる。端末20は、ネットワークNを通じて、サーバ10が管理する車両マスタDB130、配送先マスタDB140にアクセスする。そして、端末20は、各DBに登録された車両に関する車両情報、配送先に関する配送先情報に含まれる制約情報に基づいて、配送物を積載する車両を割り当てるための運行計画を
生成する。運行計画を立案する計画立案者は、端末20のLCD等の表示デバイス上に表示された計画立案処理の結果に基づいて、最終的な運行計画を決定する。最終的な運行計画には、計画立案者の暗黙知に基づいた配車業務に関する各種の制約情報が反映される。計画立案者によって見直し等が行われた運行計画は、計画立案結果として、ネットワークNを通じて、サーバ10が管理する運行結果情報DB160と、配送順結果情報DB170とにそれぞれ記録・蓄積される。
The terminal 20 is a computer that provides the
サーバ10は、マスタ設定更新機能120を提供するコンピュータであり、配車業務に関する車両情報、配送先情報、計画立案者によって決定された運行計画(計画立案結果)に関する情報を管理する。サーバ10は、車両マスタDB130、配送先マスタDB140、運行結果情報DB160、配送順結果情報DB170を機能構成に含む。また、サーバ10は、マスタ設定更新機能120を提供する機能要素として、計画結果取得処理121、計画結果分析処理122、マスタ更新処理123を備える。サーバ10は、ソフトウェアプログラムの実行を通じて上記機能要素を実現することにより、マスタ設定更新機能120を提供する。
The
先ず、車両マスタDB130、配送先マスタDB140に格納される情報を説明する。図3は、車両マスタDB130に登録される車両情報の一例を示す図である。図3に例示の車両情報は、事業者コード、車両コード、業者コード、車両サイズ、最大重量積載量、重量制約率、最大体積載量、体積制約率、使用開始時刻、使用終了時刻、積込時間、稼働制限、距離制限、対象エリアコードの各項目を有する。対象エリアコードは、複数に設定することが可能であり、図3においては、対象エリアコード1、対象エリアコード2、対象エリアコード3の項目が例示されている。事業者コードには、配送事業者を識別する識別情報が格納される。配送事業者は、複数の配送業者を管理する。車両コードには、配送物を運ぶ車両を識別する識別番号が格納される。業者コードには、車両コードに関連付けされた配送業者を識別する情報が格納される。車両サイズには、車両の積載可能な規格を示す情報(例えば、「2t」、「4t」等)が格納される。最大重量積載量には、車両が積載可能な最大重量を示す情報が格納される。重量制約率には、積載される配送物重量への制限を示す情報が格納される。最大体積載量には、積載可能な最大容量を示す情報が格納される。体積制約率には、積載される配送物体積への制限を示す情報が格納される。使用開始時刻には、車両が使用可能になる時刻を示す情報が格納され、使用終了時刻には、使用期間が終了する時刻を示す情報が格納される。積込時間には、荷室等に配送物が積載される時間を示す情報が格納される。稼働制限には、配送業者の稼働を制限する情報が格納される。距離制限には、走行可能な距離を制限する情報が格納される。対象エリアコードには、配送可能なエリアを示す情報が格納される。なお、車両マスタDB130に登録される車両情報は、適宜に項目の追加、変更、削除が可能である。
First, the information stored in the
図4は、配送先マスタDB140に登録される配送先情報の一例を示す図である。図4に例示の配送先情報は、配送先コード、配送先名、配送先略名、住所、緯度、経度、行政区コード、納品可能時刻自、納品可能時刻至の各項目を有する。また、配送先情報は、車両制限、指定業者コード、禁止業者コード、小口業者コードの各項目を有する。なお、配送先マスタDB140に登録される配送先情報は、適宜に項目の追加、変更、削除が可能である。
FIG. 4 is a diagram showing an example of delivery destination information registered in the delivery
配送先コードには、配送先を識別する識別情報が格納される。配送先名には、配送先の名称を示す情報が格納され、配送先略名には当該配送先を示す略称が格納される。住所、緯度、経度には、それぞれ配送先の住所を示す情報、緯度を示す情報、経度を示す地図上の情報が格納される。行政区コードには、配送先が位置する行政区画を示す情報(行政区コード)が格納される。納品可能時刻自および納品可能時刻至には、配送物の納品可能な時間帯を示す情報が格納される。車両制限には、配送先における車両の走行制限(高さ、
重さ等)に関する情報が格納される。指定業者コードには、配送先が指定する配送業者を示す情報が格納される。禁止業者コードには、配送先が出入りを禁じた配送業者を示す情報が格納される。小口業者コードには、小口の配送物に関し、配送先が優先して使用する配送業者を示す情報が格納される。
The delivery destination code stores identification information that identifies the delivery destination. Information indicating the name of the delivery destination is stored in the delivery destination name, and the abbreviation indicating the delivery destination is stored in the delivery destination abbreviation. Information indicating the delivery address, information indicating the latitude, and information on the map indicating the longitude are stored in the address, latitude, and longitude, respectively. In the administrative district code, information (administrative district code) indicating the administrative division where the delivery destination is located is stored. Deliverable time Information indicating the delivery time zone of the delivered product is stored in the self and the deliverable time. Vehicle restrictions include vehicle travel restrictions (height, height,) at the delivery destination.
Information about weight, etc.) is stored. The designated supplier code stores information indicating the delivery company specified by the delivery destination. The prohibited company code stores information indicating the delivery company whose delivery destination has prohibited entry and exit. The retailer code stores information indicating the carrier that the delivery destination preferentially uses for the retail delivery.
次に、計画立案者によって決定された運行計画に関する情報を説明する。運行計画に関する情報は、運行結果情報DB160および配送順結果情報DB170に記録される。図5は、運行結果情報DB160に登録される運行結果情報の一例を示す図である。図5に例示の運行結果情報は、事業所コード、計画管理日、車両コード、トリップ番号、業者種別、業者コード、出発時刻、帰着時刻、重量積載量、重量積載率、流量積載量、流量積載率、走行距離、稼働時間の各項目を有する。また、運行結果情報は、重量積載違反、流量積載違反、使用時間違反、稼働時間違反、距離制限違反の各項目を有する。なお、運行結果情報DB160に登録される運行結果情報においても、適宜に項目の追加、変更、削除が可能である。
Next, information on the operation plan determined by the planner will be described. Information about the operation plan is recorded in the operation result
事業所コードには、運行計画が立案された事業所を識別する情報が格納される。計画管理日には、運行計画を立案する日付情報が格納される。車両コードおよび業者コードは、車両マスタDB130で説明した。トリップ番号には、運行計画でスケジューリングされた配送作業を識別する識別番号が格納される。業者種別には、配送業者の種別を示す情報(小口、個人、委託等)が格納される。出発時刻および帰着時刻には、運行計画でスケジューリングされた出発時刻および帰着時刻を示す情報が格納される。重量積載量には、車両に積載された配送物の積載重量が格納される。重量積載率には、最大重量積載量に対する配送物の積載重量の割合を示す情報が格納される。流量積載量には、車両に積載された配送物の体積積載量が格納される。流量積載率には、最大体積積載量に対する配送物の体積積載量の割合を示す情報が格納される。走行距離には、トリップ番号で特定される配送作業に関する走行距離を示す情報が格納される。稼働時間には、トリップ番号で特定される配送作業に関する稼働時間を示す情報が格納される。重量積載違反には、重量積載違反に関する履歴を示す情報(回数等)が格納される。使用時間違反、稼働時間違反、距離制限違反についてもそれぞれの違反に関する履歴を示す情報が格納される。
The business establishment code stores information that identifies the business establishment for which the operation plan was made. In the plan management date, date information for formulating an operation plan is stored. The vehicle code and the trader code have been described in the
図6は、配送順結果情報DB170に登録される配送順結果情報の一例を示す図である。図6に例示の配送順結果情報は、事業所コード、計画管理日、車両コード、トリップ番号、配送順、配送先コード、納品時刻自、納品時刻至、区間距離、区間時間、待機時間、車両制限違反、納品時間違反、指定業者違反、禁止業者違反の各項目を有する。なお、配送順結果情報に含まれる、事業所コード、計画管理日、車両コード、トリップ番号については、運行結果情報DB160と同様である。また、配送順結果情報DB170に登録される配送順結果情報においても、適宜に項目の追加、変更、削除が可能である。
FIG. 6 is a diagram showing an example of delivery order result information registered in the delivery order
配送順には、運行計画でスケジューリングされたトリップ番号における配送順番を示す情報が格納される。配送先コードには、各配送順番に該当する配送先を示す情報が格納される。納品時刻自および納品時刻至には、配送順で指定される配送物の納品時間帯を示す情報が格納される。区間距離および区間時間には、配送順で指定される配送経路の距離情報および移動に関する走行時間情報が格納される。待機時間には、配送順で指定される配送業務に関する待機時間を示す情報が格納される。車両制限違反には、車両制限違反に関する履歴を示す情報(回数等)が格納される。納品時間違反、指定業者違反、禁止業者違反についても、配送先が制約する条件に対して違反されたそれぞれの履歴を示す情報が格納される。 In the delivery order, information indicating the delivery order in the trip number scheduled in the operation plan is stored. The delivery address code stores information indicating the delivery address corresponding to each delivery order. Delivery time Information indicating the delivery time zone of the deliverables specified in the delivery order is stored in the delivery time itself and the delivery time arrival. In the section distance and section time, the distance information of the delivery route specified in the delivery order and the travel time information related to the movement are stored. In the waiting time, information indicating the waiting time related to the delivery business specified in the delivery order is stored. In the vehicle restriction violation, information (number of times, etc.) indicating the history of the vehicle restriction violation is stored. For delivery time violations, designated contractor violations, and prohibited contractor violations, information indicating the history of violations against the conditions restricted by the delivery destination is stored.
図2に戻り、本実施形態に係るサーバ10が提供するマスタ設定更新機能120において、計画結果取得処理121は、運行結果情報DB160および配送順結果DB170か
ら、所定期間における更新対象のデータを取得する。所定期間として、週単位、月単位、3か月単位といった指定期間が例示される。また、各DBから取得されるデータ項目は、予め指定される。計画結果取得処理121は、各DBに蓄積された更新対象のデータの中から、所定期間で指定された過去分のデータを取得する。取得されたデータは、計画結果分析処理122に引き渡される。
Returning to FIG. 2, in the master setting
計画結果分析処理122は、計画結果取得処理121から引き渡されたデータの中から、車両マスタDB130または配送先マスタDB140に登録された更新対象項目のデータ値を更新するための候補値を選別する。そして、計画結果分析処理122は、選別された候補値に対してクリーニング処理を行い、更新対象項目のデータ値を更新する更新値を決定する。ここで、クリーニング処理とは、ある種のふるい落としの処理であり、データスクリーニング処理、あるいは、単にスクリーニング処理ということもできる。
The plan
本実施形態に係るサーバ10においては、選別された候補値に対してクリーニング処理を行うことにより、例えば、誤操作等で作成された運行計画に関する不適当な候補値を除外できる。計画結果分析処理122で決定された更新値は、マスタ更新処理123に引き渡される。マスタ更新処理123は、計画結果分析処理122から引き渡された更新値が所定の条件を満たすときに、当該更新値を用いて車両マスタDB130または配送先マスタDB140に登録された更新対象項目のデータ値を更新する。
In the
図7は、サーバ10で提供されるマスタ設定更新処理を説明する図である。図7においては、車両マスタDB130に登録された最大重量積載量を更新対象項目とした説明例が例示される。なお、説明例においては、更新対象項目の設定値は、「1800kg」である。
FIG. 7 is a diagram illustrating a master setting update process provided by the
サーバ10で実行される計画結果取得処理121では、運行結果情報DB160から、所定期間(図例では、過去6か月)での、更新対象項目に対応する重量積載量(kg)が取得される(B1)。なお、重量積載量は、車両別に取得される。取得の結果、A1に示すように、車両別の所定期間における重量積載量が計画管理日とともに抽出される。計画結果取得処理121は、車両別に取得された所定期間における重量積載量を計画結果分析処理122に引き渡す(B2)。
In the plan
計画結果分析処理122では、A2に示すように運行結果情報DB160から取得された重量積載量を、最大重量積載量を更新する候補値としてクリーニング処理を行う。クリーニング処理では、例えば、複数の候補値に対する平均値(候補値平均μ)および標準偏差(ρ)の算出が行われる(B3)。そして、算出された候補値平均μおよび標準偏差ρに基づいて、クリーニング処理を行うための判断基準が特定される。図7においては、算出された標準偏差ρの2倍が判断基準として設定される(B4)。なお、このような判断基準は、予めパラメータとしてソフトウェアプログラム内に保持される。
In the plan
図7に示すように、説明例においては、候補値平均μは「1723kg」、標準偏差ρは「104kg」として算出され、標準偏差ρに基づく判断基準は「μ+2×ρ=1931kg」として算出されている。 As shown in FIG. 7, in the explanatory example, the candidate value average μ is calculated as “1723 kg”, the standard deviation ρ is calculated as “104 kg”, and the judgment criterion based on the standard deviation ρ is calculated as “μ + 2 × ρ = 1931 kg”. ing.
そして、クリーニング処理では、判断基準を超えている候補値を異常値と判定し、当該候補値が除外される(B5)。図7の説明例では、A2に示す候補値の中から、計画管理日:6/28の運行計画における候補値の重量積載量:2000kgが、判断基準;1931kgを超える異常値として除外される。 Then, in the cleaning process, the candidate value exceeding the determination criterion is determined as an abnormal value, and the candidate value is excluded (B5). In the explanatory example of FIG. 7, from the candidate values shown in A2, the weight loading capacity of the candidate value in the operation plan of the plan management date: 6/28: 2000 kg is excluded as an abnormal value exceeding the judgment standard; 1931 kg.
計画結果分析処理122は、クリーニング処理が施された候補値の中から、所定条件を
満たす候補値を、車両マスタDB130に登録された最大重量積載量を更新する更新値に設定する。なお、更新値を決定するための所定条件は、予めパラメータとして設定される。例えば、クリーニング処理が施された候補値の中の最大値や平均値、あるいは、判断基準を超えた候補の中の最小値等が例示される。図7においては、判断基準以下の候補値の中で、最大の重量積載量として記録された候補値「1921kg」が、車両マスタDB130に登録された最大重量積載量を更新する更新値として設定される(B6)。
The planning
計画分析処理122によって設定された更新値は、マスタ更新処理123に引き渡され、当該処理を通じて車両マスタDB130に登録された最大重量積載量のデータ値が更新される。なお、マスタ更新処理123においても、更新値を用いて車両マスタDB130に登録された更新対象項目のデータ値を更新するか否かを判断してもよい。例えば、図7の説明例では、車両マスタDB130に登録された最大重量積載量が更新値未満であることを条件として、当該項目のデータ値の更新を判断することが例示される。このような更新実行の可否についての判定条件についても、予めパラメータとしてソフトウェアプログラム内に設定することが可能である。
The update value set by the
図7においては、最大重量積載量を更新対象項目として説明したが、他の制約情報に関する項目についても同様にしてマスタ設定更新処理が行われる。例えば、車両マスタDB130では、最大体積積載量、稼働制限、距離制限、対象エリアコード等が更新対象項目として例示される。また、配送先マスタDB140では、納品可能時刻自、納品可能時刻至、車両制限等が例示される。なお、車両マスタDB130の更新対象項目のデータ値について、更新処理に資される運行結果情報DB160の項目は、例えば、車両コード、車両サイズ、重量積載量、流量積載量、走行距離、稼働時間等である。同様にして、配送先マスタDB140の更新対象項目のデータ値について、更新処理に資される配送順結果情報DB170の項目は、例えば、配送先コード、納品時刻自、納品時刻至、車両サイズ等である。本実施形態においては、運行結果情報DB160の、上記更新に資される項目のデータ値を「第1制約情報」ともいう。さらに、配送順結果DB170の、上記更新に資される項目のデータ値を「第2制約情報」ともいう。
In FIG. 7, the maximum weight load capacity has been described as an item to be updated, but the master setting update process is also performed for items related to other constraint information in the same manner. For example, in the
3.装置構成
図8は、本実施形態に係るサーバ10のハードウェア構成の一例を示す図である。図8に示すように、サーバ10は、接続バス16によって相互に接続されたプロセッサ11、主記憶装置12、補助記憶装置13、通信IF14、入出力IF15を構成要素に含むコンピュータである。主記憶装置12および補助記憶装置13は、サーバ10が読み取り可能な記録媒体である。上記の構成要素はそれぞれ複数に設けられてもよいし、一部の構成要素を設けないようにしてもよい。端末20を構成するコンピュータは、実質的にサーバ10のハードウェア構成と同等であるため、説明が省略される。
3. 3. Device Configuration FIG. 8 is a diagram showing an example of the hardware configuration of the
プロセッサ11は、サーバ10全体の制御を行う中央処理演算装置である。プロセッサ11は、例えば、CPU(Central Processing Unit)やDSP(Digital Signal Processor)等である。プロセッサ11は、例えば、補助記憶装置13に記憶されたプログラム
を主記憶装置12の作業領域に実行可能に展開し、当該プログラムの実行を通じて周辺機器の制御を行うことで所定の目的に合致した機能を提供する。本実施形態に係るサーバ10においては、プログラムの実行を通じてマスタ設定更新機能120が提供される。また、端末20においては、プログラムの実行を通じて運行計画の計画立案機能110が提供される。なお、プログラムの実行を通じて、マスタ設定更新機能120を提供するプロセッサ11は、「制御部」の一例である。
The
なお、一部または全部の機能が、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)、GPU(Graphics Processing Unit)等によって提供されてもよい。同様にして、
一部または全部の機能が、FPGA(Field-Programmable Gate Array)、数値演算プロ
セッサ、ベクトルプロセッサ、画像処理プロセッサ等の専用LSI(large scale integration)、その他のハードウェア回路で実現されてもよい。また、サーバ10は、単一の
物理的構成で実現されてもよく、互いに連携する複数台のコンピュータの構成によって実現されてもよい。
Note that some or all of the functions may be provided by an ASIC (Application Specific Integrated Circuit), a GPU (Graphics Processing Unit), or the like. Similarly,
Some or all of the functions may be realized by a dedicated LSI (large scale integration) such as an FPGA (Field-Programmable Gate Array), a numerical arithmetic processor, a vector processor, or an image processing processor, or other hardware circuits. Further, the
主記憶装置12は、プロセッサ11が実行するプログラム、当該プロセッサが処理するデータ等を記憶する。主記憶装置12は、フラッシュメモリ、RAM(Random Access Memory)やROM(Read Only Memory)を含む。補助記憶装置13は、各種のプログラムおよび各種のデータを読み書き自在に記録媒体に格納する。補助記憶装置13は、外部記憶装置とも呼ばれる。補助記憶装置13には、例えば、OS(Operating System)、各種プログラム、各種テーブル等が格納される。OSは、例えば、通信IF14を介して接続される外部装置等とのデータの受け渡しを行う通信インターフェースプログラムを含む。外部装置等は、例えば、ネットワークNに接続する他のコンピュータ、外部記憶装置等である。
The
補助記憶装置13は、主記憶装置12を補助する記憶領域として使用され、プロセッサ11が実行するプログラム、プロセッサ11が処理するデータ等を記憶する。補助記憶装置13は、不揮発性半導体メモリ(フラッシュメモリ、EPROM(Erasable Programmable ROM))を含むシリコンディスク、ソリッドステートドライブ装置、ハードディスク
ドライブ(HDD、Hard Disk Drive)装置等である。また、補助記憶装置13として、
CDドライブ装置、DVDドライブ装置、BDドライブ装置といった着脱可能な記録媒体の駆動装置が例示される。着脱可能な記録媒体として、CD、DVD、BD、USB(Universal Serial Bus)メモリ、SD(Secure Digital)メモリカード等が例示される。
The
Examples thereof include a drive device for a removable recording medium such as a CD drive device, a DVD drive device, and a BD drive device. Examples of the removable recording medium include a CD, DVD, BD, USB (Universal Serial Bus) memory, SD (Secure Digital) memory card and the like.
なお、図2に例示の各DBは、例えば、サーバ10のプロセッサ11によって実行されるデータベース管理システム(DBMS)のプログラムが、補助記憶装置13等に記憶されるデータを管理することで構築されるリレーショナルデータベースである。
Each DB illustrated in FIG. 2 is constructed by, for example, a program of a database management system (DBMS) executed by a
通信IF14は、サーバ10をネットワークNに接続させるためのインターフェースである。サーバ10においては、通信IF14は、ネットワークとの接続方式に応じて適宜の構成を採用できる。
The communication IF 14 is an interface for connecting the
入出力IF15は、サーバ10に接続される機器との間でデータの入出力を行うインターフェースである。入出力IF15には、例えば、キーボード、タッチパネルやマウス等のポインティングデバイス、マイクロフォン等の入力デバイスが接続される。情報処理装置110は、入出力IF15を介し、入力デバイスを操作する操作者からの操作指示等を受け付ける。
The input / output IF 15 is an interface for inputting / outputting data to / from a device connected to the
また、入出力IF15には、例えば、LCD、EL(Electroluminescence)パネル、
有機ELパネル等の表示デバイス、プリンタ、スピーカ等の出力デバイスが接続される。サーバ10は、入出力IF15を介し、プロセッサ11で処理されるデータや情報、主記憶装置12、補助記憶装置13に記憶されるデータや情報を出力する。
Further, the input / output IF15 includes, for example, an LCD, an EL (Electroluminescence) panel, and the like.
Display devices such as organic EL panels and output devices such as printers and speakers are connected. The
4.処理の流れ
次に、図9を参照して、本実施形態に係るマスタ設定更新処理に関する処理の流れを説明する。図9は、本実施形態に係るサーバ10で実行されるマスタ設定更新処理の一例を示すフローチャートである。図9に示す処理は、サーバ10のプロセッサ11が補助記憶装置13等に記憶されたプログラムを実行することで提供される。また、これらの処理は、日単位、週単位、月単位といった所定の期間単位で定期的に実行される。
4. Process Flow Next, a process flow related to the master setting update process according to the present embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 9 is a flowchart showing an example of the master setting update process executed by the
処理の開始後、ステップS101において、端末20を操作する計画立案者によって決定された運行計画に関する情報が取得される。ネットワークNを通じて運行結果情報DB160、配送順結果情報DB170に蓄積された、所定期間の更新対象項目に関連付けされた項目のデータ値が取得される。上記各DBから取得されるデータ値は計画管理日を示す情報とともに、車両別に取得される。取得されたデータは、ステップS102に引き渡され、処理がステップS102に進む。
After the start of the process, in step S101, information regarding the operation plan determined by the planner who operates the terminal 20 is acquired. The data values of the items associated with the update target items for the predetermined period, which are accumulated in the operation result
ステップS102では、計画結果分析処理が行われる。具体的には、ステップS101から引き渡されたデータに基づいて、車両マスタDB130または配送先マスタDB140に登録された更新対象項目のデータ値を更新する候補値が選定される。選定された候補値は、ステップS103に引き渡され、処理がステップS103に進む。
In step S102, the plan result analysis process is performed. Specifically, based on the data delivered from step S101, a candidate value for updating the data value of the update target item registered in the
ステップS103では、候補値に対するデータクリーニング処理が行われる。具体的には、複数の候補値に対する候補値平均μ、標準偏差ρが求められ、予め定められたパラメータに従って、異常値を判定するための判断基準が算出される。そして、算出された判断基準に基づいて候補値の中の異常値を特定し、当該異常値を候補値から除外する。データクリーニング処理が施されたデータ(異常値を除く候補値)は、ステップS104に引き渡され、処理がステップS104に進む。データクリーニング処理は、ある種のふるい落としの処理であり、データのスクリーニングと呼ぶこともできる。 In step S103, data cleaning processing is performed on the candidate value. Specifically, the average μ of the candidate values and the standard deviation ρ for the plurality of candidate values are obtained, and the judgment criteria for determining the abnormal value is calculated according to the predetermined parameters. Then, an abnormal value among the candidate values is specified based on the calculated determination standard, and the abnormal value is excluded from the candidate values. The data to which the data cleaning process has been performed (candidate values excluding abnormal values) is passed to step S104, and the process proceeds to step S104. The data cleaning process is a kind of sieving process and can also be called data screening.
ステップS104では、クリーニング処理が施された候補値の中から更新対象項目のデータ値を更新するための更新値が決定される。なお、更新値の決定に関する条件は、予めパラメータとしてプログラム等に保持される。このような条件として、クリーニング処理が施された候補値の中の最大値や平均値、あるいは、判断基準を超えた候補の中の最小値等が例示される。また、判断基準以下の候補値の中の、最大値や最小値、平均値を候補値とすることもできる。決定された更新値は、ステップS105に引き渡され、処理がステップS105に進む。 In step S104, the update value for updating the data value of the update target item is determined from the candidate values that have been cleaned. The conditions for determining the update value are held in advance in the program or the like as parameters. Examples of such a condition include the maximum value and the average value among the candidate values that have been subjected to the cleaning process, or the minimum value among the candidates that exceed the judgment criteria. Further, among the candidate values below the judgment criteria, the maximum value, the minimum value, and the average value can be used as the candidate values. The determined update value is passed to step S105, and the process proceeds to step S105.
本実施形態では、車両マスタDB130に登録された既存の輸送制約情報を更新するために、運行結果情報DB160に格納された所定の候補値に対して実行されるステップS103−S104の処理で用いられる判断基準や条件等が「第1判定基準」に相当する。さらに、配送先マスタDB140に登録された既存の配送先制約情報を更新するために、配送順結果情報DB170に格納された所定の候補値に対して実行されるステップS103−S104の処理で用いられる判断基準や条件等が「第2判定基準」に相当する。
In the present embodiment, it is used in the process of steps S103-S104 executed for a predetermined candidate value stored in the operation result
ステップS105では、決定された更新値を用いて、車両マスタDB130または配送先マスタDB140に登録された更新対象項目のデータ値(マスタ値)が更新される。ただし、更新対象項目のデータ値の更新に関し、当該更新値を用いて更新するか否かの判断を行ってもよい。例えば、車両マスタDB130または配送先マスタDB140に登録されたデータ値と更新値とを比較して、更新値が大きい場合を条件としてマスタ値の更新の可否が判断される。このような判断条件は、予めパラメータとしてプログラム内に保持できる。最終的な更新可否の判断を行うことで、マスタ値として適さない更新値(例えば、繁忙期や閑散期において決定された更新値)の、車両マスタDB130または配送先マスタDB140への登録が予防できる。ステップS105の処理が終了すると本ルーチンを一旦終了する。
In step S105, the data value (master value) of the update target item registered in the
以上、説明したように、本実施形態に係る情報システムにおいては、サーバ10は、配車業務に関し、計画立案者によって決定された運行計画に関する情報を、自身の管理する運行結果情報DB160および配送順結果情報DB170に記録・蓄積する構成とした。
そして、サーバ10は、上記の各DBに蓄積された情報に基づいて、運行計画の決定前に計画立案者が参考にする輸送スケジュールを作成するための車両毎の制約情報および配送先に関する制約情報を定期的に更新する構成とした。輸送スケジュールを作成するための車両毎の制約情報はサーバ10が管理する車両マスタDB130に登録され、配送先に関する制約情報は当該サーバが管理する配送先マスタDB140に登録される。サーバ10は、運行結果情報DB160および配送順結果情報DB170に蓄積された運行計画に関する情報の中から、運行計画の計画立案処理に関して有効な情報を抽出し、該当する車両に関する制約情報と、配送先に関する制約情報とを定期的に更新する。
As described above, in the information system according to the present embodiment, the
Then, based on the information accumulated in each of the above DBs, the
この結果、本実施形態においては、配車業務の運行計画の決定に関し、計画立案者が作成した日々の配車結果情報(運行結果情報・配送順結果情報)から車両および配送先マスタ設定値を更新するための有効情報を自動的に抽出することができる。本実施形態に係る情報システムによれば、抽出された有効情報を用いて車両に関する制約情報と、配送先に関する制約情報とが定期的に更新できるため、計画立案者による暗黙知(制約情報の経験的な見直し)を形式知として各マスタDBの設定値に反映できる。本実施形態においては、他者が当該システムを用いて運行計画を立案する場合には、同等のレベルで運行計画を立案することが可能になる。また、車両マスタDB130、配送先マスタDB140に登録された情報に対する、計画立案者の経験等に基づく制約情報の見直しといったメンテナンス作業に係る負荷が軽減できる。
As a result, in the present embodiment, regarding the determination of the operation plan of the vehicle allocation business, the vehicle and the delivery destination master setting value are updated from the daily vehicle allocation result information (operation result information / delivery order result information) created by the planner. It is possible to automatically extract valid information for the purpose. According to the information system according to the present embodiment, the constraint information about the vehicle and the constraint information about the delivery destination can be updated periodically by using the extracted valid information, so that the tacit knowledge (experience of the constraint information) by the planner Review) can be reflected in the set value of each master DB as explicit knowledge. In the present embodiment, when another person makes an operation plan using the system, it becomes possible to make an operation plan at the same level. Further, it is possible to reduce the load related to the maintenance work such as reviewing the constraint information based on the experience of the planner for the information registered in the
また、本実施形態においては、車両マスタDB130に登録された車両に関する制約情報、配送先マスタDB140に登録された配送先に関する制約情報を更新するための有効情報の抽出の際に、データクリーニング処理を実行する構成とした。データクリーニング処理では、複数の候補値に対する平均値と標準偏差とを用いて候補値の中の異常値を判定する判断基準を求めることが可能になる。このため、本実施形態においては、判断基準に基づいて異常値と判定された候補値、例えば、誤操作等で作成された運行計画に関する不適当な候補値を除外することが可能になる。本実施形態によれば、車両に関する制約情報および配送先に関する制約情報を更新するための情報の有効性を高めることができる。
Further, in the present embodiment, the data cleaning process is performed when extracting the constraint information regarding the vehicle registered in the
また、本実施形態においては、クリーニング処理が施された候補値の中の最大値や最小値、候補値の平均値、判断基準を超えた候補の中の最小値、判断基準以下の候補値の中の最大値や最小値、平均値を有効情報を抽出するための条件とすることができる。本実施形態によれば、有効情報を抽出する際の確度を高めることができる。 Further, in the present embodiment, the maximum value and the minimum value among the candidate values subjected to the cleaning process, the average value of the candidate values, the minimum value among the candidates exceeding the judgment criteria, and the candidate values below the judgment criteria. The maximum, minimum, and average values in the list can be used as conditions for extracting valid information. According to this embodiment, it is possible to increase the accuracy when extracting valid information.
《コンピュータが読み取り可能な記録媒体》
情報処理装置その他の機械、装置(以下、コンピュータ等)に上記何れかの機能を実現させるプログラムをコンピュータ等が読み取り可能な記録媒体に記録することができる。そして、コンピュータ等に、この記録媒体のプログラムを読み込ませて実行させることにより、その機能を提供させることができる。
<< Computer-readable recording medium >>
A program that enables an information processing device or other machine or device (hereinafter referred to as a computer or the like) to realize any of the above functions can be recorded on a recording medium that can be read by a computer or the like. Then, the function can be provided by causing a computer or the like to read and execute the program of this recording medium.
ここで、コンピュータ等が読み取り可能な記録媒体とは、データやプログラム等の情報を電気的、磁気的、光学的、機械的、または化学的作用によって蓄積し、コンピュータ等から読み取ることができる記録媒体をいう。このような記録媒体のうちコンピュータ等から取り外し可能なものとしては、例えばフレキシブルディスク、光磁気ディスク、CD−ROM、CD−R/W、DVD、ブルーレイディスク、DAT、8mmテープ、フラッシュメモリなどのメモリカード等がある。また、コンピュータ等に固定された記録媒体としてハードディスクやROM等がある。 Here, a recording medium that can be read by a computer or the like is a recording medium that can store information such as data and programs by electrical, magnetic, optical, mechanical, or chemical action and can be read from the computer or the like. To say. Among such recording media, those that can be removed from a computer or the like include, for example, a memory such as a flexible disk, a magneto-optical disk, a CD-ROM, a CD-R / W, a DVD, a Blu-ray disk, a DAT, an 8 mm tape, or a flash memory. There are cards etc. In addition, there are hard disks, ROMs, and the like as recording media fixed to computers and the like.
10 情報処理装置(運行計画作成システムサーバ)
11 プロセッサ
12 主記憶装置
13 補助記憶装置
14 入出力IF
15 通信IF
16 接続バス
20 情報処理端末(運行計画作成システム端末)
100 情報システム(運行計画作成システム)
110 計画立案処理機能
120 マスタ設定更新機能
121 計画結果取得処理
122 計画結果分析処理
123 マスタ更新処理
130 車両マスタDB
140 配送先マスタDB
150 出荷情報DB
160 運行結果情報DB
170 配送順結果情報DB
10 Information processing device (operation plan creation system server)
11
15 Communication IF
16 Connection bus 20 Information processing terminal (operation plan creation system terminal)
100 Information system (operation planning system)
110
140 Delivery destination master DB
150 Shipping Information DB
160 Operation result information DB
170 Delivery order result information DB
Claims (8)
前記履歴の中から、複数の配送物を積載した前記車両の輸送制約に関する第1制約情報を抽出することと、
抽出した前記第1制約情報に基づいて、実行が決定された前記運行計画の立案時に使用された前記車両の輸送制約に関する既存の輸送制約情報を更新することと、
を実行する制御部を備える情報処理装置。 To acquire the history of a vehicle that loads a plurality of deliveries and transports them to the delivery destinations specified for each of the plurality of deliveries in a predetermined period of the operation plan for the transport that is decided to be executed by the planner. When,
Extracting the first constraint information regarding the transport constraint of the vehicle loaded with a plurality of deliveries from the history, and
Based on the extracted first constraint information, the existing transport constraint information regarding the transport constraint of the vehicle used at the time of drafting the operation plan whose execution is decided is updated.
An information processing device including a control unit that executes the above.
前記履歴の中から、前記複数の配送物のそれぞれに指定された配送先の、配送物の受け入れ制約に関する第2制約情報を抽出することと、
前記第2制約情報に基づいて、実行が決定された前記運行計画の立案時に使用された前記配送先の配送物の受け入れ制約に関する既存の配送先制約情報を更新することと、をさらに実行する請求項1に記載の情報処理装置。 The control unit
Extracting the second constraint information regarding the acceptance constraint of the delivery of the delivery destination specified for each of the plurality of deliveries from the history.
A claim for further execution of updating the existing delivery destination constraint information regarding the acceptance constraint of the delivery destination used at the time of drafting the operation plan whose execution is decided based on the second constraint information. Item 1. The information processing apparatus according to item 1.
前記履歴の中から、複数の配送物を積載した前記車両の輸送制約に関する第1制約情報を抽出することと、
抽出した前記第1制約情報に基づいて、実行が決定された前記運行計画の立案時に使用された前記車両の輸送制約に関する既存の輸送制約情報を更新することと、
を含む処理方法。 To acquire the history of a vehicle that loads a plurality of deliveries and transports them to the delivery destinations specified for each of the plurality of deliveries in a predetermined period of the operation plan for the transport that is decided to be executed by the planner. When,
Extracting the first constraint information regarding the transport constraint of the vehicle loaded with a plurality of deliveries from the history, and
Based on the extracted first constraint information, the existing transport constraint information regarding the transport constraint of the vehicle used at the time of drafting the operation plan whose execution is decided is updated.
Processing method including.
前記第2制約情報に基づいて、実行が決定された前記運行計画の立案時に使用された前記配送先の配送物の受け入れ制約に関する既存の配送先制約情報を更新することと、をさらに含む請求項5に記載の処理方法。 Extracting the second constraint information regarding the acceptance constraint of the delivery of the delivery destination specified for each of the plurality of deliveries from the history.
A claim further comprising updating the existing delivery destination constraint information regarding the acceptance constraint of the delivery destination used at the time of drafting the operation plan whose execution is decided based on the second constraint information. The processing method according to 5.
前記履歴の中から、複数の配送物を積載した前記車両の輸送制約に関する第1制約情報を抽出することと、
抽出した前記第1制約情報に基づいて、実行が決定された前記運行計画の立案時に使用された前記車両の輸送制約に関する既存の輸送制約情報を更新することと、
をコンピュータに実行させるプログラム。 To acquire the history of a vehicle that loads a plurality of deliveries and transports them to the delivery destinations specified for each of the plurality of deliveries in a predetermined period of the operation plan for the transport that is decided to be executed by the planner. When,
Extracting the first constraint information regarding the transport constraint of the vehicle loaded with a plurality of deliveries from the history, and
Based on the extracted first constraint information, the existing transport constraint information regarding the transport constraint of the vehicle used at the time of drafting the operation plan whose execution is decided is updated.
A program that causes a computer to run.
抽出された前記第2制約情報に基づいて、実行が決定された前記運行計画の立案時に使用された前記配送先の配送物の受け入れ制約に関する既存の配送先制約情報を更新することと、をさらにコンピュータに実行させる請求項7に記載のプログラム。
Extracting the second constraint information regarding the acceptance constraint of the delivery of the delivery destination specified for each of the plurality of deliveries from the history.
Based on the extracted second constraint information, the existing delivery constraint information regarding the acceptance constraint of the delivery of the delivery used at the time of drafting the operation plan whose execution is decided can be updated. The program according to claim 7, which is executed by a computer.
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