JP5756157B2

JP5756157B2 - α日前倒しによる配送予測システムおよび方法

Info

Publication number: JP5756157B2
Application number: JP2013201708A
Authority: JP
Inventors: 眞治和田; 眞吾出構
Original assignee: Nippon Gas Co Ltd
Current assignee: Nippon Gas Co Ltd
Priority date: 2013-09-27
Filing date: 2013-09-27
Publication date: 2015-07-29
Anticipated expiration: 2033-09-27
Also published as: CA2925442C; US9990600B2; CA2925442A1; AU2014325917A1; JP2015069312A; WO2015045407A1; US20160239793A1

Description

本発明は、α日前倒しによる配送予測システムおよび方法に関する。

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

各配送拠点において充填されたガス容器は、配送員によって、一般家庭、集合住宅、事業所などの顧客宅に配送される。ガス容器（供給設備）と顧客との関係は１対１の場合もあれば、１つのガス容器を複数の顧客が使用する集合住宅の場合もあり、この場合は１対多の関係となる。顧客宅にて使用済みのガス容器は、充填されたガス容器と交換され、配送拠点に回収される。また、配送拠点毎に配送員が担当する固定的な配送エリアが設定され、各配送員は、配送リストに基づき、当該配送エリア内の顧客宅を訪問し、ガス容器を配送する。

当該配送リストは、データベースに集約されている、各顧客の過去のガス使用量の実績、顧客宅のガスメータ（需要家ともいう）の指針入力結果、配送実績などを基に、ガス容器内のＬＰガスの残量を予測することにより、ガス容器のガス切れが発生しないように配送予定日が調整され（配送予測という）、作成される電子データのリストである。また、配送リストは、各配送員の担当分に分けられ、各配送員が携帯するモバイル端末に配信される。配送リストは、配送予定日毎に、その配送予定日の前日に各配送員に配信される。これにより、各配送員は、事前に配送ルートを検討したり、配送スケジュールを立てたりすることができる。

このように、配送リストの前日配信のため、翌日配送分の配送リストの作成は、配送予定日の前日１７：００までの配送実績に基づいて作成されている。すなわち、配送リスト作成時点で、未だ配送が行われていない当日配送予定分は、当然ながら、配送残データとして配送リストに含まれることになる。しかしながら、実際には、その後も配送作業を行っており、深夜まで配送を行っている場合もある。この場合、各配送員に事前に配信された配送リストの中には、既に配送済みのデータが含まれることになる（配送リストと配送実績との間に齟齬が生じる）。そのため、配送予定日当日に各配送員に配送不要の配送先について指示を行っている。当該指示は完全なアナログ作業であり、配送リストから配送先データの消し込みが行われたり、新たな配送リストが配信されたりするわけではない。また、仮に最新の配信リストが配信されたとしても、配送員が事前に立てた配送スケジュールや配送ルートは大きく変更せざるを得ない場合がある。さらに、前日１７：００以降に配送済みとなった配送先は、配送員毎に必ずしも一律に発生しているわけではない。すなわち、配送予定日当日に各配送員に配送不要の配送先について指示を行った結果、配送員ごとのガス容器の配送予定本数に偏りが発生する場合がある。この場合、さらに、配送員間で配送先の移動や交換などが必要となることもあり、結局のところ、前日配信の配送リストを有効に活用することができていない。一方で、配送予定日はガス切れが発生しないように決定されるもので、これより前に配送することは問題ない。

本発明は、このような問題に鑑みてなされたもので、その目的とするところは、ＬＰガス配送業務において配送リストを作成する際、配送予定日が翌日のデータではなく、α日後（例えば、２日後）のデータを翌日配送分として、リスト作成することにある。この際、昨日の配送残データを配送リストに追加する。

本発明は、このような目的を達成するために、ＬＰガス配送業務における配送予定日を予測し、翌日配送分の配送リストを作成する方法であって、前記方法は、
顧客データを取得するステップであって、前記顧客データは、少なくとも配送先である顧客の識別子、関連付けられる供給設備の識別子、および指針データを含む、取得するステップと、
一定期間の前記指針データの差分から前記供給設備に対する使用量を算出するステップと、
前記供給設備の識別子を用いて、供給設備データを取得するステップであって、前記供給設備データは、少なくとも前記供給設備の識別子、前記供給設備のガス容量と設置本数、および前回配送日を含む、取得するステップと、
前記ガス容量および前記設置本数から、前記供給設備の全容量を示すマスタ容量を算出するステップと、
前記マスタ容量、前記前回配送日および前記使用量から前記供給設備がガス切れを起こす日を予測し、前記配送予定日を算出するステップと、
前記算出した配送予定日が所定日後の前記供給設備データと、配送残の前記供給設備データとに基づいて、前記配送リストを作成するステップと、
前記配送リストを、配送員の携帯するモバイル端末に送信するステップと
を備えたことを特徴とする。

また、前段落に記載の発明において、前記所定日後は２日後であり、前記配送残は前日分のものであることを特徴とする。

また、前２段落に記載の発明において、前記配送リストは、前記配送残の供給設備が優先的に配送されるよう、ソートされることを特徴とする。

また、前３段落に記載の発明において、前記配送リストは、同一営業所かつ同一担当エリアの各配送員の配送能力に応じて、配送員ごとに作成されることを特徴とする。

そして、前段落に記載の発明において、前記配送能力は、前記各配送員の１日に配送可能な前記供給設備の本数であることを特徴とする。

以上説明したように、ＬＰガス配送業務において配送リストを作成する際、配送予定日がα日後（例えば、２日後）のデータを翌日配送分として、リスト作成する。この際、昨日の配送残データを配送リストに追加する。具体的に説明すると、例えば、本来、９月３日が配送予定日のデータを、９月２日の配送分として配送リストを作成する。９月２日に配送できなかった分は、９月３日の１７：００に作成される９月４日配送分の配送リストに追加される。これにより、配送リストと配送実績との間に齟齬が生じることがなくなり、配送リストを有効に活用することができる。

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

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

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

配送管理サーバ１０１において、各顧客の過去のガス使用量の実績、顧客宅のガスメータの指針結果、配送実績などを基にガス容器内のＬＰガスの残量を予測することにより配送予定日を調整し（配送予測）、配送リストを作成する。配送リストは、１日１回、作成される（例えば、１７：００に翌日配送分の配送リストを作成する）。本実施形態では、配送リストは、従来のように配送予定日が翌日のものではなく、α日後（例えば、２日後）のデータに基づいて作成される。また、管理者などが、管理者端末１０３を介して配送リストを参照、変更することができる。

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

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

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

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

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

配送予測データ記憶部２２２は、予測された配送結果に関するデータを格納する。一実施形態では、当該配送予測データは、供給設備を識別させる供給設備ＩＤ、配送先住所、供給設備であるガス容器の容量や設置本数、および予測された配送予定日などである。

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

配送リストデータ記憶部２２４は、配送リストに関するデータを格納する。一実施形態では、当該配送リストデータは、配送先の供給設備を識別させる供給設備ＩＤ、配送先住所、配送先の供給設備であるガス容器の容量や設置本数、配送予定日、配送予定日に配送できなかったことを示す配送残フラグ、および配送を担当する配送員を識別させる担当配送員ＩＤなどである。配送残フラグは、例えば、配送予定日に配送できなかった場合は「１」を立てる。

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

使用量算出手段２１１は、顧客データ記憶部２２１から顧客データを取得し、例えば、毎月の検針の指針データの差分から、各顧客の月間使用量を算出する。また、新規顧客などの場合は、過去の指針データが無いため、コンロ、給湯器、暖房機器などのガス利用設備の設置状況や、利用状況（家族構成、利用頻度など）などのヒアリングデータ（図示せず）を基に、特定の使用量を割り当てることもできる。

配送予測手段２１２は、供給設備の全容量であるマスタ容量を算出し、各顧客の使用実績、ガスメータの指針データ、および配送実績を用いて、配送予定日を算出する。

配送リスト作成手段２１３は、配送予測手段２１２が算出した配送予定日、および各配送員の配送能力に基づいて、配送スケジュールである配送リストを作成する。

データ通信手段２１４は、配送リスト作成手段２１３により作成された配送リストを、各配送員が携帯するモバイル端末１０５に送信する。また、各営業所における管理者などが有する管理者端末１０３からの配送リストへの参照要求などを受信し、管理者端末１０３に配送リストを送信する。

次に、図７のフローチャート、および図３−６の表を参照して、本発明の一実施形態に係る配送予測処理の流れを詳細に説明する。一実施形態において、当該配送予測処理は、毎日１７：００に実施されるバッチ処理である。

図７は、本発明の一実施形態に係る配送予測処理を示すフローチャートである。配送予測は、供給設備単位で処理する。まず、ステップ７０１にて、使用量算出手段２１１は、任意の供給設備に関連付けられる（任意の供給設備ＩＤを有する）顧客データから１顧客分のデータを取得する。当該顧客データとは、一実施形態では、図３に示すような、配送先である顧客データ、関連付けられる供給設備ＩＤ、ならびに今回および前回の指針データなどを含むリストデータである。したがって、１顧客分のデータとは、図３に示すデータの場合、１レコード分のデータである。

次に、使用量算出手段２１１は、取得した顧客データに基づいて使用量を算出する（ステップ７０２）。一実施形態では、顧客データの今回検針時の指針データと、前回検針時の指針データとの差分から月間使用量を算出することができる。また、指針データは、今回および前回に限られず、例えば、顧客データとは別に指針履歴データ（図示せず）として、毎回の指針データを蓄積しておくことができる。したがって、ステップ７０２における使用量の算出は、一定期間（例えば１年間）の毎月の指針データの差分から平均値を算出し、これを月間使用量とすることができる。また、使用量は季節に左右されることがあるため、月間使用量は、過去の同月付近の指針データに基づいて算出することもできる（例えば、過去の毎年の１２月−２月の指針データの差分を平均し、月間使用量を算出する）。また、算出した月間使用量を、前回指針日と今回指針日の差分日数で割ることにより、１日当たりの使用量を算出する。

ステップ７０２において使用量を算出すると、使用量算出手段２１１は、同一供給設備の顧客データがさらに存在するか否かを判定する（ステップ７０３）。さらに顧客データがある場合は、Ｙｅｓルートに進み、次の顧客データを取得する（ステップ７０１）。次にステップ７０２にて、前段落同様、次の顧客データに対して使用量（月間使用量および１日当たりの使用量）を算出するが、この際、算出した使用量と、前の顧客データの使用量とを合計する。すなわち、供給設備に対する使用量とは、同一の供給設備に関連付けられる顧客の使用量の合計となる。そのため、同一供給設備の顧客データが無くなるまで、ステップ７０１−７０３を繰り返し、使用量を合算していく。

次に、配送予測手段２１２は、顧客データに含まれる供給設備ＩＤを検索キーとして、供給設備データを取得する（ステップ７０４）。当該供給設備データとは、一実施形態では、図５に示すような、供給設備を識別させる供給設備ＩＤ、ガス容器の容量や設置本数、および前回配送日などのリストデータである。

次に、配送予測手段２１２は、供給設備データから処理対象である供給設備の容量と設置本数を取得し、掛け合わせることで供給設備の全容量を示すマスタ容量を算出する（ステップ７０５）。例えば、ガス容器の容量２０ｋｇ、設置本数２本の供給設備の場合、マスタ容量は、２０ｋｇ×２本＝４０ｋｇとなる。すなわち、当該マスタ容量のガスを全て使い切るとガス切れが発生することになる。

次に、配送予測手段２１２は、ステップ７０２において算出した１日当たりの使用量、およびステップ７０５にて算出したマスタ容量などを用いて、配送予定日を算出する（ステップ７０６）。例えば、前回配送日が２０１３年９月１日であるマスタ容量６０ｋｇの供給設備に対し、１日当たりの使用量が１ｍ^３であったとする。ここで、リューベ（ｍ^３）をｋｇに変換するためには、産気率を用いる。当該産気率は、プロパンガスが気体になる率を示したものであり、気温によって変動するため、例えば東京の場合、０．４８２ｍ^３／ｋｇである。よって、１日当たりの使用量１ｍ^３は、約２ｋｇである。したがって、マスタ容量６０ｋｇの供給設備は、３０日で使い切ることになり、前回配送日である２０１３年９月１日から３０日後の１０月１日にガス切れが発生する計算になる。そのため、ガス切れが発生する一日前の９月３０日を配送予定日とする。

また、ステップ７０６における配送予定日の計算は、平均的に使用された場合の計算であり、他の実施形態では、リスク係数を用いてリスクを考慮することができる。例えば、マスタ容量にリスク係数（例えば、０．８）を掛け合わせ、マスタ容量の８０％を使い切る日付を配送予定日と考えることができる。この場合、上記例を用いて、マスタ容量６０ｋｇの８０％である４８ｋｇは、２４日で使い切る計算となり、配送予定日は９月２５日となる。つまり、５日間をリスクとして考慮することができる。

ステップ７０６にて算出した配送予定日は、供給設備データ（図４）の「配送予定日」に上書き更新される。ステップ７０６の後、本処理は終了する。実際には、本処理を、同一営業所が担当する供給設備分繰り返し、全ての配送予定日を算出する。

次に、図８のフローチャート、および図４の表を参照して、本発明の一実施形態に係る配送リスト作成処理の流れを詳細に説明する。一実施形態において、当該配送リスト作成処理は、毎日１７：００に実施される配送予測処理（図７）の後に実施されるバッチ処理である。この場合、翌日配送予定分の配送リストを作成する。特に本実施形態では、翌日配送予定分の配送リストは、配送予測処理（図７）にて予測された配送予定日がα日後（例えば、２日後）のデータに基づいて作成される。

まず、ステップ８０１にて、配送予測手段２１３は、供給設備データ（図４）から、配送予定日が２日後のデータを取得する。次に、配送予測手段２１３は、供給設備データ（図４）から、配送予定日が昨日、かつ配送残（例えば、配送残フラグが１）のデータを取得する（ステップ８０２）。

次に、配送予測手段２１３は、ステップ８０１で取得した配送予定日が２日後のデータと、ステップ８０２で取得した配送残データに基づいて、翌日配送分の配送リストを作成する（ステップ８０３）。当該配送リストとは、一実施形態では、図６に示すような、配送先の供給設備を識別させる供給設備ＩＤ、配送先住所、配送先の供給設備であるガス容器の容量や設置本数、配送予定日、配送予定日に配送できなかったことを示す配送残フラグ、および配送を担当する配送員を識別させる担当配送員ＩＤなどを含むリストデータである。

配送リストは、配送残の供給設備が優先的に配送されるよう、配送残フラグを用いてソートすることができる（図６では、配送残フラグが１のデータが配送リストの上部にあるのがわかる）。

また、図６の配送リストは、ある配送員が担当するデータを示している（そのため、担当配送員ＩＤが全て同一）。また、配送リストは、例えば、同一の営業所および同一の担当エリア内の供給設備データを纏めて、各配送員の配送能力（例えば、１日に配送可能なガス容器の本数）に応じて、配送員に割り当てることもできる。配送員の割り当ては、一実施形態においては、配送予定日毎に、同一営業所かつ同一担当エリアの各配送員を所定の順番で割り当てていく。当該所定の順番とは、例えば、各配送員の１日に配送可能なガス容器の本数と、既に割り当てられた本数との差分から、割り当て可能な本数を算出し、当該割り当て可能な本数の多い配送員から順番に割り当てていくものである。例えば、１日の配送可能な本数がそれぞれ６０本、５０本である２人の配送員ＡおよびＢがいた場合、配送可能本数が６０本の配送員Ａから割り当てが行われ、１１本以上を割り当てたところで、配送員Ａの割り当て可能本数が配送員Ｂの５０本を下回るため、次は配送員Ｂに割り当てが行われる。なお、配送予定日が休暇予定日の配送員は、割り当て対象から除外される。

次に、データ通信手段２１４は、ステップ８０３で作成した配送リストを、各配送員が携帯するモバイル端末１０５に送信する（ステップ８０４）。なお、この際、ステップ８０３で作成した配送リストに複数の配送員のデータが存在する場合は、配送員毎のリストデータに分けて送信する。ステップ８０４の後、本処理は終了する。

Claims

ＬＰガス配送業務における配送予定日を予測し、翌日配送分の配送リストを作成する方法であって、前記方法は、
顧客データを取得するステップであって、前記顧客データは、少なくとも配送先である顧客の識別子、関連付けられる供給設備の識別子、および指針データを含む、取得するステップと、
一定期間の前記指針データの差分から前記供給設備に対する使用量を算出するステップと、
前記供給設備の識別子を用いて、供給設備データを取得するステップであって、前記供給設備データは、少なくとも前記供給設備の識別子、前記供給設備のガス容量と設置本数、および前回配送日を含む、取得するステップと、
前記ガス容量および前記設置本数から、前記供給設備の全容量を示すマスタ容量を算出するステップと、
前記マスタ容量、前記前回配送日および前記使用量から前記供給設備がガス切れを起こす日を予測し、前記配送予定日を算出するステップと、
前記算出した配送予定日が前記翌日から所定日後の前記供給設備データと、配送残の前記供給設備データとに基づいて、前記配送リストを作成するステップであって、前記所定日後は２日後以降である、ステップと、
前記配送リストを、配送員の携帯するモバイル端末に送信するステップと
を備えたことを特徴とする方法。
前記配送リストは、前記配送残の供給設備が優先的に配送されるよう、ソートされることを特徴とする請求項１に記載の方法。
前記配送リストは、同一営業所かつ同一担当エリアの各配送員の配送能力に応じて、配送員ごとに作成されることを特徴とする請求項１または２に記載の方法。
前記配送能力は、前記各配送員の１日に配送可能な前記供給設備の本数であることを特徴とする請求項３に記載の方法。
ＬＰガス配送業務における配送予定日を予測し、翌日配送分の配送リストを作成する方法を実行させるコンピュータプログラムであって、前記方法は、
顧客データを取得するステップであって、前記顧客データは、少なくとも配送先である顧客の識別子、関連付けられる供給設備の識別子、および指針データを含む、取得するステップと、
一定期間の前記指針データの差分から前記供給設備に対する使用量を算出するステップと、
前記供給設備の識別子を用いて、供給設備データを取得するステップであって、前記供給設備データは、少なくとも前記供給設備の識別子、前記供給設備のガス容量と設置本数、および前回配送日を含む、取得するステップと、
前記ガス容量および前記設置本数から、前記供給設備の全容量を示すマスタ容量を算出するステップと、
前記マスタ容量、前記前回配送日および前記使用量から前記供給設備がガス切れを起こす日を予測し、前記配送予定日を算出するステップと、
前記算出した配送予定日が前記翌日から所定日後の前記供給設備データと、配送残の前記供給設備データとに基づいて、前記配送リストを作成するステップであって、前記所定日後は２日後以降である、ステップと、
前記配送リストを、配送員の携帯するモバイル端末に送信するステップと
を備えたことを特徴とするコンピュータプログラム。
ＬＰガス配送業務における配送予定日を予測し、翌日配送分の配送リストを作成するコンピュータであって、前記コンピュータは、
顧客データを取得し、前記顧客データは、少なくとも配送先である顧客の識別子、関連付けられる供給設備の識別子、および指針データを含み、
一定期間の前記指針データの差分から前記供給設備に対する使用量を算出し、
前記供給設備の識別子を用いて、供給設備データを取得し、前記供給設備データは、少なくとも前記供給設備の識別子、前記供給設備のガス容量と設置本数、および前回配送日を含み、
前記ガス容量および前記設置本数から、前記供給設備の全容量を示すマスタ容量を算出し、
前記マスタ容量、前記前回配送日および前記使用量から前記供給設備がガス切れを起こす日を予測し、前記配送予定日を算出し、
前記算出した配送予定日が前記翌日から所定日後の前記供給設備データと、配送残の前記供給設備データとに基づいて、前記配送リストを作成し、前記所定日後は２日後以降であり、
前記配送リストを、配送員の携帯するモバイル端末に送信する
ように構成されたことを特徴とするコンピュータ。