WO2015045407A1 - α日前倒しによる配送予測システムおよび方法 - Google Patents

α日前倒しによる配送予測システムおよび方法 Download PDF

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WO2015045407A1
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WO
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delivery
data
date
supply facility
gas
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PCT/JP2014/004946
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眞治 和田
眞吾 出構
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日本瓦斯株式会社
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    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/06—Energy or water supply

Definitions

  • the present invention relates to a delivery prediction system and method by ⁇ days ahead of schedule.
  • LP gas is divided into imports from gas-producing countries and domestic production generated during the production of petroleum products.
  • the import base that stores LP gas transported by tankers from gas producing countries and the oil refining base are called primary bases.
  • LP gas is loaded from a primary base into a coastal ship or tank truck and shipped to a secondary base that is a relay base for transporting LP gas on the coast or inland.
  • LP gas that has been transported to the secondary base is transported to LP gas filling stations (delivery bases) at various locations, and is filled into gas containers (gas cylinders) at the delivery bases.
  • the gas container filled at each delivery base is delivered by a delivery member to a customer's home such as a general home, an apartment house, or a business office.
  • a customer's home such as a general home, an apartment house, or a business office.
  • the gas container that has been used at the customer's home is replaced with a filled gas container and collected at the delivery base.
  • a fixed delivery area that is handled by the delivery person is set for each delivery base. Each delivery person visits the customer's home in the delivery area based on the delivery list and delivers the gas container.
  • the delivery list is stored in the database based on the past gas usage results of each customer, the results of input of gas meters (also called customers) at the customer's home, the delivery results, etc. It is created by predicting the remaining amount of the gas and adjusting the scheduled delivery date so that the gas container does not run out of gas (referred to as delivery prediction).
  • the delivery list is divided for each delivery person and is delivered to mobile terminals carried by each delivery person. The delivery list is delivered to each delivery person on the day before the scheduled delivery date for each scheduled delivery date. Thereby, each delivery person can consider a delivery route in advance or can make a delivery schedule.
  • the delivery list for the next day delivery is created based on the delivery results up to a predetermined time (for example, 17:00) on the day before the scheduled delivery date. That is, the scheduled delivery on the day that has not been delivered yet at the time of creation of the delivery list is included in the delivery list as residual delivery data. However, in reality, the delivery work is performed after that, and delivery may be performed until midnight. In this case, the already delivered data is included in the delivery list as the remaining delivery data (there is a gap between the delivery list and the delivery record). For this reason, data in which defects have occurred is extracted, and each delivery person is instructed about a delivery destination that does not require delivery on the scheduled delivery date.
  • a predetermined time for example, 17:00
  • the instruction is a complete analog work, and the delivery destination data is not deleted from the delivery list or a new delivery list is not delivered by computer processing. Even if the latest distribution list is distributed by computer processing, the delivery schedule and the delivery route set in advance by the delivery person may have to be greatly changed. Further, the delivery destinations that have been delivered after 17:00 on the previous day are not necessarily generated uniformly for every delivery person. That is, as a result of instructing each delivery person about a delivery destination that does not require delivery on the scheduled delivery date, there may be a deviation in the planned delivery number of gas containers for each delivery person. In this case, the delivery destination may need to be moved or exchanged between delivery personnel. For this reason, the delivery list delivered the day before cannot be used effectively. On the other hand, the scheduled delivery date is determined so as not to run out of gas, and there is no problem even if delivery is performed before this date.
  • the present invention has been made in view of such a problem, and the object of the present invention is to create a delivery list in LP gas delivery business, the delivery date is not the data of the next day, but after ⁇ days (for example, (2 days later) The data for the next day delivery is to create a list.
  • the present invention is a method for predicting a scheduled delivery date in LP gas delivery business and creating a delivery list for next day delivery, the method comprising: Obtaining customer data, wherein the customer data includes at least an identifier of a customer who is a delivery destination, an identifier of an associated supply facility, and guide data; Calculating a usage amount for the supply facility from a difference in the guideline data for a certain period; Using the identifier of the supply facility to obtain supply facility data, the supply facility data including at least the identifier of the supply facility, the gas capacity and the number of installations of the supply facility, and the previous delivery date; A step to obtain, Calculating a master capacity indicating the total capacity of the supply equipment from the gas capacity and the number of installations; Predicting the date when the supply facility runs out of gas from the master capacity, the previous delivery date and the usage amount, and calculating the delivery date; Creating the delivery list based on the supply facility data after the calculated estimated delivery date is a predetermined date and the supply
  • the predetermined date is two days later, and the remaining delivery is for the previous day.
  • the delivery list is sorted so that the supply equipment of the remaining delivery is preferentially delivered.
  • the delivery list is created for each delivery person according to the delivery ability of each delivery person in the same sales office and the same assigned area.
  • the delivery capacity is the number of the supply facilities that can be delivered to each delivery person in one day.
  • a list is created with the data scheduled for delivery after ⁇ days (for example, 2 days later) as the next day delivery. At this time, the remaining delivery data of yesterday is added to the delivery list. Specifically, for example, a delivery list is created with data on the scheduled delivery date for September 3 as the delivery amount for September 2. The portion that could not be delivered on September 2 is added to the delivery list for the September 4 delivery created at 17:00 on September 3. Thereby, a wrinkle does not arise between a delivery list and a delivery track record, and a delivery list can be used effectively.
  • FIG. 1 is a diagram showing a network configuration according to an embodiment of the present invention.
  • a delivery management server 101 installed in a data center or the like has a plurality of administrator terminals 103a, 103b,..., 103n (hereinafter referred to as “managers” installed in each sales office via a network 102.
  • a plurality of mobile terminals 105a, 105b,..., 105n (hereinafter referred to as “mobile terminal 105”) via the network 104.
  • the mobile terminal 105 is carried by a delivery person who performs delivery work.
  • the delivery management server 101 adjusts the scheduled delivery date by predicting the remaining amount of LP gas in the gas container based on the past gas usage results of each customer, the gas meter guideline results at the customer's home, delivery results, etc. (Delivery forecast) and create a delivery list.
  • the delivery list is created once a day (for example, a delivery list for the next day delivery is created at 17:00).
  • the delivery list is created based on data after ⁇ days (for example, 2 days later) instead of the scheduled delivery date for the next day as in the prior art.
  • an administrator or the like can refer to and change the delivery list via the administrator terminal 103.
  • the created delivery list is delivered from the delivery management server 101 to the mobile terminal 105 carried by each person in charge.
  • the distribution list data to be distributed can be only data related to the work handled by each person in charge. That is, each person in charge cannot refer to the work data of other persons in charge from the viewpoint of preventing erroneous work or security.
  • data related to the work in charge of the other person in charge can be downloaded to the mobile terminal 105.
  • a RAM 203 In the delivery management server 101, a RAM 203, an input device 204, an output device 205, a communication control device 206, and a storage device 207 including a nonvolatile storage medium (ROM, HDD, etc.) are connected to the CPU 201 via a system bus 202.
  • the storage device 207 includes a program storage area for storing a software program for performing each function according to the present invention, and a data storage area for storing data used or created by the software program.
  • Each means in the program storage area described below is actually an independent software program, its routine, component, and the like. These are called from the storage device 207 by the CPU 201, developed in the work area of the RAM 203, and executed sequentially, thereby performing each function.
  • the data storage area in the delivery management server 101 includes a customer data storage unit 221, a delivery prediction data storage unit 222, and a supply facility data storage unit 223 if only those related to the present invention are listed. Both are fixed storage areas secured in the storage medium 207.
  • the customer data storage unit 221 stores data related to the customer at the delivery destination.
  • the customer data includes the name and address of each customer, the supply facility ID that identifies the associated supply facility (gas container), and gas meter pointer results.
  • the delivery prediction data storage unit 222 stores data related to the predicted delivery result.
  • the delivery prediction data includes a supply facility ID for identifying the supply facility, a delivery destination address, a capacity and the number of installed gas containers as the supply facility, a predicted delivery date, and the like.
  • the supply facility data storage unit 223 stores data related to gas containers that are supply facilities.
  • the supply facility data includes a supply facility ID for identifying the supply facility, a capacity and the number of installed gas containers, and a previous delivery date.
  • the supply facility data is associated with customer data stored in the customer data storage unit 221 in a one-to-one or one-to-many relationship.
  • the delivery list data storage unit 224 stores data related to the delivery list.
  • the delivery list data includes a supply equipment ID for identifying a delivery destination supply equipment, a delivery destination address, a capacity and the number of installed gas containers as delivery destination supply equipment, a scheduled delivery date, and a scheduled delivery date.
  • a delivery remaining flag indicating that delivery could not be performed, a responsible delivery person ID for identifying a delivery person in charge of delivery, and the like. For example, “1” is set as the remaining delivery flag when delivery is not possible on the scheduled delivery date.
  • the software programs stored in the program storage area in the delivery management server 101 list only those related to the present invention, and the usage amount calculation means 211, delivery prediction means 212, delivery list creation means 213, and data communication means 214 are displayed. Prepare.
  • the usage amount calculation unit 211 acquires customer data from the customer data storage unit 221. Then, for example, the monthly usage amount of each customer is calculated from the difference in the guide data of the monthly meter reading. In addition, since there is no past guideline data for new customers, interview data such as the installation status of gas-utilizing facilities such as stove, water heater, and heating equipment, and usage status (family composition, usage frequency, etc.) A specific usage amount can be determined as the usage amount of the new customer.
  • the delivery predicting means 212 calculates a master capacity that is the total capacity of the supply equipment, and calculates a scheduled delivery date by using each customer's usage record, gas meter guideline data, and delivery record.
  • the delivery list creation unit 213 creates a delivery list that is a delivery schedule based on the scheduled delivery date calculated by the delivery prediction unit 212 and the delivery capability of each delivery person.
  • the data communication means 214 transmits the delivery list created by the delivery list creation means 213 to the mobile terminal 105 carried by each delivery person. Further, a reference request for the delivery list is received from the administrator terminal 103 owned by the manager at each sales office, and the delivery list is provided to the administrator terminal 103.
  • the delivery prediction process is a batch process performed at 17:00 every day.
  • FIG. 7 is a flowchart showing a delivery prediction process according to an embodiment of the present invention.
  • Delivery prediction is processed in units of supply equipment.
  • the usage amount calculation unit 211 acquires data for one customer from customer data associated with an arbitrary supply facility (having an arbitrary supply facility ID).
  • the customer data is list data including customer data as delivery destination data, associated supply facility IDs, and current and previous guideline data as shown in FIG. Therefore, the data for one customer is data for one record in the case of the data shown in FIG.
  • the usage amount calculation unit 211 calculates the usage amount based on the acquired customer data (step 702).
  • the monthly usage amount can be calculated from the difference between the guideline data at the time of the current meter reading of the customer data and the guideline data at the time of the previous meter reading.
  • the guideline data is not limited to the current time and the previous time.
  • guideline data for each time can be stored as guideline history data (not shown) separately from customer data. Therefore, the calculation of the usage amount in step 702 is to calculate the average value from the difference between the monthly guideline data for a certain period (for example, one year). And the said peace value can be made into monthly usage.
  • the monthly usage amount can be calculated based on the guideline data in the vicinity of the same month in the past (for example, the guideline data for the past December-February in the past year). To calculate the monthly usage). Furthermore, the usage amount per day can be calculated by dividing the calculated monthly usage amount by the difference days between the previous guideline date and the current guideline date.
  • the usage amount calculation unit 211 determines whether or not customer data of the same supply facility further exists (step 703). If there is more customer data, the process proceeds to the Yes route, and the usage amount calculation unit 211 acquires the next customer data (step 701).
  • the usage amount (monthly usage amount and daily usage amount) is calculated for the next customer data. At this time, the calculated usage amount and the previous customer data are calculated. The usage amount is summed. That is, the usage amount for the supply facility is the total of the usage amounts of the customers associated with the same supply facility. Therefore, steps 701 to 703 are repeated until there is no customer data for the same supply facility, and the usage amount is added up.
  • the delivery predicting means 212 acquires supply facility data using the supply facility ID included in the customer data as a search key (step 704).
  • the supply facility data is list data such as a supply facility ID for identifying a supply facility, a capacity and number of gas containers, and a previous delivery date, as shown in FIG.
  • the delivery predicting means 212 obtains the capacity of the supply equipment to be processed and the number of installations from the supply equipment data, and calculates the master capacity indicating the total capacity of the supply equipment by multiplying them (step 705).
  • the delivery predicting means 212 calculates the scheduled delivery date using the daily usage calculated in step 702, the master capacity calculated in step 705, and the like (step 706).
  • the previous delivery date is September 1, 2013 and the usage amount per day is 1 m 3 for a supply facility having a master capacity of 60 kg.
  • the production rate is used in order to convert Lube (m 3 ) into kg.
  • the production rate indicates the probability that propane gas becomes a gas.
  • the production rate varies depending on the temperature, and is, for example, 0.482 m 3 / kg in Tokyo. Therefore, in the case of Tokyo, the daily usage 1 m 3 is about 2 kg.
  • the supply facility having a master capacity of 60 kg will be used up in 30 days, and it will be calculated that gas will run out on October 1, 30 days after September 1, 2013, which is the previous delivery date. Therefore, September 30 one day before the out of gas is determined as the scheduled delivery date.
  • the calculation of the scheduled delivery date in step 706 is a calculation when used on average, and in other embodiments, the risk can be taken into account using a risk coefficient.
  • the master capacity is multiplied by a risk coefficient (for example, 0.8), and the date when 80% of the master capacity is used can be considered as the scheduled delivery date.
  • a risk coefficient for example, 0.8
  • 48 kg which is 80% of the master capacity of 60 kg
  • the scheduled delivery date is September 25. That is, 5 days, which is the difference from September 30 when no risk is considered, can be considered as a risk.
  • step 706 The scheduled delivery date calculated in step 706 is overwritten and updated with the “scheduled delivery date” in the supply equipment data (FIG. 4). After step 706, the process ends. Actually, this process is repeated for the supply facilities that are handled by the same sales office, and all scheduled delivery dates are calculated.
  • the delivery list creation process is a batch process performed after the delivery prediction process (FIG. 7) performed at 17:00 every day.
  • a delivery list for the next day delivery schedule is created.
  • the delivery list for the next day delivery schedule is created based on data after the scheduled delivery date predicted in the delivery prediction process (FIG. 7) ⁇ days (for example, 2 days later).
  • step 801 the delivery list creation means 213 obtains data that is two days after the scheduled delivery date from the supply facility data (FIG. 4).
  • step 802 the delivery list creation means 213 obtains data from the supply facility data (FIG. 4) that the scheduled delivery date is yesterday and the remaining delivery (for example, the delivery remaining flag is 1) (step 802).
  • the delivery list creation unit 213 creates a delivery list for the next day delivery based on the data two days after the scheduled delivery date acquired in step 801 and the remaining delivery data acquired in step 802 (step 803). ).
  • the delivery list is, as shown in FIG. 6, a supply facility ID for identifying a delivery destination supply facility, a delivery destination address, a capacity and number of installed gas containers as a delivery destination supply facility, and delivery. This is list data including a scheduled date, a delivery remaining flag indicating that delivery could not be performed on the scheduled delivery date, and a responsible delivery person ID for identifying a delivery person in charge of delivery.
  • the delivery list can be sorted using the delivery residual flag so that the supply facility of the delivery residual is preferentially delivered (in FIG. 6, the data with the delivery residual flag of 1 is at the top of the delivery list. )
  • the delivery list in FIG. 6 shows data handled by a certain delivery person (therefore, the assigned delivery person IDs are all the same).
  • the delivery list includes, for example, supply facility data in the same sales office and the same assigned area, and according to the delivery capability of each delivery person (for example, the number of gas containers that can be delivered per day) It can also be assigned to a delivery person.
  • the delivery personnel are assigned in the predetermined order to each delivery person in the same sales office and the same assigned area for each scheduled delivery date.
  • the predetermined order means, for example, that the number of assignable bottles is calculated from the difference between the number of gas containers that can be delivered per day for each delivery person and the number of bottles already assigned, and the number of assignable bottles is large.
  • the data communication means 214 transmits the delivery list created in step 803 to the mobile terminal 105 carried by each delivery person (step 804). At this time, if there are a plurality of delivery person data in the delivery list created in step 803, the delivery list is sent separately for each delivery person list data. After step 804, the process ends.

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Abstract

　ＬＰガス配送業務において、翌日配送分の配送リスト作成後に配送作業が行われる場合、配送リストと配送実績との間に齟齬が生じる。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、これより前に配送しても問題はない。そのため、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。

Description

α日前倒しによる配送予測システムおよび方法
　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生成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ぶ。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、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る。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る。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ガスの残量を予測し、ガス容器のガス切れが発生しないように配送予定日調整することにより（配送予測という）、作成される。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、配送リストは前日配信のため、翌日配送分の配送リストの作成は、配送予定日の前日の所定時刻（例えば、１７：００）までの配送実績に基づいて作成される。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、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、配送リストの中には、既に配送済みのデータが配送残データとして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、齟齬が生じたデータが抽出され、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、コンピュータ処理により、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、仮にコンピュータ処理により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る。そのため、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、これより前に配送しても問題はない。
　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。
　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。具体的には、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、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、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る。モバイル端末１０５は、配送作業を実施する配送員によって携帯される。
　配送管理サーバ１０１は、各顧客の過去のガス使用量の実績、顧客宅のガスメータの指針結果、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）。本実施形態において、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し、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のデータは、各担当者が担当する作業に関連するデータのみとすることができる。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、他の担当者が担当する作業に関連するデータをモバイル端末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る。これらは、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、順次実行されることにより、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」を設定する。
　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する。その上で、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、特定の使用量を当該新規顧客の使用量として決定することもできる。
　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、配送リストに対する参照要求などを受信し、管理者端末１０３に配送リストを提供する。
　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、配送先データである顧客データ、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ない。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することである。そして、当該平気値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）。さらに、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もできる。
　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）。顧客データがさらに存在する場合は、Ｙｅｓルートに進み、使用量算出手段２１１は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）が算出されるが、この際、算出した使用量と、前の顧客データの使用量とが合計される。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、使用量が合算される。
　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、これらを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、ガス容器の容量が２０ｋｇであり、設置本数は２本である供給設備の場合、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日であり、マスタ容量が６０ｋｇである供給設備に対し、１日当たりの使用量が１ｍ３であったとする。ここで、リューベ（ｍ３）をｋｇに変換するためには、産気率が用いられる。当該産気率は、プロパンガスが気体になる確率を示したものである。産気率は、気温によって変動し、例えば、東京の場合、０．４８２ｍ３／ｋｇである。よって、東京の場合、１日当たりの使用量１ｍ３は、約２ｋｇである。したがって、マスタ容量が６０ｋｇである供給設備は、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日が配送予定日として決定される。
　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して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に対する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、リスクを考慮しない９月３０日との差である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、全ての配送予定日が算出される。
　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が作成される。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、配送リスト作成手段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、配送リスト作成手段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、配送リスト作成手段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とに基づいて、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されることができる（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る。配送員Ａに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 (7)

  1. 　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方法。
  2. 　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請求項１に記載の方法。
  3. 　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または２に記載の方法。
  4. 　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乃至３のいずれか１つに記載の方法。
  5. 　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４に記載の方法。
  6. 　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実行可能命令を格納したコンピュータ可読記憶媒体であって、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コンピュータ可読記憶媒体。
  7. 　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。
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