数理最適化技術を活用して、物流・ロジスティクスの効率改善、コスト削減を行う事例をご紹介します。
物流・ロジスティクスへの数理最適化技術の活用
企業が製品をお客様まで届ける際、工場から店舗への納品、店舗からお客様への配送という形で製品の移動が発生します。 物流とは、このような生産者から消費者への製品の移動のことであり、輸送だけではなく保管や荷役といった活動を含んでいます。在庫・配送の計画立てからトラック・コンテナへの積み付けまで、 「一連の過程で貨物をどれだけ効率的に保持・配送するか」が大きな課題です。
配車計画（輸送計画、配送計画）
従来の配車計画は、経験とスキルのある担当者が、納品時刻や貨物内容等の多くの要件を考慮して立てるものでした。しかし、配送拠点、納品先、車両の数などの事業規模の増大につれて、計画を立てるのがますます困難になってゆきます。現状で業務が回っていても、属人化や人為的ミスのリスクもあります。このような計画は、数理最適化の問題として定式化し、コンピュータに解かせることができます。これにより上記の属人化や人為的ミスの低減が見込めます。
適用例
積み付け
積み付けとは、トラックやコンテナなどに荷物を上手く配置して積み込むことです。余剰空間をできる限りなくすことが目的になりますが、荷物の取り出し回数の削減なども重要です。他にも以下のような要件があると、問題が複雑になります。
- 荷物の形状や大きさがバラバラ
- 壊れモノなど、他のものの下に置けない荷物がある
- 荷下ろしの順序がある
- 荷物の重量の偏りを減らしたい
このような問題を数理最適化問題として定式化して解くことで、要件を満たす積み付け方法を見つけることができます。
適用例
お問い合わせ・ご相談
ここまで挙げたような業務は、従来は熟練の方のスキルや手計算で成り立っていましたが、数理最適化の問題として落とし込むことで自動化できるようになってきました。ただし複雑な現実課題に対しては課題を完全に数理最適化モデルに反映することは難しく、設定したルールの抜け漏れをつくような計算結果になってしまうことも少なくありません。開発過程では ”納得感”の ある結果かどうかを何度もレビューいただきつつ、違和感の中から隠れた要件を明らかにしてモデルに取り入れ、実用化に向けて検討していくことになります。
当社では、数理最適化パッケージ Nuorium Optimizer を用いて、複雑な条件も柔軟にモデルに取り込みお客様の求める答えを導き出します。難しい課題をお持ちの方も、ぜひ当社にご相談ください。
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