JP2019104576A - 人工知能を活用したコンテナターミナルシステム - Google Patents
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Abstract
Description
本実施形態に係るAI活用システム10は、例えば図1に示すようなコンテナターミナル12で採用される。コンテナターミナル12には、例えばコンテナ40を蔵置する蔵置場所14が設けられると共に、岸壁側には、コンテナ40を運ぶコンテナ船(本船16)が着岸するバースが設けられている。また、着岸している本船16には、コンテナ40を荷役するためのガントリークレーン(以下、GC18と称す)と、コンテナターミナル内でのコンテナ40の移送を行うトレーラ(以下、構内トレーラ20と称す)、および蔵置場所14においてコンテナ40の荷役作業を行うヤードクレーン22とを有する。
AI28が指示情報の出力のために利用する入力情報としては、主に、GC18に関する処理関連情報や、構内トレーラ20における処理関連情報、およびヤードクレーン22における処理関連情報などである。各処理情報の具体例としては、次の通りであるが、以下に示す情報は、絶対的なものでは無く、適宜取捨選択が成される事があると共に、その情報区分も変動することがある。
TOS26を介して得られる上記のような入力情報に基づき、AI28は、ニューラルネットワークを用いたディープラーニングの手法による解析を行う。本実施形態の場合における解析事項は、例えば次のような事項とすることができる。
AI28によって求められた構内トレーラ20への最適指示情報は、TOS26へ出力されると共に、TOS26からネットワークを介して構内トレーラ20へ、荷役場所(移動場所)の指示が成される。また、TOS26は、ヤードクレーン22に対しても、構内トレーラ20の荷役場所、およびタイミングに基づく移動指示が出力される。また、GC18に対しては、必要に応じて(荷役タスクの順序変更が生じた場合など)、変更情報の出力が成される。
上記のようなAI活用システム10によれば、GC18と構内トレーラ20、及びヤードクレーン22における作業待機時間の最小化を図る事ができる。よって、作業効率の向上を図る事ができる。また、構内トレーラ20に対する最適指示情報を求める事により、構内トレーラ20の移動に無駄が無く、コンテナターミナル12内に配備する構内トレーラ20の数を最小化する事ができる。これにより、本船16の荷役時間の短縮と共に、コンテナターミナル全体において物流のコスト低減を図ることが可能となる。
次に、第2実施形態に係るAI活用システム10Aについて、図3、図4を参照して説明する。本実施形態に係るAI活用システム10Aの殆どの構成は、上述した第1実施形態に係るAI活用システム10と同様である。よって、その構成を同一とする箇所には、図面に同一符号を附して、詳細な説明は省略することとする。
外来トレーラ32における処理関連情報とは、例えば、外来トレーラ32の位置情報や、ゲート30に対するIN/OUT時間、ゲート30の割り当て状況、ゲート30にいる車両情報、およびゲート30前における並び状況などである。外来トレーラ32の位置情報は、コンテナターミナル12に対する外来トレーラ32の来場時期を予測するための情報であり、GPSや、既存の地図情報、ETC情報などに基づいて導く事ができる。また、ゲート30にいる車両情報とは、その車両が実入り運送なのか、空運送なのかの判定情報などである。ゲート30前における並び状況とは、例えばゲート30に設置されたカメラ(不図示)などによる取得映像を利用した解析データであり、ゲート30前における渋滞状況などの実状に基づき、来場して蔵置場所14まで移動する際の時間を予測するためのデータ等として用いることができる。
第1実施形態に記載したように、TOS26を介して得られる上記のような入力情報(第1実施形態に記載した情報を含む)に基づき、AI28は、ニューラルネットワークを用いたディープラーニングの手法による解析を行う。本実施形態の場合における解析事項は、外来トレーラ32が指定された蔵置場所14へ到達する時刻の予測である。
AI28によって求められた構内トレーラ20への最適指示情報は、TOS26へ出力されると共に、TOS26からネットワークを介して構内トレーラ20へ、荷役場所(移動場所)の指示が成される。また、TOS26からヤードクレーン22に対して出力される移動指示には、構内トレーラ20の荷役場所、およびタイミングに加え、外来トレーラ32の到達時刻と荷役場所が付加される。また、外来トレーラ32には、適宜、通過ゲートや、蔵置場所14等の作業指示情報が出力される。外来トレーラ32は、この指示に従う事で、ゲート通過時の待ち時間や、荷役作業時の待ち時間を最小に抑える事が可能となる。さらに、本実施形態におけるAI活用システム10Aでは、日単位でのコンテナターミナル12に投入する人員(構内作業者数の他、構内トレーラ20やヤードクレーン22を含む)の数や、ゲートレイアウト(IN側とOUT側の数の割合等)の算出、および出力も行われる。
上記のようなAI活用システム10Aによれば、GC18と構内トレーラ20、及びヤードクレーン22における作業待機時間の最小化を図る事ができることに加え、外来トレーラ32がコンテナ40を搬出入する際の待ち時間も低減することができる。このため、コンテナターミナル12における総合的な荷役作業の効率化を図る事が可能となる。よって、本船16の荷役時間の短縮と共に、コンテナ物流のコスト低減を図ることが可能となる。
上記実施形態では、AI28が解析に利用する入力データとして、作業者等の判断による影響が無い事項のみを選定要素として挙げている。しかしながら、作業者等の操作や判断、すなわちコンテナターミナル12内に人が居る事による影響(波動的な変化)を入力データに含ませる事で、AI28による解析が、人による影響を踏まえたものとなり、より実状に最適な結果を得る事が可能となると考えられる。
Claims (4)
- コンテナターミナルの管理システムにおいて、
ニューラルネットワークを構築した人工知能を備え、
前記人工知能には少なくとも、ガントリークレーンに関する処理関連情報と、構内トレーラにおける処理関連情報、およびヤードクレーンにおける処理関連情報を入力データとして入力し、
ディープラーニングの手法を用いて前記ガントリークレーンと前記構内トレーラ、および前記ヤードクレーンそれぞれの待ち時間が最少となる作業タイミングを出力データとして求め、
前記ガントリークレーン、前記構内トレーラ、および前記ヤードクレーンに対して前記出力データに基づく作業指示情報を送信することを特徴とする人工知能を活用したコンテナターミナルシステム。 - 前記入力データには、前記コンテナターミナルへの外来トレーラにおける処理関連情報を含み、
前記出力データには、前記外来トレーラの到着予測時間と前記外来トレーラの行先情報が含まれ、
前記作業指示情報は、前記外来トレーラにも送信されることを特徴とする請求項1に記載の人工知能を活用したコンテナターミナルシステム。 - 前記ガントリークレーンに関する処理関連情報には、前記ガントリークレーンのオペレータの処理能力や、本船におけるハッチカバーの取り扱いに関するデータ、前記ガントリークレーンの現在の作業状況、前記ガントリークレーンの荷役速度、及び前記本船のコンテナ位置が含まれ、
前記構内トレーラにおける処理関連情報には、前記構内トレーラの位置情報や、前記構内トレーラのステータス情報、ドライバー情報、気象情報、ヤードマップ、およびコンテナ搬出入情報が含まれ、
前記ヤードクレーンにおける処理関連情報としては、前記ヤードクレーンの処理能力や、前記ヤードクレーンの位置、前記ヤードクレーンのステータス情報、オペレータ情報、前記ヤードクレーンの荷役速度、本船荷役計画、およびヤードプランが含まれていることを特徴とする請求項1または2に記載の人工知能を活用したコンテナターミナルシステム。 - 前記外来トレーラにおける処理関連情報には、前記外来トレーラの位置情報や、前記外来トレーラがゲートを通過する時間、前記外来トレーラに対する前記ゲートの割り当て状況、前記ゲートにいる車両情報、およびゲート前における前記外来トレーラの並び状況が含まれることを特徴とする請求項2を含む請求項3に記載の人工知能を活用したコンテナターミナルシステム。
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