JP6205310B2 - Delivery planning apparatus, delivery planning system, delivery planning method, and program - Google Patents
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Description
本発明は、配送計画装置、配送計画システム、配送計画方法、及びプログラムに関する。 The present invention relates to a delivery planning apparatus, a delivery planning system, a delivery planning method, and a program.
従来、LNG(液化天然ガス)やLPG(液化石油ガス)などの燃料を配送業者が需要設備(例えば、工場)に配送する場合、配送業者は需要設備の担当者から注文を受け付け、受け付けた注文の内容から経験則に基づいて配送車両を手配していた。なお、ここで、配送車両とは、需要設備に燃料を配送する車両(例えば、タンクローリ)をいう。 Conventionally, when a delivery company delivers fuel such as LNG (liquefied natural gas) or LPG (liquefied petroleum gas) to a demand facility (for example, a factory), the delivery company accepts an order from a person in charge of the demand facility, and the accepted order. The delivery vehicle was arranged based on the rule of thumb from the contents of. Here, the delivery vehicle refers to a vehicle (for example, a tank truck) that delivers fuel to a demand facility.
しかし、配送業者が経験則に基づいて配送車両を手配する作業は手間がかかる上、人為的な判断を要する作業であるため、手配ミスが発生する虞がある。また、需要設備の担当者の注文が必ずしも適切であるとは限らないため、燃料を配送した結果、需要設備が保有する燃料の在庫が過不足してしまうことが考えられる。 However, since the work of arranging a delivery vehicle based on a rule of thumb by a delivery company is troublesome and requires manual judgment, an arrangement error may occur. Further, since the order of the person in charge of the demand facility is not always appropriate, it is conceivable that the fuel inventory held by the demand facility becomes excessive or insufficient as a result of delivering the fuel.
そこで、近年、コンピュータが需要設備の燃料の在庫を管理し、在庫状況に応じた配送計画を策定する自動配送計画方法が検討されている。自動配送計画方法に関連する従来技術は、例えば、特許文献1〜特許文献4に開示されている。 Therefore, in recent years, an automatic delivery planning method in which a computer manages the inventory of fuel in a demand facility and formulates a delivery plan according to the inventory status has been studied. Conventional techniques related to the automatic delivery planning method are disclosed in, for example, Patent Documents 1 to 4.
特許文献1には、需要設備が使用したガス量を計測することで残量を予測し、予測結果と地図データとに基づいて需要設備までの配送ルートを決定する技術が開示されている。 Patent Document 1 discloses a technique for predicting a remaining amount by measuring the amount of gas used by a demand facility and determining a delivery route to the demand facility based on a prediction result and map data.
特許文献2には、前回のガス使用量を建物の環境に応じて補正することでガス使用量を予測し、予測結果に基づいてガスボンベの配送予定日を決定する技術が開示されている。 Patent Document 2 discloses a technique for predicting the gas usage by correcting the previous gas usage according to the environment of the building and determining the scheduled delivery date of the gas cylinder based on the prediction result.
特許文献3には、LNG受入基地のLNGタンク運用上の制約条件を含むデータベースを構築し、各LNG受入基地でのLNGの需要予測に基づいて、各LNGタンクが制約条件を満たして運用されるように配船計画を作成する技術が開示されている。 In Patent Document 3, a database including constraints on LNG tank operation at the LNG receiving base is constructed, and each LNG tank is operated while satisfying the constraint based on the demand forecast of LNG at each LNG receiving base. A technique for creating a ship allocation plan is disclosed.
特許文献4には、ガスメータに記憶された過去のガス使用量に基づいて将来のガス使用量を予測する技術が開示されている。 Patent Document 4 discloses a technique for predicting a future gas usage based on a past gas usage stored in a gas meter.
しかしながら、上記の従来技術は何れも、需要設備毎に車両種(例えば、大型タンクローリ、中型タンクローリ、及び小型タンクローリ)毎の配送台数が異なる場合、最適な配送車両を最適な台数で手配することが困難である。従って、上記の従来技術を用いた場合、需要設備が保有する燃料の在庫量が精度良く予測されたとしても、必要最小限の配送回数で配送が行われなかったり、手配のやり直しが行われたりするという非効率的な事態の発生が予想される。このような非効率的な事態が発生すると、結果的に、自動配送計画方法を用いずに人為的な判断のみで配送車両を手配する場合よりも、燃料の配送に要する費用が増大してしまう虞がある。なお、ここで、燃料の配送に要する費用とは、配送車両の手配に要する費用、及び配送車両を走行させた際に発生する費用などをいう。 However, in any of the above prior arts, when the number of deliveries for each vehicle type (for example, large tank truck, medium tank truck, and small tank truck) is different for each demand facility, it is possible to arrange the optimum delivery vehicle with the optimum number. Have difficulty. Therefore, when the above-mentioned conventional technology is used, even if the inventory amount of fuel held by the demand facility is accurately predicted, delivery is not performed with the minimum necessary number of deliveries, and arrangements are re-performed. An inefficient situation is expected to occur. When such an inefficient situation occurs, as a result, the cost required for fuel delivery increases compared to the case where a delivery vehicle is arranged only by human judgment without using an automatic delivery planning method. There is a fear. Here, the cost required for fuel delivery refers to the cost required to arrange a delivery vehicle, the cost generated when the delivery vehicle is run, and the like.
本発明は上記問題点を解決するために成されたものであり、本発明に係る需要予測値導出手段、在庫予測値導出手段、及び出力手段を有しない場合に比べ、燃料の配送に要する費用の削減に寄与することができる配送計画装置、配送計画システム、配送計画方法、及びプログラムを提供することを目的とする。 The present invention has been made to solve the above-mentioned problems, and the cost required for fuel delivery compared to the case without the demand forecast value deriving means, inventory forecast value deriving means, and output means according to the present invention. It is an object of the present invention to provide a delivery planning apparatus, a delivery planning system, a delivery planning method, and a program that can contribute to the reduction of costs.
請求項1に記載の配送計画装置は、燃料の需要がある需要設備から送信された前記需要設備での前記燃料の在庫量に関する情報を受信する受信手段と、前記受信手段により受信された前記在庫量に関する情報を記憶した在庫管理データベースに記憶された前記在庫量に関する情報、及び前記需要設備に実際に配送された前記燃料の実績配送量を記憶した配送量データベースに記憶された前記実績配送量に基づいて、所定期間の前記需要設備での前記燃料の需要実績値を導出する需要実績値導出手段と、前記需要実績値導出手段により導出された前記需要設備での前記燃料の需要実績値、及び予測モデルに基づいて、前記需要設備での前記燃料の需要予測値を導出する需要予測値導出手段と、前記在庫管理データベースに記憶された前記在庫量に関する情報に基づいて算出された前記需要設備での前記燃料の在庫量、前記需要設備に対する前記燃料の配送予定量として受け付けられた注文配送量を記憶した前記配送量データベースに記憶された前記注文配送量、及び前記需要予測値導出手段により導出された前記需要予測値に基づいて、前記需要設備での前記燃料の在庫予測値を導出する在庫予測値導出手段と、前記在庫量と、前記需要予測値導出手段により導出された前記需要予測値と、前記在庫予測値導出手段により導出された前記在庫予測値と、前記需要設備に対する前記燃料の配送に要する車両の車両種毎の配送台数に応じて前記配送予定量を規定する規定情報との相関が定式化された相関情報を制約条件の1つとして有する最適化問題であって、前記配送台数が変数の1つとされた目的関数を最小にする最適化問題が解かれることによって得られた所定期間分の解を記憶する記憶手段と、 前記記憶手段に記憶された前記所定期間分の解に応じた情報を出力する出力手段と、を含む。 The delivery planning apparatus according to claim 1 , wherein a receiving unit that receives information on an inventory amount of the fuel at the demand facility transmitted from a demand facility having a demand for fuel, and the inventory received by the receiving unit. Information on the stock quantity stored in the inventory management database storing information on the quantity, and the actual delivery quantity stored in the delivery quantity database storing the actual delivery quantity of the fuel actually delivered to the demand facility. A demand actual value deriving unit for deriving a demand actual value of the fuel in the demand facility for a predetermined period, a demand actual value of the fuel in the demand facility derived by the demand actual value deriving unit , and based on the prediction model, the forecast value deriving means for deriving a forecast value of the fuel in the demand equipment, the inventory amount stored in the inventory database Stock of the fuel in the demand equipment, which is calculated based on the information about the demand the storing order delivery amount accepted as scheduled delivery amount of the fuel to equipment stored in the delivery quantity database the order delivery Stock forecast value deriving means for deriving an inventory forecast value of the fuel at the demand facility based on the quantity and the demand forecast value derived by the demand forecast value deriving means, the inventory quantity, and the demand forecast According to the demand forecast value derived by the value deriving means, the inventory forecast value derived by the inventory forecast value deriving means, and the number of vehicles delivered for each vehicle type required for delivering the fuel to the demand facility It is an optimization problem that has, as one of the constraint conditions, correlation information in which the correlation with the regulation information that defines the scheduled delivery amount is formulated, and the number of deliveries is one of the variables Storage means for storing a solution for a predetermined period obtained by solving an optimization problem that minimizes the objective function, and outputting information corresponding to the solution for the predetermined period stored in the storage means Output means.
請求項2に記載の配送計画装置では、前記予測モデルは、予め定められた複数の予測モデルのうち、前記予め定められた複数の予測モデルの各々に前記需要実績値を当て嵌めて得られた結果の各々と前記需要実績値との誤差に応じて定められた予測モデルである。 In the delivery planning device according to claim 2 , the prediction model is obtained by fitting the actual demand value to each of the plurality of predetermined prediction models among the plurality of predetermined prediction models. It is a prediction model defined according to an error between each result and the actual demand value.
請求項3に記載の配送計画装置では、前記予測モデルは、前記予め定められた複数の予測モデルのうち、前記予め定められた複数の予測モデルの各々に前記需要実績値を当て嵌めて得られた結果の各々と前記需要実績との標準偏差が最小の予測モデルである。 The delivery planning apparatus according to claim 3 , wherein the prediction model is obtained by fitting the actual demand value to each of the plurality of predetermined prediction models among the plurality of predetermined prediction models. This is a prediction model with the smallest standard deviation between each of the results and the actual demand.
請求項4に記載の配送計画装置では、前記目的関数は、前記需要設備に対する前記燃料の配送に要する費用を示す関数を含む目的関数である。 In the delivery planning apparatus according to claim 4 , the objective function is an objective function including a function indicating a cost required for delivery of the fuel to the demand facility.
請求項5に記載の配送計画装置では、前記費用は、前記車両が待機する複数の基地の各々と前記車両種との関連性に応じて定まる費用である。 In the delivery planning apparatus according to claim 5 , the cost is a cost determined according to the relationship between each of a plurality of bases on which the vehicle stands by and the vehicle type.
請求項6に記載の配送計画装置では、前記配送台数は、前記車両が待機する複数の基地の各々と前記車両種との関連性に応じて定まる配送台数である。 In the delivery planning apparatus according to claim 6 , the delivery number is a delivery number determined according to the relationship between each of a plurality of bases on which the vehicle stands by and the vehicle type.
請求項7に記載の配送計画装置では、前記目的関数は、前記車両が待機する複数の基地の各々と前記需要設備との距離、又は前記距離に対応する時間を有する目的関数である。 In the delivery planning apparatus according to claim 7 , the objective function is an objective function having a distance between each of a plurality of bases on which the vehicle stands by and the demand facility, or a time corresponding to the distance.
請求項8に記載の配送計画装置では、前記目的関数は、本日得られる前記解から特定される前記配送台数と前日以前に得られた前記解から特定された前記配送台数との差を用いた項を含む目的関数である。 In the delivery planning apparatus according to claim 8 , the objective function uses a difference between the number of deliveries specified from the solution obtained today and the number of deliveries specified from the solution obtained before the previous day. An objective function that includes a term.
請求項9に記載の配送計画装置では、前記目的関数は、前記車両種毎の前記車両の調整用台数を調整項として有する目的関数である。 In the delivery planning apparatus according to claim 9 , the objective function is an objective function having, as an adjustment term, the number of vehicles for adjustment for each vehicle type.
請求項10に記載の配送計画装置では、前記調整用台数は、前記車両が待機する複数の基地の各々と前記車両種との関連性に応じて定まる調整用台数である。 In the delivery planning device according to claim 10 , the number of adjustments is the number of adjustments determined according to the relationship between each of a plurality of bases on which the vehicle stands by and the vehicle type.
請求項11に記載の配送計画装置では、前記最適化問題は、前記配送台数が前記車両種毎の配送命令待ちの前記車両の台数と前記調整用台数との和以下であるとの条件を制約条件の1つとして有する。 12. The delivery planning apparatus according to claim 11 , wherein the optimization problem restricts a condition that the number of deliveries is equal to or less than a sum of the number of vehicles waiting for a delivery command for each vehicle type and the number of adjustments. As one of the conditions.
請求項12に記載の配送計画装置では、前記最適化問題は、前記在庫量が予め定められた範囲内に収まるとの条件を制約条件の1つとして有する。 In the delivery planning apparatus according to claim 12 , the optimization problem has a condition that the inventory amount falls within a predetermined range as one of the constraint conditions.
請求項13に記載の配送計画装置では、前記最適化問題は、前記車両種が前記需要設備で受け入れ可能な車両種であるとの条件を制約条件の1つとして有する。 In the delivery planning apparatus according to claim 13 , the optimization problem has, as one of the constraint conditions, a condition that the vehicle type is a vehicle type that can be accepted by the demand facility.
請求項14に記載の配送計画装置では、前記最適化問題は、前記配送台数が前記車両種毎の前記車両の全保有台数以下であるとの条件を制約条件の1つとして有する。 In the delivery planning apparatus according to claim 14 , the optimization problem has, as one of the constraint conditions, a condition that the number of deliveries is equal to or less than the total number of owned vehicles for each vehicle type.
請求項15に記載の配送計画システムは、請求項1から請求項14の何れか1項に記載の配送計画装置と、前記配送計画装置が前記需要実績値の導出に用いる情報として前記在庫量に関する情報を前記配送計画装置に送信する送信手段と、を含む。 A delivery planning system according to claim 15 relates to the delivery planning apparatus according to any one of claims 1 to 14 and the inventory amount as information used by the delivery planning apparatus for derivation of the actual demand value. Transmitting means for transmitting information to the delivery planning device.
請求項16に記載の配送計画方法は、受信手段、需要実績値導出手段、需要予測値導出手段、在庫予測値導出手段、及び出力手段を有するコンピュータが実行する配送計画方法であって、受信手段が、燃料の需要がある需要設備から送信された前記需要設備での前記燃料の在庫量に関する情報を受信し、需要実績値導出手段が、前記受信手段により受信された前記在庫量に関する情報を記憶した在庫管理データベースに記憶された前記在庫量に関する情報、及び前記需要設備に実際に配送された前記燃料の実績配送量を記憶した配送量データベースに記憶された前記実績配送量に基づいて、所定期間の前記需要設備での前記燃料の需要実績値を導出し、前記需要予測値導出手段が、前記需要実績値導出手段により導出された前記需要設備での前記燃料の需要実績値、及び予測モデルに基づいて、前記需要設備での前記燃料の需要予測値を導出し、前記在庫予測値導出手段が、前記在庫管理データベースに記憶された前記在庫量に関する情報に基づいて算出された前記需要設備での前記燃料の在庫量、前記需要設備に対する前記燃料の配送予定量として受け付けられた注文配送量を記憶した前記配送量データベースに記憶された前記注文配送量、及び前記需要予測値導出手段によって導出された前記需要予測値に基づいて、前記需要設備での前記燃料の在庫予測値を導出し、前記出力手段が、前記在庫量と、前記需要予測値導出手段によって導出された前記需要予測値と、前記在庫予測値導出手段によって導出された前記在庫予測値と、前記需要設備に対する前記燃料の配送に要する車両の車両種毎の配送台数に応じて前記配送予定量を規定する規定情報との相関が定式化された相関情報を制約条件の1つとして有する最適化問題であって、前記配送台数が変数の1つとされた目的関数を最小にする最適化問題が解かれることによって得られた所定期間分の解を記憶する記憶手段に記憶された前記所定期間分の解に応じた情報を出力することを含む。 The delivery planning method according to claim 16 , wherein the delivery planning method is executed by a computer having receiving means, demand actual value deriving means, demand predicted value deriving means, inventory predicted value deriving means, and output means. Receives information on the amount of inventory of the fuel in the demand facility transmitted from the demand facility with fuel demand, and the demand actual value deriving means stores the information on the amount of inventory received by the receiving means. A predetermined period based on the information related to the inventory quantity stored in the inventory management database and the actual delivery quantity stored in the delivery quantity database storing the actual delivery quantity of the fuel actually delivered to the demand facility. wherein deriving the actual demand value of the fuel in the demand equipment, the demand prediction value derivation means, at the demand equipment derived by the actual demand value deriving means Actual demand value of the serial fuel, and based on the prediction model, to derive a forecast value of the fuel in the demand equipment, the inventory forecasting value deriving means, said information on the inventory management the inventory amount stored in the database The order delivery quantity stored in the delivery quantity database storing the order delivery quantity received as the scheduled delivery quantity of the fuel to the demand equipment, the inventory quantity of the fuel at the demand facility calculated based on And based on the demand forecast value derived by the demand forecast value deriving means, a stock forecast value of the fuel in the demand facility is derived, and the output means includes the inventory quantity and the demand forecast value deriving means. Required for the delivery of the fuel to the demand facility, the forecasted value derived by the demand forecast value, the forecasted inventory value derived by the inventory forecast value deriving means, and the demand forecast facility It is an optimization problem having, as one of the constraint conditions, correlation information in which the correlation with the regulation information that defines the scheduled delivery amount is formulated according to the number of deliveries for both vehicle types, and the number of deliveries is a variable Outputting information corresponding to the solution for the predetermined period stored in the storage means for storing the solution for the predetermined period obtained by solving the optimization problem that minimizes the objective function set as one of including.
請求項17に記載のプログラムは、コンピュータを、請求項1から請求項14の何れか1項に記載の配送計画装置における需要予測値導出手段、在庫予測値導出手段、及び出力手段として機能させるためのプログラムである。 A program according to claim 17 causes a computer to function as a demand forecast value deriving unit, a stock forecast value deriving unit, and an output unit in the delivery planning apparatus according to any one of claims 1 to 14. It is a program.
請求項1、請求項15、請求項16、及び請求項17に係る発明によれば、本発明に係る需要予測値導出手段、在庫予測値導出手段、及び出力手段を有しない場合に比べ、燃料の配送に要する費用の削減に寄与することができる。 According to the inventions according to claim 1, claim 15 , claim 16 , and claim 17 , compared to the case where the demand forecast value deriving means, inventory forecast value deriving means, and output means according to the present invention are not provided, the fuel It can contribute to the reduction of the cost required for the delivery of.
請求項2に係る発明によれば、需要予測値の導出に用いる予測モデルを、複数の予測モデルの各々に需要実績値を当て嵌めて得られた結果の各々と需要実績値との誤差に応じて定める構成を有しない場合に比べ、需要予測値を精度良く算出することができる。 According to the second aspect of the present invention, the prediction model used for derivation of the demand prediction value is determined according to an error between each of the results obtained by fitting the demand actual value to each of the plurality of prediction models and the actual demand value. The demand forecast value can be calculated with higher accuracy than the case of not having the configuration determined by the above.
請求項3に係る発明によれば、需要予測値の導出に用いる予測モデルを、複数の予測モデルの各々に需要実績値を当て嵌めて得られた結果の各々と需要実績値との標準偏差に応じて定める構成を有しない場合に比べ、需要予測値を精度良く算出することができる。 According to the third aspect of the invention, the prediction model used for deriving the demand forecast value is converted into a standard deviation between each of the results obtained by fitting the demand record value to each of the plurality of forecast models and the demand record value. Compared to the case where the configuration determined accordingly is not required, the demand forecast value can be calculated with high accuracy.
請求項4に係る発明によれば、最適化問題の目的関数として、需要設備に対する燃料の配送に要する費用を示す関数を含む目的関数を用いない場合に比べ、需要設備に対する燃料の配送に要する費用の最小化に寄与する解を得ることができる。 According to the invention of claim 4, as an objective function of the optimization problem, compared with the case of not using the objective function including a function that indicates the cost of delivery of fuel to the demand equipment, required for the delivery of fuel to the demand equipment costs A solution that contributes to minimization of can be obtained.
請求項5に係る発明によれば、目的関数により規定される配送に要する費用を、複数の基地の各々と車両種との関連性に応じて定めない場合に比べ、複数の基地が存在する場合の車両種毎の配送に要する費用の最小化に寄与する解を得ることができる。 According to the invention according to claim 5 , when there are a plurality of bases as compared to the case where the cost required for the delivery specified by the objective function is not determined according to the relationship between each of the plurality of bases and the vehicle type It is possible to obtain a solution that contributes to minimizing the cost required for delivery for each vehicle type.
請求項6に係る発明によれば、目的関数の変数の1つとされている配送台数を、複数の基地の各々と車両種との関連性に応じて定めない場合に比べ、複数の基地が存在する場合の配送台数の平準化に寄与する解を得ることができる。 According to the invention of claim 6 , there are a plurality of bases as compared with the case where the number of deliveries, which is one of the objective function variables, is not determined according to the relationship between each of the plurality of bases and the vehicle type. It is possible to obtain a solution that contributes to the leveling of the number of deliveries.
請求項7に係る発明によれば、最適化問題の目的関数として、複数の基地の各々と需要設備との距離、又はこの距離に対応する時間を有する目的関数を用いない場合に比べ、配送に要する距離又は時間の最短化に寄与する解を得ることができる。 According to the invention of claim 7 , as an objective function of the optimization problem, the distance between each of the plurality of bases and the demand facility or the objective function having a time corresponding to this distance is not used for delivery. Solutions that contribute to minimizing the distance or time required can be obtained.
請求項8に係る発明によれば、本日得られる解から特定される配送台数と前日以前に得られた解から特定された配送台数との差を用いた項を含む目的関数を用いない場合に比べ、過去に手配された実績のある配送台数からの乖離を抑制する解を得ることができる。 According to the invention according to claim 8 , when the objective function including the term using the difference between the number of deliveries specified from the solution obtained today and the number of deliveries specified from the solution obtained before the previous day is not used. In comparison, it is possible to obtain a solution that suppresses the deviation from the delivery number that has been arranged in the past.
請求項9に係る発明によれば、最適化問題の目的関数として、車両種毎の車両の調整用台数を調整項として有する目的関数を用いない場合に比べ、最適化問題の解が得られないという事態の発生を回避することができる。 According to the ninth aspect of the present invention, the solution to the optimization problem cannot be obtained as compared with the case where the objective function having the number of vehicles for each vehicle type as the adjustment term is not used as the objective function of the optimization problem. Can be avoided.
請求項10に係る発明によれば、最適化問題の目的関数の調整項として用いられる調整用台数を、複数の基地の各々と車両種との関連性に応じて定めない場合に比べ、複数の基地が存在する場合に最適化問題の解が得られないという事態の発生を回避することができる。 According to the invention which concerns on Claim 10 , compared with the case where the number for adjustment used as the adjustment term of the objective function of the optimization problem is not determined according to the relationship between each of the plurality of bases and the vehicle type, Occurrence of a situation in which a solution to the optimization problem cannot be obtained when a base is present can be avoided.
請求項11に係る発明によれば、制約条件の1つとして、配送台数が車両種毎の配送命令待ちの車両の台数と調整用台数との和以下であるとの条件を採用しない場合に比べ、目的関数の調整項として採用された調整用台数の存在価値を向上させることができる。 According to the invention of claim 11 , as one of the constraint conditions, compared to a case where the condition that the number of deliveries is equal to or less than the sum of the number of vehicles waiting for a delivery command for each vehicle type and the number of adjustments is not adopted. Therefore, the existence value of the number of adjustments adopted as the adjustment term for the objective function can be improved.
請求項12に係る発明によれば、最適化問題の制約条件の1つとして、在庫量が予め定められた範囲内に収まるとの条件を用いない場合に比べ、最適化問題の解として在庫量の過不足を招く解が得られてしまうことを回避することができる。 According to the twelfth aspect of the present invention, as one of the constraint conditions for the optimization problem, the stock quantity is a solution to the optimization problem as compared with the case where the condition that the stock quantity is within a predetermined range is not used. It is possible to avoid obtaining a solution that leads to excess or deficiency.
請求項13に係る発明によれば、制約条件の1つとして、車両種が需要設備で受け入れ可能な車両種であるとの条件を用いない場合に比べ、需要設備が車両を受け入れられないという事態の発生を招く解が得られてしまうことを回避することができる。 According to the thirteenth aspect of the invention, as one of the constraints, the situation where the demand facility cannot accept the vehicle as compared with the case where the condition that the vehicle type is a vehicle type acceptable by the demand facility is not used. It is possible to avoid obtaining a solution that causes the occurrence of.
請求項14に係る発明によれば、制約条件の1つとして、配送台数が車両種毎の車両の全保有台数以下であるとの条件を用いない場合に比べ、解から特定された配送台数が全保有台数を上回るという事態の発生を回避することができる。 According to the invention of claim 14 , as one of the constraint conditions, compared to the case where the condition that the number of deliveries is equal to or less than the total number of vehicles owned for each vehicle type is not used, the number of deliveries specified from the solution is It is possible to avoid the situation of exceeding the total number of vehicles owned.
以下、図面を参照して、本発明を実施するための形態の一例について詳細に説明する。 Hereinafter, an example of an embodiment for carrying out the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
一例として図1に示すように、本実施形態に係る配送計画システム10は、配送計画装置12及び送信部14A,14Bを含む。送信部14Aは、第1需要設備16Aに備えられており、送信部14Bは、第2需要設備16Bに備えられている。 As an example, as illustrated in FIG. 1, a delivery planning system 10 according to the present embodiment includes a delivery planning device 12 and transmission units 14A and 14B. The transmission unit 14A is provided in the first demand facility 16A, and the transmission unit 14B is provided in the second demand facility 16B.
配送計画装置12は、例えば、LNGの配送を行う配送業者(以下、単に「配送業者」と称する)が所持しており、LNGの配送計画を策定する。本実施形態では、配送計画装置12により、例えば、LNGの配送に要する車両の車両種に応じた配送台数(車両種毎に手配される台数)、及びこの配送台数に関連する情報の少なくとも一方が最終的に策定された配送計画として出力される。配送台数に関連する情報とは、例えば、配送台数から一意に導出される情報をいう。車両種は、例えば、気化器が搭載されている車両と気化器が搭載されていない車両とで区別され、LNGの積載可能容積が異なる車両の規模(例えば、タンクローリの規模)によっても区別される。 The delivery planning device 12 is owned by, for example, a delivery trader (hereinafter simply referred to as “delivery trader”) that delivers LNG, and formulates a delivery plan for LNG. In the present embodiment, for example, the delivery planning device 12 obtains at least one of the number of deliveries (number arranged for each vehicle type) according to the vehicle type of the vehicle required for LNG delivery and information related to this delivery number. It is output as a final delivery plan. The information related to the number of deliveries refers to information uniquely derived from the number of deliveries, for example. The vehicle type is distinguished, for example, between a vehicle on which a carburetor is mounted and a vehicle on which no carburetor is mounted, and is also distinguished by the scale of a vehicle having a different loadable capacity of LNG (for example, the scale of a tank truck). .
なお、以下では、説明の便宜上、「LNGの配送に要する車両」を単に「車両」と称する。また、以下では、説明の便宜上、送信部14A,14Bを区別して説明する必要がない場合、「送信部16」と称する。また、以下では、説明の便宜上、第1需要設備16A及び第2需要設備16Bを区別して説明する必要がない場合、「需要設備16」と称する。また、ここでは、説明の便宜上、第1需要設備16A及び第2需要設備16Bを例示しているが、本発明はこれに限定されるものではなく、3つ以上の需要設備16であってもよいことは言うまでもない。また、ここでは、説明の便宜上、配送される燃料としてLNGを例示しているが、LPG、灯油、又はガソリンなどの燃料であってもよいことは言うまでもない。 Hereinafter, for convenience of explanation, “vehicle required for LNG delivery” is simply referred to as “vehicle”. In the following, for convenience of explanation, when it is not necessary to distinguish between the transmission units 14A and 14B, they are referred to as “transmission unit 16”. In the following, for convenience of explanation, when it is not necessary to distinguish between the first demand facility 16A and the second demand facility 16B, they are referred to as “demand facility 16”. Moreover, although the 1st demand equipment 16A and the 2nd demand equipment 16B are illustrated here for convenience of explanation, this invention is not limited to this, Even if it is three or more demand equipments 16 Needless to say, it is good. Moreover, although LNG is illustrated here as a fuel to be delivered for convenience of explanation, it goes without saying that fuel such as LPG, kerosene, or gasoline may be used.
需要設備16とは、LNGの需要がある設備(例えば、工場、研究施設、又は港湾施設)をいう。すなわち、需要設備16は、配送業者によるLNGの配送先であり、配送されたLNGを消費する。送信部14は、需要設備16が保有するLNGの在庫量(以下、単に「在庫量」と称する)に関する情報を配送計画装置12に送信する。 The demand facility 16 refers to a facility (for example, a factory, a research facility, or a port facility) in which there is a demand for LNG. That is, the demand facility 16 is a delivery destination of the LNG by the delivery company, and consumes the delivered LNG. The transmission unit 14 transmits information related to the inventory amount of LNG held by the demand facility 16 (hereinafter simply referred to as “inventory amount”) to the delivery planning device 12.
配送計画装置12は、受信部18、需要実績値導出部20、需要予測値導出部22、在庫予測値導出部24、及び出力部26を含む。 The delivery planning apparatus 12 includes a receiving unit 18, a demand actual value deriving unit 20, a demand predicted value deriving unit 22, an inventory predicted value deriving unit 24, and an output unit 26.
受信部18は、送信部16により送信された在庫量に関する情報を受信する。需要実績値導出部20は、受信部18により受信された在庫量に関する情報、及び需要設備16に配送されたLNGの配送量に基づいて、所定期間の需要設備16でのLNGの需要実績値(以下、単に「需要実績値」と称する)を導出する。なお、需要実績値とは、例えば、需要設備16で実際に消費されたLNGの量をいう。 The receiving unit 18 receives the information regarding the inventory amount transmitted by the transmitting unit 16. The actual demand value deriving unit 20 is based on the information on the inventory amount received by the receiving unit 18 and the delivery amount of the LNG delivered to the demand facility 16, and the actual demand value of the LNG in the demand facility 16 for a predetermined period ( Hereinafter, it is simply referred to as “demand actual value”). Note that the actual demand value refers to, for example, the amount of LNG actually consumed by the demand facility 16.
需要予測値導出部22は、需要実績値導出部20により導出された需要実績値、及び予測モデルに基づいて、需要設備16でのLNGの需要予測値(以下、単に「需要予測値」と称する)を導出する。なお、需要予測値とは、例えば、需要設備16で将来消費されるLNGの量として予測された量をいう。また、予測モデルとは、例えば、移動平均、指数平滑、及びウインタースモデルなどの予め定められた複数の予測モデルから選定された1つの予測モデルをいう。 The demand forecast value deriving unit 22 is based on the demand actual value derived by the demand actual value deriving unit 20 and the forecast model, and the demand forecast value of LNG in the demand facility 16 (hereinafter simply referred to as “demand forecast value”). ) Is derived. The demand forecast value refers to, for example, an amount predicted as the amount of LNG consumed in the future by the demand facility 16. In addition, the prediction model refers to one prediction model selected from a plurality of predetermined prediction models such as a moving average, exponential smoothing, and a winter model.
在庫予測値導出部24は、在庫量、需要設備16に対するLNGの配送予定量として受け付けられた受付値、及び需要予測値導出部22により導出された需要予測値に基づいて在庫予測値を導出する。なお、ここで、受付値とは、例えば、需要設備16の管理者や従業員など(以下、「顧客」と称する)が配送業者に注文し、配送業者が受け付けた注文から特定されるLNGの配送量(以下、「注文配送量」と称する)をいう。また、在庫予測値とは、例えば、需要設備16での将来の在庫量として予測された在庫量をいう。 The inventory forecast value deriving unit 24 derives an inventory forecast value based on the inventory quantity, the accepted value accepted as the scheduled delivery amount of LNG to the demand facility 16, and the demand forecast value derived by the demand forecast value deriving unit 22. . Here, the accepted value is, for example, an LNG specified from an order received by the delivery company when an administrator or employee of the demand facility 16 (hereinafter referred to as “customer”) places an order with the delivery company. A delivery amount (hereinafter referred to as “order delivery amount”). The predicted inventory value is, for example, an inventory quantity predicted as a future inventory quantity at the demand facility 16.
出力部26は、制約条件の下で、需要設備に対するLNGの配送に要する車両の車両種毎の配送台数が変数(意思決定変数)の1つとされた目的関数(例えば、後述の数式(8))を最小にする最適化問題の解(最適解)に応じた情報を出力する。解に応じた情報の一例としては、需要設備16に対するLNGの配送に要する車両の車両種毎の配送台数が挙げられる。 The output unit 26 has an objective function (for example, Equation (8) to be described later) in which the number of vehicles delivered for each vehicle type required for delivery of LNG to the demand facility is one variable (decision making variable) under the constraint conditions. Information corresponding to the solution of the optimization problem that minimizes (). As an example of the information according to the solution, the number of delivered vehicles for each vehicle type required for delivering LNG to the demand facility 16 may be mentioned.
ここで、最適化問題は、相関情報を制約条件の1つとして有する。相関情報とは、在庫量と、需要予測値導出部22により導出された需要予測値と、在庫予測値導出部24により導出された在庫予測値と、規定情報との相関が定式化された情報をいう。規定情報とは、需要設備16に対するLNGの配送に要する車両の車両種毎の配送台数に応じて配送予定量を規定する情報(例えば、定式化された情報)をいう。また、相関情報の一例としては、需要実績値(定数)、需要予測値(定数)、在庫予測値(定数)、及び規定情報(配送台数が変数とされた項)の相関を示す数式が挙げられる(例えば、後述の数式(4)参照)。 Here, the optimization problem has correlation information as one of the constraint conditions. The correlation information is information in which the correlation between the inventory quantity, the demand forecast value derived by the demand forecast value deriving unit 22, the inventory forecast value derived by the inventory forecast value deriving unit 24, and the prescribed information is formulated. Say. The regulation information refers to information (for example, information formulated) that regulates the scheduled delivery amount according to the number of vehicles for each vehicle type required for delivering LNG to the demand facility 16. Further, as an example of the correlation information, there is a mathematical expression indicating the correlation between the actual demand value (constant), the predicted demand value (constant), the predicted stock value (constant), and the regulation information (the item in which the number of deliveries is a variable). (For example, see Equation (4) below).
一例として図2に示すように、配送計画装置12は、CPU(Central Processing Unit)30、一次記憶部32、及び二次記憶部34を含む。CPU30、一次記憶部32、及び二次記憶部34は、バス36を介して相互に接続されている。 As an example, as illustrated in FIG. 2, the delivery planning device 12 includes a CPU (Central Processing Unit) 30, a primary storage unit 32, and a secondary storage unit 34. The CPU 30, the primary storage unit 32, and the secondary storage unit 34 are connected to each other via a bus 36.
CPU30は、配送計画装置12の全体の動作を制御する。一次記憶部32は、揮発性のメモリであり、例えば、RAM(Random Access Memory)である。二次記憶部34は、不揮発性のメモリであり、例えば、フラッシュメモリやHDD(Hard Disk Drive)である。 The CPU 30 controls the overall operation of the delivery planning device 12. The primary storage unit 32 is a volatile memory, for example, a RAM (Random Access Memory). The secondary storage unit 34 is a non-volatile memory, for example, a flash memory or an HDD (Hard Disk Drive).
配送計画装置12は、インプット・アウトプット・インターフェース(I/O)38を備えている。I/O38は、CPU30と各種の入出力デバイスとを電気的に接続してCPU30と各種の入出力デバイスとの間の各種情報の送受信を司る。配送計画装置12は、I/O38に接続されることで、バス36を介してCPU30と電気的に接続される入出力デバイスとして、受付部40、表示部42、外部インタフェース(I/F)44、及び通信I/F46を備えている。 The delivery planning device 12 includes an input / output interface (I / O) 38. The I / O 38 controls the transmission and reception of various information between the CPU 30 and various input / output devices by electrically connecting the CPU 30 and various input / output devices. The delivery planning device 12 is connected to the I / O 38, and as an input / output device electrically connected to the CPU 30 via the bus 36, a reception unit 40, a display unit 42, and an external interface (I / F) 44. And a communication I / F 46.
受付部40は、配送業者からの指示を含む各種情報を受け付ける。受付部40の一例としては、キーボード、マウス、及びタッチパネルなどの入力デバイスが挙げられる。受付部40によって受け付けられる各種情報の一例としては、顧客から注文されたLNGの配送量(以下、「注文配送量」と称する)、データベース(DB)構築開始指示、及び配送計画開始指示が挙げられる。DB構築開始指示とは、CPU30に対して後述のDB構築処理を開始させる指示をいい、配送計画開始指示とは、CPU30に対して後述の配送計画処理を開始させる指示をいう。 The accepting unit 40 accepts various information including instructions from the delivery company. Examples of the receiving unit 40 include input devices such as a keyboard, a mouse, and a touch panel. Examples of various types of information received by the receiving unit 40 include a delivery amount of LNG ordered by a customer (hereinafter referred to as “order delivery amount”), a database (DB) construction start instruction, and a delivery plan start instruction. . The DB construction start instruction refers to an instruction to start the later-described DB construction process with respect to the CPU 30, and the delivery plan start instruction refers to an instruction to cause the CPU 30 to start a later-described delivery plan process.
表示部42は、受付部40によって受け付けられた各種情報に応じてCPU30によって実行された処理の結果や警報等を表示する。表示部42の一例としては、液晶ディスプレイが挙げられる。 The display unit 42 displays the results of processing executed by the CPU 30, alarms, and the like according to various information received by the receiving unit 40. An example of the display unit 42 is a liquid crystal display.
外部I/F44は、外部装置(例えば、USBメモリ)に接続され、外部装置とCPU30との間の各種情報の送受信を司る。 The external I / F 44 is connected to an external device (for example, a USB memory) and controls transmission / reception of various types of information between the external device and the CPU 30.
通信I/F46は、通信回線48(例えば、専用線又はインターネット回線)に接続されており、通信回線48に接続されたガスメータ501,・・・・50n(図1に示す送信部14の一例)との間の各種情報の送受信を司る。なお、以下では、説明の便宜上、ガスメータ501,・・・・50nを区別して説明する必要がない場合、「ガスメータ50」と称する。 The communication I / F 46 is connected to a communication line 48 (for example, a dedicated line or an Internet line), and gas meters 50 1 ,... 50 n connected to the communication line 48 (of the transmission unit 14 shown in FIG. 1). Controls transmission / reception of various information to / from (example). In the following, for convenience of explanation, the gas meters 50 1 ,... 50 n are referred to as “gas meters 50” when it is not necessary to distinguish between them.
ガスメータ50は、LNGが充填されるタンク511,・・・・51nの各々に設けられている。なお、以下では、説明の便宜上、タンク511,・・・・51nを区別して説明する必要がない場合、「タンク51」と称する。 The gas meter 50 is provided in each of the tanks 51 1 ,... 51 n filled with LNG. In the following, for convenience of explanation, the tank 51 1, when there is no need to distinguish the · · · · 51 n, referred to as "tank 51".
ガスメータ50は、通信回線48に接続された基地局(図示省略)との間で無線通信を行う無線通信機能を有している。また、ガスメータ50は、内蔵センサ(図示省略)を有しており、内蔵センサは、タンク51内のLNGの液面の高さを定期的(例えば、1時間毎)に計測する。 The gas meter 50 has a wireless communication function for performing wireless communication with a base station (not shown) connected to the communication line 48. The gas meter 50 has a built-in sensor (not shown), and the built-in sensor measures the height of the liquid level of the LNG in the tank 51 periodically (for example, every hour).
従って、ガスメータ50では、内蔵センサによりタンク内のLNGの液面の高さが定期的に計測され、液面の高さが計測されると、計測された液面の高さを示す液面高さ情報が通信回線48を介して配送計画装置12に送信される。ここで、液面高さ情報は、計測が実施された需要設備16を特定するID、計測対象とされたタンク51を特定するID、及びガスメータ50によってタンク51内の液面の高さが計測された時刻(以下、「計測時刻」と称する)を示す情報を有している。 Therefore, in the gas meter 50, the height of the liquid level of the LNG in the tank is periodically measured by the built-in sensor, and when the height of the liquid level is measured, the liquid level height indicating the measured liquid level height. The information is transmitted to the delivery planning device 12 via the communication line 48. Here, the liquid level information includes the ID for identifying the demand facility 16 for which the measurement has been performed, the ID for identifying the tank 51 to be measured, and the height of the liquid level in the tank 51 by the gas meter 50. Information indicating the measured time (hereinafter referred to as “measurement time”).
なお、図2に示す例では、ガスメータ50が通信回線48に直接接続されているが、本発明はこれに限定されるものではなく、ガスメータ50が需要設備16のホストコンピュータを介して通信回線48に接続されていてもよい。この場合、例えば、ホストコンピュータがガスメータ50から定期的に在庫量を受信し、受信した在庫量を通信回線48を介して配送計画装置12に送信するようにすればよい。 In the example shown in FIG. 2, the gas meter 50 is directly connected to the communication line 48, but the present invention is not limited to this, and the gas meter 50 is connected to the communication line 48 via the host computer of the demand facility 16. It may be connected to. In this case, for example, the host computer may periodically receive the inventory quantity from the gas meter 50 and transmit the received inventory quantity to the delivery planning apparatus 12 via the communication line 48.
一例として図3に示すように、二次記憶部34は、DB構築プログラム52及び配送計画プログラム54を記憶している。なお、以下では、説明の便宜上、DB構築プログラム52及び配送計画プログラム54を区別して説明する必要がない場合、「プログラム」と称する。 As an example, as shown in FIG. 3, the secondary storage unit 34 stores a DB construction program 52 and a delivery plan program 54. In the following, for convenience of explanation, when it is not necessary to distinguish between the DB construction program 52 and the delivery plan program 54, they are referred to as “programs”.
CPU30は、二次記憶部34からプログラムを読み出して一次記憶部32に展開する。そして、CPU30は、一次記憶部32に展開したプログラムを実行することで、一例として図1に示す受信部18、需要実績値導出部20、需要予測値導出部22、在庫予測値導出部24、及び出力部26として動作する。 The CPU 30 reads the program from the secondary storage unit 34 and develops it in the primary storage unit 32. Then, the CPU 30 executes the program developed in the primary storage unit 32, so that the receiving unit 18, the demand actual value deriving unit 20, the demand predicted value deriving unit 22, the inventory predicted value deriving unit 24 shown in FIG. And operates as the output unit 26.
なお、ここではプログラムを二次記憶部34から読み出す場合を例示しているが、必ずしも最初から二次記憶部34に記憶させておく必要はない。例えば、配送計画装置12に接続されて使用されるSSD(Solid State Drive)、ICカード、光磁気ディスク、CD−ROMなどの任意の可搬型の記憶媒体に先ずはプログラムを記憶させておいてもよい。そして、CPU30がこれらの可搬型の記憶媒体からプログラムを取得して実行するようにしてもよい。また、通信手段を介して配送計画装置12に接続されるコンピュータ又はサーバ装置等の外部電子計算機の記憶部にプログラムを記憶させておいてもよい。この場合、CPU30は外部電子計算機からプログラムを取得して実行する。 In addition, although the case where the program is read from the secondary storage unit 34 is illustrated here, it is not necessarily stored in the secondary storage unit 34 from the beginning. For example, a program may first be stored in an arbitrary portable storage medium such as an SSD (Solid State Drive), an IC card, a magneto-optical disk, or a CD-ROM that is connected to the delivery planning device 12 and used. Good. The CPU 30 may acquire the program from these portable storage media and execute the program. In addition, the program may be stored in a storage unit of an external electronic computer such as a computer or a server device connected to the delivery planning device 12 via a communication unit. In this case, the CPU 30 acquires a program from the external electronic computer and executes it.
一例として図3に示すように、二次記憶部34は、在庫管理DB56、配送量DB58、車両台数DB60、車両受入可否DB62、及び配送費用DB64を記憶している。在庫管理DB56は、CPU30によって後述のDB構築処理が実行されることによって構築される。配送量DB58、車両台数DB60、車両受入可否DB62、及び配送費用DB64は、受付部40によって受け付けられた情報に基づいて構築される。 As an example, as shown in FIG. 3, the secondary storage unit 34 stores an inventory management DB 56, a delivery amount DB 58, a vehicle number DB 60, a vehicle acceptance availability DB 62, and a delivery cost DB 64. The inventory management DB 56 is constructed by executing a later-described DB construction process by the CPU 30. The delivery amount DB 58, the vehicle number DB 60, the vehicle acceptance / rejection DB 62, and the delivery cost DB 64 are constructed based on the information received by the reception unit 40.
一例として図4に示すように、在庫管理DB56は、需要設備名、計測時刻、及びガスメータ50によって計測された液面の高さを記憶している。すなわち、在庫管理DB56では、計測時刻とガスメータ50によって計測された液面の高さとが需要設備16毎に対応付けられている。 As an example, as shown in FIG. 4, the inventory management DB 56 stores the demand facility name, the measurement time, and the height of the liquid level measured by the gas meter 50. That is, in the inventory management DB 56, the measurement time and the liquid level measured by the gas meter 50 are associated with each demand facility 16.
なお、本実施形態では、説明の便宜上、需要設備16毎に使用しているタンク51の規格が統一されていることを前提としているが、本発明はこれに限定されるものではなく、需要設備16毎にタンク51の規格は統一されていなくてもよい。この場合、在庫量の算出のために、液面の高さと共にタンク51の規格を特定する情報が配送量DB58に記憶されることが好ましい。 In the present embodiment, for convenience of explanation, it is assumed that the standard of the tank 51 used for each demand facility 16 is unified, but the present invention is not limited to this, and the demand facility The standard of the tank 51 does not need to be unified every 16th. In this case, it is preferable to store information specifying the standard of the tank 51 together with the height of the liquid level in the delivery amount DB 58 in order to calculate the inventory amount.
一例として図5に示すように、配送量DB58は、需要設備16に実際に配送されたLNGの配送量(以下、「実績配送量」と称する)及び需要設備16に配送される予定のLNGの配送量として注文配送量を記憶している。すなわち、配送量DB58では、需要設備16毎に、実績配送量と配送が実施された年月日とが対応付けられており、需要設備16毎に、注文配送量と配送の実施が予定されている月日とが対応付けられている。 As an example, as shown in FIG. 5, the delivery amount DB 58 includes the delivery amount of LNG actually delivered to the demand facility 16 (hereinafter referred to as “actual delivery amount”) and the LNG scheduled to be delivered to the demand facility 16. An order delivery amount is stored as a delivery amount. That is, in the delivery amount DB 58, the actual delivery amount is associated with the date of delivery for each demand facility 16, and the order delivery amount and delivery are scheduled for each demand facility 16. Is associated with the date.
なお、配送量DB58は、受付部40によって受け付けられた実績配送量及び注文配送量が現在の年月日と対応付けられて登録(追加記憶)されることで更新される。 The delivery amount DB 58 is updated when the actual delivery amount and the order delivery amount received by the receiving unit 40 are registered (additionally stored) in association with the current date.
一例として図6に示すように、車両台数DB60は、基地特定情報、車両種特定情報、全保有台数、配送命令待ち台数、及び整備台数(=全保有台数−配送命令待ち台数)を時間帯(図6に示す例では、半日)毎に記憶している。すなわち、車両台数DB60では、時間帯毎に、基地特定情報、車両種特定情報、全保有台数、配送命令待ち台数、及び整備台数が対応付けられている。 As an example, as shown in FIG. 6, the vehicle number DB 60 includes base identification information, vehicle type identification information, total possession number, delivery command waiting number, and maintenance number (= total possession number−delivery command waiting number) in a time zone ( In the example shown in FIG. 6, it is stored every half day). That is, in the vehicle number DB 60, the base identification information, the vehicle type identification information, the total number of owned vehicles, the number of waiting delivery commands, and the maintenance number are associated with each time zone.
なお、車両台数DB60は、受付部40によって受け付けられた時間帯、基地特定情報、車両種特定情報、全保有台数、配送命令待ち台数、及び整備台数が互いに対応付けられて登録されることで更新される。 The vehicle number DB 60 is updated by registering the time zone, base identification information, vehicle type identification information, total possession number, delivery command waiting number, and maintenance number received by the receiving unit 40 in association with each other. Is done.
ここで、基地特定情報とは、車両が待機する複数の基地のうちの何れか1つを特定する情報をいう。なお、複数の基地の一例としては、図6及び図8に例示されているように、第1基地又は第2基地が挙げられる。 Here, the base specifying information refers to information for specifying any one of a plurality of bases on which the vehicle stands by. In addition, as an example of a some base, a 1st base or a 2nd base is mentioned as FIG.6 and FIG.8 illustrates.
また、車両種特定情報とは、車両の車両種を特定する情報をいう。なお、車両種の一例としては、図6〜図8に例示されているように、第1車両(例えば、小型タンクローリ)、第2車両(例えば、中型タンクローリ)、又は第3車両(例えば、大型タンクローリ)が挙げられる。 Moreover, vehicle type specific information means the information which specifies the vehicle type of a vehicle. In addition, as an example of a vehicle type, as illustrated in FIGS. 6 to 8, a first vehicle (for example, a small tank truck), a second vehicle (for example, a medium tank truck), or a third vehicle (for example, a large tank truck). Tank lorry).
また、全保有台数とは、基地が保有している車両の全台数をいう。また、配送命令待ち台数とは、全保有台数のうち、配送命令(出動命令)を待機している車両の台数をいう。更に、整備台数とは、全保有台数のうち、整備中(メンテナンス中)の車両の台数をいう。 The total number of vehicles owned means the total number of vehicles owned by the base. The number of waiting delivery commands refers to the number of vehicles waiting for a delivery command (dispatch command) out of the total number owned. Furthermore, the number of maintenance refers to the number of vehicles under maintenance (under maintenance) out of the total number of vehicles owned.
一例として図7に示すように、車両受入可否DB62は、車両種特定情報、及び車両種が受け入れ可能であるか否かを示す受入可否情報(図7に示す例では、“○”及び“×”)を、需要設備16毎に、かつ、時間帯(図7に示す例では、半日)毎に記憶している。すなわち、車両受入可否DB62では、需要設備16毎に、かつ、時間帯毎に、車両種特定情報と受入可否情報とが対応付けられている。 As shown in FIG. 7, as an example, the vehicle acceptance / rejection DB 62 includes vehicle type identification information and acceptance / rejection information indicating whether or not the vehicle type is acceptable (in the example shown in FIG. 7, “O” and “×” ") Is stored for each demand facility 16 and for each time zone (half day in the example shown in FIG. 7). That is, in the vehicle acceptance / rejection DB 62, the vehicle type identification information and the acceptance / rejection information are associated with each demand facility 16 and for each time zone.
なお、車両受入可否DB62は、受付部40によって受け付けられた時間帯、車両種特定情報、及び受入可否情報が互いに対応付けられて登録されることで更新される。 The vehicle acceptance / rejection DB 62 is updated by registering the time zone, vehicle type identification information, and acceptance / rejection information received by the receiving unit 40 in association with each other.
一例として図8に示すように、配送費用DB64は、基地特定情報、車両種特定情報、距離情報、及び配送費用情報を、需要設備16毎に、かつ、時間帯(図8に示す例では、半日)毎に記憶している。すなわち、配送費用DB64では、需要設備16毎に、かつ、時間帯毎に、基地特定情報、車両種特定情報、距離情報、及び配送費用情報が対応付けられている。 As an example, as shown in FIG. 8, the delivery cost DB 64 includes base specifying information, vehicle type specifying information, distance information, and delivery cost information for each demand facility 16 and in a time zone (in the example shown in FIG. 8, It is memorized every half day). That is, in the delivery cost DB 64, the base specifying information, the vehicle type specifying information, the distance information, and the delivery cost information are associated with each demand facility 16 and for each time zone.
ここで、距離情報とは、基地特定情報により特定される基地と需要設備16との間の距離を示す情報をいう。また、配送費用情報とは、配送費用を示す情報をいう。更に、配送費用とは、需要設備16に対するLNGの1回の配送に要する費用をいう。 Here, the distance information refers to information indicating the distance between the base specified by the base specifying information and the demand facility 16. The delivery cost information is information indicating delivery cost. Further, the delivery cost is a cost required for one delivery of LNG to the demand facility 16.
なお、配送費用DB64は、受付部40によって受け付けられた時間帯、基地特定情報、車両種特定情報、距離情報、及び配送費用情報が互いに対応付けられて登録されることで更新される。 The delivery cost DB 64 is updated by registering the time zone, base identification information, vehicle type identification information, distance information, and delivery cost information received by the reception unit 40 in association with each other.
次に、受付部40によってDB構築開始指示が受け付けられた場合にCPU30がDB構築プログラム52を実行することでCPU30が行うDB構築処理について、図9を参照して説明する。 Next, the DB construction process performed by the CPU 30 when the CPU 30 executes the DB construction program 52 when the acceptance unit 40 accepts the DB construction start instruction will be described with reference to FIG.
図9に示すDB構築処理では、先ず、ステップ100で、受信部18は、ガスメータ50により送信された液面高さ情報(本発明に係る「在庫量に関する情報」の一例)を受信したか否かを判定する。ステップ100において、ガスメータ50により送信された液面高さ情報を受信した場合は判定が肯定されて、ステップ102へ移行する。ステップ100において、ガスメータ50により送信された液面高さ情報を受信していない場合は判定が否定されて、ステップ104へ移行する。 In the DB construction process shown in FIG. 9, first, at step 100, the receiving unit 18 has received the liquid level height information (an example of “inventory amount information” according to the present invention) transmitted from the gas meter 50. Determine whether. In step 100, when the liquid level information transmitted from the gas meter 50 is received, the determination is affirmed and the process proceeds to step 102. If the liquid level information transmitted from the gas meter 50 is not received at step 100, the determination is negative and the routine proceeds to step 104.
ステップ102で、ステップ100で受信した液面高さ情報に基づいて、在庫管理DB56に計測時刻及び液面の高さを需要設備16毎に登録することで在庫管理DB56の記憶内容を更新し、その後、ステップ104へ移行する。 In step 102, based on the liquid level information received in step 100, the storage contents of the inventory management DB 56 are updated by registering the measurement time and the liquid level in the inventory management DB 56 for each demand facility 16. Thereafter, the process proceeds to step 104.
ステップ104で、受信部18は、本DB構築処理を終了する条件(終了条件)を満たしたか否かを判定する。終了条件とは、例えば、DB構築処理を終了させる指示が受付部40によって受け付けられたとの条件、又はDB構築処理を開始してから所定時間(例えば、30分)が経過したとの条件をいう。ステップ104において、終了条件を満たしていない場合は判定が否定されて、ステップ100へ移行する。ステップ104において、終了条件を満たした場合は判定が肯定されて、本DB構築処理を終了する。 In step 104, the receiving unit 18 determines whether or not a condition (end condition) for ending this DB construction process is satisfied. The end condition is, for example, a condition that an instruction to end the DB construction process is accepted by the accepting unit 40, or a condition that a predetermined time (for example, 30 minutes) has elapsed since the DB construction process was started. . If the termination condition is not satisfied at step 104, the determination is negative and the routine proceeds to step 100. In step 104, if the end condition is satisfied, the determination is affirmed and the DB construction process is ended.
次に、受付部40によって第1需要設備16Aに関する配送計画開始指示が受け付けられた場合にCPU30が配送計画プログラム54を実行することでCPU30が行う配送計画処理について、図10を参照して説明する。 Next, the delivery plan process performed by the CPU 30 by the CPU 30 executing the delivery plan program 54 when the delivery unit 40 receives a delivery plan start instruction for the first demand facility 16A will be described with reference to FIG. .
なお、ここでは、説明の便宜上、第1需要設備16Aに対しての配送計画が策定される場合を例示するが、本発明はこれに限定されるものではなく、第2需要設備16Bに対しての配送計画が策定されてもよいことは言うまでもない。この場合、受付部40によって第2需要設備16Bに関する配送計画開始指示が受け付けられた場合に第2需要設備16Bに関する配送計画処理が実行されることで第2需要設備16Bに対しての配送計画が策定される。 Here, for convenience of explanation, a case where a delivery plan for the first demand facility 16A is formulated is illustrated, but the present invention is not limited to this, and for the second demand facility 16B. It goes without saying that a delivery plan may be formulated. In this case, when a delivery plan start instruction for the second demand facility 16B is received by the receiving unit 40, a delivery plan process for the second demand facility 16B is executed, so that a delivery plan for the second demand facility 16B is obtained. It is formulated.
図10に示す配送計画処理では、先ず、ステップ150で、需要実績値導出部20は、第1需要設備16Aに関する過去の所定期間(本ステップ150では一例として過去60日分)の需要実績値を日単位で算出する。需要実績値は、次の数式(1)によって算出される。 In the delivery plan process shown in FIG. 10, first, in step 150, the demand actual value derivation unit 20 calculates the actual demand value for the past predetermined period related to the first demand facility 16A (for the past 60 days as an example in this step 150). Calculated in days. The actual demand value is calculated by the following formula (1).
数式(1)、後述の数式(2)、及び後述の数式(4)において、“X日の0時時点の在庫量”(在庫量の実績値)は、在庫管理DB56に記憶されているX日の0時時点の液面の高さとタンク51の規格とに基づいて一意に算出される。また、数式(1)において、“X日の24時時点の在庫量”は、在庫管理DB56に記憶されているX日の24時時点の液面の高さとタンク51の規格とに基づいて一意に算出される。更に、数式(1)及び後述の数式(2)において、“X日の実績配送量”は、在庫管理DB56に記憶されているX日の実績配送量である。 In Equation (1), Equation (2) described later, and Equation (4) described later, “the inventory amount at 0:00 on the X day” (actual value of inventory amount) is stored in the inventory management DB 56. It is uniquely calculated based on the liquid level at the time of 0:00 on the day and the standard of the tank 51. In Equation (1), “stock quantity at 24 o'clock on day X” is unique based on the liquid level at 24 o'clock on day X stored in the inventory management DB 56 and the standard of the tank 51. Is calculated. Furthermore, in Equation (1) and Equation (2) described later, “Actual delivery amount for X days” is an actual delivery amount for X days stored in the inventory management DB 56.
次のステップ152で、需要予測値導出部22は、ステップ150で算出された需要実績値に基づいて、予め定められた複数の予測モデルから後述のステップ154で使用する1つの予測モデルを決定する。 In the next step 152, the demand prediction value deriving unit 22 determines one prediction model to be used in step 154, which will be described later, from a plurality of predetermined prediction models, based on the actual demand value calculated in step 150. .
後述のステップ154で使用される予測モデルは、ステップ150で算出された需要実績値を複数の予測モデルの各々に当て嵌めて得られた結果の各々とステップ150で算出された需要実績値との誤差に応じて決定される。誤差とは、例えば、偏差又は標準偏差などをいう。よって、「誤差に応じて決定される」とは、例えば、誤差が最小の予測モデルが後述のステップ154で使用される予測モデルとして決定されることを意味する。なお、本ステップ152では、ステップ150で算出された需要実績値を複数の予測モデルの各々に当て嵌めて得られた結果の各々とステップ150で算出された需要実績値との標準偏差が予測モデル毎に算出される。そして、算出された標準偏差のうちの最小の標準偏差の予測モデルが後述のステップ154で使用する予測モデルとして決定される。 The prediction model used in step 154, which will be described later, includes a result obtained by applying the actual demand value calculated in step 150 to each of a plurality of prediction models and the actual demand value calculated in step 150. It is determined according to the error. The error means, for example, a deviation or a standard deviation. Therefore, “determined according to error” means that, for example, a prediction model with the smallest error is determined as a prediction model used in step 154 described later. In step 152, the standard deviation between each of the results obtained by fitting the actual demand value calculated in step 150 to each of the plurality of prediction models and the actual demand value calculated in step 150 is the prediction model. Calculated every time. Then, the prediction model of the minimum standard deviation among the calculated standard deviations is determined as the prediction model used in step 154 described later.
次のステップ154で、需要予測値導出部22は、ステップ150で算出された需要実績値とステップ152で決定した予測モデルとに基づいて、第1需要設備16Aに関するX日の需要予測値を算出する。なお、X日とは、後述のステップ162において判定が否定されると1日加算されて更新される日付であり、初期設定の日付は、例えば、本配送計画処理の実行を開始した日付の翌日の日付である。 In the next step 154, the demand prediction value deriving unit 22 calculates the demand prediction value for the X day related to the first demand facility 16A based on the actual demand value calculated in step 150 and the prediction model determined in step 152. To do. Note that the X day is a date that is updated by adding one day if a determination is denied in step 162 described later. The default date is, for example, the day after the date on which the execution of the delivery plan process is started. Date.
次のステップ156で、在庫予測値導出部24は、在庫量、注文配送量、及び需要予測値に基づいて、一例として図11に示すように、第1需要設備16Aに関する在庫予測値を算出する。なお、図11には、ステップ156の処理が繰り返し実行されて得られた20XX年3月1日〜3月30日の在庫予測値の推移の一例が示されており、在庫予測値は、第1需要設備16Aの在庫下限量と在庫上限量(≒タンク51の容量)との間で推移している。本ステップ156で算出された在庫予測値(例えば、図11に示すグラフ)は、表示部42に表示されるようにしてもよい。これにより、配送業者は、将来の在庫量の推移を予測することができるので、配送の追加又はキャンセルが必要か否かを判断することができる。 In the next step 156, the inventory prediction value deriving unit 24 calculates an inventory prediction value related to the first demand facility 16A as shown in FIG. 11 as an example based on the inventory quantity, the order delivery quantity, and the demand prediction value. . FIG. 11 shows an example of the transition of the inventory forecast value from March 1 to March 30, 20XX obtained by repeatedly executing the process of step 156. The inventory forecast value is The transition is between the inventory lower limit amount and the inventory upper limit amount (≈capacity of the tank 51) of the one demand facility 16A. The inventory prediction value calculated in step 156 (for example, the graph shown in FIG. 11) may be displayed on the display unit 42. Thereby, since the delivery company can predict the transition of the future inventory quantity, it can determine whether or not the delivery needs to be added or canceled.
本ステップ156において在庫予測値とは、X日+1日の0時時点の在庫量をいう。X日+1日の0時時点の在庫量は、次の数式(2)によって算出される。なお、数式(2)及び後述の数式(4)において、“X日の需要予測値”とは、ステップ154で算出された需要予測値のうちのX日の需要予測値をいう。 In this step 156, the stock forecast value means the stock amount at the time of 0:00 on the X day + 1 day. The stock quantity at the time of 0:00 on day X + 1 is calculated by the following formula (2). In Formula (2) and Formula (4) described later, “X-day demand forecast value” refers to the demand forecast value for X day among the demand forecast values calculated in step 154.
次のステップ158で、出力部26は、数式(3)、数式(4)、数式(5)、数式(6)、及び数式(7)を制約条件とし、各種DBを参照して、目的関数である数式(8)の解を最小にする最適化問題を解く。なお、ここで、各種DBとは、例えば、在庫管理DB56、車両台数DB60、車両受入可否DB62、及び配送費用DB64をいう。 In the next step 158, the output unit 26 uses the mathematical expression (3), the mathematical expression (4), the mathematical expression (5), the mathematical expression (6), and the mathematical expression (7) as constraints, and refers to various DBs to obtain the objective function. An optimization problem that minimizes the solution of Equation (8) is solved. Here, the various DBs refer to, for example, an inventory management DB 56, a vehicle number DB 60, a vehicle acceptance availability DB 62, and a delivery cost DB 64.
数式(3)〜数式(8)において、需要設備iとは、第1需要設備16A又は第2需要設備16Bをいう。基地kとは、基地特定情報により特定される基地をいう。車両種jとは、車両種特定情報により特定される車両種をいう。 In the mathematical formulas (3) to (8), the demand facility i refers to the first demand facility 16A or the second demand facility 16B. The base k is a base specified by the base specifying information. The vehicle type j is a vehicle type specified by the vehicle type specifying information.
数式(3)は、在庫量が予め定められた範囲内に収まるとの条件が制約条件の1つとされていることを示している。 Equation (3) indicates that the condition that the inventory amount falls within a predetermined range is one of the constraint conditions.
数式(4)は、本発明に係る相関情報の一例であり、数式(4)の“(X日の基地kから需要設備iへの配送に要する車両の車両種jの配送台数)*(車両種jの積載可能量)”は、本発明に係る規定情報の一例である。 Formula (4) is an example of the correlation information according to the present invention. In Formula (4), “(number of vehicles of vehicle type j required for delivery from base k on day X to demand facility i) * (vehicle The loadable amount of seed j) ”is an example of the regulation information according to the present invention.
数式(3)及び数式(4)において、“在庫量”は、在庫管理DB56に記憶されている液面の高さとタンク51の規格とに基づいて一意に算出される。数式(4)において、“X日+1日の0時時点の在庫量”は、ステップ156で算出された在庫予測値である。数式(4)において、車両種jの積載可能量とは、車両種jの車両に対するLNGの積載可能量をいう。なお、数式(4)の“車両種jの積載可能量”として使用される値は、二次記憶部34に予め記憶されている値であってもよいし、受付部40によって受け付けられた値であってもよい。 In Equations (3) and (4), “inventory amount” is uniquely calculated based on the height of the liquid level stored in the inventory management DB 56 and the standard of the tank 51. In Equation (4), “stock quantity at 0:00 on day X + 1” is the predicted stock value calculated in step 156. In Formula (4), the loadable amount of the vehicle type j refers to the loadable amount of LNG with respect to the vehicle of the vehicle type j. Note that the value used as the “loadable amount of vehicle type j” in Equation (4) may be a value stored in advance in the secondary storage unit 34 or a value received by the receiving unit 40. It may be.
数式(5)は、制約条件の1つとして、配送台数が車両種の配送命令待ち台数と調整用台数との和以下であるとの条件を規定した数式である。数式(5)の“車両種jの配送命令待ち台数+X日の基地kの車両種jの調整用台数”は、車両種毎の車両の全保有台数以下の台数である。なお、これは、制約条件の1つとして課せられており、この制約条件により、最適化問題の解から特定される車両種毎の配送台数が車両種毎の車両の全保有台数を上回ることを回避することが可能となる。 Formula (5) is a formula that prescribes a condition that the number of deliveries is equal to or less than the sum of the number of vehicles waiting to be delivered and the number of adjustments as one of the constraint conditions. “Number of vehicles waiting for delivery command of vehicle type j + number of vehicles for adjustment of vehicle type j of base k on day X” in Expression (5) is a number equal to or less than the total number of vehicles owned for each vehicle type. In addition, this is imposed as one of the constraints, and this constraint condition indicates that the number of deliveries for each vehicle type specified from the solution of the optimization problem exceeds the total number of vehicles owned for each vehicle type. It can be avoided.
数式(6)は、数式(8)に含まれる“車両の調整用台数”を規定する数式である。“車両の調整用台数”は、例えば、車両台数DB60に記憶されている整備台数以下の台数である。 Formula (6) is a formula that defines the “number of vehicles for adjustment” included in Formula (8). “Number of vehicles for adjustment” is, for example, the number of maintenance vehicles or less stored in the vehicle number DB 60.
数式(5)及び数式(6)において、“X日における基地kに待機している車両の車両種jの調整用台数”は、車両台数DB60に記憶されている車両種毎の配送命令待ち台数の範囲内で定められる。 In Equations (5) and (6), “the number of vehicles for adjustment of vehicle type j of vehicle waiting at base k on day X” is the number of waiting delivery commands for each vehicle type stored in vehicle number DB 60. Determined within the scope of
数式(7)は、制約条件の1つとして、需要設備に対する配送に用いられる車両の車両種が需要設備16で受け入れ可能な車両種であるとの条件を規定した数式である。数式(7)の“需要設備iに対する配送に要する車両の車両種jの受け入れ可否値”は、車両受入可否DB62に記憶されている受入可否情報から一意に導出される。 Formula (7) is a formula that prescribes a condition that the vehicle type of the vehicle used for delivery to the demand facility is a vehicle type that can be accepted by the demand facility 16 as one of the constraint conditions. The “acceptability value of the vehicle type j of the vehicle required for delivery to the demand facility i” in Expression (7) is uniquely derived from the acceptability information stored in the vehicle acceptability DB 62.
数式(8)は、需要設備16に対する燃料の配送に要する費用を示す関数を含む目的関数である。また、数式(8)は、“X日の基地kから需要設備iへの配送に要する車両の車両種jの配送台数”が変数の1つとされた目的関数である。数式(8)の“X日の基地kから需要設備iへの配送に要する車両の車両種jの配送台数”は、配送台数が複数の基地の各々と車両種との関連性に応じて定まることを示しており、最適化問題の解として導出される。 Formula (8) is an objective function including a function indicating a cost required for delivery of fuel to the demand facility 16. Equation (8) is an objective function in which “the number of vehicles of vehicle type j required for delivery from base k on day X to demand facility i” is one variable. In Formula (8), “the number of vehicles delivered by vehicle type j required for delivery from base k on day X to demand facility i” is determined according to the relationship between each of the plurality of bases and the vehicle type. This is derived as a solution to the optimization problem.
ここで、需要設備16に対する燃料の配送に要する費用を示す関数とは、“(X日の基地kから需要設備iへの配送に要する車両の車両種jの配送台数)*(基地kから需要設備iへの配送に要する車両の車両種jの配送費用)”をいう。数式(8)の“基地kから需要設備iへの配送に要する車両の車両種jの配送費用”は、需要設備16に対する燃料の配送に要する費用が複数の基地の各々と車両種との関連性に応じて定まることを示している。数式(8)の“基地kから需要設備iへの配送に要する車両の車両種jの配送費用”は、配送費用DB64に記憶されている配送費用から一意に導出される。 Here, the function indicating the cost required for delivery of fuel to the demand facility 16 is “(the number of vehicles delivered in the vehicle type j of the vehicle required for delivery from the base k to the demand facility i on day X) * (demand from the base k”). The delivery cost of the vehicle type j of the vehicle required for delivery to the facility i) ”. The "delivery cost of the vehicle type j of the vehicle required for delivery from the base k to the demand facility i" in Expression (8) is the relationship between the cost of the fuel delivery to the demand facility 16 and the vehicle type. It shows that it depends on gender. The “delivery cost of the vehicle type j of the vehicle required for delivery from the base k to the demand facility i” in Expression (8) is uniquely derived from the delivery cost stored in the delivery cost DB 64.
数式(8)において、“w1”及び“w2”は、重み値である。重み値は、デフォルトで設定された固定値(例えば、需要設備16毎に時期(季節)に応じて定められた固定値)であってもよいし、受付部40によって受け付けられた指示に応じてカスタマイズされる可変値であってもよい。 In Equation (8), “w1” and “w2” are weight values. The weight value may be a fixed value set by default (for example, a fixed value determined according to the time (season) for each demand facility 16) or according to an instruction received by the receiving unit 40. It may be a variable value that is customized.
数式(8)の第2項の“車両の調整用台数”は、目的関数の調整項であり、数式(8)の第1項のみで最適化問題が解けなかった場合であっても解が得られないという事態の発生を回避するために設けられている。すなわち、配送計画を策定するには車両が足りないという状態を回避するために、“車両の調整用台数”を余裕台数として設けることで違反を許容している。また、“車両の調整用台数”を最小化することで車両の出荷台数を平準化することが可能になる。 The second term “number of vehicles for adjustment” in Equation (8) is an adjustment term for the objective function, and even if the optimization problem cannot be solved by only the first term in Equation (8), the solution can be obtained. It is provided to avoid the occurrence of a situation where it cannot be obtained. That is, in order to avoid a situation where there are not enough vehicles to formulate a delivery plan, a violation is allowed by providing “the number of vehicles for adjustment” as a surplus number. Further, by minimizing the “number of vehicles for adjustment”, the number of vehicles shipped can be leveled.
ステップ160で、出力部26は、ステップ158で最適化問題を解くことによって得た解である“X日の基地kから需要設備iへの配送に要する車両の車両種jの配送台数”を二次記憶部34の所定の記憶領域に記憶(上書き保存)する。 In step 160, the output unit 26 calculates “the number of vehicles of the vehicle type j required for delivery from the base X on day X to the demand facility i”, which is the solution obtained by solving the optimization problem in step 158. The data is stored (overwritten) in a predetermined storage area of the next storage unit 34.
ステップ162で、出力部26は、所定日数分(ここでは一例として30日分)の解が二次記憶部34の所定の記憶領域に記憶されているか否かを判定する。ステップ162において、所定日数分の解が二次記憶部34の所定の記憶領域に記憶されていない場合は判定が否定されて、ステップ154へ移行する。ステップ162において、所定日数分の解が二次記憶部34の所定の記憶領域に記憶されている場合は判定が肯定されて、ステップ164へ移行する。 In step 162, the output unit 26 determines whether or not a solution for a predetermined number of days (here, 30 days as an example) is stored in a predetermined storage area of the secondary storage unit 34. In step 162, if the solution for the predetermined number of days is not stored in the predetermined storage area of the secondary storage unit 34, the determination is negative and the process proceeds to step 154. In step 162, if the solution for the predetermined number of days is stored in the predetermined storage area of the secondary storage unit 34, the determination is affirmed and the process proceeds to step 164.
ステップ164で、出力部26は、ステップ160で二次記憶部34の所定の記憶領域に記憶された解に応じた情報である配送計画情報を表示部42に表示し、その後、本配送計画処理を終了する。 In step 164, the output unit 26 displays delivery plan information, which is information corresponding to the solution stored in the predetermined storage area of the secondary storage unit 34 in step 160, on the display unit 42. Exit.
ここで、配送計画情報とは、例えば、ステップ158で最適化問題を解くことによって得た解である“X日の基地kから需要設備iへの配送に要する車両の車両種jの配送台数”に関連する情報をいう。 Here, the delivery plan information is, for example, a solution obtained by solving the optimization problem in step 158 “the number of vehicles of the vehicle type j required for delivery from the base k on day X to the demand facility i”. Information related to.
配送計画情報の一例としては、“X日の基地kから需要設備iへの配送に要する車両の車両種jの配送台数”が挙げられる。また、配送計画情報の他の一例としては、“X日の基地kから需要設備iへの配送に要する車両の車両種jの配送台数”から一意に導出される配送費用が挙げられる。また、配送計画情報の他の一例としては、“X日の基地kから需要設備iへの配送に要する車両の車両種jの配送台数”から一意に導出される在庫量が挙げられる。更に、配送計画情報の他の一例としては、“X日の基地kから需要設備iへの配送に要する車両の車両種jの配送台数”から一意に導出される需要予測値が挙げられる。 As an example of the delivery plan information, “the number of delivered vehicles of the vehicle type j required for delivery from the base k on day X to the demand facility i” can be cited. Another example of the delivery plan information is a delivery cost that is uniquely derived from “the number of delivery of vehicle type j of vehicles required for delivery from base k on day X to demand facility i”. Another example of the delivery plan information is an inventory quantity uniquely derived from “the number of delivered vehicles of vehicle type j required for delivery from base k on day X to demand facility i”. Furthermore, as another example of the delivery plan information, a demand prediction value uniquely derived from “the number of vehicles of the vehicle type j required for delivery from the base k on day X to the demand facility i” can be cited.
なお、配送計画情報は、表示部42に表形式で表示されるようにしてもよいし、グラフで時系列に表示されるようにしてもよい。 The delivery plan information may be displayed in a table format on the display unit 42, or may be displayed in time series as a graph.
また、本ステップ164では、配送計画情報が表示部42に可視表示されるが、これに限らず、スピーカを利用した音声出力による可聴表示、プリンタを利用した印刷出力による永久可視表示、又はこれらを組み合わせた表示が行われるようにしてもよい。 In this step 164, the delivery plan information is visually displayed on the display unit 42. However, the present invention is not limited to this, and the audible display by the sound output using the speaker, the permanent visual display by the print output using the printer, or these are displayed. A combined display may be performed.
また、本ステップ164では、出力部26が配送計画情報を表示部42に表示する例を挙げているが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、出力部26は、配送計画情報を外部I/F44を介して外部装置(例えば、USBメモリやSSD等の可搬型の記憶媒体)に出力することで外部装置に配送計画情報を記憶するようにしてもよい。 In step 164, the output unit 26 displays the delivery plan information on the display unit 42. However, the present invention is not limited to this. For example, the output unit 26 outputs the delivery plan information to an external device (for example, a portable storage medium such as a USB memory or an SSD) via the external I / F 44 so as to store the delivery plan information in the external device. It may be.
以上説明したように、配送計画システム10では、需要予測値導出部22により需要実績値及び予測モデルに基づいて需要予測値が算出される(ステップ154)。また、在庫予測値導出部24により、在庫量、注文配送量、及び需要予測値導出部22で算出された需要予測値に基づいて、在庫予測値が算出される(ステップ156)。そして、出力部26により、数式(4)を制約条件の1つとして有する最適化問題であって、目的関数である数式(8)を最小にする最適化問題が解かれることによって得られた解に応じた配送計画情報が出力される(ステップ164)。従って、配送計画システム10は、需要予測値導出部22、在庫予測値導出部24、及び出力部26を有しない場合に比べ、燃料の配送に要する費用の削減に寄与することができる。 As described above, in the delivery planning system 10, the demand forecast value is calculated based on the demand actual value and the forecast model by the demand forecast value deriving unit 22 (step 154). In addition, the inventory prediction value deriving unit 24 calculates an inventory prediction value based on the inventory amount, the order delivery amount, and the demand prediction value calculated by the demand prediction value deriving unit 22 (step 156). Then, the output unit 26 solves the optimization problem having the mathematical expression (4) as one of the constraint conditions and solving the optimization problem that minimizes the mathematical expression (8) that is the objective function. The delivery plan information corresponding to is output (step 164). Therefore, the delivery planning system 10 can contribute to the reduction of the cost required for fuel delivery compared to the case where the demand forecast value deriving unit 22, the inventory forecast value deriving unit 24, and the output unit 26 are not provided.
また、配送計画システム10では、ガスメータ50により送信された液面高さ情報が受信部18によって受信される(ステップ100)。そして、需要実績値導出部20により、受信部18で受信された液面高さ情報、及び配送量DB58に記憶されている実績配送量に基づいて、需要設備16に関する過去の所定期間の需要実績値が日単位で算出される(ステップ150)。従って、配送計画システム10は、ガスメータ50により送信された液面高さ情報を受信し、受信した液面高さ情報に基づいて需要実績値を算出する構成を有しない場合に比べ、需要実績値の算出に要する人的な負担を軽減することができる。 In the delivery planning system 10, the liquid level information transmitted from the gas meter 50 is received by the receiving unit 18 (step 100). Then, based on the liquid level height information received by the receiving unit 18 and the actual delivery amount stored in the delivery amount DB 58 by the actual demand value deriving unit 20, the actual demand in the past predetermined period related to the demand facility 16. A value is calculated on a daily basis (step 150). Therefore, the delivery planning system 10 receives the liquid level height information transmitted from the gas meter 50, and compared with the case where it does not have a configuration for calculating the actual demand value based on the received liquid level height information. It is possible to reduce the human burden required for the calculation.
また、配送計画システム10では、需要予測値導出部22による需要予測値の算出に用いる予測モデルとして、複数の予測モデルの各々に需要実績値を当て嵌めて得られた結果の各々と需要実績値との誤差に応じて定められた予測モデルが採用されている。従って、配送計画システム10は、需要予測値の算出に用いる予測モデルを、複数の予測モデルの各々に需要実績値を当て嵌めて得られた結果の各々と需要実績値との誤差に応じて定める構成を有しない場合に比べ、需要予測値を精度良く算出することができる。 Further, in the delivery planning system 10, each of the results obtained by fitting the actual demand value to each of a plurality of predictive models and the actual demand value as a prediction model used for calculating the predicted demand value by the demand predicted value deriving unit 22 The prediction model determined according to the error is adopted. Therefore, the delivery planning system 10 determines a prediction model used for calculating the demand prediction value according to an error between each of the results obtained by fitting the demand actual value to each of the plurality of prediction models and the actual demand value. Compared to the case where there is no configuration, the demand forecast value can be calculated with high accuracy.
また、配送計画システム10では、需要予測値導出部22による需要予測値の算出に用いる予測モデルとして、複数の予測モデルの各々に需要実績値を当て嵌めて得られた結果の各々と需要実績値との標準偏差が最小の予測モデルが採用されている。従って、配送計画システム10は、需要予測値の算出に用いる予測モデルを、複数の予測モデルの各々に需要実績値を当て嵌めて得られた結果の各々と需要実績値との標準偏差に応じて定める構成を有しない場合に比べ、需要予測値を精度良く算出することができる。 Further, in the delivery planning system 10, each of the results obtained by fitting the actual demand value to each of a plurality of predictive models and the actual demand value as a prediction model used for calculating the predicted demand value by the demand predicted value deriving unit 22 The prediction model with the smallest standard deviation is adopted. Therefore, the delivery planning system 10 determines the prediction model used for calculating the demand prediction value according to the standard deviation between each of the results obtained by fitting the demand actual value to each of the plurality of prediction models and the actual demand value. Compared to a case where the configuration is not determined, the demand forecast value can be calculated with high accuracy.
また、配送計画システム10では、最適化問題の目的関数として、需要設備16に対するLNGの配送に要する費用を示す関数を含む目的関数が採用されている(数式(8)参照)。従って、配送計画システム10は、最適化問題の目的関数として、需要設備16に対するLNGの配送に要する費用を示す関数を含む目的関数を用いない場合に比べ、需要設備16に対するLNGの配送に要する費用の最小化に寄与する解を得ることができる。 In the delivery planning system 10, an objective function including a function indicating a cost required for delivery of LNG to the demand facility 16 is adopted as an objective function of the optimization problem (see Expression (8)). Therefore, the delivery planning system 10 has a cost required for delivery of LNG to the demand facility 16 as compared with a case where an objective function including a function indicating a cost required for delivery of LNG to the demand facility 16 is not used as the objective function of the optimization problem. A solution that contributes to minimization of can be obtained.
また、配送計画システム10では、最適化問題の目的関数により示される需要設備16に対するLNGの配送に要する費用として、車両が待機する複数の基地の各々と車両種との関連性に応じて定まる費用が採用されている。従って、配送計画システム10は、目的関数により示される配送に要する費用を、複数の基地の各々と車両種との関連性に応じて定めない場合に比べ、複数の基地が存在する場合の車両種毎の配送に要する費用の最小化に寄与する解を得ることができる。 Further, in the delivery planning system 10, as a cost required for delivering the LNG to the demand facility 16 indicated by the objective function of the optimization problem, a cost determined according to the relationship between each of a plurality of bases on which the vehicle stands by and the vehicle type. Is adopted. Therefore, the delivery planning system 10 is different from the case where the cost required for delivery indicated by the objective function is not determined in accordance with the relationship between each of the plurality of bases and the vehicle type. A solution that contributes to minimizing the cost of each delivery can be obtained.
また、配送計画システム10では、最適化問題の目的関数の変数の1つとされている配送台数として、複数の基地の各々と車両種との関連性に応じて定まる配送台数が採用されている。従って、配送計画システム10は、目的関数の変数の1つとされている配送台数を、複数の基地の各々と車両種との関連性に応じて定めない場合に比べ、複数の基地が存在する場合の配送台数の平準化に寄与する解を得ることができる。 Further, in the delivery planning system 10, the delivery number determined according to the relationship between each of the plurality of bases and the vehicle type is adopted as the delivery number that is one of the objective function variables of the optimization problem. Therefore, the delivery planning system 10 has a plurality of bases compared to a case where the number of deliveries, which is one of the objective function variables, is not determined according to the relationship between each of the plurality of bases and the vehicle type. A solution that contributes to the leveling of the number of deliveries can be obtained.
また、配送計画システム10では、最適化問題の目的関数として、車両種毎の車両の調整用台数を調整項として有する目的関数が採用されている。従って、配送計画システム10は、最適化問題の目的関数として、車両種毎の車両の調整用台数を調整項として有する目的関数を用いない場合に比べ、最適化問題の解が得られないという事態の発生を回避することができる。また、調整用台数を最小化することで、配送台数の平準化にも寄与することができる。 Moreover, in the delivery planning system 10, the objective function which has the number of vehicles for adjustment for every vehicle type as an adjustment term as an objective function of an optimization problem is employ | adopted. Therefore, the delivery planning system 10 cannot obtain a solution to the optimization problem as compared with a case where the objective function having the number of vehicles for each vehicle type as an adjustment term is not used as the objective function of the optimization problem. Can be avoided. Further, minimizing the number of adjustments can contribute to leveling the number of deliveries.
また、配送計画システム10では、最適化問題の目的関数の調整項として用いられる調整用台数として、複数の基地の各々と車両種との関連性に応じて定まる調整用台数が採用されている(数式(6)及び数式(8)参照)。従って、配送計画システム10は、目的関数の調整項として用いられる調整用台数を、複数の基地の各々と車両種との関連性に応じて定めない場合に比べ、複数の基地が存在する場合に最適化問題の解が得られないという事態の発生を回避することができる。 Moreover, in the delivery planning system 10, the number of adjustments determined according to the relationship between each of the plurality of bases and the vehicle type is adopted as the number of adjustments used as the adjustment term of the objective function of the optimization problem ( Formula (6) and Formula (8) reference). Therefore, the delivery planning system 10 has a case where there are a plurality of bases compared to a case where the number of adjustments used as the adjustment term of the objective function is not determined according to the relationship between each of the plurality of bases and the vehicle type. Occurrence of a situation in which a solution to the optimization problem cannot be obtained can be avoided.
また、配送計画システム10では、最適化問題の制約条件の1つとして、配送台数が車両種における使用可能な車両の台数と調整用台数との和以下であるとの条件が採用されている(数式(5)参照)。従って、配送計画システム10は、制約条件の1つとして、配送台数が車両種毎の配送命令待ちの車両の台数と調整用台数との和以下であるとの条件を採用しない場合に比べ、目的関数の調整項として採用された調整用台数の存在価値を向上させることができる。 Further, in the delivery planning system 10, a condition that the number of deliveries is equal to or less than the sum of the number of usable vehicles and the number of adjustments in the vehicle type is adopted as one of the constraint conditions of the optimization problem ( Formula (5) reference). Therefore, the delivery planning system 10 has a purpose as one of the constraints, compared with the case where the condition that the number of deliveries is equal to or less than the sum of the number of vehicles waiting for a delivery command for each vehicle type and the number of adjustments is not adopted. It is possible to improve the existence value of the number of adjustments adopted as function adjustment terms.
また、配送計画システム10では、最適化問題の制約条件の1つとして、在庫量が予め定められた範囲内に収まるとの条件が採用されている(数式(3)参照)。従って、配送計画システム10は、最適化問題の制約条件の1つとして、在庫量が予め定められた範囲内に収まるとの条件を用いない場合に比べ、最適化問題の解として在庫量の過不足を招く解が得られてしまうことを回避することができる。 Further, in the delivery planning system 10, a condition that the stock quantity falls within a predetermined range is adopted as one of the constraint conditions for the optimization problem (see Expression (3)). Therefore, the delivery planning system 10 has an excess inventory amount as a solution to the optimization problem as compared with the case where the condition that the inventory amount falls within a predetermined range is not used as one of the constraint conditions of the optimization problem. It can be avoided that a solution causing shortage is obtained.
また、配送計画システム10では、最適化問題の制約条件の1つとして、車両種が需要設備16で受け入れ可能な車両種であるとの条件が採用されている(数式(7)参照)。従って、配送計画システム10は、制約条件の1つとして、車両種が需要設備16で受け入れ可能な車両種であるとの条件を用いない場合に比べ、需要設備16が車両を受け入れられないという事態の発生を招く解が得られてしまうことを回避することができる。 Further, in the delivery planning system 10, a condition that the vehicle type is a vehicle type that can be accepted by the demand facility 16 is adopted as one of the constraint conditions of the optimization problem (see Expression (7)). Accordingly, the delivery planning system 10 has a situation in which the demand facility 16 cannot accept the vehicle as compared with a case where the condition that the vehicle type is acceptable for the demand facility 16 is not used as one of the constraint conditions. It is possible to avoid obtaining a solution that causes the occurrence of.
また、配送計画システム10では、制約条件の1つとして、配送台数が車両種毎の車両の全保有台数以下であるとの条件が採用されている。従って、配送計画装置12は、制約条件の1つとして、配送台数が車両種毎の車両の全保有台数以下であるとの条件を用いない場合に比べ、解から特定された配送台数が全保有台数を上回るという事態の発生を回避することができる。 Further, in the delivery planning system 10, a condition that the number of deliveries is equal to or less than the total number of vehicles owned for each vehicle type is adopted as one of the constraint conditions. Therefore, the delivery planning device 12 has the total number of deliveries specified from the solution as compared with the case where the condition that the number of deliveries is less than or equal to the total number of vehicles of each vehicle type is not used as one of the constraint conditions. It is possible to avoid the situation of exceeding the number.
なお、上記実施形態では、数式(8)を目的関数として例示したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、数式(9)、数式(10)、数式(11)、数式(12)、又は数式(13)を目的関数として使用してもよい。 In the above embodiment, Equation (8) is exemplified as the objective function, but the present invention is not limited to this. For example, Equation (9), Equation (10), Equation (11), Equation (12), or Equation (13) may be used as the objective function.
数式(9)において、“X日の基地kから需要設備iへの配送に要する車両の車両種jの配送台数”は、目的関数の変数の1つとされており、最適化問題の解として導出される。数式(9)において、“昨日策定したX日の基地kから需要設備iへの配送に要する車両の車両種jの配送台数”は、例えば、昨日に配送計画処理が行われることによって得られた最適化問題の解から特定された配送台数である。従って、配送計画装置12は、数式(9)を目的関数とし、この目的関数が最小となるように最適化問題を解くことで、昨日の配送計画処理の実行によって得られた最適化問題の解からの変更を最小化するので、配送台数の平準化に寄与する解を得ることができる。 In Equation (9), “the number of vehicles of vehicle type j required for delivery from base k on day X to demand facility i” is one of the variables of the objective function, and is derived as a solution to the optimization problem. Is done. In Equation (9), “the number of vehicles of the vehicle type j required for delivery from the base k on day X formulated to yesterday to the demand facility i” was obtained, for example, by performing the delivery plan process yesterday. The number of deliveries identified from the solution to the optimization problem. Therefore, the delivery planning device 12 uses Equation (9) as an objective function and solves the optimization problem so that this objective function is minimized, thereby solving the optimization problem obtained by executing the delivery planning process yesterday. Since the change from is minimized, a solution that contributes to leveling of the number of deliveries can be obtained.
なお、数式(9)は、“昨日策定したX日の基地kから需要設備iへの配送に要する車両の車両種jの配送台数”を採用しているが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、“昨日策定したX日の基地kから需要設備iへの配送に要する車両の車両種jの配送台数”に代えて“一昨日に策定したX日の基地kから需要設備iへの配送に要する車両の車両種jの配送台数”を採用してもよい。 The formula (9) employs “the number of vehicles delivered for the vehicle type j of the vehicle required for delivery from the base k on day X formulated yesterday to the demand facility i”, but the present invention is limited to this. It is not a thing. For example, instead of “the number of vehicles of the vehicle type j required for delivery from the base k on the X day formulated to yesterday to the demand facility i”, “to the delivery to the demand facility i from the base k on the day before yesterday” The number of delivery of the required vehicle type j may be adopted.
このように、配送計画装置12は、最適化問題の目的関数として、本日の最適化問題を解いて得られる解から特定される配送台数と前日以前に最適化問題を解いて得られた解から特定された配送台数との差を用いた項を含む目的関数を採用してもよい。このように、配送計画装置12は、本日得られる解から特定される配送台数と前日以前に得られた解から特定された配送台数との差を用いた項を含む目的関数を用いない場合に比べ、過去に手配された実績のある配送台数からの乖離を抑制する解を得ることができる。 As described above, the delivery planning device 12 uses the number of deliveries specified from the solution obtained by solving today's optimization problem as the objective function of the optimization problem and the solution obtained by solving the optimization problem before the previous day. You may employ | adopt the objective function containing the term using the difference with the identified delivery number. As described above, the delivery planning device 12 does not use an objective function including a term using a difference between the number of deliveries specified from the solution obtained today and the number of deliveries specified from solutions obtained before the previous day. In comparison, it is possible to obtain a solution that suppresses the deviation from the delivery number that has been arranged in the past.
数式(10)において、“X日の需要設備iと基地kとの距離”は、配送費用DB64に記憶されている距離情報から一意に導出される。従って、配送計画装置12は、数式(10)を目的関数とし、この目的関数が最小となるように最適化問題を解くことで、配送に要する距離を最小化する配送台数で配送計画を策定することができる。 In Equation (10), “the distance between the demand facility i and the base k on day X” is uniquely derived from the distance information stored in the delivery cost DB 64. Therefore, the delivery planning apparatus 12 uses the mathematical formula (10) as an objective function, and solves the optimization problem so that the objective function is minimized, thereby formulating a delivery plan with the number of deliveries that minimizes the distance required for delivery. be able to.
なお、数式(10)の“X日の需要設備iと基地kとの距離”に代えて“X日の基地kから需要設備iへの配送に要する時間”又はX日の基地kと需要設備iとの往復に要する時間“を採用してもよい。このように、配送計画装置12は、“X日の需要設備iと基地kとの距離”に代えて距離に対応する時間(距離に応じて一意に定まる時間)を使用しても同様の効果を得ることができる。 It should be noted that, instead of “distance between the demand equipment i on the X day and the base k” in the formula (10), “time required for delivery from the base k on the X day to the demand equipment i” or the base k on the X day and the demand equipment “The time required for a round trip to i” may be adopted. In this way, the delivery planning device 12 replaces “the distance between the demand facility i on the X day and the base k”, and the time corresponding to the distance (in the distance). The same effect can be obtained even when the time uniquely determined) is used.
数式(11)は、数式(8)に比べ、複数の基地の各々から需要設備16までの配送が考慮されていない点(1箇所の基地から需要設備16までの配送を考慮している点)が異なる。数式(11)を目的関数として最適化問題を解く場合、数式(6)に代えて数式(13)が制約条件の1つとして用いられる。数式(13)は、数式(6)に比べ、複数の基地の各々から需要設備16までの配送が考慮されていない点が異なる。従って、数式(11)が目的関数とされ、数式(13)が制約条件とされる場合、配送計画装置12は、数式(11)を目的関数として有すると共に数式(6)を制約条件として有する最適化問題を解く場合に比べ、演算に要する負荷を軽減することができる。 Compared with Expression (8), Expression (11) does not consider delivery from each of the plurality of bases to the demand facility 16 (point considering distribution from one base to the demand facility 16). Is different. When solving the optimization problem using Equation (11) as an objective function, Equation (13) is used as one of the constraint conditions instead of Equation (6). Formula (13) differs from Formula (6) in that delivery from each of the plurality of bases to the demand facility 16 is not considered. Accordingly, when the mathematical formula (11) is the objective function and the mathematical formula (13) is the constraint condition, the delivery planning apparatus 12 has the mathematical formula (11) as the objective function and the optimal formula having the mathematical formula (6) as the constraint condition. Compared with solving the optimization problem, it is possible to reduce the load required for calculation.
数式(12)は、数式(9)に比べ、複数の基地の各々から需要設備16までの配送が考慮されていない点(1箇所の基地から需要設備16までの配送を考慮している点)が異なる。数式(12)を目的関数として最適化問題を解く場合、数式(6)に代えて数式(13)が制約条件の1つとして用いられる。従って、数式(12)が目的関数とされ、数式(13)が制約条件とされる場合、配送計画装置12は、数式(9)を目的関数として有すると共に数式(6)を制約条件として有する最適化問題を解く場合に比べ、演算に要する負荷を軽減することができる。 Compared with Expression (9), Expression (12) does not consider delivery from each of the plurality of bases to the demand equipment 16 (consideration of delivery from one base to the demand equipment 16). Is different. When solving the optimization problem using Equation (12) as an objective function, Equation (13) is used as one of the constraint conditions instead of Equation (6). Accordingly, when the mathematical formula (12) is the objective function and the mathematical formula (13) is the constraint condition, the delivery planning apparatus 12 has the mathematical formula (9) as the objective function and the optimal formula having the mathematical formula (6) as the constraint condition. Compared with solving the optimization problem, it is possible to reduce the load required for calculation.
また、上記実施形態では、数式(5)を制限条件の1つとして用いて最適化問題を解く例を挙げて説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、配送計画装置12は、数式(5)に代えて次の数式(14)を制限条件の1つとして用いて最適化問題を解くようにしてもよい。 Moreover, although the said embodiment gave and demonstrated the example which solves an optimization problem using numerical formula (5) as one of the limiting conditions, this invention is not limited to this. For example, the delivery planning device 12 may solve the optimization problem by using the following formula (14) as one of the limiting conditions instead of the formula (5).
数式(14)は、数式(5)に比べ、複数の基地の各々から需要設備16までの配送が考慮されていない点(1箇所の基地から需要設備16までの配送を考慮している点)が異なる。数式(14)を制約条件の1つとして用いる場合、数式(6)に代えて数式(13)が制約条件の1つとして用いられる。 Compared with Expression (5), Expression (14) does not consider delivery from each of the plurality of bases to the demand facility 16 (point considering distribution from one base to the demand facility 16). Is different. When Expression (14) is used as one of the constraint conditions, Expression (13) is used as one of the constraint conditions instead of Expression (6).
数式(14)の“車両種jの配送命令待ち台数+車両の調整用台数”は、車両種毎の車両の全保有台数(≒車両種毎の手配可能な車両の総台数)を意味する。従って、配送計画装置12は、制約条件の1つとして、数式(14)を用いない場合に比べ、解から特定された配送台数が全保有台数を上回るという事態の発生を回避することができる。 “Number of vehicles waiting for delivery command for vehicle type j + number of vehicles for adjustment” in Expression (14) means the total number of vehicles owned for each vehicle type (≈total number of vehicles that can be arranged for each vehicle type). Therefore, the delivery planning device 12 can avoid the occurrence of a situation in which the number of deliveries specified from the solution exceeds the total number of possessions as compared with the case where the mathematical expression (14) is not used as one of the constraint conditions.
また、上記実施形態では、配送計画処理のステップ150で需要実績値導出部20が演算式を用いて需要実績値を算出する例を挙げて説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、需要実績値導出部20は、演算式に入力される値と同一の値が入力され、演算式から得られる解と同一の値が出力されるテーブルを用いて需要実績値を導出するようにしてもよい。同様に、需要予測値導出部22は、テーブルを用いて需要予測値を導出するようにしてもよいし、在庫予測値導出部24は、テーブルを用いて在庫予測値を導出するようにしてもよい。 In the above embodiment, the demand actual value deriving unit 20 calculates the demand actual value using the arithmetic expression in step 150 of the delivery plan process. However, the present invention is not limited to this. Absent. For example, the actual demand value deriving unit 20 derives the actual demand value using a table in which the same value as the value input to the arithmetic expression is input and the same value as the solution obtained from the arithmetic expression is output. It may be. Similarly, the demand forecast value deriving unit 22 may derive a demand forecast value using a table, or the inventory forecast value deriving unit 24 may derive a stock forecast value using a table. Good.
また、上記実施形態では、説明の便宜上、各需要設備16に対して1つのタンク51が備えられている場合を例示したが、本発明はこれに限定されるものではなく、各需要設備16に対して複数のタンク51が備えられていてもよい。この場合、タンク51毎にガスメータ50によって液面高さ情報が取得されて配送計画装置12に対して定期的に送信される。 Moreover, although the said embodiment illustrated the case where the one tank 51 was provided with respect to each demand equipment 16 for convenience of explanation, this invention is not limited to this, On the other hand, a plurality of tanks 51 may be provided. In this case, the liquid level information is acquired by the gas meter 50 for each tank 51 and periodically transmitted to the delivery planning device 12.
また、上記実施形態では、液面高さ情報が通信回線48を介して配送計画装置12に送信される場合を例示したが、本発明はこれに限定されるものではなく、液面高さ情報が受付部40又は外部I/F44を介して配送計画装置12に入力されるようにしてもよい。 Moreover, in the said embodiment, although the case where liquid level height information was transmitted to the delivery planning apparatus 12 via the communication line 48 was illustrated, this invention is not limited to this, Liquid level height information May be input to the delivery planning device 12 via the reception unit 40 or the external I / F 44.
また、上記実施形態では、液面高さ情報が配送計画装置12に入力され、入力された液面高さ情報に基づいて在庫量が算出される場合を例示したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、液面高さ情報に代えて在庫量が受付部40又は外部I/F44を介して配送計画装置12に入力され、入力された在庫量が在庫管理DB56に登録されるようにしてもよい。この場合、CPU30による在庫量の算出に要する負荷が軽減される。 Moreover, in the said embodiment, although the liquid level height information was input into the delivery plan apparatus 12, the case where an inventory amount was calculated based on the input liquid level height information was illustrated, but this invention is limited to this. Is not to be done. For example, instead of the liquid level information, an inventory amount may be input to the delivery planning apparatus 12 via the receiving unit 40 or the external I / F 44, and the input inventory amount may be registered in the inventory management DB 56. . In this case, the load required for calculating the inventory quantity by the CPU 30 is reduced.
また、上記実施形態では、需要実績値導出部20により需要実績値が算出される場合を例示したが、本発明はこれに限定されるものではなく、人為的に算出された需要実績値が受付部40又は外部I/F44を介して配送計画装置12に入力されるようにしてもよい。この場合、CPU30による需要実績値の算出に要する負荷が軽減される。 Moreover, in the said embodiment, although the case where a demand result value was calculated by the demand result value derivation | leading-out part 20 was illustrated, this invention is not limited to this, The demand result value calculated artificially is received. It may be input to the delivery planning device 12 via the unit 40 or the external I / F 44. In this case, the load required for calculating the demand actual value by the CPU 30 is reduced.
また、上記実施形態では、需要実績値、需要予測値、在庫予測値、及び最適化問題の解が日単位で算出される場合を例示したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、需要実績値、需要予測値、在庫予測値、及び最適化問題の解は、数日単位、半月単位、1月単位、数箇月単位、又は年単位等の所定期間単位で算出されてもよい。 Moreover, although the said embodiment illustrated the case where the demand actual value, demand predicted value, inventory predicted value, and the solution of an optimization problem were calculated per day, this invention is not limited to this. For example, the actual demand value, demand forecast value, inventory forecast value, and solution to the optimization problem may be calculated in units of a predetermined period such as several days, half a month, one month, several months, or year. Good.
また、上記実施形態では、DB構築処理及び配送計画処理を例示したがこれはあくまでも一例である。従って、主旨を逸脱しない範囲内において不要なステップを削除したり、新たなステップを追加したり、処理順序を入れ替えたりしてもよいことは言うまでもない。また、上記第1実施形態で説明したDB構築処理及び配送計画処理の各々に含まれる各処理は、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)やプログラマブルロジックデバイス等のハードウェア構成で実現されてもよい。また、上記第1実施形態で説明したDB構築処理及び配送計画処理の各々に含まれる各処理は、ハードウェア構成とソフトウェア構成の組み合わせによって実現してもよい。 Moreover, in the said embodiment, although DB construction process and the delivery plan process were illustrated, this is an example to the last. Therefore, it goes without saying that unnecessary steps may be deleted, new steps may be added, and the processing order may be changed within a range not departing from the spirit. Each process included in each of the DB construction process and the delivery plan process described in the first embodiment may be realized by a hardware configuration such as an ASIC (Application Specific Integrated Circuit) or a programmable logic device. Each process included in each of the DB construction process and the delivery plan process described in the first embodiment may be realized by a combination of a hardware configuration and a software configuration.
10 配送計画システム
12 配送計画装置
14A,14B 送信部
16A 第1需要設備
16B 第2需要設備
18 受信部
20 需要実績値導出部
22 需要予測値導出部
24 在庫予測値導出部
26 出力部
DESCRIPTION OF SYMBOLS 10 Delivery planning system 12 Delivery planning apparatus 14A, 14B Transmission part 16A 1st demand equipment 16B 2nd demand equipment 18 Reception part 20 Demand actual value derivation part 22 Demand prediction value derivation part 24 Inventory prediction value derivation part 26 Output part
Claims (17)
前記受信手段により受信された前記在庫量に関する情報を記憶した在庫管理データベースに記憶された前記在庫量に関する情報、及び前記需要設備に実際に配送された前記燃料の実績配送量を記憶した配送量データベースに記憶された前記実績配送量に基づいて、所定期間の前記需要設備での前記燃料の需要実績値を導出する需要実績値導出手段と、
前記需要実績値導出手段により導出された前記需要設備での前記燃料の需要実績値、及び予測モデルに基づいて、前記需要設備での前記燃料の需要予測値を導出する需要予測値導出手段と、
前記在庫管理データベースに記憶された前記在庫量に関する情報に基づいて算出された前記需要設備での前記燃料の在庫量、前記需要設備に対する前記燃料の配送予定量として受け付けられた注文配送量を記憶した前記配送量データベースに記憶された前記注文配送量、及び前記需要予測値導出手段により導出された前記需要予測値に基づいて、前記需要設備での前記燃料の在庫予測値を導出する在庫予測値導出手段と、
前記在庫量と、前記需要予測値導出手段により導出された前記需要予測値と、前記在庫予測値導出手段により導出された前記在庫予測値と、前記需要設備に対する前記燃料の配送に要する車両の車両種毎の配送台数に応じて前記配送予定量を規定する規定情報との相関が定式化された相関情報を制約条件の1つとして有する最適化問題であって、前記配送台数が変数の1つとされた目的関数を最小にする最適化問題が解かれることによって得られた所定期間分の解を記憶する記憶手段と、
前記記憶手段に記憶された前記所定期間分の解に応じた情報を出力する出力手段と、
を含む配送計画装置。 Receiving means for receiving information on the amount of inventory of the fuel at the demand equipment transmitted from the demand equipment with fuel demand;
A delivery amount database storing information relating to the inventory amount stored in an inventory management database storing information relating to the inventory amount received by the receiving means, and an actual delivery amount of the fuel actually delivered to the demand facility. Demand actual value derivation means for deriving a demand actual value of the fuel in the demand facility for a predetermined period based on the actual delivery amount stored in
Demand forecast value deriving means for deriving the fuel demand forecast value in the demand facility based on the demand actual value of the fuel in the demand facility derived by the demand result value deriving means , and a prediction model;
The amount of fuel stock in the demand facility calculated based on the information on the amount of stock stored in the inventory management database, the order delivery amount accepted as the planned delivery amount of the fuel to the demand facility are stored Based on the order delivery amount stored in the delivery amount database and the demand forecast value derived by the demand forecast value deriving means, a stock forecast value derivation for deriving a stock forecast value of the fuel in the demand facility Means,
Vehicle of vehicle required for delivery of the fuel to the demand quantity, the demand forecast value derived by the demand forecast value deriving means, the inventory forecast value derived by the inventory forecast value deriving means, and the demand facility It is an optimization problem having, as one of the constraint conditions, correlation information in which the correlation with the regulation information that defines the scheduled delivery amount according to the number of deliveries for each species is defined as one of the constraints, and the delivery quantity is one of the variables Storage means for storing a solution for a predetermined period obtained by solving an optimization problem that minimizes a given objective function;
Output means for outputting information corresponding to the solution for the predetermined period stored in the storage means;
Including delivery planning equipment.
前記配送計画装置が前記需要実績値の導出に用いる情報として前記在庫量に関する情報を前記配送計画装置に送信する送信手段と、
を含む配送計画システム。 The delivery planning device according to any one of claims 1 to 14 ,
Transmitting means for transmitting information relating to the inventory quantity to the delivery planning device as information used by the delivery planning device to derive the actual demand value;
Including delivery planning system.
受信手段が、燃料の需要がある需要設備から送信された前記需要設備での前記燃料の在庫量に関する情報を受信し、
需要実績値導出手段が、前記受信手段により受信された前記在庫量に関する情報を記憶した在庫管理データベースに記憶された前記在庫量に関する情報、及び前記需要設備に実際に配送された前記燃料の実績配送量を記憶した配送量データベースに記憶された前記実績配送量に基づいて、所定期間の前記需要設備での前記燃料の需要実績値を導出し、
前記需要予測値導出手段が、前記需要実績値導出手段により導出された前記需要設備での前記燃料の需要実績値、及び予測モデルに基づいて、前記需要設備での前記燃料の需要予測値を導出し、
前記在庫予測値導出手段が、前記在庫管理データベースに記憶された前記在庫量に関する情報に基づいて算出された前記需要設備での前記燃料の在庫量、前記需要設備に対する前記燃料の配送予定量として受け付けられた注文配送量を記憶した前記配送量データベースに記憶された前記注文配送量、及び前記需要予測値導出手段によって導出された前記需要予測値に基づいて、前記需要設備での前記燃料の在庫予測値を導出し、
前記出力手段が、前記在庫量と、前記需要予測値導出手段によって導出された前記需要予測値と、前記在庫予測値導出手段によって導出された前記在庫予測値と、前記需要設備に対する前記燃料の配送に要する車両の車両種毎の配送台数に応じて前記配送予定量を規定する規定情報との相関が定式化された相関情報を制約条件の1つとして有する最適化問題であって、前記配送台数が変数の1つとされた目的関数を最小にする最適化問題が解かれることによって得られた所定期間分の解を記憶する記憶手段に記憶された前記所定期間分の解に応じた情報を出力することを含む配送計画方法。 A delivery plan method executed by a computer having receiving means, demand actual value derivation means, demand prediction value derivation means, inventory prediction value derivation means, and output means,
Receiving means receives information on the amount of fuel in stock at the demand equipment transmitted from the demand equipment with fuel demand;
The actual demand value deriving means stores the information on the inventory quantity stored in the inventory management database storing the information on the inventory quantity received by the receiving means, and the actual delivery of the fuel actually delivered to the demand facility Based on the actual delivery amount stored in the delivery amount database storing the amount, the actual demand value of the fuel in the demand facility for a predetermined period is derived,
The demand forecast value deriving unit derives the demand forecast value of the fuel at the demand facility based on the demand actual value of the fuel at the demand facility and the forecast model derived by the demand actual value deriving unit. And
The inventory prediction value deriving unit accepts the fuel inventory amount at the demand facility calculated based on the information regarding the inventory amount stored in the inventory management database, and the estimated delivery amount of the fuel to the demand facility. Based on the order delivery quantity stored in the delivery quantity database storing the ordered delivery quantity and the demand forecast value derived by the demand forecast value deriving means, the fuel inventory forecast at the demand facility Derive the value,
The output means includes the inventory quantity, the demand forecast value derived by the demand forecast value deriving means, the inventory forecast value derived by the inventory forecast value deriving means, and delivery of the fuel to the demand facility. An optimization problem that has, as one of the constraint conditions, correlation information in which a correlation with the regulation information that defines the scheduled delivery amount is formulated in accordance with the number of vehicles for each vehicle type required for the vehicle, Outputs information corresponding to the solution for the predetermined period stored in the storage means for storing the solution for the predetermined period obtained by solving the optimization problem that minimizes the objective function with one of the variables A delivery planning method that includes:
請求項1から請求項14の何れか1項に記載の配送計画装置に含まれる前記受信手段、前記需要実績値導出手段、前記需要予測値導出手段、前記在庫予測値導出手段、及び前記出力手段として機能させるためのプログラム。 Computer
Said receiving means from claim 1 contained in the delivery plan apparatus according to any one of claims 14, wherein the actual demand value deriving means, the forecast value deriving means, the inventory prediction value derivation means and the output means Program to function as.
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