【配送計画エンジンeCapOpt】高精度な配送計画を目指すための学習機能

<課題>計画と実績の差

事前に立てた配送計画と実績で差が出てしまうことがあります。その差を生む要因はいくつかありますが、このページでは「経路の選択と経路の走行時間」に注目して、精度を向上させ、より現実に近い配送計画を立てる為の仕組みについて紹介します。

配送計画エンジンeCapOpt

<解決>配送計画の精度向上の仕組み

解決方法の概要

経路の選択

A地点からB地点に向かう場合、最も経路として採用されそうな道路リンクの集合を選択します。これにより、例えば、渋滞が激しいので、とか、違法駐車が多いため等の理由より、本来は回避すべき道路リンクが採用されることを防ぎ、実際に通行することが多い抜け道リンクが採用されます。

経路の走行時間

A地点からB地点に向かう場合の所要時間や到着時刻の予測精度を向上させます。

解決のための仕組み

経路の選択と経路の走行時間は、既に、配送計画エンジンeCapOptが最適化演算中に参照するコストマトリックスDBに定義されています。課題の解決方法は、このコストマトリックスDBの精度を向上させることです。

配送計画エンジンeCapOpt

配送中に、実際に車両が走行した走行履歴(過去に通行した経路)を記録し、蓄積します。 走行履歴から抽出した特徴量を用いてeCapOptが参照するコストマトリックスDBを改善します。
コストマトリックスDBの改善の成果は、次の配送計画を作成する際に利用されます。

配送計画エンジンeCapOpt

走行履歴を利用した改善の方式としては以下の3種類が存在します。運用状況に応じて組み合わせれば良いと考えています。

2地点間走行時間改善

大枠でマッチングさせます。走行速度設定をより正確に行います。マップマッチング不要です。

渋滞道路回避

特に渋滞する道路は走行しません。マップマッチング必要です。

配送計画エンジンeCapOpt

渋滞道路低速化

渋滞する道路を通行しますが道路の走行速度は落とします。マップマッチング必要です。

配送計画エンジンeCapOpt

用語解説

コストマトリックス

コストマトリックスは、配送計画を求める際に使用する各集配先間の全走行コスト(時間や距離)を表すマトリックスです。道路ネットワークでは、集配先間の走行コストは、走行する向きによって異なる可能性があるので、双方向に対してコストを計算します。

配送計画エンジンeCapOpt

マップマッチング

GPSで計測した座標のずれを考慮してリンク上になるように補正することです。

推奨する走行履歴の取得ツール

走行履歴を取得する為のツールとしては、車両の運行管理システムACO(アコ)を推奨します。

車両の運行管理システムACO(アコ)

車両の運行管理システムACO(アコ)は、以下のような情報を取得できます。
●急ブレーキ、急加速
●走行経路
●走行距離
●アイドリング時間/回数
●駐車時間/回数
●燃料消費
●エンジンのオンオフの位置情報と時間

車両の運行管理システムACO(アコ)を導入するメリットは以下の通りです。

車両の運行管理システムACO(アコ)

配送計画エンジンeCapOptをお試しで使いたい場合

弊社では、配送計画エンジンeCapOptを体感して頂くため、無料で利用出来るASPサイトを運用しています。

サービスは、Microsoft InternetExplorer、Google Chrome、Mozilla Firefoxをお使い下さい。
※正しく動作しない場合は、最新のバージョンにアップデートして下さい。InternetExplorerは、バージョン11以上をお使い下さい。

簡単!配送計画サービス

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らくらく編集!誰でも配車マン

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らくらく編集!誰でも配車マンは、配送計画の編集を支援することを目的に作られました。開発の背景についてはこちらをご覧下さい。

配送、配車の最適化について詳しく知りたい方に

配送、配車の最適化の理論」、「配送計画エンジンeCapOptによる配送計画の編集支援」をご覧下さい。

エンジンの使用例

弊社が提供する配送計画エンジンeCapOptの利用事例は以下の通りです。

●集荷・配送計画システム
●送迎計画システム
●店舗への配送コスト削減シミュレーション

お問い合わせ

配送計画エンジンeCapOptのお問い合わせは、メールでご連絡頂ければ幸いです。

E-Mail:support@ncm-git.co.jp

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