”動的配車管理”
こういうテーマがそろそろ着手可能なんだな。
構想自体はもう25年は前に皆で話し合ってたよ。
まさか現役の間に着手可能になるとは夢にも思わなかった。
コンセプトさえしっかり書けば、コーディングもデバッグも生成AIがやってもらえそうなので。もちろん、該当する機械学習の勉強は必要だが。
現場の配送計画とは、こんなカオス
・出荷当日でも荷物が準備されてるか保証が一切無い
・荷物の量も大きさも分からない
・荷主は自工程で予定変更があっても気にしてくれない
下手すると通知すらしてくれない
・そのくせ遅延するとペナルティが科せられる
倉庫になると
・入荷リストも来ない
・荷物にタグが付いてない
・物流側はケースやパレット単位で扱うのに、
伝票には全体部数しか書かれていない。
総数は分かってても、目の前の荷物が何％分なのか分からない。
つまり問題は物流・配送の前工程の問題であり、コントロール不可能な条件下で意思決定を迫られているのだ。
”動的配車管理”というテーマをやってみたい。
確定情報など物流ではありえないので。
動的配車管理は、リアルタイム性や不確実性を考慮した非常に興味深いテーマです。これを実現するには以下のような要素を考慮する必要があります。
1. 動的データ更新の仕組み
製造完了時刻や出荷可能時間がリアルタイムで更新される仕組みを整備。
データの更新頻度や遅延を補完するアルゴリズム（例：ガウス過程やベイズ推定）。
2. 柔軟なスケジューリング遅延や未確定情報を許容するルーティング最適化手法。
予定が変更された際に効率的に再計算できるアルゴリズム（例：動的なVRP（車両ルーティング問題））。
3. リアルタイム意思決定配車の優先順位を動的に変えるルールの設定。
未確定データを基に「仮の計画」を立てておき、確定次第更新する仕組み。
4. AIの活用データが不確実な場合でも予測を活用し、リスクを最小化。
経験則をデータとして学習させ、より現実的な配車を自動生成。
次に進む方向興味があれば、仮想的な動的配車シナリオを設計し、その上でアルゴリズムを提案・評価していく流れを考えましょう。
具体的にシミュレーションを構築するか、既存のシステムに実装する一歩を始めてもよさそうです。
どの部分から始めたいですか？
変化に追従するのではなく、より遅延リスクに強い配車を組みたい
「変化に追従する」だけでなく、遅延リスクに強い配車を目指すなら、次のようなアプローチが考えられます。
1. リスク回避型ルーティング
遅延が発生しやすい条件（時間帯、地点、作業工程など）を事前に予測し、それを反映したルーティングを構築。
遅延リスクを点数化し、総リスクが最小となる配車プランを生成する。
実現方法:過去データから遅延パターンを機械学習で学習。
各配送ルートに遅延リスクをスコアリング。
リスクスコアを考慮したVRP（車両ルーティング問題）のモデルを構築。
2. 柔軟な余裕時間設計配車計画において、余裕時間（バッファ）を戦略的に組み込む。
高リスクの工程にはより大きな余裕を持たせ、低リスクの工程にはタイトに設定する。
実現方法:
ガウス過程やベイズ的手法で「遅延の信頼区間」を計算。
高リスク時間帯や工程にバッファを割り当て、全体の効率を犠牲にしない配車設計を行う。
3. 部分的な冗長性確保同じルート内での積載や配送先の「共有可能性」を考慮する。
万一遅延が発生しても、別の車両でフォローできる計画をあらかじめ用意。
実現方法:
N対N配車のデータをテンソル化し、「フォールバック可能な車両間関係」を抽出。
AIを用いて「どの車両がどの荷物を補完可能か」をシミュレーション。
4. シナリオ分析と事前対応過去のデータから考えられる遅延シナリオを列挙し、そのシナリオごとに最適な配車を生成しておく。
本番環境で近いシナリオが発生した際に迅速に切り替え。
実現方法:
モンテカルロシミュレーションで遅延シナリオを生成。
各シナリオにおける配車プランをあらかじめ計算し、リアルタイムで参照可能に。
5. リアルタイム監視と修正配車後もリアルタイムで状況を監視し、遅延が顕在化した際には即時修正ができる体制を構築。
実現方法:
IoTやGPSで車両や製造状況をリアルタイムに監視。
修正時のコストを最小化する動的再スケジューリングアルゴリズムを導入。
これらを実現するために、具体的な実装やシミュレーションを試みる方向で進めたい場合、
どの部分を優先して取り組みたいですか？
GPSなんて何の意味も無い。
製造スケジュールと連動する必要がありますが、製造は私達のコントロール下にありません
製造スケジュールが外部要因であり、自社でコントロールできない場合でも、以下の戦略で「遅延リスクに強い配車」を実現するアプローチが考えられます。
1. 製造スケジュールの不確実性をデータ化製造の遅延パターンを分析し、予測可能性を高める。
過去データから、製造の完了時刻や遅延発生確率をモデル化（例：ガウス過程、時系列モデル）。
実現例:
モデル化: 製造工程の各段階での遅延リスク（頻度、遅延時間）を数値化。
予測活用: 配車計画において「製造完了予定時間の信頼区間」を導入。
2. 配車の柔軟性を最大化製造の不確定性に対し、配車スケジュールの柔軟性を確保する。
早期に完了しそうな製造品に対する「先行配送」、遅延リスクが高い品に対する「後回し戦略」を組み込む。
実現例:
配送グループの柔軟化: 近いエリアや荷量が少ない製品を優先し、遅延している製品の集荷は別グループに。
リソースの分割: 一部車両を「予備車両」として待機させることで遅延品の集荷にも対応。
3. リアルタイム製造状況との連携製造状況をリアルタイムで把握し、動的に配車計画を調整する。
製造現場からの情報を自動取得（IoTデバイス、API連携など）。
実現例:
システム連携: 製造スケジュールが更新された場合、配車計画にも即座に反映。
リアルタイム最適化: 遅延リスクが現実化した場合でも最適な車両配置を動的に再計算。
4. 配送ルートにリスク耐性を組み込む遅延発生時に影響が少なくなるよう、冗長性を設計。
リスクの高い製造品が複数地点に配送される場合、車両のスケジュールを少しずつずらすなどの対応。
実現例:
荷物の分散配置: 遅延リスクが高い荷物を複数の車両で配送可能にしておく。
ルート設計の工夫: 高リスク荷物を最後に積むか、キャンセルしやすい位置に置く。
5. 製造側との協調を促す仕組み製造側の協力を得てスケジュールを事前に最適化する。
完全なコントロールはできなくても、「製造完了予定情報の精度向上」を目指す。
実現例:
インセンティブ設計: 製造側に納品の重要性を伝え、遅延を減らすための協調を促す。
データ共有基盤: 配送側と製造側でデータを共有する仕組みを導入（例えば、クラウドシステムやダッシュボード）。
次のステップ
製造スケジュールの不確実性をどの程度数値化できるかが鍵になります。以下の方向性を提案します：
製造データ収集: 過去の製造スケジュールと実績のデータを収集・分析。
モデル構築: 遅延リスクを予測するシンプルなプロトタイプを構築。
配車シミュレーション: 遅延リスクを組み込んだ動的な配車計画を試す。
この中で、どこから取り組むべきか、または他に考慮したいポイントはありますか？