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配送ルート最適化の障壁と実現するためのシステム

2021/04/05

配送ルート 最適化

配送ルート最適化とは、複数の車両がそれぞれ複数の配送先を訪問する際に「どの車両が、どの訪問先を、どの順で」回ると効率が良いかを計算して最適なルートを作成することです。現在、物流業界では人手不足やベテラン依存などの課題が深刻化しています。

それらの課題を解決する鍵になるのが「配送ルートの最適化」です。しかし、配送ルートの最適化は非常に難しいと言われています。この記事では配送ルート最適化の問題が難しい理由や、それを実現するためのシステム・サービスについて紹介します。

配送ルートの最適化は非常に難しい問題

実際の配送現場において、最適なルートを導き出すことは非常に難しい問題です。その理由は、配送ルートの膨大な組合せと配送現場ならではの制約条件の2つあります。

1.配送ルートの膨大な組合せ

配送ルートの最適化が難しいと言われる理由の1つ目は、配送ルートの膨大な組合せです。実際の配送現場では、配車マンが経験と勘を頼りに、複数のトラックと配送先から、どのトラックがどの配送先をどの順番で、そして、どのルートで配送するのかという計画を作成しています。これは長年の経験を必要とする非常に難しい業務です。

なぜ難しいのか、ということについて組み合わせの多さという点から考えてみます。

45件の配送先をトラック3台で15件ずつ割り当てる場合、その組み合わせは7兆8,460億以上となります。配車計画を作成するということは、この膨大な組み合わせの中から1つの最も適切な組合せを導き出すということなのです。

そして、最も適切な組合せを導き出すために、すべての組み合わせを調べたとするとスーパーコンピューターを使ったとしても膨大な時間が必要となり容易ではありません。この問題を解くためには特殊なアルゴリズムが用いられています。

このような非常に難解な問題は「配送計画問題」と呼ばれており、この問題を解くための手法は世界中の研究機関で研究対象とされている分野です。

2.配送現場ならではの様々な制約条件

2つ目に、配送計画は配送現場ならではの様々な制約を満たしている必要があります。例えば、配送先に時間指定がある場合は、特定の時間枠のなかで訪問する必要が出てきます。

それ以外にも、以下の制約条件もよく存在します。

配送先に関するもの

  • 荷下ろしなどの作業時間
  • ドライバーや車両の指定
  • 必要スキル
  • 停車可能位置
など

ドライバーに関するもの

  • 勤務時間と休憩時間
  • 保有スキル
  • 業務の平準化
など

車両に関するもの

  • 積載容量
  • 荷量と荷姿
など

道路に関するもの

  • 一方通行や大型車通行などの規制
  • 時間帯別での混雑状況
  • Uターンや右折の回避
  • 高速道路の利用可否
など

配送ルート最適化を実現するシステム・サービス

配送ルートの最適化は、膨大な組合せと様々な制約のために、複雑で高度なシステムの導入を必要とする難しい問題です。配送ルート最適化を実現できるシステムとして、配車計画システムや、TMS(輸配送管理システム)を使うことが多くなっていました。

オンプレミスからクラウド形式への移行

システムとして、オンプレミス提供のルート最適化システムは今までも多く存在していました。しかし、初期導入コストが高く、その後のメンテナンスコストもかかるため、中小企業にとって導入ハードルは非常に高いものでした。

その後、クラウド形式のサービスが登場し、ルート最適化をSaasサービスとして、サブスクリプションや低コストで利用ができるようになりました。

最適なルートを導き出すエンジンとアルゴリズム

配車計画システムやTMSは、各社で独自に開発されたルート最適化エンジンを使って、最適なルートを導き出しています。ルート最適化エンジンは、日本全国各地の道路情報や走行データが蓄積されたデータベースをもとに計算します。

蓄積されるデータには、渋滞や交通規制などの交通情報を保有するVICS情報や、テレマティクスより収集した走行データなどがあります。このデータベースに蓄積した道路情報・走行データと、配送現場の制約条件とあわせて、適切なルートを導くための仕組みのことを「ルート最適化アルゴリズム」といいます。

データベースに蓄積される道路情報・走行データや、配送現場での制約条件は、システム・サービス提供各社で異なるため、同じトラック台数・配送件数でも異なるルートを導くことがあります。

そして、ルート最適化エンジンで導き出された配送ルートが、結果的に配送先や車両、ドライバーなどの制約条件を満たさない場合も出てきます。その際には、導き出された配送ルートを手動で修正できる機能もサービス・システムによって存在します。

最新のルート最適化サービス

近年は、クラウド形式のメリットを活かした高度なルート最適化サービスや、GPS情報の取得によって動態管理と一体になったサービスが登場しています。

走行学習型

クラウド形式であるメリットを活かし、実際の走行データを学習する機能を備えたサービスが登場しています。

ベテランドライバーの配送実績をGPS情報から収集し学習することで、走行速度や駐車位置など最新の配送情報を反映したルートを導き出せるようになりました。走行することで得られるデータを学習することにより、既存ドライバーのエッセンスを蓄積し、配車業務の標準化を図ることができます。

動態管理一体型

また、ドライバーのGPS情報を走行ルートの学習だけではなく、リアルタイムの配送管理に活用した動態管理一体のサービスもあります。

ドライバーがどこにいるのか、どこまで作業が完了しているかといった進捗管理ができるようになり、配送先の急な依頼や変更に対しドライバーへ迅速な指示が可能となります。そして、リアルタイムの配送管理が可能になることで、管理者の管理業務の効率化を図ることができます。

走行データ学習型クラウド配車サービス「Loogia」

「Loogia」は、ルート最適化アルゴリズムを活用して最適なルートを導く、走行データ学習型クラウド配車サービスです。「Loogia」のルート最適化アルゴリズムは、名古屋大学で研究開発されている、世界トップレベルのアルゴリズムです。

また、あいおいニッセイ同和損保が保有するテレマティクス自動車保険のデータを活用し、安全で最適なルートを導き出しています。

さらに、ベテランドライバーの走行データをGPSから収集・学習し、最新の配送情報をルートに反映するとともに、配送現場ならではの制約条件を30以上考慮することができ、”現場で使える”配送ルートの最適化を実現します。

まとめ

この記事では、配送ルート最適化が難しい理由と、それを実現するシステムやサービスについてご紹介しました。膨大なパターンがある配送ルートの候補の中から、実際の配送現場での制約条件を加味した最適な配送ルートを選択することは非常に困難です。

現在、それを解決するシステムやサービスは従来に比べて進化しており、導入障壁も低くなってきています。

その中で私たちは、深刻化する配送現場の課題を解決するために、独自に研究開発したアルゴリズムを利用し「現場で使える」システムを提供します。弊社オプティマインドが提供する「Loogia」に興味のある方はぜひお気軽にお問い合わせください。

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