本記事は「データ化でお悩み中の方必見 配車システム導入の壁と解決方法を大公開」の続編となる、配車システム導入障壁の解決ソリューション紹介記事第二弾です。
以前の記事では、配車システムを導入する際によくある障壁と、弊社の提供するLoogiaコネクトによる解決方法の概要をご紹介しました。本記事では、Loogiaコネクトの機能で特に重要な、データ連携方法について具体的な手法をご紹介します。
正直配送要件が複雑すぎてシステム化なんて無理だと思っている…という方にぜひご覧いただきたい内容です。今お持ちの配送に関わるデータをシステム連携可能な形式へと変換し、スムーズに配車システムと連携できる機能について具体例を踏まえご紹介します。
データ連携方法の全体像
弊社ではLoogiaを導入いただく際に必ず必要となるデータが、Loogiaのフォーマットに合わない場合や他システムとの連携が必要となる場合、Loogiaコネクトの利用をご提案しています。（詳しくはこちら：https://loogia.jp/news/loogiasolution1/）既存システムと連携するのかcsvアップロードにするのかなど、様々なやり方がある中で、何が一番やりやすいやり方なのかを模索しながら進めています。Loogiaコネクトを利用する際どのような流れで利用いただけるか、おおまかな流れをご紹介します。
①配送計画作成に必要なデータ要件をヒアリング
まず現場の方やシステム担当の方へヒアリングを実施し、どのようなデータがあって配車システムへ連携するには何が足りていないかを確認します。
Loogiaの計算に必要な基本情報は多くありませんが、各社なりの要件に合わせるとなると多くの情報を整理する必要があります。荷物の詳細情報や配送先ごとの細かな制約など、追加をしたい情報が何なのか洗い出す必要があります。
関連する部署を複数跨ぐことが多いのは情報整理において苦労する点とはなりますが、管轄部署でとりまとめをしていただくなど、弊社とお客様とで一丸となり情報収集するように努めています。
②変換ルールの策定とデータ成形
必要な情報の洗い出しが終われば、Loogiaへ連携できるようデータ成形を行います。しかしこの際、少なからずデータが完全には揃わないことが発生しますので注意が必要です。例えば下記のような例があります。
データ化されていない特殊な業務要件は、業務ルールを整理してデータ化する必要があります。
例：〇〇という文言がある商品は混載不可の商品として扱う、という商品紐付けルールを作成する
計算に必要なデータがない/十分に整備されていない場合もあり、その際は工夫することで計算できるようにデータを成形する必要があります。
例：ドライバーさんのドラレコ情報と配送物の情報から作業時間見積もりのロジックを作成し、データ取込時に作業時間を算出できるようにする
③実運用と検証
実運用を通し現場に即した運用ができるように調整をします。Loogiaが算出した配送計画で業務が回りそうかの確認をしたり、実際に計画通りに運用するなどを通して確認をします。見るポイントの例としては、侵入不可の車両が割り当てられていないか、業務上スキルが合わないドライバー割り当てになっていないかなどです。
また①②の流れは弊社にてヒアリングから開始する流れをご紹介しましたが、まずは実証実験を行って業務フローを構築し、これを再現できるデータを作成するという、運用を先に実施するという方法もございます。
Loogiaコネクト2つの連携方法
必要なデータのヒアリングから成形方法までの流れは前項でご紹介した通りです。では具体的にどのようにデータ連携をしているかというと、2パターンの連携方法があります。
①csvアップロード
②基幹システムとの自動連携
①csvアップロードでの利用率が現状では高い状態です。これは基幹システムとの自動連携で全てを完結できないという背景もあります。一部をシステムで行い補助的な情報を手元のデータにて計算する実例を下記に3つご紹介します。
1.特定の荷主様においては非常に多くの注文が入るため車建で車両を用意している。そのため、大口荷主と判断した場合はLoogia計算対象からから外す
2.大型施設などの場合、侵入できる車両に制限があることがある。該当の建物情報をもとに、自動で車両の制約などを割り当てる
3.チャーター便が対応可能なエリアの情報。対象外のエリアの注文については路線便に割り当てるようにする
システムだけで全て完結することはできません。しかし言い換えれば、システムでカバーしきれない細かな情報も入力することができるとも言えます。全てをシステム化することは難しく、どこかでアナログな部分が必要となると弊社は考えていますので、過剰なルール化は行っていません。
具体的なデータ連携内容とは
配送計画を作成するために必要なデータは、一定決まっていて日々の変更がない固定型データと、日々変動する変動型データの2種類があります。
固定型データとは、拠点・車両・商品明細などのデータを指します。基幹システムから連携されることが多く、一度情報連携されれば更新頻度は高くないものです。
変動型データとは、その日ごとの伝票やドライバーの勤怠などが当てはまります。
それぞれのデータはLoogiaコネクトに連携されると、配車をするために必要なデータ形式へと変換されます。
例えば各配送先の場所や作業時間、時間指定などのその日ごとのデータと当日のドライバーシフトを連携することで、誰がどの車両でどこへ配送するのかの計算へ繋げることができます。
配送先の住所情報に被りがある（伝票が分かれているが配送先は同じ）場合であれば、同じ行き先は1つの配送先として整理されるように、処理することも可能です。
各社の状況に合わせたデータ連携事例
ここからは、より具体的な事例をご紹介します。
実際に個社開発を行った事例ですので、取り上げた事例と同じニーズをお持ちでしたら、Loogiaコネクトで解決可能かもしれませんので、ぜひご参照ください。
他システムと連携し在庫調整の上、配送計画を作成
1週間分の在庫データを入力することで配送ボリュームを日毎に按分し、その上で日毎の最適なルートを算出。
元々その日ごとの配送計画を作成することがLoogiaの基本的な使い方でしたが、日毎の配送ボリュームを適正化した上で日々の計算を行いたいという需要があり、在庫データから週間の配送ボリュームを日毎に按分する機能を開発しました。
この機能により需要に応じた車両台数の選定を行えるなど、短〜中期での最適化を実現しました。
データ化に必要な情報を部分的に外部システム連携
計画を作成するにあたって住所情報の表記揺れを解決する必要があり、表記揺れを修正する外部システムを通してLoogiaで計算を行うような連携を行いました。
全国の住所情報を元に、番地情報の記載の違いや修正が必要な住所データを、統一された正しいデータに変換することができます。これにより、名寄せの精度も向上させることができ、計算エラーの発生しない適切なデータ成形及び配車を実現しました。
ただしこれらの開発には数ヶ月の開発期間が必要となります。各社ごとの”ちょうどいい塩梅の配車計画”を目指すには、そのために必要な開発を別途検討いただく必要があります。
その他必要な外部サービスとの柔軟な連携
上記でご説明したような、計画の作成に必要なデータ以外にも周辺の外部サービスと柔軟な連携も可能です。
例えば勤怠システムと連携することで、システム上のシフト情報をもとに自動的に配送計画を作成するなどが挙げられます。
現状では伝票データを管理するシステムとの連携実績が多いですが、API連携のできるシステムであれば柔軟に対応できます。ただし、「過去実績を分析して今日稼働するドライバーを選定する」のような配送計画と直結しないデータとの連携は対応していません。
周辺サービスとの連携が必要であればAPIにて連携できますので、ご相談お待ちしています。
TMSのリプレイスとしてご相談いただければ、要件定義や開発、テスト支援まで一貫して対応可能です。基幹システム刷新のタイミングで相談いただくことも多く、既存システムと連携しつつご要望に応えるカスタマイズに対応しております。（下記イメージ図）
まとめ
いかがでしたでしょうか。複雑な情報を伴うシステム間連携も、Loogiaコネクトであれば柔軟に対応可能であることがお分かりいただけましたでしょうか。
今までデータ連携の難しさからシステムの導入の検討が止まっていた方、ぜひこの機会にLoogiaへお問い合わせください。Loogiaコネクトには開発が必要となりますが、まずはご要望をお伺いいたしますのでご相談ください。
また本記事はシリーズが続きますので、次回以降はデータ入力後の利用方法など、よりLoogiaコネクトのイメージをもっていただける内容になる予定です。次の記事の配信をぜひお待ちください。
