数理最適化ソリューション
変更のたびに組み直す計画を、自動化する。
配車・積載・配分などの計画自動化／数理最適化
納期・車両・人員などの制約と優先順位を反映し、条件変更に応じて計画案を自動で作成します。積み付けと配送ルートのように関連する計画もまとめて扱い、組み直しの手間と、便数・待ち時間などのムダを減らします。
物流Q社の導入例｜積み付けと配送ルートを同時に計算し、配送便数と荷待ち時間が減少
相談で分かること: どの条件・計画を対象に、何のムダを比較するか
配車システムや生産スケジューラを入れていても人に残る、条件の組み直しを、仕組みが引き受けます
- 入荷量・受注・遅延・患者数など、条件は日々変わるが、守るべき条件は担当者の頭の中とメモに散らばっている（食品流通N社・鉄道P社・医療法人O）
- 積み付けと配送ルートのように別々に立てた計画は担当者間ですり合わせておらず、便数や待機時間のムダが出ている（物流Q社）
- 遅延・運休のたびの判断は、習得に10年程度かかるベテランの暗黙知に頼っている（鉄道P社）
- 守る条件とできるだけ減らしたいものを計算の中に書いておくので、担当者が一から思い出す必要がない
- 入荷量・受注・遅延などの変わったデータを入れると、全条件を満たす計画案が自動で出る（食品流通N社・医療法人O）
- 積み付けと配送ルートのように関連する計画をまとめて計算し、便数や待機時間のムダを一緒に減らす（物流Q社）
条件の記憶・確認・組み直しが仕組みに移るので、計画が経験10年超のベテラン1人に集中しなくなります。
事例の現場では、担当者の仕事が組み直しの作業から確認と例外対応に移り、新しい担当者も計画に加われるようになっています。
今の計画表と守っている条件をお伺いすれば、どこまで自動化できるかを確かめます。
計画作成とコスト削減を相談する就業規則も優先順位も、いつもの言葉のまま計算に組み込めます
就業規則、車両と拠点の制限、優先順位を、自社が普段決めている言葉と順番のまま計算に組み込みます。入力するものと出てくるものを、計画の種類ごとに示します。いずれも導入例のある計画です。
| 計画 | 守る条件 | できるだけ減らすもの | 出てくるもの |
|---|---|---|---|
| パレット積載 | 荷物の寸法・重量・届け先、車両とパレットの仕様、崩れと過積載を避けること | 積み付けのスペースロス、配送便数 | 積み付けの順序と配置 |
| 配送ルート | 配送先、時間枠、車両数、ドライバーの勤務時間 | 走行と荷待ちの時間 | 車両ごとの順路と到着予定 |
| 勤務シフト | 法規と就業規則、必要人数、要員のスキル | 勤務の偏り、希望との食い違い | 勤務表 |
| 需給の配分 | 供給量、取引先ごとの契約量と優先度、按分の方式 | 取引先ごとの配分のばらつき | 供給が足りないときの配分表 |
| 献立 | 栄養の制約、患者ごとの食事制限 | 食材の重複と費用 | 期間分の献立表 |
| 製造ラインのスケジュール | 納期、設備と工程の能力 | 段取り替えの回数と時間 | 設備ごとの稼働計画 |
| ダイヤ乱れの修正 | 線路容量、車両運用、乗務員の規則、接続列車 | 遅れと運休の影響 | 復旧までの運行案 |
計画は、整数計画・動的計画・マッチング・グラフの手法で解きます。出力は表とガントチャートです。
配車管理も生産スケジューラも、制約条件の取り込み自体は自社で公開しています。違いは機能の有無ではなく、就業規則・優先順位を自社が普段使っている言葉と順番のまま記述し、計画結果を配車管理・勤怠・生産管理などの既存システムへ戻すところです。処理の場所（クラウド・社内サーバー・閉域網）は次の節で確認できます。
導入した5社では、担当者の経験に頼っていた組み直しが、データを入れ直すだけで済むようになりました
計画の種類も業種も違う5社で、条件の組み直しから計画作成までを仕組みにしました。
対象の条件を伺うところから、本番の範囲と費用が決まるまでの流れが分かります
主要な条件で試算し、今の計画と比べてから、対象の計画と範囲を広げます。本番に進むかどうかは、その結果を見てご判断ください。
期間は、対象の計画数と接続するシステムの数で変わるため、対象の計画を確認したうえでお伝えします。
相談で分かること: どの条件・計画を対象に、何のムダを比較するか
計画作成とコスト削減を相談する処理の場所と外部送信の扱いが決まっているので、情報システム部門の審査にそのまま出せます
導入の審査で情報システム部門から聞かれる点と、その答えです。稟議の資料にそのままお使いいただけます。
| 審査で聞かれる点 | 答え |
|---|---|
| 処理の場所 | クラウド・社内サーバー・閉域網に対応しています。構成は業務データの扱いに合わせて選びます |
| 外部への送信 | 閉域構成では、受注・勤怠・配送先などの業務データをネットワークの外へ送信しません |
| 既存システムとの接続 | 受注・在庫・勤怠・配車管理などから入力を受け取り、計画結果を業務の流れへ戻す接続を組みます |
| 計画の記録 | 計画案と、その計画に使った条件を記録に残します。計画の確定は担当者が行います |
稟議で聞かれる質問には、ここでそのまま答えられます
| よくいただく質問 | 回答 |
|---|---|
| 配車システムや生産スケジューラを使っていても導入できますか | 導入できます。今のシステムを使っていても、条件の確認、手での組み直し、積み付けと配送のように別々に立てている計画のすり合わせなど、人に残っている工程を確認します。どの計画を、どの条件の組み合わせで解くかを決め、今のシステムから受け取るデータと計画結果を戻す先に合わせて、自動化する範囲を決めます。 |
| ChatGPT などの汎用 AI で計画は組めませんか | 汎用の AI は文章をつくる技術で、多数の条件を同時に守った計画を安定して出すことは苦手です。計画には数理最適化を使い、汎用の AI は条件の聞き取りや結果の説明など前後の工程に組み合わせます。 |
| 会社ごとに一から開発するのですか | 最適化のエンジン、条件を記述する型、計画結果の出力は製品として持っています。その上に、自社の条件と優先順位、業務データとの接続、条件が変わったときの再計画の運用を組み込み、相談から構築まで VIN がまとめて進めます。 |
| 条件が多く、例外も多い計画でも扱えますか | 守らなければならない条件と、できるだけ減らしたいものを分けて書きます。主要な条件で試算して今の計画と比べ、条件と例外を足していきます。 |
| 人の判断は残りますか | 残ります。計画案は担当者が確認し、必要なら直して確定します。例外の扱いは導入時に決めます。 |
| 使えるようになるまでの期間は | 条件の数と接続するシステムの数で変わります。対象の計画をうかがったうえでお伝えします。 |
対象の条件と減らしたいムダをお伝えいただければ、どこまで自動化できるかをお返しします
組み直しの多い計画と、守っている条件、減らしたい配送便数や待ち時間などをご相談ください。どの条件・計画を対象に、何のムダを比較するかを整理し、対象範囲・検証の進め方・必要な費用をご案内します。
