ITエンジニア的物流問題のソリューション

　何のためのDXとAIなんだという話ですね

2024年のドライバー問題について

　労働時間上限とそもそもの人員不足があるという問題ですね。
　そこに対して、規制の運用の縛りの中で、どう運用ルールを付加するかで悩むというのが、間違えだと思います。ゴールとする要件から逆算する視点が大事なのではないかという発想です。

要件としての個々のゴールは何か

　バス等、人的な輸送で考えると、
① 学校、職場、病院の受診なりに間に合う
② 時間に決めごとは低いが、買い物等に行きたい
　トラック等の物流について考える
① 目的地に品物を目的の時間までに到達させる

要件に対する阻害因子

① ちょうどよい時間が無い
② キャパオーバー

何故阻害されるのか

　輸送の要件が限定的であるため。
① ルートと時間が決まっている。
② 配送物が限定されている。
③ キャパシティが共有されていない。
④ 最適化を依頼者に提案としてリターン出来ない。
⑤ コストテーブルが単一

IT的問題解決の例_通勤・通学等日々の定例運航

① 通勤、通学用途のバス運行としたうえで、乗客を限定する。そして、その人数と、到達時間を明確にする。利用者は乗車登録を事前に行う。その場合の運用として、金額は定期券相当の割引を利かせる。
② バスのサイジングに対して、余力が出る場合には、若干のバッファを持たせた上でバスのサイズを変える。(例えば、帰宅部と部活終わり、仕事終わり等で、輸送量は異なる)
③ 非定例の利用者の枠を一定数用意する。

不定期の乗車利用に対する運航

① 原則として乗車場所、目的地、時刻要件を1週間前に確定させる。
② 5日前までに、ニーズに基づきAIでルートと乗降時間を作成する。
③ それ以降の突発的乗車は、バッファに応じて対応する。
④ バス停が存在する位置を基準として、ルートは定型ではなく動的に変化する。それはつまりバス停をチェックポイントとして、大回りするケースとも蛇行するケースもあるということ。

トラック輸送の最適化

① 荷姿の標準化
② 輸送トラックの搭載可能サイズの共有化
③ 物流拠点での荷姿サイズへのフィッティング
④ 着荷要件時刻の明確化　(即応性が無ければ、受領側の着荷希望に合わせる)
⑤ 中継拠点と時間をAIで割り出し、遠回りの輸送でも、積載率優先でルートを割り出す。
⑥ 取扱注意貨物については、標準化された大型の荷姿の中で治具を入れることで、取り扱いに対して担保する。
⑦ ⑥までを前提に、キャパシティ共有システムを作る。

　これだけやったら、人の輸送で、50％、荷物の輸送で30％は改善されるんじゃないかと思いますけどね。

　今日はこれにて