我が国の宅配便の問題点とその解決法

一人でSPRINTの1日目もどきをしてみました．

問題点（順不同）
1． 不在時の再配達
2． センターやベースでの仕分け作業の超過
3． 荷物量の増加を，配送，仕分け，輸送が対処しきれない．
4． メイル便やAmazonの荷を運んだ際の費用と利益の分析ができない．シミュレーション機能がなく，What If分析ができない．そのため定量的な意思決定ができない．
5． 配送経路の最適化が不完全．エリア（分割した小領域）内を巡回セールスマン問題で解くだけのシステムの限界．
6． 情報が逐次更新される動的なシステムにもかかわらず，動的な最適化になっていない．
7． 現場の勘と経験に委ねられたきた部分が多いが，経験を有する作業員が減少している．
8． 長距離輸送のドライバーの不足
9． 仕分け作業員の不足
10． センターやベースでの荷物の集中する時間帯の平準化
11． システム導入までのタイムラグの長さ
12． システム完成後に現場の評価を行うので，必要なシステムと開発したシステムがミスマッチ
13． センター間での荷量の差による不公平（片方で残業を余儀なくされて，片方で時間が余っている．）
14． フィールドキャスト(FC)による積み替えが不効率
15． 朝の積み込み作業が配送順を考慮していない．

解決法（HMW：How Might We）
1． 過去のデータからの不在確率の推定
2． 到着時刻を専用アプリで事前通達し，了解か否かの返事をもらう．さらに，不在予定の場合には，希望時刻を簡単に（今のシステムは面倒）入力してもらえる仕組みを専用アプリで提供．専用アプリにはポイントなどを付与することによってインストールしてもらうようにする．
3． サービスネットワーク全体の見直し（一時期にセンターやベースに負荷がかからないようにする）．
4． シフトスケジューリングによる必要な人員を適切に確保．
5． 収益になる荷物だけを引き受けるようにする．その際には，荷物の発地から着地まで運ぶための総費用の推定が不可欠（それがないとAmazonなどを説得できない）．
6． 動的配送計画システムの導入；単なるエリア内を巡回セールスマン問題の解で繋ぐような不完全なものでなく，1日の複数回転の巡回路を先読みして最適化．その際，過去のデータから現在時刻以降に発生する需要も予測することが望ましい．
7． 長距離輸送には自動運転車も考える（10年後を踏まえて）．
8． 試作プロトを1週間程度で作成するSPRINTの導入による，高額な失敗システム作成の回避
9． SPRINTの際には，ヒヤリング，インタビューに必ず現場の声を入れる．（会議室におけるシステム開発の回避）
10． 1つのセンターだけで配送最適化をするのではなく，近隣の複数センター間を同時に最適化することによる労働時間の平準化
11． FCの配送経路までを含めた最適化（その際には荷物の大きさや重量が事前に分かっている必要がある．）
12． 朝の積み込み時点で第1便の巡回路を決めておき，その順に積み込む．またFCが担当する荷物はまとめて箱に入れておき，途中の積み替え地点で荷物を出して積み替えないようにする．箱をFCの手押し車に移すためには機器の工夫が必要になる．
13． 担当エリアと顧客数を考慮したエリア評価システム（配送費用の近似値として巡回セールスマン問題の解を用いる．）