2018 Fiscal Year Research-status Report
再配達・梱包数削減を目的とした物流拠点における出荷行程最適化の研究
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16K17199
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| Research Institution | Waseda University |
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Principal Investigator |
佐藤 哲也 早稲田大学, 理工学術院, 助教 (00772956)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | ロジスティクス / サプライチェーン・マネジメント / 生産管理学 / 多段階最適化 / モデル構築 / シミュレーション / ビッグデータ |
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| Outline of Annual Research Achievements |
近年の物流業界では、電子商取引市場の拡大などに伴う取り扱い荷物数の増加とトラックドライバー不足に起因した労働環境の悪化が深刻な問題となっており、荷物の配達に遅延が生じるなど、全ての荷物配送需要を満たすことが困難になりつつある。そこで業界では、再配達比率の低減によるドライバーの負荷軽減を目的として、宅配ボックスの設置やコンビニエンスストア・営業所等での受取の普及促進などの対策が進められている。しかし根本的な解決には至っておらず、危惧される破綻を防ぐためのシステム構築・手法提案が強く求められている。そこで本研究では、製品の生産から出荷、配送に至る工程について効率化・全体最適化を図るためのシステム・手法の提案を行い、期待される効果を定量的に評価することを主な目的としている。これにより、物流業界において問題となっている再配達比率の低減及び梱包数の集約・削減、配送事業者・ドライバーの負担軽減が実現され、その結果コスト削減につながると期待される。一方で、各種他産業においてもサプライチェーンの構築と改善は重要な課題となっている。そこで本研究では、生産物流におけるサプライチェーン設計・改善技術を他産業へ応用・適用することも併せて検討を行う。
2018年度はまず製品の生産工程を対象に、時間と費用のトレードオフを考慮したプロジェクトスケジューリング問題についてモデル化を行い、数値実験による評価を行った。次に、複数の物流拠点間での在庫融通問題についてモデル化を行い、数値実験による評価を行った。また、需要分布に基づき、顧客の購買行動モデルと配送ルート決定モデルからなる多段階複合モデルとして立地戦略モデルを構築し、数値実験による評価を行った。さらに、他産業への技術・手法の移転例として電力サプライチェーンを対象とし、蓄エネルギー機器の運転計画最適化についてモデル化を行い、数値実験による評価を行った。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
本研究では、1.物流拠点の立地最適化、2.物流拠点の構内レイアウト・設計最適化、3. 物流拠点における入出荷のスケジューリングなどに代表される複数の最適化問題を統合した多段階最適化モデルを提案し、シミュレーション実験の結果を解析することにより、効率化の効果を定量的に評価することを主な目的としている。
上記多段階モデルを構成する各階層のモデル化については前年度までも検討を行ってきたが、2018年度はこれらモデルの発展・深化について主に検討を行った。まず上記1については、顧客の購買行動モデルと配送ルート決定モデルからなる多段階複合モデルとして立地戦略モデルを構築し、需要分布が所与の条件における数値シミュレーション実験を行うことで、効率化・収益改善の効果について評価を行った。ここで提案した多段階モデルはNP困難である最適化問題の複合であるため、計算規模の拡大とともに膨大な求解時間を要するが、ここではワークステーションによる計算の並列化粒度を調節するとともに、遺伝的アルゴリズムに逐次解法の1つである2-opt法を併用することにより求解時間の短縮を実現している。次に、上記3で述べたスケジューリングについて、時間と費用のトレードオフを考慮したプロジェクトスケジューリング問題を確率計画によってモデル化を、また複数の物流拠点間の在庫融通についても多期間の確率計画モデル化を行い、それぞれ数値実験の結果をもとに効率化の効果について評価を行った。これら研究成果については、国内学会において口頭発表を行っている。
さらに、他産業へのサプライチェーン設計・改善技術の移転例として電力サプライチェーンを対象とし、蓄エネルギー機器の運転計画最適化についてモデル化を行い、数値実験による評価を行っている。
以上より、当初の計画からの変更は生じているが、研究テーマ全体としては概ね順調に進捗している。
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| Strategy for Future Research Activity |
2019年度は引き続き、多段階複合モデルを構成する各階層のモデルについて、発展・深化を進める計画である。特に、物流拠点内の入荷・梱包・出荷のオペレーションについては、これまで構内ラインの稼働率向上、全投入ジョブの工程完了までの経過時間最短化、そしてJIT (Just-In-Time) の考えに基づく梱包後の出荷待ち時間最短化の3つの評価尺度に基づきスケジューリングの検討を行ってきた。しかし、これら単一拠点内のみの最適化であっても、時にトレードオフ関係となるこれら評価尺度の同時最適化を目的とした場合、目標追跡法などの逐次効率化には限界がある。さらに複数の拠点間での在庫融通・移転と梱包の集約についても同時に行うモデルへと拡張する場合、複数の評価尺度を変換・統一により目的関数を単一化することが不可欠となる。そこで、投入されるジョブ情報に基づき全体最適化を図るためのモデルについて、評価尺度の変換・統一を含め検討を継続して行う。なお、これら最適化問題はNP困難となるだけでなく、特にインターネット通信販売のようにリアルタイムに受注を行う事例においては、投入ジョブの情報も随時更新されるため、効率的運用を行うためには、膨大な計算が随時必要となると予測される。そのため、これまでの検討を踏まえ、厳密解法により検討を行った一部モデルについても、遺伝的アルゴリズムを援用した近似解導出モデルへと拡張することで計算時間の短縮を図り、提案モデルの導入実現性を向上させるとともに、導入効果の評価を進める計画とする。
なお、提案した各モデルのパラメータ決定へのビッグデータの利用の可否については、継続検討とする。また、本研究の発展として、生産物流業界以外へのサプライチェーン設計・改善技術の移転・応用についても、継続検討とする。
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| Causes of Carryover |
2018年度は、主に研究の進捗状況と学会開催時期とのタイミングの都合から、当初計画していた学会発表の一部について、投稿を取りやめた。そのため次年度使用額が発生したが、2019年度も国際学会発表を含め数件の学会発表と論文投稿を計画しており、繰り越した予算についてはこれら研究成果発表のための費用に充当する計画である。
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