| 研究課題/領域番号 |
18K04609
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| 研究機関 | 神戸大学 |
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研究代表者 |
西村 悦子 神戸大学, 海事科学研究科, 准教授 (60311784)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| キーワード | コンテナ港湾 / コンテナ配置 / ターミナルレイアウト |
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| 研究実績の概要 |
コンテナ港湾における意思決定の高度化は、ソフトウェア上のシステム構築に重きを置かれるが、意思決定を複雑にしているのは、ターミナルの立地場所、形状、そこで使用されるリソースの挙動にあり、また不確定要素の多い、船の到着パターンや内陸からのコンテナの到着パターンにも依存する。そこで本研究では、リソースのうち内陸側から到着するコンテナに着目し、コンテナの配置位置決定とターミナルレイアウトと同時に行うハイブリットな意思決定の最適化アルゴリズムを構築する。
初年度では、邦船三社のコンテナ事業部門が前年度に統合することが発表され、この動向は今後のターミナル運用にも影響すると考えられ、統合後の船会社の船は、時間が経過すれば、利用バースの柔軟な決定や、ターミナルの集約なども行われるかもしれない。その場合には、特定のターミナルにおいては船側だけでなく、内陸からのトラックの到着パターン・混雑具合にも変化があると予想されることから、本研究で取扱うモデルの入力データに大きく影響する。そこで、邦船3社のコンテナ事業部門統合に伴う、ターミナル運用の変化に情報収集しておき、統合後の変化を分析するには、統合前の様子を把握しておく必要がある。そこで、統合後のサービス開始前の邦船3社のターミナルの利用実態を把握した。船会社アライアンスごとの利用岸壁や寄港頻度などの情報もあり、数年後に統合後データと比較する予定である。
また、ターミナルレイアウトとコンテナ配置の最適化を同時に行うハイブリットモデルを構築し、内陸から到着する外来トラックのモデル化の前段階として本船荷役を対象に、ターミナルレイアウトをコンテナ配置の最適化によって得られるサービス時間で評価するモデルを構築した。ここでは、ターミナル形状、計画期間内に到着する船の寄港頻度や取扱いコンテナ個数の違いによる影響を分析できるものである。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
邦船三社の動向が大きく変化し、コンテナ船部門の統合前に、ターミナル利用実態情報を収集・整理をしておく必要があったため、初年度に行う予定であった研究内容を一部、次年度に実施することにした。この合併会社が、実際にサービスを開始するのは2018年4月からであり、船の運航形態が変わることで、港湾の運用形態も変化が求められるか、またはその必要があると予想される。具体的には、従来、船会社またはその船会社が所属するアライアンスグループが特定のバースを利用し、他社のバースに着岸することはない。しかし、統合後は邦船3船が利用していたコンテナバースも共同利用が可能となる。そこで、邦船3社のコンテナ事業部門統合に伴う、ターミナル運用の変化についても情報収集しておくことが必要であり、統合後の変化を分析するには、統合前の様子を把握しておく必要がある。そこで、統合後のサービス開始前の邦船3社のターミナル運用の利用実態把握を行った。船会社アライアンスごとの利用岸壁や寄港頻度などの情報もあり、数年後に統合後データと比較する予定である。
またターミナルレイアウトとコンテナ配置の最適化を同時に行うハイブリットモデルを構築し、内陸から到着する外来トラックのモデル化の前段階として、ターミナルレイアウトをコンテナ配置の最適化によって得られるサービス時間で評価できるモデルを構築した。ここでは計画期間内に到着する船の到着パターンや寄港頻度、取扱コンテナ個数の影響を反映させるため、ターミナルの外形を所与とし、複数コンテナから成るコンテナブロックサイズを決定する問題として、サービス時間で評価できるものとなっている。
内陸から到着する外来トラックのモデル化については、計画通り次年度から実施する予定であり、文献収集などで関連情報の収集は行っており、収集データの結果を整理したうえで、他の研究との差別化を検討中である。
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| 今後の研究の推進方策 |
本年度からは、内陸トラックの到着パターンを考慮したモデル構築を行うための情報収集とモデル化の具体化を行う予定である。大きく3つのパートで実施する予定である。(1)内陸との接続部であるトラックゲートの混雑をモデル化する。(2)ゲートでの到着パターンの影響を反映したコンテナ配置計画をモデル化する。(3)船の大きさを考慮したコンテナ配置とレイアウト設計のモデル化する。
(1)では、前年度に収集した、ゲート窓口での待ち行列に関する既往研究について文献レビューと到着パターンの傾向分析を行うとともに、国内外での港湾ターミナルの内陸側レイアウトの情報収集も行う。収集データを整理し、モデル構築の際に条件設定として必要になる項目を整理し、優先度を設けて計画期間内にどこまでを実施できるか等で必要となる情報を整理する。その上で、ゲートでの外来トラックの混雑度合とターミナル内部への影響を見ることのできるモデル構築を行う。シミュレーションモデル、待ち行列理論を用いた研究はかなり前には実施されているが、近年国内ではあまり実施されていない。海外では最適化モデルによる分析を行った研究もあるので、これらを参考に差別化できる箇所を見つけてモデル化する予定である。(2)では、ゲート混雑がターミナル内部にどのように影響するかを分析するモデルを構築する必要があり、ここではコンテナ配置計画への影響をどのように反映させるのかを具体化する。問題の詳細さと評価指標を検討して、モデル化の範囲を決定し、定式化を行う。また学会発表などを通じて意見交換を行い、改良が必要なら、修正を加える。(3)では、本船荷役と内陸荷役両方を反映させ、前年度に構築したレイアウトとコンテナ配置のハイブリッドモデルに拡張させた解法アルゴリズムを構築する。予備実験を行って、学会発表などで意見交換を行い、微調整を行う予定である。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
次年度使用が生じた理由は、実施計画の微調整を行う必要があったためである。
まず船会社の動向への対応のため、研究期間の前年度に収集していた港湾の利用実態にかかわるデータを整理し、現状についてある程度把握する必要があった。またこのことは、モデル構築後に使用するデータに反映させることができるため、やはりモデル構築に直接かかわるデータ収集前に実施すべきであると判断した。また数週間の入院とそれに伴う経過観察のために、国内外への出張を見合わせた時期があったためである。ただし、退院後の出張を控えていた時期も、実施できる研究活動があることから、研究実施について大きな変更にはなっていない。このことから、また国内外で行う情報収集のタイミング、意見交換の機会を減らすことになり、予算を多く使用することになる海外出張の機会を減らすことになった。
本年度の使用計画は、情報収集のための国内外の学会出張と現地観測である。関連情報集には大学院生の補助を必要とし、データ整理等でアルバイト雇用費を必要とする。また関連する文献資料の購入も行う予定であり、収集したデータを保存・整理するための保存媒体やファイル類も購入する。さらに、モデル構築のためのソフトウェアも購入し、モデル構築のための書籍や文献資料も購入する予定である。
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