
配車担当者1名が地図と伝票で組んでいたルートを、条件を入れて計算する形にしました。
建材を製造する従業員130名の会社です。工場から工事現場や販売店への配送を自社便で行っており、2トン車から4トン車まで14台。配送先は1日におよそ180件です。 明日の配車は、夕方に出揃った伝票を並べて決めます。担当者は1名。地図と伝票を見ながら、エリアごとにまとめて車両に割り振っていく。所要は約70分でした。 この作業には、伝票に書いてある以外の情報が必要でした。建材は長尺物があり、寸法によっては積める車両が限られます。工事現場は搬入可能な時間帯が決まっていることが多い。狭い道に入る現場に4トン車は入れない。こういった条件は担当者の頭の中にあり、どこにも書かれていませんでした。 この担当者が休むと、別の社員が前日と同じルートをなぞることになります。結果として空車での走行が増え、配送の終了時刻も遅くなりました。燃料費と残業代の両方が上がるため、改善したいという相談でした。
建材は長さと重量の両方で積載が制限されます。商品マスタの寸法と車両の荷台寸法を照らし、積めない組み合わせを先に外してからルートを考える順序にしました。
搬入可能な時間帯、入れる車両の大きさ、荷降ろしにかかる時間を、配送先ごとに登録できる形にしました。担当者の頭の中にあった情報をここに移しています。
組み上がった案は地図上に表示され、担当者が件を別の車へ移すと、到着時刻と積載率がすぐに再計算されます。自動で出た案をそのまま使わせる形にはしていません。
実際の到着時刻を記録し、見積もっていた移動時間との差を次回以降に反映します。市街地と郊外では差が大きいためです。
伝票を取り込むと数分で案が出ます。担当者は内容を確認して一部を入れ替えるだけになりました。
帰りの経路を考慮して割り振るようになったためです。使用台数は日によっては14台から13台になり、燃料費も下がっています。
現場ごとの条件が登録されているため、他の社員でも同じ水準の案を出せます。前日と同じルートをなぞる必要がなくなりました。
出荷伝票を読み込み、商品の寸法と車両の荷台から積めない組み合わせを先に除外します。残った組み合わせについて、搬入可能時間と荷降ろし時間を守れる範囲で、走行距離が短くなる順番を探します。結果は地図上に表示され、担当者が件を別の車へ移すと到着時刻と積載率が再計算されます。
5カ月
要件定義と配送先条件の洗い出し5週、計算部分の開発7週、画面の実装6週、並行運用3週
760万円
要件定義・条件の洗い出し200万円+計算部分310万円+画面実装250万円(税抜)。地図・経路探索のAPI利用料は月数千円規模