船の入港予定やコンテナ搬出状況をもとに、港湾内のシャーシ配置と配車順を自動で組み替えます。
港湾ターミナルでは、岸壁で荷下ろしされたコンテナをヤードや搬出ゲートへ運ぶため、多数のシャーシと牽引車を動かします。ところが、船の入港時刻、荷役の進み方、通関状況、搬出予約は日々変化します。 従来は、配車担当者が無線や画面上の情報を見ながら、経験を頼りにシャーシの行き先を決めていました。特定の岸壁にシャーシが集中する一方、別の作業場所では不足が起き、急きょ空車を遠くから回すことも少なくありませんでした。 そこで、港内の状況をリアルタイムに整理し、数時間先まで見越してシャーシの配置と配車順を提案するAIシステムを開発しました。
船ごとの入港予定、コンテナ本数、荷役速度、搬出予定をもとに、時間帯・作業場所ごとのシャーシ必要台数を算出します。
空車・積載中・待機中・整備中といった状態を整理し、使用可能なシャーシの中から最も移動負荷の小さい車両を割り当てます。
船の遅延、荷役停止、搬出予約の増減が発生した際は、影響範囲を確認しながら配車順と再配置先を組み直します。
担当者画面に、次に動かすシャーシ、移動先、優先理由を一覧表示し、無線指示へすぐ落とし込める構成にしました。
作業開始前に不足が見込まれる場所へ先回りして再配置できるため、荷役中の待機を減らしやすくなりました。
近くにある使用可能なシャーシを優先的に割り当てることで、不要な構内移動と担当者の調整作業を抑えました。
状況変化のたびに影響を整理し、代替案を提示するため、属人的な判断に頼らず配車計画を更新できるようになりました。
時間帯ごとの必要台数を予測し、移動距離、優先度、作業制約を考慮してシャーシの割り当てと再配置を最適化します。計画変更が発生した場合は、確定済みの指示を維持しながら未実行部分を再計算します。
35カ月
対象ターミナルの規模、既存システムとの連携範囲、位置情報の取得方法により異なります。
600万円
必要機能、連携先、導入拠点数に応じて個別に算定します。