TMS・配車最適化システム導入で押さえるべき実務要件

配車最適化は単純な巡回順の計算ではありません。納品時間、車両仕様、荷役時間、積み順、道路条件、ドライバーの経験など、現場では多くの制約を同時に扱っています。導入時は暗黙知を制約条件として言語化する必要があります。

最適化に必要なデータ

• 納品先の位置、受付時間、車両制限、標準荷役時間
• 重量・容積・パレット数・温度帯・混載可否
• 車格、積載上限、稼働可能時間、出発帰着拠点
• 高速料金、距離、時間、契約運賃などのコスト条件

目的関数を一つにしない

走行距離の最小化だけを目標にすると、積載率や納品遵守率、残業時間が悪化する場合があります。コスト、品質、労務の優先順位を定め、許容できない条件と改善したい指標を分けて設計します。

自動配車と人の判断をどう分担するか

すべてを自動化するより、システムが複数案と判断根拠を提示し、配車担当者が例外を調整する形が定着しやすいケースもあります。手修正の理由を記録すれば、制約モデルの改善にも活用できます。

実績収集までを一体で考える

• 出発、到着、荷役開始・終了、完了時刻の取得
• 計画と実績の差異理由の分類
• 待機、再配達、持ち戻りの可視化
• 運賃計算、請求、支払データへの接続

まとめ

TMS導入ではアルゴリズムの性能だけでなく、制約データの整備、人による修正、実績のフィードバックループが重要です。まず一部コースで計画と実績を比較し、制約の精度を高める進め方が有効です。