出光興産、燃料油の配車計画にAIと最適化モデルを活用したシステム導入によりの作成時間を25％削減

出光興産株式会社では、約70名の配車担当者が、1日約5,000件の燃料油の配送オーダに対して、最大1,800台のタンクローリーの積み合わせに、配送先の個別事情を加味しながら配車計画を作成している。

配送オーダには、サービスステーションを運営する特約販売店などから同社へ発注されるオーダのほか、配送量の適正化および配車の効率化を図るため、配車担当者がサービスステーションごとの燃料油の販売量を予測し、特約販売店に代わって発注する計画配送がある。

配車計画の立案には、計画配送を含め、様々な条件を考慮する必要があり、これまで配車担当者は多くの時間を要してきたのだという。

そこで出光興産は、燃料油の配車計画の作成業務に、AIと最適化モデルを活用した新システムを2024年12月から本格導入した。

このシステムでは、「サービスステーションごとの需要予測」をAIが行い、「需要予測に基づく配車に必要な各種計画の立案」と「タンクローリーの配車」を最適化モデルが行う。

需要予測では、各サービスステーションのレギュラーガソリンや軽油など、油種ごとの販売量を季節や曜日などの条件ごとに学習することで予測を行う。

そして、需要予測やサービスステーションの在庫量などの情報をもとに、サービスステーションごとに最適な計画配送を作成する。また、計画配送に加え、特約販売店などが発注するオーダも含めて積み合わせ候補を作成する。

その後、積み合わせ候補とタンクローリーをマッチングし、配送時間や車両サイズなどの条件を考慮した配車計画を作成するという流れだ。

さらに、AIと最適化モデルが出力した配車計画に、配車担当者が配送先の個別事情を加味して調整することも可能だ。

これにより、従来の配車計画の質を維持しながら、作成時間を25％削減することが可能となった。今後は、配車担当者全員が同システムを利用して、配車計画の作成時間の25％削減を目指すとしている。

なお、このシステムの開発は、アクセンチュア株式会社と共同で実施され、実証段階から配車担当者が参画し、プロトタイプを作成してユーザの意見を取り入れ都度改善していく「アジャイル開発」を採用したとのことだ。導入後の現在も、開発者が現場に常駐し、改善活動を継続しているという。

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