(57)【要約】【課題】  燃料配送作業に係る作業負荷を平準化した配送計画をコンピュータのデータ処理により導出する。【解決手段】燃料容器情報、作業者情報、気温情報、及び、道路情報の各データベースＤＢ１〜ＤＢ５と数理計画求解手段１２を備え、数理計画求解手段が、各データベースから、燃料容器の設置情報、作業者の勤務関連情報、気温情報、通過時間情報、及び、作業車の配送可能量を入力情報として受け付け、当該入力条件に基づいて残量制約条件と勤務制約条件と配送量制約条件を設定し、勤務制約条件における作業者毎の勤務条件項目の夫々が対応する標準の勤務条件から乖離する程度を示すペナルティ値を集計する目的関数が最小となる配送計画を数理計画問題として求解する配送負荷平準化システムを提供する。【選択図】        図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の顧客宅に個別に設置された燃料容器の交換及び回収または前記燃料容器への燃料補給等の顧客宅作業を、作業車に交換用の前記燃料容器または補給用の燃料を搭載して、配送基地から前記顧客宅を巡回して行う燃料配送作業の配送計画であって、複数の作業者の業務負荷を所定の計画対象期間を通じて平準化した配送計画を、コンピュータの演算処理により導出する配送負荷平準化システムであって、
１または複数の記憶装置によって構成される記憶領域内に、燃料容器情報データベース、作業者情報データベース、気温情報データベース、及び、道路情報データベースが形成され、前記コンピュータを構成する演算処理装置内に、数理計画求解手段が構成され、
前記燃料容器情報データベースが、前記顧客宅の位置情報と設置された前記燃料容器の属性情報を含む前記燃料容器の設置情報、及び、前記燃料容器に対する前記燃料配送作業を行った配送作業日と当該燃料配送作業前の前記燃料容器の残量を含む前記燃料容器の燃料供給情報を、前記顧客別に検索可能に格納し、
前記作業者情報データベースが、前記計画対象期間における前記作業者の少なくとも月間の標準勤務日数と１日の標準勤務時間を含む勤務関連情報を、前記作業者別に検索可能に格納し、
前記気温情報データベースが、少なくとも前記計画対象期間内の気温情報を、前記燃料容器の設置箇所の地域別に検索可能に格納し、
前記道路情報データベースが、前記配送基地と全ての前記顧客宅を含む作業範囲内の各道路を通過するのに要する通過時間情報、及び、当該通過時間情報を生成するのに必要な道路情報の少なくとも何れか一方を、日時別及び道路別に検索可能に格納し、
前記数理計画求解手段が、
前記燃料容器情報データベースから読み出した前記設置情報と前記燃料供給情報、前記作業者情報データベースから読み出した前記勤務関連情報、前記気温情報データベースから読み出した前記気温情報、前記道路情報データベースから読み出した或いは前記道路情報データベースから読み出した前記道路情報に基づいて生成した前記通過時間情報、及び、前記作業車が１回の前記燃料配送作業で配送可能な配送可能量を入力情報として受け付け、
前記入力情報に基づいて、全ての前記顧客宅における前記燃料容器の残量が無くならないための残量制約条件、前記計画対象期間中の前記作業者毎の勤務日及び勤務時間に関する勤務条件項目の夫々が前記勤務関連情報に含まれる標準の勤務条件を満足するための勤務制約条件、及び、１回の前記燃料配送作業に割り当てられた前記燃料容器の全てに対する燃料配送量が前記配送可能量以下とする配送量制約条件を設定し、
前記各制約条件に基づいて、前記残量制約条件及び前記配送量制約条件を絶対条件として、前記勤務制約条件における前記作業者毎の前記勤務条件項目の夫々が対応する前記標準の勤務条件から乖離する程度を示す第１ペナルティ値を集計する目的関数が最小となるように、前記計画対象期間中の各作業日における前記作業者別の前記燃料配送作業の対象となる前記燃料容器及びその作業順を含む前記配送計画を、数理計画問題として求解するように構成されていることを特徴とする配送負荷平準化システム。
【請求項２】
前記数理計画求解手段は、燃料使用量予測手段を備え、
前記燃料使用量予測手段が、前記燃料容器情報データベースから前記設置情報と前記燃料供給情報を、前記気温情報データベースから前記気温情報を夫々読み出し、前記設置情報と前記燃料供給情報と前記気温情報に基づいて、前記燃料容器の夫々に対し、前記数理計画問題の求解処理中に暫定的に設定される日における前記燃料容器の残量を予測することを特徴とする請求項１に記載の配送負荷平準化システム。
【請求項３】
前記数理計画求解手段は、前記燃料使用量予測手段を用いて、前記顧客別に、前記計画対象期間中及び前記計画対象期間経過後所定の猶予日数内に発生する前記燃料容器の残量が無くなる日である１または複数の限界日を導出し、前記顧客別に、前記数理計画問題の求解処理中に設定された前記燃料配送作業を行う１または複数の配送作業設定日を、前記配送作業設定日と同順で対応する前記限界日の前日以前の前記限界日から前記猶予日数内の推奨配送期間内に設定することを特徴とする請求項２に記載の配送負荷平準化システム。
【請求項４】
前記数理計画求解手段は、前記顧客別に、前記配送作業設定日が、前記限界日の前日以前の前記限界日から前記猶予日数より短い第２猶予日数以内の第２推奨配送期間内に設定されない場合の前記配送作業設定日の前記第２推奨配送期間からの乖離の程度を示す第２ペナルティ値を算出し、前記第１ペナルティ値を集計する目的関数に代えて、前記第１ペナルティ値と前記第２ペナルティ値を集計する目的関数が最小となるように、前記配送計画を導出することを特徴とする請求項３に記載の配送負荷平準化システム。
【請求項５】
前記第１ペナルティ値及び前記第２ペナルティ値の少なくとも何れか一方に対して、個別に、または、合計に対して上限値が設定されていることを特徴とする請求項４に記載の配送負荷平準化システム。
【請求項６】
前記第２ペナルティ値は、前記第２推奨配送期間からの乖離が大きくなる程、当該乖離の程度に比例した値より更に大きく増大することを特徴とする請求項４または５に記載の配送負荷平準化システム。
【請求項７】
前記第１ペナルティ値は、前記標準の勤務条件からの乖離が大きくなる程、当該乖離の程度に比例した値より更に大きく増大することを特徴とする請求項１〜６の何れか１項に記載の配送負荷平準化システム。
【請求項８】
前記記憶領域内に形成された移動時間データベースを更に有し、
一の前記顧客宅と、当該一の顧客宅から所定の移動距離内に存在する他の前記顧客宅及び前記配送基地との間の移動可能な経路に沿った最短移動時間が、前記道路情報データベースに格納されている前記通過時間情報または前記道路情報に基づいて、前記計画対象期間内の日時別に、全ての前記顧客に対して予め算出され、前記移動時間データベースに格納されており、
前記数理計画求解手段は、前記入力情報として、前記通過時間情報に代えて前記最短移動時間を使用することを特徴とする請求項１〜７の何れか１項に記載の配送負荷平準化システム。
【請求項９】
前記数理計画求解手段は、１回の前記燃料配送作業に要する時間を、当該１回の前記燃料配送作業に設定された前記燃料容器の設置箇所を前記配送基地から設定された順番に巡回して前記配送基地に戻るまでの総移動時間と、前記燃料容器の設置箇所の夫々での前記顧客宅作業の総作業時間を少なくとも合計して算出することを特徴とする請求項１〜８の何れか１項に記載の配送負荷平準化システム。
【請求項１０】
前記勤務条件項目は、月間の勤務日数、１日の勤務時間、同月内の連続勤務日数、及び、月を跨ぐ連続勤務日数を含むことを特徴とする請求項１〜９の何れか１項に記載の配送負荷平準化システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ＬＰＧ（液化石油ガス）等の燃料を収容した燃料容器（ボンベ）を顧客宅に設置して燃料供給を行う燃料供給形態において、燃料容器の交換及び回収または燃料容器への燃料補給等の作業を、作業車に交換用の燃料容器または補給用の燃料を搭載して、配送基地から顧客宅を巡回して行う燃料配送作業の配送計画であって、複数の作業者の業務負荷を所定の計画対象期間を通じて平準化した配送計画を、コンピュータの演算処理により導出する配送負荷平準化システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
ＬＰＧ等のガスボンベの交換或いは充填時期を精度良く予測して、当該ボンベの交換作業等を管理するシステムとして、下記の特許文献１または特許文献２等に開示されているものがある。
【０００３】
特許文献１に記載の従来システムでは、ユーザ先のガスボンベの交換作業の予測精度を上げ、この予測結果に従って安全で合理的なボンベ配送計画を作成することができるようにするために、ＬＰＧ業者は、ユーザの過去のガス使用量データから次回のガスボンベの交換予定日を設定し、所定期間内の予定ユーザについてガスメータの検針値を取得し、優先順位をつけて交換対象のユーザグループを策定し、交換のための配送ルートを選択するに際し、市町村Ｗｅｂサイト等から配送地域の交通情報や、イベント情報、及び公共施設等の情報を収集しておき、短時間で配送を行うことができるように配送ルートを柔軟に設定することが提案されている。
【０００４】
特許文献２に記載の従来システムでは、  過去のガス使用量の実績データだけでは予測不可能なガス使用量の増加を予測してガスボンベの交換時期を高精度に管理するためのシステムが提案されている。具体的には、当該管理システムは、ガスメータの測定値を入力する測定値入力手段、測定値に基づいてガスボンベ交換後の積算ガス供給量を導出する積算使用量導出手段、ガス使用量と温度データを関連付けて所定形式で記憶した温度使用量関係データベース、外部の気象データ提供装置から予測温度データを入力する温度予測入力手段、予測温度データと温度使用量関係データベースに記憶された前記関連付けに基づいて、所定期間内のガス供給予測量を算出し、積算ガス供給量に加算して、所定期間内の積算ガス供給予測量を算出する積算ガス供給量予測手段、及び、積算ガス供給予測量が所定の閾値を超える場合に所定の警報を発生する警報発生手段を備えて構成されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００２−２７９０２５号公報
【特許文献２】特開２００５−２６５７３９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
ＬＰＧ等のガスボンベの交換及び回収のための配送作業は季節変動が激しく、冬の繁忙期のために、変則勤務等で作業人員を確保することが行われているが、作業負荷の多寡に応じて都度必要な作業人員数の調整を行うだけでは、作業者に対する作業負荷の偏りを十分に吸収できない虞がある。
【０００７】
また、ガス使用量を予測して、ガスボンベの交換時期を前倒しする等の調整を行うことで、繁忙期の作業負荷を平準化することは、ピーク時の作業量の低減により超過勤務手当等の人件費の削減に寄与するため、ＬＰＧ事業者にとっては収益の向上のために、一方、作業者にとっては、特定の作業者に過度の負担を強いることを回避するために、解決すべき課題となっていた。
【０００８】
ところで、上記特許文献に開示されているものを含む従来のシステムでは、ガスボンベの交換時期の予測を精度良く行う手法や、策定された配送作業を短時間で実行できる再送ルートの作成等について多く開示されているものの、配送作業に係る作業負荷を平準化する配送計画を作成できるシステムは未だ提案されていない。
【０００９】
本発明は、上記ＬＰＧ等のガスボンベの交換及び回収のための配送作業に係る問題に鑑みてなされたものであり、その目的は、当該配送作業に係る作業負荷を平準化した配送計画を、コンピュータのデータ処理により導出する配送負荷平準化システムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記目的を達成するため、本発明は、
複数の顧客宅に個別に設置された燃料容器の交換及び回収または前記燃料容器への燃料補給等の顧客宅作業を、作業車に交換用の前記燃料容器または補給用の燃料を搭載して、配送基地から前記顧客宅を巡回して行う燃料配送作業の配送計画であって、複数の作業者の業務負荷を所定の計画対象期間を通じて平準化した配送計画を、コンピュータの演算処理により導出する配送負荷平準化システムであって、
１または複数の記憶装置によって構成される記憶領域内に、燃料容器情報データベース、作業者情報データベース、気温情報データベース、及び、道路情報データベースが形成され、前記コンピュータを構成する演算処理装置内に、数理計画求解手段が構成され、
前記燃料容器情報データベースが、前記顧客宅の位置情報と設置された前記燃料容器の属性情報を含む前記燃料容器の設置情報、及び、前記燃料容器に対する前記燃料配送作業を行った配送作業日と当該燃料配送作業前の前記燃料容器の残量を含む前記燃料容器の燃料供給情報を、前記顧客別に検索可能に格納し、
前記作業者情報データベースが、前記計画対象期間における前記作業者の少なくとも月間の標準勤務日数と１日の標準勤務時間を含む勤務関連情報を、前記作業者別に検索可能に格納し、
前記気温情報データベースが、少なくとも前記計画対象期間内の気温情報を、前記燃料容器の設置箇所の地域別に検索可能に格納し、
前記道路情報データベースが、前記配送基地と全ての前記顧客宅を含む作業範囲内の各道路を通過するのに要する通過時間情報、または、当該通過時間情報を生成するのに必要な道路情報を、日時別及び道路別に検索可能に格納し、
前記数理計画求解手段が、
前記燃料容器情報データベースから読み出した前記設置情報と前記燃料供給情報、前記作業者情報データベースから読み出した前記勤務関連情報、前記気温情報データベースから読み出した前記気温情報、前記道路情報データベースから読み出した或いは前記道路情報データベースから読み出した前記道路情報に基づいて生成した前記通過時間情報、及び、前記作業車が１回の前記燃料配送作業で配送可能な配送可能量を入力情報として受け付け、
前記入力情報に基づいて、全ての前記顧客宅における前記燃料容器の残量が無くならないための残量制約条件、前記計画対象期間中の前記作業者毎の勤務日及び勤務時間に関する勤務条件項目の夫々が前記勤務関連情報に含まれる標準の勤務条件を満足するための勤務制約条件、及び、１回の前記燃料配送作業に割り当てられた前記燃料容器の全てに対する燃料配送量が前記配送可能量以下とする配送量制約条件を設定し、
前記各制約条件に基づいて、前記残量制約条件及び前記配送量制約条件を絶対条件として、前記勤務制約条件における前記作業者毎の前記勤務条件項目の夫々が対応する前記標準の勤務条件から乖離する程度を示す第１ペナルティ値を集計する目的関数が最小となるように、前記計画対象期間中の各作業日における前記作業者別の前記燃料配送作業の対象となる前記燃料容器及びその作業順を含む前記配送計画を、数理計画問題として求解するように構成されていることを特徴とする配送負荷平準化システムを提供する。
【００１１】
上記特徴の配送負荷平準化システムは、前記数理計画求解手段が燃料使用量予測手段を備え、前記燃料使用量予測手段が、前記燃料容器情報データベースから前記設置情報と前記燃料供給情報を、前記気温情報データベースから前記気温情報を夫々読み出し、前記設置情報と前記燃料供給情報と前記気温情報に基づいて、前記燃料容器の夫々に対し、前記数理計画問題の求解処理中に暫定的に設定される日における前記燃料容器の残量を予測することが好ましい。
【００１２】
上記特徴の配送負荷平準化システムは、前記数理計画求解手段が、前記燃料使用量予測手段を用いて、前記顧客別に、前記計画対象期間中及び前記計画対象期間経過後所定の猶予日数内に発生する前記燃料容器の残量が無くなる日である１または複数の限界日を導出し、前記顧客別に、前記数理計画問題の求解処理中に設定された前記燃料配送作業を行う１または複数の配送作業設定日を、前記配送作業設定日と同順で対応する前記限界日の前日以前の前記限界日から前記猶予日数内の推奨配送期間内に設定することが好ましい。
【００１３】
上記特徴の配送負荷平準化システムは、前記数理計画求解手段が、前記顧客別に、前記配送作業設定日が、前記限界日の前日以前の前記限界日から前記猶予日数より短い第２猶予日数以内の第２推奨配送期間内に設定されない場合の前記配送作業設定日の前記第２推奨配送期間からの乖離の程度を示す第２ペナルティ値を算出し、前記第１ペナルティ値を集計する目的関数に代えて、前記第１ペナルティ値と前記第２ペナルティ値を集計する目的関数が最小となるように、前記配送計画を導出することが好ましい。
【００１４】
上記特徴の配送負荷平準化システムは、前記第１ペナルティ値及び前記第２ペナルティ値の少なくとも何れか一方に対して、個別に、または、合計に対して上限値が設定されていることが好ましい。
【００１５】
上記特徴の配送負荷平準化システムは、前記第２ペナルティ値が、前記第２推奨配送期間からの乖離が大きくなる程、当該乖離の程度に比例した値より更に大きく増大することが好ましい。
【００１６】
上記特徴の配送負荷平準化システムは、前記第１ペナルティ値が、前記標準の勤務条件からの乖離が大きくなる程、当該乖離の程度に比例した値より更に大きく増大することが好ましい。
【００１７】
上記特徴の配送負荷平準化システムは、前記記憶領域内に形成された移動時間データベースを更に有し、一の前記顧客宅と、当該一の顧客宅から所定の移動距離内に存在する他の前記顧客宅及び前記配送基地との間の移動可能な経路に沿った最短移動時間が、前記道路情報データベースに格納されている前記通過時間情報または前記道路情報に基づいて、前記計画対象期間内の日時別に、全ての前記顧客に対して予め算出され、前記移動時間データベースに格納されており、前記数理計画求解手段が、前記入力情報として、前記通過時間情報に代えて前記最短移動時間を使用することが好ましい。
【００１８】
上記特徴の配送負荷平準化システムは、前記数理計画求解手段が、１回の前記燃料配送作業に要する時間を、当該１回の前記燃料配送作業に設定された前記燃料容器の設置箇所を前記配送基地から設定された順番に巡回して前記配送基地に戻るまでの総移動時間と、前記燃料容器の設置箇所の夫々での前記顧客宅作業の総作業時間を少なくとも合計して算出することが好ましい。
【００１９】
上記特徴の配送負荷平準化システムは、前記勤務条件項目が、月間の勤務日数、１日の勤務時間、同月内の連続勤務日数、及び、月を跨ぐ連続勤務日数を含むことが好ましい。
【発明の効果】
【００２０】
上記特徴の配送負荷平準化システムによれば、数理計画求解手段が、入力情報に基づいて、残量制約条件及び配送量制約条件を絶対条件として、勤務制約条件における作業者毎の勤務条件項目の夫々が対応する標準の勤務条件から乖離する程度を示す第１ペナルティ値の合計が最小となるように配送計画を導出するので、作業者毎の勤務条件項目の夫々が対応する標準の勤務条件から大きく乖離しない配送計画となり、結果として、各作業者の標準の勤務条件を基準とする作業負荷が平準化される。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】本発明に係る配送負荷平準化システムの概略構成を示すブロック図
【図２】本発明に係る配送負荷平準化システムの対象となる配送計画に係る各顧客宅におけるＬＰＧボンベから各ガス消費機器へのＬＰＧの供給形態、及び、各顧客宅における各ガス消費機器でのガス消費量のデータ集計形態を模式的に示す図
【図３】本発明に係る配送負荷平準化システムによる燃料配送作業の配送計画の概略の導出手順を示すフローチャート
【図４】本発明に係る配送負荷平準化システムにより求解される数理計画問題で使用される主たる変数及び定数の一例を示す図
【発明を実施するための形態】
【００２２】
本発明に係る配送負荷平準化システム（以下、適宜「本発明システム」という）の実施形態につき、図面に基づいて説明する。尚、以下の説明では、本発明システムは、複数の顧客宅に個別に設置されたＬＰＧボンベ（燃料容器に相当）の交換及び回収（顧客宅作業に相当）を、作業車にＬＰＧの充填された交換用のＬＰＧボンベを搭載して、配送基地から作業日当日にＬＰＧボンベの交換が予定されている顧客宅を巡回して行う燃料配送作業の配送計画を、複数の作業者の業務負荷を所定の計画対象期間を通じて平準化する数理計画問題としてコンピュータの演算処理により求解して導出する。
【００２３】
配送計画は、作業者及び作業日別の個別配送計画の集合として構成され、各個別配送計画では、作業者、作業日、１または複数のＬＰＧボンベの交換対象の顧客宅、当該顧客宅の巡回順が特定される。計画対象期間は、当該期間内の各営業日において個別配送計画が導出される期間であり、ＬＰＧボンベの交換が、全ての顧客宅において１回以上発生し、少なくとも一部の顧客宅において２回以上発生する期間長を想定し、具体的には、数か月（例えば、２〜６か月程度）を想定する。
【００２４】
本発明システム１は、図１に示すように、上記コンピュータを構成する演算処理装置２内に燃料使用量予測手段１１と数理計画求解手段１２を備え、１または複数の記憶装置３によって構成される記憶領域内に、顧客情報データベースＤＢ１、ボンベ情報データベースＤＢ２（燃料容器情報データベースに相当）、作業者情報データベースＤＢ３、気温情報データベースＤＢ４、道路情報データベースＤＢ５、移動時間データベースＤＢ６、及び、燃料消費量データベースＤＢ７を備えて構成される。尚、本発明システム１を構成するコンピュータシステムは、専用のコンピュータハードウェアで構成されても、パソコン等の汎用のコンピュータシステム上に構成されても構わない。
【００２５】
各データベースＤＢ１〜ＤＢ７は、夫々が個別の記憶装置３内に構成されるか、或いは、幾つかのデータベースが纏まって１つの記憶装置３内に構成されている。尚、各データベースＤＢ１〜ＤＢ７のデータベース構造は、周知の構造を想定し、また、各データベースに格納されているデータの登録、検索、消去等の操作は、演算処理装置２または記憶装置３に接続する他の演算処理装置内に搭載されたデータベース操作用プログラムを実行することにより行われるが、燃料使用量予測手段１１と数理計画求解手段１２が夫々において必要とするデータの検索等は、当該各手段１１，１２によって直接、または、当該操作用プログラムを介して行われるものとする。
【００２６】
顧客情報データベースＤＢ１は、顧客ＩＤと顧客の属性情報（氏名、住所、電話番号等）等の基本的な顧客情報を、顧客別に検索可能に格納している。
【００２７】
ボンベ情報データベースＤＢ２は、顧客宅の位置情報（緯度経度等）と設置されたＬＰＧボンベの属性情報（種類、設置個数等）を含むＬＰＧボンベの設置情報、及び、ＬＰＧボンベに対する燃料配送作業を行った配送作業日と当該作業を行ったＬＰＧボンベの個数と当該作業前のＬＰＧボンベの残量を含むＬＰＧボンベの燃料供給情報を、顧客別に検索可能に格納している。
【００２８】
作業者情報データベースＤＢ３は、計画対象期間における燃料配送作業に従事する作業者の勤務関連情報を、作業者別に検索可能に格納している。勤務関連情報には、作業者の少なくとも月間の標準勤務日数、１日の標準勤務時間、希望する勤務日または休日等が含まれる。本実施形態では、作業者の勤務形態として、変則勤務を想定しており、作業者毎及び月毎に、月間の勤務日数及び休日、１日の勤務時間等が異なる。また、作業者情報データベースＤＢ３は、各作業者の勤務実績（勤務日、各勤務日の勤務時間等）も作業者別に検索可能に格納している。
【００２９】
気温情報データベースＤＢ４は、少なくとも計画対象期間内の気温情報を、前記燃料容器の設置箇所の地域別及び日別に検索可能に格納している。気温情報は、日最低気温、日最高気温、日平均気温等の日気温予測データの使用を想定しており、外部の気象データ提供機関から取得した気温予測データを、そのまま或いは加工して使用する。取得した気温予測データが１カ月以上の長期予測データで日気温データでない場合には、平年気温等の過去の日気温データと当該長期予測データを基に、日気温予測データに加工したデータを使用する。更に、本実施形態では、計画対象期間後所定の猶予日数以内の日気温予測データと、計画対象期間の初日が、配送計画を導出する処理日（以下、単に「処理日」と称す）の翌々日以降の場合には、更に当該処理日から計画対象期間までの日気温予測データが地域別に気温情報データベースＤＢ４に格納されている。更に、日最低気温、日最高気温、日平均気温等の実績気温データの少なくとも過去１年分が、地域別に気温情報データベースＤＢ４に格納されている。
【００３０】
道路情報データベースＤＢ５は、配送基地と全ての顧客宅を含む作業範囲内の各道路を通過するのに要する通過時間情報と、当該通過時間情報を生成するのに必要な道路情報を、日時別及び道路別に検索可能に格納している。本実施形態では、道路情報の一部として、過去の日時別及び道路別の渋滞状況、及び、道路工事及び通行止め等の区間及び時間帯等の道路交通情報を、外部の道路交通情報提供機関から取得して道路情報データベースＤＢ５に格納している。更に、他の道路情報として、上記作業範囲内における道路網情報（交差点の位置、交差点間の距離及び制限速度、等）及び車両運転に際して注意を要する学校等の施設の位置または近接する道路に関する注意情報を、道路情報データベースＤＢ５に格納している。
【００３１】
本実施形態では、各道路の通過時間情報は、基礎データとして、道路網情報に基づいて交差点間の距離をその制限速度に対して設定される標準運行速度で除して求まる標準通過時間に、上記道路交通情報及び注意情報を考慮して設定される日時別及び道路別の通過時間補正値を加えて、予め算出され、道路情報データベースＤＢ５に格納されている。尚、日時別の時間単位として、１〜２時間程度を想定している。尚、道路工事及び通行止めが予定されている区間及び時間帯の道路については、通過時間情報を算出せず、使用不可状態とし、当該道路に接続する道路についても、通過時間補正値を算出して設定する。
【００３２】
移動時間データベースＤＢ６は、一の顧客宅と、当該一の顧客宅から所定の移動距離内に存在する他の顧客宅及び配送基地との間の移動可能な経路に沿った計画対象期間内の日時別の最短移動時間が格納されている。当該最短移動時間は、ボンベ情報データベースＤＢ２に格納されている顧客宅の位置情報と道路情報データベースＤＢ５に格納されている通過時間情報に基づいて、計画対象期間内の日時別に、全ての顧客に対して予め算出されたもの（一例として、５分単位で算出される。）が使用される。尚、本実施形態では、一例として、１日の配送作業時間範囲（例えば、午前６時から午後１０時までの１６時間）を２時間毎に８つの時間帯に区分して、日時別の最短移動時間は、日及び時間帯別に格納されている。尚、時間帯は、移動を開始する時間帯とする。
【００３３】
燃料消費量データベースＤＢ７は、顧客毎の１日のガス消費量（日ガス消費量）の実績消費量データ、当該実績消費量データに基づいて導出された顧客毎のガス消費量の曜日感度データ及び気温感度データを、顧客別に検索可能に格納している。日ガス消費量は、後述するように、各顧客宅に設置されたガスメータ２４（図２参照）の測定値に基づいて算出される。曜日感度データとして、例えば、各月の１日のガス消費量の月間平均値に対する、各曜日、国民の祝日、及び、当該顧客に特有の特異日（家族の誕生日等）における１日の燃料消費量の比で与えられる補正係数を想定する。気温感度データとして、例えば、日最低気温（実績値）の範囲と、日最低気温がその気温範囲にあった日のガス消費量の過去（例えば、１〜５年間分）の実績値の最大値、最小値、平均値、分散または標準偏差等が関連付けて記憶されている。尚、曜日感度データ及び気温感度データは、例えば、定期的に（例えば、毎日、毎週、毎月）、或いは、数理計画求解手段１２が配送計画の数理計画問題を求解する前に、更新されるものとする。
【００３４】
本実施形態では、通過時間情報及び最短移動時間は、数理計画求解手段１２が配送計画の数理計画問題を求解する前に別途導出され、数理計画求解手段１２は当該導出された最短移動時間を使用する。尚、通過時間情報は、本実施形態では、最短移動時間の算出に使用されるため、道路情報データベースＤＢ５を設けずに、移動時間データベースＤＢ６に格納するようにしても構わない。また、通過時間情報は、最短移動時間の算出時に、当該算出に必要な道路及び日時についてのみ算出するようにしても良い。
【００３５】
燃料使用量予測手段１１は、演算処理装置２において燃料使用量予測プログラムが実行されることで、ボンベ情報データベースＤＢ２から設置情報と燃料供給情報を顧客別に読み出し、気温情報データベースＤＢ３から、各顧客に対して直近に行ったＬＰＧボンベの交換作業の日（以下、「直近作業日」と称す）の最前日から処理日までの実績気温データと、処理日から計画対象期間終了日から所定の猶予日数後までの日気温予測データの気温情報を地域別及び日別に読み出し、燃料消費量データベースＤＢ７から、実績消費量データと曜日感度データと気温感度データを顧客別に読み出し、当該読み出した各データに基づいて、直近作業日の最前日から計画対象期間終了日から上記猶予日数後までの期間（以下、便宜的に「ガス消費量算出期間」と称す）における顧客毎の日ガス消費量を予測するように構成されている。直近作業日の最前日とは、直近作業日が顧客毎に異なるので、その内の最前日を指している。尚、「直近作業日」という用語は、任意の時点を基準として、その時点より前の直近に行うＬＰＧボンベの交換作業の日を意味する場合にも、基準となる時点を明示して使用する。基準となる時点の明示が無い場合は、当該基準となる時点は処理日である。
【００３６】
日ガス消費量の予測方法として、幾つかの方法が考えられるが、本実施形態では、一例として、ガス消費量算出期間を、当該計画対象期間に含まれる月毎に分割し、当該計画対象期間内の各月の日ガス消費量の平均値を、月別基準日ガス消費量として、前年同月同期間のガス消費量を用いて算出し、当該月別基準日ガス消費量に対して、曜日感度データの補正係数と後述する気温補正係数を乗じて、ガス消費量算出期間内の日ガス消費量を日別に算出する。
【００３７】
例えば、直近作業日の最前日が１月１５日で、処理日が１月３０日で、計画対象期間が２月１日から３月３１日で、上記所定の猶予日数が４日の場合、ガス消費量算出期間は、１月１５日から４月４日となり、ガス消費量算出期間は、１月１５日〜１月３１日、２月１日〜２月２８日（または２９日）、３月１日〜３月３１日、４月１日〜４月４日の４カ月に区分される。１月１５日〜１月３１日の月別基準日ガス消費量として、前年の１月１５日〜１月３１日の日ガス消費量の平均値を使用する。２月１日〜２月２８日（または２９日）の月別基準日ガス消費量として、前年の２月１日〜２月２８日（または２９日）の日ガス消費量の平均値を使用する。以下、同様である。
【００３８】
次に、気温補正係数の算出方法の一例を説明する。月別基準日ガス消費量の算出に用いたガス消費量算出期間に対応する前年同日の算出対象となる顧客宅の存在する地域の日最低気温の実績値を、気温情報データベースＤＢ４から読み出し、各月（上記の例では、１月〜４月）の平均の日最低気温を求め、当該平均の日最低気温に対応する気温感度データのガス消費量の実績値の平均値または平均値と標準偏差を足した値を、日ガス消費量の前年月別参照値として、顧客別、月別に算出する。次に、ガス消費量算出期間の各日の日最低気温の実測値または予測値を読み出し、当該日最低気温に対応する気温感度データのガス消費量の実績値の平均値または平均値と標準偏差を足した値を、日ガス消費量の当年日別参照値として、顧客別、日別に算出する。算出された当年日別参照値を対応する前年月別参照値で除して、顧客別、日別の気温補正係数が算出される。
【００３９】
数理計画求解手段１２は、演算処理装置２において、数理計画問題の汎用の求解プログラムを含む配送計画導出プログラムが実行されることで、後述する複数の制約条件を設定し、当該複数の制約条件の下で、複数の作業者の業務負荷が計画対象期間を通じて平準化されるように、計画対象期間中の各営業日における作業者別の個別配送計画を、数理計画問題として求解するように構成されている。
【００４０】
図２に、本実施形態で想定する各顧客宅におけるＬＰＧボンベ２１から各ガス消費機器２２へのＬＰＧの供給形態、及び、各顧客宅における各ガス消費機器２２でのガス消費量のデータ集計形態を模式的に示す。同図（Ａ）と（Ｂ）では、ＬＰＧの供給形態は同じであるが、データ集計形態が異なる。
【００４１】
図２に示すように、各顧客宅において、ＬＰＧボンベ２１に充填されたＬＰＧは、ガス供給圧等を調整する調整器２３、ＬＰＧボンベ２１からガス消費機器２２へのガス供給量を測定するガスメータ２４を介して、ガス配管によって顧客の所有する各種のガス消費機器２２（図２では１台のみを簡略的に表示）に供給される。ここで、ガスメータ２４は、単位ガス流量が流れる毎にパルス信号を発信するタイプ、或いは、単位時間当たりのガス流量を測定し、当該測定値を電文形式で発信するタイプの何れでもよく、更に、ガス流量の測定方式も、膜式、渦流量計測方式、超音波計測方式等の通常の都市ガスのガスメータに適用されている各種測定方式のガスメータを使用可能である。
【００４２】
第１のデータ集計形態では、図２（Ａ）に示すように、顧客宅にデータ集計装置２５と通信装置２６が設置され、データ集計装置２５が信号線を介してガスメータ２４と接続し、通信装置２６が、通信回線２７（光通信回線、公衆電話回線、無線データ通信回線等）を介して演算処理装置２に接続する通信装置４と接続している。データ集計装置２５は、ガスメータ２４からの測定値の入力を逐次または定期的に受け付け、当該測定値に基づいて日単位のガス消費量を算出し、定期的に（例えば、毎日、毎週、または、毎月）、通信装置２６と通信回線２７と通信装置４を介して、演算処理装置２に送信する。演算処理装置２では、受信した日単位のガス消費量を、顧客毎の日ガス消費量として、燃料消費量データベースＤＢ７に顧客別、日別に格納する。データ集計装置２５は、上記集計処理に特化した専用装置、或いは、顧客宅に設置されているパーソナルコンピュータ等の汎用のコンピュータ装置に上記集計処理用のソフトウェアをインストールして構成されていても良い。
【００４３】
第２のデータ集計形態では、図２（Ｂ）に示すように、ガスメータ２４に、ガスメータ２４の測定値を記憶する記憶装置２８が、ガスメータ２４に取り付けられている。尚、記憶装置２８の取り付け箇所は、ガスメータ２４の内側或いは外側の何れでも良い。記憶装置２８は、ガスメータ２４からの測定値の入力を逐次または定期的に受け付け記憶する。記憶装置２８に記憶された測定値は、作業者が、ＬＰＧボンベ２１の交換及び回収時に、作業者が携帯する情報処理端末２９と記憶装置２８を所定の通信ケーブルで接続して、情報処理端末２９に取り込み、無線データ通信回線３０を介して、演算処理装置２に送信する。或いは、情報処理端末２９に取り込まれた測定値は、作業者が配送基地に帰還してから、演算処理装置２にローカルネットワーク等のデータ通信路を介して情報処理端末２９を接続して、演算処理装置２に送信するようにしても良い。演算処理装置２では、受信した測定値に基づいて、顧客毎の日ガス消費量を算出して、燃料消費量データベースＤＢ７に顧客別、日別に格納する。
【００４４】
また、ボンベ情報データベースＤＢ２に格納される燃料供給情報は、例えば、ＬＰＧボンベの交換作業が終了する都度、作業者が情報処理端末２９に所定の入力を行い、無線データ通信回線３０を介して、演算処理装置２に送信するか、或いは、情報処理端末２９に取り込まれたデータを、作業者が配送基地に帰還してから、情報処理端末２９をローカルネットワーク等のデータ通信路を介して演算処理装置２に接続して、演算処理装置２に送信する。演算処理装置２では、受信した燃料供給情報を、ボンベ情報データベースＤＢ２に顧客別に格納する。
【００４５】
次に、本発明システム１による燃料配送作業の配送計画の導出手順について、図３のフローチャートを用いて説明する。尚、当該導出処理を開始する前に、各データベースＤＢ１〜ＤＢ７には、必要なデータが格納されているものとする。
【００４６】
先ず、当該導出処理のオペレータが、本発明システム１に対して、計画対象期間を設定するための初日（年月日）と日数（Ｔ）の入力処理を、コンピュータの入力端末を介して行う（ステップ＃１）。計画対象期間の初日は、例えば、処理日の翌日に設定する。
【００４７】
数理計画求解手段１２は、当該入力に基づき計画対象期間を設定するとともに（ステップ＃２）、ボンベ情報データベースＤＢ２を検索して、直近作業日の最前日を導出し、ガス消費量算出期間を設定する（ステップ＃３）。尚、計画対象期間の最終日からガス消費量算出期間が終了するまでの所定の猶予日数として３〜８日（例えば、６日）を使用する。ここで、計画対象期間の初日が処理日の翌々日以降に設定された場合、直近作業日の最前日から計画対象期間の初日までの日数が、同じ顧客に対する過去の配送作業間隔の最小日数より長くなる場合には、一部の顧客において計画対象期間より前にＬＰＧボンベの残量が無くなる可能性があるので、オペレータの入力端末の表示画面上に、その旨の警告メッセージを発生する。尚、直近作業日の最前日から計画対象期間の初日までの期間が、前回の処理で導出した燃料配送作業の配送計画の計画対象期間に含まれている場合には、必ずしも、当該警告メッセージを発生する必要はない。
【００４８】
引き続き、数理計画求解手段１２は、燃料使用量予測手段１１に対して、ガス消費量算出期間における顧客毎の日ガス消費量を予測させる（ステップ＃４）。
【００４９】
引き続き、数理計画求解手段１２は、各データベースＤＢ１〜ＤＢ７に格納されているデータ及び燃料使用量予測手段１１が予測したガス消費量算出期間における顧客毎の日ガス消費量に基づいて、以下に示す数理計画問題の制約条件を設定する（ステップ＃５）。そして、当該制約条件下において後述する目的関数を最小化する数理計画問題を、数理計画求解手段１２に設けられた整数計画問題を求解するプログラムを実行させることにより、当該数理計画問題を求解して、燃料配送作業の配送計画を導出する（ステップ＃６）。ステップ＃６の実行により、制約条件及び目的関数の定式化に使用した変数の値が定まり、計画対象期間中の各作業日及び各作業者の個別配送計画（１回の燃料配送作業で、どの顧客宅を如何なる順序で巡回するか）が、複数の作業者の業務負荷が平準化された状態で決定される。尚、本実施形態では、制約条件及び目的関数の定式化に使用する変数として整数変数を採用し、数理計画問題の求解プログラムとして、既存の整数計画問題の求解プログラムを使用するものとして、求解プログラム自体についての詳細な説明は割愛する。
【００５０】
次に、数理計画問題の制約条件、目的関数、及び、これらの定式化に使用する変数及び定数について説明する。
【００５１】
数理計画問題の目的関数及び制約条件を規定するための変数及び定数として、例えば、図４に示す２値変数と離散変数及び定数を用いる。尚、図４には、主たる変数及び定数のみを一覧表示する。また、各変数と定数に付している添え字は、以下のように定義されている。ｉ及びｊは顧客宅を識別する序数（自然数）である。但し、ｉ，ｊ＝０は配送基地を示す。ｋは作業者を識別する序数（自然数）である。また、ｔは計画対象期間（Ｔ日間）の何日目に当たるかを示す序数（自然数）であり、ｓは１日の配送作業時間範囲を区分した時間帯を示す序数（自然数）であり、ｒは計画対象期間を月毎に分割した場合の何月目に当たるかを序数（自然数）であり、ｑはガス消費量算出期間の何日目に当たるかを示す序数（自然数）である。変数と定数以外に付される添え字については、その都度説明する。
【００５２】
αｔ，ｉは、計画対象期間のｔ日目（以下、時点ｔと略称する）に顧客宅ｉへの配送作業を行うか否かを示す２値変数である。βｔ，ｋは、時点ｔに作業者ｋが配送作業を行うか否かを示す２値変数である。γｔ，ｉ，ｊ，ｋは、時点ｔに作業者ｋが、顧客宅（または配送基地）ｉから顧客宅（または配送基地）ｊへの移動を行うか否かを示す２値変数であり、ｉ≠ｊである。δｔ，ｉ，ｊ，ｋは、時点ｔに作業者ｋが、顧客（または配送基地）ｉから顧客（または配送基地）ｊへの移動を開始する時間帯を示す離散変数（変数値は０〜８）であり、ｉ≠ｊである。尚、時点ｔに作業者ｋによる顧客（または配送基地）ｉから顧客（または配送基地）ｊへの移動が無い場合は、変数値は０となる。εｔ，ｉは、顧客宅ｉにおける時点ｔを基準とする直近作業日がガス消費量算出期間の何日目に当たるかを示す離散変数である。上記２値変数は、各変数の内容が真の場合は変数値は１で、否の場合は０である。また、変数βｔ，ｋの時点ｔは、計画対象期間内に限らず、計画対象期間の先頭月の全期間を含む期間をカバーする。尚、計画対象期間の先頭月の処理日より前の期間については、βｔ，ｋの変数値は、作業者情報データベースＤＢ３に格納されている作業者ｋの勤務実績に基づいて設定される。尚、定数については、以下の制約条件の説明の中で詳細に説明する。
【００５３】
次に、制約条件について説明する。本実施形態では、制約条件としては、残量制約条件、勤務制約条件、配送量制約条件、及び、変数間の制約条件の４種類の制約条件が想定される。
【００５４】
１．残量制約条件について：
残量制約条件は、各顧客宅ｉで計画対象期間を通してＬＰＧボンベの残量が０とならないことを条件とするもので、全ての時点、全ての顧客宅ｉに対して、下記の数１で与えられる残量Ｂｔ，ｉが０以下とならないこと（Ｂｔ，ｉ＞０）を規定している。尚、残量制約条件は、全ての時点ｔで満足されなくても、αｔ，ｉ＝１となる顧客宅ｉの配送作業日において満足すれば十分である。数１の右辺第１項のＢ０ｉは、顧客宅ｉに設置されたＬＰＧボンベの満タン時のガス容量を示す定数である。また、数１中のＵｉ，ｑは、ガス消費量算出期間のｑ日目における顧客宅ｉにおける燃料使用量予測手段１１によって算出される日ガス消費量である。また、Ｔ０は、ガス消費量算出期間の初日から計画対象期間の初日までの日数差を示す定数である。数１の右辺第２項は、時点ｔを基準とする直近作業日（ガス消費量算出期間のεｔ，ｉ日目）から時点ｔ（ガス消費量算出期間のｔ＋Ｔ０日目）までの顧客宅ｉにおける日ガス消費量の累積値を示している。
【００５５】
【数１】
2014199552.tif 000003
【００５６】
本実施形態では、更に、以下の数２に示す第２の残量制約条件を採用する。先ず、各顧客宅ｉについて、計画対象期間初日からガス消費量算出期間最終日までの間に残量Ｃｔ，ｉが０となる日（以下、「限界日ｔｘｉ（ｍ）」と称す）を、燃料使用量予測手段１１を用いて１以上導出する。括弧内のｍは、自然数であって、計画対象期間初日から数えて何番目の限界日であるかを示す。そして、顧客宅ｉ別に、限界日ｔｘｉ（ｍ）を基準とする直近作業日（ガス消費量算出期間のεｔｘｉ（ｍ），ｉ日目）と限界日ｔｘｉ（ｍ）の日数差が、以下の数２に示すように、上記猶予日数Ｃ以下であることを、第２の残量制約条件とする。この第２の残量制約条件により、求解処理中に設定される顧客宅ｉへの配送作業設定日（αｔ，ｉ＝１となる時点ｔ）が、配送作業設定日と同順で対応する限界日ｔｘｉ（ｍ）の前日以前の限界日から猶予日数Ｃ内の推奨配送期間内に設定される。尚、猶予日数Ｃを短く設定し過ぎると、直近作業日εｔｘｉ（ｍ），ｉの取り得る範囲が制限され、結果として後述する最適化の自由度が制限され、全ての制約条件を満足する最適解が得られない可能性が生じる。
【００５７】
【数２】
2014199552.tif 000004
【００５８】
２．勤務制約条件について：
勤務制約条件は、計画対象期間中の作業者ｋ毎の、勤務日及び勤務時間に関する勤務条件項目の夫々が、作業者情報データベースＤＢ３に格納されている勤務関連情報に含まれる標準の勤務条件（月間の標準勤務日数、１日の標準勤務時間、希望する勤務日または休日等）を満足するための制約条件である。勤務条件項目としては、例えば、計画対象期間の第ｒ月目の１日の勤務時間、計画対象期間の第ｒ月目の１カ月の勤務日数及び連続勤務日数、月末から翌月に掛けて跨ぐ連続勤務日数、作業者ｋが取得を希望する計画対象期間内の休日等を想定する。本実施形態では、勤務制約条件は、上述の勤務条件項目毎、及び、作業者ｋ毎に設定される。
【００５９】
第１の勤務制約条件は、作業者ｋに対する第ｒ月目の１日の勤務時間に関する勤務制約条件で、以下の数３で与えられる。ここで、数３中のＰ１ｔ，ｋは、作業者ｋに対する時点ｔにおける第ｒ月目の第１の勤務制約条件におけるペナルティ値を示しており、Ｐ１ＵＬは、当該ペナルティ値Ｐ１ｒ，ｋの上限値である。また、数３中のＤｔ，ｋは、時点ｔにおける作業者ｋの１日の総作業時間数を表しており、数４で与えられる。更に、数３中のＥｒ，ｋは、第ｒ月目の１日の標準の勤務時間を表す定数で、作業者情報データベースＤＢ３に格納されている。また、定数Ｅｒ，ｋのｒは、時点ｔの属する月が、計画対象期間の何月目に当たるかを示している。また、数４の右辺第１項のＡ０ｉは、顧客宅ｉでのＬＰＧボンベの交換及び回収作業に要する時間を示す定数であり、数４の右辺第２項のＡ１ｔ，ｉ，ｊ，δは、時点ｔの時間帯ｓ（ｓ＝δｔ，ｉ，ｊ，ｋ）に顧客（または配送基地）ｉから顧客（または配送基地）ｊへの移動に要する時間を示す定数（ｉ≠ｊ）であり、移動時間データベースＤＢ６に格納されている最短移動時間に等しい。数４の右辺第３項のＤ０は、１日の勤務時間内におけるＬＰＧボンベの交換及び回収作業に要する時間及び顧客宅間及び顧客宅と配送基地間の移動時間以外の配送作業の準備や後片付けに要する時間及び休憩時間の合計である。
【００６０】
【数３】
2014199552.tif 000005
【００６１】
【数４】
2014199552.tif 000006
【００６２】
第２の勤務制約条件は、作業者ｋに対する第ｒ月目の１カ月の勤務日数に関する勤務制約条件で、以下の数５で与えられる。尚、数５中のＰ２ｒ，ｋは、作業者ｋに対する第ｒ月目の第２の勤務制約条件におけるペナルティ値を示しており、Ｐ２ＵＬは、当該ペナルティ値Ｐ２ｒ，ｋの上限値である。また、βｔ，ｋの加算演算Σのｔ＝ｔ（ｒ）は、第ｒ月目の時点ｔにおけるβｔ，ｋを全て加算することを意味している。尚、数５に示す第２の勤務制約条件では、ｒ＝１の場合、計画対象期間の先頭月の全期間を含む。また、数５中のＦ１ｒ，ｋは、作業者ｋに対する第ｒ月目の１カ月の標準の勤務日数を示す定数であり、作業者情報データベースＤＢ３に格納されている。
【００６３】
【数５】
2014199552.tif 000007
【００６４】
第３の勤務制約条件は、作業者ｋに対する第ｒ月目の連続勤務日数に関する勤務制約条件で、以下の数６で与えられる。尚、数６中のＰ３ｒ，ｋ，ｎは、作業者ｋに対する第ｒ月目の第３の勤務制約条件におけるｎ番目のペナルティ値を示しており、Ｓ１ｒ，ｎ（βｔ，ｋ｜Ｆ２ｒ，ｋ）は離散変数βｔ，ｋが１となる第ｒ月目の時点ｔが、Ｆ２ｒ，ｋを超えて連続する場合の連続日数であって、第ｒ月目のｎ番目に発生する連続日数を与える関数であり、Ｐ３ＵＬは、当該ペナルティ値Ｐ３ｒ，ｋの上限値である。また、数６中のＦ２ｒ，ｋは、作業者ｋに対する第ｒ月目の標準の連続勤務日数を示す定数であり、作業者情報データベースＤＢ３に格納されている。数６の第３の勤務制約条件では、ｒ＝１の場合、計画対象期間の先頭月の全期間を含む。
【００６５】
【数６】
2014199552.tif 000008
【００６６】
第４の勤務制約条件は、作業者ｋに対する月末から翌月に掛けて跨ぐ連続勤務日数に関する勤務制約条件で、以下の数７で与えられる。尚、数７中のＰ４ｋ，ｐは、作業者ｋに対する第４の勤務制約条件におけるｐ番目のペナルティ値を示しており、Ｓ２ｐ（βｔ，ｋ｜Ｆ３ｋ）は離散変数βｔ，ｋが１となる時点ｔが、Ｆ３ｋを超えて月末から翌月に掛けて連続する場合の連続日数であって、計画対象期間のｐ番目に発生する連続日数を与える関数であり、Ｐ４ＵＬは、当該ペナルティ値Ｐ４ｋ，ｐの上限値である。また、数７中のＦ３ｋは、作業者ｋに対する標準の月末から翌月に掛けて跨ぐ連続勤務日数を示す定数であり、作業者情報データベースＤＢ３に格納されている。数７の第４の勤務制約条件では、ｒ＝１の場合、計画対象期間の先頭月の全期間を含む。
【００６７】
【数７】
2014199552.tif 000009
【００６８】
第５の勤務制約条件は、作業者ｋが取得を希望する計画対象期間の第ｒ月内の休日に関する勤務制約条件で、以下の数８で与えられる。尚、数８中のＰ５ｒ，ｋは、作業者ｋに対する第５の勤務制約条件におけるペナルティ値を示しており、Ｐ５ＵＬは、当該ペナルティ値Ｐ５ｒ，ｋの上限値である。数８中のＧｔ，ｋは、時点ｔに作業者ｋが希望する休日であるか否かを示す２値の定数で、１の場合、時点ｔに作業者ｋが休日の取得を希望していることを示す。定数Ｇｔ，ｋは、作業者情報データベースＤＢ３に格納されている。また、βｔ，ｋとＧｔ，ｋの積の加算演算Σのｔ＝ｔ（ｒ）は、第ｒ月目の時点ｔにおけるβｔ，ｋとＧｔ，ｋの積を全て加算することを意味している。尚、数８に示す第５の勤務制約条件では、ｒ＝１の場合、計画対象期間の先頭月の全期間を含む。第５の勤務制約条件では、各作業者が、１カ月毎の取得を希望する休日が勤務日となる標準日数として０日を想定している。従って、各月の休日希望日が勤務日となる日数の合計が第５の勤務制約条件におけるペナルティ値Ｐ５ｒ，ｋとなる。
【００６９】
【数８】
2014199552.tif 000010
【００７０】
３．配送量制約条件について：
配送量制約条件は、１回の燃料配送作業に割り当てられた顧客宅のＬＰＧボンベの全てに対する燃料配送量が所定の配送可能量以下とする制約条件である。本実施形態では、燃料配送量及び配送可能量は、１回の燃料配送作業において１台の作業車に搭載可能な、交換用のＬＰＧボンベの本数及び総重量として規定される。従って、本実施形態では、配送量制約条件として、ＬＰＧボンベの本数に係る第１の配送量制約条件と、ＬＰＧボンベの重量に係る第２の配送量制約条件を用いる。ここで、各作業者は、燃料配送作業を１日に１回しか行わないとする。つまり、配送基地を出発して、各顧客宅を巡回して配送基地に帰着して１日の燃料配送作業が終了するものとし、途中で、配送基地に戻って交換用のＬＰＧボンベの補充は行わないものと仮定する。また、各作業者は、同じ積載容量の作業車を使用するものとする。
【００７１】
時点ｔにおける作業者ｋの１回の燃料配送作業につき、第１の配送量制約条件は、以下の数９で与えられ、第２の配送量制約条件は、以下の数１０で与えられる。ここで、数９中のＨ１ｉは、顧客宅ｉに設置されたＬＰＧボンベの本数を示す定数であり、Ｈ１ＵＬは、１台の作業車に搭載可能なＬＰＧボンベの本数の上限値を示す定数であり、ボンベ情報データベースＤＢ２に格納されている。また、数１０中のＨ２ｉは、顧客宅ｉに設置されたＬＰＧボンベの総重量を示す定数であり、Ｈ２ＵＬは、１台の作業車に搭載可能なＬＰＧボンベの総重量の上限値を示す定数であり、ボンベ情報データベースＤＢ２に格納されている。
【００７２】
【数９】
2014199552.tif 000011
【００７３】
【数１０】
2014199552.tif 000012
【００７４】
４．変数間の制約条件について：
本実施形態では、上記各制約条件を規定するための変数として、αｔ，ｉ、βｔ，ｋ、及び、γｔ，ｉ，ｊ，ｋの３種類の２値変数と、δｔ，ｉ，ｊ，ｋ及びεｔ，ｉの２種類の離散変数を規定しているが、αｔ，ｉとβｔ，ｋは、計画対象期間内においては、γｔ，ｉ，ｊ，ｋから、下記の数１１及び数１２より一意的に導出されるため、独立した変数ではない。
【００７５】
数１１は、時点ｔにおいて、何れかの作業者ｋによる顧客宅ｉから他の何れか１つの顧客宅ｊへの移動、及び、他の何れか１つの顧客宅ｊから顧客宅ｉの移動が発生する場合は、当該移動は夫々１回しか起らないことから、つまり、任意の時点ｔ及び任意の作業者ｋにおいて、変数γｔ，ｉ，ｊ，ｋが１となる場合があるとすれば、それは特定の顧客宅ｉについては、対応する１つの顧客宅ｊまたは配送基地（ｊ＝０）が１通りであることを意味し、数１１の各等号の右辺の値は１となり、変数αｔ，ｉの値は１となる。一方、時点ｔにおいて特定の顧客宅ｉに対して変数γｔ，ｉ，ｊ，ｋが１となることが無い場合は、当然に、変数αｔ，ｉの値は０となる。
【００７６】
【数１１】
2014199552.tif 000013
【００７７】
また、数１２の右辺の演算子Ｍａｘ（γｔ，ｉ，ｊ，ｋ｜ｉ，ｊ）は、時点ｔにおける作業者ｋによる顧客宅間または顧客宅と配送基地間の移動の有無を示す変数γｔ，ｉ，ｊ，ｋの全てのｉ，ｊの組み合わせで規定される複数の変数値の最大値を導出し、変数βｔ，ｋは、当該複数の変数値に１が含まれていると１となり、全てが０の場合には０となる。
【００７８】
【数１２】
2014199552.tif 000014
【００７９】
次に、変数γｔ，ｉ，ｊ，ｋ間の制約条件について説明する。数１３は、第１式に示すように、或る時点ｔｘにおける或る作業者ｋｘによる顧客宅間または顧客宅と配送基地間の移動の有無を示す変数γｔｘ，ｉ，ｊ，ｋｘにおいて、その変数値が１となる顧客宅（または配送基地）ｉｘ及びｊｘの組み合わせが存在する場合（γｔｘ，ｉｘ，ｊｘ，ｋｘ＝１）、同じ時点ｔｘにおいて、当該作業者ｋｘを含む全ての作業者ｋにおいて、当該顧客宅（または配送基地）ｉｘ，ｊｘ間の逆方向の移動が存在しないこと（第２式）、同じ時点ｔｘにおいて、当該作業者ｋｘを含む全ての作業者ｋにおいて、当該顧客宅（または配送基地）ｉｘから顧客宅（または配送基地）ｊｘ以外への移動が存在しないこと（第３式）、同じ時点ｔｘにおいて、当該作業者ｋｘを含む全ての作業者ｋにおいて、顧客宅（または配送基地）ｉｘ以外から当該顧客宅（または配送基地）ｊｘへの移動が存在しないこと（第４式）、及び、同じ時点ｔｘにおいて、当該作業者ｋｘ以外の作業者ｋにおいて、当該顧客宅（または配送基地）ｉｘから当該顧客宅（または配送基地）ｊｘへの移動が存在しないこと（第５式）を、夫々示している。
【００８０】
【数１３】
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【００８１】
更に、数１４は、第１式に示すように、或る時点ｔｘにおける或る作業者ｋｘによる顧客宅間または顧客宅と配送基地間の移動の有無を示す変数γｔｘ，ｉ，ｊ，ｋｘにおいて、その変数値が１となる顧客宅（または配送基地）ｉｘ及びｊｘの組み合わせが存在する場合（γｔｘ，ｉｘ，ｊｘ，ｋｘ＝１）、同じ時点ｔｘ及び同じ作業者ｋｘにおいて、顧客宅（または配送基地）ｉｘ及びｊｘ以外の顧客宅（または配送基地）ｈから当該顧客宅（または配送基地）ｉｘへの移動が必ず１つ存在すること（第２式）、同じ時点ｔｘ及び同じ作業者ｋｘにおいて、当該顧客宅（または配送基地）ｊｘから顧客宅（または配送基地）ｉｘ及びｊｘ以外の顧客宅（または配送基地）ｇへの移動が必ず１つ存在すること（第３式）、同じ時点ｔｘ及び同じ作業者ｋｘにおいて、配送基地（ｉ＝０）から顧客宅ｊ（ｊ≠０）への移動が必ず１つ存在すること（第４式）、及び、同じ時点ｔｘ及び同じ作業者ｋｘにおいて、顧客宅ｉ（ｉ≠０）から配送基地（ｊ＝０）への移動が必ず１つ存在すること（第５式）を、夫々示している。これにより、或る時点ｔｘにおける或る作業者ｋｘによる顧客宅間または顧客宅と配送基地間の移動ルートとして、配送基地から１または複数の顧客宅を経由して配送基地へ戻る１本の移動ルートが確定するが、当該移動ルート以外に、配送基地から出発せず、配送基地へ戻らない、顧客宅間を循環する循環ルートが存在しないことも、別途制約条件として設定することが望ましい。
【００８２】
【数１４】
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2014199552.tif 000024
【００８３】
更に、時点ｔに作業者ｋが、顧客（または配送基地）ｉから顧客（または配送基地）ｊへの移動を開始する時間帯を示す離散変数δｔ，ｉ，ｊ，ｋは、第１の勤務制約条件を規定するために便宜的に導入されたもので、２値変数γｔ，ｉ，ｊ，ｋと定数Ａ０ｉと定数Ａ１ｔ，ｉ，ｊ，δから導出できる。具体的には、所与の時点ｔと作業者ｋについて、γｔ，ｉ，ｊ，ｋ＝１となる顧客宅ｉを抽出して、γｔ，ｉ，ｊ，ｋ＝１となるｉ，ｊの関係から、時点ｔに作業者ｋが行う燃料配送作業の対象となる顧客宅ｉの巡回順Ｊｔ，ｉ，ｋ（自然数）が決定されるので、Ｊｔ，ｉ，ｋ番目の顧客宅ｉからＪｔ，ｉ，ｋ＋１番目の顧客宅ｊへの移動を開始する時刻ＪＴｔ，ｉ，ｋは、Ｊｔ，ｉ，ｋ−１番目の顧客宅ｈからＪｔ，ｉ，ｋ番目の顧客宅ｉへの移動を開始する時刻ＪＴｔ，ｈ，ｋより、（Ａ０ｉ＋Ａ１ｔ，ｈ，ｉ，δ）後となるので、下記の数１５に示す漸化式で表される。尚、Ｊｔ，ｉ，ｋ＝１の場合には、時刻ＪＴｔ，ｈ，ｋは、時点ｔに作業者ｋが燃料配送作業を開始する時刻となる。従って、当該漸化式を順番に解くことで、各時刻ＪＴｔ，ｉ，ｋが算出され、時間帯を示す離散変数δｔ，ｉ，ｊ，ｋが算出される。
【００８４】
【数１５】
2014199552.tif 000025
【００８５】
更に、顧客宅ｉにおける時点ｔを基準とする直近作業日がガス消費量算出期間の何日目に当たるかを示す離散変数εｔ，ｉは、第２の残量制約条件を規定するために便宜的に導入されたもので、２値変数αｔ，ｉと定数Ｔ０から導出できる。具体的には、下記の数１６に示すように、時点ｔより前の任意の時点ｔｘ（ｔｘ＜ｔ）において、αｔｘ，ｉ＝１となるｔｘの最大値（数１６中では演算子Ｍａｘで表示）にＴ０を加えた値が、離散変数εｔ，ｉの値となる。
【００８６】
【数１６】
2014199552.tif 000026
【００８７】
以上より、上記５種類の変数の内、独立した変数は、２値変数γｔ，ｉ，ｊ，ｋの１種類だけである。実際、所与の時点ｔ及び作業者ｋに対して、γｔ，ｉ，ｊ，ｋ＝１となる顧客宅ｉ，ｊの集合によって、時点ｔにおける作業者ｋの個別配送計画が一意に特定されるので、２値変数γｔ，ｉ，ｊ，ｋが、本実施形態における数理計画問題における決定変数となる。尚、当該決定変数γｔ，ｉ，ｊ，ｋの個数は、計画対象期間の日数、顧客宅の数、作業者の数の組み合わせの数だけ存在するので、それらの数が大きいと、当該組み合わせの数は膨大な数となる。よって、斯かる場合には、顧客宅をグループ分けして、各作業者を一部の顧客宅グループに割り当てることで、変数γｔ，ｉ，ｊ，ｋの個数を削減することができる。
【００８８】
更に、数１１〜数１６に示す関係式で規定される変数間の制約条件は、他の制約条件の中で暫定的に使用される従属変数を規定するルールとして扱うこともできる。
【００８９】
次に、目的関数について説明する。本実施形態では、複数の作業者の業務負荷を平準化するために、一例として、上記第１〜第５の勤務制約条件の５つのペナルティ値Ｐ１ｔ，ｋ，Ｐ２ｒ，ｋ，Ｐ３ｒ，ｋ，ｎ，Ｐ４ｋ，ｐ，Ｐ５ｒ，ｋの２次多項式を集計して与えられる目的関数Ｐを、以下の数１７〜数２２に示すように規定する。尚、数１８〜数２２中のｍ１〜ｍ５，ｎ１〜ｎ５は、各ペナルティ値に対する重み付け用の係数で、夫々正の値である。
【００９０】
【数１７】
2014199552.tif 000027
【数１８】
2014199552.tif 000028
【数１９】
2014199552.tif 000029
【数２０】
2014199552.tif 000030
【数２１】
2014199552.tif 000031
【数２２】
2014199552.tif 000032
【００９１】
図３のフローチャートのステップ＃５及び＃６で実行される数理計画問題の求解処理によって、当該目的関数Ｐの値を最小化する２値変数γｔ，ｉ，ｊ，ｋの組み合わせが決定される。上述の通り、所与の時点ｔ及び作業者ｋに対して、γｔ，ｉ，ｊ，ｋ＝１となる顧客宅ｉ，ｊの集合によって、時点ｔにおける作業者ｋの個別配送計画が一意に特定され、当該個別配送計画の集合によって、計画対象期間全体での全ての作業者に対する配送計画が決定される。ここで、数１７の各項のＱ１〜Ｑ５（夫々が第１のペナルティ値に相当）が、数１８〜数２２に示すように、夫々の対応する第１〜第５の勤務制約条件の各ペナルティ値の２次式で与えられ、各係数が正数であるので、夫々の標準の勤務条件からの乖離が大きくなる程、当該乖離の程度に比例した値より更に大きく増大するように補正されたペナルティ値となっている。従って、数１７の右辺各項のＱ１〜Ｑ５の各合計において、個々のペナルティ値Ｐ１〜Ｐ５が平均的に小さい方が、１次の項の合計が仮に同じでも、２次の項の値が小さくなり、個々のペナルティ値がばらつくほど、２次の項の値が大きくなり、補正後のペナルティ値Ｑ１〜Ｑ５は大きくなる。結果として、目的関数Ｐが、個々のペナルティ値Ｐ１〜Ｐ５の２次の項を有することで、目的関数Ｐの最小化により、作業者ｋに対して、各ペナルティ値Ｐ１〜Ｐ５が平均的に最小化されることになり、複数の作業者の業務負荷を平準化させるという目的に適合する。
【００９２】
以下に、別の実施形態につき説明する。
〈１〉上記実施形態では、数理計画問題の目的関数として、上記数１７で示される勤務制約条件に基づくペナルティ値Ｑ１ｔ，ｋ，Ｑ２ｒ，ｋ，Ｑ３ｒ，ｋ，ｎ，Ｑ４ｋ，ｐ，Ｑ５ｒ，ｋを合計したものを用いたが、目的関数は、数１７に示すものに限定されるものではない。例えば、勤務制約条件に基づくペナルティ値として、Ｑ１〜Ｑ５の全てを使用せずに一部だけを用いても良く、また、Ｑ１〜Ｑ５の一部については、対応するペナルティ値Ｐ１ｔ，ｋ，Ｐ２ｒ，ｋ，Ｐ３ｒ，ｋ，ｎ，Ｐ４ｋ，ｐ，Ｐ５ｒ，ｋの１次項だけを使用するようにしても良い。更には、上記以外の勤務条件項目に関するペナルティ値を追加しても良い。
【００９３】
更に、勤務制約条件に基づく各種のペナルティ値（第１のペナルティ値）に加えて、残量制約条件に係るペナルティ値（第２のペナルティ値）を規定して、第１及び第２のペナルティ値の合計を目的関数としても良い。この場合、第２のペナルティ値Ｑ６ｉ，ｍとして、例えば、以下の数２３で与えられるものを使用するのも好ましい。尚、数２３中のＰ６ｉ，ｍは、数２４に示すように、第２の残量制約条件を示す数２の左辺から、定数Ｃ０（第２の猶予日数）を減算して得られる。また、ｍ６及びｎ６は夫々重み係数である。数２４中の定数Ｃ０は、０以上且つ数２右辺の猶予日数Ｃより小さい値（０≦Ｃ０＜Ｃ）である。また、第２のペナルティ値Ｑ６ｉ，ｍを使用した場合の目的関数Ｐは、数２５で与えられる。
【００９４】
【数２３】
2014199552.tif 000033
【００９５】
【数２４】
2014199552.tif 000034
【００９６】
【数２５】
2014199552.tif 000035
【００９７】
〈２〉上記実施形態では、数理計画問題の制約条件及び目的関数の定式化に使用する変数として、上述のαｔ，ｉ、βｔ，ｋ、γｔ，ｉ，ｊ，ｋ、δｔ，ｉ，ｊ，ｋ、及び、εｔ，ｉ等を用いたが、使用する変数は、上述した変数に限定されるものではない。また、使用する変数によって、制約条件及び目的関数の定式化は適宜変更される。
【００９８】
例えば、時点ｔに作業者ｋが、顧客宅（または配送基地）ｉから顧客宅（または配送基地）ｊへの移動を行うか否かを示す２値変数γｔ，ｉ，ｊ，ｋの使用に代えて、時点ｔに作業者ｋが、顧客宅ｉへの配送作業を行うか否かを示す２値変数γｔ，ｉ，ｋを使用しても良い。この場合、特定の時点ｔ及び作業者ｋに対して、γｔ，ｉ，ｋ＝１となる顧客宅ｉが複数となる場合、当該複数の顧客宅ｉに対する燃料配送作業の順番を決める必要が生じるが、当該順番は、制約条件及び目的関数の最小化等の制約によって１通りに設定することができる。但し、変数γｔ，ｉ，ｋを使用することで、制約条件及び目的関数の定式化は変更される。更に、変数γｔ，ｉ，ｋの使用に代えて、例えば、数１５で使用した時点ｔに作業者ｋが行う燃料配送作業の対象となる顧客宅ｉの巡回順を示す変数Ｊｔ，ｉ，ｋを使用しても良い。この場合、Ｊｔ，ｉ，ｋ＝０は、時点ｔに作業者ｋによる顧客宅ｉへの燃料配送作業を意味する。
【００９９】
更に、使用する変数が、上記実施形態と同じ場合でも、制約条件及び目的関数は必ずしも上記実施形態のものに限定されるものではない。
【０１００】
〈３〉上記実施形態では、燃料使用量予測手段１１は、顧客毎の日ガス消費量の予測を、燃料消費量データベースＤＢ７の日ガス消費量（実績消費量データ）から月別基準日ガス消費量を算出し、予め算出した曜日感度データの補正係数と気温補正係数燃料消費量データベースＤＢ７から読み出して、当該月別基準日ガス消費量に乗じて行う場合を一例として説明したが、顧客毎の日ガス消費量の予測は、上述の方法に限定されるものではない。
【０１０１】
例えば、顧客毎の日ガス消費量の精度は、１日毎の精度は低くても、それらを累積した累積消費量の精度が或る程度確保できれば良いので、曜日感度データを使用しない予測方法も可能である。また、曜日感度データを使用する場合でも、曜日感度データは、上述の算出方法に限定されるものではない。
【０１０２】
更に、日別の気温補正係数の算出方法も、上述の算出方法に限定されるものではない。また、日別の気温補正係数は必ずしも顧客別に算出しなくても良い。例えば、日別の気温補正係数は、各顧客に対して同じものを使用しても良く、或いは、顧客の地域別に算出するようにしても良い。
【０１０３】
更に、顧客情報データベースＤＢ１或いはボンベ情報データベースＤＢ２に、各顧客のＬＰＧボンベ２１に接続するガス消費機器２２（図２参照）の種類及び台数等のガス消費機器情報を格納しており、その種類及び台数等に変化があった場合に、逐次、作業者等により更新されるように構成されている場合、燃料使用量予測手段１１が、当該ガス消費機器情報に変更があった場合に、その変更を検知して、当該変更内容に基づいて、日ガス消費量の予測値を補正するようにするのも好ましい。
【０１０４】
〈４〉上記実施形態では、本発明システム１の一部として燃料使用量予測手段１１を備え、配送計画の数理計画問題の導出時に顧客毎の日ガス消費量の予測を行うことを想定したが、本発明システム１とは別に設けられた燃料使用量予測手段を用いて、少なくともガス消費量算出期間を含む所定期間における各顧客の日ガス消費量の予測値を算出しておき、例えば、燃料消費量データベースＤＢ７に格納しておき、数理計画求解手段１２が必要に応じて、当該日ガス消費量の予測値を、燃料消費量データベースＤＢ７から読み出して利用するようにしても良い。この場合、図３に示すステップ＃４は実施されない。尚、当該日ガス消費量の予測値の算出は、例えば、日ガス消費量の実績値が更新される毎に行えば良い。
【０１０５】
〈５〉上記実施形態では、移動時間データベースＤＢ６に格納される日時別の最短移動時間は、予め算出され道路情報データベースＤＢ５に格納されている各道路の通過時間情報を用いて予め計算される場合を想定したが、移動時間データベースＤＢ６を設けずに、数４及び数１５の定数Ａ１ｔ，ｉ，ｊ，δの値が必要になる毎に、当該Ａ１ｔ，ｉ，ｊ，δに相当する最短移動時間を、都度計算するようにしても良い。更に、当該通過時間情報も、道路情報データベースＤＢ５に格納されている標準通過時間と通過時間補正値に基づいて都度計算するようにしても良い。
【０１０６】
〈６〉上記実施形態では、配送基地が１つの場合を想定して説明したが、配送基地は複数であっても良い。また、予め、配送基地と、当該配送基地が管轄する顧客宅を紐付けしておいても良い。尚、配送基地と顧客宅が１対１に対応し、配送基地と作業者が１対１に対応する場合は、配送基地が１つの場合の数理計画問題が、配送基地の数だけ存在することになる。
【０１０７】
〈７〉更に、上記実施形態では、作業者は、１日の燃料配送作業において、作業途中で配送基地に戻らない場合を想定したが、途中で配送基地に戻ることを許容しても良い。この場合、上述の配送量制約条件、及び、変数γｔ，ｉ，ｊ，ｋ間の制約条件を修正することで対応可能である。
【０１０８】
〈８〉上記実施形態では、変数αｔ，ｉに対する制約条件は特に設定しなかったが、例えば、通常設定する計画対象期間内では、各顧客宅への燃料配送作業の回数は、１以上、せいぜい３〜５以下であるので、以下の数２６に示す制約条件を追加するのも好ましい。数２６の右辺Ｎ（Ｔ)は、計画対象期間の日数Ｔで定まる燃料配送作業の回数の最大値を表している。
【０１０９】
【数２６】
2014199552.tif 000036
【０１１０】
〈９〉上記実施形態では、本発明システム１による配送計画の導出対象となる燃料配送作業として、顧客宅に個別に設置されたＬＰＧボンベの交換及び回収を想定したが、少なくとも一部の顧客に対して、当該交換及び回収に代えて、当該ＬＰＧボンベにＬＰＧを補充する作業を行うようにしても構わない。更に、燃料配送作業の対象となる燃料は、ＬＰＧに限定されるものではなく、軽油や灯油等の、燃料供給を作業者による配送作業でまかなう燃料であれば、当該燃料に対する燃料配送作業の配送計画は、本発明システム１による導出対象となる。また、燃料の種類は、１種類ではなく、複数の燃料が混在しても構わない。この場合、燃料使用量予測手段１１は、燃料の種類毎に、日別の燃料消費量を予測する。
【０１１１】
〈１０〉上記実施形態では、勤務制約条件として、上述の勤務条件項目（月間の標準勤務日数、１日の標準勤務時間、連続勤務日数、月末から翌月に掛けて跨ぐ連続勤務日数、作業者が取得を希望する計画対象期間内の休日等）に対する制約条件を想定したが、当該勤務条件項目に追加して、または、その一部に代えて、複数月または年間の勤務日数を使用しても良い。
【産業上の利用可能性】
【０１１２】
本発明に係る配送負荷平準化システムは、燃料容器の交換及び回収または燃料容器への燃料補給等の作業を、作業車に交換用の燃料容器または補給用の燃料を搭載して、配送基地から顧客宅を巡回して行う燃料配送作業の配送計画であって、複数の作業者の業務負荷を所定の計画対象期間を通じて平準化した配送計画を、コンピュータの演算処理により導出するのに利用可能である。
【符号の説明】
【０１１３】
１：    配送負荷平準化システム
２：    演算処理装置
３：    記憶装置
４：    通信装置
１１：  燃料使用量予測手段
１２：  数理計画求解手段
２１：  ＬＰＧボンベ
２２：  ガス消費機器
２３：  調整器
２４：  ガスメータ
２５：  データ集計装置
２６：  通信装置
２７：  通信回線
２８：  記憶装置
２９：  情報処理端末
３０：  無線データ通信回線
ＤＢ１：  顧客情報データベース
ＤＢ２：  ボンベ情報データベース
ＤＢ３：  作業者情報データベース
ＤＢ４：  気温情報データベース
ＤＢ５：  道路情報データベース
ＤＢ６：  移動時間データベース
ＤＢ７：  燃料消費量データベース
【図１】
2014199552.tif 000037
【図２】
2014199552.tif 000038
【図３】
2014199552.tif 000039
【図４】
2014199552.tif 000040