(57)【要約】【課題】滞在地点ごとの物流用収容体の需給に応じて、必要最低限の個数で空物流用収容体の給排を行うことができる物流用収容体需要予測システムを提供する。【解決手段】駅ごとの予測滞在個数を算出し、駅ごとの保有個数基準情報を取得し、予測過不足分類処理部による処理を経て、予測滞在個数および保有個数基準情報から、予測過不足情報を決定し、駅ごとのコンテナの発着実績を取得し、発着傾向分類処理部による処理を経て、コンテナの過去の発着実績から、発着傾向情報を決定し、滞在地点属性分類処理部による処理を経て、予測過不足情報および発着傾向情報から、滞在地点属性を決定する。給排個数算出部による処理を経て、滞在地点属性および保有個数基準情報に基づいて、駅で要する空コンテナの給排個数を、駅ごとに算出する。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
各滞在地点間を往来させる物流用収容体のうち、空の物流用収容体である空物流用収容体を各滞在地点に給排する際の需給を予測する物流用収容体需要予測システムにおいて、
空物流用収容体の需給の度合いに基づいた滞在地点属性を、この滞在地点属性が記録された滞在地点属性情報に基づいて、滞在地点ごとに設定する滞在地点属性設定部と、
滞在地点で要する空物流用収容体の給排個数を、滞在地点ごとに予め定められて記録された物流用収容体の保有個数基準情報および前記滞在地点属性に基づいて、滞在地点ごとに算出する給排個数算出部と、を有する、
ことを特徴とする物流用収容体需要予測システム。
【請求項２】
滞在地点における物流用収容体の予測過不足情報と、滞在地点における物流用収容体の過去の発着実績個数に基づく発着傾向情報とから、前記滞在地点属性を決定する滞在地点属性分類処理部を有する、
ことを特徴とする請求項１に記載された物流用収容体需要予測システム。
【請求項３】
滞在地点における物流用収容体の予測滞在個数と、前記保有個数基準情報とから、前記予測過不足情報を決定する予測過不足分類処理部を有する、
ことを特徴とする請求項２に記載された物流用収容体需要予測システム。
【請求項４】
前記予測滞在個数が、
滞在地点における物流用収容体の最新の滞在実績個数と、
滞在地点における、積荷が積載された物流用収容体の過去の積載発送実績個数および積載到着実績個数と、
滞在地点における空物流用収容体の過去の空発送実績個数および空到着実績個数と、から算出される、
ことを特徴とする請求項３に記載された物流用収容体需要予測システム。
【請求項５】
滞在地点における、積荷が積載された物流用収容体の過去の積載発送実績個数および積載到着実績個数の比較によって、前記発着傾向情報を決定する発着傾向分類処理部を有する、
ことを特徴とする請求項２に記載された物流用収容体需要予測システム。
【請求項６】
前記滞在地点属性および前記給排個数に基づいて、
空物流用収容体の排出を要する度合いが高い前記滞在地点属性に属する滞在地点を優先して、空物流用収容体の排出元である排出元滞在地点に設定し、空物流用収容体の供給を要する度合いが高い前記滞在地点属性に属する滞在地点を優先して、空物流用収容体の供給先である供給先滞在地点に設定する配送計画作成部を有する、
ことを特徴とする請求項１から請求項５のいずれか１項に記載された物流用収容体需要予測システム。
【請求項７】
前記配送計画作成部では、
物流用収容体を搬送する移動体が、搬送することができる物流用収容体の個数のうち、積荷が積載された物流用収容体を除いた余剰個数に基づいて、配送計画が作成される、
ことを特徴とする請求項６に記載された物流用収容体需要予測システム。
【請求項８】
前記配送計画作成部では、
滞在地点間の距離および／または滞在地点間の移動時間に基づいて、配送計画が作成される、
ことを特徴とする請求項６または請求項７に記載された物流用収容体需要予測システム。
【請求項９】
各滞在地点間を往来させる物流用収容体のうち、空の物流用収容体である空物流用収容体を各滞在地点に給排する際の需給を予測する物流用収容体需要予測方法において、
空物流用収容体の需給の度合いに基づいた滞在地点属性を、この滞在地点属性が記録された滞在地点属性情報に基づいて、滞在地点ごとに設定する滞在地点属性設定手順と、
滞在地点で要する空物流用収容体の給排個数を、滞在地点ごとに予め定められて記録された物流用収容体の保有個数基準情報および前記滞在地点属性に基づいて、滞在地点ごとに算出する給排個数算出手順と、を含む、
ことを特徴とする物流用収容体需要予測方法。
【請求項１０】
各滞在地点間を往来させる物流用収容体のうち、空の物流用収容体である空物流用収容体を各滞在地点に給排する際の需給を、コンピュータを用いて予測する物流用収容体需要予測プログラムにおいて、
空物流用収容体の需給の度合いに基づいた滞在地点属性を、この滞在地点属性が記録された滞在地点属性情報に基づいて、滞在地点ごとに設定する滞在地点属性設定処理と、
滞在地点で要する空物流用収容体の給排個数を、滞在地点ごとに予め定められて記録された物流用収容体の保有個数基準情報および前記滞在地点属性に基づいて、滞在地点ごとに算出する給排個数算出処理と、をコンピュータに実行させる、
ことを特徴とする物流用収容体需要予測プログラム。
【請求項１１】
請求項１０に記載された物流用収容体需要予測プログラムが記録された、
ことを特徴とするコンピュータで読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、各滞在地点間を往来させる空の物流用収容体を各滞在地点に給排する際の需給を予測する物流用収容体需要予測システム、物流用収容体需要予測方法、物流用収容体需要予測プログラム、物流用収容体需要予測プログラムが記録された記録媒体に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、例えば、車両、船舶、航空機などに用いられるコンテナの需要を予測するものとして、下記特許文献１に記載されたコンテナ管理装置がある。このコンテナ管理装置では、コンテナに送信局を設け、出発地や滞在地点などで送信局の識別番号を受信することで、コンテナの在庫情報や位置情報などを管理し、需要予測などが行われる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】国際公開第２００４／０６９７０２号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
コンテナの需要予測は、鉄道における空コンテナの給排にも必要とされる。一般的に、コンテナは、積荷が積載された状態で駅に搬送されるところ、コンテナが到着する数が多い駅や、コンテナを発送する数が多い駅などがあるため、前者は、コンテナが過剰となり、一方、後者は、コンテナが不足する。したがって、コンテナの需給は、駅ごとに異なる。仮に、コンテナが過剰となった駅からコンテナが不足している駅に向けて、空コンテナが無制限に搬送された場合、次のことが考えられる。すなわち、コンテナが供給された駅では、コンテナの数が、コンテナの物理的な許容個数を上回ってしまい、業務に支障を来す可能性がある。一方で、コンテナが排出された駅では、コンテナの数が、コンテナの理想的な在庫数を下回ってしまい、必要なときにコンテナが不足する可能性がある。したがって、駅ごとのコンテナの需給に応じて、必要最低限の個数でコンテナの給排を行うことが理想的である。
【０００５】
本発明は、上記の実情に鑑みて提案されたものである。すなわち、滞在地点ごとの物流用収容体の需給に応じて、必要最低限の個数で空物流用収容体の給排を行うことができる物流用収容体需要予測システム、物流用収容体需要予測方法、物流用収容体需要予測プログラム、物流用収容体需要予測プログラムが記録された記録媒体の提供を目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記した目的を達成するために、本発明に係る物流用収容体需要予測システムは、各滞在地点間を往来させる物流用収容体のうち、空の物流用収容体である空物流用収容体を各滞在地点に給排する際の需給を予測する物流用収容体需要予測システムにおいて、空物流用収容体の需給の度合いに基づいた滞在地点属性を、この滞在地点属性が記録された滞在地点属性情報に基づいて、滞在地点ごとに設定する滞在地点属性設定部と、滞在地点で要する空物流用収容体の給排個数を、滞在地点ごとに予め定められて記録された物流用収容体の保有個数基準情報および前記滞在地点属性に基づいて、滞在地点ごとに算出する給排個数算出部と、を有する、ことを特徴とする。
【０００７】
本発明に係る物流用収容体需要予測システムは、滞在地点における物流用収容体の予測過不足情報と、滞在地点における物流用収容体の過去の発着実績個数に基づく発着傾向情報とから、前記滞在地点属性を決定する滞在地点属性分類処理部を有する、ことを特徴とする。
【０００８】
本発明に係る物流用収容体需要予測システムは、滞在地点における物流用収容体の予測滞在個数と、前記保有個数基準情報とから、前記予測過不足情報を決定する予測過不足分類処理部を有する、ことを特徴とする。
【０００９】
本発明に係る物流用収容体需要予測システムは、前記予測滞在個数が、滞在地点における物流用収容体の最新の滞在実績個数と、滞在地点における、積荷が積載された物流用収容体の過去の積載発送実績個数および積載到着実績個数と、滞在地点における空物流用収容体の過去の空発送実績個数および空到着実績個数と、から算出される、ことを特徴とする。
【００１０】
本発明に係る物流用収容体需要予測システムは、滞在地点における、積荷が積載された物流用収容体の過去の積載発送実績個数および積載到着実績個数の比較によって、前記発着傾向情報を決定する発着傾向分類処理部を有する、ことを特徴とする。
【００１１】
本発明に係る物流用収容体需要予測システムは、前記滞在地点属性および前記給排個数に基づいて、空物流用収容体の排出を要する度合いが高い前記滞在地点属性に属する滞在地点を優先して、空物流用収容体の排出元である排出元滞在地点に設定し、空物流用収容体の供給を要する度合いが高い前記滞在地点属性に属する滞在地点を優先して、空物流用収容体の供給先である供給先滞在地点に設定する配送計画作成部を有する、ことを特徴とする。
【００１２】
本発明に係る物流用収容体需要予測システムは、前記配送計画作成部では、物流用収容体を搬送する移動体が、搬送することができる物流用収容体の個数のうち、積荷が積載された物流用収容体を除いた余剰個数に基づいて、配送計画が作成される、ことを特徴とする。
【００１３】
本発明に係る物流用収容体需要予測システムは、前記配送計画作成部では、滞在地点間の距離および／または滞在地点間の移動時間に基づいて、配送計画が作成される、ことを特徴とする。
【００１４】
本発明に係る物流用収容体需要予測方法は、各滞在地点間を往来させる物流用収容体のうち、空の物流用収容体である空物流用収容体を各滞在地点に給排する際の需給を予測する物流用収容体需要予測方法において、空物流用収容体の需給の度合いに基づいた滞在地点属性を、この滞在地点属性が記録された滞在地点属性情報に基づいて、滞在地点ごとに設定する滞在地点属性設定手順と、滞在地点で要する空物流用収容体の給排個数を、滞在地点ごとに予め定められて記録された物流用収容体の保有個数基準情報および前記滞在地点属性に基づいて、滞在地点ごとに算出する給排個数算出手順と、を含む、ことを特徴とする。
【００１５】
本発明に係る物流用収容体需要予測プログラムは、各滞在地点間を往来させる物流用収容体のうち、空の物流用収容体である空物流用収容体を各滞在地点に給排する際の需給を、コンピュータを用いて予測する物流用収容体需要予測プログラムにおいて、空物流用収容体の需給の度合いに基づいた滞在地点属性を、この滞在地点属性が記録された滞在地点属性情報に基づいて、滞在地点ごとに設定する滞在地点属性設定処理と、滞在地点で要する空物流用収容体の給排個数を、滞在地点ごとに予め定められて記録された物流用収容体の保有個数基準情報および前記滞在地点属性に基づいて、滞在地点ごとに算出する給排個数算出処理と、をコンピュータに実行させる、ことを特徴とする。
【００１６】
本発明に係るコンピュータで読み取り可能な記録媒体は、物流用収容体需要予測プログラムが記録された、ことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１７】
本発明に係る物流用収容体需要予測システムは、空物流用収容体の需給の度合いに基づいた滞在地点属性を、この滞在地点属性が記録された滞在地点属性情報に基づいて、滞在地点ごとに設定する滞在地点属性設定部と、滞在地点で要する空物流用収容体の給排個数を、滞在地点ごとに予め定められて記録された物流用収容体の保有個数基準情報および滞在地点属性に基づいて、滞在地点ごとに算出する給排個数算出部と、を有している。すなわち、滞在地点における空物流用収容体の需給の度合いが、滞在地点属性として、滞在地点ごとに設定されることで、物流用収容体の供給を要している滞在地点、排出を要している滞在地点が明らかとなり、また、給排を要する程度が明らかとなる。したがって、滞在地点ごとの物流用収容体の需給に応じて、物流用収容体が過剰となった滞在地点と、物流用収容体が不足している滞在地点との間で、空物流用収容体を搬送することができる。
【００１８】
さらに、滞在地点ごとの保有個数基準情報を用いることによって、滞在地点属性に応じた給排個数が、滞在地点ごとに算出される。すなわち、物流用収容体を滞在させることができる個数は、滞在地点ごとに、物理的な限界があり、また、将来発生し得る様々な事象に備えて、ストックさせておくべき最低限の個数もある。そこで、給排個数算出部が、保有個数基準情報に基づいて、滞在地点属性ごとに給排個数を算出することで、給排個数を滞在地点ごとに設定する。したがって、必要最低限の個数で空物流用収容体の給排を行うことができる。
【００１９】
本発明に係る物流用収容体需要予測システムは、滞在地点における物流用収容体の予測過不足情報と、滞在地点における物流用収容体の過去の発着実績個数に基づく発着傾向情報とから、滞在地点属性を決定する滞在地点属性分類処理部を有している。物流の需給は、曜日や季節によって異なることから、ある滞在地点が、物流用収容体が到着する数の多い滞在地点属性に属するのか、物流用収容体を発送する数の多い滞在地点属性に属するのかは、画一的ではなく、流動的である。そこで、滞在地点属性分類処理部が、滞在地点における物流用収容体の過不足を予測した情報である予測過不足情報と、過去に物流用収容体が滞在地点に発着した個数に関する情報である発着傾向情報とを用いることで、滞在地点ごとに流動的な滞在地点属性の変化を都度反映させて、滞在地点属性を滞在地点に設定する。したがって、物流用収容体の流動的な需給に応じて、空物流用収容体の給排を行うことができる。
【００２０】
本発明に係る物流用収容体需要予測システムは、滞在地点における物流用収容体の予測滞在個数と、保有個数基準情報とから、予測過不足情報を決定する予測過不足分類処理部を有している。すなわち、ある滞在地点において、予測時点における物流用収容体の個数を予測滞在個数とし、予測過不足分類処理部は、予測滞在個数を保有個数基準情報と比較して、一定の値を超えている、または、超えていないなどを判定することで、予測過不足情報を決定する。したがって、予測過不足情報を用いることで、物流用収容体の流動的な需給に応じて、必要最低限の個数で空物流用収容体の給排を行うことができる。
【００２１】
本発明に係る物流用収容体需要予測システムは、予測滞在個数が、滞在地点における物流用収容体の最新の滞在実績個数と、滞在地点における、積荷が積載された物流用収容体の過去の積載発送実績個数および積載到着実績個数と、滞在地点における空物流用収容体の過去の空発送実績個数および空到着実績個数と、から算出される構成である。すなわち、滞在地点における物流用収容体の最新の滞在実績個数に対して、積荷が積載された物流用収容体、および、空物流用収容体の発着による過去の発着実績に基づく増減個数が加減算されることで、予測滞在個数が算出される。したがって、予測滞在個数を用いることで、物流用収容体の流動的な需給に応じて、必要最低限の個数で空物流用収容体の給排を行うことができる。
【００２２】
本発明に係る物流用収容体需要予測システムは、滞在地点における、積荷が積載された物流用収容体の過去の積載発送実績個数および積載到着実績個数の比較によって、発着傾向情報を決定する発着傾向分類処理部を有している。すなわち、発着傾向分類処理部は、積荷が積載された物流用収容体の発着による過去の発着実績に基づく積載発送実績個数の総和と、積載到着実績個数の総和とを対比することで、発着傾向情報を決定する。積載発送実績個数が積載到着実績個数よりも多い場合、その滞在地点は、物流用収容体を発送する傾向が強く、一方で、積載到着実績個数が積載発送実績個数よりも多い場合、その滞在地点は、物流用収容体が到着する傾向が強い。したがって、発着傾向情報を用いることで、滞在地点ごとの物流用収容体の需給に応じて、空物流用収容体を搬送することができる。
【００２３】
本発明に係る物流用収容体需要予測システムは、滞在地点属性および給排個数に基づいて、空物流用収容体の排出を要する度合いが高い滞在地点属性に属する滞在地点を優先して、空物流用収容体の排出元である排出元滞在地点に設定し、空物流用収容体の供給を要する度合いが高い滞在地点属性に属する滞在地点を優先して、空物流用収容体の供給先である供給先滞在地点に設定する配送計画作成部を有している。すなわち、配送計画作成部が、滞在地点属性および給排個数に基づいて、空物流用収容体の配送計画を自動的に作成することで、物流用収容体が過剰となった排出元滞在地点と、物流用収容体が不足している供給先滞在地点との間で、空物流用収容体を効率的に搬送することができる。
【００２４】
本発明に係る物流用収容体需要予測システムは、配送計画作成部では、物流用収容体を搬送する移動体が、搬送することができる物流用収容体の個数のうち、積荷が積載された物流用収容体を除いた余剰個数に基づいて、配送計画が作成される。すなわち、物流用収容体は、積載させた積荷を搬送することが本来の目的であり、積荷が積載されていない空物流用収容体の搬送は、非効率であるため、必要最低限の範囲で行うことが求められる。そこで、前記配送計画作成部は、移動体の余剰個数を考慮して、排出元滞在地点、供給先滞在地点、移動体、給排個数などの配送計画を決定する。したがって、効率的に空物流用収容体の給排を行うことができる。
【００２５】
本発明に係る物流用収容体需要予測システムは、配送計画作成部では、滞在地点間の距離および／または滞在地点間の移動時間に基づいて、配送計画が作成される。すなわち、配送計画作成部は、滞在地点間の距離および／または滞在地点間の移動時間を考慮して、排出元滞在地点、供給先滞在地点、移動体、給排個数などの配送計画を決定する。したがって、効率的に空物流用収容体の給排を行うことができる。
【００２６】
本発明に係る物流用収容体需要予測方法は、空物流用収容体の需給の度合いに基づいた滞在地点属性を、この滞在地点属性が記録された滞在地点属性情報に基づいて、滞在地点ごとに設定する滞在地点属性設定手順と、滞在地点で要する空物流用収容体の給排個数を、滞在地点ごとに予め定められて記録された物流用収容体の保有個数基準情報および滞在地点属性に基づいて、滞在地点ごとに算出する給排個数算出手順と、を含んでいる。したがって、物流用収容体需要予測システムと同様の効果を発生させることができる。
【００２７】
本発明に係る物流用収容体需要予測プログラムは、空物流用収容体の需給の度合いに基づいた滞在地点属性を、この滞在地点属性が記録された滞在地点属性情報に基づいて、滞在地点ごとに設定する滞在地点属性設定処理と、滞在地点で要する空物流用収容体の給排個数を、滞在地点ごとに予め定められて記録された物流用収容体の保有個数基準情報および滞在地点属性に基づいて、滞在地点ごとに算出する給排個数算出処理と、をコンピュータに実行させる構成である。したがって、物流用収容体需要予測システムと同様の効果を発生させることができる。
【００２８】
本発明に係るコンピュータで読み取り可能な記録媒体は、物流用収容体需要予測プログラムが記録されている。したがって、物流用収容体需要予測システムと同様の効果を発生させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００２９】
【図１】図１は、本発明の実施形態に係る物流用収容体需要予測システムのハードウェア概略構成図である。
【図２】図２は、本発明の実施形態に係る物流用収容体需要予測システムにおける入出力の概要が示された入出力概要説明図である。
【図３】図３は、本発明の実施形態に係る物流用収容体需要予測システムにおける滞在地点属性設定部の処理の流れが示された処理フロー概略説明図である。
【図４】図４は、本発明の実施形態に係る物流用収容体需要予測システムにおける予測滞在個数の算出方法を説明するための概略説明図である。
【図５】図５は、本発明の実施形態に係る物流用収容体需要予測システムにおける保有個数基準情報の概要が示された概要説明図である。
【図６】図６は、本発明の実施形態に係る物流用収容体需要予測システムにおける予測過不足情報の概要が示された概要説明図である。
【図７】図７は、本発明の実施形態に係る物流用収容体需要予測システムにおける予測過不足分類処理部の処理の流れが示された処理フロー概略説明図である。
【図８】図８は、本発明の実施形態に係る物流用収容体需要予測システムにおける発着傾向情報の決定方法を説明するための概略説明図である。
【図９】図９は、本発明の実施形態に係る物流用収容体需要予測システムにおける発着傾向情報の概要が示された概要説明図である。
【図１０】図１０は、本発明の実施形態に係る物流用収容体需要予測システムにおける発着傾向分類処理部の処理の流れが示された処理フロー概略説明図である。
【図１１】図１１は、本発明の実施形態に係る物流用収容体需要予測システムにおける滞在地点属性情報の概要が示された概要説明図である。
【図１２】図１２は、本発明の実施形態に係る物流用収容体需要予測システムにおける滞在地点属性分類処理部の処理の流れが示された処理フロー概略説明図である。
【図１３】図１３は、本発明の実施形態に係る物流用収容体需要予測システムにおける給排個数の算出方法を説明するための概略説明図である。
【図１４】図１４は、本発明の実施形態に係る物流用収容体需要予測システムにおける配送計画作成部の入出力の概要が示された入出力概要説明図である。
【図１５】図１５は、本発明の第一実施例に係る物流用収容体需要予測システムによる予測結果が示された概略予測結果図である。
【図１６】図１６は、本発明の第二実施例に係る物流用収容体需要予測システムによる予測結果が示された概略予測結果図である。
【図１７】図１７は、本発明の第三実施例に係る物流用収容体需要予測システムによる予測結果が示された概略予測結果図である。
【図１８】図１８は、本発明の第四実施例に係る物流用収容体需要予測システムによる予測結果が示された概略予測結果図である。
【図１９】図１９は、本発明の第五実施例に係る物流用収容体需要予測システムによる予測結果が示された概略予測結果図である。
【図２０】図２０は、本発明の実施形態に係る物流用収容体需要予測システムによる予測結果に基づいた排出元滞在地点に対する配送計画の概要が示された配送計画概略図である。
【図２１】図２１は、本発明の実施形態に係る物流用収容体需要予測システムによる予測結果に基づいた供給先滞在地点に対する配送計画の概要が示された配送計画概略図である。
【発明を実施するための形態】
【００３０】
以下に、本発明の実施形態に係る物流用収容体需要予測システムを、図面に基づいて説明する。物流用収容体需要予測システムは、滞在地点である各駅間を、移動体である鉄道を用いて往来させる物流用収容体であるコンテナのうち、空コンテナを、各駅に給排する際の需給を予測するものである。この予測に基づいて、空コンテナの配送計画が作成される。なお、本実施形態は、移動体として鉄道が選択されているが、本発明では、移動体は鉄道に限られず、例えば、自動車、航空機または船舶などであってもよい。この場合、滞在地点は、例えば、物流倉庫、空港、港などである。
【００３１】
図１は、ハードウェアの概略構成が示されている。図１に示されているとおり、物流用収容体需要予測システム１００は、少なくとも記憶部２、入力部６、出力部７および制御部（図示省略）などが備えられている。記憶部２は、ＲＯＭ３、ＲＡＭ４、ＨＤＤ５などから構成される。入力部６は、例えば、キーボード、マウス、タッチパネルなどから構成され、また、出力部７は、例えば、液晶ディスプレイやプリンターなどから構成される。制御部はＣＰＵ１などにより実現され、入力部６からの入力情報を検出すると共に、ＲＯＭ３に格納されたプログラムに従って、ＣＰＵ１に実行させるＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）のプログラムやアプリケーションプログラムの一部が格納されたＲＡＭ４を使用して、滞在地点属性設定部１０、予測過不足分類処理部１１、発着傾向分類処理部１２、滞在地点属性分類処理部１３、給排個数算出部２０および配送計画作成部３０を制御し、入力情報の処理結果を出力部７に出力する。なお、これらの各部１０，１１，１２，１３，２０，３０に関し、ひとつの装置に実装されて構成されるか、ネットワークで接続された複数の装置から構成されるかは任意である。
【００３２】
物流用収容体需要予測システム１００は、ハードウェア構成、ＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、ＭＰＵ（Ｍｉｃｒｏ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）、ソフトウェアによって実現することが可能である。例えば、ソフトウェアによって実現する場合、実際にはコンピュータのＣＰＵ１、あるいはＭＰＵ、ＲＯＭ３、ＲＡＭ４などを備えて構成し、ＲＯＭ３やＲＡＭ４に記憶されたプログラムが動作することによって実現できる。
【００３３】
したがって、コンピュータが各部１０，１１，１２，１３，２０，３０の機能を、滞在地点属性設定処理、予測過不足分類処理、発着傾向分類処理、滞在地点属性分類処理、給排個数算出処理および配送計画作成処理として果たすように動作させる物流用収容体需要予測プログラムを、例えばＣＤ−ＲＯＭなどの記録媒体に記録し、コンピュータに読み込ませることによって実現できる。物流用収容体需要予測プログラムを記録する記録媒体としては、ＣＤ−ＲＯＭ以外に、例えばフレキシブルディスク、光ディスクなどを用いることができる。
【００３４】
物流用収容体需要予測システム１００は、ＡＳＰ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｅｒｖｉｃｅ  Ｐｒｏｖｉｄｅｒ）として機能させてもよく、物流用収容体需要予測プログラムをインターネットなどのネットワークを介してコンピュータにダウンロードすることによっても実現できる。さらに、これらのハードウェア、ソフトウェア資源を、ネットワークを介してアクセス可能なクラウドなどの態様で提供することもできる。
【００３５】
物流用収容体需要予測システム１００は、単一のサーバーシステム、または、滞在地点属性設定部１０、予測過不足分類処理部１１、発着傾向分類処理部１２、滞在地点属性分類処理部１３、給排個数算出部２０および配送計画作成部３０ごとの複数のサーバーシステムであり、必要に応じて通信ネットワークに適宜接続されている。通信ネットワークは、例えばインターネット、専用線により接続されたネットワーク、企業内ＬＡＮ、企業間ＬＡＮ、ＷＡＮなどである。通信回線の形態は、例えば有線通信、無線通信、衛星通信などである。
【００３６】
次に、物流用収容体需要予測システム１００の入出力の概略を図面に基づいて説明する。
図２は、物流用収容体需要予測システム１００における入出力の項目の概略が示されている。
【００３７】
図２に示されているとおり、物流用収容体需要予測システム１００は、予測滞在個数と発着傾向情報とから、空コンテナの需給の度合いに基づいた滞在地点属性を駅ごとに設定し、空コンテナの給排個数を駅ごとに算出する。予測滞在個数は、予測時点において、駅に滞在すると予測されるコンテナの個数である。発着傾向情報は、過去にコンテナが駅に発着した個数の実績に基づいて、駅が、コンテナを発送する傾向にあるのか、コンテナが到着する傾向にあるのかを表している。
【００３８】
予測滞在個数および発着傾向情報は、滞在地点属性設定部１０によって算出され、また、決定される。ここで、滞在地点属性設定部１０による処理のフローを図面に基づいて説明する。図３は、滞在地点属性設定部１０による処理のフローが示されている。
【００３９】
＜滞在地点属性設定部１０＞
図３に示されているとおり、滞在地点属性設定部１０は、予測滞在個数を算出し（ステップＳ１−２）、駅ごとの保有個数基準情報を取得し（ステップＳ１−３ないしＳ１−４）、予測過不足分類処理部１１による処理を経て、予測滞在個数および保有個数基準情報から、予測過不足情報を決定し（ステップＳ１−５）、駅ごとのコンテナの発着実績を取得し（ステップＳ１−６）、発着傾向分類処理部１２による処理を経て、コンテナの過去の発着実績から、発着傾向情報を決定し（ステップＳ１−７）、滞在地点属性分類処理部１３による処理を経て、予測過不足情報および発着傾向情報から、滞在地点属性を決定する（ステップＳ１−８）。
【００４０】
滞在地点属性設定部１０は、予測の対象（滞在地点属性の分類の対象）となるすべての駅について、駅ごとに処理を開始する（ステップＳ１−１ないしＳ１−９）。
【００４１】
滞在地点属性設定部１０は、コンテナの最新の滞在実績個数と、積荷が積載された積載済コンテナの過去の積載発送実績個数、および、積載済コンテナの過去の積載到着実績個数と、空コンテナの過去の空発送実績個数、および、空コンテナの過去の空到着実績個数とから、予測滞在個数を算出する。ここで、予測滞在個数の算出について図面に基づいて説明する。図４は、予測滞在個数の算出方法の概略が示されている。
【００４２】
図４に示されているとおり、滞在実績個数は、予測の対象となった駅において、予測時点である配送計画の作成日の０時に滞在しているコンテナの個数である。積載発送実績個数および積載到着実績個数は、予測の対象となった駅における過去一週間分の合計である。空発送実績個数および空到着実績個数は、予測の対象となった駅において、前日に発着した空コンテナの個数であり、物流用収容体需要予測システム１００によって算出されたものである。
【００４３】
予測滞在個数は、滞在実績個数に対して、積載発送実績個数および空発送実績個数が減算され、また、積載到着実績個数および空到着実績個数が加算されることで算出される。
【００４４】
次に、滞在地点属性設定部１０は、図３に示されているとおり、予測の対象となった駅の保有個数基準情報を取得し、この保有個数基準情報に基づいた値を算出する（ステップＳ１−３ないしＳ１−４）。ここで、保有個数基準情報を図面に基づいて説明する。図５は、保有個数基準情報の概要が示されている。
【００４５】
図５に示されているとおり、保有個数基準情報は、駅がコンテナを滞在させることができる許容個数などの指標であり、駅ごとに予め定められてデータベースやテーブルとして記録されている。保有個数基準情報は、計画値および物理限界値であり、これらの値から定まる安全在庫および余裕在庫を含む。なお、安全在庫および余裕在庫は、都度計画値および物理限界値から算出してもよいし、予め記録されていてもよい。
【００４６】
計画値は、コンテナの最低保有個数の値である。物理限界値は、物理的に滞在させることができるコンテナの個数の上限値であり、駅の広狭などに依拠する。安全在庫は、コンテナの発着個数の増減に鑑み、駅に予備の空コンテナを滞在させつつ需給に対応することができると予想される在庫数の下限であり、計画値の１２０パーセントの値である。余裕在庫は、駅に予備の空コンテナを滞在させつつ需給に対応することができると予想される在庫数の上限であり、物理限界値の８０パーセントの値である。なお、計画値、安全在庫、余裕在庫、物理限界値の順で、値は大きい。安全在庫の値を表す計画値に対する割合や、余裕在庫の値を表す物理限界値に対する割合は、任意である。
【００４７】
次に、図３に示されているとおり、予測過不足分類処理部１１が、ステップＳ１−２で算出された予測滞在個数、および、ステップＳ１−３ないしＳ１−４で取得された保有個数基準情報から、予測の対象となった駅における予測過不足情報を決定する（ステップＳ１−５）。ここで、予測過不足情報、および、予測過不足分類処理部１１による処理を図面に基づいて説明する。図６は、予測過不足情報の概要が示され、図７は、予測過不足分類処理部１１による処理のフローが示されている。
【００４８】
図６に示されているとおり、予測過不足情報は、コンテナの個数が、過剰、不足、適当などを表す指標であり、保有個数基準情報に基づいて決定される。予測過不足情報は、計画値未満（ａ）、計画値以上・安全在庫未満（ｂ）、安全在庫以上・余裕在庫未満（ｃ）、余裕在庫以上・物理限界値未満（ｄ）、物理限界値以上（ｅ）である。
【００４９】
図７に示されているとおり、予測過不足分類処理部１１は、予測滞在個数が、予測過不足情報に基づいたどの分類に属するかを判定する。予測滞在個数が計画値未満であれば（ステップＳ２−１）、予測過不足情報は（ａ）に分類され（ステップＳ２−２）、予測滞在個数が計画値未満でない場合、ステップＳ２−３が判定される。予測滞在個数が計画値以上であり、かつ、安全在庫未満であれば（ステップＳ２−３）、予測過不足情報は（ｂ）に分類され（ステップＳ２−４）、予測滞在個数が安全在庫未満でない場合、ステップＳ２−５が判定される。予測滞在個数が安全在庫以上であり、かつ、余裕在庫未満であれば（ステップＳ２−５）、予測過不足情報は（ｃ）に分類され（ステップＳ２−６）、予測滞在個数が余裕在庫未満でない場合、ステップＳ２−７が判定される。予測滞在個数が余裕在庫以上であり、かつ、物理限界値未満であれば（ステップＳ２−７）、予測過不足情報は（ｄ）に分類され（ステップＳ２−８）、予測滞在個数が物理限界値未満でない場合、すなわち、予測滞在個数が物理限界値以上であれば、予測過不足情報は（ｅ）に分類される（ステップＳ２−９）。
【００５０】
次に、滞在地点属性設定部１０は、図３に示されているとおり、予測の対象となった駅のコンテナの発着実績を取得する（ステップＳ１−６）。発着実績は、積載済コンテナの過去の積載発送実績個数および積載到着実績個数である。
【００５１】
次に、発着傾向分類処理部１２が、ステップＳ１−６で取得された積載発送実績個数および積載到着実績個数と比較することで、予測の対象となった駅の発着傾向情報を決定する（ステップＳ１−７）。ここで、発着傾向情報の決定について図面に基づいて説明する。図８は、発着傾向情報の決定方法の概略が説明され、図９は、発着傾向情報の概要が示され、図１０は、発着傾向分類処理部１２による処理のフローが示されている。
【００５２】
図８に示されているとおり、積載発送実績個数は、予測の対象となった駅において、過去一週間における積載済コンテナの発送個数の総和であり、積載到着実績個数は、過去一週間における積載済コンテナの到着個数の総和である。
【００５３】
図９に示されているとおり、発着傾向情報は、駅が、コンテナを発送する傾向にあるのか、コンテナが到着する傾向にあるのかを表している。すなわち、発着傾向情報は、発送傾向（ｉ）、到着傾向−小（ｉｉ）、到着傾向−大（ｉｉｉ）である。
【００５４】
発送傾向（ｉ）は、コンテナが到着する個数よりも発送する個数の方が多い性質である。到着傾向−小（ｉｉ）は、コンテナを発送する個数よりも到着する個数の方が多く、かつ、到着傾向−大（ｉｉｉ）に該当しない性質である。到着傾向−大（ｉｉｉ）は、コンテナを発送する個数よりも到着する個数の方が倍以上多い性質、または、過去一週間における積載済コンテナの増加個数が計画値よりも多いことから到着するコンテナの個数が多い性質である。
【００５５】
図１０に示されているとおり、発着傾向分類処理部１２は、予測の対象となった駅において、過去一週間における積載済コンテナの発送個数を合計して積載発送実績個数を求め、同時に、過去一週間における積載済コンテナの到着個数を合計して積載到着実績個数を求める（ステップＳ３−１）。積載発送実績個数が、積載到着実績個数よりも多い場合（ステップＳ３−２）、発着傾向情報は（ｉ）に分類され（ステップＳ３−３）、積載発送実績個数が、積載到着実績個数以下の場合、ステップＳ３−４が処理される。積載発送実績個数が、積載到着実績個数以下である場合、または、過去一週間における積載済コンテナの増加個数（積載到着実績個数から積載発送実績個数を減算したもの）が計画値よりも多い場合（ステップＳ３−４）、発着傾向情報は（ｉｉｉ）に分類され（ステップＳ３−５）、ステップＳ３−４の判定が偽である場合、発着傾向情報は（ｉｉ）に分類される（ステップＳ３−６）。
【００５６】
次に、図３に示されているとおり、滞在地点属性分類処理部１３が、ステップＳ１−５で決定された予測過不足情報、および、ステップＳ１−７で決定された発着傾向情報から、滞在地点属性が記録された滞在地点属性情報に基づいて、予測の対象となった駅の滞在地点属性を決定する（ステップＳ１−８）。ここで、滞在地点属性の決定について図面に基づいて説明する。図１１は、滞在地点属性情報の概要が示され、図１２は、滞在地点属性分類処理部１３による処理のフローが示されている。
【００５７】
図１１に示されているとおり、滞在地点属性情報は、空コンテナの需給の度合いを表す指標であり、予測過不足情報および発着傾向情報に基づいて決定される。滞在地点属性情報は、供給必要駅、排出必要駅、排出優先駅、排出可能駅および排出不可駅である。
【００５８】
供給必要駅は、将来、コンテナの滞在個数が計画値未満となる可能性があり、空コンテナの供給を必要とする駅である。排出必要駅は、将来、コンテナの滞在個数が物理限界値を超える可能性があり、空コンテナの排出を必要とする駅である。排出優先駅は、コンテナの過不足がなく、原則としてコンテナの給排が不要であるが、積載済コンテナの到着が多いことから、空コンテナの排出元として優先される駅である。排出可能駅は、コンテナの過不足がなく、原則としてコンテナの給排が不要であるが、積載済コンテナの発着個数が同程度であり、計画値および物理限界値に対して余裕があることから、空コンテナの排出元または供給先のいずれにもなり得る駅である。排出不可駅は、コンテナの過不足がなく、原則としてコンテナの給排が不要であるが、計画値に対して余裕がないことから、空コンテナの排出元となるべきではない駅である。
【００５９】
この滞在地点属性情報は、予測過不足情報と発着傾向情報との組み合わせで決定される。すなわち、発着傾向情報が発送傾向（ｉ）である場合において、予測過不足情報が計画値未満（ａ）であれば、滞在地点属性情報は供給必要駅（Ａ）であり、予測過不足情報が計画値以上・安全在庫未満（ｂ）であれば、滞在地点属性情報は供給必要駅（Ａ）であり、予測過不足情報が安全在庫以上・余裕在庫未満（ｃ）であれば、滞在地点属性情報は排出不可駅であり、予測過不足情報が余裕在庫未満・物理限界値未満（ｄ）であれば、滞在地点属性情報は排出可能駅であり、予測過不足情報が物理限界値以上（ｅ）であれば、滞在地点属性情報は排出必要駅である。
【００６０】
発着傾向情報が到着傾向−小（ｉｉ）である場合において、予測過不足情報が計画値未満（ａ）であれば、滞在地点属性情報は供給必要駅（Ａ）であり、予測過不足情報が計画値以上・安全在庫未満（ｂ）であれば、滞在地点属性情報は排出不可駅であり、予測過不足情報が安全在庫以上・余裕在庫未満（ｃ）であれば、滞在地点属性情報は排出可能駅であり、予測過不足情報が余裕在庫未満・物理限界値未満（ｄ）であれば、滞在地点属性情報は排出優先駅であり、予測過不足情報が物理限界値以上（ｅ）であれば、滞在地点属性情報は排出必要駅である。
【００６１】
発着傾向情報が到着傾向−大（ｉｉｉ）である場合において、予測過不足情報が計画値未満（ａ）であれば、滞在地点属性情報は供給必要駅（Ｂ）であり、予測過不足情報が計画値以上・安全在庫未満（ｂ）であれば、滞在地点属性情報は排出可能駅であり、予測過不足情報が安全在庫以上・余裕在庫未満（ｃ）であれば、滞在地点属性情報は排出優先駅であり、予測過不足情報が余裕在庫未満・物理限界値未満（ｄ）であれば、滞在地点属性情報は排出優先駅であり、予測過不足情報が物理限界値以上（ｅ）であれば、滞在地点属性情報は排出必要駅である。
【００６２】
図１２に示されているとおり、滞在地点属性分類処理部１３は、予測の対象となった駅が属する滞在地点属性を決定する（ステップＳ４−１ないしＳ４−２）。
【００６３】
以上のとおり、滞在地点属性設定部１０は、予測の対象となったすべての駅の滞在地点属性を決定し、駅ごと滞在地点属性を設定する。
【００６４】
＜給排個数算出部２０＞
給排個数算出部２０は、滞在地点属性設定部１０で駅ごとに設定された滞在地点属性および保有個数基準情報に基づいて、駅で要する空コンテナの給排個数を、駅ごとに算出する。ここで、給排個数の算出について図面に基づいて説明する。図１３は、給排個数の算出方法が示されている。
【００６５】
図１３に示されているとおり、給排個数は、供給必要個数、供給可能個数、排出可能個数および排出必要個数である。供給必要個数は、駅が供給を要する空コンテナの個数である。供給可能個数は、駅が供給を許容する空コンテナの個数である。排出可能個数は、駅が排出を許容する空コンテナの数である。排出必要個数は、駅が排出を要する空コンテナの個数である。
【００６６】
給排個数は、滞在地点属性に応じて算出方法が異なっている。すなわち、滞在地点属性が供給必要駅（Ａ）である場合、供給必要個数は、安全在庫から予測滞在個数を減算したものであり、供給可能個数は、余裕在庫から予測滞在個数を減算したものであり、排出可能個数および排出必要個数はゼロである。
【００６７】
滞在地点属性が供給必要駅（Ｂ）である場合、供給必要個数は、計画値から予測滞在個数を減算したものであり、供給可能個数は、余裕在庫から予測滞在個数を減算したものであり、排出可能個数および排出必要個数はゼロである。
【００６８】
滞在地点属性が排出必要駅である場合、供給必要個数および供給可能個数はゼロであり、排出可能個数は、予測滞在個数から安全在庫を減算したものであり、排出必要個数は、予測滞在個数から物理限界値を減算したものである。
【００６９】
滞在地点属性が排出優先駅である場合、供給必要個数、供給可能個数および排出必要個数はゼロであり、排出可能個数は、予測滞在個数から安全在庫を減算したものである。
【００７０】
滞在地点属性が排出可能駅である場合、供給必要個数および排出必要個数はゼロであり、供給可能個数は、余裕在庫から予測滞在個数を減算したものであり、排出可能個数は、予測滞在個数から安全在庫を減算したものである。
【００７１】
滞在地点属性が排出不可駅である場合、供給必要個数、排出可能個数および排出必要個数はゼロであり、供給可能個数は、余裕在庫から予測滞在個数を減算したものである。
【００７２】
以上のとおり、給排個数算出部２０は、予測の対象となったすべての駅の空コンテナの給排個数を算出する。
【００７３】
＜配送計画作成部３０＞
配送計画作成部３０は、数理最適化理論に基づいて構築されている。例えば、線形計画法による数学モデルであり、まず各駅のパラメータである給排個数を一次不等式により表現し（供給必要個数は〇個以上、排出必要個数は×個以上、など）、そのうえで不等式を満たすような変数（どの駅からどの駅に空コンテナを何個運ぶのか）のうち、目的関数である総移動距離が最小となるような変数の値を解として探索する。ただし、列車余力の関係から、給排個数に関する不等式をすべて満たすことは現実的に困難であるため、この不等式は「絶対に守らなければならない」ものではなく、「不等式への違反は極力少なくする」という緩和が組み込まれている。
【００７４】
配送計画作成部３０は、滞在地点属性設定部１０で設定された滞在地点属性、および、給排個数算出部２０で算出された給排個数に基づいて、駅に滞在するコンテナの個数が、物理限界値未満となり、かつ、計画値を超えるように、使用する鉄道、空コンテナの排出元である排出元駅、空コンテナの供給先である供給先駅、給排個数を決定して空コンテナの配送計画を作成する。さらに、配送計画作成部３０は、鉄道が搬送することができるコンテナの個数のうち、積荷済コンテナを除いた余剰個数に基づいて、駅間の距離、駅間の移動時間、または駅間の距離と移動時間の両方に基づいて、配送計画を作成することもできる。なお、配送計画作成部３０の入出力の概略は、図１４に示されたとおりである。
【００７５】
詳説すれば、空コンテナの排出を要する度合いが高い滞在地点属性に属する駅が、優先して排出元駅に設定され、この排出元駅から各配送先駅に配送される。すなわち、排出元駅は、排出必要駅、排出優先駅、排出可能駅の順に設定される。排出される空コンテナの個数が、排出元駅の排出可能個数に達した場合や、鉄道の余剰個数に達した場合、次いで優先される駅が排出元駅に設定される。排出不可駅は、排出元駅に設定されないが、例えば、排出元駅から各駅への経路や鉄道の余剰個数に応じて、排出元駅から各配送先駅までの間に、排出不可駅を中継する可能性はある。
【００７６】
また、空コンテナの供給を要する度合いが高い滞在地点属性に属する駅が、優先して供給先駅に設定され、この供給先駅に各配送元駅から配送される。すなわち、供給先駅は、供給必要駅、排出不可駅、排出可能駅の順に設定される。供給される空コンテナの個数が、供給先の供給可能個数に達した場合や、鉄道の余剰個数に達した場合、次いで優先される駅が供給先駅に設定される。排出優先駅は、供給先駅に設定されないが、例えば、各配送元駅から供給先駅への経路や鉄道の余剰個数に応じて、各配送元から供給先駅までの間に、排出優先駅を中継する可能性はある。
【００７７】
次に、物流用収容体需要予測システム１００の実施例を図面に基づいて説明する。図１５ないし図１９は、第一実施例から第五実施例が示され、図２０および図２１は、各実施例における配送計画の概略が示されている。
【００７８】
図１５に示されている第一実施例は、Ａ駅における予測である。予測滞在個数、保有個数基準情報（計画値、安全在庫（計画値×１２０パーセント）、余裕在庫（物理限界値×８０パーセント）、物理限界値）、積載済コンテナの過去の積載発送実績個数および積載到着実績個数は、図１５（ａ）（ｂ）のとおりである。ここで、予測滞在個数（１８０個）が、計画値（２００個）未満であるため、予測過不足情報（図６参照）は、次のとおりである。
予測過不足情報：計画値未満（ａ）
また、積載発送実績個数（３００個）が、積載到着実績個数（２００個）よりも多いため、発着傾向情報（図９参照）は、次のとおりである。
発着傾向情報：発送傾向（ｉ）
したがって、Ａ駅の滞在地点属性は、供給必要駅である（図１１参照）。
さらに、給排個数（図１３参照）は、図１５（ｃ）のとおりとなる。
すなわち、Ａ駅は、発送傾向であり、コンテナの個数が計画値よりも少なくなると予測されるため、供給必要駅である。Ａ駅には、最低でも６０個の空コンテナを供給する必要があり、また、Ａ駅は、最大で１４０個の空コンテナを許容することができる。一方で、Ａ駅は、空コンテナを排出することができない。
【００７９】
図１６に示されている第二実施例は、Ｂ駅における予測である。予測滞在個数、保有個数基準情報、積載済コンテナの過去の積載発送実績個数および積載到着実績個数は、図１６（ａ）（ｂ）のとおりである。ここで、予測滞在個数（４１０個）が、物理限界値（４００個）以上であるため、予測過不足情報（図６参照）は、次のとおりである。
予測過不足情報：物理限界値以上（ｅ）
また、積載到着実績個数（３００個）が、積載発送実績個数（２００個）よりも多いため、発着傾向情報（図９参照）は、次のとおりである。
発着傾向情報：到着傾向−小（ｉｉ）
したがって、Ｂ駅の滞在地点属性は、排出必要駅である（図１１参照）。
さらに、給排個数（図１３参照）は、図１６（ｃ）のとおりとなる。
すなわち、Ｂ駅は、到着傾向であり、コンテナの個数が物理限界値以上となると予測されるため、排出必要駅である。Ｂ駅には、最低でも１０個の空コンテナを排出する必要があり、また、Ｂ駅は、最大で１７０個の空コンテナを排出することができる。一方で、Ｂ駅は、空コンテナを受け入れることはできない。
【００８０】
図１７に示されている第三実施例は、Ｃ駅における予測である。予測滞在個数、保有個数基準情報、積載済コンテナの過去の積載発送実績個数および積載到着実績個数は、図１７（ａ）（ｂ）のとおりである。ここで、予測滞在個数（３００個）が、安全在庫（２４０個）以上であり、かつ、余裕在庫（３２０個）未満であるため、予測過不足情報（図６参照）は、次のとおりである。
予測過不足情報：安全在庫以上・余裕在庫未満（ｃ）
また、積載到着実績個数（４５０個）が、積載発送実績個数（２００個）よりも多く、かつ、積載済コンテナの増加個数（４５０個−２００個＝２５０個）が計画値（２００個）よりも多いため、発着傾向情報（図９参照）は、次のとおりである。
発着傾向情報：到着傾向−大（ｉｉｉ）
したがって、Ｃ駅の滞在地点属性は、排出優先駅である（図１１参照）。
さらに、給排個数（図１３参照）は、図１７（ｃ）のとおりとなる。
すなわち、Ｃ駅は、到着傾向であるが、コンテナの個数に比較的余裕があるため、排出優先駅である。Ｃ駅は、最大で６０個の空コンテナを排出することができる。
【００８１】
図１８に示されている第四実施例は、Ｄ駅における予測である。予測滞在個数、保有個数基準情報、積載済コンテナの過去の積載発送実績個数および積載到着実績個数は、図１８（ａ）（ｂ）のとおりである。ここで、予測滞在個数（２２０個）が、計画値（２００個）以上・安全在庫（２４０個）未満であるため、予測過不足情報（図６参照）は、次のとおりである。
予測過不足情報：計画値以上・安全在庫未満（ｂ）
また、積載到着実績個数（４５０個）が、積載発送実績個数（２００個）よりも多く、かつ、積載済コンテナの増加個数（４５０個−２００個＝２５０個）が計画値（２００個）よりも多いため、発着傾向情報（図９参照）は、次のとおりである。
発着傾向情報：到着傾向−大（ｉｉｉ）
したがって、Ｄ駅の滞在地点属性は、排出可能駅である（図１１参照）。
さらに、給排個数（図１３参照）は、図１８（ｃ）のとおりとなる。
すなわち、Ｄ駅は、到着傾向であるが、コンテナの個数に比較的余裕があるため、排出可能駅である。Ｄ駅は、最大で１００個の空コンテナを受け入れることができる。
【００８２】
図１９に示されている第五実施例は、Ｅ駅における予測である。予測滞在個数、保有個数基準情報、積載済コンテナの過去の積載発送実績個数および積載到着実績個数は、図１９（ａ）（ｂ）のとおりである。ここで、予測滞在個数（２５０個）が、安全在庫（２４０個）以上であり、かつ、余裕在庫（３２０個）未満であるため、予測過不足情報（図６参照）は、次のとおりである。
予測過不足情報：安全在庫以上・余裕在庫未満（ｃ）
また、積載発送実績個数（３００個）が、積載到着実績個数（２００個）よりも多いため、発着傾向情報（図９参照）は、次のとおりである。
発着傾向情報：発送傾向（ｉ）
したがって、Ｅ駅の滞在地点属性は、排出不可駅である（図１１参照）。
さらに、給排個数（図１３参照）は、図１９（ｃ）のとおりとなる。
すなわち、Ｅ駅は、発送傾向であり、コンテナの個数に比較的余裕がないため、排出不可駅である。Ｅ駅は、最大で７０個の空コンテナを受け入れることができる。
【００８３】
図２０（ａ）に示されているとおり、空コンテナの排出を要する度合いが高いＢ駅が、排出元駅に設定され、空コンテナの供給の度合いが高いＡ駅、空コンテナを許容することができるＥ駅の順に、供給先駅が設定されている。配送順序１のとおり、Ｂ駅から空コンテナが排出されると共に、Ａ駅に空コンテナが供給される。鉄道の余剰個数を超えた場合、配送順序２のとおり、Ｂ駅の残りの空コンテナは、Ｅ駅に配送される。なお、図２０（ｂ）に示されているとおり、鉄道の余剰個数を超えないのであれば、Ｅ駅へは排出されない。
【００８４】
図２１（ａ）に示されているとおり、空コンテナの供給の度合いが高いＡ駅が、供給先駅に設定され、空コンテナの排出を要する度合いが高いＢ駅、空コンテナを排出することができるＣ駅、Ｄ駅の順に、排出元駅が設定される。配送順序１のとおり、Ｂ駅から空コンテナが排出されると共に、Ａ駅に空コンテナが供給される。Ｂ駅の排出することができる空コンテナの個数が上限に達した場合、または、鉄道の余剰個数を超えた場合、配送順序２のとおり、Ａ駅で足りない空コンテナは、Ｃ駅から配送される。Ｃ駅の排出することができる空コンテナの個数が上限に達した場合、または、鉄道の余剰個数を超えた場合、配送順序３のとおり、Ａ駅で足りない空コンテナは、Ｄ駅から配送される。なお、図２１（ｂ）に示されているとおり、各駅への経路や鉄道が存在しない場合や、余剰個数が足りない場合は、配送順序２および配送順序３のとおり、他のＥ駅を経由して空コンテナが配送される。
【００８５】
次に、物流用収容体需要予測システム１００の効果を説明する。
【００８６】
上記したとおり、物流用収容体需要予測システム１００では、滞在地点属性設定部１０は、予測滞在個数を算出し（図３のステップＳ１−２）、駅ごとの保有個数基準情報を取得し（図３のステップＳ１−３ないしＳ１−４）、予測過不足分類処理部１１による処理を経て、予測滞在個数および保有個数基準情報から、予測過不足情報を決定し（図３のステップＳ１−５）、駅ごとのコンテナの発着実績を取得し（図３のステップＳ１−６）、発着傾向分類処理部１２による処理を経て、コンテナの過去の発着実績から、発着傾向情報を決定し（図３のステップＳ１−７）、滞在地点属性分類処理部１３による処理を経て、予測過不足情報および発着傾向情報から、滞在地点属性を決定する（図３のステップＳ１−８）。この構成により、予測滞在個数と発着傾向情報とから、空コンテナの需給の度合いに基づいた滞在地点属性が駅ごとに設定され、空コンテナの供給を要している駅、排出を要している駅が明らかとなり、また、給排を要する程度が明らかとなる。したがって、駅ごとの空コンテナの需給に応じて、空コンテナが過剰となった駅と、空コンテナが不足している駅との間で、空コンテナを搬送することができる。
【００８７】
さらに、滞在地点属性設定部１０で駅ごとに設定された滞在地点属性および保有個数基準情報（計画値、物理限界値、安全在庫、余裕在庫）に基づいて、給排個数算出部２０による処理を経て、駅で要する空コンテナの給排個数（供給必要個数、供給可能個数、排出可能個数、排出必要個数）が、駅ごとに算出される。したがって、必要最低限の個数で空コンテナの給排を行うことができる。
【００８８】
滞在地点属性分類処理部１３による処理では、予測過不足情報（計画値未満（ａ）、計画値以上・安全在庫未満（ｂ）、安全在庫以上・余裕在庫未満（ｃ）、余裕在庫以上・物理限界値未満（ｄ）、物理限界値以上（ｅ））および発着傾向情報（発送傾向（ｉ）、到着傾向−小（ｉｉ）、到着傾向−大（ｉｉｉ））から、滞在地点属性が決定される（図３のステップＳ１−８、図１２）。この構成により、曜日や季節によって異なる流動的な物流の需給に応じて、駅ごとに流動的な滞在地点属性の変化を都度反映させ、滞在地点属性を駅に設定することができる。したがって、コンテナの流動的な需給に応じて、空コンテナの給排を行うことができる。
【００８９】
予測過不足分類処理部１１では、予測滞在個数が、予測過不足情報に基づいたどの分類に属するかが判定される（図３のステップＳ１−５、図７）。すなわち、ある駅において、予測時点におけるコンテナの個数を予測滞在個数とし、予測過不足分類処理部１１は、予測滞在個数を保有個数基準情報と比較して、一定の値を超えている、または、超えていないなどを判定することで、予測過不足情報を決定する。したがって、予測過不足情報を用いることで、空コンテナの流動的な需給に応じて、必要最低限の個数で空コンテナの給排を行うことができる。
【００９０】
また、予測滞在個数は、滞在実績個数に対して、積載発送実績個数および空発送実績個数が減算され、また、積載到着実績個数および空到着実績個数が加算されることで算出される（図３のステップＳ１−２、図４）。すなわち、駅におけるコンテナの最新の滞在実績個数に対して、積載済コンテナ、および、空コンテナの発着による過去の発着実績に基づく増減個数が加減算されることで、予測滞在個数が算出される。したがって、予測滞在個数を用いることで、コンテナの流動的な需給に応じて、必要最低限の個数で空コンテナの給排を行うことができる。
【００９１】
発着傾向分類処理部１２では、予測の対象となった駅において、過去一週間における積載済コンテナの発送個数の総和と、過去一週間における積載済コンテナの到着個数の総和が対比されることで、発着傾向情報（発送傾向（ｉ）、到着傾向−小（ｉｉ）、到着傾向−大（ｉｉｉ））が決定される（図３のステップＳ１−７、図８）。すなわち、積載発送実績個数が積載到着実績個数よりも多い場合、その駅は、コンテナを発送する傾向が強く、一方で、積載到着実績個数が積載発送実績個数よりも多い場合、その駅は、コンテナが到着する傾向が強い。したがって、発着傾向情報を用いることで、駅ごとのコンテナの需給に応じて、空コンテナを搬送することができる。
【００９２】
配送計画作成部３０は、滞在地点属性および給排個数に基づいて、駅に滞在するコンテナの個数が、物理限界値未満となり、かつ、計画値を超えるように、空コンテナの配送計画を自動的に作成する。したがって、コンテナが過剰となった排出元駅と、コンテナが不足している供給先駅との間で、空コンテナを効率的に搬送することができる。
【００９３】
また、配送計画作成部３０は、鉄道が搬送することができるコンテナの個数のうち、積荷済コンテナを除いた余剰個数に基づいて、駅間の距離、駅間の移動時間、または駅間の距離と移動時間の両方に基づいて、配送計画を作成する。したがって、必要最低限の範囲で、効率的に空コンテナの給排を行うことができる。
【００９４】
以上、本発明の実施形態を詳述したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではない。そして本発明は、特許請求の範囲に記載された事項を逸脱することがなければ、種々の設計変更を行うことが可能である。
【符号の説明】
【００９５】
１      ＣＰＵ
２      記憶部
３      ＲＯＭ
４      ＲＡＭ
５      ＨＤＤ
６      入力部
７      出力部
１０    滞在地点属性設定部
１１    予測過不足分類処理部
１２    発着傾向分類処理部
１３    滞在地点属性分類処理部
２０    給排個数算出部
１００  物流用収容体需要予測システム
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【手続補正書】
【提出日】令和1年10月16日(2019.10.16)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
各滞在地点間を往来させる物流用収容体のうち、空の物流用収容体である空物流用収容体を各滞在地点に給排する際の需給を予測する物流用収容体需要予測システムにおいて、
空物流用収容体の需給の度合いに基づいた滞在地点属性を、この滞在地点属性が記録された滞在地点属性情報に基づいて、滞在地点ごとに設定する滞在地点属性設定部と、
前記滞在地点属性を、滞在地点における物流用収容体の予測過不足情報と、滞在地点における物流用収容体の過去の発着実績個数に基づく発着傾向情報とから、決定する滞在地点属性分類処理部と、
滞在地点で要する空物流用収容体の給排個数を、滞在地点ごとに予め定められて記録された物流用収容体の保有個数基準情報および前記滞在地点属性に基づいて、滞在地点ごとに算出する給排個数算出部と、を有する、
ことを特徴とする物流用収容体需要予測システム。
【請求項２】
滞在地点における物流用収容体の予測滞在個数と、前記保有個数基準情報とから、前記予測過不足情報を決定する予測過不足分類処理部を有する、
ことを特徴とする請求項１に記載された物流用収容体需要予測システム。
【請求項３】
前記予測滞在個数が、
滞在地点における物流用収容体の最新の滞在実績個数と、
滞在地点における、積荷が積載された物流用収容体の過去の積載発送実績個数および積載到着実績個数と、
滞在地点における空物流用収容体の過去の空発送実績個数および空到着実績個数と、から算出される、
ことを特徴とする請求項２に記載された物流用収容体需要予測システム。
【請求項４】
滞在地点における、積荷が積載された物流用収容体の過去の積載発送実績個数および積載到着実績個数の比較によって、前記発着傾向情報を決定する発着傾向分類処理部を有する、
ことを特徴とする請求項１に記載された物流用収容体需要予測システム。
【請求項５】
前記滞在地点属性および前記給排個数に基づいて、
空物流用収容体の排出を要する度合いが高い前記滞在地点属性に属する滞在地点を優先して、空物流用収容体の排出元である排出元滞在地点に設定し、空物流用収容体の供給を要する度合いが高い前記滞在地点属性に属する滞在地点を優先して、空物流用収容体の供給先である供給先滞在地点に設定する配送計画作成部を有する、
ことを特徴とする請求項１から請求項４のいずれか１項に記載された物流用収容体需要予測システム。
【請求項６】
前記配送計画作成部では、
物流用収容体を搬送する移動体が、搬送することができる物流用収容体の個数のうち、積荷が積載された物流用収容体を除いた余剰個数に基づいて、配送計画が作成される、
ことを特徴とする請求項５に記載された物流用収容体需要予測システム。
【請求項７】
前記配送計画作成部では、
滞在地点間の距離および／または滞在地点間の移動時間に基づいて、配送計画が作成される、
ことを特徴とする請求項５または請求項６に記載された物流用収容体需要予測システム。
【請求項８】
各滞在地点間を往来させる物流用収容体のうち、空の物流用収容体である空物流用収容体を各滞在地点に給排する際の需給を予測する物流用収容体需要予測方法において、
空物流用収容体の需給の度合いに基づいた滞在地点属性を、この滞在地点属性が記録された滞在地点属性情報に基づいて、滞在地点ごとに設定する滞在地点属性設定手順と、
前記滞在地点属性を、滞在地点における物流用収容体の予測過不足情報と、滞在地点における物流用収容体の過去の発着実績個数に基づく発着傾向情報とから、決定する滞在地点属性分類手順と、
滞在地点で要する空物流用収容体の給排個数を、滞在地点ごとに予め定められて記録された物流用収容体の保有個数基準情報および前記滞在地点属性に基づいて、滞在地点ごとに算出する給排個数算出手順と、を含む、
ことを特徴とする物流用収容体需要予測方法。
【請求項９】
各滞在地点間を往来させる物流用収容体のうち、空の物流用収容体である空物流用収容体を各滞在地点に給排する際の需給を、コンピュータを用いて予測する物流用収容体需要予測プログラムにおいて、
空物流用収容体の需給の度合いに基づいた滞在地点属性を、この滞在地点属性が記録された滞在地点属性情報に基づいて、滞在地点ごとに設定する滞在地点属性設定処理と、
前記滞在地点属性を、滞在地点における物流用収容体の予測過不足情報と、滞在地点における物流用収容体の過去の発着実績個数に基づく発着傾向情報とから、決定する滞在地点属性分類処理と、
滞在地点で要する空物流用収容体の給排個数を、滞在地点ごとに予め定められて記録された物流用収容体の保有個数基準情報および前記滞在地点属性に基づいて、滞在地点ごとに算出する給排個数算出処理と、をコンピュータに実行させる、
ことを特徴とする物流用収容体需要予測プログラム。
【請求項１０】
請求項９に記載された物流用収容体需要予測プログラムが記録された、
ことを特徴とするコンピュータで読み取り可能な記録媒体。