計画型問題における AI の応用事例
一一物流分野を中心として一一武藤

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1
1

見積支援
版

売

工程管理

するには「情報の流れ」と「物の流れ j とを密接に関係

生産

物流設備制御一方，非製造業においても，顧客のニーズの多様化に包装設計

包荷積み計画1

在庫管理

T 納品等を実現するための物流の効率化が重要となって在庫品引当て支援いる.

自動倉庫故障診断

物流(ある L 、はより広くロジステイクス)システムは，自動倉庫運転支援

機器・設備の制御のレベルから経営上の意思決定に到る

l111よ11
l:
1:
1
1
1
1:
1
1:
1:
lxll
lxl

配車計画

OR ，シミュレーション，データベース，ネットワーク等さまざまである.高度化

jl:
1
ﾗ

配送計画

まで・広範囲にわたっている.したがってそれを実現するためのソフトウェア技術も，工場内物流管理
物流設備故障診断構築において重要なインプラストラクチャーとなる.

納期短縮等の対応が必要とされている.この場合も J

顧客管理

生産スケジューリング

1T (ジャスト・イン・タイム)生産等を実現

伴なうサービスの向上が求められ，注文単位の小口化，受注データ分析支援

返品管理

在庫の削減，あるいは販売部門，生産部門と顧客とを直づける必要がある.このように，物流システムは CIM

ﾗx ﾗxと不即不離の関係にーんするかにある.たとえば生産リードタイムの削減，結した J

ﾗxx ﾗﾗﾗを目的としている.この C1M が成功するかどうかの重huQU

生産計薗支援その他

販売計画支援購買計画支援物流資源計画支援

ある「物の流れ J ，つまり物流をし、かに効率よくコントロ設計
計画制御
診断
解釈= 画

「情報の流れ J という観点から戦略的に再編成すること要なファクターが情報の流れ jム

需要予測支援A

設計および生産をコンピュータと通信技術をベースに，

例

C 1M は製造業の 3 大部門である営業，開発・テ

市場分析支援テムとして C 1M( コンビュータ統合生産)化が進行しつつある.

'ha

種少量生産が一般化し，これに対応するための生産シス

ス
シ門ス

エ部

キ

顧客のニーズの多様化に伴なし、，製造業においては多物流における ES テーマ例

表 1

はじめに一物流における OR と AI

配送/輸送する一方の物流システムの要求に対応するためには，従配船計画

ﾗ

最適輸送径路選定

X

物流シミュレーション

X

来型ソフトウェア技術だけでは十分ではない.物流シス

テムへ要求される動的で柔軟な特質を考えると， A 1(人の応用が有望である.最近発表された物流分野への ES工知能)，特にその中でも E S(エキスパートシステム)の応用例および今後予想される応用例を表 1 に示す.この表では，物流にかかわる企業内の各部門毎の ES テー

むとうたけし日本ディジタルイクイップメント脚

マ例を，

E S の 6 つのタイプ:解釈，診断，制御，計DS (意思決定支援)およびその他に分けてアプリケーションセンター

画，設計，

干 170 豊島区東池袋 3-1 ー l示している.この表からわかるとおり，物流分野におい1990 年 5 月号

© 日本オペレーションズ・リサーチ学会. 無断複写・複製・転載を禁ず.

(35)293表 2

分類(解スケジューリング問題の解法:l法

特ORvsAI￨徴問題点

ハ・スケジューリング定理|・数理モデル化できることが前提!・大規模，複雑な問題は計算時間

最|・組合せ最適化法|・最適解は保証される￨ がかかりすぎる

噛I(整数計画法・制約条件が動的に変わる場合に1解i

一分岐限界法は向かな L 、￨晴|一動的計画法

ORIi・その他

J ・ディスパッチングルール!・最適解は保証されない

l ・仮定される制約条件は必ずしも:1 ・ヒューリスティッグアルゴリズ|・生産シミュレータに用いられる|

1:iム

￨手法

|・シミュレーション

現実的でない(・ガイダンスシステ吋り 詳

・会話型シミュレーションも可能 l

細条件は別途考慮

n ・その他.ルールベース

A1|・ヒューリスティックな解法であ l ・実用システムの場合は，シミュ.ルール&プレームベース
I~・ペトリネットモデル￨ り，最適解は保証されない
.:.
.
.
'.
.
..:-~.:: '~:'.'-:- ~~~--: ,|・複雑な制約条件を考慮できる

i レ}ション等 OR 手法と組み合￨ わせる必要がある.

-保守がやりやすい-制約主導探索ては計画型および DS 型 ES のニーズが高い.特に計画

しあうものではなく，むしろ相補うものと考えた方がよ型問題はすでに実用段階にあり，企業に十分効果をもたい.すなわち，小規模で、数理モデノL 化可能な問題は ORらしうる.最近の調査でも，計画型の実用 ES は数，比手法が適用可能であり，一方，大規模で複雑な問題は A率ともに増大している[ 1].

I 手法が有利である.

A 1 手法の場合，現在のところ A

スケジューリング問題に代表される計画型問題はすべ

I 単独のシステムがほとんどであるが，今後 OR と AIての組織で日常的に実施されている重要業務のひとつでの各々の特徴を生かした統合型システムも十分考えられあるが，特に ES 化が注目されているのは次の 4 つの理る.

由による.

(1) 激しく変化する市場のニーズに対応でき

本論文で'~ :t物流分野における計画型問題への AI 応用る生産システム，物流システムが求められており，その事例を 2 つ紹介し，最後にもういちど OR と AI との統中でスケジューリングも複雑となっている.

合について考察する.

(2) ほとんどの企業では熟練者がスケジューリングを担当しており，コンピュータを用いた自動化が遅れている.

2.

(3) 熟

事例 1 :広域物流管理 ES

練者のノウハウを前提とする ES に向くテ}マである.

NDR(NationalDispatchRouter) は米国 DEC の(4) ES のテーマとして戦略性が高い.つまり，納期短物流担当者を支援する ES である. NDR は米圏内にお縮，在庫削減，物流コスト削減，人員削減等の直接的効いて，果をあげやすく，企業の競争力強化に役立つ.

経路とスケジュールを提案し，物流コスト，輸送時間，従来，スケジューリング問題は OR によって解かれてきた [2 ].その解法の特徴は，まずモデルを設定し，そDEC のコンピュータをトラック輸送するための契約業者数を最小にするためのシステムである.
システムの説明に入る前に，コンピュータメーカであれに対して整数計画法等の手法で最適解を求めることにる DEC の物流の概要について述べよう.

ある.しかしながら現実の問題では大規模，複雑になりおよび工場，研究所を米国に持ち，世界各国に営業拠点実用的時間内で解を求めることが困難になることが多と工場をもっ国際企業である.世界各国の部品メーカおA 1 によるスケジューリング問題の解法は人よび自社の部品工場から調達された部品は，主要機器工

L 、.一方，DEC は本社聞の経験則を知識ベース化したもので，必ずしも最適解場，は保証されない.スケジューリング問題における OR と段階を経て最終製品として仕上げられる.次に，すべてAI による解法の比較を表 2 に示す.の製品は米国内の物流センターに送られ，ここから米国

表 2 からわかるとおり，

294(36)

OR と AI とは必ずしも排斥

CPU 組立て工場，およびシステム組立て工場の 3および|吐界各国の顧客あて発送される.

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オベレーションズ・リサーチ

DEC における物流の特徴は，(1)調達，生産，物流，販売および+ポートに関して企業活動が国際的であること，(2) 多種多様なコンピュータ製品を生産・販売していること，こと，(3) 製品ライフサイクルが比較的短かL 、(4) 受注生産をベースにしているが，一部製品は見込生産をしていること，が挙げられる.このような背景の中で，DEC における物流面の課題は，(1)調達，生産から納入までの各段階でのリードタイムを短縮すること，(2) 在庫(部品，半製品を含む)を削減すること，の 2 点に集約される.

NDR は AI 言語/ツールとして，

VAX LISP

および Knowledge Craft(KC) を用いている.知識表
現としては，ルールの他フレームおよびオブジェクト指向を用いている.

KC は知識の表現に豊富な機能を持つ

第 2 世代 ES 構築ツールであり，従来型言語やデータベースとも容易に統合できる.

NDRは Micro VAXﾟ

上で動いている.
NDR の詳細な内容について述べよう.

NDR のメイ

ンメニューは，貨物の登録，貨物のキャンセル，貨物の以上の全社的背景のもとで， NDR の開発経過をもう少し詳しく述べよう.

保守は情報システム部が担当している.

修正，データベース(集荷・配送施設，経路等)の修正，DEC の物流担当者は，増大する輸送契約条件の修正，配送時間予測，コスト予測，配送一方の複雑な情報の中で，貨物の輸送のために最も効率時間予測，コスト予測，配送スケジュールの強制的修正，的でコスト的にも有利な輸送手段を選択する必要があっ

日常的修正，トラック情報リストアップ，スケジューリ

た.また，輸送業者との契約条件，輸送の途中経過の追ング，印刷等から構成されている.たとえば最初のメニ跡，

ュー「貨物の登録 J を選んだ場合，出発地，トラックの数，トラックの経路，貨物，納入期日等に常に注意を払いつづける必要があった.

目的地，貨物の大きさ，集荷日，納入日等を入力する.なお，シスピジネスの拡大につれ，物流担当者の業務も増大する

テムの有する知識ベースにより，出発地と目的地の距離一方であった.従来この業務は 1 人が担当し，経験と能および輸送に要する時聞から，納入日に無理がないかどDECは物流担当者の知識うかが自動的にチェックされる.種々の貨物の情報が入をコンピュータに移植し，自動化する NDR プロジェク

力された後スケジューリング j のメニューを選ぶこ力が必要であった.そこで，トに着手した.とにより，貨物便毎に輸送スケジューノレ，輸送コスト等物流担当者の知識と意思決定能力をシステム化し，実務に活用するためには種々のアプローチが考えられるが，最も実現性の寓いものとして AI 手法が選択された.のリストが出力される.これらは NDR の有する知識ベースにより，経験上最適化されたものである.

NDR の知識ベースについて述べよう. NDR の知識
ベースはルールとフレーム(スキーマ)の 2 種類に分けら

NDR の原型は 1983年のカーネギー・メロン大学と D
EC の共同研究 I 戸 NET である [3J.

I‑NETは企業の物流部門の管理者を支援するために開発されたシス

れる.ルーノレは物流担当者の経験則を表現し，フレームは物流システムに関するオブジェクトを表現している.

図 1 はルールの-1J1J で，貨物便の調整に関するものであ

テムで，典型的な製造業の物流部門をモデルとして，工る.

場，倉庫，物流センター，小売店および顧客から構成さの構成を表わす.フレームは静的フレームと動的フレーれる物流ネットワークのシミュレーションと管理者の意

ムに分げられ，前者は比較的変動が少ないオプジェクト

1‑NET は野心的な試みであっを表わし，後者はスケジューリングのつど変化するオブ

たが，計算性能，ユーザインタフェース等で問題がありジェクトを表わしている.静的フレームは約 450 ，動的フ思決定支援を行なう.

NDR のルールの数は約 50 である.図 2 はフレーム

レームは 10 日分のスケジューリングを行なう場合約 450

実用化には至らなかった.
I-NET の成果をベースに，対象範囲をである.推論は，ルールが起動され，フレームが必要に限定し，実用 ES としての徹底的改良を加えたシステム

応じて参照されながら進行し，与えられた条件を満たすである.プロジェグトは 1986年にスタートし，ようスケジューリングを行なう.

NDR は，実用化された.

1988年に1‑NET からの改良のポイントは，応答時間の向上，ユーザインタフェースの改良およびシステムの頑健さの向上である.

NDR はすでに運用段階にあり，ユーザ部門が日常的に使用している.

1 回のスケジューリングに要する時聞は約 15分である.システムの1990 年 5 月号

NDR の直接的効果について述べよう.従来手作業であったスケジューリングを自動化することにより，ND

R は物流担当者がより早く，より安い輸送スケジュールを作成することを支援する.このことにより，物流コストの約 10% が削減された.

(37)295© 日本オペレーションズ・リサーチ学会. 無断複写・複製・転載を禁ず.

静的フ庄コ

レーム-比較的変動が少ないオブジェクト:

・出発地と目的地が同じ便がすでに存在し一工場・倉庫.残存載貨能力が当骸貨物より大で一輸送業者
一輸送経路

・出発時刻が貨物の準備完了時刻j以降で一定期便テンプレート

ある-フレーム数: i約450I
THENI

4・当骸貨物を便に追加せよ

動的フレーム-スケジューリングのつど変化する

・当骸貨物の集荷時刻=便の出発時刻

オブジヱクト:.当該貨物の到着時刻=便の到着時刻

一貨物・便の載貨量=もとの載貨量+当該貨物量

一貨物使

一契約条件

.使の残存載貨能力=もとの残存載貨能力-フレーム数:約 450

一当該貨物量(1 0 日分のスケジューリングの場合)
図

I~ ーんの例:貨物便の調整
図 Z

次に NDR の間接的効果として，次の 6 点が挙げられる.

(1) 4 半期毎にあらかじめ，トラック容量の需要をフレーム(スキーマ)の構成を短かくするため，十分な在庫を持ちたい.

(2) 在庫担

当者の立場からは在庫レベルを極力下げたい.

(3) 配送予測できる機能があるので，必要なトラックを早自に手担当者の立場からは配送回数を少なくし，しかもできる配できる.

だけ満杯で、運びたい.

(2) よく使う輸送スケジュールを類型化し，定期便のそデルを作成することが可能.

動作成機能.

(3) 報告書の自(4) 今後の業務増大への対応が可能. (5)ト削減のため，(4) 生産担当者の立場からはっス

ロット当り生産数量をできるだけ増やしたい.この他，物流固有の課題として，トラックの配送物流担当者の生産性向上と新人トレーニングの効率化.

スケジュールから物流ネットワーグの変更の可否に至る(6) 従来手作業だったものをコンピュータ化することにまでの意思決定を要求される.

よる，情報の流れのスムーズ化と質の向上.

一例として，配送を考える.

NDR は DEC の物流システムのごく一部にすぎない.

DEC で、は，従来ソフトウェア技術をベースに，Aトラックを必要なつど配送するのではなく，満杯になったときのみ配送するとしよう.これにより輸送コストは減るが，納期が遅れる.

I 技術をとり入れながら，全社的規模で、システムの改良

このため顧客へのサーピスが低下し，それによる売上げが続けられている.の減少が輸送コストの節約分を上まわるかもしれない.

3.

事例 2 :物流ネットワークのシミュ

レーション

このような問題に対して，物流管理者は何らかのシステムなしには，いかなる方策がよし、か判断することが困難である.

2 番目の事例 DMS (DistributionModellingSysｭtem) は，まだ DEC 内でプロトタイプ段階のシステム

DMS の呂的は，コンピュータ上で物流システ

ムをモデル化し，種々のパラメータの変更の影響を評価するためのツールを与えることである.したがって，

Dであるが，物流システムに対する新しいアプローチとしMS 自身がある条件下での最適解を出すわけではなく，て， A 1 言語をベースにしたオブジェクト指向プログラ

物流管理者を支援するシミュレーション用ツールであミングを採用しているのが特徴である.

る.

DMS は販売物流の管理者用意思決定支援ツールとしDMS の対象とする物流ネットワークのモデル例を図て開発された.物流ネットワークに関して，物流管理者

3 に示す.ネットワークを構成する要素である工場，物は各部門の互いに矛盾する要求を調整しなければならな

流センター，い.すなわち，なわちメソッド(処理手続き)とデータとの組合せ，と298 (38)(1) 営業担当者の立場からは顧客の納期デポ，顧客はすべて「オブジェクト J ，すオベレーションズ・リサナーチ© 日本オペレーションズ・リサーチ学会. 無断複写・複製・転載を禁ず.

メソセーシ

メッセージ:れオーダ。

図 3

物流ネットワークのモデル化

‘出荷e

図 4

オブジェクトの例

してそデル化される.シミュレーションは，オブジェクの他の分野では，今後オプジェクト指向プログラミング

ト問の「メッセージ j の交換により進められる.工場との手法を自動搬送システムや FA のシミュレーションに物流センター聞の例を図 4 に示す.

応用することも可能である.

r 工場 J オブジェク

トは，生産に関するそデルを持ち，在庫量計算，需要予測，生産量決定等に関するメソッドを有する.一方，「物流センター J オブジェクトは，センター内在庫量計

4.

おわりにー OR と AI の統合

以上，物流における計画型問題に AI の手法が有効で算，センターから末端までの輸送経路/輸送コスト計算あることを説明してきた.最初にも述べた通り，等に関するメソッドを有する.物流センターの在庫量がAI とは必ずしも排斥しあうものでなく，むしろ相補うOR と適正レベルを下まわれば，工場へ「オーダ」のメッセーものと考えた方がよい.計画型問題の解決手法として Oジが送られ，工場で所定の生産または在庫引き当ての処

R と AI とがどのように統合されるかの模式図を図 5 に理後，

r 出荷 J のメッセージが物流センターへ送られる.

示す.この図からわかるとおり， OR による問題解決モ

以下，最末端の顧客からのオーダを順次物流ネットワー

ジュールと AI による問題解決モジュールとは各々適しクで処理しながらシミュレーションが進められる.ている問題領域があり，解決結果を互いに交換し，次のDMS は AI 言語として VAX

LISP およびその上で動くオプジェクト指向言語 A 1 Flavors により書かれている.この他数値処理部分は VAX

C ，グラフイツグ部分は Data Views が用いられている.

物流ネットワークにオブジェクト指向言語の手法を用いることの利点は次の通りである.
ークのモデル化が可能.

が容易.

(1)自然なネットワ(2) オブジェクトの追加/変更(3) rwhat if
J(もしこうすればどうなるか? )シナリオのシミュレーションが可能.

(4)ステップへ進む.

A 1 手法は，厳密なアルゴリズムにもとづく手法を柔軟にし，適用範囲をより広くするということができる.具体的事例として，計画型問題を部分問題に分割して解くさし、，部分問題の抽出に AI 手法を用い，各部分問題を OR 手法で解くことにより， A 1 手法による柔軟性と OR 手法による最適解の高速処理を実現した例がある [4 ].

物流が企業戦略の中心的位置を占めつつある今日，物ソフトウェア流システムに斬新な手法を適用し，他社に対する差別化

DMS はまだ実用システムではないが，以上述べた通

比較的新しいが，戦略的システム構築のための重要なテり，種々のメリットがあることが明らかになった.物流

クノロジーである.本論文で述べたスケジューリング間を行なうことが重要になっている.物流への AI 応用は開発効率がよい.

1990 年 5 月号

© 日本オペレーションズ・リサーチ学会. 無断複写・複製・転載を禁ず.

(39)297

OR による問題解決モジュール-小規模で静的な問題-最適解が必要な問題'ORに適した例:

5 月号/発売中/定価 930 円

一大日程生産計画

夢の次世代コンビュータ••

一ーその現状と未来一一

AI による問題解決モジュール

コンビュータシステムとは何か

伊吹公夫

ノイマン刑コンビュータとは何か

竹内郁雄-大規模で動的な問題

プログラミングとは何か

野崎昭弘-経験的に解かれている問題

通信システムとコンヒ。ュータ

松下温-りアルタイム性が要求される問題

占Jrl\ 、コンピュータのパースベク到ブ

伊吹公夫-会脂製処理に適した問題

新い、素{の研究と未来コンピュータ

古川昌司• A Iに適した倒:脳投手IJ;1I .11:機とはなにか

村岡洋一

人 U11 能コンヒロユータとは何か

古川康ー

デタフロー 7 シンヒュータ

一生産スケジューリング
一配送スケジューリング

島田俊夫/ファジイコン

安信誠二/ニューロコンビュータ

白井支朗/コネクションマシンー曽根原ンビュータ

図 5登/

バイオコンヒューター松本元/ホロニックコ
山口陽子/進化するコンビュータ

土居洋文/光コンビューターを安田員豊彦，他

OR と AI の統合

題の他，今後は意思決定支援等への AI 応用が本格化することが期待される.

参芳文献[1] “第 2 ラウンド"を迎えたエキスパート・システ
5 月号/発売中/定価 960 円

物理法則を考えるム，

日経 A 1 , NO.97付録 (1990. 1. 15)[2] 特集:スケジューリング，オペレーションズ・リサーチ，Vol.32 , No.1
1(198 7), pp.708‑759[3] Y. Reddy , et al.

1.NET , A Knowledgeｭ

Based Simulation Model of a Corporate
物 fll'. ì1ゴ!IJ を考える

DistributionSystem , Proc. IEEE Conf.Treｭl記のì1、l!JJ ・地のì1d!IJ

物矧法則と非線形 nnds and Applications , Gaitherburg , Md ・­)J の本質を秘める逆 2 采l!Jl(May 1983)

f栄子i JjJl について

[4] 栗原謙三，他:知識工学と数理計画を融合した作

ilk 小作川の!以上'1'.
キ11 転移と i制r.i1L(I(J ì1、l!Jl

業スケジュール方式，情報処理学会第 37回全国大会:l託子力，、去における特典 tt(1988.9) , pp.1168‑1169

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