街中で見かけるトラックは、運転手が自由気ままに運転しているわけでありません。
もちろん、そのようなトラックも存在しますが、たいていの場合は制御センターからの命令にもとづいて運行しています。
インターネットでの通販が普及したことにより、トラックの運行管理はこれまで以上に重要になってきました。
最適な経路を算出することにより、荷物の運搬にかかる費用を大きく節約できます。
たとえば、同じ30個の荷物をそれぞれ30の場所に届ける場合でも、ルートやタイミングによって費用は何倍も異なるケースがあるのです。
数が多くなればなるほど、その差は広がっていくことになるでしょう。
オペレーションズリサーチを最大限に活用する
とはいえ、そのような多くの目的地があるときに、人間が最も効率のよいルートを見つけるのは簡単ではありません。
それだけで何時間もかかってしまい、結果的に配送が遅れてしまうケースもあるでしょう。
そこで大事になるのはオペレーションズリサーチを最大限に活用することです。
これはグラフ理論や統計学に基づくノウハウであり、効率の良さを重視した選択において効果を発揮します。
さまざまな方法が存在しますが、トラックの運行管理に関してはネットワークに関する理論を流用できます。
各道路に時間やコストの重みづけをして、スタートから目的地までの合計値が最も低くなるルートを割り出すというものです。
運行情報をAIが読み取りその日の混雑具合をシミュレーション
なお、方法を知っていれば人手で行うことも可能ですが、一般的には専用のソフトウェアを用いて実施しています。
しかも近年は、AIの発展により全自動で実施されているケースも珍しくありません。
運行情報をAIが読み取り、その日の混雑具合をシミュレーションします。
そして各道路に前述の重みづけを実施して、最適なルートを導出すると言った具合です。
インターネットを活用して、各地方の道路情報を手に入れられるので、遠方への配送にも利用されています。
制御センターにスタッフはいますが、それはトラック運転手からの問い合わせに応えるなど、AIでは無理な仕事をこなすためです。
まとめ
このように運行管理は年々進化しているのが実情です。
ドライバー不足も影響しており、それを軽減するためにも無駄な走行を少しでも減らさなければなりません。
最適なルート提示はそれを実践するための手段であり、これからも精度が高まっていくことは間違いないでしょう。
今後の動向も見据えたうえで、従来より優れたアルゴリズムの開発が、各企業によって積極的に進められています。