VRPとは?

VRP

読み方ブイ・アール・ピー
【英】:Variety Reduction Program

VAVEValue AnalysisValue Engineering)やDTCDesign To Cost)は、主に単一製品コストダウンを行うが、VRPは、製品群または製品ファミリー全体コストダウンを図るのが狙いである。

バラエティとは、製品工程設備作業多様な状況と、製品設計生産仕方多様な様子指して言う。市場ニーズバラエティに対応しつつ、いかに生産上のバラエティ少なくするかを研究する手法

VRPでは、以下の5つの視点から製品および生産構造分析し、コストダウン設計ガイドライン作成する。

 (1)固定変動分析
 (2)モジュール化
 (3)多機能化
 (4)レンジ設定
 (5)系列化

の手法は1970年代日本能率協会開発され、当初自動車部品メーカー適用された。その後、VRPの効果認められ、産業機械建設機械家電製品など広く普及した。

市場ニーズ多様化による製品の多品種化やモデルチェンジの短周期化は、製品開発力の向上を促したが、一方で生産効率著しく阻害した。VRPでは、製品基本機能決定する基本的部品ユニットは「固定」とし、顧客ニーズ合わせる変動要素意識的区分する。そしてその区分生産システム組み込んでコストダウンを図るのである

運搬経路問題

読み方うんぱんけいろもんだい
【英】:vehicle routing problem (VRP)

概要

デポ(depot)と呼ばれる特定の施設待機する運搬車によって, 顧客需要運搬(または収集)し, 再びデポに戻る. このとき顧客位置需要量・作業時間, 利用可能な運搬車台ならびに運搬車の最大積載量最大稼働時間, 地点間の移動時間・移動距離・移動費用などが与えられたとき, 総移動時間・総移動距離・総移動費用・必要な運搬車台数などを最小化する顧客訪問順(ルート)を求め問題.

詳説

 運搬経路問題 (vehicle routing problem) 配送計画問題, トラック配送問題, 配送問題, 輸送経路問題)とは, デポ(depot)とよばれる特定の施設待機する運搬車によって, 顧客需要運搬(または収集)する最小コストルート求め問題総称である [3].


図1:運搬経路問題の概念図

図1:運搬経路問題の概念図


 運搬経路問題の適用分野には, 店舗への配送, 郵便新聞配達, ゴミ収集, 航空機路線決定乗務員スケジューリング等の広範囲領域対象として含まれる.

 以下に代表的構成要素に基づく分類を示す.


1. デポ数に基づく分類
デポ数が単一複数かに分類される.
2. 運搬車の種類に基づく分類
運搬車の区別をしない場合(等質:homogeneous)と区別をする場合(非等質:heterogeneous)に分類される.
3. 顧客上で作業内容に基づく分類
積み込みまたは積み下ろしのみか, 積み込み・積み下ろし混合分類される.
4. 顧客への到着時刻に基づく分類
(a) 到着時刻に指定なし
通常の運搬経路問題に対す仮定である.
(b) 到着時刻が指定
運搬車スケジューリング問題 (vehicle scheduling problem)とよばれる. バス運行スケジュール飛行機乗務員スケジューリング問題 (crew scheduling problem)への応用をもつ.
(c) 到着時刻が何時か何時までと時間(time window)で指定
時間枠付き運搬経路問題 (vehicle routing problem with time windows)とよばれる.
5. 需要発生する場所に基づく分類
(a) 顧客(点)上
通常の運搬経路問題に対す仮定である.
(b) (ネットワーク上の2点間)上
巡回問題(arc routing problem)とよばれ, 郵便配達人, 除雪車道路清掃車巡回経路求め問題への応用をもつ. 巡回問題は対象とするネットワークに応じて, 郵便配達人問題 (postman problem)または中国郵便配達人問題 (Chinese postman problem), 田舎郵便配達人問題(rural postman problem)等に分類される.

 また上記の他に, 顧客訪問するパターンの中から1つ選択し, 一定期間におけるルート最適化目的とした多期間運搬経路問題(multi-period vehicle routing problem), 顧客訪問する頻度運搬関わる費用顧客上で在庫費用とのトレードオフによって制御する在庫運搬経路問題 (inventory vehicle routing problem)等のバリエーションがある.

 運搬経路問題のバリエーションのほとんどはNP困難(NP-hard)であり, 多項式時間の厳密解法絶望視されている[4] . 近似解法としては, 古典的なものとしてセービング法 (saving method)(クラーク・ライト法, 節約法)が挙げられる. 多く近似解法は, 顧客グループ(クラスター)に分割した後に, 個々クラスターに対してルート設定する解法, クラスター先・ルート後法(cluster-first/route-second method)に基づいている. クラスターへの分割に関しては, 1970年代には 領域分割法 (region partitioning method)が中心に用いられており, 1980年代以降には一般化割当法 (generalized assignment method), 漸近最適性をもつ施設配置ヒューリスティック (location based heuristic) [2] の有効性認識されている. また1990年代には, 得られる解の精度だけでなく現実問題対す頑健性よりメタ解法(meta-heuristics)が注目され, 解法実装に関しては, GIS (geographic information system)を中心とした情報技術との連携による構築導入事例評価されている [1].




参考文献

[1] J. Braca, J. Bramel, B. Posner and D. Simchi-Levi, "A Computerized Approach to the New York City School Bus Routing Problem," IIE Transactions, 29 (1997), 693-702.

[2] J. Bramel and D. Simchi-Levi, "A Location Based Heuristic for General Routing Problems," Operations Research, 43 (1995), 649-660.

[3] G. Laporte and I. H. Osman, "Routing Problems: A Bibliography, " Annals of Operations Research, 61 (1995), 227-262.

[4] J. K. Lenstra and A. H. G. Rinnooy-Kan, "Complexity of Vehicle Routing and Scheduling Problems," Networks, 11 (1981), 221-227.





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