※PoCから本番まで、データ表現・モデル化・運用組込みまで伴走します。
配車・配員・配送ルート・時間割・勤務シフトなどの計画業務
作成時間短縮/制約違反の低減/現場の例外を含めた改善
既存システム/Excel/API連携で運用に組み込み
数理最適化は条件が増えるほど計算時間が伸び、ルールベースは例外や暗黙ルールを表現しきれません。 機械学習も「割当」や「順序」といった離散的な制約が苦手です。mcLeGAは、現場の問題設定に即して“実用解”を探索します。
教員・教室・科目などの制約を考慮し、調整工数を大幅に削減します。
車両・ドライバー・法規制・希望条件を加味して割当やルートを作成します。
勤務条件・休暇希望・公平性を考慮し、現場の納得感を高めます。
入力データ(注文・人員・設備・ルール)を取り込み、絶対条件と希望条件に基づいて計画案を複数生成・評価します。 良い点を引き継ぎながら改善を繰り返し、短時間で現場に使える計画へ近づけます。 結果はExcel出力・画面表示・API連携など、運用形に合わせて返却します。
※業務内容に応じて段階的にモデルを拡張します。
制約を整理し「必須」「優先」「例外」に分けて段階的にモデル化し、PoCを通して重要制約から効果を確認します。
制約が矛盾している場合は解が存在しません。どの条件が衝突しているかを特定し、調整方針を立てられるようにします。
可能です。入力・出力をExcelに合わせる形や、既存システムからAPI連携する形など運用に合わせて提供できます。
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株式会社共同オリジナルデータ
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