MOL集團(tuán)成功開發(fā)AI汽車運(yùn)輸船分配/裝載計劃

近日，商船三井O.S.K. Lines，Ltd.（MOL）及MOL Information Systems，Ltd.共同宣布，他們已聯(lián)合大阪大學(xué)信息科學(xué)與技術(shù)研究生院的Umetani副教授一起成功開發(fā)出船只分配計劃以及基于“數(shù)學(xué)優(yōu)化”的汽車裝載計劃，這是人工智能（AI）的基本技術(shù)之一。



　　這一技術(shù)進(jìn)步可使MOL人員比以往更快地完成船只分配和裝載計劃。

　　MOL經(jīng)營著約100艘汽車運(yùn)輸船，一般而言，每艘船的載貨量約為5,000輛標(biāo)準(zhǔn)乘用車。近年來，汽車制造商和其他托運(yùn)人的運(yùn)輸和物流模式已經(jīng)多樣化，有效的船只分配和貨物配載對于確保船隊以最佳效率運(yùn)營以滿足客戶需求絕對至關(guān)重要。

　　例如，當(dāng)船舶需掛靠多個裝卸港時，配載貨物的甲板和貨艙會嚴(yán)重影響貨物操作的安全性及其效率。此外，由于必須考慮到航行中貨物的裝卸順序和船體平衡順序，因此根據(jù)計劃的難易程度和計劃者的技能，可能需要更長的時間來制定裝載計劃。

　　在這項研究中，兩個小組與Umetani副教授合作開發(fā)了一種算法，該算法可以通過使用數(shù)學(xué)優(yōu)化從大量組合中有效地生成擬議的計劃。兩個團(tuán)隊都將評估該技術(shù)的實(shí)際應(yīng)用潛力，旨在通過數(shù)字化改善服務(wù)，并在運(yùn)輸量或港口停靠順序突然改變時大大縮短響應(yīng)客戶的時間。

　　MOL集團(tuán)不斷采取積極的態(tài)度來促進(jìn)ICT的實(shí)際使用和應(yīng)用，并利用每個部門的專業(yè)知識，以建立一個更完善的運(yùn)輸集團(tuán)，保障其始終是客戶在運(yùn)輸和物流方面的首選。
　　

 

　　（注1）梅谷俊二副教授

　　Umetani副教授在京都大學(xué)獲得了信息學(xué)博士學(xué)位，目前在大阪大學(xué)信息科學(xué)與技術(shù)研究生院工作。他專攻數(shù)學(xué)優(yōu)化，尤其是組合優(yōu)化。他的工作旨在開發(fā)強(qiáng)大的工具，以解決“大數(shù)據(jù)”的各種實(shí)際應(yīng)用。他還積極與公司合作，通過數(shù)學(xué)優(yōu)化來解決實(shí)際應(yīng)用。

　　（注2）貨物裝載計劃

　　汽車運(yùn)輸船的分配計劃可能被認(rèn)為是巨大的、遠(yuǎn)洋的多層停車場，需要仔細(xì)考慮貨物的高度，重量和尺寸，以及單位數(shù)量和裝卸港數(shù)量。由于必須將汽車駛?cè)牒婉傠x其配載位置，因此必須在適當(dāng)?shù)臅r間清理通道。此外，必須考慮航行期間的船體穩(wěn)定性和裝卸安全性，調(diào)整貨物裝卸位置（甲板和貨艙）。因此，在許多情況下，必須根據(jù)單元數(shù)量的突然變化或停靠順序的變化來重新制定計劃。

　　（注3）數(shù)學(xué)優(yōu)化

　　數(shù)學(xué)優(yōu)化是用于決策和解決問題的代表性數(shù)學(xué)方法之一，可以從一組可用的替代方案中選擇最佳解決方案。它被廣泛應(yīng)用于投資管理、物流和供應(yīng)鏈、能源管理和調(diào)度等領(lǐng)域。