鉄道コンテナの貨物需要から貨物車交通の需要を推計するシステムの開発

安治川口駅を拠点駅とする鉄道コンテナ集配トラック（以下、鉄道トラック）の運行統合データを作成した上で、2018年11月12日から30日までの実働16日分における延べ126運行による延べ553個のコンテナの集配送について分析を行った。その結果、112箇所の訪問荷主先が抽出され、安治川口駅近辺と大阪湾に沿った臨海部において、多くのコンテナが取り扱われていた。また、鉄道トラック１台あたりの平均総運行時間は、9時間11分20秒で、この内の約4割が走行時間となっていた。さらに、訪問荷主先での荷役時間や待機時間において、1時間以上の長時間となっているものが1割程度みられた。一方、既存のVRPソルバーを、鉄道トラックの配車配送問題に援用する方法については、コンテナの種類では12ftと31ftの2種類を、鉄道トラックの種類では4種類の取り扱いが可能になる方法を検討した。その結果、概ね良好な計算結果を得ることができたが、一部、最初の訪問荷主先で12ftコンテナを卸した後、次の訪問荷主先で31ftコンテナを積載するといった解としてふさわしくないケースがみられた（通常、空となった12ftコンテナが積載されているため、31ftコンテナの積載は不可能）。このため、引き続き検討し、問題の解決を図りたい。また、鉄道トラックの輸送効率の改善策として3ケースを設定した上で、11月12日の運行について、既存VRPソルバーを用いた運行シミュレーションを行った。その結果、安治川口駅を拠点駅とする鉄道トラックの輸送効率を向上させるには、コンテナの集配送を訪問荷主先に最も近い貨物駅から行うことが最も有効であることがわかった。また、積みと卸しコンテナのマッチングの成立には、それぞれの発生個数が影響するが、荷役時間や待機時間を大幅に短縮すると、利用トラック台数が削減できる可能性があることを示唆することができた。

安治川口駅を拠点駅とする鉄道コンテナ集配トラック（以下、鉄道トラック）の運行統合データを作成した上で、2018年11月12日から30日までの実働16日分における延べ126運行による延べ553個のコンテナの集配送について分析を行った。その結果、112箇所の訪問荷主先が抽出され、安治川口駅近辺と大阪湾に沿った臨海部において、多くのコンテナが取り扱われていた。また、鉄道トラック１台あたりの平均総運行時間は、9時間11分20秒で、この内の約4割が走行時間となっていた。さらに、訪問荷主先での荷役時間や待機時間において、1時間以上の長時間となっているものが1割程度みられた。一方、既存のVRPソルバーを、鉄道トラックの配車配送問題に援用する方法については、コンテナの種類では12ftと31ftの2種類を、鉄道トラックの種類では4種類の取り扱いが可能になる方法を検討した。その結果、概ね良好な計算結果を得ることができたが、一部、最初の訪問荷主先で12ftコンテナを卸した後、次の訪問荷主先で31ftコンテナを積載するといった解としてふさわしくないケースがみられた（通常、空となった12ftコンテナが積載されているため、31ftコンテナの積載は不可能）。このため、引き続き検討し、問題の解決を図りたい。また、鉄道トラックの輸送効率の改善策として3ケースを設定した上で、11月12日の運行について、既存VRPソルバーを用いた運行シミュレーションを行った。その結果、安治川口駅を拠点駅とする鉄道トラックの輸送効率を向上させるには、コンテナの集配送を訪問荷主先に最も近い貨物駅から行うことが最も有効であることがわかった。また、積みと卸しコンテナのマッチングの成立には、それぞれの発生個数が影響するが、荷役時間や待機時間を大幅に短縮すると、利用トラック台数が削減できる可能性があることを示唆することができた。