スリップNo.（伝票）を入力するだけで、最適な倉庫・キャリア・梱包パターンをAIが自動算出. リードタイムと物流コストのトレードオフを数理モデルで制御。
DCOエンジンは「リードタイム最小化」と「物流コスト最小化」という2つの最適化モデルを内包し、独自のアルゴリズムで統合します.
DB_deliveryTimeを使用. コストは絶対制約に組込み.
DB_deliveryCostを使用. 時間は絶対制約に組込み.
ユーザー定義のパラメータに基づき、2つのモデルの結果からトレードオフを動的に自動調整します.
リードタイムを最小化するモデルです。
コストより納期を最重視して、最速の配送ルートを自動で選びます。
物流コストを最小化するモデルです。
リードタイムよりも物流コストを最小化する配送方法を自動で選びます。
リードタイムとコスト、両方のバランスを自動で調整するモデルです。
ユーザー定義の重み付けで最適解を算出します。
パラメータを調整することで、モデルの重点を動的に変更. 全ての発注・配送シナリオに対して、ビジネス要件に最適なバランスを設定できます.
配送指示の最適化において、以下の4指標をリアルタイムに評価・最小化します.
注文確定から顧客着荷までの日数を最小化. DB_deliveryTimeと倉庫在庫状況を統合して算出.
複数キャリアのレート・割引条件・燃料サーチャージをリアルタイム比較し最安値を自動選定.
複数個口に分かれることで生じる割増運賃・破損リスクを最小化. 梱包アルゴリズムと連携.
在庫保有倉庫の地理的位置・在庫量・リードタイムを考慮し、最適な出荷拠点を自動判定.
ビンパッキング問題の解法を応用し、商品の寸法・重量・数量から最適な梱包パターンを瞬時に計算します.
商品サイズと箱サイズを考慮し、全ての可能な箱詰めパターンを探索。深さ優先探索・動的計画法を応用し、制約を満たす中で最適な組み合わせを発見する。
限られたリソース（箱）を最大限に利用してアイテム（商品）をパッキングする最適解を求める。NP困難問題に対し、近似アルゴリズムで実用的な速度と精度を両立。
実重量と容積重量を比較し、運賃計算に適用する重量を自動判定。コンテナ積載効率を最大化しながら、キャリアごとのサイズ制約・重量制限をすべて考慮。
数理モデルとアルゴリズムの統合により、DCOエンジンは継続的に進化を続けています.
SlipNo入力→最適キャリア選定。DB_deliveryTime / DB_deliveryCostを使用したModel AとModel Bの統合最適化。
FFD/BF/NF アルゴリズムによる箱サイズ・個口数自動算出。CBM計算・容積重量の自動判定. 口割れ防止ロジック実装。
複数倉庫の在庫状況・地理的位置・各キャリアの発着エリアを統合し、出荷倉庫とキャリアを同時に最適化。
過去の配送実績・コスト・顧客満足度データを学習し、シナリオごとに最適なパラメータを自動チューニングする AIモジュール。