日立物流、デジタルツイン上で車両をシェアリングし、輸送効率が向上するか検証

日立物流は1950年に創業した物流会社だ。

同社は1980年代頃から物流のシステム化の波に乗って、荷主企業から物流全般の業務(保管・配送・荷役・輸出入)を請け負う3PL事業を主力として成長してきた。

近年は、新技術(IoT、AIなど)を活用し、物流領域を起点に顧客のサプライチェーンの課題を解決していくビジネスコンセプト「LOGISTEED(ロジスティード)」を掲げている。

車両をシェアリングすることで輸配送が効率化されるか実験

昨今、人口減少の影響によってドライバーが不足している。事実、2017年度時点で配送しなければならない荷量に対し、10万人のドライバーが不足しているという。

しかし、今後、人は減っていくという状況を考えると、ドライバーを増やすというより、現在の車両の輸配送を効率化するアプローチに関して議論をするほうが建設的だ。

そこで日立物流は協力先である運送会社4社と一緒に、それぞれが担当している配送先と車両を自由に組み替えた場合、輸送効率が向上するかどうかという検証を行った。

Supply Chain Guru

日立物流が使用したLLamasoftのSupply Chain Guruは、サプライチェーンを最適化するソリューションだ。

ユーザーは、実際のサプライチェーンに関するデータ(原材料、需要、BOM、人員、設備、輸送資産)をSupply Chain Guruというソフトウェアに投入することで、デジタルツインを作成し、デジタルツイン上で在庫最適化、ネットワーク最適化、輸配送最適化などを行うことができる。

そのため、ユーザーは勘に頼らない定量的なデータに基づいて、サプライチェーン全体を最適化するための、より良い意思決定が可能となる。

例えば、輸出企業がアンチダンピング(不当廉売関税)といった貿易上の問題に直面した際、第三国を経由して輸出した場合、これまでと比較して、コストメリットはあるのか、といった複雑な問題もシミュレーション可能だ。

※アンチダンピングとは、外国企業の産品が不当に安い価格で輸入されるとき、自国産業を救済するために追加的に関税を賦課すること。

Supplay Chain Guruはクラウドおよびソフトウェアでの使用が可能だ。ソフトウェアで使用する場合は、マシンには以下のスペックが推奨されている。

  • OS:Windosw10(64bit)
  • CPU:Intel Core i7 プロセッサー
  • メモリ:8GB
  • 容量:2x500GB
  • 画面:1920×1080

実証実験の詳細

同ソリューションを用いて日立物流が取り組んだのは、同社の協力会社である運送会社4社それぞれが担当する配送と、各社の車両を自由に組み替えた場合、輸送効率が向上するかどうか、また、向上するのであればどのくらい効率が上がるかという検証だった。

検証は2018年10月から2019年1月の3か月間で、以下のプロセスに沿って進められた。

  1. データ取得

    データ取得段階の概念図
    データを取得するまでの流れ

    まずデジタルツインを生成するにあたりデータを収集しなければならないが、車両の動態情報は、もともとデジタル技術で管理されていなかった。

    そこで、日立物流は「出発」「到着」「荷積み」「荷降ろし」といった各作業をドライバーに登録してもらうアプリケーションを開発し、同アプリがダウンロード済みのスマホをドライバーに提供した。

  2. デジタルツインの作成

    ドライバーが登録した作業情報は、クラウド(AWS)にアップロードされ、日立物流はアップロードされたデータをcsvでダウンロードする。

    そして、日立物流は、csvファイルに含まれるドライバーの入力ミスなどで欠損していたデータを一部削除し、Supply Chain Guruへアップロード。そうすると、運送会社4社の現状の輸配送が可視化される。

    4社の動きを可視化
    運送会社4社の動きを可視化
  3. 輸送最適化

    データ利活用の段階の概念図
    現状の可視化と最適化が行われるまでの流れ

    現状を再現した後、同社はSupply Chain Guruの輸送ルート最適化シミュレーション機能を用いて、運送会社4社の車両をシェアリングした場合の輸送ルート最適化を行った。

    最適化
    運送会社4社の車両リソースをシェアした結果、たとえばA社(緑)については、もともとB社(青)、C社(赤)が担当していた配送拠点を一部担当したほうが、効率が良いということがわかった。

    その結果、コスト削減効果は16%であることが確認できた。

なお、今回はデジタル上で最適化をしてみるという試みであったが、LLamasoftのソリューションは、Ford、Unilever、PEPSICO、intel、DHLなど様々な企業で導入され、シミュレーションした結果に基づいた意思決定が実際に行われている。

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