アスクルが物流センタと補充倉庫間の商品横持ち計画にAI需要予測モデルを活用、予測精度向上と作業工数削減を達成

アスクル株式会社は、物流センタと補充倉庫間の拠点間で商品輸送を行う横持ち計画にAIを活用した需要予測モデルを導入し、同社の全国物流拠点に展開を開始したことを発表した。

このAI需要予測モデルは、同社の「物流センタ」とその近郊に位置する「補充倉庫」間の商品の在庫移動をする「横持ち指示」に活用し、「いつ・どこからどこへ・何を・いくつ運ぶべきか」をAIが指示するものだ。

従来は、物流センタや補充倉庫の担当者がこれまでの経験や知見を活かして手作業で計画を立てていたところ、AI需要予測モデルを活用することにより、AIで予測した結果に基づいた商品横持ち指示が可能となった。

このモデルの導入により、ALP横浜センターにおいて商品横持ち指示の作成工数を約一日あたり75%削減でき、入出荷作業は約30%削減、フォークリフト作業は約15%削減することができ、今回全国の物流拠点に展開を拡大することとなった。

アスクルが物流センタと補充倉庫間の商品横持ち計画にAI需要予測モデルを活用、予測精度向上と作業工数削減を達成
商品横持計画作成(上:横持ち作業のビフォー 下:アフター)

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