ヤマト運輸とアルフレッサ、ビッグデータ・AIを活用した配送業務量予測および適正配車のシステムを導入
世界に先駆けて超高齢社会に突入した日本は、様々な社会的課題を抱えた課題先進国と言われている。社会全体では、高齢者人口の増加と生産年齢人口の減少に伴って、社会保障費の増加とその財源確保が社会的課題の1つとなっている。 また … Read more
倉庫と運輸の両面でのデジタル活用が進むロジスティクスの世界。ヒトが行う作業が多いからこそ、人手不足に対応したソリューションが求めらえる一方で、抜本的なビジネスプロセス全体の最適化は難しいといわれる。ここでは、スマートロジスティクスの基本と事例について紹介する。
スマートロジスティクスは、主に「倉庫の管理」を行うためのものと、「輸送網を効率」的に行うものとに分かれる。
倉庫の管理を行うものとしては、ロボットや自動搬送機などを活用したもの、AVGと呼ばれる荷棚を動かすもの、ヒトによるピッキング作業を効率化し、ミスを少なくするもの、自動走行する搬送用機械(フォークリフトなども含む)、倉庫の設計システムやVR/ARなど、多岐にわたる。
また、輸送網については、トラックの自動走行や、トラックの状態管理、ドライバーの状態管理や、ラストワンマイルを解決するためのドローンなど、多くのテーマについて考える必要がある。
しかし、荷主や荷受け、倉庫管理者、物流業者などの様々なステークフォルダーが一つのモノを運ぶ役割を担っている現状、ビジネスプロセス全体を最適化し、人不足にも対応した、安価なロジスティクスを実現することは簡単ではない。
B2Cのロジスティクスにおいては、ECサイトの台頭で、荷物が飛躍的に増えている昨今、ビジネスプロセス横ぐしでの効率化が必須となる。
スマートロジスティクスを実現する上で必要な基本と事例を紹介する。
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