物流・運輸
物流・倉庫・運送・宅配・港湾・空港・海運・鉄道貨物に対するAI実装力
概要
物流・運輸業界は、ドライバーの時間外労働規制に端を発する物流2024年問題により輸送能力が構造的に不足し、多頻度・小口・翌日納品を前提とした供給網の再設計を迫られています。EC拡大による荷量の増加と倉庫作業の人手不足、燃料費の高騰が重なり、限られた車両・人員・拠点でいかに届け続けるかが経営課題になっています。
HI3は、配送・配車の数理最適化、倉庫作業の需要予測と人員計画、車両・設備の予兆検知、そして帳票・伝票のデジタル化を組み合わせ、「減るドライバーと人員で、届け続ける」物流運営をAIで支えます。
活用事例
物流・運輸の現場でHI3のAIが活用されている代表的な場面をご紹介します。
配送ルート・配車の最適化
配送先・時間指定・車両の積載量・ドライバーの拘束時間といった制約のもとで、走行距離と車両台数を最小化するルートと配車を導きます。HI3の生産計画最適化モジュールで培った数理最適化を配送計画に適用し、数千の配送先規模でも実用時間内に解を出します。
追加受注・遅延・車両故障には動的に再最適化し、配車担当者の判断を支援します。積載順序・重量バランスを考慮した積載計画と同時に最適化することで、積載率も向上します。
倉庫の荷量予測と人員・作業計画
倉庫の繁閑差は人員計画の難しさに直結します。HI3の需要予測モジュールは、荷主の販売動向・カレンダー・販促・天候を織り込んで入出荷量を日次・時間帯別に予測し、ピッキング・梱包の必要人員と作業順序を計画に落とし込みます。
予測に基づいてシフトと作業の平準化を行うことで、残業と待機の両方を減らし、限られた人員で出荷能力を維持します。
伝票・帳票のデジタル化と現場ナレッジ
送り状・納品書・検品記録など、物流現場には紙と手書きの帳票が多く残っています。HI3の図面解析モジュールで培ったOCRと文書理解の技術で伝票を読み取り、荷主・拠点ごとに異なるレイアウトにも対応して基幹システムへ自動連携します。
作業手順や荷扱いの注意点は知識構造化モジュールで検索・質問できる形に整え、マニュアル生成モジュールで多言語の作業手順書として現場に届けます。
関連製品＆ソリューション
お問い合わせ
物流・運輸におけるAI活用について、課題の整理段階からご相談いただけます。