AIの最適化機能で配送計画の所要時間が激減した

国土交通省は、2018年度の宅配便取扱い個数が43億701万個だったと発表しました。前年度と比較すると5568万個・約1.3％の増加でした。
インターネット通販の需要拡大を背景に、4年連続で過去最高を更新しています。あらゆる品物が国内であれば1～2日間で指定住所に届くのがあたりまえですがそれを支える企業は、どのような工夫を行っているのでしょうか？

配送業界の抱える課題

多数の配送先の配車を無駄なく計画するのはとても困難な作業です。増え続ける配送量に対しドライバー不足問題や再配達問題、コロナ対策などに対応しなければいけません。
荷物が多いからと言いて大量に荷台に積むと容積や重量がオーバーしてしまい、道路交通法に違反してしまいます。また、長距離配送であれば渋滞を回避する必要性もあります。配送先の時間指定などに対応する事や配達員の休憩や勤務時間の管理も必須です。
その他、配送先の配送車停車位置で近隣の方にご迷惑をかけてもいけません。また、ECサイトの急激な需要拡大により海外まで製品を届けることも増加しています。国際競争に打ち勝ち、企業のブランドイメージを高める為にも、製品の遅延が生じない事が望まれます。

AIの最適化機能で配送手配の所要時間が激減した

この様な業界ならではの課題が山積していても、AIの最適化機能（コストモデルに基ずくアルゴリズム）を導入する事により『車両台数最小化』や『走行距離最小化』、『積載率最大化』、『最適配送車停車位置』を行うことができます。さらに、配車計画を担う部署の作業効率が向上し残業を激減することができます。また、最適なルートや時間をリアルタイムで構築する事により配達員の業務軽減や燃料費削減にも結び付きます。そして、Co2削減にも貢献でき地球にも優しいですね。

まとめ

私達の暮らしに欠かせない宅配業界ですが、ここでもAIの能力が必要とされているのですね。これからの更なる進化も楽しみです。
弊社では、安全運転をしているかどこを走行しているかが遠隔で分かる製品を販売しています。

「車」の状態を高精度に検出する独自のアルゴリズムがセンシングデータをお客様が求める価値ある情報に変換します。

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