2021年03月15日

沖電気工業㈱(本社・東京都港区、鎌上信也社長)は、㈱ロンコ・ジャパン(本社・大阪府大阪市東成区、福西靖之社長)の協力を得て、物流分野におけるルート配送の効率化に対する沖電気工業のAI技術の有効性を、実証実験により確認した。

 

この取り組みは、コロナ禍において物流のひっ迫が社会課題となっていることを受け、AIによるデジタルトランスフォーメーションでその緩和を図るとともに、配送にともなうCO2排出量の削減に貢献することも期待してのもの。

そして、ロンコ・ジャパンが推進するルート配送計画の自動化とコスト最小化の取り組みの一環として、沖電気工業が開発した「コスト最小型ルート配送最適アルゴリズム」により配送計画の最適解を算出した結果、車輌13台の配送総走行距離が、人手で策定した配送計画と比べて1日あたり約300㌔㍍削減され、コスト最小化への有効性が確認された。

 

コスト最小型ルート配送最適アルゴリズム イメージ

コスト最小型ルート配送最適アルゴリズム イメージ

沖電気工業はAIを用いた最適化技術により、配送計画(配送先と順番、車輛への荷物積載の内訳)に基づく配送総走行距離を最小化する解を自動で導出する「コスト最小型ルート配送最適アルゴリズム」を開発した。

これまでも、車輛の配送ルートを最適化するサービスはあったが、複数車輌で荷物を分割配送するような複雑なケースでは人手に頼らざるを得ず、計画のできにも優劣が生じていた。

一方このアルゴリズムでは、1拠点に1台で一括配送するケースから複数車輌で荷物を分割して配送するケースまで、多様な配送パターンの条件を自動で分析しながら、走行距離とコストが最小になる最適解を算出できることが特徴となっている。

 

今年2月に行った実証実験では、ロンコ・ジャパンの実際の配送案件において、配送要件の確定から配送開始までの限られた時間内で配送計画を策定し、このアルゴリズムによる計画に基づいた車輌13台の配送総走行距離が、配送計画の策定に熟達した人手による算出結果よりも1日当たり約300㌔㍍少ないことが確認できた。

さらに、アルゴリズムの策定した計画に則って実際に配送を行い、選定したルートで走行上の問題がないことも確認している。

コロナ禍において物流の需要は急増し、物流コストも増加傾向にあるが、この「コスト最小型ルート配送最適アルゴリズム」を適用することで、今回の1日13台のケースで試算すると、燃料代は年間約360万円のコスト削減が可能となる。

また、走行距離の最適化および短縮により、年間約440㌔㌘のCO2排出量削減も可能となる。

 

 

 

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