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物流ルート最適化とは？課題と対策・製品を解説
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物流・倉庫DXにおける物流ルート最適化とは？
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『組合せ合致化ソリューション』は、要素の組合せによって生じる
大量の選択肢の中から良いものを選択する「組合せ合致化問題」を、
強化学習を使って解決することを目指したソリューションです。
製造ラインの工程スケジューリング、配達経路の選択、工事計画の策定、
積荷配置計画の策定など、様々な活用が想定されます。
ご用命の際は当社へお気軽にお問い合わせください。
【強化学習×最適化のメリット】
■合致化問題が大きくなっても、強化学習では最適化に要する
推論時間が大きくなりにくい
■様々な合致化問題に対してほぼ一つの枠組みでアルゴリズムを
構築することが可能
※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
生産ラインや施工計画の無駄を省く！組合せ合致化AIソリューション
MOAIプラットフォームに含まれている「サプライチェーン最適化モジュール群」
についてご紹介いたします。
シミュレーションベースと最適化ベースの2つのアプローチを融合することによって、
サプライチェーン全体の最適化を目指す提案をしており、個別課題(例：生産最適化、
配送最適化)の最適化だけでなく、最適化ベースの統合事業計画(IBP：Integrated
Business Planning)が可能になります。
ご用命の際は、当社までお気軽にお問い合わせください。
【特長】
■高速で大規模問題が解ける
■APIレベルでは統一のモデリング言語SCMLで記述可能
■モデリングの自由度が非常に高く、高速開発が可能
■最適化ベースのS＆OPの構築、短期～中長期の生産最適化計画作成、
サプライチェーン統合最適化なども可能
■汎用性が高い、各種制約が考慮可能、カスタマイズが容易、短期で導入可能
※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
【MOAIプラットフォーム】サプライチェーン最適化モジュール群
当社では、独自のAIシミュレーション技術を活用し、物流倉庫の
レイアウト設計・マテハン機器選定・マネジメント高度化を支援する
サービスをご提供いたします。
デジタルを活用した新しい物流倉庫の在り方を提案してまいります。
ご要望の際はお気軽に、お問い合わせください。
【ユースケース】
■倉庫レイアウトの設計
■マテハン機器の選定
■作業動線の検討
■人員／作業計画の作成
※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
物流倉庫デジタルツイン・シミュレーション
多くの現場では、人が計画・判断されていますが、"ベテランのノウハウが必要"
"いつも計画の見直しが大変" などの課題はございませんか？
『TEX Optimizer』は、当社独自の最適化エンジンを用いて、お客様の
生産・物流を最適化するためのソリューションサービスです。
人の意思決定を全体最適化の視点から強力に支援いたします。
ご用命の際は、お問い合わせください。
【こんな課題はございませんか？】
■ベテランのノウハウが必要
■いつも計画の見直しが大変
■計画作成に時間がすごくかかる
■人によって結果が違う
■若手では経験不足
※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
生産・物流最適化ソリューション『TEX Optimizer』
タイ日野製造株式会社工場では、荷物の積み下ろしや運搬で稼働している
フォークリフトや牽引車両の台数削減を目指していたが、詳細な
車両稼働データがないことから取組は壁にあたっていました。
こうした状況を打開するため、同工場では「iField indoor」を導入し、
工場内車両稼働「見える化」プロジェクトを実施し、10台の車両削減に成功。
車両の動きを分析した結果、動線の課題が見える化され、具体的な議論を
進める事ができ、本プロジェクトの成果は車両削減にとどまらず、工場内の
ひとりひとりの従業員に改善意識の醸成にもつながっていきました。
【事例】
■課題
・詳細な車両稼働データがない
■導入製品
・iField indoor（アイフィールド・インドア）
※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
【導入事例】屋内測位技術 工場内車両稼働「見える化」プロジェクト
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物流・倉庫DXにおける物流ルート最適化
物流・倉庫DXにおける物流ルート最適化とは？
物流・倉庫DXにおける物流ルート最適化とは、AIやIoTなどの先進技術を活用し、配送効率を最大化するための最適な配送経路を計画・実行することです。これにより、輸送コストの削減、リードタイムの短縮、CO2排出量の削減、顧客満足度の向上を目指します。
課題
非効率な配送計画によるコスト増
経験や勘に頼ったルート設定では、無駄な走行距離や時間が発生し、燃料費や人件費が増加する。
リアルタイムな状況変化への対応不足
交通渋滞や天候の変化、急な配送依頼など、予期せぬ事態が発生した場合に、迅速かつ柔軟なルート変更が困難である。
積載率の低さによる機会損失
車両の積載能力を最大限に活かせず、複数回の配送が必要になったり、空きスペースが発生したりすることで、輸送効率が低下する。
データに基づかない意思決定
過去の配送データや実績が十分に分析・活用されておらず、改善点や最適化のヒントを見逃している。
対策
AIによる自動ルート計算・最適化
AIが交通情報、配送先、車両情報などを考慮し、最短・最安・最速のルートを自動で算出・提案する。
リアルタイム追跡と動的ルート調整
GPSやIoTセンサーで車両位置をリアルタイムに把握し、状況変化に応じて自動または手動でルートを再計画する。
積載率最大化のための配送計画
配送先や荷物の特性を考慮し、車両の積載能力を最大限に引き出すための最適な配送順序と積載方法を計画する。
データ分析基盤の構築と活用
過去の配送データや実績を収集・分析し、ボトルネックの特定や継続的なルート改善に繋げるための基盤を整備する。
対策に役立つ製品例
統合型配送管理システム
配送計画、リアルタイム追跡、ドライバー管理、顧客への通知などを一元管理し、全体の効率化と可視化を実現する。
AIルート最適化ソフトウェア
複雑な条件を考慮した高度なルート計算アルゴリズムにより、最適な配送経路を短時間で導き出す。
IoTデバイス連携システム
車両や荷物に設置したセンサーからデータを収集し、リアルタイムな状況把握と分析を可能にする。
倉庫管理・配車連携システム
倉庫内の入出庫情報と連携し、効率的なピッキングと最適な配車計画を同時に実現する。
