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AIで物流はどう変わるか?


本日は、AIの導入により物流業務はどのように変化し改善・効率化されるかについて説明しております。
物流業務に従事する皆様の業務改善に少しでもお役立ていただけたら幸いです。

目次

  1. 物流現場が抱える課題
  2. AI導入による効果・メリット
  3. 物流へのAI導入事例
  4. Datumixの物流向けAIサービスの紹介
  5. Datumixの共同開発プロジェクトの紹介

物流現場が抱える課題

高齢化による人材不足

現在物流は深刻な人手不足に見舞われています。
ドライバーの従事者数は減少傾向にあるほか若者の物流企業への就職希望者も少なく、労働者の平均年齢は年々上昇しています。
特に29歳以下の就業者の割合は10%を切っており(2014年度国土交通省調べ)、他の産業の平均割合の15%と比較すると、物流産業は高齢化の進行が顕著となっております。

過酷な労働環境

物流現場において若者の志願者が少ない理由の1つに労働環境が過酷であることが挙げられます。
日夜問わず勤務を求められるため長時間労働である上に賃金は低下傾向にあるため、若者が物流産業を選ぶメリットを見出せないのが原因であると考えられます。

需要と供給のアンバランス

以上に加え、現在はオンラインショップでの商品購入が盛んであり、物流の需要は増加傾向にあります。しかしながら人員が不足しているため、少ない人材で膨大な荷物配達を捌く必要があります。
これにより、物流の作業員1人あたりの労働量の増加が不可避となっているのが現状です。

AI導入による効果・メリット

近年、物流産業において業務の高速化・効率化を図り、RPAやWMSなどのツールを用いた自動化が進んできておりますが、入出荷を行う商品のリスト化やピッキングなど依然として人手による作業が多いほか、システムが突然業務停止してしまう、あるいは間違った業務を続けてしまうなどあまり効率化が実現できていないのが現状です。
物流業務にAIを導入することで、これまで効率化が困難とされてきた業務の効率化が行えます。
物流業務にAIを搭載することで、これまでに人手でないと解決できなかった作業が自動化され、作業員の負荷を削減することができます。
また、RPAでもある程度の作業を自動化することができますが、こちらはある一定のルールベースに沿った範囲内での自動化になります。
一方AIは「自分で物事を判断する」ことができるため、自立した判断ができるか否かがRPAとの大きな違いになります。
さらにAIは人間には判断ができない量のビッグデータを分析することができ、機械自身で判断することが可能であることも特徴です。

物流へのAI導入事例

注文処理の自動化

同ソリューションは、倉庫にメーカーなどから製品の発注書が届いた際に、発注書の内容確認やデータ入力を人手を用いて行なっている物流企業に提供されています。
ソリューションとしては、AIを搭載した画像認識技術に帳票に記載されている文字を瞬時に読み取りデータベースのマスタデータと組み合わせることで、高精度な文字認識を実現しています。
同ソリューションを用いることで全体の90%程度の文字情報を読み取ることができ、結果として作業工数を70%削減した事例がございます。

仕分け作業の自動化

同ソリューションは、商品の仕分けを行うソーターを導入している物流企業に対して提供されています。
ソリューションとしては、画像認識技術と深層学習を活用し、ベルトコンベアに運ばれている数百種類の商品を自動で認識・判別し、商品別に仕分けることで、仕分け業務の効率化を実現することができます。

ドライバーの居眠り運転防止

同ソリューションは、長時間運転を行い荷物の輸送を行うドライバーの安全を保つことを目的に提供されています。
ソリューションとしては、AIを搭載した車内カメラを搭載することで、ドライバーの状況を監視・分析し、ドライバーが居眠りをする兆候を映像から判別した際に、アラートなどでドライバーを呼びかけ、事故を未然に防ぐことが可能です。
同ソリューションにおいて、実際にドライバーの事故リスクが大幅に削減された事例がございます。

Datumixの物流向けAIサービスの紹介

Datumixにおいても様々な物流向けAIサービスの開発・提供に取り組んでおります。
現在は需要予測やマテハン機器の最適化、在庫配置の最適化など6つの物流向けAIサービスを開発・提供しているほか、物流業務に関するデータ分析サービスも提供しております。
今回は以上のサービスの中から、弊社が現在お客様と共同開発しておりますマテハン機器の最適化サービスについてご紹介いたします。

マテハン機器最適化サービス

Datumixではマテハン機器最適化サービスを提供しております。
同サービスは、自動物流倉庫の動作ロジックやログデータからボトルネックを分析し、AIで自動物流倉庫の入出庫効率をあげる最適化を行うサービスです。
弊社のマテハン機器最適化サービスの特徴は以下の3つに分けられます。

1. デジタルツイン環境で、高精度なモデル開発が可能

倉庫設備を立体的に再現した3Dモデルを作成し、お客様から提供された倉庫内の過去のログデータを3Dモデルに組み込み、倉庫内のボトルネックを検証いたします。
組み込まれたログデータをもとに3Dモデル上で倉庫の動きを再現し、高精度なAIモデルを開発し、倉庫設備の効率化を実現いたします。

2. 3Dモデルで動きの可視化を実現

Datumix開発の3Dモデルの出力によりどのような挙動になったかをウェブツールで可視化するほか、可視化された挙動を分析し関係者が納得するような説明を提供するため、企業様は漠然とAI導入を行うのではなく、AI導入による状況の変化や効果を逐一確認・把握することができます。

3. 季節変動にも適応

季節変動のよる、倉庫内の商品の変化による影響で、倉庫内の効率は日々変化します。
Datumixが開発するAIは、過去の商品傾向を加味したAI、年間を通して、高効率な倉庫運営を実現します。
当サービスは自動物流倉庫のみならず、AGVやAMRなどの自動搬送ロボットにおきましてもご利用いただけます。

 

Datumixの共同開発プロジェクトの紹介

Datumixは現在物流設備のインテグレータ様と共同開発で、マテハン機器のAIでの効率化に取り組んでおり、シミュレーションベースで、20%の入出庫効率の向上を実現いたしました。
今後は効率の向上が検証されたAIアルゴリズムを実機に導入し、物流業界の効率化にさらに貢献していきます。

Datumixでは自動倉庫向けマテハン機器最適化サービス以外にもAIを用いた物流の最適化サービスも提供しております。
是非この機会に一度貴社の物流業務フローを見直されてみてはいかがでしょうか?

 

 

参考サイト
ITトレンド
ITトレンド
物流倉庫プランナーズ ジャーナルONLINE
Amy Insignt
AIsmiley Magazine