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オルビスのEC梱包サイズ最小化、配送費を削減

2023年3月22日 (水)

ECデータサイエンスで企業と社会の課題解決に取り組むDATAFLUCT(データフラクト、東京都渋谷区)は22日、オルビス(同品川区)と機械学習によるEC(電子商取引)発送時の梱包サイズを最小化する実証実験を開始した、と発表した。最大で年間2000万円の配送費削減を見込み、持続可能なEC物流の実現のため、2023年中の導入を目指す。

発表によると、今回の仕組みは高精度な需要予測を行う機械学習サービス「Perswell」(パースウェル)とデータプラットフォーム「AirLake」(エアーレイク)を組み合わせ、オルビスの商品データや出荷データ、梱包材の価格データをもとに、最適な梱包材のサイズを算出。商品が破損しない範囲で梱包を最小化することにより配送コストを削減する。

▲実証実験の概要(出所:DATAFLUCT)

EC市場が拡大する一方、エネルギー価格高騰や原材料費の上昇などを受け配送コストは高騰が見込まれている。オルビスは持続可能な物流基盤を強化するため、これまでも通販向け出荷ラインにAGV(無人搬送車)をはじめ、直営店舗・BtoB向け出荷ラインに重量計を搭載した最新のAMR(自律走行搬送ロボット)を導入するなどテクノロジーを積極活用。物流システムの自動化や省人化を促進し、環境負荷と現場負担の軽減を図ってきた。

さらなる効率化を目指す観点から、梱包のダウンサイジングに着目。必要なサイズよりも大きな梱包材を使うことで生じる余分な配送費の削減に乗り出した。今後は新たな配送方法への対応やグループ共通の新たな梱包規格や梱包資材を作ることも検討し、より効率的な配送の仕組みを構築していく。

需要予測の分析結果のイメージ(クリックで拡大)

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LOGISTICS TODAY編集部
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