アスクル、AI需要予測モデルで横持ち計画簡易化

ロジスティクスアスクルは29日、物流センターと補充倉庫間の横持ち輸送計画にAI（人工知能）を駆使した需要予測モデルを採用し、全国の物流拠点に展開を開始したと発表した。これにより、ALP横浜センター（横浜市鶴見区）では1日あたりの商品横持ち指示の作成工数が75％、入出荷作業が30％、フォークリフト作業が15％削減された。

新たに採用されたAI需要予測モデルは、物流センターとその近隣に位置する補充倉庫間の商品横持ち指示に活用され、AIがいつ、どこからどこへ、何を、いくつ運ぶべきかを的確に指示する。これまで手作業で計画を策定していた担当者に代わり、AIが予測した結果に基づく指示が可能となり、需要予測の精度向上とともに作業工数の大幅な削減につなげる。

▲商品横持ち計画作成から横持ち作業の改善イメージ（クリックで拡大、出所：アスクル）

また、これまで担当者の経験と知見に依存していた商品横持ち計画がデータ駆動型のプロセスに変わったことで、需要予測の精度向上と作業効率の向上を実現。同時に、予測の精度向上とシステム化により、従来は管理が難しかった賞味期限や使用期限のある期限管理品を補充倉庫で保管できるようになり、センター内での商品の移動が削減された。

これまで東日本の一部物流センターで採り入れていたこのAI需要予測モデルは、今後は他の物流拠点への展開が進められる予定だ。

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LOGISTICS TODAY編集部
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