三菱ふそう、搬送車両の稼働偏り解消へ

荷主三菱ふそうトラック・バス（川崎市中原区）は24日、IoT（モノのインターネット）や機械学習を活用し、川崎製作所構内の搬送車両の稼働最適化に着手したと発表した。

200台のフォークリフトにサン電子の「おくだけセンサー」を装着し、日々の稼働状況を3次元で定量的に分析、収集されたデータは機械学習アルゴリズムを使って稼働率を解析する。これにより、工場内の車両配置を最適化し、必要な場所に必要な数のフォークリフトを配置することで物流業務を効率化し、運転手の待機時間削減や車両レンタル費用・メンテナンスコストの削減につなげる考えだ。

▲フォークリフト稼働率の可視化のイメージ。緑部分が稼働を示す（クリックで拡大、出所：三菱ふそうトラック・バス）

川崎製作所では、トラックや産業用エンジンの製造で、フォークリフトやターレトラックなど300台の構内搬送車両が使用されており、これらの車両は運転手が固定されず、必要に応じて流動的に運用されている。頻繁に搬送が行われる場所の車両は休むことなく稼働し、逆に使用頻度が低い場所の車両は待機が多くなることが課題となっている。

三菱ふそうはことし3月からデータ収集を開始しており、収集データの比較・分析を経て、数か月以内に最適な車両配置の稼働を始める予定だ。

▲川崎製作所構内のフォークリフト（出所：三菱ふそうトラック・バス）

■「より詳しい情報を知りたい」あるいは「続報を知りたい」場合、下の「もっと知りたい」ボタンを押してください。編集部にてボタンが押された数のみをカウントし、件数の多いものについてはさらに深掘り取材を実施したうえで、詳細記事の掲載を積極的に検討します。

LOGISTICS TODAY編集部
メール：support@logi-today.com