輸送と物流における AI | ビジネスにおける AI #75

公開: 2024-03-01
運輸、海運、物流部門は現在、大きな変革を迎えています。 すべては人工知能のおかげで、プロセスを最適化し、コストを削減し、運送会社や物流会社の業務効率を向上させます。 AI を企業にどのように適用できるか、また AI がもたらすメリットを見てみましょう。 交通機関における AI について詳しく知りたい方は、以下をお読みください。

輸送と物流における AI - 目次

  1. 輸送における AI による車両管理
  2. AIを導入してルートを最適化し、輸送コストを削減
  3. 輸送におけるAIによる在庫管理
  4. AIを導入して倉庫プロセスと自動輸送を自動化
  5. 輸送における AI によるリアルタイムのデータ監視と分析
  6. 安全と事故防止
  7. 輸送と物流における AI の未来
  8. まとめ

輸送における AI による車両管理

AI ベースのシステムは、車両、ドライバー、ルートに関する非常に大量のデータを分析できます。 これにより、スケジュールやルートを調整し、輸送リソースを有効活用し、燃料消費量を最大 10 ～ 15% 削減することが可能になります。

機械学習機能を備えたインテリジェント システムは、車両やその他の機器に取り付けられたセンサーからのデータに基づいて、潜在的な故障を数か月前に予測できます。 これにより、都合の良い時間に修理やメンテナンスのスケジュールを設定し、ダウンタイムを最小限に抑え、計画外の道路停止を回避することができます。

フリート管理における AI の使用の一例は、物流業界の世界的リーダーである DB Schenker です。 同社は高度な AI アルゴリズムを使用して、輸送計画、需要予測、オファー管理を最適化しています。 たとえばブルガリアでは、同社は Transmetrics AI ソリューションを使用して車両の稼働率を向上させ、大量の輸送の輸送時間を短縮しました。

航空輸送において、同社はシミュレーションのカスタマイズを可能にし、履歴データに基づいたハイブリッド シミュレーションおよび予測ツールを使用しています。 AI を使用することで、DB シェンカーはデジタル変革を加速するだけでなく、物流市場における長期的な競争上の優位性も確保しています。

ai in transportation

出典: DB シェンカー (https://shippingwatch.com/logistics/article14448745.ece)

AIを導入してルートを最適化し、輸送コストを削減

最新の AI を活用したマッピング システムは、交通渋滞をリアルタイムで分析し、迂回路を検索し、現在の状況に基づいてドライバーに最適なルートを提案できます。 さらに、機械学習アルゴリズムは、荷物が可能な限り最短の距離で輸送されるように、荷物の分散を適切に計画するのに役立ちます。 これは、運用コストの削減に直接つながります。

ルート最適化のための AI ソリューションを専門とする企業の一例として、アメリカの会社 FourKites があります。 彼らは、データと機械学習を活用して輸送の可視性と効率を高めるリアルタイムのサプライ チェーン監視プラットフォームを開発しました。

クライアントの 1 つであるヘンケルは、FourKites ソリューションを使用することで、荷物の位置と到着予定時刻 (ETA) に関するリアルタイムのデータにアクセスできるというメリットを享受しています。 これにより、タスクをより適切に計画し、潜在的な遅延に対応できるようになります。

FourKites は、時間とコストの節約、LSP (物流サービスプロバイダー) の品質と説明責任の向上、公正な紛争解決、遅延に対するペナルティの回避など、追加のメリットもヘンケルにもたらしました。 2024 年に、ヘンケルは FourKites を使用してほぼ 100 万件の出荷を追跡する予定です。

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出典: Four Kites (https://www.fourkites.com/platform/)

輸送におけるAIによる在庫管理

人工知能は、特定の商品や原材料の需要を正確に予測するために、大量のデータを分析することに熟達しています。 その結果、在庫管理がより効率的になり、倉庫への補充がより正確になり、在庫切れを減らすことができます。

サプライ チェーンの最適化に AI と機械学習を使用する 2 つの一般的なツールは次のとおりです。

  • RELEX (https://www.relexsolutions.com/) – 需要予測と自動在庫補充に使用される包括的なプラットフォーム。 同社は、あらゆる業界の顧客が需要を計画し、在庫を管理し、物流プロセスを最適化し、収益の増加を促進するのを支援します。
  • SAP IBP (https://www.sap.com/products/scm/integrated-business-planning.html) – SAP スイートの一部である高度な在庫計画およびサプライ チェーン モジュール。 SAP IBP は、物流プロセスの最適化を支援し、販売業務計画 (S&OP)、需要予測、対応と配送、在庫計画、輸送計画などのさまざまな機能を提供します。
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AIを導入して倉庫プロセスと自動輸送を自動化

人工知能モジュールを搭載した自律型ロボットは、多くの最新の倉庫や物流センターですでに稼働しています。 彼らは、注文のピッキング、製品の梱包、商品のパレットの輸送を行うことができます。 機械学習アルゴリズムにより、これらのロボットは個々の商品やパッケージを認識し、倉庫内で独自の経路を計画し、従業員と通信することもできます。

ロボットによって梱包および準備された製品が道路に投入される準備ができたら、何が起こるでしょうか? これにより、自動運転車への AI 実装への扉が開かれます。 一例は、現在 DB シェンカーの配送センターでテストされている自動運転トラック T-Pod です。 道路を走行中にオペレーターが制御したり、AI の実装により、途中の障害物を避けて製品のパレットを自律的に搬送したりすることができます。 ナビゲーションは、カメラ、レーダー、深度センサーの使用によって容易になります。

DB シェンカー T-Pod は、この種の車両としてはスウェーデンで公道走行が承認された初めての車両です。 最大20トンの貨物を運ぶことができ、1回の充電での航続距離は約200kmだ。

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出典: DB シェンカー (https://www.dbschenker.com/)

輸送における AI によるリアルタイムのデータ監視と分析

車載センサー、倉庫自動化システム、出荷ロケーターからのデータは、人工知能アルゴリズムによってリアルタイムで分析できます。 これにより、正確なビジネス上の意思決定を瞬時に行うことができ、組織全体の効率が向上します。 たとえば、AI モジュールを搭載したシステムは、配送遅延に即座に対応し、顧客に通知したり、予防策を講じたりするのに役立ちます。

OLX チームは、機械学習を使用して予測 ETA モデルを構築しました。ETA モデルは、輸送および物流において、到着予定時刻の略です。 モデルでは次のような要素が考慮されます。

  • 位置、
  • 商品の種類、
  • 気象条件、
  • 休日など

このモデルは 200 万を超える取引のデータでトレーニングされ、6 か国のデータでテストされました。 ETA モデルは非常に高い精度と精度を実現し、市場や運用条件の変化に適応する能力を実証しました。 ETA モデルは、顧客の信頼と満足度を高め、配送プロセスの効率と収益性を高めるのに役立ちました。

安全と事故防止

AIモジュールを搭載したインテリジェント監視システムは、運送会社の資産を保護するだけではありません。 カメラからの画像とセンサーからのデータを分析することで、ドライバーの行動を評価し、疲労の兆候を検出して、走行中の休憩を提案できます。 さらに、車両から受信するテレメトリ データを継続的に分析する機械学習アルゴリズムにより、潜在的な故障を事前に予測できます。

そこで、イスラエルの新興企業 Cortica は、差し迫った故障を早期に検出するために、ニューラル ネットワークを応用してエンジン音を分析しました。 コンチネンタルや ZF フリードリヒスハーフェン AG などの企業は、運送会社向けに車両予測診断用の同様のソリューションを提供しています。

輸送と物流における AI の未来

専門家は、人工知能のせいで、TSL 業界は今後 10 年以内に完全な変革を迎えるだろうと同意しています。 自動運転トラックは米国の道路の標準となり、世界の他の地域でもより頻繁に登場し始めるでしょう。 一方、倉庫では、注文のピッキングから積み込みまでの作業の大部分がロボットによって処理されることになります。

AIのおかげで、輸送と物流のコストは30〜40％も削減されます。 また、ルートと積載量の最適化、およびルートの最後のキロメートルでの車両の移動を容易にするインテリジェント都市システムの導入によって、配達時間も短縮されます。 物流におけるAIの統合により、顧客サービスの品質が向上し、人的ミスのリスクがほぼ排除されます。

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出典: DALL・E 3、プロンプト: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatylnakania/)

輸送における AI – 概要

結論として、交通機関における機械学習と AI アルゴリズムを使用したシステムは、活用され始めたばかりの TSL 業界において大きな可能性を秘めています。 これらの導入は、コストを大幅に削減し、納期を短縮し、輸送の安全性を向上させ、顧客へのサービスを向上させる機会となります。 ただし、成功するには、これらのテクノロジーの導入に戦略的に取り組む必要があります。

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著者: ロバート・ホイットニー

JavaScript の専門家であり、IT 部門を指導するインストラクター。 彼の主な目標は、コーディング中に効果的に協力する方法を他の人に教えることで、チームの生産性を向上させることです。

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