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Case study

人工知能(AI)の導入事例・実績

配車計画最適化による業務効率の改善

物流サービス事業者様

配車計画には多種多様な制約条件があり、これまで担当者が暗黙知によって計画を立案していました。属人化していた配車計画の立案業務を、数理最適化技術を用いて自動化し、ルートや配車台数などの最適化によりコスト削減を実現しました。

Solution

このようなソリューションを実現しました

現場担当者へのヒアリングから業務プロセスの棚卸しを行い、優先順位をつけて改善効果の高い要件を洗い出しました。さらに、すぐに着手可能なタスクを見積り、クイックに課題にアプローチ。そして、最適な配車シフトを算出する機能を持つ当社エンジンをベースに、顧客が所有する業務データと制約条件をもとにしたカスタマイズを適用しました。要件に合わせた最適化計算を行うモデルを設計・構築することにより、これまで人手で行っていた日毎の配車計画、車両台数やルートを自動で算出できるようになりました。

課題

配車計画を支援するソフトウェアやサービスは世の中には多数ありますが、以下のようなハードルがあり、導入には至っていませんでした。
・既存のパッケージだと多様で複雑な業務要件を満たせない
・業務の属人化により要件が明文化されておらず、必要業務が十分に把握できていない
・開発からやり直すと膨大なコストと時間が掛かってしまい、業務に支障をきたす

導入後の成果

配車計画最適化サービスを導入し、継続的に利用することにより、下記の効果が得られると試算されています。
・配車手配の最適化による大幅なコスト削減
・担当者の業務工数の削減
・配車手配業務スピードアップ
・ビジネスに精通した人材の時間創出
・改善施策のシミュレーションによる高精度な効果金額算出

まずは、お客様のお悩みや検討中の構想を
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適切なアドバイスをさせて頂きます。

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