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AI活用配送システム導入~効率的な配車計画可能に【アルフレッサ、ヤマト運輸】

薬+読 編集部からのコメント

ヘルスケア商品の共同配送スキームの構築に向けた業務提携の第1弾として、アルフレッサとヤマト運輸は8月3日、ビッグデータとAIを活用した「配送業務量予測」「適正配車システム」を開発し、導入スタートを発表。この配送業務量予測システムは、アルフレッサが蓄積してきた販売、物流、商品、需要トレンドなどのビッグデータをAIで分析し、注文数、配送発生確率、納品時滞在時間など顧客ごとの配送業務量を予測するもの。配送生産性で最大20%、走行距離とCO2排出量を最大25%、パッケージ納品による対面検品等作業時間を最大20%削減できるとしています。

アルフレッサとヤマト運輸は3日、ヘルスケア商品の共同配送スキームの構築に向けた業務提携の第1弾として、ビッグデータとAIを活用した配送業務量予測、適正配車システムを開発し、導入を開始したと発表した。同システムを導入することによって、配送生産性で最大20%、走行距離とCO2排出量を最大25%、パッケージ納品による対面検品等作業時間を最大20%削減できるとしている。

 

同システムについては、今月からアルフレッサの首都圏支店を対象に導入し、順次全国の支店へ拡大していく予定。さらに、同スキームのブラッシュアップを行い、第2弾、第3弾の業務提携を進めていきたい考えである。

 

今回導入されたスキームは、二つのシステムから構成されている。配送業務量予測システムは、アルフレッサが蓄積してきた販売、物流、商品、需要トレンドなどのビッグデータをAIで分析し、注文数、配送発生確率、納品時滞在時間など顧客ごとの配送業務量を予測する。

 

AIが学習することで各種予測の精度が向上し、効率的な配車計画の作成が可能になるとしている。

 

配送業務量予測システムの情報によって、自動的に作成される配車計画システムは、ヤマトが蓄積した物流、配車に関するノウハウと渋滞などの道路情報を活用して、効率的・安定的な配車計画を作成するもの。

 

配送業務量が多い時には、ヤマトグループが保有する配送リソースも機動的に活用することで、安定した配送が可能になる。

 

これまで医療機関への納品時には、対面で検品作業を行っていたが、アルフレッサは検品作業が不要なパッケージ納品を展開中。今回導入するシステムにデジタル機能を活用した事前検品も踏まえたパッケージ納品へシフトし、対面作業時間の大幅短縮を目指す。

 

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出典:薬事日報

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