急増中!物流分野におけるAI活用の事例集

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皆さん、こんにちは。データデザイン部でディレクターを担当している林です。
普段はAIやデータ活用を軸にお客様の事業課題を解決するプロジェクトを推進しております。

最近多くご相談をいただくのが、物流業界のお客様から「AIを使って課題解決できないか」というものです。
多種多様な荷物が行き交いつつ比較的単調な作業が多いため、物流業界でのAI活用シーンは幅広くあります。
今回はそんな物流業界のAI活用について、具体的な事例をご紹介していこうと思います。

※お客様のご了承を得ていませんので、あいまいな表現の箇所があることをご容赦ください。

※物流業界でAIが注目される背景や現状についてはこちらの記事も併せてご参照ください。

目次

1.入荷・出荷作業時検品作業の効率化


倉庫内の入庫作業では多くの場合、荷物のラベルを目視で確認し、商品名や型番を倉庫管理システム(WMS)に入力する作業が発生します。
目視ではなく「バーコード」による入荷検品を行っているお客様もいらっしゃるかもしれません。
しかし、バーコードがないものや形式が異なるものが存在し、バーコードの読み取りが難しいことも少なくありません。
これらの作業はスピードが作業者のスキルや経験に大きく依存し、ミスも多く発生する工程ですが、AIによる画像解析技術を用いることで作業時間を大幅に短縮することが可能となります。

2.荷物の画像判定


近年配達業界では、荷物の受け取り拒否が深刻な問題となっています。配達業務における過剰なサービスが蔓延する中、配達現場の疲弊する声をお伺いすることがあります。

こういった受け取り拒否を防ぐためにも、事前に荷物のサイズや汚れ、取り扱いの注意点などを画像からAIが分析することで、荷物の分別を自動化、人間が目視で確認する時間を短縮ができます。

3.危険運転の検知


人手不足はどの業界でも問題になっておりますが、特に物流業界では、営業トラック台数と荷物が増加傾向にあるにもかかわらず、ドライバーが減少傾向にあります。
皆さんのイメージにもあるかもしれませんが、過酷な長時間労働と低賃金がネックとなり、若年層に選ばれやすい職業ではないようです。
社団法人全日本トラック協会『日本のトラック輸送産業-現状と課題-2019』

また、トラックドライバーの危険運転も問題となっており、トラックドライバーの事故件数における衝突事故の割合は52.9%と一番多くなっています。
社団法人全日本トラック協会『事業用貨物自動車の交通事故の傾向と事故事例』

さらに、同様に危険視されているのが、倉庫内作業時のフォークリフトの危険運転です。
起きる事故は一般の自動車同様に接触事故や、挟まれ事故、荷崩れ事故、車体の転倒、パレットの転落などがあります。
こういった事故を未然に防ぐために、AIが危険運転を察知する仕組み作りがあれば役立ちます。

例えば、車体に設置した加速度センサーデータの解析から「衝突」「一時停止」「急ブレーキ」などのアクションを検知、さらに、車載カメラの映像を解析することで、「居眠り運転」「ながら運転」「指差し確認」などの見た目や動きを検知することができます。
一人一人のドライバーの安全意識が必要なのはもちろんですが、こういった仕組み作りで取り返しのつかない事故を起こす前にしっかりとした安全対策をすることが大切ですね。

4.在庫の需要予測


原材料から、製造、物流、小売りとサプライチェーンマネジメント(SCM)を行うには、需要予測が重要となってきます。
特に現場で問題になっているのが、”過剰在庫問題
発注担当者の勘や経験に頼った発注フローや、競合の進出による市場の変化など、様々な背景があります。
また需要予測では、お客様のもつ社内のデータに加え、天候情報などの外的要因のデータの質や量も精度に大きく影響を及ぼします。
弊社ではこういった地理空間データのご用意も多くありますので、データ量が不十分なお客様に対してもデータのご提供が可能となっております。

※過去の需要予測に関するブログ記事はこちら

5.まとめ

今回は、物流業界のお客様向けのAI活用事例をまとめてみました。
人手不足や働き手の高齢化により、物流業界におけるAI活用は急速に浸透しています。
今回ご紹介したようなAI導入にご興味をお持ちの方は、ぜひ一度お問い合わせいただければと思います。
以上、最後までご覧いただきまして誠にありがとうございます。

AI・データ活用に関するブログ記事まとめ

富士通クラウドテクノロジーズのデータデザイン事業で働くデータディレクターやデータエンジニア、データサイエンティストが、ブログでAIやデータ活用に関する記事を公開しています。
AIやデータ活用の事例紹介だけでなく、データの分析方法やAIプロジェクトを推進する上で必要なスキル、考え方などもご紹介しております。

過去の記事はこちらからご覧いただけます。

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WRITER
Maako Hayashi

Maako Hayashi

林 真亜子Maako Hayashi

AI・データ活用のディレクターを担当。お客様のAI活用のプランニングから プロジェクト推進を支援。 JDLA Deep Learning for GENERAL 2019 #3

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