物流編~自動運転トラックに物量予測も。物流編~自動運転トラックに物量予測も。物流編~自動運転トラックに物量予測も。食品卸の人手不足をまかなう人工知能のこれから2017年11月10日<<123>>1.配車システムドライバーの人数、運行する台数、積み荷の数量といったデータを収集することで最適化を図る。運送の遅延や、リードタイムなどを数値化し、市場変化に対応できる配車システムをAIによって構築する。代表例として、株式会社ライナロジクスが提供するLYNA2などがある。サイズ、積載方法を見直す。積載方法では画像認識技術などを活用し、積み荷の効率的な積載法や可否をAIに判断させる。Solverなどがある。3.運行管理・ルートトラックの輸送ルートに関しては、ドライバーの経験則に頼るところが大きい。GPSや天候も含めた運行状況をデータ化することで、最短ルートの提示が可能になる。International)社が行うトラックの運行を効率化するビジネスにおいて、92万台のトラックについた各種センサーやGPSの位置情報をビッグデータとして活用している。日本のトラックの登録台数は約130万台と言われており、その数字の大きさに驚くだろう。販売動向などのデータからAIが自動発注また、小売業や飲食店などでの在庫管理や発注にも、AIが活用されると佐藤氏は話す。「この商品がなくなってきたから発注をかけよう、というのでは人手もかかるしタイムラグも発生します。電子タグやPOS、売上データなどで数量を管理し、販売動向や気象のデータ等を活用した需要予測を行い、自動で発注をかけるシステムを導入すれば、然るべきタイミングで配送され、業務の効率化につながります。需要予測と発注のバランス、配送に関わるデータ連動など、AIを活用したサプライチェーンの完成が待たれる。物量予測AIで、倉庫スタッフのシフト作成も物流業界では、トラックによる輸送だけでなく、物流センターの物量予測も重要な課題だ。物流の現場では、センター長などのベテラン社員の経験による物量の予測をもとに、必要なスタッフの数を決めることが多いという。「流通各社や委託を受けた物流会社は、発送作業の内容を基幹システムから紙に出力し、それをもとにピッキング、箱詰めなどを行い、トラックに積み込みます。佐藤貴重さん)紙に記載された物流情報は、データ化されることなく捨てられているという。その中には、“どれだけの物が入出荷されたのか”という貴重なデータも含まれている。使用している基幹システムが古く、納品先ごとの出荷商品情報などのデータも数カ月分しか残すことができない企業が多いのも実情だ。これでは、昨年の同じ時期にどの程度の物量があったかを知ることができない。すればいいのだろうか。「まずは、基幹システムからデータをダウンロードし、保存しておくことです。データ分析することで、ベテラン社員に頼ることなく未来の物量を予測することができます。紙に記載されている作業実績をデータ化することも必要です。食とAI製造編~人工知能導入によるフードディフェンスの未来。物流編~自動運転トラックに物量予測も。基本編~外食・食品業界向け。みるおすすめ記事イタリアの調理技術を巧みに活かし、尖った業態を産み出す~ダルマプロダクション・古賀慎一社長(2017年10月31日)子どもの心をしっかり掴んで100店舗超え。上場企業はどの国へ進出しているのか(店舗数一覧あり)(2017年10月25日)これからの飲食店経営に欠かせないのは、「解体」と「再構築」。2017』レポート(後編)(2017年10月13日)堀江貴文氏、サブライム花光氏らが登壇。フラワー(日清フーズ)(2017年09月27日)第33弾開催。(2017年09月13日)年間販売1,000万個突破。ジャムを使わない人にも売れたジャム~まるごと果実(アヲハタ)(2017年08月16日)期間限定メニューなど、飲食店での導入が進むジビエ料理。経営者インタビュークリスプの2020年経営戦略。フード×テクノロジーでさらなる顧客体験の向上を飲食業界なう飲食業の経営に関わる高額な費用を共同利用で解決。Corporation.。