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予測AI×運送・物流業|配送計画・配送管理を効率化!

最終更新: 5月29日



こんにちはROXです!



貨物自動車運送業は他産業と比較して長時間労働の傾向にあり、


若年入職者の減少やそれに伴う就業者の高齢化の進展などが


問題となっています。


また、多頻度少量輸送等サービスの多様化などにより


積載率の低下が進んでいます。


加えて、荷主庭先における荷待ち時間の存在といった


商習慣も長時間労働の一因となっています。





このような状況下では、荷主を含めたトラック運送事業に


関わる人々が協力・連携し、トラック運送の生産性向上を


図ることが不可欠です。


国土交通省では平成28年4月に発表した


「物流生産性革命」の中で物流における「労働生産性」を、


「付加価値額(経常利益、人件費、租税公課、支払利息、施設使用料の合計)


/(就業者数×1人あたり平均労働時間)」と定義しています。


つまり、付加価値額を増大させるか、投入労働時間数を


削減することが、物流生産性向上に結びつくという考え方です。


国土交通省では、トラック運送業の生産性を図る評価指標(KPI)を


「実働率の向上」「実車率(時間あたり)の向上」


「実車率(距離あたり)の向上」「積載率の向上」


の4つに整理しています。



出所: http://www.mlit.go.jp/common/001185828.pdf




トラックあたりでみるとトラックの稼動時間を大きくする


(実働率向上)で輸送量を増やすことが出来ます。


稼動時間は走行時間とその他の時間に分けられ、


走行時間を長くすること(実車率向上)でより多くの荷物を


運ぶことが出来ます。


走行時間は実車と空車に区別でき実車を増やすことで


(実車率向上)で輸送量増に繋がります。さらに実車の際には、


積載率を高めることが輸送量増となります。



こうした取り組みを支援するものとして、


近年ではIT技術を活用した配送計画・配送管理の効率化が


非常に注目を集めています。

弊社では物流業種向け需要予測AIによる課題解決を


ご提案可能です。


簡単操作でカスタマイスにも対応しており、


大手運送業・物流事業社様にご活用頂いています。


是非一度お気軽にお問合せ下さい!











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