- 課題
- 物流業界では運行業務の実態把握が困難で、手書きの運行報告書のみで正確な情報管理ができていなかった。配車業務が特定の担当者に依存し、最適配車の判断が困難な状況が続いていた。さらにシフト作成業務も属人化が進み、経験豊富な従業員のみが対応可能で、担当者不在時は業務が停止する問題があった。考慮すべき要素が多く業務負荷が高いため、運行効率化と業務標準化が急務となっていた。
- 解決
- 運行管理システムによりモバイル端末を活用した位置情報・荷量情報のデジタル管理を実現し、リアルタイムでの運行状況把握を可能にした。組合せ最適化AIを導入することで、ドライバーや倉庫作業員の最適シフトを自動生成し、属人的業務を解消。運行データの蓄積・分析により運行最適化シミュレーションを定期実行するPDCAサイクルを構築し、データドリブンな業務改善を実現した。
- 効果
- 店舗配送業務において利用トラック数を10%削減し、運行効率の大幅改善を達成。シフト作成業務は約80%削減され、誰でも実施可能な標準化された業務に変革した。デジタルデータ活用により配車最適化の検証が可能となり、属人的な判断から科学的根拠に基づく意思決定へ転換。運行業務全体のPDCAサイクル確立により継続的改善体制を構築し、物流業界のDX化とコスト削減を同時実現し
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