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NECの取り組む最適化の事例

サプライチェーン最適化

インドにおける物流可視化サービス(DMIC)

事業化

インドでは急速な経済成長に物流インフラの整備が追い付いておらず、輸送のリードタイムの長期化・遅延、輸送状況の確認が困難であることが国際競争力強化の課題になっていた。

荷主や運送業者など各事業者は、コンテナ番号で検索することで、輸送中のコンテナの正確な位置情報をリアルタイムに確認することが可能。輸送リードタイム短縮や在庫削減、生産計画の精度向上などを実現。

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物流可視化

ソリューション

  • 物流のグローバル化が進む中、輸送ステータスのタイムリーな把握が不可欠になっている。
  • 但し把握には個別の物流事業者に問い合わせが必要となり、迅速かつ決め細やかな把握は困難。

  • 受注コード、生産コード、船積書類(B/L)といった様々なコードで一元的に検索が可能。
  • リアルタイムなトレーサビリティを実現し、納期問い合わせの削減、物流コストの低減につなげる。

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リソース最適化

作業編成へのAI適用

実証実験

ピッキング前の作業バッチの編成を人手で実施。出荷オーダーにより効率的な編成方法が異なるため、熟練度の高い作業者に業務が属人化し、作業者によって後工程のピッキング業務の生産性が異なっていた。

  • AIを適用し熟練者の作業編成のモデルを学習。熟練者とほぼ同等の結果をアウトプット。
  • 業務を標準化を実現し、後工程であるピッキング業務への効率化へつなげる。

要員配置最適化

実証実験

管理者の経験則に基づいた判断により作業人員を割り当てるが、現場の状況に則さず、作業待ち・残業による余剰コストが発生。

  • 刻々と変化する現場状況に応じた最適な人員配置を自動でレコメンド。
    業務効率を最大化し、人的リソースの最適化を図る。
  • 事例においては、ピーク時間において20%の生産性向上を実現。

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ARを活用したピッキング効率化

ソリューション

  • 経験の浅い作業者のミスが多い、または教育の時間がかかっている。
  • 作業ミスの発生や非効率なピッキング導線が課題になっている。

ピッキング指示をウェアラブルでデバイス上に表示。ピッキング対象の商材へ誘導することで、ピッキング作業の品質の向上と効率化を実現します。

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画像検品

ソリューション

検品作業は大部分を人手による作業に依存しており、品質担保のため多くの工数がかかっている。

  • 画像認識を活用し複数商品の一括検品を短時間で実現。業務効率化と品質向上を同時に実現。
  • 事例においては2割の生産性向上効果を見込んでいる。

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生体情報を活用したドライバーや作業者の作業の見える化

ソリューション

  • ドライバーや作業員のコンディションによる生産性低下や物流事故につながっている
  • 納品先や外部で行っている作業について実態を性格に把握したい。

  • 装着したウェアラブルデバイスから脈拍や心拍数といった生体情報を収集し、収集したデータを分析することで、ドライバーや作業者の体調変化を迅速に把握。
  • 体調変化による生産性低下や事故を防止することで、物流品質向上と安全安心な現場の実現に貢献します。

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ルート最適化

配車計画

ソリューション

  • 配車計画が熟練した配車プランナーの技に依存している。
  • 現在の配送ルートが最適になっているかどうか判断できない。

  • 配車プランナーの高度なノウハウをデータベース化。
    独自アルゴリズムを駆使した計画立案エンジンにより、配車計画・配送計画を高速に自動計算。
  • 配車計画を簡易にし「誰でも配車プランナー」を実現するとともに、積載率向上および車両台数の削減につなげます。

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進捗管理

ソリューション

  • 納品時間の問い合わせに迅速に回答できない。
  • 正確な配送業務の状況が分からないため、課題が捉えられない。

スマートフォンのGPSを活用し、配送状況をリアルタイムな把握を実現。
問い合わせに対する迅速な回答を可能にし、更には配送状況の見える化から業務改善につなげることが可能です。

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納品先情報の共有

ソリューション

  • 納品業務に関わる情報がドライバーのノウハウに依存しており、業務が属人化している。
  • 情報の確認に多数の工数を要しており、コミュニケーションロスによるミスが発生している。

  • 納品先に関る様々な情報(地図や映像情報含む)を地図情報と紐づけることで一元管理を実現。
  • スマートフォン等から簡易に情報のアップロードおよび閲覧が可能。

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