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ロジスティクス・物流におけるAI・IoT活用

広がるAI・IoT活用

ロジスティクス・物流のさまざまな課題を解決する手段として、AI・IoTの活用が本格化しています。
例えば、生産ではAIを活用して需要を予測し在庫を最適化したり、物流ではリソースを最適に活用するために情報を可視化し要員配置や配車計画に活かしたり、さらには販売において在庫状況を見える化するなど、その活用方法は多方面に広がっています。

主なロジスティクス・物流の課題

工場・倉庫などで発生するモノの“滞留”を改善して、棚卸工数や保管スペースなどの “ムダ”を減らしたい。

部門ごとにバラバラのKPIが、サプライチェーン全体のスムーズなモノの流れを阻害している。

市場変動に合わせて、最短リードタイムで無駄なくモノを供給したい。

AI・IoT活用の例

工場
AIを活用して将来の需要を予測。在庫の最適化

倉庫
AIを活用して要員配置の最適化(管理系)

輸配送
配車計画を最適な配送ルート立案

小売・消費者
IoTで在庫状況を見える化。

全体最適化への取り組み

NECでは、全体の高度化・効率化を実現させるために、 AI・IoTを活用して現場データを収集しリアルタイムで見える化。作業の淀みを解消させ、全体的な最適化につなげる取り組みやソリューションを展開しています。

AI・IoT活用した全体最適化

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