沖電気工業株式会社（OKI）は3月15日、人工知能（AI）技術を活用し、物流分野におけるルート配送を最適化することで、車両13台の配送総走行距離が熟練の人間が策定した配送計画より、1日あたり約300km削減できたと発表。
OKIはAIを用いた最適化技術によって、配送先と順番や車両への荷物積載の内訳など配送計画に基づき、配送総走行距離を最小化する答えを自動で導ける「コスト最小型ルート配送最適アルゴリズム」を開発した。
本アルゴリズムは、1拠点に1台で一括配送するケースや、複数車両で荷物を分割して配送するケースなど、さまざまな配送パターンの条件を自動で分析しながら、走行距離・コストが最小になる最適解を算出できるという。
今回、2021年2月に実施した実証実験では、株式会社ロンコ・ジャパンによる実際の配送案件において、要件の確定から配送開始までの時間内で配送計画を策定した。今回の1日13台のケースで試算すると、燃料代は年間約360万円、CO2排出量は年間約440kg削減できるという。また、アルゴリズムが策定した計画どおり配送し、走行上の問題がないことも確認できたとのこと。
ロンコ・ジャパンは実証実験の結果を受けて、「ルート配送計画の課題であった“配送計画の属人的なスキルや経験、策定時間、コスト精度”の解決策として本アルゴリズムが有効である」と結論づけた。今後、OKIは2021年度中に、実証実験の結果を分析し、本アルゴリズムを実装したルート配送計画自動化の実用化を目指すとしている。
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