エンハンスド株式会社
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06CASE STUDY物流

非公開企業

配送ルート最適化AIで
輸送コストを22%削減

実配送データと需要予測を組み合わせたルート最適化AIで、輸送距離とドライバー稼働時間を大幅に削減。

業種
物流 (共同配送)
企業規模
従業員 約600名
支援期間
約7ヶ月
テーマ
データ活用 / 業務効率化

01CHALLENGE課題

導入前に
抱えていた課題

配車計画がベテラン配車担当者の勘に依存しており、燃料費とドライバー拘束時間の増加が続いていました。

  1. 01

    配送先の増減に計画が追随できず、積載効率の低い便が常態化していた

  2. 02

    計画作成が早朝の限られた時間に集中し、担当者の負担が大きかった

  3. 03

    実績と計画の乖離が記録されておらず、どこに無駄があるか分からなかった

この課題に、3つの段階で取り組みました

02APPROACH支援内容

課題の解決に向けて
取り組んだこと

約7ヶ月の支援を、3つの段階で進めました。

  1. 01

    実配送データの収集と乖離の可視化

    GPS実績と計画を突き合わせ、想定と実態のズレを定量化。まず「計画どおりに走れていない区間」を特定するところから始めました。

  2. 02

    需要予測を組み込んだルート最適化

    曜日・季節・天候を考慮した物量予測を構築し、車両制約や時間指定を条件に加えたルート最適化を実装。積載効率を最大化する配車案を自動生成します。

  3. 03

    現場の判断を残した配車オペレーション設計

    自動生成した案を配車担当者が調整できる運用に設計。現場の暗黙知を反映しながら、翌日の計画に学習として取り込む流れを整えました。

支援領域
  • 需要予測モデル開発
  • 配送ルート最適化
  • 配車オペレーション設計
体制
コンサルタント1名・データサイエンティスト2名・エンジニア2名

この取り組みで、成果につなげました

03RESULTS成果

導入後に
得られた成果

※ 導入前後それぞれ6ヶ月の運行実績を比較したものです。

  1. 01

    22%

    輸送コストの削減

  2. 02

    17%

    総走行距離の短縮

  3. 03

    2.5時間/日

    配車計画作成時間の削減

04VOICEお客様の声

導入を
振り返って

ご担当者さまに伺ったお話です。

最適化というと現場を無視した机上の計画になりがちですが、担当者が手を入れられる形にしてもらえたので、無理なく運用に乗りました。

運行管理部課長

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