【ポイ活おすすめ情報】apollostationのAI活用で配車計画を効率化
AIと最適化モデルで配車効率化へ
《出光興産は、燃料油の配車計画※1の作成業務に、AIと最適化モデル※2を活用した新システムを12月から本格導入しました。本システムでは「サービスステーション(以下、「SS」)ごとの需要予測」をAIが行い、「需要予測に基づく配車に必要な各種計画の立案」と「タンクローリーの配車」を最適化モデルが行います。また、本システムはAIと最適化モデルの高い処理能力で出力した配車計画に、配車担当者が配送先の個別事情を加味して調整するという、デジタルと人知を最適に組み合わせる仕組みを採用しています。これにより、従来の配車計画の質を維持しながら、作成時間を25%削減することが可能です。》
12月です!もうすぐ冬休みでウキウキしちゃいますが、忙しい日々が続くという方も多いかもしれません。そんな中でも効率を上げて負担を減らせる技術って心強いですよね。さて、出光興産も素晴らしい新技術を導入したようです。
AIと最適化モデルで効率アップ
出光興産が発表した新システムは、AIと最適化モデルを用いて、燃料油の配車計画の作成時間を25%削減するというものです。このシステムは、各サービスステーション (SS) の需要予測をAIが行い、その予測に基づいた配車計画を最適化モデルが作成する仕組みになっているとのことです。
システムの特長
このシステムの大きな特長は、AIが各SSの燃料油の需要を予測し、最適化モデルがその予測に基づいて配車計画を立案するという点です。さらに、出力された配車計画には、人間の配車担当者が個別事情を考慮し調整を加えることができるため、精度の高い配車が可能になるそうです。
配車業務の現状と改善
現在、配車担当者は1日約5,000件ものオーダーに対応し、その中から最適な配車計画を立案しています。この業務には多大な時間がかかっていたようですが、新システムを導入することで、どんな熟練度の配車担当者でも一定の質を保ちながら配車計画を迅速に作成できるようになるとのことです。
開発と導入の背景
このシステムはアクセンチュアとの共同開発で、アジャイル開発手法を取り入れ、実際に使う配車担当者の声を直接反映させているそうです。今後もさらに現場との連携を続け、使いやすさを追求する予定です。技術と人の知恵を融合させたこの取り組みが、物流の効率化やエネルギーの安定供給に大きく貢献することが期待されます。
※ 本記事は、2024年12月11日のPR TIMESの記事を引用しております。キャンペーンの期間及び内容は、予告なく変更・終了する場合があります。予めご了承ください。