ニュース
「これまで以上に安定した配送ができる」システムをアルフレッサとヤマト運輸が開発:ビッグデータとAIで配送業務を最適化
アルフレッサとヤマト運輸は、ビッグデータとAIを活用した、配送業務量を予測するシステムと配車計画を自動作成するシステムを開発し、導入を開始した。配送生産性を最大20%向上させることができ、走行距離とCO2排出量を最大25%削減できるという。
アルフレッサとヤマト運輸は2021年8月3日、ビッグデータとAI(人工知能)を活用した「配送業務量予測システム」と配車計画を自動作成するシステムを開発し、導入を開始したと発表した。
アルフレッサとヤマト運輸は、生産年齢人口の減少によって「長距離ドライバーの負担が増加していること」や新型コロナウイルス感染症(COVID-19)拡大に伴い、「医薬品の不足が発生していること」「対面で実施する医薬品の検品作業が医療従事者の負担になっていること」に課題を感じていた。そこで、効率的な配送計画を立てることによってこれらの課題を解決できると考えた。
「パッケージ納品」で対面作業を削減
アルフレッサとヤマト運輸が開発した「配送業務量予測システム」は、配送に関連する「販売」「物流」「商品」「需要トレンド」といったデータ(ビッグデータ)をAIで分析し、注文数や配送発生確率、納品時の滞在時間といった「顧客ごとの配送業務量」を予測する。
Copyright © ITmedia, Inc. All Rights Reserved.
関連記事
- NVIDIAのGPU4基で「1秒間に1兆の解を探索」 広島大学の研究グループが高速探索手法を開発
広島大学大学院の教授である中野浩嗣氏らの研究チームは、組み合わせ最適化問題の解を高速に探索する新しい計算方式「アダプティブ・バルク・サーチ」を開発した。著名な組み合わせ最適化問題である「最大カット問題」「巡回セールスマン問題」「ランダム問題」について、いずれも1秒以内で最適解が得られたという。 - NECがアニーリングマシンを活用した量子コンピューティングサービスを提供開始
NECは、NECベクトル型スーパーコンピュータ「SX-Aurora TSUBASA」で稼働させるアニーリングマシンを活用して、組み合わせ最適化問題の解決を目的とした共創サービスの提供を始める。アニーリングマシンに向けて、独自アルゴリズムを開発した。 - 東芝が組み合わせ最適化問題の新アルゴリズムを開発、世界最速をうたう
東芝は、FPGAやGPUなどを用いた従来型コンピュータだけで、量子コンピュータよりも10倍速く「組み合わせ最適化問題」の解を得られるアルゴリズムを開発した。従来型コンピュータを使って、低コストで大規模な問題にも対応できる。