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P&G、AI出荷予測で物流効率3割向上へ 「24年問題」で配送トラック数を削減

小売りや卸業者と連携した高精度な需要予測と必要となるトラック台数の予測に基づく無駄のない生産・輸送により、現状に対し物流効率の3割向上を目指す。

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産経新聞

 日用品大手のP&Gジャパン(神戸市中央区)は14日、人工知能(AI)による独自の出荷予測システムを導入すると発表した。小売りや卸業者と連携した高精度な需要予測と必要となるトラック台数の予測に基づく無駄のない生産・輸送により、現状に対し物流効率の3割向上を目指す。

 残業規制の強化で深刻な人手不足が見込まれる物流の「2024年問題」に対応するとともに、適切な商品供給で販売の機会損失を減らす狙い。

 予測システムは既に出荷先の数社と運用を始めており、今後2年程度で段階的に連携する事業者を拡大し、出荷先全体の7割への導入を目指す計画。高精度の予測で発注の大口化・早期化が可能になり、商品の積載効率が高く、安定的な配送計画が立てやすくなるという。

 「24年問題」では令和12年にトラックの輸送能力の3割超が不足するとの試算があり、物流効率を高めて配送に使うトラック台数の削減を進める。

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