アスクル/電通大等と物流センター在庫配置最適化の実証実験

2021年12月01日 
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アスクル、電気通信大学、タイムインターメディアは12月1日、AI分野の進化計算(遺伝的アルゴリズム、生物の進化等を模した最適化手法)の手法を用いた物流センターの在庫配置最適化アルゴリズム開発のため、協働で実証実験を開始した。

<効果検証までのステップ>
20211201askul 520x91 - アスクル/電通大等と物流センター在庫配置最適化の実証実験

実証実験期間は、アスクルのBtoBの配送を担う8か所の物流センターで、12月1日から約3か月をかけて実施。アスクルが全国に物流センターを構えて在庫配置していることで、1つのオーダーにつき複数の物流センターからの出荷による荷物の「個口別れ」の発生解消を目指す。

アスクルと電気通信大学が在庫配置最適化アルゴリズムを研究開発し、タイムインターメディアが同アルゴリズムの高速化の実現に取り組む計画で、進化計算による各物流センターの在庫配置最適化に向けて、「最適化実験を実施し、最適解を導く」「最適解に基づいた商品の在庫配置変更」「荷物の個口数の低減」「在庫量の抑制」「配送費削減効果」「配送効率」などの効果を検証する。

効果検証は実証実験期間終了後も継続し、2022年7月までに全国の物流センターで在庫配置を常に最適化し続けるシステムの開発を目指す。

<物流センター在庫配置を最適化し、配送費や在庫量を抑制>
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アスクルでは、昨今のEC需要の急拡大に伴い、物流センターの出荷量が増加していることから、物流センターの高度自動化の加速とあわせて生産性向上を図るため、積極的に物流現場のDXを促進している。

アスクルでは、1つのオーダーに対して無駄の無い1箱で受け取れるような出荷形態をとっているが、全国9か所の物流センターを跨いで在庫している商品の影響で、複数の物流センターからの出荷によって複数個口で配達しなければならない場合があり、顧客が荷物を受け取る手間や、複数センターからの遠距離配送による配送費の増大が課題となっている。

アスクルでは、こうした課題を解消するため、電気通信大学でAI分野における進化計算アルゴリズムを研究している佐藤寛之准教授とともに、物流センター在庫品の配置を最適化するアルゴリズム開発の共同研究を2019年に開始した。

同アルゴリズムでは、物流センターの在庫容量や出荷能力、各商品の在庫量、膨大な出荷実績データなどを進化計算により最適化することで商品ごとの適切な在庫配置を算出でき、各物流センターの在庫量を抑制し最適な配置とすることが可能になる。

今回、この取り組みにタイムインターメディアが加わり、膨大な出荷実績データを対象とする在庫配置最適化の実現に不可欠な進化計算の高速化を推進することで、荷物の個口割れを低減、遠距離配送費を削減、在庫量の抑制、配送効率向上が実現する。

<実証実験の概要>
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