ARアドバンストテクノロジ（ARI）は8月22日、ブリヂストンが、ARI の提供する「データ・AI 活用支援サービスdataris（デタリス）」のコンサルティング支援により物流コストを見える化し、その事例のインタビューを公開したと発表した。
＜導入事例 ブリヂストンのタイヤ物流DX＞
＜データ分析フローイメージ＞
それによると、2022年10月より、datarisチームが支援を開始。都道府県ごとのデータを結合しマスタ作成を行うなどの事前準備を行い、システムへデータを連携したのち、配送走行距離、配送回数、緯度経度のデータを抽出。その後エリアごとに Tableauでのダッシュボードを構築することで、配送コストの可視化と分析ができる環境をつくった。
2022年10月より、datarisチームが支援を開始。都道府県ごとのデータを結合しマスタ作成を行うなどの事前準備を行い、システムへデータを連携したのち、配送走行距離、配送回数、緯度経度のデータを抽出。その後エリアごとに Tableauでのダッシュボードを構築することで、配送コストの可視化と分析ができる環境をつくった。
「dataris」のコンサルティング支援によって、得られた効果は、「Tableau の見識を持つ dataris チームにより、速やかにデータを可視化」、「可視化により、配送コストに関する課題を明確化」、「今後本格的に物流DXを推進していくための基礎データ取得」となっている。
今後さらに分析を進め、最適な配送サービスの形を模索していく予定だ。
なお、ブリヂストンの物流部門では、顧客の要望に応じてタイヤ等の商品配送を可能な限り早く行えるよう取り組むなかで、物流の「ラストワンマイル」の効率化が課題となっていた。
また、「物流の2024年問題」でも取り沙汰されるように、自動車運転業務の労働時間規制強化に起因する物流コストの上昇圧力が高まり、基本的な構造改革を迫られていた。
まずは現状の物流体制を把握するため、担当者が着手したのは過去2年間の販売データの分析です。Pythonや、BIツールとしてTableauを用いたシステムで、地域ごとに得意先別の緯度経度、配送走行距離・配送回数などのデータを整備、可視化しようと取り組んだ。
しかし、分析対象となる販売データは20GB・約１億件。担当者が一人という状況で、データ整備、可視化ができたのは3か月間で全体の1/7 程度。迅速な取り組みが求められるなか「データ・AI 活用支援サービス dataris」を提供しているARIが、ブリヂストンが取り組む大規模データの整備や可視化について、専門的な知見、技術の支援を行うことになった。
■ブリヂストン 導入事例
https://ari-jp.com/voice/bridgestone/
