アスクルは8月30日、花王、コクヨとともに、「発注量の平準化に関する実証実験」を実施し、その結果を発表した。
＜発注量の平準化に関する実証実験＞
この実証実験は、2019年に掲げた「ホワイト物流」推進運動の自主宣言の取り組みの一つで、同社からサプライヤーへの商品発注量を平準化し物量の波動を吸収することにより、輸送車両台数とCO２排出量の削減を目指すもの。
2022年4月から2023年1月までの期間、アスクル・花王・コクヨと共同でEC 事業者起点の独自AIを用いた需要予測・需要変動を取り込み、発注量を平準化する実証実験を段階的に行った。その結果、輸送車両台数と CO2 排出量の削減などの成果を得た。
従来、アスクルで採用していた発注方法は一般的な小売業と同様、消費者の需要変動に応じて「必要なモノを・必要な時に・その都度発注する」ものだった。この方法では、発注量が需要に応じて変動するため日々の発注量が一定ではなく、サプライヤーはばらつきのある発注量に合わせて庫内作業を行わなければならなかった。
また、車両もその都度手配するため、トラックの増台対応をする日もあれば、低積載となり結果的にトラックの空きスペースが多い日も発生するなど、サプライヤー側の出荷・輸送工程が非効率であることが大きな課題だった。
また、アスクルも日々変動する入荷量に対して受け入れ作業を行う必要があり、サプライチェーン全体の生産性低下につながっていた。さらに、このような低積載の輸送を行うことで無駄な CO2 を排出していた。
そこで今回、物量平準化による輸送車両・CO2 排出量削減を目的として、アスクルからサプライヤーへの発注量を平準化する取り組みを開始した。
今回の「発注量の平準化に関する実証実験」は、自主行動宣言の項目の一つであり、当社からサプライヤーへの発注量を平準化することで、輸送車両台数と CO２排出量の削減を目指すもの。発注量の平準化を実現するにあたり、アスクルがEC事業者起点でAIを活用した「発注量平準化のシステム」を開発した。
このシステムに、サプライヤーの使用する輸送車格（4 トン車、10 トン車等）と各車格で輸送できる物量（積載可能才数）を取り込み、1週間分の需要予測・需要変動のデータと突き合わせてアスクルからサプライヤーへ発注。発注量を「輸送車両の車格単位での発注量」としたことで、発注の時点で高積載となる仕組みを確立し、発注量の平準化を検証した。
実証実験期間は、2022年4月～2023年1月まで。
＜各社の役割と発注量平準化フロー＞
この実証実験を通じて発注量の平準化を図ったことにより、輸送に用いる車両数を削減し、同一の物量に対して排出CO2を削減させる成果を得た。また、輸送する物量の平準化でトラック積載率が向上し、サプライヤー・同社物流センターの庫内作業も効率化した。これを受け、同社は2023年2月より実証実験を他サプライヤーにも展開し、取り組みを拡大している。
実証実験の効果は、（アスクル物流センターの名古屋センター、DCM センターでの2022年5月21日～2023年4月20日間）は、「CO2排出量を5.1トン削減」、「トラック台数を削減：4 トントラック 158 台、10 トントラック47台削減」、「トラック積載率が68.0％から 69.7％に向上（1.7％改善）（対象品が重量物ではないため、容積で積載率を算出）」、「サプライヤー・アスクル物流センターでの庫内作業の効率化〔花王・コクヨ（サプライヤー）〕 出庫、仕分け作業の効率化〔アスクル（荷主）〕 物流センター内での入庫、在庫化作業の効率化」となっている。
アスクルは今後も「エシカル e コマース」を目指し、サプライチェーン全体における 環境負荷・労働負荷低減に向けた取組みを通じて、サステナブルな社会の実現に向けて着実に取り組んでいくとしている。
