物量予測AIでドライバーの生産性を向上する

今回は、運送会社がAIを使って生産性向上に成功した事例を紹介します。

ある運送会社が抱えていた課題

千葉県野田市のA運輸は、大手路線会社の代理店で、路線や個配の仕事を中心に業容を拡大されています。

そこでは、次のような課題がありました。

・集配ドライバーの流動性が高く、慢性的な人材不足
・コンプライアンス順守に伴う一人当たり売上の伸び悩み
・物流の波動に対応できず、機会損失の発生

運送会社では、よくあるお悩みかもしれません。

労働集約型の物流業界では、人数と仕事量のバランスが崩れると、途端に機会損失が発生します。バランス調整を担う配車マンにも、当然限界があります。

そこで、A運輸が導入したのが、物量予測AIです。

物流予測AIの導入効果

このAIは、昨年・一昨年の波動データからアルゴリズムを構築し、直近の荷動きをベースにして翌月の日別の出荷数を予測します。誤差は常にAIに組み込まれ、のちに誤差10%以内での予測を実現しています。

それにより、どのような結果をもたらしたかというと、ドライバーの一人当たり労働時間は毎月15時間減少したにもかかわらず、生産性が向上したことで、給与が6,000円アップしました。

物流予測AIが適している運送会社の条件

AIが適している企業の条件は2つあります。

・予測するための元データを有している
・誤差を認識し改善できる組織体制がある

すぐに導入は難しいかもしれませんが、生産性向上にお悩みで、上記の条件に当てはまる企業は、ぜひ試してみてください。

また、A運輸は、当社が主宰する物流企業経営者向け研究会「ロジスティクス・プロバイダー経営研究会」の会員さんでもありますので、ご興味のある方はぜひご参加いただいて、直接情報交換していただければと思います。

さいごに

当社では運送・物流企業の経営者のみなさまにご活用いただける資料や動画を公開しています。新規荷主開拓に役立つコンテンツも多数、ご用意しておりますので、ぜひご活用ください。

また、当社は物流企業に特化した経営コンサルティングサービスを提供しています。上記で紹介した取り組みのほかにも、デジタル化、営業戦略・マーケティング施策や採用、中期経営計画の策定など、物流企業の業績アップをご支援しています。

いつでも、お気軽にご相談ください。

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