第312回　物流AI・ロボティクスのイノベーション　その2

昨年からの運賃値上げは一巡し、陸運各社の2017年度は好決算を迎える企業も少なくありません。
宅配・路線・一般貨物とそれぞれが増収増益となり、中には過去最高益が予想される企業もあります。
一連の運賃・物流コスト値上げは、深刻な人手不足に対する施策実行費用がその理由であり、今後どのように人材の採用・定着・教育を図っていくのかは、各社の経営手腕として見届けていきたいと思います。

さて前回、“物流オペレーションの４段階”（Logistics4.0）をご説明しました。

第一段階

作業者の記憶や感、経験による手作業・リフトを中心とした人力オペレーション

第二段階

倉庫管理システム（WMS）や自動倉庫・仕分ソーターなどのマテハン機器が、単一システムで稼働した人力マシンオペレーションが主流となる

第三段階

IoTよる各システム及びマテハン機器・ロボットなどがリアルタイムで繋がったスマートオペレーション（可視化）が実現する

第四段階

SCM全体をAIが制御し、全てが可視化された最適な物流環境が構築される“ネットワーク型オペレーション”に移行する。

今号は、この第四段階における、AI-SCM管理システムについて考察します。

SCMにおいて管理するべき項目は多岐に渡ります。
大まかな区分は、調達管理・生産管理・販売管理となりますが、その全ての工程に物流管理が発生します。

現状は製造業・卸売業・小売業と企業プロセス毎に上述した管理を行っている訳ですが、そこにある膨大な実績データは、各企業が個別に保有しています。

企業によっては、それぞれ自立した機能分担会社が存在し、さらに分断されたデータ群となっている例も多々あります。
これらの分断された実績・予測データは、今後全システムがAIによって統制管理され、必要なデータが必要なプロセスで抽出可能となります。
SCM全体が統制管理されることで、在庫の無駄が極小化します。

今はそれぞれの企業が販売予測をし、顧客のニーズに答えるための安全在庫を抱えて、結果として多くの過剰商品が廃棄されています。

小売で予測された需要予想データが卸へ繋がり、海外調達先や製造業へとシームレスに共有化できることで、過剰生産や無駄な安全在庫は激減可能です。

また、それらの情報が物流プロセスへも共有されて、事前配車が可能となり、効率的な輸配送が実現できます。

陸海空全ての輸送モードが情報統制できれば、予測・計画・実行と複雑化した現代のSCMが極めてシンプルな情報チェーンとなり、全世界レベルでの最適化が実現します。
その一翼を担う技術がブロックチェーンとなるのではと、筆者は予測します。

AIが膨大な情報を管理・統制する頭脳となり、ブロックチェーンがその情報を隅々まで流し込んでいく血管のイメージです。
加速度的な情報技術の進歩は止まることなく進化しています。

10年後の未来は、今私たちが想像している以上の社会となっているものと思われます。