DOORS DX

ベストなDXへの入り口が
見つかるメディア

【AI導入事例】配車計画最適化による業務効率の改善

執筆者

DOORS編集部

公開日
2020.10.30
更新日
2024.03.07

配車計画には多種多様な制約条件があり、これまで担当者が暗黙知によって計画を立案していました。属人化していた配車計画の立案業務を、数理最適化技術を用いて自動化し、ルートや配車台数などの最適化によりコスト削減を実現しました。

Solution：解決策

現場担当者へのヒアリングから業務プロセスの棚卸しを行い、優先順位をつけて改善効果の高い要件を洗い出しました。さらに、すぐに着手可能なタスクを見積り、クイックに課題にアプローチ。そして、最適な配車シフトを算出する機能を持つ当社エンジンをベースに、顧客が所有する業務データと制約条件をもとにしたカスタマイズを適用しました。要件に合わせた最適化計算を行うモデルを設計・構築することにより、これまで人手で行っていた日毎の配車計画、車両台数やルートを自動で算出できるようになりました。


Subject：課題

配車計画を支援するソフトウェアやサービスは世の中には多数ありますが、以下のようなハードルがあり、導入には至っていませんでした。
・既存のパッケージだと多様で複雑な業務要件を満たせない
・業務の属人化により要件が明文化されておらず、必要業務が十分に把握できていない
・開発からやり直すと膨大なコストと時間が掛かってしまい、業務に支障をきたす


Achievement：導入後の成果

配車計画最適化サービスを導入し、継続的に利用することにより、下記の効果が得られると試算されています。
・配車手配の最適化による大幅なコスト削減
・担当者の業務工数の削減
・配車手配業務スピードアップ
・ビジネスに精通した人材の時間創出
・改善施策のシミュレーションによる高精度な効果金額算出


このページをシェアする

コピー
しました

この記事に関する
お問い合わせはこちら

あなたにオススメの記事

人気タグから探す

人気記事ランキング

あなたにおすすめの記事

Recommended Articles

株式会社ブレインパッドについて

2004年の創業以来、「データ活用の促進を通じて持続可能な未来をつくる」をミッションに掲げ、データの可能性をまっすぐに信じてきたブレインパッドは、データ活用を核としたDX実践経験により、あらゆる社会課題や業界、企業の課題解決に貢献してきました。 そのため、「DXの核心はデータ活用」にあり、日々蓄積されるデータをうまく活用し、データドリブン経営に舵を切ることであると私達は考えています。

株式会社ブレインパッド
についてはこちら

メールマガジン

Mail Magazine