物流・倉庫の物量予測AI台数のオーダー、経験則のままですか。
足りなければ割高な突発手配、多すぎればキャンセルもできません。配車システムでもルート最適化でもありません。「何台いるか」を先に数字にする仕組みです。
出荷物量を予測する
出荷実績から来週の物量を日別に予測。方面別・出荷先別の粗い単位でOK。
台数に換算する
物量が分かれば必要台数はほぼ自動で決まる。自社便と傭車の配分判断に。
1週間前に確定する
「10台なら10台だけ」を前もって手配。突発も余剰も両方減らす。
持ち出すのは、3つだけ。
新しく取り直していただくデータはありません。すでに毎日たまっているものを、そのまま使います。
日別の出荷実績
日付、届け先エリアまたは荷主、出荷数。重量や容積が取れていれば、あわせてお預かりします。
営業日カレンダー
稼働日と休業日、祝日。出荷がゼロの日を「少なかった日」と取り違えないために使います。
車両の積載条件
1台あたり何ケース、何kg積めるか。物量を台数に換算するときの割り算に使います。
毎日やることは、これだけです
1日の流れ
直前に電話をかけ回る時間が、要らなくなります。
当たりやすい現場と、当たりにくいケース。
予測AIは万能ではありません。両方をお伝えします。
当たりやすい現場
日別の出荷実績が1年分以上残っていて、曜日や月内の位置でパターンが出る現場。配送エリアや車格が安定していること。特別な条件ではなく、ごく一般的な物流センターの姿です。
当たりにくいケース
新規荷主の立ち上げ直後は、参照する過去がありません。前例のない大型販促も、データからは読めません。この場合は、分かっている予定を人が入力して、予測に上乗せします。
直前の傭車が増えて、運賃が読めない。
傭車そのものが悪いのではありません。直前に頼むことで、運賃が上がります。
なぜ割高になるのか
当日や前日に空いている車は限られます。足元を見られるというより、単純に選べません。結果として、同じ距離でも運賃が上がります。
1週間前に決まると、選べる
必要な台数が前もって分かれば、自社便と定期便で埋まる分を先に確定できます。残った分だけを、時間に余裕をもって手配できます。
導入した現場で、こう変わりました。
大手3PLと、内閣府SIP実証での実績です。
※ 単品ではなく大分類の単位、日別での計測値です。内閣府SIP第2期「スマート物流サービス」の実証でも検証。実績値は特定の条件下で得られたもので、成果を保証するものではありません。
予測精度96.7%大手3PL
作業時間−29%内閣府SIP実証
作業時間−46%内閣府SIP実証