AIでラストワンマイルの配送ルートを最適化、名古屋大発のオプティマインドが数億円を調達
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AIで予め配送ルートを組むということは、
配達番線のエリアを機械的に分けて、そのエリア内の到着物量を把握し、最適ルートを作る。のかな？
その場合、AIが設定した順に配達できるようにトラックに積み込むこと(積込みに技能が必要かも？)が前提。
重い物や歪な形の荷物があった場合、AIの示したとおりに積めるかどうか？また、トラックの積載量のどれほどまで基本的に積めると仮定してルート設定するのだろう？
それから、受け人様から至急持ってきて！のような要望がある場合(往々にして、当日に電話あり)はルートは
外れることになるが、その場合は改めて引き直ししてくれるのか？
とまあ、ちょっと考えたらこんな疑問がわいた。
もちろん、とうに考えていてシステムの精錬が行われているだろうから、期待。
人の属人的経験を元にした今より良くなるだろうから。名古屋大学の研究も活用して、テクノロジーでラストワンマイルの配送ルート最適化に取り組むオプティマインドが数億円の資金調達とのこと。
物流業界はドライバー不足が課題となっている一方で、ECやフリマが普及して小口の配送が増えているので配送の最適化は必須。日本郵便との実証実験では成果もでているそうで、今後広がっていきそうですね。
出資をしているのがロジテックの寺田倉庫と、自動運転ソフトウェア開発のティアフォーというのも興味深い。こういう配送ルート最適化系ツール(配車システム)は、昔からいろんなものが出ているが正直導入後にきちんと運用されて、現場の人が喜んでいるのをみたことは一度もない。
システム会社の好事例集みたいなページや業界紙には偉そうなことが書いてあるが実際現場の人に聞くと、｢いや、ぶっしゃけ一部しか使ってないっす｣みたいなのがほとんど。
それはなぜかというと、システムのアルゴリズムの問題ではなくて、運用の問題。
例えば、
・配車に必要なデータがきちんと揃わない
・配送の追加変更に柔軟に対応できない
・配送先の情報がリアルタイムに更新されない
・荷物のサイズや重量のマスタがきちんと揃っていない(or更新されない)
等が原因のことがほとんど。
このツールは、ルートの最適化だけをするのか、一日分の荷物から最適な台数まで算出してくれるものなのかはわからないが、上記にような運用の問題を解決しないと、どんないいシステムでもうまくワークさせるのは難しい
当たり前の話だが・・・
