7時間かかる配車計画の作成をAIで3分に、産廃業界のDX進める「配車頭」
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注目のコメント
弊社もネットスーパーのラストマイル配送におけるルーティングについてはよく物流業社と話していますが、各拠点にベテランのドライバーがいる場合は、長年の経験と勘から最適な配車計画・ルーティング構築をさっとできてしまうようですが、そうしたベテラン不足によりルーティングに苦労することが増えているようです。そうした属人性を減らすものでもあるし、将来的には個々のドライバーがよりギグ的に独立して流動性を上げていくプラットフォームとしても期待値が高いなと思いました。
応援したくなるような仕事と思いました。
「…こうした廃棄物を回収・処理する産廃事業者は、さまざまな産業を裏側で支えるインフラのような存在と言えるかもしれない。」
まさしくその通りだと思います。
産廃ではないですが、家庭ごみの収集も同様に大事な仕事です。何を買っても包装紙のゴミは出ますし、野菜や魚も丁寧に食べてもヘタや骨などのゴミは出ます。それらを指定の袋に入れて決められた日にゴミ出しすれば終わりのように思いがちですが、それをきちんと回収して処分地まで運んでくれる仕事を担ってくれる会社や従業員がいて、はじめて街がきれいに保たれます。産廃も含めてこのような仕事もどんどん効率化していかないと社会コストが高まっていきます。結局は住民税の形で非効率なゴミ収集の費用を負担しなければならなくなります。「私はゴミを出しません」なんて言えない生活をしていますから。
(長くなりました)
この廃車計画システムの記事を読み、病院の看護師の勤務計画システムと似ていると思いました。
専門的にはこういう問題の言い方があるのだと思いますが、どちらも人数や車などの数が増えると指数的に計算が難しくなります。3人で5か所くらいならそれほど難しくなくても、30人で50か所を公平にとなるとEcxelで表を作ってというやり方では厳しくなってきます。記事にあるように産廃廃棄の場合は回収先と廃棄先があってそれぞれに個別の条件もある。…クーラーのかかった事務所ではできるとしても大変な作業ということが想像できます。
こういう仕事をIT(コンピュータ)で解決していくというのは重要で効果的なことだと思います。
こういうIT化なら、「仕事をコンピュータに取られでしまう」なんて意見は(おそらく)出ないと思います。
「こういう仕事こそ人が丁寧に仕事を振り分けるべき」なんて意見があるならしっかりとその理由を聞いてみたい と思いました。
いいシステムだと思います。
