ソフトウェア開発で配車業務の効率化を推進してきたライナロジクスは、クラウド型ロジスティクス予測システム「LYNA 荷姿数量予測」をリリースした。
同システムは、過去の出荷実績データを用意するだけで、容易に荷姿・数量が予測できるクラウドサービス。同社が独自開発したAIアルゴリズムが出荷実績データを学習することで、自動で店舗ごと、あるいはコースごとの出荷量を算出する。現場マネージャを煩雑なマスタ管理業務から解放するとともに、出荷作業の大幅な効率向上、ピッキング作業者やトラック台数などのムリ・ムダの解消に寄与する。
出荷の現場では、店舗からの発注データはあっても実際にトラックに積載する際のカゴ数や番重数といった荷姿・数量がわからないため、配送に必要となる車両台数が読めないということが起こっている。
荷姿・数量を予測する簡易的な方策が確立していないことが原因とされており、多くの物流センターでは荷姿・数量を、現場マネージャの長年の経験と勘を頼りに予測していたり、商品をどのような梱包に入れるかなどをデータ化した商品マスタをもとに予測していたりということが見受けられる。
しかしながら、勘と経験では予測結果にバラつきが出る、商品マスタを活用するにはデータ整備に膨大な時間と手間がかかるといったことから、適当な方策がいまだに確立していないのが実情となっている。そこで同社は、出荷現場が抱えるこれらの悩みを解決するため同システムを開発し、製品化した。
出荷実績データの用意は7日分でOK
同システムは、7日分の出荷実績データさえあれば荷姿・数量の予測が可能。最新の機械学習アルゴリズムをベースに開発したロジスティクスデータに特化した独自のAIアルゴリズムを用いることによって、最小限の学習データでかつ高精度の予測を可能とした。
一切の商品マスタが不要
同システムには一切の商品マスタが不要。学習はすべて自動で行われるため、面倒な商品マスタの作成は必要ない。出荷実績のない新商品についても、カテゴリ情報に基づいてAIが自動で荷姿・数量を推計。さらに実際に出荷開始されれば数日分の実績データから直ちに学習・補正を行う。
