継続こそ力なり 

当社取締役執行役員「赤峰誠司」が、ロジスティクス業界専門家として、
物流に関連するテーマで綴った渾身のメールマガジンです。
製造・卸・小売の物流ご担当者、物流事業者様など、物流に携わる人必見です。




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配信日: 2018/05/16


第312回 物流AI・ロボティクスのイノベーション その2

執筆:赤峰 誠司

昨年からの運賃値上げは一巡し、陸運各社の2017年度は
好決算を迎える企業も少なくありません。

宅配・路線・一般貨物とそれぞれが増収増益となり、
中には過去最高益が予想される企業もあります。

一連の運賃・物流コスト値上げは、深刻な人手不足に対する
施策実行費用がその理由であり、今後どのように人材の採用・
定着・教育を図っていくのかは、各社の経営手腕として
見届けていきたいと思います。

さて前回、“物流オペレーションの4段階”(Logistics4.0)
ご説明しました。

第一段階
 作業者の記憶や感、経験による手作業・リフトを中心とした
 人力オペレーション

第二段階
 倉庫管理システム(WMS)や自動倉庫・仕分ソーターなどの
 マテハン機器が、単一システムで稼働した人力マシン
 オペレーションが主流となる

第三段階
 IOTよる各システム及びマテハン機器・ロボットなどが
 リアルタイムで繋がったスマートオペレーション(可視化)が
 実現する

第四段階
 SCM全体をAIが制御し、全てが可視化された最適な物流環境が
 構築される“ネットワーク型オペレーション”に移行する。


今号は、この第四段階における、AI-SCM管理システムについて
考察します。

 


SCMにおいて管理するべき項目は多岐に渡ります。
大まかな区分は、調達管理・生産管理・販売管理となります
が、その全ての工程に物流管理が発生します。


現状は製造業・卸売業・小売業と企業プロセス毎に上述した
管理を行っている訳ですが、そこにある膨大な実績データは、
各企業が個別に保有しています。


企業によっては、それぞれ自立した機能分担会社が存在し、
さらに分断されたデータ群となっている例も多々あります。

これらの分断された実績・予測データは、今後全システム
がAIによって統制管理され、必要なデータが必要なプロセス
で抽出可能となります。

SCM全体が統制管理されることで、在庫の無駄が極小化
します。

今はそれぞれの企業が販売予測をし、顧客のニーズに答える
ための安全在庫を抱えて、結果として多くの過剰商品が
廃棄されています。

小売で予測された需要予想データが卸へ繋がり、
海外調達先や製造業へとシームレスに共有化できることで、
過剰生産や無駄な安全在庫は激減可能です。


また、それらの情報が物流プロセスへも共有されて、
事前配車が可能となり、効率的な輸配送が実現できます。

陸海空全ての輸送モードが情報統制できれば、
予測・計画・実行と複雑化した現代のSCMが極めて
シンプルな情報チェーンとなり、全世界レベルでの
最適化が実現します。

その一翼を担う技術がブロックチェーンとなるのでは
と、筆者は予測します。

 

AIが膨大な情報を管理・統制する頭脳となり、
ブロックチェーンがその情報を隅々まで流し込んでいく
血管のイメージです。
加速度的な情報技術の進歩は止まることなく進化しています。

 


10年後の未来は、今私たちが想像している以上の社会と
なっているものと思われます。

 

次回に続く。

 

 

6月の『Funai物流オープンカレッジ』のテーマは、
「日本型3PLと物流子会社」です。

日本型3PLの活躍をゲスト講師にセンコー株式会社様をお招きし、
事例を基に解説して頂きます。
また、物流子会社の役割や使命を今一度明確に定義します。


※セミナー参加のお申込みは、お早目にお願いします。
 参加枠を超えた時点でお申込み受付け終了となります。




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-赤峰誠司-
3PLにおけるSLA(サービス・レベル・アグリーメント)の企画・設計導入に注力し、
荷主企業物流部門の利益創造活動を信念とする。
最近ではM&Aのアドバイザリー活動に引き合いが多く、物流企業M&Aや、
荷主物流部門のMBO(マネジメントバイアウト)に携わり、業界専門家としての
バリュエーション(企業価値評価)レポートを得意とする。


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