アルフレッサとヤマト運輸、ビッグデータのAI分析で医薬配送を最適化
今回は「アルフレッサとヤマト運輸、ビッグデータのAI分析で医薬配送を最適化」についてご紹介します。
関連ワード （ビッグデータ等） についても参考にしながら、ぜひ本記事について議論していってくださいね。
本記事は、ZDNet Japan様で掲載されている内容を参考にしておりますので、より詳しく内容を知りたい方は、ページ下の元記事リンクより参照ください。
アルフレッサとヤマトは、ビッグデータを人工知能（AI）で分析することにより医薬品の配送業務量の予測と適正配車の計画を行う2つのシステムを開発し、８月からアルフレッサの首都圏の支店で導入を開始すると発表した。
両社は、2020年7月に健康医療品の共同配送スキーム構築に向け業務提携し、今回のシステム開発と導入は、提携に基づく第一段の取り組みになるという。
配送業務量の予測システムは、アルフレッサが持つ「販売」「物流」「商品」「需要トレンド」などのデータをAIで分析し、注文数や配送発生確率、納品時の滞在時間などの顧客ごとの配送業務量を予測する。適正配車の計画システムは、配送業務量の予測システムの情報から配車計画を自動作成する。また、納品時に対面で行う検品作業を省力化するために、今回のシステムと併せて事前検品を増やし、納品時の対面での作業時間を短縮させることにしている。
これら施策により両社は、配送生産性を最大20％向上させ、走行距離と二酸化炭素排出量は最大25％削減する。納品での対面作業時間は最大20％削減する。アルフレッサは、システムを全国の支店にも順次展開する予定で、協業による別の施策も検討していく。
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