NECと豊田自動織機、量子コンピューティングで出荷時の荷積み・配車計画を最適化

今回は「NECと豊田自動織機、量子コンピューティングで出荷時の荷積み・配車計画を最適化」についてご紹介します。

関連ワード (データマネジメント等) 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。


 NECは、豊田自動織機と同社の情報システム開発を行う豊田自動織機ITソリューションズと共同で、量子コンピューティング技術を活用した「荷積み」と「配車」を最適化するシステムを構築した。10月から豊田自動織機の高浜工場で本格稼働を開始している。NECが発表した。

 今回の導入で、熟練者による作業と比べて、約6分の1以下の時間で計画を立案することが可能になり、輸送トラックへの積載効率が向上した。これにより、輸送トラックの台数を削減できるため、輸送費の削減につながり、二酸化炭素排出量の削減にも貢献しているという。

 同システムで活用するアプリケーションは、トラックの最大積載重量、荷台サイズ、配送先など、約100項目にわたる制約条件を加味した組み合わせの最適化問題を解く。従来技術では処理が困難だった膨大な組み合わせパターンを、量子コンピューティング技術を用いることで高速に計算し、最適な荷積みと配車計画を立案する。

 適用する高浜工場では、年間約4万台のフォークリフトを生産し、全国に出荷している。しかし、顧客がオーダーする車両仕様は多岐にわたり、重量や形状が一台一台異なるため、複数台の輸送トラックへの荷積みと配車を同時に最適化することは、従来技術では困難だった。そのため、出荷計画業務は担当者の負担となり、人材育成も課題となっていたという。

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