アスクル、AI需要予測で物流拠点間の商品移動計画を自動化

アスクルが、物流センターと補充倉庫のあいだで商品を移す横持ち計画にAI需要予測モデルを導入した。いつ、どこからどこへ、何を、いくつ運ぶかという指示をAIが作る仕組みで、従来は担当者が手作業で組み立てていた工程にあたる。ALP横浜センターでの実績を確認したうえで、全国の物流拠点への展開を進めるとしている。期限管理が必要な商品を補充倉庫側で保管できるようになり、センター内の商品移動も減らせたと説明されている。

• 同社の発表によると、商品横持ち指示の作成工数は1日あたり約75%削減したとされる
• 同社の発表によると、入出荷作業の工数は1日あたり約30%削減したとされる
• 同社の発表によると、フォークリフト作業は1日あたり約15%削減したとされる

需要予測を売り場の発注ではなく拠点間の在庫配置に使った点が特徴で、予測の出口を業務指示の自動生成に置いている。1拠点で数値を確かめてから全国展開に進む段取りは、予測モデルの精度が読みにくい段階での進め方として現実的に映る。倉庫内作業の工数まで指標に含めると、効果を業務側の言葉で説明しやすくなる。