アスクルが花王とコクヨと共同実施した「発注量の平準化に関する実証実験」で成果

独自AI活用でサプライヤーへの発注量を平準化、CO₂を5.1トン、輸送台数205台削減

通信販売事業のアスクルは、花王とコクヨとともに「発注量の平準化に関する実証実験」を実施した、と8月30日に発表した。発注者のアスクルからサプライヤーの花王とコクヨへの商品発注量を平準化して輸送車両台数とCO₂排出量の削減を検証した。2022年4月から23年1月までアスクル・花王・コクヨと共同でEC事業者起点の独自AI(人工知能)を用いた需要予測・需要変動を取り込み、輸送車両台数とCO₂排出量を削減する成果を得た。

実証実験前後の比較

アスクルがEC事業者起点でAIを活用した「発注量平準化のシステム」を開発した。年間試算では、①CO₂排出量を5.1 トン削減、②4トントラック158台、10トントラック47台削減、③トラック積載率が68.0%から69.7%に1.7%改善(容積で算出)、④サプライヤーとアスクルの物流センターでの庫内作業の効率化――の結果が得られた。23年2月から実証実験を他のサプライヤーにも展開して取り組みを拡大している。

花王とコクヨが使用する輸送車格(4トン車、10トン車等)と、各車格で輸送できる物量を取り込み、1週間分の需要予測・需要変動のデータと突き合わせ、「輸送車両の車格単位での発注量」としたことで発注時点で高積載になる仕組みを確立した。アスクルはこれまで必要なモノをその都度発注して一定でなく、発注量に合わせて庫内作業するサプライヤーは非効率で、低積載のトラック輸送によって無駄なCO₂を排出していた。

発注量平準化フロー
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