東京大学 松尾研発スタートアップ®の株式会社UnityStep AIとレンゴー株式会社は、レンゴー利根川事業所において出荷実績データを活用した製品置場の最適化に向けた実証を開始しました。本実証は、段ボール原紙の出荷時における積み込み時間の短縮を目的としています。出荷実績データに基づく需要予測と数理最適化を通じて製品配置案を作成・運用し、ドライバーの負担軽減と判断基準の確立を目指します。

物流の2024年問題を背景とした荷役時間短縮への取り組み

トラックドライバーに対する時間外労働の上限規制の適用を契機として、物流の2024年問題が顕在化しており、荷主側には荷待ち時間や荷役時間の短縮が求められています。レンゴーでは、ドライバーが働きやすく生産性の高い「ホワイト物流」の推進に向け、物流のDXに取り組んでいます。今回の実証は、その取り組みの一環として、出荷実績データを活用して製品配置を見直すために開始されました。

需要予測と数理最適化技術を用いた実証概要

実証では、レンゴーの現場知見とUnityStep AIの需要予測・数理最適化の技術を組み合わせます。出荷実績データから製品ごとの出荷傾向を分析・予測したうえで、トラックへの積み込み作業の効率化が見込める製品配置案を作成します。作成された配置案はレンゴーの現場で実際に運用され、両社でその効果を検証します。

レンゴー製紙技術開発本部副本部長の森口幸浩氏は、荷主として荷待ち時間や荷役時間の短縮に取り組むことは重要な責務であるとしたうえで、「今回、UnityStep AI様と連携し、現場で培ってきた知見と出荷実績データを活用して、積み込み作業の効率化に向けた検証を進めてまいります」とコメントしています。

また、株式会社UnityStep AI代表取締役CEOの齋藤一誠氏は、製造業の物流現場における製品配置の判断が積み込み効率に影響することに触れ、「まずは本実証の効果を確かめ、物流現場の業務改善につなげてまいります」としています。

両社は実証の結果について、対象製品の拡大や今後の製品置場の見直しに活用する予定です。将来的には、生産計画や配車との連動、他の事業所への水平展開も検討し、生産から出荷までを含むサプライチェーンの最適化に向けて、AIとデータを活用した取り組みを進めていくとしています。

参画企業の概要

レンゴー株式会社

• 本社：大阪市北区
• 代表者：代表取締役社長兼COO 川本洋祐
• 事業内容：段ボール、段ボール箱、紙器、その他紙加工品の製造・販売、板紙（段ボール原紙、白板紙、紙管原紙等）の製造・販売ほか
• 自社サイトURL：https://www.rengo.co.jp/

株式会社UnityStep AI

• 本社：〒113-0033 東京都文京区本郷6-25-14
• 代表者：代表取締役CEO 齋藤一誠
• 事業内容：AI（人工知能）に関する研究、開発、設計、企画、教育、販売、保守、コンサルティング業務
• 自社サイトURL：https://unitystepai.co.jp/

本記事は株式会社UnityStep AIの発表をもとに作成されています。

Dellows News編集部

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