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物流企業｜FORGE Custom（予測・最適化）導入

業界・規模

従業員250名、年商50億円規模の地域密着型物流企業（配送ドライバー150名、倉庫スタッフ70名、管理部門30名）

導入前の課題

  • 配送ルートがドライバーの経験と勘に依存しており、新人ドライバーは効率的なルートを組めず、配送時間が30%長くなっていた。
  • 季節変動・曜日変動による配送需要の予測精度が低く、繁忙期は残業過多、閑散期はリソース余剰という状態が続いていた。
  • 倉庫の在庫配置が非効率で、ピッキング作業に時間がかかり、出荷遅延が月10件以上発生していた。
  • 過去3年分の配送データは蓄積されていたが、Excelでの手作業集計のみで、データ活用ができていなかった。

導入後の成果・効果

  • 配送ルート最適化により、総配送距離が20%短縮され、燃料コストが年間800万円削減。
  • 需要予測精度が向上し、繁忙期の残業時間が30%削減、閑散期のリソース配置の最適化により人件費を適正化。
  • ピッキング作業の動線最適化により、出荷遅延が月10件→2件に減少し、顧客満足度が向上。
  • 新人ドライバーでも最適ルートで配送できるようになり、教育期間が2ヶ月→2週間に短縮。

ソリューション

過去3年分の配送データ（配送先、時間帯、曜日、天候、配送量等）を分析し、AIによる需要予測モデルを構築。

配送ルート最適化アルゴリズム（OR-Tools使用）により、配送順序・ルートを自動生成する仕組みを開発。

約3ヶ月のPoCで精度検証とROI試算を実施後、本番システムを導入し、配送管理システムと連携。ダッシュボードで日次の需要予測と最適ルートを可視化。

期間

約6ヶ月（データ分析・PoC 3ヶ月＋本番システム開発・連携 3ヶ月、以降は継続運用・モデル改善）