IoTや機械学習を用いた構内搬送車両の稼働最適化に着手：物流のスマート化

三菱ふそうトラック・バスは、IoTや機械学習を用いた構内搬送車両の稼働最適化を進める。対象車にセンサーを備えてデータを収集し、機械学習のアルゴリズムを用いて日々の業務における稼働状況を定量的に分析する。

[MONOist]

　三菱ふそうトラック・バスは2024年7月24日、IoT（モノのインターネット）や機械学習を用いた構内搬送車両の稼働最適化を進めると発表した。

　同社の川崎製作所にて、部品搬送に用いる約200台の構内搬送車両を対象とする。対象車には、サン電子のIoTデバイス「おくだけセンサー」（3次元加速度センサー）を搭載。前後、左右、上下の3方向でデータを収集し、機械学習のアルゴリズムを用いて日々の業務における稼働状況を定量的に分析する。

フォークリフト稼働率の可視化イメージ（緑が稼働を示す）［クリックで拡大］ 出所：三菱ふそうトラック・バス

　同社は、2024年3月より段階的にデータ収集を進めている。収集したデータを比較分析し、最適な車両の配置を検討。数カ月かけて最適な配置での稼働を開始する計画となっている。

　工場内にて、必要な数の搬送車両が必要な場所に必ず存在する環境づくりを目指す。運転手の待機時間削減による業務効率化や、車両レンタルコストおよびメンテナンスコストの低減を図る。

川崎製作所の構内搬送車両（フォークリフト）［クリックで拡大］ 出所：三菱ふそうトラック・バス

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