AIを用いた最適化技術が、ルート配送計画の効率化に有効であることを確認：製造ITニュース

OKIは、AIを用いた最適化技術により、配送に関わる総走行距離を自動的に最小化する「コスト最小型ルート配送最適アルゴリズム」を開発した。走行距離を最適化することで、燃料代や二酸化炭素の排出量も削減できる。

[MONOist]

　OKIは2021年3月15日、AI（人工知能）を用いた最適化技術により、ルート配送計画を効率化できることを実証実験によって確認したと発表した。

　同社は、AIを用いた最適化技術により「コスト最小型ルート配送最適アルゴリズム」を開発。同アルゴリズムは、配送先や配送順、車両に積載する荷物の内訳といった配送計画に基づいて、配送に関わる総走行距離を自動的に最小化する。

「コスト最小型ルート配送最適アルゴリズム」のイメージ（クリックで拡大） 出典：OKI

　OKIは同年2月、ロンコ・ジャパンの協力を得て同アルゴリズムの有効性に関する実証実験を実施した。

　実際の配送案件を対象に、配送要件の確定から配送開始までの制限時間内で配送計画を策定したところ、同アルゴリズムで策定した車両13台分の配送総走行距離は、熟練者が算出した配送計画よりも、1日あたり約300km少なかった。また、同アルゴリズムによる計画に従って配送した結果、実際の業務に支障がないことも確認した。

　同アルゴリズムを適用して今回実施した、車両13台の配送計画で試算すると、年間約360万円の燃料代が削減できる。また、走行距離の最適化により、CO₂の排出量を年間約440kg削減可能だ。

　OKIは、今回の実証実験の結果をさらに分析し、同アルゴリズムを実装したルート配送計画の自動化について、2021年度中の実用化を目指す。

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