物流の最適化 MAGELLAN BLOCKS

モノの流れを効率よく

物流・ロジスティクスにおける
さまざまな課題解決を支援

人材不足の解消や働き方改革の推進、
環境問題としてCO2排出量削減への対応などに悩まされる中、物流現場はさまざまな変革を求められています。
物流の見える化からデータ分析、標準化や効率化などDX化への対応、生産性向上、付加価値の創造に向け、
最新技術をもとにMAGELLAN BLOCKSがその課題解決をご支援します。

例)物流拠点の生産性向上・働き方改革から、在庫管理・基幹物流・ラストワンマイル物流の最適化まで。需要を予測し、作業・シフト・配置・配車・積載・輸送計画を見える化・自動化

物流DXを強力に進める
MAGELLAN BLOCKSの活用

MAGELLAN BLOCKSの最新テクノロジーを活用して、データから事業の特徴を正しく捉え、
サプライチェーンを見据えて状況に応じた最適な計画作成を自動化。
物流量の拡大にも耐える変化に強い物流センターへ。
物流業務の変革・効率化によって生産性向上や人手不足の改善、環境問題であるCO2排出量の削減を推進できます。

  • 物量の予測
    AIで需要予測

    AIによる需要予測

    モデル作成やチューニングなど、AIの扱いが難しいプロセスを徹底的に自動化。テクニカルな操作を必要とせず試行錯誤を容易にし、目的に沿った高精度の予測を実現。

  • 作業の最適化
    ピッキング作業の改善

    量子コンピュータの最適化技術

    運行ダイヤや出荷順序、作業動線などを考慮して、もっとも効果的な作業計画、ピッキングスケジュールや作業工程を自動作成。

  • シフトの最適化
    生産性を向上させる働き方

    量子コンピュータの最適化技術

    労働条件や勤務希望など従来のシフト作成条件に加え、働き方改革に向け、個人の生産性(力量)を加味したシフト計画を自動作成。

  • 配車・ルートの最適化
    配車計画の最適化

    量子コンピュータの最適化技術

    納入先や種類、量、納品タイミングなどを考慮した車両の割り当て、順序を考慮した積み付け、最短のルート計画などを自動作成。

  • 在庫の最適化
    在庫管理の見える化・改善

    数理モデルによるデータ解析

    AIによる需要予測

    入出庫状況等から複数拠点での在庫の流れを再現し、見える化。発注量の予測に基づく計画的な運送で、各ロケーションの在庫管理を適正化。

  • 課題分析・シミュレーション
    デジタルツインで全体最適

    数理モデルによるデータ解析

    社内のビッグデータから現場業務をシミュレーション。物流エリアの再編成や、最適な輸送方法の選択など仮説検証を図り、新たな運用計画を立案。

MAGELLAN BLOCKSの特長

feature 01 業務課題に応じてマルチテクノロジーを活用
拡張性の高いクラウドプラットフォーム

量子コンピュータによる最適化モデルの適用や、AIによる予測モデルの適用、さまざまな数理モデル・アルゴリズムの活用、データの統合・可視化・分析を行う共通基盤として活用できます。

feature 02 機能の「ブロック」をつなぐだけ
一連のシステム構築・実行・運用を実現

高度なプログラミングを必要とせず、機能ブロックの組み合わせで、システムの構築・処理の自動化ができます。また、基幹システム連携で、外部エンジンとしても利用できます。

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利用事例

積載の最適化 量子コンピュータの最適化技術

トヨタ自動車九州株式会社

補給部品物流を最適化

収容器具の充填率向上や荷量の平準化といった、高度な要件も加味した積載計画の自動化を推進。技術伝承による安定した出荷体制の整備、輸送の効率化によるCO2排出量削減を目指す。chevron_rightお知らせを見る

例)荷物の積み方やトラック・コンテナ台数、作業進捗、ルート等の条件をもとに、積載計画をデジタル化・自動化

ルートの最適化 量子コンピュータの最適化技術

清水建設株式会社

chevron_right詳しく見る

量子コンピュータの活用で運搬量約10%向上
建設現場の最適な土運搬ルートをリアルタイムに計算

土木工事の生産性向上を目的に、量子コンピュータなどのICT技術を活用してダンプトラックによる建設発生土の運搬計画を最適化する共同実証を実施。

例)最新技術で物流のルートを最適化、運送業務を変革し、CO2排出量を削減

配車計画の最適化

三菱地所株式会社

最適な廃棄物収集ルートを解析

三菱地所株式会社が東京・丸の内で保有するビル26棟に対し、約94%の高精度でごみ発生量を予測し、それをもとに最適な収集ルートを瞬時に導出。SDGs・脱炭素化に向け、CO2の排出量は約57%削減、車両台数は約59%削減される試算を確認。chevron_rightお知らせを見る

項目 現状 最適化結果 現状との差異
総走行距離 2,296.2 km 1,004.2 km ▲ 1,292.0 km
収集車台数 75 台 31 台 ▲ 44 台
総作業時間 8,650.9 分 5,372.2 分 ▲ 3,278.7 分

※あくまでも削除可能性の検証となり、実際に削減されることを確認しているものではありません。

  1. データの見える化

    丸の内にあるビルごとの入居企業数や在勤者数、ごみの収集ルール、車両の仕様、ビル/ごみごとの回収頻度や量、作業計画等のデータを収集・整形し現状を可視化。

  2. AIによる予測

    気温・湿度・降水量等の気象データ、地区イベント情報など、予測に影響する要因となるデータをもとに、ビル/ごみの種類ごとに発生量をAIで予測。

  3. 量子コンピュータの最適化技術

    予測結果に基づき、積載可能量や搬出入場所の形態・位置、作業時間等を考慮して、確実にごみを回収する上で、稼働車両の台数とそのルートが最小になる計画を算出。

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Quantum computing technology

従来のコンピュータとは異なる原理で、多くの条件を満たす「最も良い答え」を瞬時に探索できる最新技術です。

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