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
  

  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
  

  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
  

  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
  

  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
  

  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。