5件の事例 / 全1942件
定量効果あり
DSV(ディーエスブイ)
2024
デンマークの物流大手DSVは、2024年にDB Schenkerを143億ユーロで買収し世界最大のフォワーダーへ。Panalpina Digital Hubで予測分析・AI・IoT・ブロックチェーン技術を推進し、AIによる需要予測と自律移動ロボットで倉庫業務の効率化を実現。
DB Schenker買収(143億ユーロ)で世界最大のフォワーダーに、労働集約プロセス約20%削減
ロジスティード
2024
AIを活用した在庫適正化サービスを開発し、杏林堂薬局の物流センターで実証実験を実施。在庫量6〜15%削減とデータ処理・分析業務の月25時間短縮を確認。
在庫量6〜15%削減、データ処理・分析業務月25時間短縮
マースク(Maersk)
2024
マースクはAI搭載ロボティクスソリューションをUK倉庫に展開し、注文ソーティング速度を従来の3倍に向上。上流のバッチ在庫ピッキングも最大33%改善し、倉庫オペレーションの自動化を加速している。
注文ソーティング速度3倍向上、バッチ在庫ピッキング最大33%改善
センコーグループ(出荷量予測)
2024
H2O Driverless AIを導入し、倉庫の出荷量予測精度を60%から87%に大幅向上。予測期間も1週間から1ヶ月に延長しながら精度を維持し、要員計画・配置の効率化を実現。
予測精度60%→87%に向上、予測期間を1週間→1ヶ月に延長
日本交通
2018
トヨタ・KDDI等と共同でAIによるタクシー需要予測システムを開発。東京都内を500mメッシュで分割し30分単位で乗車数を予測。予測精度94.1%、搭載車両の売上が平均20.4%増加。
需要予測精度94.1%。搭載車両の1日あたり売上が前月比で平均20.4%増加