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28件の事例 / 全1933件 定量効果あり

Airbus

2024

AI予知保全プラットフォーム「Skywise」を11,600機以上の航空機に展開。easyJetでは月間44件のフライトキャンセルを回避し、年間1機あたり8.1トンの燃料節約を実現。

11,600機以上が接続、easyJetで月間44件のキャンセル回避、年間1機8.1t燃料節約、40社1,500機が利用
物流・運輸 生産管理・設備保全 需要予測・数値予測異常検知・予兆検知

UPS

2024

AI配送ルート最適化システム「ORION」を全米に展開。ドライバーの配送ルートから1日平均7〜8マイルを削減し、年間3〜4億ドルのコスト削減を実現。第3世代のDynamic ORIONではリアルタイム最適化も実装。

1日平均7〜8マイル削減、年間3〜4億ドルのコスト削減
物流・運輸 物流・配送最適化 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

日本通運(NXグループ)

2024

AI活用による物流現場の最適化に向けた実証実験を開始。販売物流現場でDXを推進し、AIによる精緻な需要予測でサプライチェーンを支援。

物流・運輸 需要予測・在庫管理物流・配送最適化 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

ヤマト運輸

2024

AIを活用した配車計画システムを導入し、配送生産性を最大20%向上。走行距離短縮によりCO2排出量も最大25%削減を実現。

配送生産性最大20%向上、CO2排出量最大25%削減
物流・運輸 物流・配送最適化 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

ロジスティード(在庫適正化AI)

2023

ロジスティードが、物流センターの在庫適正化を支援する「SCDOS協調型在庫コントロール支援サービス」を提供開始した。杏林堂薬局の物流センターでの実証実験で、熟練担当者のデータ集計・加工・分析業務を月あたり25時間削減し、在庫を6〜15%削減できる見込みを確認している。

実証実験で、熟練担当者のデータ集計・加工・分析業務を月あたり25時間削減。物流センターの在庫を6〜15%削減できる見込みを確認。
物流・運輸 需要予測・在庫管理物流・配送最適化 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

ヤマト運輸(AI配送業務量予測)

2021

ビッグデータとAIを活用した配送業務量予測システムを導入。顧客ごとの注文数・配送発生確率・滞在時間をAIが予測し、最適な配車計画を自動作成することで配送生産性を最大20%向上させた。

配送生産性最大20%向上、CO2排出量最大25%削減
物流・運輸 需要予測・在庫管理物流・配送最適化 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

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
物流・運輸 需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測

三井物産

2018

日立製作所と共同でAIを活用したスマート物流の協創を実施。数日かかっていた配送計画の作成時間を1時間に短縮し、トラック台数を最大10%削減。

配送計画作成時間を数日→1時間に短縮。トラック台数を最大10%削減
物流・運輸 物流・配送最適化 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション