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2024年

大和ハウス工業

物流施設「DPL平塚」でAIと映像を活用したトラックの荷待ち・荷役時間可視化システムの実証実験を開始。物流2024年問題に対応。

企業規模大企業(1,000名〜)
地域日本
導入段階実証実験(PoC)
使用ツール映像AI解析システム(キヤノンマーケティングジャパン)

背景・課題

2024年4月の時間外労働上限規制により、トラックドライバーの荷待ち時間削減が喫緊の課題。荷待ち時間の正確な把握が改善の第一歩。

取り組み内容

キヤノンマーケティングジャパンと共同で、映像とAIを活用してトラックの荷待ち・荷役時間を自動計測するシステムを開発。物流施設「DPL平塚」で実証実験を開始。

成果・効果

トラックの荷待ち・荷役時間をリアルタイムで可視化し、物流施設の運用改善を支援。2024年問題への対応策として実効性を検証。

教訓・ポイント

物流の2024年問題対策では「可視化」が改善の出発点。AI映像解析による自動計測が、人手による記録の負担を解消。

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