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2024年

日本通運(NXグループ)

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。

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AI需要予測モデル、販売・物流実績データ統合

背景・課題

小売業などの販売物流現場では、需要変動への柔軟な対応と作業計画の最適化が課題。物流2024年問題への対応も急務。

取り組み内容

顧客が保有する商品販売データとNXグループの物流実績データを組み合わせ、AIによる需要予測モデルを開発。物流現場の作業計画の最適化と自動化を目指す実証実験を開始。

成果・効果

販売データと物流データの統合分析により、従来より精緻な需要予測を実現。作業計画の自動最適化に向けた知見を蓄積。

教訓・ポイント

物流の需要予測は荷主の販売データとの統合が精度向上の鍵。異なる組織間のデータ連携体制の構築が実用化の課題。

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