東京大学 松尾研発スタートアップ®の株式会社UnityStep AI（本社：東京都文京区、代表取締役CEO：齋藤一誠、以下「UnityStep AI」）とレンゴー株式会社（本社：大阪市北区、代表取締役社長兼COO：川本洋祐、以下「レンゴー」）は、レンゴー利根川事業所における段ボール原紙の出荷時の積み込み時間の短縮を目的に、出荷実績データを活用した製品置場の最適化に向けた実証を開始しました。
本実証では、出荷実績データをもとに需要予測を行い、数理最適化によってトラックへの積み込み作業の効率化が見込める製品配置案を作成します。配置案は現場で運用し、その効果を検証します。これにより、ドライバーの皆さまの負担軽減と、データに基づく製品配置の判断基準の確立を目指します。
■背景
トラックドライバーに対する時間外労働の上限規制の適用を契機に、いわゆる「物流の2024年問題」が顕在化し、荷主には荷待ち時間や荷役時間の短縮が求められています。レンゴーでは、ドライバーが働きやすく生産性の高い「ホワイト物流」の推進に向けて、物流のDXに取り組んでいます。
その取り組みの一環として、レンゴーとUnityStep AIは、出荷実績データを活用して製品配置を見直す本実証を開始しました。
■実証概要
本実証では、レンゴーの現場知見とUnityStep AIの需要予測・数理最適化の技術を組み合わせ、出荷実績データから製品ごとの出荷傾向を分析・予測し、製品配置案を作成します。作成した配置案をレンゴーの現場で運用し、両社でその効果を検証します。
■今後の展開
両社は、本実証の結果を、対象製品の拡大や今後の製品置場の見直しに活用します。将来的には、生産計画や配車との連動、他の事業所への水平展開も検討し、生産から出荷までを含むサプライチェーンの最適化に向けて、AIとデータを活用した取り組みを進めてまいります。
■コメント
森口幸浩氏 （レンゴー株式会社 製紙技術開発本部 副本部長）
荷待ち時間や荷役時間の短縮に取り組むことは、荷主である当社にとって重要な責務だと考えています。当社では、ドライバーが働きやすく生産性の高いホワイト物流を目指し、物流のDXを進めてきました。本実証では、これまでの取り組みに加え、データを活用した製品配置の最適化に取り組みます。今回、UnityStep AI様と連携し、現場で培ってきた知見と出荷実績データを活用して、積み込み作業の効率化に向けた検証を進めてまいります。本実証の結果を、今後の業務改善につなげていきたいと考えています。
齋藤一誠 （株式会社UnityStep AI 代表取締役CEO）
このたび、レンゴー様とともに、製品置場の最適化に取り組めることを大変うれしく思います。製造業の物流現場では、製品をどこに置くかという判断が、積み込み作業の効率に影響します。本実証では、レンゴー様の現場知見と、UnityStep AIの需要予測・数理最適化の技術を生かし、製品配置の検討から現場での検証まで取り組みます。
まずは本実証の効果を確かめ、物流現場の業務改善につなげてまいります。
■レンゴー 会社概要
会社名：レンゴー株式会社
事業内容：
1.段ボール、段ボール箱、紙器、その他紙加工品の製造・販売
2. 板紙（段ボール原紙、白板紙、紙管原紙等）の製造・販売
3.軟包装製品、セロファンの製造・販売
4.重包装製品、樹脂加工品の製造・販売
5.包装関連機械の販売
6.各種機能材商品の製造・販売
7.不織布、紙器機械の製造・販売、運送事業 ほか
自社サイトURL：https://www.rengo.co.jp/
