NECは2018年9月6日、倉庫内作業における要員マネジメントを最適化する「物流リソースマネジメントサービス」を発表した。2019年1月に開始する。
物流リソースマネジメントサービスは、倉庫内作業における要員のリソース計画や、要員の適性に合わせた業務アサイン、作業負荷状況に合わせた動的な要員の配置、などを可能にするサービスである。倉庫内の作業品質や生産性の向上を支援する。
図1：倉庫内の負荷状況分析による動的な要員配置イメージ（出典：NEC）拡大画像表示
NECのAI技術の1つである「異種混合学習技術」を活用する。これまでベテラン管理者が経験と勘を基に行っていた荷物量の予測を、過去の出荷・入荷実績や気象情報などの外部データを基に高精度に予測する。これにより、要員リソースを算定する負担を軽減できるほか、属人性を排除できる。
要員の適性に合った業務をマッチングする機能も2019年度上期に提供する予定する。過去の作業実績から要員の情報を入力し、NECの機械学習技術「RAPID機械学習技術」を利用して、最適な職にアサインできるようにする。業務の定着率が向上するほか、要員募集や教育にかかるコストを削減できる。
また、NECのAI技術の1つである「自律適応制御技術」も使う。現場の負荷状況をリアルタイムに把握し、残作業と直近の生産性に応じた要員配置を自動でレコメンドする。作業待ちを抑制し、管理者不在時でも負荷状況に合わせて動的に要員を配置できる。チームワークも向上する。
なお、NECは2018年7月、日通NECロジスティクスにおいて、同サービスを活用した実証を行った。同実証では、要員の計画やアサイン、現場での要員再配置までを包括的に最適化し、特定のエリア・期間において約10％の生産性向上効果を確認できた。
