通过导入“配送计划系统”，可大幅度提高业务效率
每天运送食品和日用杂货等生活所需商品的物流业务，就像人体的“血液循环”一样，是支撑生活根基的重要工作。新型冠状病毒感染增多时，减少出门的人也相应变多，物流的重要性就进一步提高了。
然而，物流行业却面临着诸多问题，如司机人手紧缺和配送安排的时间紧迫等，因此需要大幅提高业务效率。为了解决这些课题，日立集团致力于让配送方案“全自动化”制定，开发出了配送计划系统，大大改善了司机的工作环境和运输效率。
物流行业一直面临着一些难题，如因劳动人口减少而导致的司机紧缺、在收货・交货处等待或夜间运送等劳动环境恶化等问题。还有人指出，随着网上购物的人在增加，物流的需求也变得小范围、高频化起来，迄今为止实行的“人工制定配送计划”已经开始遇到了瓶颈。
新型冠状病毒的流行也步步紧逼，人们为了避免与他人接触而停留在家里，因此“居家消费 ”增加了，这让运送物资的司机人手紧缺问题更加严峻。
为了解决物流行业的这些结构性问题，日立从2017年开始尝试利用AI和IoT等前沿技术，优化物流业务并提高效率。2018年，我们迎来了一直致力于物流数字化的三井物产作为合作伙伴，并在同一集团的物流相关公司运营的配送中心导入了配送优化系统，开始进行实证试验。
日立制作所工程师 宇山一世
“我们的目标是完全不依赖人工，实现卡车配送计划的全自动化。”
带领新系统开发团队的日立制作所工程师宇山一世如是说。
“为了制定有效的配送计划，需要考虑便利店等配送地的情况以及指定的时间等业务要求。例如，派送目的地的便利店是否有停车场，如果没有的话，周围的停车场是否可以停车。或者，卸货需要多少时间。必须一一了解配送地情况，并考虑各自的特性，从而制定减少卡车配送路程的运输计划。因此，到目前为止，制定配送计划这样的工作都是交给对路线有丰富知识和经验的老手们。”（宇山先生）
但是，如果制定配送计划时仅仅依赖于老手们的知识和经验，就会出现技术只集中在这些人身上，而无法在组织内共享的问题。另外，如果负责人生病请假或辞职的话，业务的执行就会立即受到影响。
“因此，我们将经验者的知识‘可视化’，将技术和调整事项等融合在一起，让制定计划的工作全自动化，希望开发出任何人都能轻松制作出最佳配送计划的系统。”（宇山先生）
另外，借着自动化制定运输计划的机会，我们还优化了一直以来最难改善的环节，即如何有效利用卡车从配送目的地返回配送中心的“返程车”。
具体来说，就是在货物送达后，如果能顺便再到附近的配送中心收货，然后再运送到其他送货地点的话，这样卡车的运输效率就会大幅提高。在配送业务中这样灵活运用“返程车”时，由于路线复杂，且人力规划是有极限的，因此至今仅能有效利用约6成的卡车。
自动制定配送计划的系统画面
宇山先生说：“在讨论返程车的使用时，重要的是制定一个‘对司机来说可行的计划’。”如果仅通过系统计算来制定冰冷的计划，配送变得过度效率，而不考虑运货的司机们作为常人是否能做到，那就本末倒置了。
负责制定配送计划的经验者们大多过去都是司机，对实际运输的细节了如指掌。因此，可以制定出适当留有余地的计划。为了能够根据司机的实际情况制定出计划，我们逐一分析经验者头脑中的“隐形知识”，将其运用到系统的开发中。
首先分析的是物流公司管理的每日运输数据和GPS记录的每辆卡车的实际运行数据。还有记录“几点几分进入店铺，几分钟后离开”的业务日报等。通过这些分析，我们还有了新的发现。
“老手们也有钻牛角尖的时候，比如认为‘那个店铺需要15分钟卸货’，但实际上也有花了20分钟的情况。这些现实情况，在详细分析了GPS数据后才开始明白。我们花费了大量的时间采访了不同行业的资深人士，结合设备中获得的数据，制作了运转系统的函数。”（宇山先生）
这样建立起来的配送计划系统中，(1)交货日期 (2)物流中心和配送据点的位置 (3)行驶路线、行驶时间 (4)交通拥堵信息 (5)装货·店铺停留时间 (6)卡车的车型（吨位） (7)司机等信息作为“变量”被编入其中。
然后，还完成了能在短时间内自动制定计划的算法。负责人只需将货物的数量、配送地点、卡车的出发时间等条件输入电脑，就能为数十辆卡车制订出最高效的路线配送计划。
配送中心里进行货物装卸的“泊位”
配送计划的数字化转变让以前困难、复杂的计划制作工作变得容易。在卡车运输中，货物在配送中心里被称为“泊位”的地方进行装卸。
例如，设想一个“50辆卡车在10个泊位装载货物，然后配送到300家店铺”的计划吧。
过去我们在人工规划的时候，泊位会优先分配给交货时间较早的卡车。但是，这种方式会导致前一辆卡车装货时，其它多辆卡车会浪费等待时间。
而如果通过数字化的配送计划系统，就能根据配送路线和收货内容制定泊位的使用顺序，可以大幅削减等待时间。通过实证试验，我们发现原来需要50辆的卡车情况可以减少到45辆。
“如果按照这个系统制定的路线进行配送，可以实现卡车数量减少约10%的目标。我们既可以实现提高运输效率，又能改善劳动环境，减少司机的加班时间等。”宇山先生解释了系统的优点。
在新系统导入的实证试验中，到正式启动阶段，三井物产集团的物流企业“物产物流解决方案”公司也提供了协助。该公司的日常共配本部——关西运营部（采访当时）的秋田博之先生指出，配送计划系统的“处理速度”非常重要。
“我的部门负责将食品从多个配送中心运送到大型连锁便利店在关西地区的店铺。以前也尝试过将配送计划数字化，但是问题是我们引入的系统需要很长时间进行计算。”
一旦改变条件，需要半天以上才能给出计划的情况也不在少数。
“相比之下，日立的系统根据实际业务，即便进行复杂的条件设置变化，也能在几分钟内给出计划。去年，以新成立的配送中心为出发到达地的路线计划顺利制定,大幅削减了配送计划中需要的人力、时间成本。”（秋田先生）
参与系统导入的三井物产的御手洗正夫
“物流这项工作，100件货物中哪怕有一件没有送到，都会成为大问题。在规定的时间内，把货物准确无误地送到客户那里是必须的工作。”
三井物产物流解决方案室的御手洗正夫先生如是说。
御手洗先生推动了在三井物产集团相关公司导入日立的配送计划系统，并在实证试验现场参与了系统的改善。选择日立集团作为合作伙伴的理由，他这样说道：
“从过去的现场经验中我们了解到，现有的配送计划系统在反映业务需求方面存在局限性，是无法把我们想要的计划完全自动化制定的。这次，在引进新系统时，我们反复询问了多家公司。要做到反映详细的业务需求，只有日立能做到让专业的数学计算研究员一同出席会议，与我们共同讨论方案的可实现性。然后，经过反复讨论，我们确认了日立拥有先进的技术，能用数字化解决配送优化问题。另外，更重要的是日立能和我们共享物流业务现场操作的那些重点及细节，这是我决定选择日立一起构建系统的最大理由。”
日立的配送计划系统不仅适用于便利店的配送，还能通用于制定各种物流领域的高效配送计划。
日立今后计划将该系统的使用范围扩大到更多行业，并推广到全球。在泰国和中国的物流企业已经开始运行类似的系统。
无需人力帮助就能制定配送计划，同时还能提高运输效率，这个系统蕴藏着为更多产业做出贡献的无限可能。
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