AIによる輸送ネットワーク設計と最適化の管理

輸送ネットワーク設計は、コストに過大な影響を与える戦略的意思決定の一つです。配送センターの立地、それらを顧客とサプライヤーに結ぶレーン、各レーンで使用する輸送モード、出荷の統合戦略は、すべて相互に作用して、総物流コストとサービス能力を決定します。

多くの企業は、ネットワーク設計を頻繁に見直すことはなく、まったく見直さないこともあります。ネットワークは、その後変化した状況に基づいて何年も前に構成され、既存運用の慣性によってそのまま維持されています。AIによるネットワーク最適化は、ネットワーク設計を継続的に評価・改善することを実用的にしてくれます。

総コストのモデリング

AIによるネットワーク設計は、サプライヤーから施設への入荷輸送、施設から顧客への出荷輸送、施設運営コスト(立地によって異なる)、在庫保有コスト(運営する施設数と在庫の分散方法に依存)、異なる構成のサービスへの影響(顧客への配送スピード)を含む、包括的なコストモデルから始まります。

モデルは、これらのコスト要素間のトレードオフを捉えます。配送センターを増やすと出荷距離は短縮されますが、施設コストが増加し、総在庫も増加する可能性があります。施設を統合して数を減らすと施設コストは削減されますが、出荷輸送が増加します。AIは数千の可能な構成にわたってこれらのトレードオフを評価し、必要なサービスレベルで総コストを最小化する設計を特定します。

シナリオ分析

AIネットワークツールは、迅速なシナリオ評価をサポートします。米国南東部にDCを追加したらどうなるか?最も小さなDCを閉鎖して、その量を再配分したらどうなるか?主要顧客が受け取り場所を移動したらどうなるか?燃料コストが30%上昇したらどうなるか?

各シナリオは、すべてのコスト要素への影響と、それに伴う顧客サービス指標の変化を示す完全なコスト分析を生成します。この迅速なシナリオ評価機能により、企業は伝統的なネットワーク調査(通常は事前定義されたシナリオを限定的に評価する高額なコンサルティング業務)よりも多くの選択肢を評価できます。

需要パターンの分析

ネットワーク設計は、実際に需要がある場所を反映すべきであり、需要パターンは時間とともに変化します。AIは顧客の注文データを分析し、需要が地理的にどう分布しているか、時間とともにどう変化したか、どこで成長が予想されるかを特定します。2020年の需要パターンを基に設計されたネットワークは、大きな変化が起きていれば2026年の需要には最適でない可能性があります。

ネットワーク内のモード最適化

施設の立地に加えて、AIは各レーンで使用する輸送モードも最適化します。一部のレーンは複合一貫鉄道輸送の候補です。一部はLTL(積合せ便)統合のメリットを得られます。一部は専用トラックロード輸送が必要です。最適なモード組合せは、各レーン固有の貨物量、輸送時間要件、コスト、信頼性に依存します。

AIはネットワーク内のすべてのレーンについてモードオプションを評価し、サービス要件を満たしながら輸送コストを最小化する組合せを推奨します。このモード最適化は、施設の立地を変更しなくても、輸送支出を5~15%削減できます。

AIが物流戦略をどう形作るかについての詳細は、FirmAdaptの物流・運輸分析をご覧ください。