物流にデータ分析が必要な理由とは?重要性やメリットも解説!

物流にデータ分析が必要な理由とは?重要性やメリットも解説!

 DXの進歩によって、物流業界にもデータ分析を活用する流れが増えてきていることもあり、物流関連企業ではデータ分析を使用して業務効率化を行っています。物流業界ではデータ分析は必要不可欠になっているだけでなく、これからもさらにデータ分析を導入する企業は増えていくと予想されています。

しかし、物流にデータ分析が必要な理由についてしっかりと理解しなければ、データを有効活用できません。物流にデータ分析が必要な理由や重要性・メリットについても解説していきます。

 

物流にデータ分析が必要な理由とは?

 
物流では毎日大量の荷物が倉庫などに運ばれてくるだけでなく、大量の荷物を倉庫から持ち出して運搬することが求められます。

従来であれば、運ばれてきた荷物などを人の手によって倉庫内で管理するために従業員が情報を入力して管理をしていましたが、データ分析を活用することで業務を大きく省略化することが可能です。

データ分析を導入することで業務効率化を大きく向上させることができる他にも、従業員の作業負担を減らしてワークライフバランスにも貢献が期待できます。

物流におけるデータ分析は、低コストで効率的な配達や倉庫管理を実現するために非常に重要です。以下にその理由を詳しく説明します。

低コストで効率の良い配達に繋がる

データ分析を利用することで、配送ルートを最適化し、ドライバーの運転時間や距離を削減することができます。また、交通渋滞の状況や天候などの外部環境要因を考慮して、最適な配達ルートを決定することができます。これにより、燃料消費量や運転時間を最小限に抑え、低コストで効率の良い配達を実現することができます。

効率的な倉庫管理に繋がる

データ分析を利用することで、倉庫内の在庫管理を効率化することができます。在庫レベルや売上履歴などのデータを分析することで、需要予測を行い、在庫の最適なレベルを維持することができます。また、在庫の受注量や出荷量、在庫のロケーションなどの情報をもとに、倉庫内のレイアウトを最適化し、商品の出し入れやピッキング作業を効率化することができます。

予測分析により正確な計画作成に繋がる

データ分析を利用することで、需要予測を行い、需要の変動に合わせた物流計画を立てることができます。需要予測の正確性が高ければ、必要な在庫レベルや配送ルートなどの最適化もできるため、物流全体の効率性が向上します。また、需要予測をもとに、労働力や輸送車両などの資源配分を最適化し、適切な計画を立てることができます。

以上のように、物流におけるデータ分析は、低コストで効率的な配達や倉庫管理、正確な計画作成を実現するために必要不可欠です。データ分析によって、物流業界はますます効率的かつ持続可能なものになっています。

物流におけるデータ分析の重要性

物流におけるデータ分析の重要性は本来であれば人の手により、倉庫管理やルート作成の必要性が高いながらもしっかりと作業しなければ、作業全体が滞ってしまうような業務に関してデータ分析の重要性は高いです。

データ分析はDXにおいても占めている割合が高いので、データ分析をどれくらい精度高くできるかで業務効率化や従業員の負担軽減にも繋がります。

データ分析は毎日の業務をAIなどで代わりに作業することができるようになるので、従業員が行っていた毎日の業務をAIなどが代わりにしてくれるので、その業務分の時間に対して余裕が生まれることから重要性は非常に高いといえます。

物流データを分析するメリット

 
物流データを分析するメリットに関しては様々なものがありますが、物流においてデータ分析を行うことは全体の業務効率化に大きく貢献することが可能です。

また、物流における様々な管理などでデータ分析を活用することで自動化ができるようになり、ヒューマンエラーを防ぐことにも繋がるので、ヒューマンエラーから発生する業務上の損失は大きく減少させることができます。

物流の状況を「みえる化」できる

物流データを分析することにより、物流の状況を可視化することができます。例えば、在庫の状況や受注数、出荷数、輸送ルートなどのデータを可視化することで、物流全体の状況を把握しやすくなります。この「みえる化」により、物流における問題点や改善点を素早く把握することができ、適切な対策を立てることができます。

効率の良い物流を実現できる

物流データを分析することにより、物流全体の効率性を高めることができます。例えば、輸送ルートや配送スケジュールを最適化し、運送コストを削減することができます。また、倉庫内の在庫管理や商品のピッキング作業を効率化することもできます。これにより、物流全体の生産性や利益率を向上させることができます。

あらかじめ対策が立てられる

物流データを分析することにより、あらかじめ問題を予測し、対策を立てることができます。例えば、需要予測を行い、在庫レベルを最適化することで、在庫過剰や在庫不足のリスクを回避することができます。また、交通渋滞や天候などの外部環境要因を考慮し、配送ルートや配送スケジュールを最適化することで、配達の遅延や欠品のリスクを回避することができます。

以上のように、物流データを分析することにより、物流の状況を「みえる化」し、効率的な物流を実現し、あらかじめ対策を立てることができます。これにより、物流業界はより効率的かつ持続可能なものになっていくことが期待されます。

まとめ

データ分析は物流業界においての重要性が高まってきているので、積極的に理解して取り入れることで業務効率化や従業員の負担の軽減にも繋がることから、少しずつですが確実にデータ分析を取り入れている企業が増えていくと予測されているでしょう。

また、物流業界で活用されているデータ分析に関しては自社開発をしている企業もありますが、データ分析のツール自体も発売されているので自社でデータ分析を開発できるだけの技術がないのであれば、既に販売されているデータ分析ツールを導入して活用することも方法の1つです。

全体的な効率がデータ分析をすることで大きく異なってくるので、積極的にデータ分析を導入することをおすすめします。

 

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この記事の執筆・監修者
Aidiot編集部
「BtoB領域の脳と心臓になる」をビジョンに、データを活用したアルゴリズムやソフトウェアの提供を行う株式会社アイディオットの編集部。AI・データを扱うエンジニアや日本を代表する大手企業担当者をカウンターパートにするビジネスサイドのスタッフが記事を執筆・監修。近年、活用が進んでいるAIやDX、カーボンニュートラルなどのトピックを分かりやすく解説します。

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