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とこ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。

低コストで効率の良い配達に繋がる

低コストで効率の良い配達に繋がるというのは、倉庫内の荷物を効率よく目的地まで運ぶための車両などの移動ルートを最適化してくれます。

移動ルートを最適化することで車両の燃料コストも少なくすることができるだけでなく、積んでいる荷物を効率よく配達することができるので、同じ時間でもより多くの荷物を運ぶことができるようになるでしょう。

これまでは運転手が自分自身でルートを作成していましたが、データ分析を使うことによってルート作成の時間も省略できるので作業時間短縮にも繋がります。

効率的な倉庫管理に繋がる

効率的な倉庫管理にも繋がるのは倉庫内に持ち込まれた荷物など、倉庫内にある商品をどこに整理したのかなどを簡単に管理ができるようになります。それだけでなく、商品を倉庫内から持ち出す際にも運搬車両に効率よく積み込むための手順なども分析してくれるので便利です。

それ以外にも倉庫内の温度や湿度なども管理するので、食料品などを倉庫内で管理する際には適切な状態を保つように調整をします。

予測分析により正確な計画作成に繋がる

予測分析によってさらに正確な計画作成にも繋がります。予測分析とは過去のデータをもとにしてデータ分析を行い、顧客からの需要や自分たちの供給などに関する予測分析をすることで、過剰在庫や在庫不足を防いで販売機会の損失をなくすことなども可能です。

従業員が計画作成をする場合は従業員自体の経験や能力が計画作成の精度に大きな影響がありますが、データ分析を活用して予測分析をするようにすれば従業員が入れ替わっても一定のレベルを保つことができるようになります。

データ蓄積を少しずつでもすることで、データ分析の精度は高まっていくので予測分析の精度は高いです。予測分析はあくまでも予測なので必ず実現するわけではありませんが、従業員の意見などと組み合わせることでさらに精度は高まっていきます。

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

物流の状況をみえる化できるとは具体的には倉庫などに運ばれてきた荷物などを画像認識AIなどとデータ分析などと並行して活用することで、運び込まれてきた荷物などを自動的に倉庫内での管理場所を表示したりすることも可能です。

効率的な倉庫管理ができるようになることで、物流全体の状況をみえる化に繋がるので従業員それぞれが現在の倉庫内状況などに関しても把握がしやすくなります。

倉庫内管理は物流業界では配送などの生命線なので、物流の状況をみえる化することで業務効率化を図ることにも繋がるので、最終的には様々な行程部分を従業員が簡単には会うができるので、安心して従業員が働くことができます。

効率の良い物流を実現できる

効率の良い物流が実現できることもデータ分析が物流業界において重要性が高くなってきている理由の1つです。物流には倉庫内に荷物が持ちこまれて、荷物を管理して、運搬するために運搬車両に積み込んで、配達ルートに沿って運ぶなどの段階を踏む必要があります。

データ分析を活用することができれば持ちこまれた荷物を倉庫内でどこに保管すれば効率が良いのか、荷物管理をするための温度管理・湿度管理の自動化、運搬車両に積むこむ際にどの荷物から持ち込めば荷物を下ろす時に効率的かなどを判断してくれます。

1つ1つの行程で少しずつでも効率化ができれば、最終的な効率はなにも考えずに物流の行程を行っている場合に比べて作業負担は大きく減少させることができるでしょう。

また、配達ルートに関してもAIを使っていれば渋滞状況なども考慮しながら効率の良い配達ルートを提案することができます。こういった要因からデータ分析をしっかりと活用することができれば、効率の良い物流を実現できることに繋がります。

あらかじめ対策が立てられる

あらかじめ対策が立てられることもデータ分析が物流業界で役立つことであり、過去のデータをもとにして予測分析ができるようになるので、予測分析からあらかじめ対策を立てることが可能です。

また、過去のデータをもとにして予測分析を行っているので、従業員などが行う予測分析に比べてデータ分析での予測分析は精度が高いといえます。あらかじめ対策を立てることができれば、実際に問題が起きた場合などにも落ち着いて対処ができるので、販売機会などを逃すことが少なくなります。

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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