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なり、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。
コスト削減ができる
データ分析により、配送ルートや在庫管理の無駄を見つけ出し、効率的な改善が可能になります。例えば、配送ルートの最適化を行うことで、燃料費や人件費が削減できたり、在庫量を適切に保つことで、倉庫の保管費用や過剰在庫によるコストを抑えられます。データに基づく在庫管理は、必要な量だけを適切なタイミングで確保することができ、無駄を減らします。
配送スピードと顧客満足度の向上
物流データ分析により、配送にかかる時間や頻度を把握できるため、どの地域で何が必要かを予測し、迅速な対応が可能です。
需要の高い地域には事前に在庫を補充しておくなど、顧客が求めるタイミングで商品が届くようにすることで、顧客満足度が向上し、リピート率も高まります。
リスク管理とトラブル防止
例えば、過去のデータから遅延や紛失のリスクが高いルートや倉庫を特定し、事前にリスクを防止する取り組みが可能になるなど、データ分析により、どの段階でトラブルが発生しやすいかを予測し、対策を立てられます。
また、災害や予期しない状況に備えるための計画も立てやすくなります。特に天候や交通状況に基づくデータを分析することで、柔軟な対応ができるようになります。
将来の需要予測と戦略立案
特定の地域で新しい顧客層が増加する兆候があれば、配送センターの新設やルートの追加を検討し、サービスの拡充が可能になるなど、過去の売上データや配送データを分析することで、将来の需要を予測できます。需要予測により、適切な資材や人員の配置が可能になり、物流体制を整えやすくなります。
物流データの分析によって、物流の状況を「みえる化」し、企業はコスト削減、配送スピードの向上、リスク管理、在庫管理、需要予測、生産性の向上といった多くのメリットを得られます。これにより、競争力を高め、より良いサービスを提供できるようになるため、物流データの分析は現代の物流業界において不可欠なものとなっています。
データ分析で実現する未来の物流
データ分析は物流業界に大きな変革をもたらし、未来の物流をより効率的で柔軟、そして持続可能なものにするでしょう。
配送ルートの最適化でコスト削減とスピードアップ
データ分析を活用すれば、最も効率の良い配送ルートを自動的に計算できます。例えば、AIが最適なルートを提案し、渋滞を避けてスムーズに配送を進めるなど、交通データやリアルタイムの渋滞情報、燃料消費量をもとにルートを最適化することで、コストを抑えつつ、配送スピードを高めることができます。
スマート物流で省エネと環境負荷の低減
データ分析は、環境に優しい物流「スマート物流」を実現するためにも役立ちます。エネルギー消費やCO2排出量を把握し、配送ルートや車両の選択を最適化することで、環境負荷を抑えます。
例えば、電動車両の活用を進めるうえで、どの地域に充電インフラが必要かをデータで特定し、効率的に導入を進められます。
AI・IoTとの連携で自動化された物流が実現
データ分析とAI、IoTを組み合わせることで、物流の多くのプロセスが自動化されます。例えば、自動運転トラックが最適ルートで走行し、倉庫内ではAIがロボットを使って自動的に商品をピッキング・梱包するなど、人手がほとんど介入しない効率的な物流が実現します。
自動運転車両や自動倉庫など、データに基づいて動くシステムが物流をサポートし、スピードと精度が飛躍的に向上します。
データ分析を活用することで、物流は配送ルートの最適化、スマート物流、省エネ、そして自動化へと進化します。これにより、物流の効率性が向上し、企業はコストを削減しながらも高品質なサービスを提供できるようになります。環境負荷も低減し、持続可能な物流の実現が見えてくるのです。データ分析は、未来の物流を支える重要な要素となっています。
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。
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。
