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環境視点からのNECの物流ソリューションのご紹介

2019年2月26日

日本電気株式会社

環境・品質推進本部

中山憲幸

2 © NEC Corporation 2019

NECが提供するロジスティクス

市場ニーズをすばやく把握して的確に予測。物流の効率化を推進する「物流現場改革」を実現するとともに、生産・販売と連携した三位一体の「ロジスティクスネットワーク」を構築し、ダイナミックなサプライチェーン革新を支援します。

ダイナミックサプライチェーン

Cyber Logistics Network NEC the WISE IoT Platform

自社SCM革新の経験生産革新サプライヤー改革デリバリー改革

流通卸オペレーション企業間連携のロジスティクス展開

流通卸オペレーション三位一体の

ロジスティクス網構築

流通卸オペレーション物流現場の効率化／最適化の仕組み構築

物流現場革新

倉庫

生産販売

サプライヤー(A社）

メーカー（B社）

販社（C社）

企業間連携のサプライ

チェーン革新

ソリューション群

NECの保有価値

ソリューション提供価値

モノの流れから生産・販売プロセスをつなぎサプライチェーン全体を革新

物流

三位一体のロジスティクス革新


ＮＥＣのロジスティクスソリューションマップ全体

課題を解決する様々な業務パッケージを提供

配送計画・車両管理

●ＵＬＴＲＡＦＩＸ●バンニングマスター●車両誘導

サプライチェーンマネジメント

●サプライチェーンスループット見える化●ＡＩによる需要最適化●コンサルティングサービス

可視化／最適化

●グローバル物流可視化(Neosarf/Logistics）●ＡＩ在庫配備最適化●ＡＩリソース最適化●コンサルティングサービス

●NEFIOS●GATIUS●Forwarder-PRO

●輸配送進捗管理●納品カルテ

動態・ドライバー管理

●重量・画像検品システム

倉庫管理

●EXPLANNER/Lg

通関・保税

輸出入管理

●K-TRADE２

●冷蔵倉庫

●ULTRAFIX-WMS

●庫内要員最適化

●voice Do

ソリューションの紹介


倉庫管理システム（WMS）

リアルタイム処理・KPI管理により物流業務を「見える化」し、

物流センター内の効率化とスピード化、適正な在庫のコントロールを実現します。

•庫内作業の省力化・効率化

•作業実態の見える化

•関連部門・企業との情報連携

•運用設定の変更によりビジネス環境変化（拠点・取引先・商品追加ｅｔｃ）にも柔軟に対応

•柔軟なマスタ設定できめ細かな在庫管理を可能に

•充実した分析機能で庫内業務のさらなる改善を促進

お客様事業課題概要

ポイント

EXPLANNER/Lgは複数拠点、複数荷主の在庫管理をＷｅｂ＋統合DBで実現するNECの倉庫管理システムです。無線ＨＴに標準対応、物流センターのリアルタイムマネジメントを可能にします。

現場マネジメント層

作業管理現場の「見える化」

リアルタイム進捗

分析管理課題の「見える化」

出荷頻度ＡＢＣ

作業生産性

業務層

業務支援層（HT）

履歴

移動履歴

受払履歴

伝票発行

専用伝票

送り状

庫内

庫内移動

棚卸

流通加工

エクスポート

CSV出力

予定

受付

入荷検品

格納

予定

引当

ピッキング

仕分・出荷検品

荷揃え

在庫

入荷・入庫出庫・出荷在庫

入荷検品

格納実績

棚卸

在庫照会

ピッキング

出荷検品

荷揃え

棚卸

ソリューション


画像検品ソリューション

検品対象品を予め登録した商品の画像・重量情報と照合することで、品目と数量を瞬時に特定。業務の効率化に加え、ヒューマンエラーを防止し、出荷品質の向上に貢献します。

・多様化・小口化した取扱い商品の検品作業への対応

・人件費コストの削減

・庫内作業員の人手不足への対応

・ＮＥＣ独自の画像認識技術の活用により、画像の一部の隠れ・はみ出し・反射・傾斜・湾曲を許容。

・対象外商品は商品画像と注目領域をディスプレイ表示するため、簡単に目視比較が可能。


ポイント

出荷検品業務に画像認識技術と重量計の両方を活用し、業務効率化と出荷品質の向上を実現します

・複数商品の一括検品

・バーコードの有無に関らず検品が可能

・複数の商品であっても瞬時（数秒）に検品が可能



車両誘導システム

スマートフォンにより車両を誘導、ドライバーの待機時間を短縮＋入荷業務の効率化を実現します。


NECのポイント

ドライバーの場外から場内での位置を把握でき、メールと音声を使い容易に意思疎通をすることが可能なため、繁忙期でも効率よく車両誘導業務を回すことができます。

①受付でＡｎｄｒｏｉｄ端末を貸出

②ドライバーが方面等を選択することでシステムより行先を指示する。

ドライバー受付

トラック入場

上位管理サーバ

ＷＭＳ

ドライバー

入場の検知

行先指示

待機場へ

直接バースへ

待機場

物流センター

ドライバの端末へ呼出通知

③Ａｎｄｏｒｏｉｄ端末の指示に従い移動

・場内が混雑していても入場をコントロールできない

・バースが空いても直に呼び出せない

・急いでいるのに、到着しているのか解らない

・BLE使用で工事不要・安価に導入が可能

・電波強度の調整が出来、幅広い利用シーンに対応

取り組み事例


車両誘導システムのCO2排出削減効果

８５％削減

項目導入前導入後

機器使用ゲート BLE、サーバ

紙使用配車計画表なし

物保管物流センター内での車両誘導中央管理室での車両誘導

物移動渋滞によるトラックのCO2排出渋滞なし


IoTを活用したULTRAFIX配送計画導入事例

自動販売機のIoTデータを活用し、効率的な補充配送を実現

１．自販機が補充データを自動配信２．最適ルートで配送＆進捗管理

補充データ

スマホで完了登録

GPS位置情報管理

受付

納品場所

納品先情報

最適配送ルート計算

IoT

補充データ配信

最適ルート計算

配送／補充スマホ完了登録

リアルタイム

進捗確認

補充データ

業務フロー

自販機オンラインシステム

ソリューション事例


グローバル物流可視化ソリューション

グローバル物流における輸送ステータスの可視化をクラウドサービスで実現し、在庫の適正化、経営の効率化に貢献します。

•リードタイムの長い輸送の場合、状況が把握できない

•輸送中在庫が不明瞭なため、過剰発注や余剰在庫が発生

•事故、遅延の把握に時間がかかる

•クラウドサービスでのご提供

•輸出入書類の作成とファイル添付が可能

•グローバル物流におけるKPI分析が可能


ポイント

グローバル物流に関わる各物流業者間の情報連携と変化する管理番号の一元管理を可能にすることで、トレーサビリティ強化やトータル物流コストの削減を実現します。



デリー・ムンバイ間産業大動脈開発公社様：物流可視化

▌印国内のPort to Doorの海上コンテナの輸送情報を可視化する情報サービス基盤を提供し

印物流ｲﾝﾌﾗを高度化するもの（経産省と印商工省による日印共同DMIC（ﾃﾞﾘｰ~ﾑﾝﾊﾞｲ間産業回廊）案件の一環）。

▌関連事業者間でコンテナ情報を共有することにより、リードタイム短縮と物流コスト削減に

寄与。同国の国際物流競争力を高め、外資企業誘致や輸出拡大への貢献を目指す。

▌DMIC開発公社とNECでSPV（DLDS社)を設立し2016年よりサービス運用開始。

（昨年５月全土の約７割のコンテナ取扱量をカバー済、2020年に100％カバーを目指す）。

取り組み事例


インドDMIC 物流可視化ソリューションのCO2排出削減効果

▌絶対値では年間12万トン削減、貨物量増加分を反映すると年間17万トン削減

←貨物量増加分を反映

Feb'17 Dec'17 Δ

Carbon emission (kg/month) 39,839,484 29,578,654 10,260,830 26%

volume 177,821 207,470

volume as Feb'17 = 1 1 1.17 123,130 t-CO2/y

Carbon emission (if volume isstable between Feb and Dec)

39,839,484 25,351,645 14,487,839 36%

173,854 t-CO2/y

AI技術活用ソリューションと事例のご紹介


人の知的創造活動を最大化するNECの最先端AI技術群

見える化

デジタル化デ-タ良質化

学習型超解像

マルチモーダル画像融合

分析

意味・意図理解

解釈付き分析

高精度分析

インバリアント分析

異種混合学習

RAPID機械学習

テキスト含意認識

時空間データ横断プロファイリング

群衆行動解析

顧客プロフィール推定

対処

計画・最適化

自律適応制御

予測型意思決定最適化

※1：米国国立標準技術研究所(NIST)主催の評価タスクで4回連続第1位 ※2：NIST主催の評価タスクで5回第1位※3：NIST主催の評価タスクで第1位(2012年) ※4：音響検知の国際的コンテストDCASE2016で第1位(2016年)

音状況認識

自己学習型システム異常検知

予測分析自動化

免疫機能予測

映像鮮明化

五感による識別・認証

顔認証

音声・感情認識

物体指紋認証

光学振動解析

耳音響認証

指紋認証

識別ドット

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No.1※1

No.1※2

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No.1※3

No.1※4

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ログパターン分析Only1


物流課題に対するAI/先端技術の活用案

各テーマに適したAI/技術のご提案が可能

品質

コスト

デリバリー

課題

目的

在庫削減需給調整

誤出荷・誤作業防止作業の標準/平準化温度・衝撃トレサビ

在庫コスト削減作業／配送コスト削減

取引先別収支分析

スループット向上作業スピード向上納期厳守/見える化

リアルタイム倉庫作業平準化

荷量予測必要車両予測必要人員予測

引当業務AI化

配車業務AI化

AI自動学習OCR

退職者予測

画像解析異常検知（安全運転/検品）

リアルタイム保守業務支援

作業員/ドライバー見守り

未来を予測する予測AI

（異種混合学習）（インバリアント分析）

現在に対応するリソース最適化AI（自律適用制御）

過去を学ぶディープラーニングAI（Rapid機械学習）


作業人員の配置バランスを自律適応制御で調整し、作業ロス防止・人員コスト削減

作業員のリアルタイム最適配置（Dirac）

Before After

●●●

●●●

●●●

一方で、忙しく作業しているエリアでも、工程全体の効率を考えると、実はあまり効果的でない場合も。。

作業待ち状態・残業により余剰コストが発生

エリア管理者エリア管理者

経験則に基づき人員割当て

管理者の経験則に基づいた判断により作業人員を割り当てるが、現場の状況に則さず、作業待ち・残業による余剰コストが発生。

レコメンドを踏まえて随時作業調整

刻々と変化する現場状況に応じた最適な人員配置を自動でレコメンド。業務効率を最大化し、人員数を削減。

現場の負荷状況を

目視確認現場の負荷状況を

自動入力人員移動をレコメンド

自律適応制御技術

待ち状態を回避し作業ロス・余剰コストを抑制

刻々と変化する現場の状況に

人員配置が則さず、作業が滞留 ♪

♪

リアルタイムな現場の負荷状況に基づいて最適な人員配置をレコメンド

♪

♪

12

3

2 1



在庫/必要部材需要予測

NECフィールディングの実業務にて数億円規模の在庫最適化効果を獲得

課題

現在までに保守部品の在庫最適化に関する取り組みは長年取り組んできたが、在庫過剰傾向でありながらも、欠品が

起こっている。

保守部品の需要予測精度が悪く、担当者の裁量で予測値を修正するなど、立案に時間が掛かっている。

対策

Ａｉ分析技術である「異種混合学習技術」を駆使し、保守部品の需要予測精度向上させることにより、在庫削減およ

び欠品リスクを軽減。

お客様は、需要に因果関係がありそうで、取得可能なデータを用意。あとはシステムにて自動判断。

メリット３：廃棄コストの削減

EOL(ラストバイ)期となった保守部品について、生涯必要となる需要を高精度に予測。デッドストックとなる部品を最小化し、廃棄コストを大幅に軽減。

NECフィールディングの実データを使用した実証実験では予測精度が５割向上

在庫適正化

EOL

数量

年数

メリット１：在庫切れリスク（欠品）を抑えつつ、在庫量を削減

メリット２：発注プランナーの工数を削減し、属人性も排除

需要予測精度の向上在庫削減／欠品率低下

過去実績予測出力予測計算意志入れ確定

従来業務

過去実績予測出力予測計算確定

新業務

上ブレ誤差改善

下ブレ誤差改善

工数削減・属人性排除

実験事例


需給計画×物流最適化ソリューション

需給計画と物流が連携し、需要に対して確実にデリバリーする物流を実現。

消費動向をいち早く掴みAIを活用することで

高精度な需給計画を立案

１

全国の物流拠点の在庫を見える化し、需要に対する最適な在庫配備計画を支援

2複数拠点間の配送計画を統合シミュレーションし

効率的な(共同)配送を実現

3

関東エリア得意先

中部エリア得意先

関西エリア得意先

東日本物流センター

中部物流センター

西日本物流センター

東日本工場

西日本工場

生産計画販売計画

東日本エリア原材料倉庫

西日本エリア原材料倉庫

AI

・商品改廃にともなう廃棄ロスの発生

・需要地に対する不適切な在庫配置

・物流能力不足による販売機会の損失

・消費動向をいち早く

掴んだ正確な需給計画

・需要に対する最適な在庫配備計画を立案

・注文に対して確実なデリバリーをする効率的な輸配送の実現

お客様事業課題

ポイント

提案事例

Documents

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