輸送車両・CO2排出量の削減が目的

　実証実験は、同社からサプライヤーへの商品発注量を平準化し、物量の波動を吸収することにより、輸送車両台数とCO2排出量の削減を目的に取り組んだ。2022年4月～23年1月に、3社共同でEC事業者起点の独自AI を用いた需要予測・需要変動を取り込み、発注量を平準化する実証を段階的に行った。
　従来、アスクルで採用していた発注方法は一般的な小売業と同様、消費者の需要変動に応じて「必要なモノを・必要な時に・その都度発注する」というもの。この方法では、発注量が需要に応じて変動するため日々の発注量が一定ではなく、サプライヤーはばらつきのある発注量に合わせて庫内作業を行わなければならなかった。
　また、車両も都度手配するため、トラックの増台対応をする日もあれば、低積載となり結果的にトラックの空きスペースが多い日も発生するなど、サプライヤー側の出荷・輸送工程が非効率であることが大きな課題だった。
　アスクルも日々変動する入荷量に対して受け入れ作業を行う必要があり、サプライチェーン全体の生産性低下につながっていた。さらに、このような低積載の輸送を行うことで無駄なCO2を排出していた。そこで今回、物量平準化による輸送車両・CO2排出量削減を目的として、アスクルからサプライヤーへの発注量を平準化する取り組みを開始した。

4トントラック158台、10トントラック47台を削減

　発注量の平準化を実現するにあたり、アスクルがEC事業者起点でAIを活用した「発注量平準化のシステム」を開発。サプライヤーの使用する輸送車格（4トン車、10トン車など）と各車格で輸送できる物量（積載可能才数）を取り込み、1週間分の需要予測・需要変動のデータと突き合わせてアスクルからサプライヤーへ発注。発注量を「輸送車両の車格単位での発注量」としたことで、発注時点で高積載となる仕組みを確立し、発注量の平準化を検証した。
　実証実験を通じて発注量の平準化を図ったことにより、輸送に用いる車両数を削減し、同一の物量に対して排出CO2を削減させる成果を得た。また、輸送する物量の平準化でトラック積載率が向上し、サプライヤー・同社物流センターの庫内作業も効率化した。これを受け、同社は2月より実証実験を他のサプライヤーにも展開し、取り組みを拡大している。
　アスクル物流センター（名古屋センター、DCMセンター）の「年間試算結果」（22年5月21日～23年4月20日）によると、CO2排出量を5.1トン削減したほか、トラック台数の削減は4トントラック158台、10トントラック47台。トラック積載率が68.0％から69.7％に向上し、花王・コクヨ（サプライヤー）の出庫、仕分け作業と、アスクル（荷主）の物流センター内での入庫、在庫化作業の効率化が図ることができたという。

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