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2021.08.19 配信

■□産廃web最新NEWS!!□■2021年08月19日

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コンサルタントコラム 収集運搬のDX(3)「配車のデジタル化の可能性」

船井総研の貴船です。

前回から続く、収集運搬のDX化についてです。

今回は「配車のデジタル化の可能性」となります。
配車システムの可能性については、これまで私も何度か追い掛けてきたものの、その難しさを痛感してきました。その効率性により費用対効果からも独自開発とせず、既存パッケージでのカスタマイズを考えてきました。

進んできた物流業界からのソフト転換を検討しても上手くいきませんでした。その理由は明確で、配車のシステム化を必要とする規模での廃棄物処理業各社は、小さく業態が分かれているからでした。例えば<1>一般廃棄物の定期(更に可燃や不燃、瓶缶ペット)<2>建廃(コンテナ回収、box回収、袋回収)<3>工場系(建廃同様にboxやコンテナだけでなくドラム、液モノの際の引き抜き作業や清掃もあり)<4>感染性(エリアによる違いがあれど保冷車等車輛指定や、ペールでの積載容量あり)、更にこれに発生頻度や時間指定、顧客毎のシステム活用での発注ルール、また処分場での待ち時間もルール化し難くなっている原因でもあります。

先の物流業界では3PL(Third(3rd)Party Logistics)が脚光を浴びた際にも、静脈型3PLを模索したもの廃掃法の縛りはどうしても上手くいきません。運搬の効率化では積載効率は不可欠な要因ながら、自社独自で組み立てざるを得ないことも課題ではあったのです。

しかし振返ってみると、経営者にとって大きな問題としてきた収集運搬効率の課題は、緊急性では小さな問題となっており、後送りしてきたことも確かでした。結果、小さな課題は時間軸とともに蓄積されて見逃せない課題となり、採算という面で大きな経営課題にもなっています。

今の収集運搬はベストなのだろうか?その際に先ず配車の適正さに疑問が浮かびます。配車マンは一生懸命やっている、それを責められないと解っていても、適正性を検証する術も無いままになっていることは多いものです。検証方法は以前の本ブログでも記してきましたが、配車のデジタル化については可能性が拡がりつつあります。

そのキッカケはAIです。今までの配車システムでは一定条件をINPUTすることで適正さを導いていましたが、現在は学習する機能が廃棄物処理業各社の<1>~<5>の幾つかを解決できるようになってきました。所謂機械学習では、各社の条件が学習され、蓄積されていきます。<1>の一般廃棄物は定期の為に、そこまでAIでの活用よりも、他の新規や閉店情報でのルート最適化となりますが、<2>~<4>までは全てではないものの幾つかの配車効率改善が可能となってきました。

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