配車最適化で実現する!高積載率による配送効率向上法

近年、ネットショッピングなどの需要が高まり、配送の件数が増え、配送業務の効率化は急務となっています。同時に、ドライバー不足は、流通業界において非常に深刻な課題になっていて、配送業務の効率化が急務になっています。

この記事では、配車最適化の方法を紹介するとともに、配車システムの活用で、物流の未来がどのように変わるのかについて紹介していきます。

目次

物流業界の新潮流:配車最適化の重要性と手法

多頻度小ロット配送が近年の物流トレンドになっていますが、これはドライバーが十分にいなければ成立しない配送方法で、企業の負担も増えるため、人手不足に悩む物流企業が多い中では、新たな課題となっています。
まずは、多頻度小ロット配送が配送効率に与える影響と、その解決策について紹介します。

多頻度小ロット配送の課題と解決策

多頻度小ロット配送とは、メーカーが少量の商品を、頻繁に配送することです。

近年、消費者ニーズが多様化し、即時配送などの利便性への追求から、多頻度小ロット配送が注目を集めています。
この新しいトレンドは、商品の鮮度の維持や、在庫リスクを軽減できるなどのメリットがある一方で、物流コスト増加や、CO2の排出量の増加などの環境への影響といった課題も浮き彫りにしています。

課題の解決は、物流システムの導入を行うことで解決できます。
各種業務を効率化するために、物流システムを導入することで、限られたドライバーでも効果的な荷積みや荷卸し、梱包が可能になります。また、これにより、ドライバーの負担を軽減できます。

配送効率化の制約条件と荷待ち時間の克服

上記の多頻度小ロット配送課題の解決策にも通じますが、物流企業同士が連携することが重要です。配送効率化の制約条件は、ドライバー不足や、需要と供給がうまくマッチングされていないことです。

そこで、配送マッチングサービスを活用し、企業やドライバーと荷主をリアルタイムで結びつけることで、需要と供給が一致し、荷待ち時間の解消がされることで、物流が効率的に行われます。
多頻度小ロット配送のメリットを理解し、課題に果敢に取り組むことで、物流業界はより効率的な配送へと進むでしょう。

積載効率最適化の成功事例と改善策

積載効率を最適化することで配送効率を向上させることは、人手不足が深刻な今、注目を集めています。
そこでこの章では、積載効率を最適化する実践的な方法を紹介し、モーダルシフト運用の利点についても具体的に説明します。

モーダルシフト運用とそのメリット

モーダルシフトとは、物流や輸送において、トラック輸送、船舶輸送、鉄道輸送、空輸など異なる輸送方法(モーダル Modal )を組み合わせて運用するアプローチです。
おもに、長距離輸送時に、一部の区間を、トラック輸送よりも環境負荷の低い方式に転換するという取り組みです。

それにより得られるメリットには次のようなものがあります。

1.ドライバー不足の解消
モーダルシフトを運用することで、輸送ルートが細分化されるため、ドライバーは拠点近くの駅や港に荷物を運ぶだけで済みます。
したがって、少ないドライバーで対応でき、ドライバー不足という最大の課題の解決となることが期待されます。

2.環境への配慮
トラック輸送に代わり、燃費が良い鉄道や海上輸送を活用するため、CO2の排出量の削減が期待でき、さらに効率的で経済的な輸送が実現できます。

3.コスト削減
鉄道や船舶は一度に大量の物資を輸送できるため、長距離トラックの利用に比べて、大幅にコストを削減することが可能です。
また、異なる輸送方法を組み合わせることで、各方法の特性を最大限に活かすことができ、輸送能力を最適化できるメリットがあります。
さらに、最適輸送手段や経路を選択することで、輸送時間の短縮が可能となり、商品の迅速な配送や、サプライチェーンの効率化が図れます。

モーダルシフトの運用は、多くのメリットをもたらし、さまざまな企業がメリットを享受できます。

配送システム活用による積載効率向上

流通業界が抱えている課題を解決するための一つの方法として、配送効率化が有効です。
荷物の配送を、できるだけムダをなくし効率化することで、すでに取り組んでいる企業も多いかと思います。

その配送効率化を図るのに欠かせないのが、「配送システムの活用」です。
中でも、「配送ルート最適化」は課題を解決するための第一歩となります。

従来は、手作業で、地図を見ながら配送ルートを立案する必要がありましたが、属人的で人為的ミスもありました。
システムを用いれば、配送ルートの作成が簡単になるばかりではなく、運行中の配送ルートの変更が余儀なくされた場合や、配送にトラブルが生じた場合にも、効率的に即時に管理できるメリットがあります。

配車システムの活用で変わる物流の未来

配車システムを導入することで、最適な配車計画を策定できます。
この章では、配車管理システムの種類や導入のメリット、選ぶ際に考慮すべきポイントについて詳しく説明します。

効率的な配車システムの選び方

近年、配車システムの導入が物流業界において注目を集めています。
配車システムは、車両・運転者・目的によって主に3つに分類でき、機能や特徴が異なります。それぞれ確認していきましょう。

1.配車管理システム
配車・運行計画の作成を目的にしており、荷物、車両、ルートの観点で配車・運行計画を立て、アナログ時代よりも、効率的に計画を立てることができます。

2.自動配車システム
配送ルートの自動作成を目的とし、AIやアルゴリズムを駆使して、最適な配送ルートを自動的に作成します。
道路条件や走行距離などを考慮し、どの車両でどのルートを回るのか、適切な情報を提供し、ドライバーのスキル向上をサポートし、即戦力化を実現します。

3.車両管理システム
車両の運行・位置情報管理、事故防止やコストの削減が目的です。
走行している複数車両の位置情報を記録・管理し、日報の自動作成を可能にすることで、配送労働効率の可視化、不要な車両の削減、燃費を監視することでエコ運転の促進などが実現できます。

配車システムの導入検討の際には、目的を明確化し、車両の種類や荷物の種類に応じて、より適した配車システムを選択することが重要です。

運行管理者やドライバーにやさしいシステムの重要性

配車管理システムは、従業員を守り、日々の業務を円滑に進めることが最大の目的です。
車両の運行を適格に管理し、正確な情報を整理し、運行状況を日々把握することで、運行管理者のストレスを軽減し、ドライバーのリスクや事故の発生を抑制します。
これにより、企業は信頼性を維持し、同時に従業員の安全を確保できます。

物流業界の働き方効率化への新たなアプローチ

最後に、労働規制の改革など、さまざまな社会的な変化に伴い、物流業界ではどのような課題が生まれるのか、またその解決策を紹介するとともに、荷主と運送事業者の協力関係の重要性を深掘りしてみましょう。

社会的トレンドと物流業界の変化

社会的なトレンドは、物流業界にさまざまな変化を与えています。
以下で、物流業界に影響を与えている主なトレンドや変化について説明します。

1.2024年問題
労働法が改正され、2024年に時間外労働の上限が年間960時間に制限されることで、配達できる商品の数が減少し、物流業界が急激に縮小する可能性があると言われています。
さらに、労働時間を削減した場合には、ドライバーの収入が減少するため、退職者が増加し、ますます人手不足が深刻化することが予測されています。

2.14万人の人手が不足
2030年には、運輸に携わる人手が、14万人不足する見込みと予測されています。
「数年後にはモノを運ぶことができなくなる?」と危惧されるほど、人手不足は深刻さを増しています。
企業により、対応するスピード感や内容に差があり、企業業績にも多大な影響を及ぼすことが予測されています。

3.燃料費の高騰
この数年の急激な燃料費の高騰は、物流業界にとっては大きな打撃となっています。
運送業にとって、燃料費は人件費に次いで大きなコストです。そのため、大幅な燃料費の高騰は、事業の継続を左右しかねないダメージとなっています。

荷主と運送事業者のWin-Win関係構築

荷主と運送事業者のWin-Winの協力関係を築くことが、物流業界を取り巻くさまざまな環境変化や、それに伴う課題を解決するには欠かせません。
そのためには、お互いのニーズや問題点を理解することが、カギとなります。
ポイントは以下になります。

「運べなくなる危機」を共有
両者間の透明性があり、効果的なコミュニケーションが不可欠です。お互いの目標や課題、危機感を共有し合うことが重要です。
運送事業者が、配送を柔軟に調整できるようなシステムを構築することで、需要と供給を正確に予測され無駄なコストが削減されます。

パートナーシップ
両者は、危機感だけではなく、利益も共有することで、パートナーシップを構築することが重要です。荷主と運送事業者は、互いにメリットを享受できる「Win-Winの関係」を構築することが重要です。

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この記事を書いた人

環境課題とAIなどの先端技術に深い関心を寄せ、その視点から情報を発信する編集局です。持続可能な未来を構築するための解決策と、AIなどのテクノロジーがその未来にどのように貢献できるかについてこのメディアで発信していきます。これらのテーマは、複雑な問題に対する多角的な視点を提供し、現代社会の様々な課題に対する理解を深めることを可能にしています。皆様にとって、私の発信する情報が有益で新たな視点を提供するものとなれば幸いです。

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