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物流とサプライチェーンIoTとは？課題と対策・製品を解説
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IoTにおける物流とサプライチェーンIoTとは？
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当社の『ugomeki』は、スマートフォンや、専用端末を利用して、
車両・保守員の方などの位置情報をリアルタイムにトラッキングする
ことができるシステムです。
誰がどこにいるか関係者で共有することで、業務効率化、安否確認などの
課題解決に繋がります。
また、ルート・スポット登録、履歴表示などの機能も用意しています。
【特長】
■Google Mapsで動態管理
■Androidアプリ、iOSアプリ、専用端末を利用可能
■リアルタイム表示、最短5秒間隔
■移動履歴のグループ化
■メッセージの送受信
※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
動態管理システム『ugomeki』
MOAIプラットフォームに含まれている「サプライチェーン最適化モジュール群」
についてご紹介いたします。
シミュレーションベースと最適化ベースの2つのアプローチを融合することによって、
サプライチェーン全体の最適化を目指す提案をしており、個別課題(例：生産最適化、
配送最適化)の最適化だけでなく、最適化ベースの統合事業計画(IBP：Integrated
Business Planning)が可能になります。
ご用命の際は、当社までお気軽にお問い合わせください。
【特長】
■高速で大規模問題が解ける
■APIレベルでは統一のモデリング言語SCMLで記述可能
■モデリングの自由度が非常に高く、高速開発が可能
■最適化ベースのS＆OPの構築、短期～中長期の生産最適化計画作成、
サプライチェーン統合最適化なども可能
■汎用性が高い、各種制約が考慮可能、カスタマイズが容易、短期で導入可能
※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
【MOAIプラットフォーム】サプライチェーン最適化モジュール群
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IoTにおける物流とサプライチェーンIoT
IoTにおける物流とサプライチェーンIoTとは？
IoT（モノのインターネット）を物流およびサプライチェーン全体に活用することで、モノの追跡、状態監視、データ分析をリアルタイムに行い、効率化、可視化、最適化を目指す取り組みです。これにより、在庫管理の精度向上、輸送ルートの最適化、リスクの低減、顧客満足度の向上などが期待されます。
課題
リアルタイム追跡の限界
輸送中の貨物の正確な位置情報や状態（温度、湿度など）をリアルタイムで把握できないため、遅延や品質劣化のリスクに対応が遅れる。
サプライヤー間の情報連携不足
複数のサプライヤーや物流パートナー間で情報が分断されており、サプライチェーン全体の状況を俯瞰的に把握し、迅速な意思決定を行うことが困難。
非効率な在庫管理
需要予測の精度が低く、過剰在庫や品切れが発生しやすい。また、倉庫内のモノの所在が不明確で、ピッキング作業に時間がかかる。
予期せぬトラブルへの対応遅延
事故、盗難、自然災害などの予期せぬ事態が発生した場合、迅速な情報共有と対応が難しく、被害が拡大する可能性がある。
対策
高度な位置・状態監視システムの導入
GPS、RFID、各種センサーを搭載したデバイスを活用し、貨物の位置情報、温度、湿度、衝撃などをリアルタイムで取得・監視する。
統合型サプライチェーンプラットフォームの活用
クラウドベースのプラットフォーム上で、サプライヤー、製造業者、物流業者、小売業者間の情報を一元管理し、可視性と連携を強化する。
AIを活用した需要予測と在庫最適化
過去の販売データや外部要因を分析し、AIが精度の高い需要予測を行うことで、適切な在庫レベルを維持し、欠品や過剰在庫を防ぐ。
異常検知と自動通知システムの構築
IoTデバイスから収集したデータを分析し、異常な状況（温度変化、遅延、不正な動きなど）を自動で検知し、関係者に即時通知する仕組みを構築する。
対策に役立つ製品例
スマートトラッキングデバイス
GPSや各種センサーを内蔵し、貨物の位置情報や環境データをリアルタイムで送信することで、輸送中の状況を正確に把握し、紛失や劣化のリスクを低減する。
統合型サプライチェーン管理ソフトウェア
サプライヤー、製造、物流、販売の各段階の情報を一元化し、リアルタイムでの可視化とデータ分析を可能にする。これにより、ボトルネックの特定や迅速な意思決定を支援する。
AI駆動型在庫最適化ツール
過去の販売データや市場トレンドを分析し、AIが精度の高い需要予測を行う。これにより、過剰在庫や品切れを防ぎ、在庫コストの削減と機会損失の最小化を実現する。
リアルタイム異常検知・通知システム
IoTデバイスからのデータに基づき、温度逸脱、遅延、不正な動きなどの異常を自動で検知し、関係者に即時通知する。これにより、迅速な対応と被害の最小化を可能にする。
