Solution 01
他のシステムと
シームレスに連携可能
受注、出荷指示、在庫、WMS、基幹システム、地図・車載端末など、周辺システムと連携し、二重入力を削減します。
Delivery-Plan
配送計画システム
属人化した配車を、再現可能な仕組みに。
売上の成長に比例して膨らむ配送コストと、
深刻化するドライバー不足に対して、
AIと人の判断を組み合わせた最適な配送計画を実現します。
PROBLEM
配送計画システムで
よくある課題
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ノウハウが属人化し、
引き継ぎが難しい... -
台数・走行距離・
待機時間のコストが増える... -
ドライバー不足で
配送に遅れが生じる...
そのお悩み解決できます
SigmaBrainの
配送計画システムは、
AIで計画を立案しつつ、
人が最終調整できる仕様。
属人化の解消と、
配送コストの抑制、
計画変更への強さを
同時に実現
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他のシステムと
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Solution 02
どのような配送計画でも
対応可能ダンプ、チャーター、ルート配送、小口配送、混載、幹線と支線の組み合わせなど、現場の実態に沿った配送計画に対応します。
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Solution 03
手動でも変更可能で、
AIと人間のいいところ取りAIが最適案を提示しつつ、現場判断での微調整も可能です。
特急、荷主都合、積み込み順、現場の段取りなど、机上で表現しにくい制約も最後に吸収できます。
Flow 導入までの流れ
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01.
ヒアリング・画面
イメージ作成丁寧にヒアリングを重ね、無料にて実際のシステム画面イメージを作成
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02.
PoC実施
まず小さく試すことで、実証性を検証
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03.
要件定義・本開発
コンサルタント・エンジニアの混成チームで要件定義を実施し、AI駆動開発により一気に本開発。
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04.
導入支援・保守運用
「導入して終わり」にならないよう、継続的に支援・保守運用を実施
Case 導入実績
運送業
背景・課題
- 受注後の配車計画を、担当者の経験と手作業に依存しており、日次の配車作成・調整に多大な工数が発生している。
- 受付時間・砂種・車両容量・ルート制約・勤務時間の均等化など、考慮すべき制約が多く、計画品質が属人化／平準化しづらい。
- 計画と実績の比較が難しく、改善サイクルが回りにくい
成果
- 受注入力（現行業務を踏襲）＋拠点/トラック/現場/砂種などの基礎データを取り込み、AIで配車計画を自動立案（人が最終チェック・修正できる設計）。
- 時間制約（受付時間/休憩）・砂種・積載量・集積地→現場ルート・ドライバー間の勤務時間均等化等、制約条件を段階的に追加しながらアルゴリズムを高度化。
- Google Maps等の地図情報やデジタコ/既存システム連携を見据え、計画と実績の差分分析・走行距離平準化まで含めて運用改善を回す。
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