Snap-on、梱包前にAIで段ボール箱を選び配送コストを削減

荷物の配送は、不適切な形状に対して厳しい。大きすぎる箱は段ボールを消費し、梱包時間を要し、容積重量の適用を招く可能性があり、料金を払った空気を輸送することになる。Snap-onのCrystal Lake配送センターは、この小さく繰り返される判断に取り組んだ。

Supply Chain Xchangeは、Snap-on ToolsとFastFetchがAIを用いて配送コストを削減したことで2019年Supply Chain Innovation Awardを受賞したと報じた。記事によれば、このプロジェクトは配送用段ボール箱内の無駄な空間を最小化し、それを新たな物流プロセスと組み合わせた。

SupplyChainBrainのFastFetchの事例は、Intellipackが人工知能を用いて特定の注文に適したサイズの箱を最小コストで計算していると説明している。同記事は、配送コストの10%から30%の削減、梱包作業の30%削減、段ボール材料使用量の削減を報じた。

この取り組みが巧みなのは、梱包を梱包ステーションの習慣から最適化問題へと変えた点にある。箱は、十分に近いと思われる見た目ではなく、着地までの総合的な挙動によって選ばれる。

無駄な空間を最適化する

段ボール箱の選択は遅い段階で行われるが、材料費、人件費、輸送費をまとめて決定づける。

システムは、速度を求められる状況下での個人の判断に頼るのではなく、計算された答えを梱包作業者に提供した。

無駄な空間を減らすことで配送料金と段ボール材料の両方が節約され、コストと廃棄物が同じ方向に動いた。

荷物物流では、最も安価な梱包は形状の判断である。人件費と輸送費が確定する前に、注文データを用いてその判断を行え。

このプロジェクトはCSCMPの2019年Supply Chain Innovation Awardを受賞した。Supply Chain Xchangeは、Snap-onがCrystal Lakeで配送コストを11%以上削減し、梱包作業を30%削減したと報じた。SupplyChainBrainは、より広範な10%から30%の配送コスト削減幅と、Intellipackの投資回収期間が数か月であると述べた。