【Cariot活用事例】ドライバー不足対策としての配送ルート効率化の取り組み

製品パンフレット

Cariotの機能、料金パッケージが掲載されたパンフレットです。 機能紹介は、機能一覧の他に、輸配送、およびフィールドセールス・フィールドサービスの、それぞれの用途で車両をお使いの場合に生じうる課題の解決に役立つものをピックアップし、より詳しくご紹介しています。

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こんにちは。Cariot(キャリオット)ブログ編集部です。

少子高齢化や人口減に伴い、業界・業種を問わず人手不足に関する課題は経営上の重大な問題となっています。特に物流をはじめとする輸配送の現場におけるドライバーの人手不足は深刻化しています。
今回は大手食品・飲料メーカーB社様の事例を元に、物流現場において共通の課題である「ドライバー不足」に対してCariotがどのように活用できるのかをご紹介します。

<事例概要>
業種:食品・飲料メーカー
車両用途:輸送車両
課題:ドライバー不足によるルート配送効率化

【目次】
1.Cariot導入の経緯
~ドライバー不足に対応するための配送効率化が急務~

2.導入時の課題と達成したいこと
~配送活動を可視化し、「非効率」の真因を特定したい~

3.課題に対する打ち手
~データから「非効率ルート」と「その原因」を特定する~

4.指標に対する分析結果と提案
~配送順序の最適化で配送時間が1時間以上の短縮も~

5.今後の展望
~効率的な配送順序実現ための取り組みをスタート~

 

1.Cariot導入の経緯
~ドライバー不足に対応するための配送効率化が急務~

B社様は加工食品や清涼飲料類の製造・販売を幅広く手掛ける大手食品・飲料メーカーです。同社が製造した商品は、小売店や飲食店を通じて消費者に届けられています。しかし昨今の人手不足の影響により、小売店・飲食店への商品配送を担当するドライバーの確保が難しくなり、近い将来、今までのサービスレベルでの配送が厳しくなるというリスクに直面していました。
ドライバー確保には、募集から採用し、採用後には教育など長い時間を要します。そのため、同社は人手不足への対策として、まずは配送業務を見直し、配送効率化に取り組むことにしました。

現状の限られた人員のなかで、配送業務の効率化を実現するには、配送業務にかかる時間をどれだけ短縮できるかがポイントになると同社は考えました。各配送先への移動時間を短縮することができれば、各ドライバーが1日に訪問する配送先を増やすことができます。
しかし、いざ「配送時間の短縮」に取り組もうとしたところ、同社は大きな壁に直面しました。
それは、感覚値では現状の配送業務に非効率があることは分かっているものの、「どこがボトルネックになっているのか」を絞り込むための走行データが蓄積されていないため、課題の「真因」を見つけることができないという点でした。

同社は、現状の配送業務に潜む「非効率」がどこにあるのかを見極めるには、配送車両の走行データを収集し分析することが対処すべき真因をつかむ第一歩であると考え、Cariotの導入を決定されました。
 

2.導入時の課題と達成したいこと
~配送活動を可視化し、「非効率」の真因を特定したい~

<課題>

  • ドライバー不足に対応するため配送ルート見直しが急務
  • 現在のルート設計のどこに、どんな非効率があるか、見極められない

<実現したいこと>

  • 配送活動を可視化し「非効率」の真因を特定したい
  • 可視化したデータに基づいた改善施策を検討・実施したい

Cariotを活用して各配送車両の走行データの取得を開始されたB社様ですが、Cariot営業担当者が導入にあたり現状のルート設計についてヒアリングを重ねた結果、非効率を発生させている要因が見えてきました。
それは、現状の配送ルートには明確なルールが設定されておらず、各配送担当者が過去の経験や事情に基づいて設定しているという点です。
明確なルールや根拠がないままルート設計している場合、本来であれば配送ルート内で円を描くように配送先を回ることができれば最短時間・最短距離での配送ができるところを、実際はジグザグ走行や折り返し走行を繰り返して配送先を回ってしまっているという可能性があります。

上記の仮説のもと、同社は収集した各エリアの走行ルートを精査することに着手されました。

 

3.課題に対する打ち手
~データから「非効率ルート」と「その原因」を特定する~

B社様は走行データの精査を通して「どんな走行が非効率なのか」の定義を明確にするとともに、改善が必要なルートを洗い出し、配送ルートの見直しを行った場合に、どれだけの成果が見込まれるのかの効果算出を実施することとなりました。

<課題に対する打ち手>
(1)非効率走行の定義と見える化
(2)非効率を排除した最適ルート走行での成果シミュレーション

<見るべき指標>
(1)配送ルートと滞在時間
(各配送先にどの順番で訪問し、どのくらい滞在しているのか)
(2)配送ルート内の一定距離以上の走行件数
(走行距離が長い=非効率な走行が発生している可能性が高い)
(3)各ルートの非効率走行の度合い
(効率の良いルートと悪いルートの評価基準を設定する)

指標となるデータを取得し分析するために、同社にはCariotの下記の機能を活用いただきました。

・走行履歴
いつ・どこを・どのような速度で走行し、どこで・どれくらいの時間滞在したかを振り返って確認することができます。実際の走行ルートを地図上でも確認することができます。

・駐車イベントマップ
車両が待機・滞留している場所を地図上で確認することができます。
車両名、対象時刻、駐車時間での絞り込みも行えます。

・ルート最適化機能
蓄積された過去の走行データを元に、AIが最適なルートを提案する機能です。
実際の走行ルートに対して、最適化ルートではどれだけ走行時間が短縮されるのかまで把握できます。

・レポート作成
自動で取得した各種データを使用して、Cariot上で担当者別・営業所別などさまざまな切り口で集計レポートを作成することができます。クロス集計で各担当者の訪問件数×1訪問当たりの所要時間など、組み合わせ分析をすることも可能です。

>Cariotの機能詳細はこちら
 

4.指標に対する分析結果
~配送順序の最適化で配送時間が1時間以上の短縮も~

導入時にまとめた課題に対するモニタリング指標を分析した結果、改善につなげるために取るべき施策も見えてきました。

<非効率な走行ルートの把握>
Cariotで取得した走行データの分析を通じて、非効率な走行が発生しているルートを把握することができました。さらに確認された非効率ルートについて各配送先の情報までドリルダウンして分析を進めた結果、非効率走行の原因となる配送先まで特定することができました。

上記に加え、拠点ごとの傾向を分析により、突出して非効率走行が少ない拠点があることが判明しました。そこで該当拠点にヒアリングしたところ

  • イレギュラーな対応が必要な配送先は通常のルート配送担当から切り分ける
  • 切り分けた配送先については個別対応チームでの配送を行う

という拠点独自の取り組みを行っていることがわかりました。
この取り組みを他拠点にも横展開することで、全社的に配送効率化の実現つながる可能性があります。

<最適化ルート採用による走行時間短縮>
上記の結果を踏まえ、Cariotのルート最適化機能で実際の走行データとAIが提案した走行データを比較したところ、配送順序の見直しを実施することで、配送時間を1時間以上も削減できるエリアがあることが判明しました。

配送業務では、配送先からの要望に対応するために、どうしても非効率なルートや順番で訪問せざるを得ない状況もありえます。しかしB社様のように非効率が発生するポイントを特定することで、最適に近いルート・順番での走行を実現するための対策を見つけることは可能です。

 

5.今後の展望
~効率的な配送順序実現ための取り組みをスタート~

B社様はCariotの活用によって、非効率を発生させるボトルネックを特定し、非効率解消のための打ち手を見つけることができました。今後は、現状の配送ルートをCariotで取得した実走行データから導き出した最適ルートに近づけるための具体的な取り組みに着手していくことになります。

ドライバー不足は根深い問題を抱えており、一朝一夕で解決できる課題ではありません。しかし同社のように業務効率を上げる取り組みに着手することによって解決できることも少なくありません。
これから輸配送業務の効率化に取り組もうと考えていらっしゃる場合は、ぜひ「今」のデータをしっかり蓄積し活用していくことをおすすめします。
 
 
最後までお読みいただき、ありがとうございました。
これからもCariotは、より便利に使っていただくための機能の開発を進めてまいります。
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