小売 / 食品小売
Waitrose：交通と車両容量、時間帯別需要を反映した食料品配送計画の最適化
- 企業
- Waitrose
- 国
- 英国
- 導入状況
- 運用中
- 資料公開
- 日付の基準
- 資料が公開された時点。導入を開始した日とは異なる場合がある。
- 根拠の確認方法
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業務課題
Waitroseは、大量の食料品を顧客が選んだ時間に届けながら車両を効率的に使う必要があった。交通状況、積載容量、配送時間帯、注文需要、季節的な繁忙が互いに影響するため、毎日多くの計画判断が必要だった。配送量が増えても顧客が選べる時間帯を確保することが課題だった。
使った技術とデータ
SataliaはWaitroseの運営チームと協力し、AIによる配送最適化プラットフォームを開発、試験し、現場条件に合わせて改良した。交通、車両容量、時間帯、需要を併せて反映し、配送網の計画と管理を支援する。車両130台のCoulsdon拠点ではクリスマスの最大需要を想定したシミュレーションを行った。供給企業によると、発表時点で店舗170か所、顧客注文処理センター2か所、バン1,400台のネットワークで運用され、週約16万件の家庭向け配送を支えていた。
成果
Sataliaは、運営費を10%、配送走行距離を8%減らし、経路当たりの配達件数を12%増やしたと発表した。配送量が増える中でも顧客向け配送時間帯の提供可能量は4%増え、Coulsdon拠点の当日注文翌日配送の時間帯は50%増えたと説明した。Waitroseの変革実行・技術責任者は、環境への影響を減らしながら、より正確で便利な配送時間を提供できるようになったと述べた。
限界と残る課題
原文は成果の測定期間や比較群を示していない。Coulsdonの50%改善は同拠点の翌日配送時間帯に関する数値であり、配送網全体には適用しない。
出典
公開資料をまとめた事例です。ATF Works導入企業の成果ではありません。