持続可能な物流体制の構築に向けた、荷待ち・荷役時間の定量把握と物流の生産性向上
日清オイリオグループは、食用油のリーディングカンパニーとして、家庭用食用油をはじめ、外食・中食産業向けの食用油、製菓・製パンメーカー向けのマーガリン・ショートニングやチョコレート用油脂、化粧品原料など、幅広い領域の商品を展開しています。“植物のチカラ®”がもたらす価値を通じて、“生きるエネルギー”として多くのお客さまへお届けしています。
物流を取り巻く社会環境が変化する中で、同社では将来にわたり持続可能な物流体制の構築を進めてきました。その取り組みの一環として、物流拠点における荷待ち・荷役時間の実態を定量的に把握し、物流業務の生産性向上に取り組みました。まず、データ計測および管理の標準化を目的として、汎用性が高く、広く普及しているクラウド型のトラック予約受付サービス「MOVO Berth」を4工場に導入しました。これにより、荷待ち・荷役時間の実態把握だけでなく、課題の特定や改善効果の把握が可能になりました。
データの「確かさ」の追求 ―入退場の実態を自動で捉える、AIカメラと車両ナンバー認識
当初は、受付に設置されたタブレット端末を用いて、トラックドライバーが入場・退場操作を行うことで時間管理を実施していました。しかし、人による操作であることから、一定数の操作漏れや操作ミスが発生するという課題も見えてきました。こうした課題を解決するため、車両ナンバーを読み取り、入退場情報をMOVO Berthへ自動で登録可能なAIカメラの導入を検討しました。
高精度×低コストを両立 ― 複数メーカー比較でi-PROを採用
導入に際しトライアル検証を実施しました。 その結果、i-PROはカメラにAIプロセッサーを搭載しており、車両ナンバー認識において、AIカメラのみで精度の高いデータを安定して取得できることが確認されました。さらに、他社製品との比較を通じて、追加のサーバーや大規模な設備投資を必要とせず、結果として導入コストを抑えられる点が評価できました。既存設備の改変を最小限に抑えられる点も評価できたことから、i‑PROのAIカメラを選定しました。
データの精度向上に加え、受付業務の省力化にも期待
2025年12月より、名古屋工場において、トラックスケールで計量する一部の車両を対象に、AIカメラによる車両ナンバー認識とMOVO Berthへの自動連携を開始しました。現在は、トラックドライバーによる入退場処理と、車両ナンバー認識による自動処理を並行して運用し、データ精度の検証を進めています。車両ナンバー認識による入退場処理に完全移行した場合には、受付1回あたり約10秒の時間短縮が見込まれ、センターの受付業務の省力化にも繋がると期待しています。
自社だけでなく物流事業者にもメリットのある取り組みを推進
今回は名古屋工場にAIカメラを導入しましたが、今後は他工場や他事業場へも展開を予定しています。今回のAIカメラとMOVO Berthの連携は、トラックドライバーの拘束時間の短縮につながり、我々荷主企業だけでなく、物流事業者にもメリットがあります。このような取り組みを今後も展開していきたいと考えています。
※本事例はi-PRO社との共同事例として掲載しています。
i-PRO社の事例ページでは、現場の様子を動画でご覧いただけます。
https://i-pro.com/products_and_solutions/ja/surveillance/solutions/case-studies/nisshin-oillio
