こんにちはROXです！

貨物自動車運送業は他産業と比較して長時間労働の傾向にあり、若年入職者の減少やそれに伴う就業者の高齢化の進展などが問題となっています。

また、多頻度少量輸送等サービスの多様化などにより、積載率の低下が進んでいます。加えて、荷主庭先における荷待ち時間の存在といった商習慣も長時間労働の一因となっています。
このような状況下では、荷主を含めたトラック運送事業に関わる人々が協力・連携し、トラック運送の生産性向上を図ることが不可欠です。

国土交通省では平成28年4月に発表した「物流生産性革命」の中で物流における「労働生産性」を、

「付加価値額
（経常利益、人件費、租税公課、支払利息、施設使用料の合計）/（就業者数×1人あたり平均労働時間）」

と定義しています。つまり、付加価値額を増大させるか、投入労働時間数を削減することが、物流生産性向上に結びつくという考え方です。国土交通省では、トラック運送業の生産性を図る評価指標（KPI）を

• 「実働率の向上」
• 「実車率（時間あたり）の向上」
• 「実車率（距離あたり）の向上」
• 「積載率の向上」

の４つに整理しています。

出所： http://www.mlit.go.jp/common/001185828.pdf

トラックあたりでみるとトラックの稼動時間を大きくする（実働率向上）で輸送量を増やすことが出来ます。
稼動時間は走行時間とその他の時間に分けられ、走行時間を長くすること（実車率向上）でより多くの荷物を運ぶことが出来ます。
走行時間は実車と空車に区別でき実車を増やすことで（実車率向上）で輸送量増に繋がります。さらに実車の際には、積載率を高めることが輸送量増となります。


こうした取り組みを支援するものとして、近年ではIT技術を活用した配送計画・配送管理の効率化が非常に注目を集めています。
弊社では物流業種向け需要予測AIによる課題解決をご提案可能です。簡単操作でカスタマイスにも対応しており、大手運送業・物流事業社様にご活用頂いています。
是非一度お気軽にお問合せ下さい！

TOP > 物流予測AI-Buffalo-