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NTT東と調和技研、農作物集荷配送ルートの最適化AIプログラムを開発

NTT東と調和技研、農作物集荷配送ルートの最適化AIプログラムを開発

今秋に実際の業務で活用、23年度の本格導入目指す

NTT東日本北海道事業部と調和技研は7月4日、AIを活用した農作物(馬鈴薯)の積荷作業車(タイヤショベル)とトラックの配送ルート最適化のプログラムを開発したと発表した。

今秋の収穫から北海道内のJA士幌町で実際の集荷配送業務に活用する。

馬鈴薯の集荷は積込作業用タイヤショベルと運搬するトラックを集荷場から圃場に配車している。タイヤショベルやトラックは台数や運転手の人数に限りがあるため、集荷待ちで農作物が劣化してしまうことがあり、農作物を効率的に集荷する必要がある。

また、日々集荷ルートを作成する担当者の負担や物流業界における運転者不足なども課題となっている。AIプログラムはこうした問題を解決するために開発した。

AIプログラムは集荷希望日・集荷場所、タイヤショベルやトラックの台数、優先したい条件(時間や距離など)を入力すると、タイヤショベルとトラックの最適なルートを地図上に表示。担当者が地図を見てルートを作成するよりもトラックの移動距離や待ち時間を短縮できるほか、これまで大きな負担となっていた担当者のルート作成時間の軽減にもつながると見込む。

併せて、集荷待ちの減少による馬鈴薯の劣化抑制、トラックの移動距離削減による化石燃料の削減、作業の効率化による労働力不足問題への対応も期待できるとみている。

今秋のJA士幌町での活用を受けて効果の検証とAIの精度向上を図り、2023年度の本格導入を目指す。さらに、AIプログラムを農業以外に経路選択が必要な流通分野への展開も見据えて取り組む。

[参考]AIプログラムの出力イメージ
【タイヤショベル(1台)と集荷トラック(3台)の圃場21拠点での配送ルート最適化イメージ

◆ タイヤショベルのルート
集荷場をスタートし、圃場(21拠点)を回りトラック1~3と落ち合い積荷作業を繰り返す

◆ トラック1~3のルート
21拠点の圃場を3台で各圃場と集荷場を移動し積み込み・積み下ろし作業を繰り返す

※圃場の色は、進行方向に対して右折(赤色)または左折(青色)で進入するかを示す

(藤原秀行)※写真類はいずれも両社提供

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