與傳統人工配送規畫(如上圖左)相比,日本數據科學研究所JDSC則開發出一套AI配送交貨路線系統(如上圖右),使用從智慧電表上獲得的電力數據,做為分析預測顧客有無在家的參考依據,以決定司機送貨地點的優先順序,因此,更能避開收件人不在家的時段,將包裹一次送達。在先前校園配送實驗中,一次配送成功率可達到98% 。(圖片來源/佐川急便、JSDC)

以往宅配送貨時,只要遇到民眾家裡沒人,送貨員就只能先送下一家,等之後有空再回來送,光是往反就耗費不少人力時間和成本,這是物流業多年來居家配送遭遇的一大痛點,但在日本,有一間大型物流宅配公司,最近想出一個新方法,試圖來改善這個問題,靠的就是利用民眾家中智慧電表裡的電力使用數據,來加以解決。

靠智慧電表電力數據,助司機即時修正送貨路線

身為日本前三大物流之一,佐川急便從去年開始和日本新創公司JDSC(日本數據科學研究所)、東京大學實驗室展開合作,利用他們開發出的一套AI配送交貨路線系統,來輔助司機完成到府送貨任務,以減少二次配送。

有別於傳統人工配送作法, JDSC開發出的這套系統,不單是結合AI技術優化送貨路線,甚至跟一般AI配送交貨路線系統相比,它更加入民眾家裡用電資訊來規畫送貨路線,以決定司機送貨的優先順序,而非僅分析過往運送歷史資料就進行路線推薦,因為是使用從智慧電表上獲得的家戶電力數據,做為分析預測顧客有無在家的參考依據,因此,更能避開收件人不在家的時段,將包裹一次送達。

早在2年前一場短期校園配送實驗中,JDSC就已使用這套系統在該校內不同校舍建築進行數十次配送實驗,皆能做到比一般物流配送成功率提升多2成,達到98%,並讓收件人不在時的配送次數減少了約91%,總移動距離更縮短了約5%,讓送貨員能以更少距離完成送貨任務。

這樣的配送實驗結果,也顯現出智慧電表蒐集到的家戶用電資訊,不只幫助民眾節省用電,也成為了協助物流業者優化送貨路線,完成一次配送,甚至提高送貨效率的關鍵數據。

就是因為看上電力數據在物流上的潛在應用,佐川急便也決定將這套系統引進到自家物流配送作業,更在今年秋天實際展開試驗。

目前該公司選在神奈川縣橫須賀市做實證,截至目前約160戶參與試驗,並在已徵得受測者同意下,使用這些家戶智慧電表Route B端的用電資訊,提供AI制定最佳送貨路線,並整合到貨車車機中,做為司機行駛路線規畫的參考依據。這也是全球第一起電力大數據在物流業的應用實證。若按照計畫進行,該公司將在2022年開始商用。

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