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物流業務は、ホワイト物流の推進に向けても日々の業務生産性の改善が欠かせません。近年ではAIを使って配送ルートを導き出すアプローチが注目されていますが、製品に応じた積み重ね方やドライバーのスキルなどさまざまな条件を組み込んだ上での計算は難しく、計画の精度にばらつきが生じてしまいます。 こうした多くの条件を考慮した膨大なパターンから最適解を見つけ出す方法は「組み合わせ最適化問題」と呼ばれ、物流業務では積載やシフト、ルートの最適化といったテーマで捉えられています。この解決手段として注目される技術が「量子コンピュータ」です。 グルーヴノーツが提供する「MAGELLAN BLOCKS(マゼランブロックス)」量子コンピュータソリューションを活用することで、大手宅配事業者との検証においては、配送効率を50%以上も向上させることが確認されています。その他、構内物流や拠点間の輸送、ラストワンマイルまで、さまざまな事例があり、積載率の最大化やトラック台数の削減、荷量の平準化、回転率の向上が実現することで、年間数千万から数億円規模での物流コスト改善、CO2排出量削減にも貢献します。
市場や顧客のニーズが急激に変化する今、生産/製造現場では、これまで以上の生産性向上が求められています。しかし、生産スケジューリングにしても、順序や設備への割当てなど精緻な設計が必要ですが、需要予測や生産能力の変動等に応じて都度、熟練者の手作業で計画の策定・変更を行うのは限界もあります。 こうした複雑な制約条件が絡み合う生産計画・スケジュールの計画立案を得意とする最新技術が、量子コンピュータです。グルーヴノーツが提供する「MAGELLAN BLOCKS」量子コンピュータソリューションを活用することで、多様な製造品目に応じて段取り替えが最も少ない作業順序や、作業者の利き手も考慮した工具の割当てなど、自動的に最適な計画を導き出すことができます。これにより、従来のシステムでは実現困難だった熟練者による判断の再現、強化を実現します。 従来は人手で半日以上かかった計画策定業務がわずか1時間足らずで完了するなど、業務自動化に取り組む事例も。製造現場における量子コンピュータの活用事例をご紹介します。
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