物流のデータ分析が企業の競争力の分かれ目?重要性と活用のポイント・成功事例を解説

物流のデータ分析が企業の競争力の分かれ目?重要性と活用のポイント・成功事例を解説

物流においてデータ分析が重要なのはなぜか

物流のデータ分析から得られる効果は何か

物流のデータ分析にBIツールを活用した事例を知りたい

物流において重要なことは納期通りに顧客に商品を届けることであり、そのために最適なルートやリードタイムを把握し、車両や人員を確保することが求められます。物流では日々膨大なデータが生み出されており、そのデータを活用することで最短ルートが迅速に判断でき燃料費を抑えたり適切に人員や車両が手配できることからコストカットの実現が可能になります。

物流のデータ分析は経営判断にも影響を与えると言えることから、迅速かつ正確に行われることが重要です。この記事では、物流においてのデータ分析の重要性、得られる効果、またデータ分析にBIツールを活用した事例を紹介します。

物流におけるデータ分析の重要性とは

物流においては1日の中で数百から数千台の車両の管理をしていますが、最短ルートを通ることで燃料費と時間を抑え、納期に確実に対応できるルート設定を行なうことが重要です。

物流におけるビッグデータの分析は、最適なルートを決定し費用対効果を高めることが成果の1つと言えます。

物流の中では日々たくさんのデータが蓄積しています。発注管理・在庫管理・車両の稼働状況などデータの種類も幅広く他の業界と比較しても多種類のデータが揃っているとも言えます。また、自社の端末だけでなくパートナーや顧客などを含めると集まるデータ量は膨大になります。

これらのデータを分析し活用することで、問題が起こった場合に原因究明とその対応策を打ち出すまでの期間を短くしたり、戦略の決定についてもデータの正確性が高ければその分迅速に行なうことが可能です。

AIやIoTが今後さらに進化すると同時に物流においてもデータ活用が加速すると考えられています。これまでITの活用法は主に管理のためでしたが、データ活用の進化とともに、物流データが経営の意思決定に大きく貢献することが期待されています。

 

物流データを分析して得られる効果

物流データを分析して得られる効果は以下の3つです。

物流が可視化できる

費用対効果の高い物流の実現

未来を予測しあらかじめ対策ができる

それでは1つずつ紹介します。

 

物流が可視化できる

物流データを分析して得られる効果の1つ目は、物流が可視化できることです。

拠点からの倉庫への輸送、倉庫への入庫・在庫・出庫から納品まで、在庫状況はもちろん進捗状況までを可視化して把握することが可能です。

これまでは物流を可視化しようとすると、例えば車両のドライバーの日報をデータ入力し蓄積させる必要がありました。この方法の場合、手入力が中心となり入力する従業員のコストに加えて入力ミスが発生する可能性も否定できません。正確性の高いデータとは言えず、また得られるデータの種類も少なく限られてしまいます。

しかしこれらの手作業を自動化させることで、ルートと移動時間だけではなく、加速・減速や急なハンドリングなどという車両の状態からGPSを活用しての車両の走行開始・走行終了やアイドリングまで幅広くデータを収集でき、すべての工程において正確性の高いデータとして可視化することが可能です。各工程ごとの部分最適ではなく、物流における全体最適が可能になります。

 

費用対効果の高い物流の実現

物流データを分析して得られる効果の2つ目は、費用対効果の高い物流の実現です。

物流データを分析することで、作業や工程に対して定量的な評価が可能となり、現状の生産性を数字として可視化することができます。可視化することで、問題の所在が明らかになり、どのような対策をすることで解消できるかなどの予測精度も高くなると言えます。

このような現状の把握は、業務改善活動にもつながります。特に物流においての課題は「省人化」であり、正確性の高いデータを活用することで自動化できる工程を見極めることができ、ロボットなどを導入することでコストを抑え費用対効果の高い物流を生み出すことが可能になります。

 

未来を予測しあらかじめ対策ができる

物流データを分析して得られる効果の3つ目は、未来を予測しあらかじめ対策ができることです。

物流データの分析を行なうことで、自社の商品の動きリアルタイムでを把握することができます。同時にどの車両がいつ・どの場所を通り、何時に到着可能かを交通状況・気象・気候瞬時と合わせて予測することができます。

そのために維持する必要がある車両の台数や、人員配置などの経営資源の最適化が常に行われている状態となり、正確性の高い未来予測になり得ると言えます。また経営効率についても向上することが期待できます。

 

物流のデータ分析を効果的に活用するポイント

物流のデータ分析を効果的に活用するポイントは以下の3つです。

データ分析の目的と方法を明確にする

BIツールを活用する

データ分析専門チームの発足

それでは1つずつ見ていきましょう。

 

データ分析の目的と方法を明確にする

物流のデータ分析を効果的に活用するポイントの1つ目は、データ分析の目的と方法を明確にすることです。

物流のデータを活用する場合「何のために」という目的を明確にすることを意識する必要があります。目的を設定しないまま物流データ集めて分析をしても、抽出されたデータからどう考えを進めていいのかがわからず、必要としている情報を取得することができない可能性があります。

目的を定義した上でデータ分析を行なうことで、肌感覚で行っていた業務や人員配置などは実際の生産性と予測値を比較した定量値から判断することが可能になります。正確性が高い値からは業務改善やより高い生産性が期待できます。

 

BIツールを活用する

物流のデータ分析を効果的に活用するポイントの2つ目は、BIツールを活用することです。

物流・在庫においては日々大量のデータが蓄積されるためデータが利活用される割合を高めることで業務改善や生産性の向上、それに伴う企業の成長が期待できます。

物流では生産拠点、工場・倉庫、物流拠点・顧客納入場所などそれぞれの場所での工程がありデータの量だけでなく種類も多くなります。この中にある課題は拠点ごとのデータ分析ではなく、全拠点からデータを集めて統括して分析することで正確性の高い情報が抽出できます。

BIツールを取り入れることで、全拠点で日々蓄積するするデータを目的によって組み合わせて分析することが迅速かつ簡単に行うことできます。

 

データ分析専門チームの発足

物流のデータ分析を効果的に活用するポイントの3つ目は、データ分析専門チームの発足です。

2015に行われた総務省の調査から業務の担当者がExcel、Accessを使ってデータ分析を行なう場合、効果が得られた・得られなかったについては大きな差がなく、専門のデータ分析担当者が専門のソフトを使ってデータ分析を行なう場合は、データ活用の効果が得られやすいということがわかりました。

IoT、AIの躍進により今後は迅速な課題抽出と改善が企業の成長の鍵になります。データ分析から価値を生み出すことができるチームを発足させて迅速な意思決定につながる情報をえることが重要です。

参考:ビッグデータの流通量の推計及びビッグデータの活用実態に関する調査研究 総務省

https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/linkdata/h27_03_houkoku.pdf

 

物流のデータ分析にBIツールを活用する事例

物流のデータ分析にBIツールを活用する事例を2つ紹介します。

・株式会社日立物流

・敷島製パン株式会社

それでは1つずつ見ていきましょう。

 

株式会社日立物流

物流のデータ分析にBIツールを活用する事例の1つ目は、株式会社日立物流です。

日立物流では2度の失敗を繰り返したのち、2019年4月にBIツールを導入し、データの可視化と業務改善に取り組みました。KPI項目を可視化したダッシュボードから、人材投入の適正化、各種工数の削減、業務効率化や意思決定の支援などを通して各物流センターから数千万円のコスト削減が見込まれています。

特に注目すべきは、データ活用ができる人材育成も同時に行っていることです。データの抽出方法が簡単であっても抽出したデータを読み取ることができる人材が必要です。

データを抽出する時に活用の目的を明確にした上で、提案・要件定義を行うビジネスアナリストや、技術面で具体化するデータアーキテクト・データアナリスト、より高度な分析やAIの技術の活用を支援するデータサイエンティストを社内に止まらず社外のリソースも活用し育てています。

参考:株式会社日立物流

   https://www.hitachi-transportsystem.com/jp/

 

敷島製パン株式会社

物流のデータ分析にBIツールを活用する事例の2つ目は、敷島製パン株式会社です。

工場でのライン業務以外の時間・人員管理に課題がありました。データを分析するにあたり、数値をExcelで加工し集計していたことが原因でした。そのため現状を知り対策をとるのに手間がかかり課題に対して正確な対応策が出せていませんでした。

BIツールの導入し、生産管理と勤怠管理を連携させ自動化することで、工数削減状況の可視化や異常値をすぐに把握できるようになりました。また、全工場の状況についても一元管理を可能としています。

導入後の副次的効果としては、管理職が毎日データを確認し、課題に対する改善アクションの指示がより具体的になったことが挙げられます。また、無駄な作業が洗い出され改善の声が現場からも積極的にあがるようになりました。

参考:敷島製パン株式会社

   https://www.pasconet.co.jp/

 

まとめ

この記事では、物流においてのデータ分析の重要性、得られる効果、またデータ分析にBIツールを活用した事例を紹介しました。物流にデータ分析を導入することで、これからも蓄積する大量のデータを可視化し工程の改善に活かせるだけでなく、経営の意思決定に対して重要な判断材料となります。

データ分析はExcelやAccessでも可能ですが、できる限り人員を配置せず迅速性を高めるためにはBIツールの導入がおすすめです。データ分析の目的を明確にした上で、自社に合った方法を選びましょう。

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