FreightWavesは、プレスリリースで「AI」が幅広いマーケティング用語として使われがちな業界環境の中で、人工知能を業務上意味のある方法で活用している企業を見極めるために、AI Excellence in Supply Chain Awardsを創設した。

この賞は、宣伝上の主張ではなく、実際の導入と測定可能な成果を評価することを目的としている。応募案件は、AIアプリケーション自体の強さ、既存ワークフローへの統合の深さ、そしてそれが生み出す具体的な成果に基づいて審査される。

今年、YMX Logisticsは物流企業を対象とするOperational AI Integration部門の受賞企業の一社に選ばれた。この評価は、YMXのAutonomous Yard Operating System（YOS）に関連するものだ。同システムは、YMXによれば、輸送システムや倉庫システムに比べて歴史的に注目や投資が少なかったサプライチェーンの一部であるヤードにAIを適用する。

ヤードは、輸送業務と倉庫業務の物理的な受け渡し地点である。トレーラー、ドライバー、ゲート、ドック、人員、安全要件、在庫プロセス、サステナビリティ施策が、限られた同じ運用エリア内で交差する。YMXによれば、このことがヤードをサプライチェーンの中で最も最適化が遅れている領域の一つにしている。

YMXの用語における「autonomous」は、ヤード作業員を置き換えたり、自律走行トラックを大規模に導入したりすることを意味しない。同社はこの言葉を、ヤードの状況を把握し、労働需要を予測し、意思決定を推奨し、データ取得を自動化し、ワークフローを統括するAIを表すために使っている。YMXは、これらの機能がヤードを継続的に改善する実行レイヤーにすることを意図していると説明している。

YMXのCEOであるMatt Yearlingは、この変化をより直接的な表現で説明している。何十年もの間、最大規模の荷主でさえ、ヤード業務は「無線の2チャンネルと紙とペン」に頼って運営されることが多く、ヤードがどのような規模で、どのように配置され、潜在能力に対してどの程度機能しているのかについて、ほとんど、あるいはまったく可視性がなかったという。YMXのシステムは、こうした手法を、自らを測定し時間とともに改善する運用モデルに置き換えるために構築されている。

シミュレーション、コンピュータービジョン、ヤードのデジタルツイン

YMXのアプローチの中心にあるのは、同社がDigital Operational Twinと呼ぶものだ。このシステムは、ヤードデータ、サービス要件、拠点レベルの制約を入力情報として使用し、その情報をシミュレーションおよび最適化モデルで処理したうえで、設備、人員配置、プロセスの変更を推奨する。

まず技術を導入し、その後で現場に合うかどうかを判断するのではなく、YMXはヤードをモデル化し、運用上の代替案をデジタル上で検証し、現場で変更を加える前に計画を妥当化する。

同システムの主要構成要素には、AIを活用したヤードモデリング、ヤード管理システム上に重ねられた意思決定支援、機械学習に基づく人員と処理量の予測、自動ゲート取引、トレーラー番号を読み取りトレーラーの状態をリアルタイムで監視するスポッター基盤のコンピュータービジョンが含まれる。AI駆動の安全インテリジェンスレイヤーも、これらのツールと並行して稼働する。

主に可視性を提供する従来のヤード管理ツールとは異なり、YMXは同社のシステムが、車両規模の最適化、人員計画、ゲート処理能力、在庫精度、安全性、EV充電、コストにわたって実行力を改善するよう設計されているとしている。

Yearlingは、業界全体の進展を、業務標準化、技術による実現、電動化戦略、そして最終的な自律運用という段階で進むものとして説明している。そのプロセスの終点では、デジタルインテリジェンスと物理的な実行が収束するという。

この見方によれば、多くの荷主は、基盤となる運用モデルを先に変えることなく、似通った3つ、4つ、あるいは5つの単体技術ソリューションの試験導入に注力し続けている。YMXは、標準化の段階を飛ばすことが、多くのヤード技術の試験導入が進展しない主な理由だと主張している。

ヤードトラックを22台から14台に削減

YMXの最も直接的な実証例は、米国の上位5社に入る食品流通ネットワークの一つから得られた。YMX導入前、その拠点は最小限の技術で運営され、実質的な予測レイヤーはなかった。YMXが運用モデル、技術、最適化アプローチを導入した後、同顧客はヤードトラックの車両数を22台から14台へ、約36%削減し、同時に処理能力、安全性、管理水準も改善したと同社は説明している。

食品流通では、ヤードのパフォーマンスは頻繁な補充、ドックのスケジューリング、トレーラーの利用可能性、在庫フローと密接に結びついている。そのため、この事例は単なる車両台数の削減以上の意味を持つ。ヤードトラックの台数削減が意味を持つのは、ゲート、ドック、待機エリアで新たなボトルネックを生じさせることなく、拠点がトレーラーをヤード内で動かし続けられる場合に限られる。

この成果を生み出したモデルは、その後6カ月以内に1拠点から9拠点へ拡大された。

YMXは、顧客基盤全体で、運用、財務、安全性、サステナビリティ、拡張性に関する幅広い指標を追跡している。これらの指標には、滞留時間、ヤードドライバーの生産性、混雑、トラック待機時間、空移動、ドック利用率、安全事故、ゲート処理能力、1移動当たりコスト、資産利用率、ネットワークの一貫性が含まれる。

YMXは、自社の顧客全体において、目標および実測の改善幅として、滞留時間の15%から30%削減、ドライバー生産性の10%から25%向上、混雑と待機時間の20%から40%削減、空移動の15%から25%削減、ドック利用率の10%から20%改善、安全事故の15%から30%削減を挙げている。

分断された接点としてのヤード

大企業の荷主は、輸送管理システム、倉庫管理システム、可視化プラットフォーム、分析に多額の投資を行ってきた。こうしたツールが導入されていても、多くのネットワークでは遅延、混雑、滞留、労働効率の低下、安全上のリスク、コスト上昇が引き続き発生している。

輸送システムと倉庫システムの間に位置するヤードは、しばしば分断されたままだった。ヤード業務が遅く、調整が不十分で、可視性を欠いている場合、トレーラーは待機し、ドライバーも待機し、ドックドアは遊休化し、在庫精度は低下し、ヤードの両側にどれほど優れた技術が導入されていても、サービス品質が損なわれる可能性がある。

YMXのシステムは、この受け渡し地点のために設計されている。トラック、トレーラー、ドライバー、ゲート、ドック、ヤードトラック、充電インフラを、単にデータを表示するのではなく運用上の意思決定を改善することを目的としたデジタルインテリジェンスのレイヤーで接続する。YMXによれば、その結果として効率性、レジリエンス、安全性、サステナビリティが向上し、荷主は車両規模の適正化、無駄な移動の削減、流れの改善、EV導入の最適化、拠点間でのパフォーマンス標準化を進められる。

「YMXの応募内容で際立っていたのは、可視化で終わっていない点です」と、FreightWavesのEditorial DirectorであるAdam Wingfieldは述べた。「多くのヤード技術はダッシュボードを販売し、それで完了だとします。YMXは、そのデータに基づいて行動できるようになったときに何が変わるのかを数値で示そうとしています。36%の車両削減は検証しやすい成果です」と同氏は述べた。

YMXのYOSは、単一のソフトウェア製品ではなく、運用モデルの転換として提示されている。ひとつの主力機能に依存するのではなく、このシステムは具体的で検証可能な成果に結びつけられている。FreightWavesは、こうした運用上の規律と定量化された成果の組み合わせが、AI Excellence in Supply Chain Awardsが評価するために創設された内容と合致していると述べた。