オルビス、機械学習による梱包サイズ最適化で実証実験
カンタンに言うと
- 最大で年間2000万円程度の配送費削減可能性を見込む
オルビスは、DATAFLUCTと機械学習でEC発送時の梱包サイズを最小化し、配送コスト削減を目指す実証実験を実施する。
今回のシステムは、DATAFLUCTの機械学習サービス「Perswell」とデータプラットフォーム「AirLake」を組み合わせ、オルビスの商品データ・出荷データ・梱包材の価格データをもとに機械学習で最適な梱包材のサイズを算出。商品が破損しない範囲で梱包を最小サイズにし、配送コストの削減を目指す。
実証実験開始前の効果検証では、1カ月分のデータをもとにシミュレーションを行い、最大で年間2000万円程度の配送費削減の可能性があるとの結果を得た。
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この記事は訪販ジャーナル 2023年4月17日号 3ページ 掲載
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