2019年12月25日

出光興産とグリッド,AIを活用した配船計画の最適化で協業

アーステック
メンテナンス・レジリエンスTOKYO 2025
'25 7/23~25
メンテナンス・レジリエンスTOKYO2025
出展者募集中!
出光興産(トレードネーム:出光昭和シェル)とグリッドは,三井物産と,数理最適化手法や機械学習・深層学習などのAI技術を活用した「内航船による海上輸送(以下,配船)計画の最適化」の実証実験に取り組んでいる。近年,様々な分野でAI技術の活用が進んでいるが,サプライチェーン分野においては熟練者の勘や経験に頼っている部分が未だ多く残っている。今回の実証実験ではAI技術とサプライチェーン分野の双方の知見を有する三井物産によるプロジェクト支援を通じ,グリッドが研究開発をしてきた最先端のAI・最適化技術と,出光興産が培ってきた配船オペレーションの知見を組み合わせることで,配船計画の最適化および自動化を目指している。

実証実験は2019年6月に開始しており,現時点でAIが輸送効率や在庫率といった複数の指標において過去のオペレーションを上回る結果を出していることを確認している。今後は2020年5月の実証実験終了時期を目標に,配船計画の更なる最適化・自動化・高速化に取り組む。最終的には実際のオペレーションへのAI導入や,配船計画に留まらないサプライチェーン全体の最適化を目指す。(’19 12/25)

Related Posts

トライボコーティング技術研究会「2024年度第2回研究会」,「第11回板橋オプトフォーラム」合同開催される

トライボコーティング技術研究会「2024年度第2回研究会」,「第11回板橋オプトフォーラム」合同開催される

トライボコーティング技術研究会(会長:大森 整 氏,理化学研究所)は2024年10月3日(木),板橋区立グリーンホール(東京都板橋区)およびオンラインのハイブリッド形式にて2024年度第2回研究会を,「第11回板橋オプトフォーラム」と合同で開催した。

ENEOS,「Cognite Data Fusion®」を活用した「製油所のデジタルツイン基盤」構築を開始

ENEOS,「Cognite Data Fusion®」を活用した「製油所のデジタルツイン基盤」構築を開始

ENEOSは,Cogniteのデータプラットフォーム「Cognite Data Fusion®」を活用し,これまで分散していた複雑で多様なデータを一つの仮想空間に統合することで,製油所におけるエンジニアリング業務の効率化を図る「製油所のデジタルツイン基盤」構築に向けた取り組みを開始した。

Share This