データサイエンスによる農産物の生産・物流一貫サービス

データサイエンス技術を活用し、生育予測から出荷・配送計画までをご支援いたします。

サービス概要: 成長予測から出荷・配送計画までをサポートいたします

レタス、キャベツ等の葉菜類は、気象条件により生育が左右されるため、正確な収穫量・集荷時期の把握が困難です。事前に成長を予測し、出荷計画をたてることができれば、契約の安定化、物流コストの低減につながります。

  • ディープラーニング、機械学習等のアルゴリズムを用いることで、過去の野菜の取扱量、天候等のデータから生産量・出荷時期を予測できます。出荷時期に合わせた配送計画も策定可能となります。
  • 複数納品先へ複数のトラックで配送する場合の出荷・配送計画を、最適化手法を用いることで、短時間で精度良く策定できます。

成長予測

メリット:契約取引の安定化 ⇒ 余剰生産低減

レタス取扱量予測例

ディープラーニングによる結果

従来手法(線形回帰)

出荷・配送計画

メリット:最適なトラック台数・配送ルート ⇒ 物流コスト(車両・燃料)低減

物流最適化

積荷トラック割付


最適なトラックの車種と台数の決定、
納期指定を満足する配送ルートを提供
車両台数が少なく納入指定時刻制約下で各トラックの最短ルートを決定

配送ルート探索

配送ルート探索
地図出典:http://www.craftmap.box-i.net/

当社のデータサイエンスソリューション

当社は、データサイエンス技術を活用し、ディープラーニング、機械学習等のアルゴリズム及び最適化手法を駆使して、課題解決のためのコンサルティング・導入支援サービスを提供いたします。

関連リンク・関連記事

作業の流れ(受託解析の場合)

作業の流れ

このページに関するお問い合わせはこちらから

  • お問い合わせ
  • ご依頼の流れはこちら

JFEテクノリサーチ株式会社 営業本部