2024年07月24日 13:38 ／ 施設・機器・IT
三菱ふそうトラック・バスは、IoT（モノのインターネット）および機械学習による高度分析を活用し、川崎製作所における構内搬送車両の稼働最適化に着手した。
川崎製作所で稼働している、フォークリフトやターレトラックなどの構内搬送車両約300台のうち、部品の搬送に用いる約200台を対象に稼働最適化を進める。
＜川崎製作所の構内搬送車両（フォークリフト）＞
これらの車両は、運転手を固定せず、日々の状況に応じて流動的に使用している。このため配備している場所や工程によって、車両の過不足が生じている。このため同社は今回の取り組みによって、工場内の搬送車両の最適な配置を見出し、「必要な場所に必要な数の車両が必ずある」という環境を作り出すことで、工場内物流の業務効率化を図る。
約200台という大規模な分析を行う上で、搬送車両の業務に影響を及ぼさず、必要な粒度・量のデータを収集できることから、サン電子（愛知県名古屋市）のIoT端末(三次元加速度センサー）「おくだけセンサー」を対象車両に装着。日々の業務での稼働状況を定量的に分析する。データは左右・前後・上下の3方向で収集され、機械学習のアルゴリズムによって稼働率を分析する。
＜おくだけセンサー＞
＜実際に設置されたおくだけセンサー＞
三菱ふそうでは、この取り組みによって、運転手の待機時間削減による業務効率化と、車両レンタル費用およびメンテナンスコストの削減を見込む。稼働データの収集は今年3月から段階的に開始しており、収集したデータの比較・分析を行った後、最適な車両の配置を検討、数か月かけて最適な配置での稼働を始める予定としている。
＜フォークリフト稼働率の可視化のイメージ（緑部が稼働を意味する）＞
