交付质量高

运用AI进行配送品质管理

为了稳定运营覆盖日本全国的配送网络，我们运用自主研发的AI调度系统和配送管理系统，对从货物接收到配送完成的全过程进行统一管理。

提升配送品质，不能只在问题发生后再进行处理。提前掌握货量增加、车辆不足、人员短缺及配送延误等风险，并尽早准备所需的配送能力，同样至关重要。

我们的自主研发AI会分析过往配送业绩、星期、地区、配送件数及货量变化趋势等数据，提前计算各配送区域所需的车辆数量和司机人数。

通过利用积累的数据制定调度计划，而不是仅依赖工作人员的经验和判断，我们能够更好地应对旺季及突发性货量增长。

同时，为应对人员缺勤、车辆故障等突发情况，我们会根据需要制定包含备用车辆在内的调度方案，从而降低配送失败和延误的风险。

配送开始后，系统会对货物入库、分拣、出库、配送中、配送完成、无人签收及退回等各环节的信息进行管理。

通过清晰掌握货物当前所处状态、负责配送的司机以及配送是否按计划进行，可以及早发现可能导致配送延误或未完成配送的异常迹象。

根据实际情况，我们可采取增派支援车辆、调整负责区域及重新分配货物等措施，防止问题进一步扩大。

此外，我们利用条码扫描，在货物入库、分拣及出库等环节记录货物信息，明确每件货物的位置和流转状态。

通过保留各环节的操作记录，避免仅依赖人工目视检查或记忆，从而降低错投、未送达、货物丢失及漏装等风险。

如发生异常，也可以查询相关货物的流转记录、负责人及配送状态，迅速查明原因并采取应对措施。

在全国配送中，如果不同地区、物流网点或合作公司采用不同的运营方式，配送品质就难以保持稳定。

因此，我们通过AI和配送管理系统，尽可能统一货物管理、出库登记、配送进度确认、配送完成处理、无人签收及退回处理等业务流程。

通过一个统一系统连接全国合作伙伴和物流网点，并由总部掌握整体运营状况，我们致力于在不同地区维持稳定一致的运营品质。

AI并不是要完全取代现场判断。

物流工作人员和司机长期积累的现场经验，仍然是支撑配送品质的重要因素。

在CBL，AI负责数据分析和预测，现场工作人员则结合地区特点、道路状况、天气及货物内容等因素作出最终判断。

通过将AI技术与人的经验相结合，我们实现更加准确、灵活的配送管理。

同时，我们持续积累配送数据，并对计划车辆数量与实际配送结果、各区域配送效率、无人签收率及退回情况等进行分析，用于改进后续调度计划和运营方式。

每完成一次配送，就积累一批新数据并持续改进，从而构建即使货量和配送区域不断扩大，也能够维持稳定品质的运营体系。

我们的目标，并不是简单地将AI引入配送业务。

及早发现配送失败和延误风险。

明确掌握货物位置和状态。

发生问题时迅速应对。

并将配送数据用于下一轮改善。

通过运用AI进行持续的品质管理，我们将不断完善稳定的配送体系，确保货物可靠送达最后一个目的地。

※本系统通过AI预测和调度支持，降低配送失败及延误风险，但并不保证能够完全避免所有配送失败或延误。