三菱ロジスネクスト、島津製作所、NTTデータ3社は4月13日、経済産業省が実施する令和4年度「物流MaaSの実現に向けた研究開発・実証事業」実施団体として、各種センサーなどを用いたトラック積卸しを中心とした荷役作業の可視化に取り組み、このたび実用化に向け一定の成果を得られたことを発表した。
今回の実証は、物流の2024年問題対応などによりトラックドライバー不足が深刻化する中、「自主荷役」と呼ばれるドライバーによる積卸し作業の改善と、そのために必要な荷主現場における荷役作業の実態把握の重要性が高まっていることから実施したもの。
2022年8月~2023年3月、トラック・フォークリフト・ドライバーに装着した各種デバイスで得られたデータの収集・分析により「ドライバーの負荷状況」や「貨物の積載状況」を可視化して、運行品質改善への道筋を検証した。
その成果として、車両(荷役機構)からは位置情報、開始・終了時刻、圧力・回転数を収集し、集配先情報、ウイング開閉回数・時間、TGL昇降回数・時間、ユニット部品摩耗量を可視化。集配先での荷役の概要把握に目途付けおよび車両の使用状況による部品交換の時期を予測(一部部品)した。貨物(フォークリフト)からは位置情報、荷重計画像、圧力・荷台高さ、開始・終了時刻を収集し、積荷重量、積込・荷卸し作業識別、作業時間を可視化して積載荷重の把握に目途付けした。
ドライバーからは心拍数、速度/時刻、加速度・姿勢を収集して荷役、運転、休憩の識別と心拍数による負荷状況を可視化し、90%以上の識別率を確認し、高負荷作業の特定(一部)した。
従来ドライバーの自主申告に依存していた荷役作業の可視化を通じて、集配先と協同での作業環境改善やルート変更などのドライバー負荷軽減、過積載の防止、車両の突発故障の未然防止による円滑な集配業務の実現などの効果が見込まれるという。また、将来的に積荷情報とのデータ連携が進めば、着荷主側での作業効率改善やマッチングによる積載効率の向上につながるとしている。
なお、同プロジェクトにおいて、三菱ロジスネクストは「実証事業全体取りまとめ、フォークリフト挙動データ取得・分析」、島津製作所は「独自開発の油圧IoTユニット(製品化未定)によるトラック及びフォーク荷役機構の油圧データ取得・分析」、NTTデータは「フォークリフト荷重計画像データ取得・分析、ドライバー行動センシングモデル構築」を担当した。