1つ目の「コンテナ積載最適化システム」は、食器の形状や数、クラス数、児童数などのパラメータを入力することで、食器カゴへの詰め方やコンテナ・カートへの積載位置をシミュレーションし、最適な積載方法を提案する。これにより、従来人力で行っていた積載計画の作業時間を大幅に削減し、計画の標準化にも寄与する。
2つ目の「配送最適化システム」は、学校給食センターから各施設への配送において、「調理後2時間以内に喫食」という基準を遵守しつつ、最適な配送ルートをAIが提案する。配送先の位置、給食開始時間、コンテナ数などを加味しながら、トラック台数とドライバー数を最小限に抑えた運行計画を立案し、ルート設計にかかる現場負荷を軽減する。
3つ目の「図面管理システム」は、過去30年以上にわたり蓄積された約75万枚の給食室や給食センターの設計図面をAIが解析し、形状や設置機器の詳細をキーワードやタグとして保管する。これにより、過去の類似案件を迅速に検索・参照できるようになり、設計業務の効率化が期待される。
これらのシステムは、それぞれ異なるAI技術を活用しており、業務効率化、品質と精度の向上、人材不足の解消を図ることを目的としている。同社は、今後もAIをはじめとしたIT技術を活用したDXに取り組み、顧客の業務効率化、省人化、品質・精度の向上に貢献していく。 <ST>
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