交通・ロジスティクス ソリューション
人・モノの動きをビッグデータで捉え、AIで最適化。スマートモビリティと効率的な物流ネットワークを実現します。
複雑化する移動と輸送の課題
都市部への人口集中、Eコマースの拡大、そして2024年問題。交通と物流の現場は、これまでにない困難に直面しています。
- 慢性的な交通渋滞により、時間と燃料コストの損失が拡大している。
- 非効率な配送ルートにより、ドライバーの長時間労働と輸送コストの増大を招いている。
- 公共交通機関のダイヤや路線が、住民の実際のニーズと合っていない。
- 交通事故や渋滞の発生を予測できず、事後対応に追われている。
- EV充電スタンドや物流拠点など、新たなインフラの最適配置が分からない。
SuperMapが加速させる交通DX
時空間ビッグデータ処理技術とAIを駆使し、交通・物流ネットワーク全体を可視化・分析・最適化します。
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リアルタイム交通状況の分析と予測
車両プローブデータや人流データをリアルタイムに分析し、交通状況を可視化。AIが数時間後の渋滞を予測し、信号制御の最適化や迂回ルートの提示を支援します。
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AIによる配送ルート最適化
交通状況、配送先の時間指定、車両の積載量など、複雑な条件を考慮して、AIが最適な配送ルートとスケジュールを自動で算出。輸送効率を最大化します。
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公共交通ネットワークの最適化
乗降客データやOD分析に基づき、バス路線の新設・再編や、デマンド交通の運行エリア設定を支援。住民の利便性向上と、効率的な運行を実現します。
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物流施設の最適配置分析
配送エリアの需要分布や道路網を分析し、物流倉庫やデポ、ラストワンマイル配送拠点の最適な配置場所を特定。サプライチェーン全体の効率化に貢献します。
導入事例
SuperMapは、スマートモビリティ社会の実現に貢献しています。
"SuperMapのビッグデータGISプラットフォームを導入し、市内のタクシー約7,000台のGPSデータをリアルタイムに分析。交通流のパターンを可視化し、信号機の制御パラメータを最適化することで、市中心部の渋滞緩和に成功しました。"
海外事例
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