Optimind正式啟動全新事業「ALGORITHM LAB」，專為物流運輸難題從零設計最佳化演算法

以「以科技支持溫暖社會」為使命的株式會社Optimind（總部：日本愛知縣名古屋市，代表取締役社長：松下健，以下簡稱Optimind），正式啟動全新事業「ALGORITHM LAB（演算法實驗室）」，專為複雜的物流運輸課題，從零開始設計與開發最佳化演算法。

ALGORITHM LAB官方網站：https://www.optimind.tech/algorithmlab

背景

■ 物流現場持續存在的共通課題

隨著供應鏈永續性成為企業最重要的經營課題，許多企業紛紛投入大量資金進行系統建設。然而在物流運輸領域，儘管系統導入日益普及，「系統無法在現場落地」等結構性問題依然存在。

其背後原因在於物流現場特有的複雜性。每日需求波動、日益嚴格的法規、裝載條件、客戶個別的交貨限制等因素錯綜交織，再加上各企業現場獨有的運作規則與老師傅的隱性知識長期累積。因此，僅靠導入通用型系統，往往難以反映真實現場條件與限制，導致許多問題無法有效解決。

Optimind透過物流最佳化解決方案「Loogia（ルージア）」，長期與眾多貨主企業及物流業者深入對話並深入現場，多次直面此類課題。

■ ALGORITHM LAB成立的背景

我們認為，要解決這些問題，關鍵在於逆向思維：不是要求現場作業去配合系統，而是讓演算法主動適應每家企業獨特的現場作業模式。

「ALGORITHM LAB」正是此理念的實踐，作為支持企業本質性結構改革的新事業而誕生。

其基礎是Optimind長達12年、累計投資超過35億日圓，專注於「配送與運輸最佳化」所累積的技術實力與現場經驗。Loogia每月針對超過3,200萬個配送地點進行最佳化運算，並已取得10項以上專利。

「ALGORITHM LAB」將以此技術與現場力為根基，將通用系統無法解決的複雜性與隱性知識數學模型化，為每家企業從零開始設計與開發專屬演算法。

關於ALGORITHM LAB

ALGORITHM LAB不僅解決配車計畫與配送路線最佳化，更涵蓋跨企業跨產業的共同配送網路設計、與生產計畫連動的工廠間運輸、兼顧法規遵循與裝載效率的幹線運行排程等，具備重大經營影響力的多元物流課題。

此外，這不僅是單純的委託演算法開發服務。

我們提供從問題釐清與定式化、專用演算法設計、既有系統整合，到現場運作落地的一條龍支援，重視建構「能在現場持續被使用」的機制。

■ ALGORITHM LAB的五大步驟

我們將深入現場，徹底梳理複雜的限制條件與運作規則，再為企業從零開始設計與開發專屬演算法。

我們將協助與既有核心系統（ERP）、WMS等進行API串接、介面開發，並與客戶指定的SIer建立彈性的共同開發體制，持續支援直到專用演算法真正「在現場落地運作」。

服務案例（部分摘錄）

【共同配送】跨企業、跨產業的最適共同配送網路建構

【工廠間運輸】與生產計畫連動的工廠間運輸網路最佳化

【幹線運輸】兼顧法規遵循與裝載效率的幹線運行排程規劃

【售後零件物流】在不打亂各車次配送順序的前提下，最佳化車次間的組合

【成品車運輸】考量生產、出港與交期的車輛運輸計畫規劃

【現場服務】兼顧技術員技能與移動效率的即時拜訪排程調整

【汽車租賃×維修廠】最大化納取業務效率與維修產線稼動率的保養排程最佳化

【貨櫃裝載】考量重心平衡與裝載限制的貨櫃裝載最佳化

【需求響應巴士】考量複雜乘車限制的接駁計畫最佳化

【電動車】考量可行駛距離與充電計畫的電動車運行最佳化

【多式聯運】依配送條件匹配最適配送方式

【貨量預測】根據實績資料，預測未來運輸量與所需車次數

以上僅為部分服務案例。對於標準機制難以應對，或過去被認為「找不到解決方法」的課題，我們也將探索最佳化演算法的應用可能性。

ALGORITHM LAB詳細資訊：https://www.optimind.tech/algorithmlab

代表取締役社長 松下健 感言

「最佳化」是個方便的詞彙，但並非萬能。現實社會充滿「顧此失彼」的複雜糾葛，無法單靠效率解決。其中確實存在著文化與人們長期累積的「正確的非理性」。正因如此，單一通用演算法無法解決所有問題。這正是我們為每家企業從零設計與開發演算法的原因。秉持「現場百遍」的精神，一次次走訪現場，逐步實踐最佳化。我們希望持續扮演幕後推手，守護現場人員的笑容，以及其背後整個社會的溫暖。