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Hitachi

Lumada

「Hitachi AI Technology/倉庫業務効率化サービス」:
ユニー殿向けPoV適用

AI分析で倉庫内の商品配置を最適化して、ピッキング作業時間の短縮を継続的に支援します。

  • LUMADAのユースケースコード:UC-01077
  • 業種:卸売・小売業
  • 適用業務・目的:生産性向上,AI
  • 導入実績:ユニー株式会社

物流業界において、倉庫内の作業効率向上および改善は、昨今の労働力不足から重要な課題となります。
倉庫業務効率化サービスの「商品最適配置」では、人工知能を活用してピッキング作業の効率化を支援。ピッキング作業時間に影響する要因を抽出し、倉庫内の商品配置を最適化することで、ピッキング作業時間の短縮を継続的に支援します。

課題

ピッキング作業の時間短縮を図りたい

  • ABC分析などを駆使して商品配置を実施したが、作業効率が上がらないので効果的な施策を実施したい。
  • それぞれの作業者が経験則に基づいてピッキング作業に工夫や改善を加えているため、人によって作業にばらつきがある。経験や勘に頼らずに作業を効率化したい。
  • 商品の頻繁な入れ替えがあっても、作業効率に影響が出ない最適な商品配置を実現したい。

解決策

AIを活用して倉庫内の商品配置を改善

お客さまがお使いの倉庫管理システムのデータを基に、AIを活用してピッキング時間に影響する要因を抽出します。倉庫内の制約条件も加えてシミュレーションすることで、最適な商品配置の具体的な改善施策を提示。作業者の経験や勘に頼らずに、ピッキング作業時間の短縮を実現します。
また、施策の評価・改善を繰り返すことで、商品配置の継続的な最適化を図ります。

特長

複数のAIを活用した高精度な予測分析

  • Hitachi AI Technology/Hにより、大量の数値データの奥に潜む複雑な相関性を発見。人間では気付きにくい、ピッキング作業の生産性に影響する要因を抽出します。
  • 抽出した要因と倉庫内の制約条件を基にシミュレーションして、商品の最適配置リストを提示。ピッキング作業の効率化につながります。

成果

作業員一人当たりの作業効率を平均7%向上。
作業員別では最大16%向上。

お問い合わせ

本ユースケースについて詳細が知りたい方は、下記のフォームにてお問い合わせください。
お問い合わせの際には、ユースケースコードをご記入ください。

LUMADAのユースケースコード:UC-01077

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