AIを活用した物流施設統合管理・最適化システム
「GWES」導入事例

ユースケース１：3PL事業者

複数拠点の運営状況を可視化し、一元管理。全社レベルでのサービスレベル向上とコスト低減を実現

 

• 導入前の課題

  
  • 1. 多業種顧客の多種品目を多数の拠点で運営しており、管理が煩雑
  • 2. オペレーションの一元管理ができていない
  • 3. 一元管理のための仕組みや技術的基盤がない

• 導入後のプロセスと効果

  
  • 1. GWESで複数拠点の運営状況を可視化し、一元管理の仕組みを構築
  • 2. GWESの可視化ダッシュボードで拠点内・拠点間での人員配置の状況を確認し、適正化の意思決定に活用
  • 3. 複数センター平均で、10-20%の作業コスト低減

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ユースケース２：製造業・商社

管理業務の属人化を解消し、データに基づく適切な判断が可能に。出荷率向上や残業削減にも寄与

 

• 導入前の課題

  
  • 1. 業務管理がアナログ環境で、タイムリーな状況把握や計画策定が困難
  • 2. 人員の減少や若年化に伴い、管理業務が特定の個人に依存
  • 3. 作業者のスキルや稼働状況を正確に把握することできず、適切な人員配置ができない

• 導入後のプロセスと効果

  
  • 1. GWESが入荷から出荷までの全行程の作業進捗、遅延または遅延の可能性をリアルタイムで可視化
  • 2. リアルタイムでの作業進捗把握により、人員再配置をはじめ突発的な対応の必要性の認識と指示が可能に
  • 3. 作業者一人ひとりのスキルや稼働状況をデータで管理し、労働時間の削減に寄与

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ユースケース３：商社・EC事業者

AIを活用した作業量予測精度の向上で、必要十分な人員での定時作業完了率を改善

 

• 導入前の課題

  
  • 1. 管理者の経験と勘で、人員計画を策定
  • 2. 管理業務が特定の個人に依存
  • 3. 人員不足を当日にしか正確に把握することできず、予め適切な人員確保ができない

• 導入後のプロセスと効果

  
  • 1. 日時・工程別・作業者別などの過去の作業実績を可視化
  • 2. 過去実績に加え、カレンダーに登録されたイベント情報の影響も加味し、時系列分析により未来の作業量を予測
  • 3. 当日の人員再配置をはじめ、予め繁閑に合わせた人員確保が可能に

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ユースケース４：3PL事業者

出荷頻度を加味した在庫配置の適正化で、ピッキング時間とコストを削減

 

• 導入前の課題

  
  • 1. 多業種顧客の多種品目を扱っており、管理が煩雑
  • 2. 商品の保管場所が適正か否か判断できない
  • 3. 滞留在庫の認識が難しい

• 導入後のプロセスと効果

  GWESで以下がシステム化され、在庫配置とピッキング業務の一元管理が可能に
  • ・ピッキング時の移動距離が最短となる在庫配置にするための、ロケ変指示
  • ・最適在庫配置を維持するための、適正な入庫ロケ指示・補充指示
  • ・総ピッキング時間を最小化するための、各担当者へのオーダーの割当とピック順の指示

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