テクノロジーで刷新する
物流システムインテグレーション
Next-Generation Logistics SI
デジタルインテグレーションとは、従来のシステムインテグレーションの枠を超え、AIや数理最適化といった先端テクノロジーを駆使して物流ITプラットフォームを刷新するサービスです。WMS・WCS・RCSとの接続にとどまらず、GWESを中心とした新しい技術で物流現場のオペレーションを根本から変革します。既存のSIerでは対応が難しい、物流×先端テクノロジーの融合領域を開拓します。
従来SIでは到達できない領域へ
従来の大手SIerが提供するシステムインテグレーションでは、既存システム同士の「つなぎ」が主な役割です。GROUNDのデジタルインテグレーションは、そこにAI・数理最適化・IoTなどの先端技術を融合させ、物流ITプラットフォームそのものを刷新します。特に物流分野において、このアプローチでSIを提供できるプレイヤーは他にいません。
従来型システムインテグレーション
GROUNDのデジタルインテグレーション
2つの柱で物流DXを推進
デジタルインテグレーションは、「システムインテグレーション」と「アルゴリズム開発（D-Opt｜Dynamic Optimization）」の2つのサービスで構成されます。プラットフォームの構築から、個別業務課題に対する最適化アルゴリズムの開発まで、一貫して物流DXを支援します。
システムインテグレーション
マテハン機器やロボット、既存のWMS/WCS/RCS/ERPを統合し、AIやIoTも積極的に取り入れた運営基盤を構築。導入から運用定着、将来の拡張まで一貫して支援します。
D-Opt｜アルゴリズム開発
数理最適化・機械学習・時系列分析を活用し、お客様固有の業務課題に対する専用アルゴリズムを開発。従来は人の経験に依存していた判断をアルゴリズム化し、自律型物流センターの「頭脳」を構築します。
システムインテグレーション
GWESを中心とした物流ITプラットフォームの設計・構築から、マテハン機器・ロボット・既存システムとの統合、AI・IoTの現場実装まで。従来のSIの範囲を超え、先端技術を織り込んだ次世代の物流基盤を構築します。
現場の環境に最適化した運営基盤を構築し、導入から運用定着までを一貫して支援します。将来の拡張にも対応可能な柔軟なアーキテクチャで、持続的な改善を実現します。
物流ITプラットフォーム構築
GWESを核とした統合管理プラットフォームの設計・構築。体系化・可視化・自動化・最適化を段階的に実現します。
WMS/WCS/RCS連携
既存の倉庫管理・搬送制御・ロボット制御システムとのシームレスなデータ連携基盤を構築します。
ERP/基幹システム統合
ERPやOMS等の基幹システムと物流実行系を接続し、受注から出荷までの一気通貫データフローを実現します。
マテハン・ロボット統合制御
コンベア・ソーター・AMR・GTP等のマテハン機器とロボットを統合制御し、現場全体の効率を最大化します。
AI・IoT現場実装
画像認識・センサーデータ・機械学習モデルを現場に実装し、リアルタイムの状況把握と自動判断を可能にします。
運用定着・拡張支援
導入後の運用定着を伴走支援。新拠点・新設備の追加や機能拡張にも段階的に対応し、継続的な改善を推進します。
アルゴリズム開発サービス
D-Optは、物流現場特有の業務課題に対し、数理最適化と機械学習を組み合わせた専用アルゴリズムを開発・提供するサービスです。GWES導入の有無にかかわらず、個別の最適化ニーズにお応えします。
GROUNDのアルゴリズム開発チームが、お客様の業務データを分析し、課題に最適なアルゴリズムを設計・実装します。開発したアルゴリズムはGWES上で稼働させることも、既存システムに組み込むことも可能です。
在庫配置最適化
出荷頻度・商品特性・季節変動を考慮した最適なロケーション配置を自動算出。ピッキング動線を最短化します。
要員配置最適化
作業量予測に基づき、各工程への人員配置を最適化。過不足のない精緻なシフト計画を実現します。
配送計画最適化
配送先・時間枠・車両制約を同時に考慮した配車・ルーティングの最適化で配送効率を大幅に向上させます。
作業量予測
過去データと外部要因を組み合わせた時系列予測モデルにより、精度の高い入出荷量予測を提供します。
動線最適化
作業者やロボットの移動経路を数理最適化で設計。無駄な移動を排除し、生産性を向上させます。
梱包・積付最適化
商品サイズ・重量・割れ物制約を考慮した最適な梱包パターンと車両積付計画を自動生成します。
既存SIにはない技術基盤
GROUNDのデジタルインテグレーションが従来のSIと一線を画す理由は、物流ドメインに深く根ざした先端技術の活用にあります。これらの技術をSIの中核に組み込むことで、単なるシステム連携を超えた価値を提供します。
数理最適化
線形計画法・整数計画法・メタヒューリスティクスなどを駆使し、在庫配置・動線・配車計画の最適解を導出
機械学習
需要予測・異常検知・分類などに深層学習・勾配ブースティング等を適用。現場データから精度の高いモデルを構築
時系列分析
入出荷トレンド・季節性・外部要因を加味した高精度の作業量予測で、先手を打ったオペレーション計画を支援
IoT統合
温湿度・重量・画像認識センサーからのリアルタイムデータをプラットフォームに統合。現場状況を即座に反映
リアルタイム制御
ロボット群制御・コンベア制御・人員指示をリアルタイムで最適化。変化する現場に即応するオペレーションを実現
統合ダッシュボード
全拠点のオペレーション状況・KPI・アラートを一元管理。データに基づく経営判断と現場改善を同時に推進
導入アプローチ
GROUNDのGPIMメソドロジーに基づき、体系化から自律化まで段階的にアプローチ。現状分析から始まり、可視化・自動化を経て、最適化・自律化へと進化させます。
現状分析・体系化
現行システム・業務フローの棚卸しと課題構造化。データ連携戦略とロードマップを策定します。
データ統合・可視化
GWESプラットフォーム上に各種システムを接続。統合ダッシュボードでオペレーション全体をリアルタイムに可視化。
AI実装・自動化
予測モデル・最適化アルゴリズムを順次実装。属人的な判断をデータ駆動の自動化に置き換えます。
最適化・自律化
全オペレーションの継続的最適化と、将来的に管理者は基本的にゼロですが、現場での作業者は残る自律型物流施設への進化を目指します。
デジタルインテグレーションがもたらす価値
従来のSIでは実現できなかった、テクノロジーと物流運営の両面からのアプローチにより、根本的な価値を創出します。
精度と再現性の
飛躍的向上
経験と勘に依存していた判断をアルゴリズム化。誰がやっても同じ品質のオペレーションを再現可能にします。
既存投資の
最大活用
現行のWMS・マテハンを置き換えるのではなく、先端技術で補完・強化。段階的に投資対効果を最大化します。
自律型物流への
確実な進化
計画から制御・改善までを自律的に実行するAOS（Autonomous Operation System）への道筋を構築。管理者は基本的にゼロですが、現場での作業者は残る自律型施設を現実にします。
物流×テクノロジーの
専門チーム
GROUNDはテクノロジーと物流運営の両面に精通。経営戦略と現場改善を一体で推進できる数少ないパートナーです。
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現状のシステム課題のヒアリングから、AIやアルゴリズムを活用した最適化戦略の策定まで。GROUNDのデジタルインテグレーションチームがサポートします。
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