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Use Cases

「勘と経験」から
「予測と最適化」へ

物流現場の判断業務は、熟練管理者の経験に依存しがちです。
GWESは複数のモジュールを組み合わせることで、
予測・計画・実行・分析の一連のサイクルを自動化し、
属人化を解消しながら継続的な改善を実現します。

Overview

4つの活用パターン

物流施設が直面する主要な課題に対して、GWESモジュールの最適な組み合わせパターンを定義しています。段階的に導入でき、効果を確認しながら拡張が可能です。

要員最適化サイクル
WF → RA → PA → RA → WA
作業量予測から配置計画、進捗監視、遅延時の動的再配分、実績分析まで。5つのモジュールで計画・実行・改善のサイクルを回す
在庫・動線最適化
IA → SO → RO
在庫の出荷頻度分析から、ロケーション再配置、ピッキング動線の最短化まで。歩行距離を削減し庫内生産性を向上
梱包・配送最適化
LO → DO
最適な梱包サイズ・積付計画と、配送経路の最適化を連動。物流コスト全体を最小化する
統合プラットフォーム
ALL MODULES
全12モジュールを統合し、複数拠点の横断管理と中長期のトレンド分析。物流戦略を支える意思決定基盤
01

要員最適化サイクル

Workforce Optimization Cycle
Current Challenge
当日の総作業量が把握できず、作業計画が経験頼りになっている
時間帯・フロアごとに作業者の偏重が発生し、庫内リソースを有効活用できていない
作業実績を「作業者」単位で可視化できず、育成や評価に結びつけられない
Module Flow — Plan / Execute / Review
1ヶ月前〜当日朝
WF
作業量予測
過去実績をAIが学習し、工程別作業量を予測
当日 始業前
RA
要員配置計画
スキル・シフトを考慮し最適配置を算出
日中 作業実施中
PA
進捗監視
計画と実績のギャップをリアルタイム検知
遅延発生時
RA
動的再配分
誰を・どこへ・いつ移動すべきかを自動指示
業務終了後
WA
実績分析
予実差異を分析し翌日以降の改善に反映
WF
AIによる作業量予測
過去の波動やトレンドをAIが学習。入荷予定、受注情報、カレンダーイベントなどの説明変数を組み合わせ、「明日の何時に、どの工程で、どれだけの作業量が発生するか」を高精度に予測します。
RA
数万通りのシミュレーションで最適配置
予測された作業量に対して、各作業者のスキル・作業スピード・シフト制約を考慮しながら数万通りの配置パターンをシミュレーション。作業品質を担保しながら残業コストを最小化する最適解を導きます。
PA
リアルタイム進捗ダッシュボード
作業の進捗状況をリアルタイムで可視化。フロア・工程・作業者ごとの進捗率、作業スピード、遅延の兆候を一画面でモニタリングできます。管理者の「見て回る」時間を削減します。
RA
遅延検知時の自動リカバリ指示
遅延を検知するとAIがリカバリ策を提示。「誰を・どこへ・何時から応援に行かせるべきか」をバイネームで自動指示。管理者の経験に頼らず、最適な再配分を実行します。
WA
作業実績の多角的分析
蓄積された作業実績を、生産性推移・コスト分析・作業者別スキル分析など様々な角度で分析。予実差異の原因を特定し、翌日以降の予測モデルへフィードバックします。
残業コスト削減
予測に基づく最適配置で、作業品質を維持しながら無駄な残業を抑制
管理者の判断負荷軽減
遅延検知から再配分指示まで自動化。管理者に高いスキルがなくても適切な判断が可能に
予測精度の継続的向上
実績データの蓄積により予測モデルが学習を重ね、精度が継続的に改善
02

在庫・動線最適化

Inventory & Routing Optimization
Current Challenge
ロケ移動や格納指示が管理者の経験に依存しており、属人化している
本当に作業効率の良い在庫配置が実現されているか、客観的に評価できない
ピッキング動線が最適化されておらず、作業者の歩行距離にムダが多い
Module Flow — Analyze / Optimize / Execute
可視化・分析
IA
在庫分析
出荷頻度・相関・季節変動をマップで可視化
ロケーション最適化
SO
棚入最適化
効率的な在庫配置を算出し移動指示を発行
動線最適化
RO
動線最適化
注文単位のピッキングルートを最短距離で算出
IA
庫内地図と在庫状況の統合可視化
庫内の地図情報を活用し、在庫の滞留日数ヒートマップ、出荷ABCパレート図、在庫配置マトリックスなどを可視化。現在の在庫配置のスコアを客観的に評価します。
SO
ヒット率に基づくロケーション移動指示
商品の出荷頻度から、ヒット率の高い商品をメイン動線近くへ自動で移動指示。移動コストも考慮した上で、改善効果をシミュレーション前後で比較できます。
RO
マルチオーダー最適バッチ処理
複数オーダーの効率的な集約と、ピッキング時の歩行ルートを計画。WMSのピック指示と比較した動線改善効果をヒートマップで可視化します。
歩行距離削減
最適なロケーション配置と動線算出で、ピッキング時の移動距離を大幅に短縮
在庫配置の脱属人化
データに基づく客観的な配置判断。担当者のスキル差による品質のばらつきを解消
改善効果の定量化
シミュレーション前後のヒートマップ比較で、改善効果を定量的に評価・報告
03

梱包・配送最適化

Loading & Delivery Optimization
Current Challenge
梱包資材の選定が経験に依存し、過剰梱包や積載効率の低下が発生
宅配便・路線便・自社便の使い分けが最適化されておらず、配送コストに改善余地がある
Module Flow — Pack / Plan / Dispatch
梱包・積付計画
LO
積付最適化
最適な箱サイズと積付方法を算出
配送計画最適化
DO
配送最適化
複数配送経路の最適組み合わせを算出
LO
容積計算による最適梱包
出荷予定と商品の3D寸法データから、直方体の組み合わせで最適な箱サイズを算出。流体容積計算より高精度な算出で、使用箱サイズの最小化とパレット積載効率の最大化を同時に実現します。
DO
複数配送経路の最適組み合わせ
宅配便・路線便・自社便・庸車便の中から、各制約条件を満たした上で最も安価な配送計画を提案。梱包計算の結果と連動し、車両引き当てから配車表の出力までを自動化します。
配送コスト削減
最適な配送手段の組み合わせで、物流コスト全体を最小化
積載効率向上
高精度な容積計算で使用トラック台数を最小化し、積載効率を最大化
帳票出力の自動化
配車表・送り状・荷札の出力をシステム連携で自動化し、事務作業を削減
04

統合プラットフォーム管理

Integrated Platform Management
Current Challenge
複数拠点の状況を横断的に把握できず、改善機会の発見が遅れる
中長期の作業量トレンドや需要変動に基づく戦略的な意思決定ができていない
個別最適にとどまり、拠点間のリソース最適化やベストプラクティスの横展開が進まない
3-Layer Architecture — All 12 Modules
Optimization Platform
RA要員配置 SO棚入最適化 RO動線最適化 LO積付計画 DO配送計画
Visualization & Analysis Platform
WF作業量予測 PA進捗分析 WA実績分析 IA在庫分析
Infrastructure
DCデータ連携 BM基盤 ME地図作成
01
現場管理者の視点
事前計画（作業量予測・要員計画・配送計画・ロケ移動指示）とリアルタイムの進捗分析・異常検知を統合。管理者のスキルに依存しない、データドリブンな意思決定を支援します。
02
本社・物流統括部門の視点
中長期の作業量予測によるトレンド把握、国別・地域別・センター別の比較分析、複数拠点のコスト・生産性・在庫のトレンド分析。改善機会の発見と戦略立案を支援します。
03
物流オペレーション進化のロードマップ
可視化 → 自動化 → 最適化 → 自律化。GWESは段階的に導入し、効果を確認しながら進化のステップを着実に歩むことができます。最終的には、人の介在なしに環境変化に応じて自律的に最適化を維持する状態を目指します。

ユースケースの詳細をご相談ください

貴社の物流課題に最適なモジュールの組み合わせと導入ステップをご提案いたします。

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