物流データから見る省人化のすすめかた　ピッキング作業23人の省人化成功事例

倉庫内での改善のすすめ方を実際の事例からデータを用いてご紹介いたします。
改善前と改善後の実際のデータを分析し比較することで、行った改善の費用対効果や削減効果を把握する事が可能となります。

A社様（アパレルEC）の事例

今回は、アパレルECを行っているお客様の事例をご紹介いたします。
ご相談を頂いた背景に、新型コロナの影響によりECの売上が実店舗の売上の半分を占める程に増加し、今後の入出荷作業を見直したいとのご要望がありました。
また、今後ECの拡大を図っていく中で、作業の標準化や効率化を行う必要があり、下記のような課題を挙げられました。

課題

• 今後のEC売上拡大のため、出荷キャパシティと出荷効率を伸ばしていきたい。
• 人件費の高騰により、人をかけての作業での対応が難しくなっている。
• 保管数量、SKUが多く、在庫の適正化を図りたい。

A社様注目物流データ

現状と改善後の比較を行う上では人時生産性を注目データとし、機器選定において関わってくる項目としてオーダーあたりのSKU数とPS数も注文データとして挙げさせていただきました。

• 人時生産性: 　60 ps/h
• SKU数/オーダー： 1.54 SKU
• Ps数/オーダー：　1.61 ps
• 保管点数：80万点



提案機器（自動棚搬送ロボット）



今回の課題を解決する機器として、GeeK+（ギークプラス）社の自動棚搬送ロボットEVEをご提案させていただきました。
自動棚搬送ロボットは、保管棚をワーキングステーションまで自動で搬送してくれるので、ピッキングでの歩行距離を0にすることが可能です。
今まで倉庫内を歩いていた時間をワーキングステーション内でのピッキング作業の時間に充てられるため、作業効率の向上を見込むことができます。




• 導入効果：入出荷作業の歩行を0にする
• 生産性：30～40％UP
• 対象：EC、BtoCで多品種小ロット
• 業種：アパレル、化粧品、日雑品、靴等
• 規模：500坪、20人以上の現場



選定のポイント

・現状の人時生産性60ps/hに対し、自動ロボットで搬送に変更した場合、平均値で200ps/h(18秒、1ピック)の人時生産性で作業が可能になります。
・人時生産性が60ps/hの数値からも分かる通り、製品を探してピックするまでに1分程度かかっている計算となります。
その中で、ピッキング作業が20秒とすると、歩行時間は40秒ということになり、8,000psの出荷を今後行う場合、下記の時間の削減が可能となります。
40秒×約8,000ps＝320,000秒
＝88時間削減可能
・ピッキングの人数も15名で行っていたところを5名で作業が可能になります。





物流データ分析

現状のラックをロボット専用のラックにした場合の保管可能数量をシミュレーションしました。保管量の目安を設けることで、自動棚搬送ロボットで運用できる製品分けや補充の頻度、やり方の検討の資料として活用していただきました。




自動搬送ロボット導入による改善データ、費用対効果

回自動搬送ロボットを70台導入したことにより、16,000psの入出荷の作業を10名、8時間で行うことができるようになりました。
また、ロボットを導入しなかった場合、同作業には33名の人員が必要になりますが、今回の改善により、23名の省人化を見込むことが可能となりました。

【棚搬送ロボット】
　ロボット台数：70台
　出荷作業人数：10名
　最大入出荷数量：16,000ps　人の場合:33名
　省人化人数：23名
【削減コスト】：23名×8時間×300日×1,400円
　　　　　　＝7,700万/年間





まとめ

このように現状の生産性を数値化することで、どこを改善すると課題の解決につながるのかを可視化することができ、的確な改善をすることが可能となります。 このようなシミュレーションは無料にて行っておりますのでお困りの際はぜひご相談ください