SERVICE
データ分析

自動化のために導入したマテハン/ロボット/システムなどから稼働データ等を収集・分析し、
「監視・可視化」、「最適化」、「コンサルティング」までをデータドリブンにワンストップに実施

物流倉庫向けデータ分析サービス
Nexa Warehouse-Optimizer”とは

物流倉庫業務を効率化するデータ分析サービス。
倉庫内データの分析・活用を通した作業工程全体最適化に加え、人・作業量・時間を考慮した作業員シフトを自動作成し
Webダッシュボードで可視化・提案することで、デジタル化による倉庫内業務の効率化を実現。

特長

最短2週間でデータを可視化、分析結果の導入までワンストップで支援

  • Point 1分析リードタイム

    データ連携完了から可視化まで
    最短2週間

  • Point 2導入容易性

    倉庫システム基盤の改修は最低限
    API等の追加開発は不要

  • Point 3ワンストップ支援

    分析のみにとどまらず、
    マテハン導入、運用監視までご支援

システム構成

KDDIが提供するビジネスプラットフォーム「WAKONX(ワコンクロス)」により、
倉庫内に設置されたマテハンやロボット、WMS/WES/WCSなどの関連システムのデータを集約。
Nexa Warehouse-Optimizerにより、物流倉庫現場をデジタル上に再現。ダッシュボードで可視化。

データ分析による課題解決

ロボット導入だけでは業務は完全に効率化されない。
データ分析による運用・システム改善で、導入効果を最大化・最適化

  • ロボット導入のみ
    • 自動化できない工程
    • 運用次第でロボットの性能が変動
    • ロボットならではの技術トラブル
    • 上層部への導入効果の報告・説明が難しい
  • データ分析導入後効果
    • ロボットと人との協調
    • ロボットの性能を最大限引き出す運用
    • トラブルの未然防止
    • ロボット導入後の効果を定量的にレポート

導入実績

KDDI物流センターへの導入

2023年度実証実験において、データ分析後の出荷量従来比1.4倍の実績
2024年8月より商用利用開始

機能

  • Function01 シフトシミュレーション

    出荷数に応じた必要作業員の人数・対応工程・シフトを自動作成

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    シフトシミュレーションに期待する効果
    • 目標の出荷数に応じ、最小の必要作業員数を見積もり
    • 見積もった作業員数で最大限の出荷効率を達成するための最適シフトをシミュレーション
    • 人による作業およびロボットと人の連携を最適化することで、物流倉庫の省人化に貢献
  • Function02 KPI可視化

    工程・作業員毎のスループットを可視化。設備稼働のムリ・ムダ・ムラを分析、出荷能力の最大化に向けた課題を抽出

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    KPI可視化に期待する効果
    • 物流KPIの一つである、人時生産性(人時生産性 = 処理ケース数 / 投入人時)をテーマに設備及び作業員のスループットを時系列で可視化
    • 各工程のライン数に応じた出荷能力をシミュレーション
    • 倉庫の出荷能力を分析し、投資対効果の向上に寄与

    KPI:「Key Performance Indicator」の略、重要達成度指標

  • Function03 AGV稼働モニター

    各AGVの動きと全体の稼働状況を可視化。
    AGVと人が協調して動く現場の全体作業効率改善

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    AGV稼働モニターに期待する効果
    • 各AGVの挙動(所在地や稼働状況)を一括監視し、AGVが効率的に稼働できているか否かをいち早く評価
    • 作業現場におけるネック工程、作業者の動線、入荷時間などを分析
    • 繁忙時期・時間帯に対する効率的な人員配置を実現
  • Function04 ソーター稼働モニター

    お客様現場におけるソーターの期待生産性を過去実績に基づいて算出・可視化。出荷数と作業員数を基に作業完了時刻を予測

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    ソーター稼働モニターに期待する効果
    • ソーターの期待生産性と実績を時系列でダッシュボード化、ギャップの見える化
    • 期待より生産性が下回った場合における原因を推定・提示
    • リアルタイム連携で実現する作業前・作業中の作業完了予測で、経験や技術に関係なく誰でも同じように仕事ができる物流現場を構築、物流標準化に貢献
  • Function05 予実管理・作業完了予測

    作業進捗の可視化、作業完了時刻の予測。
    トラック長時間待機等、出荷遅延によるトラブルを未然に防止

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    予実管理・作業完了予測に期待する効果
    • 方面、カットタイムごとに完了時間を予測し、遅延発生の可能性を把握
    • 事前にトラックの集荷時間を調整することで、トラックの荷待ち時間削減に貢献
    • トラックの荷待ち時間削減により、ドライバーの労働時間削減にも寄与