物流デジタルトランスフォーメーション

➀【現状分析と課題把握】

自動化設計の基礎として、まず現状の業務フローや課題を理解。

（１）現場の可視化
・現在の業務プロセス（入荷、保管、出荷等）のマッピング
・時間、工数、誤差、ボトルネックの把握

（２）データ収集
・処理量、SKU数、注文数、などの物流データを分析

（３）課題の明確化
・ヒューマンエラーの多発、リードタイムの長さ、スペース不足等

②【自動化の目的設定】

自動化導入の目的を明確化し、コールを設定。

主な目的
・作業効率の向上
・人件費の削減
・処理能力の向上（特にピーク時）
・精度の向上（誤出荷率低下）
・安全性の向上（作業員の負担軽減）
・サステナビリティの推進（エネルギー効率向上）

③【適切な自動化レベルの選定】

自動化の範囲とレベルは、施設の規模やコスト、運用の柔軟性に応じて、
調整する。

➀ フルオートメーション（物流オペレーションの完全自動化）
　・高度なシステムを導入し、完全な自動化を目指す
　例：自動倉庫、AGV（無人搬送車）、AGF（無人フォークリフト）

② ハイブリッドオートメーション（物流オペレーションの部分自動化）
　・人とロボットの協調運用を導入
　例：AMR（自律移動型ロボット）

④【自動化テクノロジーの選定】

自動化システムに必要なテクノロジーを選定する。

⑤【フロー設計】

現場の動線やオペレーション全体を最適化した設計を行う。

（１）倉庫内レイアウトの最適化
・動線短縮（高頻度SKUを出荷エリアに近い場所に配置）
・自動化設備と手作業エリアのバランス調整

（２）プロセス設計
・例：入荷→検品→自動保管→ピッキング→梱包→出荷
・ピーク時と通常時の処理能力の調整も含めた設計

⑥【効果検証】

事前シミュレーションや実証実験（PoC）などを行い、効果を検証する。

（１）導入効果測定
・処理スピード、エラー率、コスト削減効果などを検証／評価

（２）フィードバック収集
・現場のオペレーターや管理者からの意見を反映

⑦【導入・運用管理】

実証実験を経て、段階的に導入を行う。

（１）ステップ導入
・全行程を一度に自動化せず、部分的／段階的に自動化を進める

（２）教育とトレーニング
・作業員へのシステム操作トレーニング
・ロボットと人の協働環境での安全教育

（３）保守・運用計画
・システムのメンテナンス計画を策定
・データの継続的な分析で改善を図る

⑧【成果評価と改善】

導入後も継続的に効果を検証し、プロセス改善を行う。

（１）KPIの設定
・処理時間短縮率、誤出荷率、稼働率、ROIなどの指標をモニタリング

（２）改善サイクル
・課題を特定し、ソフトウェアアップデートや設備改良などを行う。