B-STORMの取り組み：　作業効率の向上

当社のピッキング機器は、単なる作業支援ツールにとどまらず、作業実績データの取得・活用を可能とする設計を採用しています。取得したデータを通じて、作業状況の可視化やボトルネックの特定を支援し、継続的な業務改善に貢献します。機器導入による現場の効率化だけでなく、物流オペレーション全体の最適化を見据えた製品開発を推進しています。

B-STORMが一番こだわっている点は「誰がやっても作業時間は均一」にできる機器の開発です。

そのための結論は、「マルチピッキング方式の採用」と「最適経路探索アルゴリズムの開発」です。

マルチピッキング方式とは、複数の伝票を持って一度にピッキングと仕分けをしてしまおう、というものです。

複数の伝票を整理した場合、違う伝票に同じ商品が入っていれば一度にピッキングして、それぞれの伝票に分けてあげればいい、ということで1枚ずつ処理するよりも「行ったり来たり」の回数が大幅に減ることになります。

その違いをシミュレーションした結果が下記のグラフになります。この例題ではシングルピッキングに比べて75％以上の削減結果が出ていますが、マルチピッキングに加えて経路探索技術という動線を最短化する技術が相乗効果を生んでいる結果です。しかもピッキング指示はすべて大きなタブレット画面に表示されますので、その通りに倉庫内を動き回ってピッキングすれば、誰が作業しても大きな作業時間の差は発生しないのです。

広い倉庫の中で、1日に何百枚～何千枚もの伝票処理を行っています。複数の伝票を一度にピッキングすることによって大きな時間短縮と疲労削減ができることがわかりましたが、伝票の組み合わせを考慮することによって更に大きな距離の短縮ができるのです。倉庫内の特定の場所に固まっている伝票を集めて仕分けしてしまうのです。その組み合わせをいかに早く見つけることができるかが開発のポイントでした。B-STORM独自の自動分配アルゴリズムによって全くストレスを感じない実用性を実現しました。大きな差別化ポイントとなっています。

従来のピッキング現場では、作業が遅い理由が分からない、ミスが起きても「注意」で終わる、ベテランと新人の差が埋まらない、改善が“感覚”に頼っている、、、という状態がよくあります

DX化により、次のようなデータが取得できるようになります。

1時間あたりのピッキング件数

1オーダーあたりの作業時間

歩行距離

商品別の取り間違い発生率

作業者別の生産性推移

アクセス頻度の高い商品

セットでのオーダーが多い商品の組み合わせ

1日の作業進捗状況

これらのデータを活用することによって改善すべき点の明確化、さらに改善結果の見える化が可能となります。

これがDX化の最大のメリットと言っても過言ではありません。