動かす前に、詰まりを見つける
レイアウト、オーダー、作業時間を重ねると、AGV導入後に残る無駄が見えます。特殊環境にも現場の条件を反映します。
- EC拡大で出荷波動が大きくなり、繁忙時間だけ人員が足りない
- 複雑な交差動線がAGVの待機時間と接触リスクを増やす
- 冷凍倉庫や港湾は温度、天候、荷役順序がロボット選定を左右する
課題を数字で把握
導入後も、ロボットが止まる理由があります
物流量の増加だけが問題ではありません。交差点の滞留、充電待ち、現場ごとの例外処理が処理能力を削っています。
動線最適化でAGV台数を削減した試算例
ECフルフィルメントのピッキング生産性
冷凍倉庫の自動化投資を回収する平均期間
コンテナターミナルのトレーラ待ち時間短縮例
AGV / AMR最適化
走行ルートと充電計画を、現場の変化に合わせる
固定ルートのままでは、オーダーの波や設備停止に対応できません。時間帯ごとの交通量を読み、次の走行計画を組み替えます。
橙色のエリアは混雑度が高い場所
一台ずつではなく、全体を調整
- フロアレイアウトと受注情報から走行ルートを動的に生成
- 充電ステーションの位置と台数を算出し、バッテリー切れを防止
- 複数台の干渉を避け、作業優先度に合わせて配車
- 交通量ヒートマップでボトルネックと改善候補を特定
導入事例
1日3万件のピッキングを、現場の負担ごと見直す
札幌の大手通販物流代行会社で、AMRと自動仕分けコンベアをつなぎました。作業量の波をAIが読み、ピッキングリストを割り当てます。
繁忙期の派遣人員200名を前提にしない運用へ
導入前は人手によるピッキングが中心で、繁忙期の出荷計画が人員確保に左右されていました。AMR30台と自動仕分け設備を連携し、注文の優先度と作業位置を同時に整理しました。
40%人件費削減
0.02%誤出荷率
1.8倍処理能力
環境別の設計
温度と荷役条件に合わせて、計画を変える
同じロボット構成を全拠点に当てはめません。倉庫の温度帯、床面、入出庫頻度を確認して導入範囲を決めます。
冷凍倉庫のROI分析
－25℃環境に対応する機器候補を比較し、人件費、離職率、温湿度記録まで含めた回収期間を試算します。
港湾の配車AI
船舶の入港予定とクレーン作業を照合し、ヤード内搬送の順序を組みます。気象条件によるリルートにも対応します。
中小倉庫の見える化
既存のハンディターミナルと連携し、仕分け量と歩行距離を日次で記録。月額型で小さく始められます。
港湾搬送シミュレーション
コンテナ荷役ロボット配車AI
船の到着前に、ヤードの混雑を減らす
ガントリークレーン、搬送ロボット、トレーラの予定を一つの計画にまとめます。荷役順の変更にも、現場の状況を見ながら対応できます。
- 船舶入港スケジュールから事前配車計画を作成
- コンテナの損傷画像を記録し、確認作業を短縮
- 風雨などの気象条件を反映して安全なルートへ変更
歩行距離、処理件数、滞留時間を自動集計。拠点ごとの違いも同じ画面で比較できます。
中小物流会社向け
仕分けの状態を、今日の判断に使える形へ
大規模な設備更新を前提にしません。ハンディターミナルの記録を取り込み、作業者の歩行と処理量をリアルタイムに整理します。
日々のレポートは評価面談やシフト調整にも利用できます。最初の拠点から始められます。
投資判断
冷凍倉庫の自動化を、回収期間から考える
ロボット台数だけで判断しません。入出庫頻度、温度帯、採用コストを組み合わせて、現実的な導入規模を出します。
倉庫条件を入力してください
概算結果をもとに、設備構成と運用条件を確認します。
次の計画を具体化する
ROI試算を依頼する
あなたの倉庫に合うロボット構成を、数字で確認する
レイアウトと取扱量をお知らせください。最適なAGV・AMR台数、充電計画、ROIの見方を整理してご案内します。