協働型ピッキングロボット・箱選択アルゴリズムによるEC物流改善

大型投資を伴うEC物流の改善は意思決定のハードルが高いですが、サブスクリプションによるロボット導入や費用対効果検証後のアルゴリズム導入など、コスト面でもEC物流の改善が進めやすい手法・ノウハウを紹介します。

ピッキングロボットとアルゴリズムによるEC物流改善

EC物流での改善は、自動倉庫・デジタルピッキング等、投資側が大きく進まないのが大半です。
本サービスでは、次の２つのソリューションによりEC物流業務の改善を費用対効果を見ながら着実に進めます。

1. ラピュタPA-AMR

   ピッキング現場の多様な課題を解決

   • AIの自動ガイドによる生産性の向上
   • 易しい操作性で作業者の負担軽減
   • スムーズな走行による歩行距離の削減
   • 稼働データ可視化によるオペレーション課題の把握
2. 箱選択アルゴリズム（バンニングマスター）
   • 群制御AIによる生産性の向上
   • 易しい操作性と自動ガイドによる作業スタッフ様の負担軽減
   • 稼働データ可視化によるオペレーション課題の把握

導入効果
【ピッキング工程】ラピュタPA-AMR

ラピュタPA-AMRは、自社開発のソフトウェア、群制御AI、そして国産のハードウェアにより構成されているため、ニーズに機敏に対応可能。
群制御での最適化・効率化により省人化・省力化を実現し、人員採用の負担を軽減します。
繁忙期も、少人数の追加人員採用で済み、人繰りが簡単になります。

導入効果
【梱包工程】箱選択アルゴリズム（バンニングマスター）

箱選択アルゴリズム（梱包工程の改善）：
注文に対する適切な梱包箱（ダンボール）を自動選択するアルゴリズム。
適切な梱包箱の選択により配送費7％削減の実績あり。
その他、注文に適した数量のダンボールや配送伝票の準備が可能になり、作業生産性の向上を図ることができる。
^{導入前のテストシミュレーション（無料）により配送費の低減額算出が可能}