物流倉庫業務の効率化！自動搬送ロボットによる段階的な省力化の実践
背景・課題
物流倉庫では人手不足が慢性化し、作業員の高齢化や作業の属人化も課題です。特に繁忙期においては荷物量が増加し、人的ミスや作業効率の低下が起きやすくなっています。人件費高騰や働き方改革の波も受け、自動化による省力化が求められています。
AI活用ソリューション
AGV（自動搬送車）を導入し、ピッキングエリアから出荷準備エリアまでの定型的な荷物搬送を自動化しました。人手が必要な細かなピッキング・仕分けは従来通り作業員が担当し、AGVは決められたルートを運行します。一部には障害物検知センサーを搭載し、一定の安全性を確保。システム全体の大幅な刷新や現場運用とのすり合わせに時間をかけ段階導入を実施し、習熟教育も行いました。
AI導入前後の変化
導入前 (Before)
- 全て人手による台車搬送が中心で、作業員の負荷・移動時間が増加。繁忙期には一部業務で残業が慢性化していた。
- 導入前：1日あたり約40時間分の台車搬送業務が、導入後は約30時間に減少。約25%の効率化を達成。
導入後 (After)
- AGVによる定型搬送が定着し、作業員の移動距離・時間が約25%削減。搬送ミスやヒューマンエラーが減少し、繁忙期でも一定の省力化を実現。
イメージ図
成果・効果・ROI
初期投資は約2年で回収見込み。労働負担の平準化および一部高齢作業員の離職防止効果も確認。高精度な自動搬送により安全性も向上し、ミスが減少。ROIは初年度で120％程度を達成。
実事例
ピッキング済みの荷物を、作業員がAGVにセットするだけで、出荷場まで自動搬送。現場の動線が短縮され、ミスも減り、繁忙期も人的リソースを他業務に振り分け可能となった。
さらなる展開
同様のAGVを他の拠点にもスケーラブルに導入予定。周辺システムや安全対策との統合を進めることで、さらなる効率向上と現場負担の減少を目指す。将来的には一部ピッキング工程も自動化を検討。
導入ロードマップ
- 現状分析 - 現行作業フロー（特に搬送の実態）を調査・分析。部分自動化の対象範囲や優先順位を設定。
- 費用対効果の試算 - AGV導入に必要なコストと省力化・ミス削減に伴う効果を事前に試算。
- PoC検証 - 一部エリアでテスト運用し、現場との兼ね合い・安全面を確認しながら最適な運用ルールを策定。
- 社内稟議 - 現場・経営層双方で必要性・リスクとコストの承認を得る。
- 本番導入 - 段階的に対象エリアを拡大し、現場教育とあわせてフル運用を開始。
ご相談・お問い合わせ
まずは無料相談から承りますので、AI活用のことならお気軽にお問い合わせください。