Eコマース向け倉庫自動化「ピッキングからリバースロジスティクスまで」
オンライン販売の急成長は、Eコマース企業にさまざまな新たな課題をもたらしています。その中には、例えば、注文のピッキングのスピードと正確性が挙げられます。これは、ピッキングのコストがオペレーターの人件費の約50~70%を占めていることも大きな要因です。3月初旬以降、サプライヤーは「物流の混乱」と表現できる状況に直面しています。輸送能力や保管能力に対する市場の需要は、わずか数日のうちに変化しました。 緊急事態宣言が発令された後の最初の数週間で、物流需要、特に食品の需要は、前年同期の通常時と比較して50~120%増加しました。これはクリスマスやその他の祝日前に見られる変動と同程度のものでしたが、今回は全く予期せぬものであり、特にFMCG(日用消費財)のサプライチェーンにおいては、イースター休暇の影響も重なり、事態はさらに悪化しました。Eコマースセクターの成長に伴い、顧客の期待も高まっています。 今日、顧客はより頻繁に、かつ少量ずつ注文するようになりました。同時に、注文は1日の遅い時間帯に行われるようになり、これまで以上に迅速な配送を期待しています。従来のピッキング手法ではもはや不十分であり、現在の社内物流プロセスの体制は、しばしば企業の成長を阻害しています。配送速度が顧客満足度やサービス満足度に与える直接的な影響も甚大です。 そのため、テクノロジーサプライヤーは以前から、EC業界向けに特別に設計された複数のソリューションの提供を開始しています。これらのシステムは、「ミニロードシステム」や「大規模で複雑なシステム」の両方に対する有利な代替案となり、ピック/プット・トゥ・ライトのガイダンス機能や、商品保管用の固定フレームを備えています。これらの高度なシステムは、コンベアベルトへの投資を必要とせずに極めて高いピッキング性能を実現できるだけでなく、顧客に高い精度と柔軟性を提供します。 商品の準備やピッキングのためのソリューションに加え、これらの技術は、標準化されたソリューションとして返品・回収品の管理や処理にも活用できます。これにより、リバースロジスティクスプロセスが簡素化され、返品処理がより効率的に行われるため、在庫コストや人件費、スペース要件を最小限に抑えることができます。迅速なオーダーピッキング – ピッキングパフォーマンスを向上させるには? • 今日の物流および倉庫業務は、迅速な注文処理に依存しています。 • 顧客は、可能な限り最短時間で、完璧な状態で商品が届けられることを期待しています。 • 売上高が増加し、事業が拡大しているため、生産のためのスペースがさらに必要となっています。 • 倉庫業務を著しく遅延させる要因は数多くあります: - 作業員による長時間にわたる移動や雑務; - 人間工学および労働安全衛生上の問題; - 倉庫内の離れた複数の場所に在庫品が分散して保管されていること; - アクセスが困難な在庫品(「低回転品」エリアにある梱包されていない混合パレットなど);これらすべてがピッキングミスの原因となります。
ピッキング速度を向上させるソリューション - 自動倉庫システム
すべてが「商品から人へ」の原則に基づいて動作し、特に卸売業においては、倉庫内でのスタッフの移動を劇的に削減します。インテリジェントでありながら直感的なテクノロジーの組み合わせにより、ピッキングミスを排除します。さらに、インテリジェントな注文グループ化により、オペレーターの生産性を最大4倍まで向上させることができます。これらはすべて、複雑で柔軟性に欠けるコンベアシステムを導入したり、高価な自動搬送機器に投資したりする必要なく実現可能です。 生産性の4倍向上は、私たちが実現できる現実的な目標であり、それによってこのソリューションの効率性を高めることができます。
では、なぜ在庫管理、保管、ピッキングのプロセスを自動化するのでしょうか?
自動化システムとは、透明性が高く再現性のあるプロセスであり、以下のことを可能にします: • 作業員が商品を検索するのに費やす時間の大幅な短縮; • 倉庫スペースの削減 – スペースの節約; • ピッキングミスの削減; • 人件費の削減 – 倉庫内の作業員数の削減/生産性の向上; • 導入に時間がかかるというデメリットがあります。少なくとも4~6ヶ月、大規模なプロジェクトでは1年かかる場合もあります。 適した商品の種類は、サイズが20~30cmまでのあらゆる小型資材(ファスナー、電子部品、機械や建設用の部品・コンポーネントなど、複数個をピッキングするケース)です。 • 現在、人員数の面でもメリットがあります。人員が少ないほど物理的な接触が減り、従業員間の感染リスクを大幅に低減できるため、隔離による事業中断を防ぎ、多額の経済的損失を回避できます。




























































































