最終更新日:
2022-10-15 21:14:19.0
【EC/通販事業向け】ロボットとの協働によるピッキングと梱包箱選定アルゴリズム（バンニングマスター）による生産性を飛躍的に向上
作業員不足やコスト低減といった課題解決が必要なEC物流。
EC物流での業務改善は自動倉庫・デジタルピッキング等、投資額が大きく進まない現場が大半であり現実です。
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。
・初期費用を抑えたサブスクにより自立走行ロボットの導入
（人とロボットの協働によるピッキング業務の生産性向上）
・費用対効果を確認してから導入判断が可能、箱選択アルゴリズムの導入
（梱包工程の生産性向上）
基本情報
ラピュタPA-AMR ：
簡単に現場に導入可能で、ピッキング業務の生産性向上、作業者の負担軽減、人不足の問題を解決する最新のロボットソリューションです。 クラウドロボティクス・プラットフォーム「rapyuta.io」と、群制御AIにより、複数台のロボットが最適なルートで連携し荷物の搬送を行います。
箱選択アルゴリズム（バンニングマスター）：
注文内容（EC）に応じて使用する梱包箱（ダンボール）の種類・サイズを厳密に計算することで梱包作業を改善します。
注文に応じて使用するダンボールの種類・枚数が把握できることや、最小の梱包箱が選択されることにより配送コストの低減が可能になります。
| 価格帯 | お問い合わせください |
|---|---|
| 納期 | お問い合わせください |
| 用途／実績例 | ピッキング・梱包工程の生産性向上・コスト低減 ラピュタPA-AMR（ピッキング工程の改善） ： 自立走行型ロボットにより作業員によるピッキング作業をサポート。1名の作業員につき2～3台が作業をサポートすることで、約2倍の生産性改善の実績あり。 ※初期費用を抑え、サブスクでの利用が可能。 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を自動選択するアルゴリズム。注文に対する適切な梱包箱選択により、配送費7％低減の実績あり。その他、梱包前に使用する梱包箱を用意できることによる梱包作業の改善効果あり。 ※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の確認が可能。費用対効果を検証した上で導入することが可能。 |
詳細情報
サブスクによる自立走行ロボットの導入から、費用対効果を確認してから導入判断ができる積付カルゴリズムを提案致します。
ショッピングカート（EC）において購入者への空きスペースを提案。物流センターにおいては、ピッキング工程における協働型ピッキングロボットによる生産性向上。そして、梱包工程における箱選択アルゴリズムによる生産性向上・費用低減を提案致します。
【注文受付（ショッピングカート）】
注文受付時に梱包ダンボールに対する空きスペースを計算。
ムダなスペースの発生を防ぎ注文する方法を購入者へ提案致します。
注文受付時に梱包ダンボールに対する空きスペースを計算。
ムダなスペースの発生を防ぎ注文する方法を購入者へ提案致します。
【ピッキング工程におけるピッキングロボットの導入】
ピッキング対象の棚の前にピッキングロボットが移動し、作業員はピッキング対象の商品をピッキングロボットへ渡す作業のみに専念することになります。ピッキング工程における生産性を飛躍的に改善し、人手不足・人件費抑制を可能にします。
ピッキング対象の棚の前にピッキングロボットが移動し、作業員はピッキング対象の商品をピッキングロボットへ渡す作業のみに専念することになります。ピッキング工程における生産性を飛躍的に改善し、人手不足・人件費抑制を可能にします。
【梱包工程における箱選択アルゴリズムの活用】
注文に対して使用する梱包ダンボールをアルゴリズムが自動計算するものです。使用するべき梱包ダンボールが選定されることで、梱包工程の生産性改善や配送費低減が可能になります。
注文に対して使用する梱包ダンボールをアルゴリズムが自動計算するものです。使用するべき梱包ダンボールが選定されることで、梱包工程の生産性改善や配送費低減が可能になります。
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