EC物流の改善には大規模な投資が必要で、意思決定のハードルが高いことがあります。
しかし、サブスクリプションによるロボット導入や、費用対効果の検証を行った後のアルゴリズム導入など、コスト面で効果的なEC物流改善の手法やノウハウを紹介します。
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。
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うことでピッキング工程の生産性向上に貢献します。
協働型ピッキングロボット（ラピュタPA-AMR）は、
ラピュタロボティクス株式会社の製品です。
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物流の改善には、自動倉庫やデジタルピッキングなど、高額の投資が一般的で、進展が難しいケースが多いです。
しかし、当サービスでは、費用対効果を重要視しながら、確実にEC物流業務の改善を進めるための2つのソリューションを提供しています。
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
箱選択アルゴリズム（バンニングマスター）
注文に対する適切な梱包箱を自動選択
- 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）
自動選択アルゴリズムによる、注文に最適な梱包箱（ダンボール）の選定。
このアルゴリズムを用いることで、配送費用が7％削減された実績があります。
さらに、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、作業効率の向上を実現できます。
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
