プロジェクトの背景
3,300㎡の保管スペース
コンベヤライン稼働能力
キャッシュシェルフ操作機能
ピッキング精度
プロジェクトの問題点
大量の SKU の複雑な管理: フットウェア、アパレル、用具などのスポーツ用品は多岐にわたるため、膨大な数の SKU が発生し、従来の管理方法は非効率的になります。
労働力不足とコスト圧力：日本の労働市場は慢性的な労働力不足に直面しており、人件費の高騰につながっています。従来の倉庫業務は人手に大きく依存しており、業務上の大きなプレッシャーとなっています。
細分化された注文の傾向: オンライン ビジネスの成長に伴い、注文はより細分化され、バッチ単位での量が減り、頻度も高くなっているため、ピッキングの効率と精度に対する要求が高まっています。
解決
大規模な P800 ピッキング ロボット クラスター: 216 台の Geek+ P800 ピッキング ロボットの中核展開により、大量の SKU の正確かつ効率的かつ自動化されたピッキングが可能になります。
「商品から個人へ」モデルの革命: ロボットが保管棚をピッキング ワークステーションに自動的に搬送するため、従業員が物理的に商品を探す必要がなくなり、業務効率と精度が大幅に向上します。
顧客価値
アウトバウンドピッキング効率の飛躍的向上: アウトバウンドピッキング効率は従来の方法と比較して 4 倍向上し、注文処理と出荷時間を大幅に短縮します。
注文処理の迅速化: 全体的な注文処理時間が 50% 短縮され、サプライ チェーンの応答性が大幅に向上します。
ビジネスの急速な成長と倉庫の拡張のサポート: 自動化システムの高い柔軟性と拡張性は、同社のビジネスの急速な成長をサポートし、複数の倉庫の拡張を可能にし、長期的な開発ニーズに対応しました。
独自の販売戦略の開発: 同社は、効率的な物流システムを活用して、迅速な新製品の発売や的を絞ったプロモーションなど、競合他社が真似するのが難しい、より競争力のある販売戦略を開発できます。
顧客のショッピング エクスペリエンスと満足度の向上: 配送速度の高速化と注文精度の向上により、顧客のショッピング エクスペリエンスと全体的な満足度が大幅に向上し、ブランド ロイヤルティが強化されます。