プロジェクトの背景
3,300㎡の収納スペース
コンベアライン稼働能力
キャッシュ・シェルフの操作機能
ピッキング精度
プロジェクトの問題点
不十分な倉庫スペースの利用：従来の倉庫モデルでは、既存のスペースを十分に活用できないため、保管密度が低く、医薬品や健康食品の保管容量に限界がある。.
医療サプライチェーン全体のインテリジェントな管理の必要性：厳しい業界規制と品質管理要件に直面し、製品の安全性とコンプライアンスを確保するため、倉庫保管から出荷までの医療サプライチェーン全体のインテリジェントな管理レベルの向上が急務となっている。.
ピッキング効率とエラー率のボトルネック：手作業によるピッキングは効率に限界があり、ミスが発生しやすいため、オーダーの正確性と納期の適時性に影響を与える。.
事業変動への対応力：医薬品市場の需要は、季節や政策など様々な要因に左右される。既存の物流システムでは柔軟性に欠け、今後の急激な事業量の変動に効率的に対応できない。.
ソリューション
大規模ロボットクラスタ：75台のピッキングロボットと2台の荷役ロボットを中核に配置し、効率的で正確な自動倉庫作業システムを構築する。.
“Goods-to-Person ”効率的なピッキングモード：ピッキングロボットが必要な棚やカートンを自動的にピッキングワークステーションまで搬送するため、人の移動が大幅に削減され、ピッキングの効率と精度が向上します。.
エンド・ツー・エンドの自動管理：薬剤の入庫、保管、ピッキングから出荷まで、エンド・ツー・エンドの自動管理を実現し、人的介入を削減。.
顧客価値
エンド・ツー・エンドの自動化とデータのトレーサビリティ：医薬品倉庫とアウトバウンドプロセスのエンドツーエンドの自動管理を実現し、すべての段階でデータのトレーサビリティを確保することで、経営の透明性を大幅に向上させ、製薬業界の厳しい規制要件を満たします。.
ピッキング効率の飛躍全体的なピッキング効率は80%以上改善され、注文処理と出荷時間が大幅に短縮され、薬剤の循環が加速される。.
人的資源の最適化：自動化システムの導入により、人員は30%削減され、人件費の圧迫を効果的に緩和し、限られた人員をより価値のあるビジネスプロセスに投資することができる。.
倉庫の利用率と柔軟性が向上：倉庫スペースのレイアウトが最適化され、保管密度が高まり、将来のビジネス変動に対応するシステムの柔軟性が強化され、同社の持続可能な発展をしっかりと支えている。.